Поводов усиленно думать стало меньше

Помните алгоритм решения проблем имени Фейнмана?

1. Запишите задачу
2. Хорошо подумайте
3. Запишите решение

Если говорить про разработку, то возможностей активировать второй пункт из этого списка стало существенно меньше. Даже в тех случаях, когда вы можете вручную написать более эффективный код, чем AI, часто это будет не рационально – вы потратите существенно больше времени, а выигрыш будет не очень большим.

Если вы относитесь к тому типу людей, кого мотивирует именно самостоятельный процесс поиска решения для сложных задач, то новости плохие – в ближайшие годы эта потребность вашей работой перестанет закрываться.

Рынок меняется, команда ждет ясности, а от тебя требуют и результатов, и лидерства в неопределенности. Как развиваться, когда все вокруг меняется, а ресурсы ограничены?

12 февраля — бесплатный вебинар «Тимлид в эпоху стабильной нестабильности. Как развиваться в 2026».

Поговорим с вами:
🔹где найти точки роста для себя и команды внутри компании в текущей реальности;
🔹как строить устойчивость и план развития на год вперед, даже когда горизонт планирования короткий;
🔹как усиливать личное влияние, когда одного должностного статуса уже недостаточно.

Спикеры:
📎 Анна Кудрявцева — ведущий тренер Корпоративного университета «БАРС Груп», один из авторов курса «Тимлид в ИТ».
📎 Динара Катеева — HRBP и руководитель отдела подбора и развития персонала «БАРС Груп».

Формат живого вебинара — ваша возможность задать вопросы по своему кейсу и сразу получить ответ от экспертов.

Что дальше?
➡️ Жми на кнопку ниже → регистрируйся в боте → получай подтверждение и ссылку

12 февраля в 18:00
Регистрация на вебинар

Реклама: АО «БАРС Груп», ИНН: 1655251590
erid:CQH36pWzJqNKQBZNv34GwgL8Uwh1iZB3ar35yb3B8ubY86

Новые выпуски тимлидских подкастов

Помимо перечисленных ниже выпусков напоминаю про "Бреслава и Ложечкина" с разбором того, как подходить к личному целеполаганию – про этот выпуск я отдельный пост недавно писал.

👉Подлодка про СДВГ – как этот синдром диагностируется, почему его так много среди айтишников, и как вообще работать с такими людьми
👉Три тимлида заходят в бар про делегирование – как к нему правильно подойти, как адаптироваться под культуру компании и чем занять освободившееся время
👉Едим слона целиком про известных менеджеров в истории – Ивана Грозного, Георгия Жукова, Александра Суворова и других

🔍 Исследование рынка корпоративного обучения от Нетологии

Новый год — время сверить планы с реальностью рынка. Нетология провела исследование корпоративного образования, чтобы помочь компаниям выстроить обучение сотрудников в 2026 году с измеримым бизнес-результатом

Что это за исследование
В опросе приняли участие 520 HR-руководителей и специалистов по обучению. Они рассказали, как сегодня выстраивают развитие сотрудников:
- какие форматы используют
- как оценивают эффективность обучения
- во что инвестируют бюджеты

Исследование охватывает малые, средние и крупные компании из ключевых отраслей - от промышленности и ретейла до IT и финансов.

Ключевые тренды 2025–2026:
1. Возвращение офлайна и развитие внутреннего обучения

Рост спроса на обучение руководителей
Фокус на бизнес-результате и прикладных цифровых навыках
Полный список трендов и выводы — в исследовании 👇
👉 Перейти к исследованию

Реклама. ООО “Нетология” ОГРН 1207700135884 Erid: 2VSb5wkqtgH

В чем заключается работа тимлида

Во-первых, определить, кто в команде какими задачами будет заниматься. Для этого нужно удерживать баланс между тремя вещами:

👉Эффективность, или то, что нужно компании. Под самые важные задачи вы выбираете людей с самым подходящим опытом.
👉Развитие и челлендж, или то, что нужно инженерам. Вам надо брать в расчет личные интересы и планы по росту каждого человека в команде – и иногда давать задачу кому-то менее опытному и эффективному.
👉Долговечность и устойчивость, или то, что нужно проекту и команде. Задачами надо балансировать так, чтобы в команде не было точек отказа, и в каждой части вашей системы разбирались несколько человек.

Во-вторых, поддерживать людей, которым вы выдали эти задачи, с учетом уровня их сеньорности в конкретно текущей предметной области – иногда сеньору, занимающемуся очень неопределенной задачей в новой области нужно больше помощи и внимания, чем джуну, сидящему на типовых задачах.

Что такое Context Graph

Разбираем новый модный термин Context Graph. В чем идея – организации в целом довольно неплохо справляются с тем, чтобы записывать результаты своих решений. Отсюда берутся все те тысячи тикетов в вашей системе и разные документы, лежащие в папках на гугл диске. Но в большинстве случаев, записываются только результаты решений, а не их контекст – как и почему они были приняты. Поэтому, когда спустя какое-то время никто не может объяснить, почему вообще так было сделано.

Проблема-то не новая, даже в канале я постил очень много материалов про то, как вести разнообразные decision records – для архитектуры, процессов, решений по людям. Но в реальной жизни поддерживать и ответственно вести их очень дорого, особенно если речь идет о кроссфункциональных процессах. Какие-то обсуждения ведутся в комментариях к тикету, какие-то – в комментариях к документу с контрактом, какие-то в тредах в Slack – и никто не будет соединять все кусочки этой информации.

Вот тут в игру и вступает контекстный граф. Это автоматическая система трекинга того, как, почему и кем принимаются организационные решения, когда и какие исключения из них были приняты, каким образом были выданы аппрувы. Короче говоря, поиск релевантного контекста во всем огромном массиве организационных переписок и документов.

Пока это скорее идея, которая очень интересна большому количеству стартапов. В реальности я еще не видел, чтобы оно работало хорошо. Инфраструктура для чего-то похожего точно есть у Gleam, которым мы пользуемся на работе, но релевантность там пока оставляет желать лучшего – да и UX удобный точно еще надо будет придумывать.

🤝 «Дружить нельзя обидеть. Как руководителю выстраивать отношения с сотрудниками». Вебинар Яндекс Практикума

90% начинающих управленцев пытаются совместить роли друга и босса. Такие отношения укрепляют коллектив, но в то же время сковывают руководителя. Особенно когда нужно принимать непопулярные решения, критиковать сотрудника и выстраивать единые правила для всех.

Как сохранить доверие и при этом не размыть управленческие границы? Узнайте на вебинаре Практикума 19 февраля.

💬 О чём поговорим:

▪️ Что такое дружба на работе и почему некоторые работодатели против
▪️ Чем опасно смешение ролей
▪️ Как дружба сказывается на остальной команде
▪️ Что о подобных отношениях говорят учёные

👩‍🏫 Спикер: Галина Лебедова, руководитель B2B-направления Яндекс Практикума, 19 лет в управлении командами

🕚 Начало: 19 февраля в 11:00, онлайн

🎁 Бонус для участников вебинара: самоучитель по ИИ в подарок! Подробнее об акции расскажем на встрече.

→ Зарегистрироваться

Реклама, ООО Яндекс, ИНН 7736207543, erid: 2Vtzqvk9T64

Конференция от Стратоплана про AI для менеджеров

Как вы видите из постов в канале, влияние AI на нашу индустрию можно аккуратно охарактеризовать как неоднозначное. Да, каждый отдельный разработчик может решать больше задач, чем раньше – и в плане количества, и в плане разнообразия. Но, как гвоорит нам Теория ограничений, повышение эффективности узлов системы не только не ведет к повышению ее общей эффективности, а наоборот, может ее ухудшать. И мы видим прям ровно то же самое: качество продуктов только падает, инфраструктурных инцидентов становится больше, количество технического долга растет, разработчики становятся несчастнее – и при всем при этом не то, чтобы у нас заметно выросло количество успешных компаний.

Стратоплан, которые делают много крутых образовательных программ для менеджеров, и Entropy Talk, которые делают конференции про AI, объединились, чтобы поговорить о том, как AI влияет на уровень команд и бизнеса – разобрать реальные кейсы, показать, как AI меняет управление в разработке, и помочь выработать ментальные модели, которые помогут выжить в этом новом мире.

В программе уже куча классных докладов:

👉Про то, меняют ли AI агенты процессы обучения, найма и увольнения
👉Почему внедрение AI упирается не в технологии, а в людей
👉Как инфраструктура становится блокером, и как победить эту проблему с ограниченными ресурсами

В этот раз впервые за ооооочень долгое время, я тоже решил выступить с докладом! Я решил выбрать максимально прикладную тему личной эффективности руководителя – и расскажу про разные неочевидные примеры того, как AI может улучшить вашу менеджерскую рутину. Например, про анализ антипаттернов своего поведения на базе расшифровок встреч, или про использование OpenClaw для ведения личных карточек своей команды!

Помимо меня будут выступать Head of AI и СТО крупных банков, ex-CTO Booking и EM из Mapbox, Степан Гершуни и Глеб Кудрявцев, Артем – ex-FAANG и автор «эйай ньюз», а также со-основатели Школы Стратоплан Вячеслав Панкратов и Александр Орлов и идейный вдохновитель Entropy Talk.

Участие – бесплатное (но если захотите заплатить за сертификат, то тоже можно).

📆24-26 февраля, онлайн + запись
🔗Регистрация здесь

Как сделать программиста счастливее

1️⃣Status – ощущение профессиональной значимости. На него влияют публичное признание вклада, конструктивная обратная связь, вовлечение в принятие важных решений, как технических, так и продуктовых.
2️⃣Certainty – предсказуемость и ясность. С этим помогают понятные цели, хотя бы на краткосрок, наличие смысла за задачами, логичные объяснения причин изменений, доверие к решениям менеджера.
3️⃣Autonomy – контроль над своей работой. Важно иметь возможность самому планировать и свою работу, и то, как она будет делаться, без микроменеджмента, контроля и советов под руку.
4️⃣Relatedness – чувство принадлежности и безопасности. Этот пункт про команду, которой ты доверяешь, с которой разделяешь общие цели, и вместе с которой тебе кайф работать.
5️⃣Fairness – ощущение справедливости. Больше всего его рушит чувство несоответствия между твоими усилиями и вознаграждением. Поэтому работать над этим менеджеру надо, устанавливая понятные правила игры для всех, компенсируя похожим образом похожие результаты, и оставаясь последовательным (см пункт про ясность и предсказуемость).

Расскажите, как вы используете AI

В своем докладе на конференции Стратоплана, про которую я писал утром, я хочу поделиться не только своим опытом, но и тем, как AI используют другие менеджеры. Я собрал небольшой опрос, и очень прошу вас рассказать про свой опыт – в каких категориях задач вы использовали AI, где он локазался действительно полезным, и какие примеры вас впечатлили больше всего.

Конечно же, по нашей традиции среди всех участников я разыграю сертификаты на хорошие книги – на что еще тратить сэкономленное время, как не на чтение!

👉Ссылка на опрос

AI не уменьшает количество работы, а делает ее более интенсивной

In an eight-month study of how generative AI changed work habits at a U.S.-based technology company with about 200 employees, we found that employees worked at a faster pace, took on a broader scope of tasks, and extended work into more hours of the day, often without being asked to do so.

Несколько мыслей по этому поводу:

👉От переключения контекстов во время работы с агентами удержать себя очень сложно. Во-первых, тебе действительно нечего делать, пока он думает над задачами. Во-вторых, ты одновременно находишься в состоянии потока, но и в голову загружено сильно меньше контекста, чем при ручной разработке – поэтому есть ощущение, что ты можешь горы свернуть. В-третьих, фидбэк луп о том, что ты на самом деле сильно вымотался, довольно долгий, поэтому по рукам тебя ничего не бьет, и ты не учишься на ошибках.
👉Когда человек хочет добиться промо, либо успешно пройти испытательный срок, он часто выбирает стратегию в лоб – перерабатывать, за счет этого закрыть больше задач, и показать свою ценность. Проблема в инфляции перфоманса. Твоя повышенная эффективность быстро становится планкой базовых ожиданий от тебя, и снизить темп уже не получается. Так вот, если в похожем режиме начинает работать половина компании, все еще хуже – такие ожидания закрепятся в рамках всей системы грейдов и промо.
👉Тебя постоянно не покидает ощущение, что задача ну вот почти-почти доделана, и до идеального результата осталась всего одна итерация работы с агентом. Это с одной стороны мешает оставить задачу незавершенной, и вернуться к ней на другой день, а с другой – дополнительно подталкивает тебя побыстрее взяться за параллельную задачу.

Мы, конечно, справимся с этими проблемами – но нужно будет многим практикам учиться заново. Вот бы сейчас кто-то новые Джедайские техники про это написал...

Зовем на максимально практическую онлайн-конференцию Podlodka Techlead Crew «Архитектура данных», 2-6 марта.

Пригодится техлидам, которые хотят меньше теории и больше рабочих решений без ненужного хайпа.

А в надежном комьюнити можно обсудить доклады ❤️

«Идет долгий тренд на оптимизацию ресурсов и подсчет затрат на инфраструктуру.

Востребованы инженеры, которые могут разобраться, как оптимизировать потребление ресурсов хранилища, как быстрее и эффективнее работать с ними»,

— объясняет главный принцип выбора темы директор Techlead Crew Григорий Скобелев.

В программе:

⚙️ Как строить потоковую обработку данных и не получить неуправляемую систему.

⚖️ Как выбирать между SQL, NoSQL и NewSQL под реальные нагрузки и сценарии.

🧩 Как проектировать DWH и Data Lake так, чтобы было полезно бизнесу.

🧠 Как работать с консистентностью и транзакциями без потери масштабируемости.

📊 Как и когда применять OLAP-хранилища и не превращать аналитику в боль.

🗓 Когда: 2 - 6 марта
🔗 Посмотреть подробную программу →

Скорость разработки никогда не была проблемой

Все СЕО на интервью в модных подкастах рассказывают про свои команды так, как будто их бэклог уже был полон хороших идей, и единственное, что их ограничивало – это скорость разработки программистами.

Помню веселую байку из Авито, уже почти десятилетней давности. Весь менеджмент беспокоило, что ценных новых фичей появляется мало, доля рынка не растет, а конкуренты поджимают. Ругали, конечно же, неэффективную разработку – поэтому провелся большой реорг, всех пересобрали в автономные продуктовые команды, научили скраму и дейликам, и подкрутили архитектуру под такой сетап. Все стало очень эджайл, прозрачно, и понятно – но ситуация сильно не изменилась. Зато стало видно, что проблема была не в том, с какой скоростью задачи перемалываются, а в том, что продуктовые бэклоги были забиты какой-то фигней.

Вот и сейчас мы видим похожую историю. В подавляющем большинстве случаев внедрение AI не сильно изменит картину:

👉У людей внутри организации мало хороших идей, и много плохих. Вообще то, что идеи запиливать было долго и дорого, наоборот, могло вас спасать от некомпетентности.
👉У большинства ваших сотрудников нет особой мотивации быть суперпродуктивными и выкладываться на благо компании. Как и любые разумные люди, они работают 9-5, и идут домой к семье и своим делам.
👉Для нормальных людей польза от AI не в том, чтобы быть 10х эффективнее, закрывая продуктовый бэклог, а в том, чтобы тратить меньше своей ценной энергии.
👉Те несколько людей, которые действительно хотели свернуть горы, вместо этого сидят и ревьюят AI слоп, который нагенерировали все остальные, и постепенно выгорают.
👉И на фоне всего этого ваш финансовый директор постепенно начинает задавать вопросы про то, как так получилось, что все инженеры теперь стоят на несколько тысяч долларов дороже из-за токенов, которые они прожигают.

Почему быстро выпускать новые фичи – это плохо

Продолжаем тему пятничной статьи. Ограничением того, сколько новых фичей вы можете выпускать, могут быть не внутренние возможности компании, а конечный ресурс внимания ваших пользователей. Например, если вы делаете B2B продукт, то вне зависимости от того, с какой скоростью вы будет добавлять новые фичи, большинство клиентов будет адоптить в лучшем случае одну в течение нескольких месяцев.

В итоге, ускоряя команду, вы на самом деле создаете невидимый бэклог фич, которые сделаны, но не используются, растягиваете time-to-value, ну и постепенно роняете качество.

И вместе с этим я напоминаю, что вот уже сегодня начнется бесплатная большая конференция Стратоплана как раз про то, как AI меняет процессы разработки – поэтому, если сердце за происходящее у вас болит, обязательно заглядывайте!

Как правильно отдыхать

Отдых – это не награда за какие-то действия, это часть полноценной и насыщенной жизни.

У меня лично с этим тезисом очень сложно – мне очень сложно прямо отдыхать-отдыхать, и я обычно имитирую это переключением между разными видами деятельности. Условно говоря, чтобы отдохнуть от работы, занимаюсь какими-то подкастными делами, или сажусь пописать код. Если вместо этого я трачу время "бесполезно" – я быстро начинаю чувствовать очень изматывающее чувство вины. Никому не рекомендую, сказывается на мне не очень хорошо. Я очень активно пытаюсь бороться с таким восприятием отдыха, но прогресс пока ниже среднего.

Так вот, держите хороший лонгрид про то, как отдыхать правильно: менеджерить усталость от работы, и находить активности, которые заряжают вас энергией.

Я запускаю закрытый клуб про AI в разработке

Так получилось, что я нахожусь практически в эпицентре того, что происходит с использованием AI в разработке – и благодаря моей основной работе в компании, которая делает девтулинг, и благодаря подкасту, и благодаря друзьям, которые горят этой темой. Но недавно я поймал себя на мысли, что я все равно испытываю жесточайший FOMO – индустрия меняется, а я за ней не успеваю.

Если эта проблема горит у меня, то скорее всего таких людей очень много. А я люблю решать проблемы – поэтому я решил собрать Podlodka AI Engineers Club – закрытое сообщество опытных разработчиков, которые хотят вместе разбираться с тем, как использовать AI с пользой, и делать это системно, а не на ощупь.

👉Как это вообще работает. Каждую неделю – воркшопы и лайвкодинг с людьми, которые активно используют AI, и внедряют его в реальные продукты и компании. Разбор конкретных инженерных практик: как строить своих агентов, как работать по Spec-Driven Development, как собирать комбайн, превращающий таски в Jira в PRы, как масштабировать это и на небольшую команду, и на всю разработку в бигтехе.

Между встречами – сеть закрытых чатов в Telegram, клубные созвоны, совместные эксперименты.

👉Кто уже в программе. Черновое расписание на март-апрель собрано. Среди экспертов – инженеры из компаний разного масштаба: Степан Гончаров (xAI), Роман Елизаров (Яндекс), Андрей Володин (Gracia AI), Андрей Бреслав (CodeSpeak), Денис Неклюдов (Google), Макс Страхов (Meta) и много других крутых ребят.

👉Как попасть. Клуб платный, вход через список ожидания с отбором – нам интересно сделать сообщество именно для опытных разработчиков. Мы набираем участников постепенно – нам важно сохранить атмосферу, в которой можно открыто делиться опытом и проблемами. Стартуем уже с понедельника!

Отдельно подчеркну, что клуб делаем именно для инженеров – людей, которые большую часть своей карьеры писали код, решали технические задачи, принимали архитектурные решения, и жили с их последствиями. Я знаю, что на канал подписано довольно много технических менеджеров, и senior/staff/principal инженеров – вот этот анонс для вас!

Подробности, расписание и заявка – на сайте. А если есть какие-то конкретные вопросы, пишите прямо мне в личку, @etolstoy!

Про влияние тренировок на менталочку

Так, я опять про личное. Единственный вид отдыха, который у меня получилось добавить на регулярной основе, и который очень заметно помогает стряхивать с себя весь рабочий стресс – это силовые тренировки. Почти весь прошлый год получалось ходить по семь раз в неделю, после появления ребенка, правда, уменьшил до четырех – но все равно, эффект на менталку чувствуется огромный.

Вот как раз еще одно большое исследование на эту тему вышло – регулярные тренировки оказывают на депрессивные состояния такое же влияние, как терапия, и в целом даже сопоставимы с антидепрессантами. С долгосрочными эффектами правда не очень понятно – поэтому путь один, купить абонемент и не бросать!

Текст стал дешевым, и мы к этому не готовы

Управление большими корпорациями всегда строилось на довольно простом принципе – если что-то важно, это надо записать. Написать хороший связный разумный текст было сложно. Это требовало понимания проблемы, усидчивости, и, главное, это требовало от человека подумать. Текст работал как фильтр – если кто-то его написал, то скорее всего мысли, изложенные там, имеет смысл прочитать.

Генеративный AI все изменил. Текст любой длины можно сгенерировать за секунды, и само наличие письменного артефакта вообще не гарантирует, что кто-то туда вложил хоть частицу разумности.

Из-за этого текстов стало больше, а вот ресурса человеческого внимания – нет. Чтобы понять, надо ли в них вчитываться, приходится использовать другой AI, который готовит выжимку мыслей, и получается абсолютно бессмысленный и беспощадный цикл.

Что конкретно с этим делать, пока не очень понятно. Автор поста предлагает развилку с двумя вариантами:

👉Смириться, и жить в цикле, в котором между двумя людьми всегда будут находиться AI агенты, кодирующие и декодирующие поток мыслей.
👉Переизобрести примитив, который обозначает ответственность за мысли и идеи. Требовать краткость, явное авторство, что-то еще, что заставит людей подумать перед тем, как отправлять кому-то свой текст.