Привет, Хабр! Меня зовут Григорий и я руковожу департаментом продуктового дизайна в «Лаборатории Касперского». Хочу рассказать историю, которая началась как форс-мажор, продолжилась как управленческий челлендж и закончилась как хорошая тренировка, позволившая нам проверить устойчивость процессов, силу команды и надежность новых технологических партнеров.
Привет!
Меня зовут Артем Герасимов, я владелец продукта SimpleOne SDLC. За годы работы в ИТ я видел десятки команд, которые буквально тонут в (далее…)
По году рождения я принадлежу к поколению Z. Когда тебя постоянно называют «убийцей бизнеса», обвиняют в лени, глупости и нежелании работать — поневоле захочешь разобраться. 146 тысяч вакансий, прогоним через инструмент на основе семантического анализа и NLP. Неужели действительно всё настолько плохо, как говорят?
Цитата выступления комика:
«Все говорят, что предпринимательство убьет НДС. Я не согласен. Предпринимательство убьют зумеры. Это отвратительные сотрудники. Они все выгорают за 6 секунд. Им всем нужна атмосфера «френдли».
(далее…)
Привет, Хабр! Как вы считаете, что делает проект управляемым? На мой взгляд, это не только про грамотное планирование или профессиональную команду, но и возможность отследить промежуточные результаты. Истинный контроль рождается там, где есть возможность вовремя остановиться, оглядеться и убедиться, что всё идет по плану. В проектном управлении такие моменты называются контрольными точками (КТ). В статье расскажу, чем отличаются КТ от вех, и как с их помощью выстроить эффективную проектную деятельность.
С 1 января 2026 года у товарного бизнеса изменилась экономика. Базовая ставка НДС выросла до 22%. Маркетплейсы становятся дороже, правила там меняются чаще, а доступ к клиенту по-прежнему не ваш. Плюс падает покупательская уверенность, кредиты дорогие, логистика сложнее.
И тут парадокс. Рынок не падает. Он продолжает расти.
Meta Description: Сравнение подходов к лидогенерации в Telegram: массовые рассылки и AI-таргетирование. Данные, конверсии, риски бана, архитектура фильтрации.
В 2026 году Telegram — один из главных каналов B2B-лидогенерации в рунете. Но подходы к нему диаметрально разные:
Подход A: Массовая рассылка. Купить базу, написать всем, надеяться на 0.5% конверсию.
Подход B: Таргетированная лидогенерация. Найти релевантных людей в группах, написать персонализированно, получить 15-25% ответов.
Разберём оба — с цифрами, рисками и технической стороной.
Вы наверняка ловили себя на том, что раз за разом копипастите в чат с ИИ одни и те же инструкции: «Пиши на TypeScript», «Не используй сторонние библиотеки», «Добавляй тесты». В программировании мы по сути называем это нарушением принципа DRY (Don’t Repeat Yourself). Но почему мы продолжаем это делать при общении с нейросетями?
В этой статье мы разберем концепцию Skills (Скиллов) — переиспользуемых «навыков» для ИИ-ассистентов, которые живут прямо в вашем репозитории и делают работу агентов предсказуемой, чистой и профессиональной.
Мы все привыкли к классическому раскладу: для поддержки есть сервис деск, в проектных командах — Jira, у ИБ — свои системы. При этом одни и те же сотрудники могут решать заявки, участвовать в проектах, а еще — устранять инциденты совместно с безопасниками.
Когда эти процессы существуют по отдельности, данные разрознены, ответственность размывается, работа движется медленнее, растет риск ошибок. Гораздо лучше объединить эти три направления на одной платформе — ловкость рук и никакого соперничества между окнами систем за внимание специалистов.
Автор: Алексей Бобрешов, руководитель отдела ИИ
Категория: Искусственный интеллект, управление проектами, бизнес-аналитика, международные проекты
Время чтения: 10–12 минут
Я руковожу направлением искусственного интеллекта в одном из крупнейших федеральных холдингов России. В моём портфеле — 6 реализованных проектов (далее…)
В 2022 году мы приняли решение объединить множество показателей, связанных с разработкой, в интегральную метрику Contribution. Данной метрикой мы диагностируем Code review и считаем вклад разработчика в продукт.
Формула расчета метрики выглядит как сумма произведений весов на выполнение показателей:
∑ {вес} показателя ✕ {выполнение} показателя
где:
вес — значимость показателя (0-1)
выполнение — отклонение текущего показателя от референса