10065
Канал про IT менеджмент ex-Дир-р по тех. разв-ю в Сбере: данные, AI, рек.системы. Ex-head of PMO СБОЛ. Автор:Арюткин Артём Реклама: @Badtechproject_contact Рег № 4923327959
#пятничное
💯 - если у тебя также!
❤️ - если у тебя нет никаких дел
🦄 - если ты не пьешь кофе!
Мои подписчики часто спрашивают: «А как ты находишь все эти классные статьи»?Никто не спрашивает!
И раз уж вам интересно, всем пофиг, то в chatGPT есть функция «дейли/викли обзоров», просто попросите его и все: прямо так и пишите
Начни мне присылать ежедневно топ 100 постов из тг канала badtechproject
О, вот то, что Борис писал еще в марте, теперь легло в отдельный Playbook по SDLC от Claude (AI native, конечно же)!
Забирайте!
Что там Стенфорд наисследовал про AI и работу
Стэнфорд выпустил прекрасный обзор того, что на самом деле происходит с рынком труда из-за AI.
Ребята посмотрели на данные и вот что там получилось.
1. Массового AI-апокалипсиса пока нет
С 2022 года безработица среди людей из наиболее подверженных влиянию AI профессий выросла на 0,77 процентного пункта, а среди наименее подверженных на 0,85.
То есть рынок труда действительно становится хуже, но пока нет оснований утверждать, что именно AI массово отнимает у людей работу.
Более того, количество программистов продолжает расти. Просто заметно медленнее, чем раньше.
2. Компании много рассказывают про AI, но мало меняют
По наиболее консервативной оценке AI использует примерно 20% компаний.
Но даже среди них внедрение чаще всего означает:
— несколько инструментов;
— одну-две функции;
— бесконечные пилоты;
— Copilot, купленный всем и используемый половиной.
Только 5% компаний сообщили, что AI как-то повлиял на количество сотрудников. Причем примерно одинаковая доля компаний увеличила и сократила штат.
3. Локально продуктивность действительно растет
AI увеличил производительность сотрудников поддержки в среднем на 15%, а новичков — сразу на 30% (вот тут у нас и собрались основные потери в вакансиях).
В экспериментах с разработчиками отдельные задачи выполнялись на 10–56% быстрее.
Но есть нюанс.
Быстрее написать кусок кода, не значит быстрее выпустить продукт. После генерации остаются ревью, тестирование, интеграция, безопасность, инфраструктура и бесконечное «а зачем мы вообще это сделали».
4. А вот джунам действительно становится больно
Безработица среди недавних выпускников в США достигла 5,6%, что на 1,6 процентного пункта больше, чем три года назад.
Причем проблема возникает в профессиях, где AI хорошо справляется с типичными задачами новичков: написать простой код, собрать информацию, подготовить текст, сделать базовый анализ.
Уже после публикации обзора Стэнфорд обновил исходное исследование: занятость людей 22–25 лет в наиболее затронутых AI профессиях оказалась примерно на 19% ниже уровня, на котором она была бы при такой же динамике, как у их сверстников в менее затронутых профессиях.
Компании просто нанимают меньше молодых сотрудников, т.е.происходит это преимущественно не через увольнения.
Короче, AI-революция может начаться не с массового увольнения дорогих сеньоров.
Она начинается с того, что компания решает:
«А давайте пока не будем брать еще двух джунов. Справимся агентами».
Авторы честно предупреждают: это пока корреляция, а не доказанная причинность. На рынок одновременно влияли ставки, постковидный перенаём и удалёнка.
Ну что, докладываю вам, как тут у нас дела с Демычем и его финансовой грамотностью.
0. Взяли все его накопленные средства и разделили, как я писал в мае.
1. Демыч красавчик, что четко и системно продолжает с моей помощью разделять все поступающие средства по счетам.
2. Мы чуть-чуть скорректировали схему еще на старте и Делим его средства на 4 части:
- наличные - тратит по своему усмотрению
- вклад
- золото
- и акции (как видите, хорошо, что взяли золото😁 Не грустите, мы же в долгую тут)
Не могу сказать, что он прямо горит энтузиазмом и интересуется, че как у него там дела и что же мы там покупаем.
Хотя пару раз пошутил над Наташкой, что пусть почаще покупает на ОЗОН, чтобы его акции в фонде росли)
В целом, считаю, что сама по себе идея хороша)
Все это все еще не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.
А вы сами инвестируете в фондовый рынок?
😭 - даааа…зачем ты напомнил
🦄 - еще бы: выйду на пенсию в 35! Ну или в х5
🙈 - инвестирую в неотгулянные отпуска на работе
ой, ну раз вам нравится, вот вам ПДФка с разбором))))
Вот этим вот всем я +/- и занимаюсь на работе))
Сегодня шел 3670 день, как я пытаюсь накачаться😁
И не говорите мне, что у вас получается лучше))
#пятничное
Ну че, было?
💯 - аххахаха, ваще
❤️ - да, но мне не разрешили смеяться над этой картинкой
🙈 - когда поняла, что это всегда ты)
Не грустите там, у нас всегда есть План Б!
Читать полностью…
Модель тройного долга от соавтора фреймворка SPACE
Маргарет-Энн Стори, соавтор фреймворка SPACE для повышения продуктивности разработчиков, недавно представила свою модель тройного долга (Triple Debt Model), в которой скрытые человеческие издержки ускоренной с помощью ИИ разработки программного обеспечения рассматриваются в трех категориях:
технический долг, который накапливается в коде.
когнитивный долг, который накапливается в людях, входящих в команду.
долг намерений, который накапливается во внешних знаниях, состоящих из лежащих в основе проекта соображений, целей и проектных ограничений, которые недостаточно задокументированы.
И идея там довольно простая:
AI позволяет нам быстрее производить код, но это совсем не значит, что мы автоматически быстрее производим хорошие и понятные системы.
Просто долг начинает накапливаться немного в других местах😉
Всего Стори выделяет три вида долга:
1. Технический долг
Плохие архитектурные решения, костыли, сложный код, отсутствие тестов и все то, что потом делает систему дорогой в изменении и поддержке.
Причем тут есть забавный парадокс.
Именно этот долг AI потенциально умеет неплохо сокращать:
-отрефакторить код;
-написать тесты и т.п.
То есть код может становиться даже лучше.
2. Когнитивный долг
Это долг, который накапливается уже в голове разработчика: агент написал 1000 строк хорошего кода. И даже тесты все зеленые. Так что вперед и PR в проде.
Только инженер, который этот PR принял, понимает систему чуть хуже, чем если бы писал это изменение самостоятельно. А потом еще один PR. И еще один.
Иииии в какой-то момент получается довольно странная система:
код работает, но никто толком не понимает почему.
Скорость производства кода растет быстрее скорости нашего понимания системы.
Вот это Стори и называет cognitive debt.
И да, тот факт, что скорость производства выросла - это супер! В этом вся суть моей работы, в принципе.
3. Долг намерений — Intent Debt
А вот это типовая проблема, которая всплыла наверх. Раньше она тоже была, но мы особо ей внимание не уделяли.
Можно прекрасно понимать, как работает код, но совершенно не понимать:
почему он работает именно так?
Какие продуктовые ограничения существовали? Что вообще хотел пользователь? Какие компромиссы были приняты?
Все это обычно живет где-то между:
- ADR;
- документацией;
- и, конечно же в голове того самого Тим-лида😁
А теперь представьте AI-first разработку.
Один агент написал изменение.
Через полгода другой агент должен его изменить.
И второй агент пытается понять намерения первого агента… по коду первого агента.
Ну удачи.
В мире AI-разработки документация, ADR, спецификации, acceptance criteria и domain model — это уже не какая-то бюрократия рядом с разработкой.
Это внешняя память вашей системы (на следующей неделе расскажу, как решают и эту задачку)
Причем память нужна уже не только людям, но и агентам.
Последние пару лет мы в основном спрашивали:
как заставить AI писать больше хорошего кода?
Но следующий вопрос будет:
как сделать так, чтобы люди и AI продолжали понимать систему, пока AI пишет все больше кода?
Потому что код становится все дешевле.
А вот понимание:
-зачем система существует;
- почему она устроена именно так;
- какие ограничения нельзя нарушать;
становится только дороже.
И возможно, через несколько лет главным инженерным активом компании будет уже не сам код.
А накопленный контекст вокруг него.
AC DC снова в моде
Highway to Hell петь начинать не надо!
1.
AC DC клевый термин от ребят из Sonar.
Agentic Centric Developer Cycle.
2.
И казалось бы ну какие статические анализаторы кода в век победившего AI, однако всякая инфраструктура базовая становится все важнее и критичнее.
3.
Ребята из Sonar предлагают любопытную мысль - нафиг проверять код агента только после того, как он закончил весь PR и отдал его на ревью. Они предлагают ревьюить код в процессе его написания, тем самым повышая его качество еще до того, как агент закончит свою работу.
Почему именно так?
4.
Тут все просто: количество кода, генерируе ого после взрывного роста AI растет х2, но люди не могут ревьюить с той же скоростью и становятся узки горлышком.
В ответ на это, мы предлагаем ревьюить код, используя других агентов.
Прикольно?
5.
Да, но в таком случае получается слишком длинный «хоп» и с учетом роста стоимости использования агентов мы начинаем тратить больше времени и ресурсов на исправление.
Как решение, нам и предлагается инкрементально улучшать код прямо в процессе его написания.
А вот ссылочка на оригинал доклада
#пятничное
Будущее?
😱 - оно самое
❤️ - мы еще держимся
Самый дешевый AI-агент может оказаться самым дорогим
Короче, мы нашли еще один прекрасный способ неправильно измерять эффективность AI: смотреть на стоимость токенов😉
Токены дешевеют?
Отлично, значит и AI становится дешевле!
Ну да. Ну да. Пошли мы нафиг со своей простой математикой.
McKinsey выпустили материал об экономике AI-агентов, и там, как обычно это бывает, супер очевидная мысль, когда ее кто-то озвучил, но нифига не очевидная до этого:
Токены - это не ценность. Токены - это счет, который вам выставляют.
Он (счет) показывает, сколько вы потратили, но вообще не отвечает на вопрос:
А зачем вы это потратили? И самое важно, сделали ли вы это эффективно
Проблема в том, что агент - это уже не один запрос к LLM, потому что агент:
— читает контекст;
— вызывает инструменты;
— пробует разные варианты;
— проверяет результат;
— исправляет результат;
— еще раз проверяет результат;
— иногда решает начать все сначала.
В итоге агентская задача может потреблять примерно в 1000 раз больше токенов, чем обычный чат или единичная задача на рассуждение.
Причем около 60% стоимости может уходить не на создание первого ответа, а на его проверку, исправление и повторную проверку.
Ииии вот тут начинается самое интересное.
Один и тот же агент на одной и той же задаче может пройти совершенно разный путь.
Сегодня сделал пять вызовов инструментов.
Завтра — двадцать.
Поэтому стоимость агента - это не фиксированная цена, а распределение веротяностей. Потому что все в LLM - это распределение вероятностей.
А оценивать его нужно не по стоимости миллиона токенов, а по:
стоимости успешно выполненной задачи.
Агент приносит пользу, когда вероятность его успеха выше, чем:
время проверки результата / время самостоятельного выполнения задачи.
Например:
Человеку нужно два часа, чтобы сделать задачу.
Проверить результат агента можно за шесть минут.
Тогда агенту достаточно успешно выполнять всего 5% задач, чтобы его использование уже имело экономический смысл.
Но только если ошибка ничего не ломает.
Если агент отправил неправильный документ, то вы его удалили.
Если агент пообещал клиенту вернуть деньги за невозвратный билет, теперь у вас есть не только ошибка, но и стоимость ее исправления.
McKinsey называет это agency tax:
стоимость проверки + стоимость переделки + последствия ошибки.
Как итог, недостаточно считать:
— токены;
— запросы;
— стоимость модели;
— количество запущенных агентов.
Нужно считать:
— какой бизнес-результат получил агент;
— сколько стоило успешное выполнение задачи;
— сколько времени человек потратил на проверку;
— сколько стоило исправление ошибок;
— насколько агент улучшил реальную бизнес-метрику.
Иначе через год у вас будет 1000 AI-агентов, огромный счет от провайдера и очень сложный ответ на простой вопрос финансового директора:
«А кто из них вообще приносит пользу?»
И вот новая ценность платформ для инженеров в том, чтобы оптимизировать экономику результата.
Лаааадно, помимо бота, ловите презу)
Зацените, какие отзывы на нее уже (нумеровка слайдов чуть другая в той, что вам отдаю)!
HR — это не человек, который поздравляет вас с днем рождения и организует корпоратив
Ну, точнее, не только это😁
Сегодня сильная HR-команда — полноценный партнер бизнеса.
А значит, она должна:
1. Понимать, как компания зарабатывает деньги.
2. Говорить с бизнесом на одном языке.
3. Приносить данные, а не только ощущения.
4. Задавать руководителям неудобные вопросы.
5. Влиять не только на «счастье сотрудников», но и на бизнес-результат.
Ииии тут есть важный момент.
Процессы, аналитику и рутину можно автоматизировать и масштабировать технологиями.
А вот развитие руководителей, доверие внутри команды и сложные разговоры автоматизировать пока не получается.
Как ни старайтесь, нейросетка не объяснит вашему руководителю, что переставлять людей на оргструктуре — еще не значит управлять изменениями😉
Об этом поговорили в новом выпуске подкаста с Юлией Брук — HR-директором бизнес-группы «Социальные платформы и медиаконтент» VK.
Отдельно зацепили две мысли.
Первая — большие изменения в компании невозможны без вовлечения руководителей.
HR может придумать прекрасный процесс, нарисовать модель компетенций и провести 38 обучений.
Но если сами руководители не создают среду, в которой люди могут развиваться, ничего особо не изменится.
Вторая — карьера не обязана быть забегом на скорость.
Иногда поступательное движение дает сильно больше, чем попытка получить новую должность каждые полтора года.
Потому что вместе с названием позиции успевают вырасти профессиональный и жизненный опыт.
У Юлии тут показательный путь: она работает во ВКонтакте уже 16 лет и прошла вместе с компанией путь от соцсети для общения с друзьями до огромной контентной и бизнес-платформы с командой более 2000 человек.
Компания выросла, продукты изменились, людей стало сильно больше, а задача осталась примерно прежней:
— развивать бизнес;
— не превратить процессы в бетон;
— сохранить драйв;
— не потерять культуру по дороге.
Короче, получился разговор не столько про HR, сколько про то, как компании расти и меняться, не превращаясь при этом в бездушную машину из процессов, регламентов и согласований.
26 сентября, что?
Правильно!
Я буду выступать на нашей топовой конференции Avito Tech Conf и расскажу, как же на самом деле меняется PDLC:
- не будет ощущений (ладно будут),
- а будут только реальные сравнения с фокусом на данные.
Ваще, мой основной замысел - поговорить именно про данные и про то, что видно на них.
Будут исследования, сравнения бенчмарков рынка и факты, где и какие ботел-неки встречаются.
Ну и традиционно Avito Tech Conf ну прямо кайфовая!
P.S. Вспомнил, что я еще и ведущим буду
То есть нормальный скроллинг у вас сделать не получается, да?!
Есть гипотеза, что никто не ожидает, что ваще будут читать люди, а не агенты)
Жизнь - это бесконечные попытки:
- выучить Английский
- накачаться 😁
У меня, кстати, год назад был обзор книги по инвестициям
Можно и продублировать. Книжка хороша!
💰«Разумный инвестор» — или как не сжечь свои деньги в костре жадности
Короче, у меня инвестиционный счет появился в 2017 году.
Но я тот еще инвестор…
Однако уже тогда давно я осознавал, что моя цель - сохранение капитала, а не х10.
Пошел искать книги и наткнулся на это сокровище!
Это не книга - анти-курсы по «как быстро разбогатеть».
Актуальна каждый раз, когда ты соблазняешься очередным «тут точно x10, брат».
🧓 Кто такой Бенджамин Грэм?
Отец value-инвестирования, человек, которому Уоррен Баффет до сих пор ставит свечки в инвестиционном храме.
Он не учит угадывать рынок. Он учит не терять деньги. И в этом вся магия.
📊 Основные идеи, чтобы потом не говорить «а я не знал»:
1. Рынок - это Мистер Шизик
Каждый день он приходит и предлагает тебе купить-продать акции. Сегодня - в истерике. Завтра - в эйфории.
Что ты должен делать? Во первых, ты никому ничего не должен!А, сори, не та, статья! 😁
Игнорировать его и пользоваться моментами, когда он особо не в себе.
2. Инвестор ≠ Спекулянт
Инвестор- это человек, который покупает бизнес, а не график.
Если ты смотришь на свечи и RSI, а не на отчётность - ну ты понял…
3. Маржа безопасности
Покупай дешевле, чем это стоит. С запасом.
Потому что ты не Уоррен Баффет. И ты ошибёшься. Не раз.
4. Инвестирование - это скучно
Скучно - значит правильно.
Всё, что вызывает у тебя адреналин, - повод закрыть терминал и пойти попить чай.
🧘♂️ Психология важнее математики
Ты не проиграл, потому что рынок пошёл не туда.
Ты проиграл, потому что начал паниковать, продавать на минус 20% и смотреть, что говорит какой-нибудь эксперт с YouTube.
Настоящая доходность — в голове, а не в калькуляторе.
А еще, помните, что каждый ваш шаг - это ставка на наиболее вероятностное событие (вы так поняли из ваших знаний и умений), но, иногда, срабатывают события с вероятностью близкой к 0.001%.
🧾 Для кого эта книга:
Для тех, кто уже однажды «инвестировал» в крипту на пике
Для тех, кто не хочет каждый день играть в угадайку
Для тех, кто устал от «вот мой портфель, подпишись, ставь 🔥»
⚠️ Важно:
Книга написана не как мотивационный пинок, а как таблетка от жадности и тупости.
Стиль - академический, местами занудный. Но как хорошее вино - со временем заходит.
📦 Вывод:
«Разумный инвестор» - это как скучный, но очень умный дед.
Он не будет размахивать руками, он просто скажет:
«Сынок, не суетись. Купи хорошие компании и не трогай их. Всё будет».
☣️ Важное, наиважнейшее мнение автора блога 🤣
Ну а еще, смотри на активы шире: знания, квартира, время на семью и работу, ра карьерного консультанта и прочее - тоже активы.
Ребалансируй все ваши активы правильно, а не только на инвестиционном счету 😉
Что, конечно, не является инвестиционной рекомендацией 🤣
🔥 — Если уже прочитал и зашло
❤️ — В список must-read
💅 — Если не зашло
Пу-пу-пуууу
То есть нас уже предупреждали 😁
У разработки есть свой налог на масштаб
Платите вы его процессами, зависимостями и количеством людей, которых надо позвать на созвон 😉
DX выкатили свежие Core 4 бенчмарки по 500+ компаниям. Там есть интересный срез: как отличаются метрики у инженерных организаций разного размера.
Не динамика во времени, а сравнение групп:
— <100 инженеров
— 100–500
— 500–2500
— 2500+
Иииии вот что видно.
1. Change Fail Rate растет с масштабом
У tech-компаний:
<100 инженеров - 4,0%
2500+ - 4,8%
У non-tech:
3,95% → 5,26%
То есть большие организации чаще выпускают некачественные решения.
2. Developer Experience начинает проседать
Медианный DXI у tech-компаний:
— <100: 66
— 100–500: 66
— 500–2500: 67
— 2500+: 64
До нескольких тысяч инженеров все примерно стабильно.
А потом сложность начинает догонять.
3. PR на инженера тоже становится меньше
— <100: 3,8 PR/неделю
— 2500+: 3,35
Примерно минус 12%.
PR, конечно, не productivity, но сигнал вполне понятный.
И вот тут мне нравится термин:
Налог на масштаб разработки
Чем больше организация, тем больше ресурсов съедают:
— зависимости;
— согласования;
— коммуникации;
— legacy;
— инфраструктурная сложность;
— процессы управления процессами.
Код мы научились производить быстрее, тут спасибище AI.
А вот организация вокруг его производства быстрее пока не стала: все те же процессы, все те же команды, все те же люди.
Поэтому одна из ключевых задач Developer Platform / DevEx - не просто ускорять написание кода, а снижать налог на масштаб.
Иначе дадим каждому инженеру AI-агента…
…а потом они оба будут три дня ждать ревью 😁
Наташка водила меня сегодня по музеям!
Главным впечатлением считаю - водный экскаватор!
Вы когда-нибудь такой видели?
Я ваще в восторге!
Вот такую красоту мне прислали почитать)
Начав читать я понял аудиторию, кому она подойдет)
В обзоре расскажу
А вот тут мы с Сашей Поломодовым разбирали разные фреймворки и историю их развития
Читать полностью…
Присылаешь что-то умное своей аудитории!
Все такие «фууууууу, что за фигня! Перешлюка я это!»
А где лайки?!
Ты отправляешь отклик за откликом, обновляешь резюме, поднимаешь его в поиске — а в ответ тишина или автоотказ. Кажется, что hh просто перестал работать.
Отчасти так и есть. Рынок труда в России за два года стал совершенно другим: конкуренция выросла, вакансий стало меньше, компании стали требовательнее, старые способы поиска больше не работают. Проблема не в тебе, а в том, что никто не рассказал, где теперь на самом деле ищут работу.
Альтернативные каналы поиска есть, и мы их знаем.
11 августа в 19:00 МСК приглашаем на бесплатный мастер-класс: «hh "умер". Где теперь искать работу?»
Спикер — Кристина Можаева, карьерный консультант AgileFluent с 12+ годами в HR и 1200+ часами практики с кандидатами из IT и digital.
На мастер-классе разберём:
— что изменилось на рынке РФ и почему даже сильные специалисты застревают в поиске;
— как выстроить стратегию, которая держит тебя востребованным даже на нестабильном рынке;
— как собрать резюме, CV, портфолио и сопроводительные так, чтобы они вели на собесы.
Записывайся по ссылке, участие бесплатное 👉 [ссылка]
Реклама. ООО «Эджайл», ИНН 7810964334, erid: 2VtzqwqT4MZ
Закон Фолкленда
Если решение принимать необязательно - не принимайте его.*
Это ооооочень забавно, что огромное количество компаний и уважаемых менеджеров живут именно по этому, но слегка извращенному смыслу.
Почему это я так решил?
1.
Они не стремятся принимать решения и всячески их оттягивают.
2.
А те решения, что они принимают делают это очень несвоевременно- все помнят, как вы долго-долго выбираете стек, архитектуру, пишите максимально подробное ТЗ, пока «рынок убегает вперед»
Ииии вот как надо, если следовать этому простому закону:
- Если есть вопрос, который блокирует вас - займетесь им и решите.
- Если этот вопрос вас не блокирует, то оставьте себе пространство для маневра.
Строить систему с надежностью 99.99 до того, как вы подтвердили потребность на рынке и клиентам стало это критично - лишняя трата времени.
Согласовывать новый орг дизайн команды до того, как составлена целевая карта продуктов - излишне.
Но если оргдизайн блокирует работу, потому что менеджеры не понимают, как развивать их продукт, то это решение нужно срочно принять.
То есть на самом деле основная мысль закона в том, что приняв некое решение ты ограничиваешь свой выбор в будущем.
И принимая ненужные решения сегодня ты лишаешь себя гибкости в будущем.
*Почти 400 лет назад, в 1641 году, виконт Фолкленд сказал: «Когда перемены не необходимы, необходимо ничего не менять».
Антон Тарасов — мой бро, бывший продакт поиска ВК и предприниматель
Пишет о работе, бизнесе, переходных состояниях, кризисах и взрослении. От постов бывает ощущение backrooms и холодок, а бывает тепло и до жути лампово. Неизменно одно — узнаёшь себя.
Во че есть!
→ Похоронил в себе продакта
→ Смелость не открывать ноутбук
→ Переезд внутри своей головы
→ Больше нет настоящих взрослых
Начать можно с любого.
Если устали от вики-умников и реакций на новости, то, скорее всего, останетесь.