People Management Tech

описание

Почему одни команды двигают бизнес, а другие — встречи в календаре. Про управляемость, продуктивность и инструменты, работающие в реальном бизнесе. Автор: Владислав Викулов (@VladVikulov) Курсы: https://people-management.tech/courses

← к каналу @PeopleManagementTech

9 602

подписчиков

Охват к подписчикам

5,1%

ERR

Реакции к просмотрам

1,89%

606 на 49 постов

Пересылки к просмотрам

0,94%

301

Постов в день

0,4

всего 75

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам

18:14Программировать стало дёшево. Думать — пока нет Недавно я писал про то, куда можно пускать ИИ, а куда пока рано. Продолжу конкретным примером. Мы с партнёром делаем небольшой программный продукт, технологическую часть которого партнёр ведёт как CTO. Только привычной команды разработчиков у нас почти нет — вместо неё несколько ИИ-агентов на разных моделях. Процесс разработки разложили на этапы. Одни агенты помогают с аналитикой и требованиями, другие пишут код, третьи тестируют. Человек сверху ставит задачи, разводит работу и принимает результат. И вот что интересно: 👉🏻 Собственно программирование и QA сейчас занимают около 25% наших затрат на работу моделей. 👉🏻 Остальные 75% уходят на аналитику, декомпозицию, увязку требований и проверку того, что получилось именно то, что нужно бизнесу. Когда-то всё было наоборот: код и тестирование съедали огромное количество человеческих часов. Поэтому нужны были руки, а рынок заполняли желающие "войти в АйТи". Я про этот перекос между армией начинающих и дефицитом сильных специалистов писал ещё пару лет назад. Теперь дешёвой стала именно исполнительская часть. Код никуда не делся, он просто перестал быть главным узким местом, что хорошо продолжает мою старую мысль: главное узкое место ИИ — не технология. Это хорошо совпадает с тем, что WEF и PwC увидели уже на реальных компаниях. Например, меняются ожидания от “ИТ-специалистов”: ценность смещается от “сделать руками” к постановке работы ИИ, проверке, уточнению и улучшению результата. И вот тут человек пока нужен особенно сильно. Не потому, что ИИ “никогда не научится думать”, научится ещё много чему — модели растут очень быстро. Но сегодня им хуже даются неоднозначность, неполные требования, конфликтующая бизнес-логика и вопрос “а нам вообще это надо?”. 💡 Поэтому дорожают вещи, которые раньше было удобно называть soft skills: аналитическое мышление, способность учиться, понимать контекст, декомпозировать и проверять себя. WEF уже показывал примерно тот же набор, а позже я писал и про риск когнитивной атрофии, когда ИИ начинает думать вместо человека. ☝🏻 Получается занятный сдвиг: раньше дорогим было исполнение, а теперь всё дороже становится правильная постановка задачи и приёмка результатов. Главный вопрос уже не “кого заменит ИИ?”, а какая часть стоимости каждой профессии останется человеческой после того, как из неё вынут дешёвое исполнение. P.S.: Ставьте 🔥, если было полезно, я продолжу серию. #иишница #управление #эффективность #Серия_Человек_и_робот @PeopleManagementTech9,57%
4 июн.без подписи4,52%
8 июн.без подписи4,05%
7 июл.ИИ продолжает менять роли в компаниях и приносит атрофию мышления. Мне попалось исследование WEF и PwC про влияние ИИ на начало карьеры. Там много выводов, но самый важный оказался совсем не про массовую замену людей. Я уже говорил, что кадровый дефицит не исчезает — он меняет форму, и это исследование хорошо показывает, какой именно становится эта новая форма. Сегодня 37% начинающих сотрудников в мире уже работают в профессиях со средней или высокой степенью воздействия ИИ. В разных регионах этот показатель составляет от 63% до 75%. Авторы исследования тут задают вопрос: а кто вообще из них сможет стать специалистом через несколько лет? Если компании начинают меньше создавать стартовых позиций, исчезает сама первая ступень карьеры. ИИ начинает заменять не людей, а накопление опыта, и похоже, это уже перестаёт быть просто моей гипотезой. Как и другая мысль, о которой я уже писал: сегодняшняя “эффективность” вполне может создавать завтрашнюю яму продуктивности. Кстати, в исследовании 68% сотрудников говорят, что благодаря ИИ стали продуктивнее. Вдохновляет… Хотя одновременно 45% признались, что работать они стали больше. Помните я писал, что проблема часто не в самом ИИ, а в ожиданиях бизнеса? Теперь WEF показывает очень похожую картину: рост продуктивности быстро становится новой нормой, а вместе с ней растут и требования. При этом главное узкое место ИИ — не технология, а то, как компании перестраивают работу людей. Слышали новый термин — Cognitive atrophy (когнитивная атрофия)? Это деградация мышления из-за чрезмерной зависимости от ИИ. Фактически WEF пишет, что когда ИИ начинает думать вместо человека, человек постепенно перестаёт развивать собственное мышление. И на десерт прекрасное. Лучших финансовых результатов добиваются не те компании, которые просто внедрили ИИ (там ещё можно поспорить, внедрили ли). А те, что сначала полностью перестраивают рабочие процессы. Потому что именно процессы должны измениться раньше, чем технология начнёт приносить настоящую пользу. В отчёте есть ещё несколько очень интересных выводов. Например, почему три четверти руководителей уже готовятся перестраивать именно начальные позиции, почему навыки начинают устаревать быстрее, чем образование успевает их преподавать, и что всё это означает для HR и руководителей. P.S.: Если интересно продолжить тему, накидайте 30+ 🔥 — разберём остальное. #иишница #большая_картина #мнение @PeopleManagementTech4,03%
19 маябез подписи3,61%
10 авг.Компании сами выращивают пассивность Недавно мы говорили о просиживателях штанов, которые хорошо маскируются под нормальный рабочий процесс. Теперь неприятный поворот: часть такого поведения появляется не из личной корысти или лени, а потому, что компания сама очень хорошо этому обучает. Не на курсах, а ежедневной практикой, и по сути, объясняет людям, как здесь безопаснее работать. Как это обычно происходит? Сначала человек предлагает идею, а ему прямо или косвенно дают понять, что сейчас не время. Но если человек активный, он не останавливается, берёт на себя ответственность и получает задачу без достаточных полномочий. Ошибается — что возможно, если идея новая и требует проработки, а компания к ней не готова. И видит, что ошибка обходится ему дороже, чем бездействие соседу. Либо же он наблюдает, как любое решение проходит через три согласования и застревает в руководственных дебрях. Через некоторое время этот человек становится осторожнее и даже пассивнее. Он понимает правила игры, в которых безопаснее ждать, согласовывать, не спорить, не делать лишнего. Быть скорее правильным, чем полезным. Такие люди вырастают в руководителей, но их страх ошибки превращается в систему проверок. И каждая проверка выглядит разумной, но вместе они меняют поведение: ответственность падает, скорость снижается, сотрудники всё меньше думают сами и ждут указаний. То же самое с метриками — люди быстро “оптимизируются” под показатель. Если важна одна цифра, будут спасать её, а если важен отчёт, будет красивый отчёт. Может быть ещё более жёсткая история, когда руководителю оставляют ответственность, но забирают у него право реально управлять. Руководитель вроде отвечает за команду, но задачи ставятся сверху в обход него. И команда быстро понимает, куда смотреть. Так появляется пассивность, которую потом ставят людям в вину. Только выращивали её не сотрудники в тайном клубе бездельников, а реальные управленческие практики конкретной компании. Система всегда обучает, даже когда никто не открывал корпоративный университет. Вопрос только в том, чему именно она учит людей каждый день. P.S.: Ставьте 🔥, если хотите поговорить дальше о том, как даже сильные сотрудники постепенно превращаются в пассажиров. #эффективность #управление #Серия_Просиживатели_штанов @PeopleManagementTech3,53%
13 авг.Компании всегда так делали. Что изменилось? Высокий результат никогда не давал пожизненной гарантии: бизнес закрывал направления, продавал активы и менял структуру задолго до наблюдаемых сейчас волн сокращений. Кто-то может начать рассказывать про новую реальность, но объявлять происходящее новой экономикой не вполне верно. Необходимость расставлять приоритеты, давление ограниченных ресурсов и сложный выбор между альтернативами были всегда. Изменились скорость, частота решений и цена ошибки. Компании и раньше покупали недостающие компетенции, объединяли функции, отказывались от продуктов и перестраивали процессы. Я сам участвовал в проектах, где существенно менялись архитектура бизнеса и структура компании. В динамичных отраслях цифровые продукты можно переделать быстрее, чем производственную линию. Компетенции тоже можно купить, а не выращивать годами. Удачную модель конкуренты копируют почти сразу. Клиентские привычки и технологии меняются быстрее, чем успевают написать красивые пятилетние стратегии. На примере Wiz мы видим, как корпорация может купить скорость и готовую систему, но затем её надо встроить в собственную структуру. И это про покупку недостающего. А бывают покупки компаний, чтобы устранить конкурента или разобрать на запчасти то, что угрожает основному бизнесу покупателя. Сокращения были и остаются инструментом перестройки, а не только признаком кризиса. Раньше крупная трансформация воспринималась как отдельное событие: готовились, проводили изменения и несколько лет закрепляли результат. Теперь срок жизни многих решений сократился, а постоянные изменения сами становятся обычным состоянием. Это не культ вечного движения. Постоянно менять структуру без ясной причины — отличный способ разрушить ответственность и утомить людей. Им всё равно нужны понятные правила и вектор движения. Поэтому новое правило выглядит так: то, что пока работает хорошо, тоже приходится проверять на соответствие новым задачам. Иногда процесс надо перестроить, функцию изменить или команду усилить. А иногда честно признать, что сам процесс, продукт или функция больше не нужны. ❓Задайте себе вопрос: когда вы в последний раз проверяли не эффективность процесса, а необходимость его существования в прежнем виде? Дальше хочу рассказать про скорость перемен и почему может выиграть не самый сильный. P.S.: Поставьте 🔥, если было полезно и хотите продолжить. #управление #большая_картина #Серия_Новые_правила_игры @PeopleManagementTech3,42%
18 июн.без подписи3,33%
4 дек.Продуктивность и ИИ... Или "или"? Поскольку много работаю с ИИ и пишу про это (смотрите посты по тегу #иишница), сегодня позвали выступить на конфе. Буду рассказывать про практику применения ИИ в HR, факторы успеха и провала ИИ-проектов в компаниях. Тоже постараюсь забрать запись и выложить сюда, когда под этим постом наберётся 30+ огоньков. Ставьте 🔥, если вам интересно. P.S.: Предыдущую запись пока не отдали - собираем огоньки 🙂3,13%
12 июн.Кадровый дефицит заканчивается? Не уверен. РБК пишет, что вакансий стало меньше, резюме больше, а планы компаний по найму оказались самыми слабыми со времён пандемии. На этом фоне всё чаще появляются разговоры о том, что кадровый дефицит постепенно заканчивается. Но похоже, происходит другое: кадровый дефицит не исчезает, он меняет форму. Сначала дефицит был количественный: Людей трудоспособного возраста становилось меньше, чем требовалось экономике. Это не вчера началось и даже не в 2022 году — рынок шёл к этому много лет. Потом появился качественный дефицит: Выяснилось, что найти человека и найти человека, который способен создавать результат — это две разные задачи. Именно поэтому в одной и той же отрасли могут одновременно существовать рынок работника и рынок работодателя. Начинающих или средненьких специалистов может быть много, а сильных всё равно не хватать. Затем появилась новая надежда — ИИ: людей не хватает, значит часть работы можно отдать роботам, они каши не просят. Но тут пока рановато надеяться на прорыв: идёт охлаждение экономики, деньги дорогие, бизнес осторожничает. Компании реже открывают новые позиции, но и увольнять людей не спешат, ведь потерять сотрудника сейчас зачастую дороже, чем сохранить. При этом полная автоматизация может затронуть менее 1% рабочих мест, зато может существенно измениться примерно треть рабочих мест. Чувствуете разницу? Не исчезнуть, а измениться. И вот здесь появляется следующая форма дефицита: Если раньше рынку не хватало людей, а потом сильных людей, то теперь постепенно начинает формироваться дефицит людей, которые успевают перестроиться раньше остальных. Потому, что с приходом ИИ рабочее место осталось, профессия осталась, даже должность часто остаётся прежней. Но требования к тому, как человек создаёт ценность внутри своей роли, начинают меняться. ИИ начинает влиять не столько на количество людей в офисах и на пашнях, сколько на способы накопления опыта и развития внутри профессий. Поэтому главный вопрос сегодня звучит уже не как "заменит ли ИИ человека". Гораздо интереснее другой: Если в ближайшее время профессия останется, а способы работы внутри неё изменятся, сколько людей смогут адаптироваться к новым требованиям? Вполне допускаю, что следующий большой дефицит рынка труда будет связан не с количеством людей и не с уровнем экспертности. А со способностью быстро перестраиваться под новые модели работы. ❓Было полезно? 🔥 — если да и хотите продолжение и чуть глубже, 🤔 — если не очень или не согласны со мной. #мнение #иишница #большая_картина @PeopleManagementTech3,12%
13 сент. 2025 г.Усиление найма через ИИ — не делегирование, а дополнение Я тут вписался в интересную эстафету про ИИ в HR. Две недели каждодневных постов от разных каналов на эту животрепещущую тему. ИИ — это ускоритель. Он готовит черновики (полуфабрикаты для работы) или помогает с совсем рутиной, но выбор и ответственность — за людьми. Несмотря на растущие возможности, ИИ ещё далёк от совершенства. Поэтому мы не “отдаём решение роботу”, мы ускоряем путь к обоснованному решению. Где ИИ дополняет работу людей? Несколько примеров: 1️⃣ Профиль роли и задачи первых 90 дней. ИИ собирает черновик ключевых навыков и предлагает короткие рабочие задания с понятной шкалой оценки. А вы допиливаете или утверждаете формулировки. Это сразу связывает отбор с будущей продуктивностью. 2️⃣ Разбор откликов. ИИ раскладывает отклики по заданным правилам (навыки, примеры работ, близость к задачам). Рекрутёр решает, кого смотреть раньше, кого потом. Если у вас большой поток, то можно порядком сэкономить на рабочих часах. 3️⃣ Интервью по делу. ИИ помогает подготовить вопросы, конспектировать ответы и собрать черновик оценки. Итог — у собеседующего будет заменитель мозга хорошее подспорье. Подход разворачивает интервью к результату, а не к “брендам” и красивым словам в резюме. Внедряя такое смотрите на две понятные метрики результата: 🔵 Срок поиска — от старта до выхода человека. 🔵 Срок выхода на целевую продуктивность — когда новый сотрудник дал ожидаемый вклад. И помните: итоговое решение принимает человек. ИИ — инструмент и подсказки. Как внедрить ИИ в примерах выше: 1️⃣ Выберите 2 роли для пилота: одну массовую и одну “дорогую” по CEV. 2️⃣ Для каждой роли задайте 3–5 параметров результата к 90-му дню и под них — 3–5 заданий. 3️⃣ Проведите калибровку на 15–20 архивных случаях с разными “оценщиками”. Поправьте спорные формулировки. 4️⃣ В ATS сделайте обязательным поле “основание решения”, этап не закрывается, пока поле пустое. 5️⃣ Дайте ИИ доступ к материалам роли (описания задач, примеры работ), чтобы сортировка откликов шла по сути. 6️⃣ На интервью используйте единый лист оценки (задания, ответы, вывод). 7️⃣ Ежемесячно смотрите две метрики выше. Или еженедельно, если позиции массовые и линейные. ❓Было полезно? Накидайте 🔥, если да. P.S.: Вчера был пост в канале Елена Попова | Команда на максимум — посмотрите, кому тема важна. А завтра эстафету принимает канал Кира Лапина из Северсталь-ЦЕС! Не переключайтесь! #наём #иишница #ИИ_лайфхаки_HR @PeopleManagementTech2,99%
17 июл.Почему новые сотрудники продолжают стоить дороже старых РБК опубликовал данные Росстата о феномене, который давно известен: недавно нанятые сотрудники нередко получают больше тех, кто уже много лет работает в компании — это явление называют инверсией зарплат. В головах людей, которые это видят, возникает ощущение несправедливости. Компания больше ценит новичка, чем человека, который годами создавал результат. При этом рынок вообще не знает критерия справедливости, и тут в действии совершенно другие механизмы. На самом деле новость не столько про зарплаты, сколько про то, что у каждого сотрудника одновременно существует две стоимости: внутренняя и внешняя. То, сколько сегодня стоит привлечь человека с нужными знаниями и опытом, определяет внешний рынок — и только он. Тогда как внутренняя зарплата сотрудников складывается из прошлых решений: стартового оклада, ежегодных пересмотров, повышений и бюджетных ограничений. Когда рынок динамичен (как сейчас), эти две цены расходятся. Когда нужных людей не хватает, компании начинают конкурировать за них, прежде всего, деньгами. В такой ситуации новый сотрудник фактически покупается по сегодняшней цене, а давно работающий остаётся внутри вчерашней. Не потому, что они обязательно лучше, а потому, что одного компания оценивает по текущему рынку, а другого — по истории их отношений. За годы работы я видел это в банках, технологических компаниях и небольших бизнесах. Особенно быстро разрыв появляется при росте или перестройке: новые роли нужно закрывать сейчас, а всю систему оплаты в одночасье пересчитать невозможно. Деньги — это только первый слой. Если компания не отслеживает логику решений и возникающие перекосы, существующий сотрудник считывает недвусмысленное сообщение: новый человек важнее, а его собственный вклад давно стал привычным. Именно так экономический разрыв превращается в проблему отношений. Исследования показывают: ощущение несправедливости само по себе повышает намерение уйти. Но качество управления и доверие к руководителю способны заметно ослаблять этот эффект. Поэтому исправить инверсию зарплат одним пересмотром окладов не получится. Да и не каждая экономика компании выдержит одномоментный пересмотр всей системы оплаты. Стоит одновременно разбираться с ценой ролей, вкладом людей, решениями руководителей и доверием к правилам. Цена труда определяется рынком, а цена лояльности уже системой управления. За тридцать лет я ни разу не видел компанию, которая потеряла бы сильную команду только из-за зарплат. Зато много раз видел, как разница в оплате становилась последней каплей после целой цепочки управленческих решений. ❓ Сталкивались ли вы с инверсией зарплат? Как ваша компания решала эту проблему? P.S.: Ставьте 🔥, если было полезно и хотите продолжение. #деньги #управление #продуктивность #Серия_Цена_лояльности @PeopleManagementTech2,61%