В понедельник магазин запускает новую акцию, во вторник меняются правила начисления бонусов, а в среду приходит обновление кассовой программы. Сотрудники должны быстро во всём разобраться. Хорошо бы без ошибок, и чтобы покупатели не жаловались. Но когда учиться, если в торговом зале полно народу, а на кассе очередь?
В новостях о технологических компаниях каждую неделю встречается одна и та же формула: «компания привлекла столько-то в раунде X при оценке во столько-то». По такой фразе сложно понять, на каком этапе находится бизнес, кто вложил деньги и далеко ли ему до выхода на биржу.
В статье проходим путь компании от первых денег до IPO по классификации венчурных раундов. Для каждой стадии объясняем, кто инвестирует, сколько обычно привлекают и что есть у компании к этому моменту. Примеры берём из ИИ-рынка 2025–2026 годов.
На сцене — руководитель проекта. В отчете, который он через несколько часов предоставит топам, все хорошо: задачи выполняются, бюджет под контролем, критических рисков нет. Только вот за кулисами скрывается одна большая проблема — ключевой разработчик ждет доступы от заказчика уже неделю. Из-за этого тестирование не началось, а команда продолжает планировать работы так, будто ничего не произошло.
Добро пожаловать на голодные игры в мир управления проектами, где между статусом в системе и реальным положением дел иногда простирается пропасть.
150 откликов и 0 интервью. Что делает кандидат? Правильно, отправляет ещё 150:‑)
Представьте отдел продаж, который отправил 150 коммерческих предложений, не получил ни одного разговора с потенциальным клиентом и решил повторить эксперимент. Только теперь коммерческих предложений будет 300.
Интересно, через сколько времени руководитель попросит показать воронку? А в поиске работы такой подход почему‑то считается активным поиском.
А вы сразу начали использовать новую систему управления проектами?
Привет, Хабр! Знакома ли вам ситуация, когда внедренная ИСУП остается лежать на «полке» несмотря на все затраты: анализ процессов, закупку лицензий, настройку рабочих мест, миграцию данных и обучение сотрудников? Разберемся в статье, где искать проблему и возможно ли полностью отказаться от привычных инструментов в пользу единого ПО.
Начну с вывода: если одну и ту же скучную операцию я делаю руками второй раз, где-то в мире грустит один AI-агент. А если третий — вероятно, уже и Python-скрипт.
Я довольно долго воспринимал AI в основном как ещё один интерфейс к языковой модели: задать вопрос, получить ответ, попросить что-то переписать, объяснить код или помочь с формулой. А потом начал пользоваться AI-агентами и довольно быстро понял, что разница между ними и обычным чатом куда менее магическая, чем иногда кажется.
Изменения в процессе ревью я остро ощущаю на себе прямо сейчас. Самих PR-ов стало больше и они стали гораздо длиннее, потому что LLM позволяет сразу писать кучу тестов, обновлять документацию и делать ещё много вспомогательной работы. Это накладывает свой отпечаток на мою работу: приходится ревьюить гораздо больше кода и качество этого процесса постепенно снижается с усталостью. Каждый последующий аппрув я ставлю с меньшей уверенностью.
