Алексей Цицерка – вырываюсь

Созвоны перемножились: и Microsoft Teams, и Google Meet, и Zoom, и Яндекс.Телемост — каждый день новый линк, а единого места, где лежит текст и итоги, нет. Вы знаете, что «надо бы записать встречу», но страшно начать — ведь потом придётся переслушивать час аудио или вычищать субтитры вручную. В итоге в папке «Загрузки» копятся файлы, которые никто не открывает, а расшифровка встречи так и не превращается в письмо клиенту или в тикеты. Команда живёт в чатах: «как договорились на звонке» превращается в цитатный бой без первоисточника...

Запуск корпоративной wiki выглядит так: команда воодушевлена, за первые две недели создаётся пятьдесят страниц, руководитель доволен. Через месяц новые страницы перестают появляться. Через три — никто не заходит. Через полгода wiki существует формально, но в реальности все спрашивают ответы в чате. Это не исключение — это стандартный сценарий. И причина не в инструменте и не в людях. Причина в том, как wiki запускается. Запустили платформу, не наполнив контентом. Пустая wiki с красивой структурой — это не wiki, это скелет...

Если вы искали первую работу в 2021–2022 году — вы помните как это было. Компании сами искали в новичках потенциал, брали людей "на вырост", инвестировали в обучение. Рынок был рынком соискателя. Это время прошло. И важно понять почему — не чтобы расстроиться, а чтобы адаптироваться. Время когда компании сами искали в новичках потенциал и давали шанс на вырост прошло — теперь возможности нужно создавать себе самостоятельно. Наём джуниора всегда был инвестицией с низким краткосрочным ROI и плохо прогнозируемой окупаемостью...

Сотрудник сделал ошибку. Первая реакция большинства руководителей — поговорить с человеком, предупредить, возможно наказать. Ошибка повторяется. Снова разговор. Этот цикл будет продолжаться пока не изменится система в которой работает человек. Потому что большинство ошибок — не проблема конкретного сотрудника. Это проблема процесса. Нет чёткой инструкции. Сотрудник не знает точно как нужно делать — и делает как понимает. Или как делал на предыдущем месте работы. Или как объяснил коллега неделю назад...

Компания потратила неделю на написание регламента. Юрист согласовал. Руководитель разослал всем. Через месяц половина команды работает по-старому. Типичная реакция: люди безответственные, нужно больше контроля. Но если посмотреть честно — проблема почти никогда не в людях. Проблема в самом регламенте и в том как он внедряется. Большинство регламентов создаются чтобы защитить компанию юридически или отчитаться перед руководством. Язык — канцелярский. Структура — формальная. Конкретики — минимум. «Сотрудник...

В 2021–2022 годах IT специалисты находили работу за 2–3 недели и выбирали из нескольких офферов. Но в 2026-м количество вакансий для тех же продактов на hh.ru упало с 264 до 95. Разбираем что изменилось, почему это надолго — и что реально работает при поиске работы прямо сейчас. Если вы искали работу продактом или в IT в 2021–2022 году — вы помните как это было. Два-три звонка с рекрутерами на неделе, несколько офферов одновременно, возможность выбирать не только по деньгам но и по команде, продукту, стеку...

Вы потратили час на поиск вакансии, ещё двадцать минут на сопроводительное письмо, нажали «Откликнуться» — и через день увидели статус «Просмотрено». Ответа нет. Вы решили что не подошли. Но вот что происходит на самом деле: ваше резюме с вероятностью 95% не видел ни один живой человек. Крупные компании и большинство работодателей от 50 сотрудников используют ATS — программы автоматической обработки откликов. Система получает резюме, сканирует текст, ищет ключевые слова из вакансии и выставляет числовой рейтинг...

Зачем тогда ты? 😵 Смотри, что происходит прямо сейчас. ИИ пишет код, рисует картинки, отвечает на письма, планирует задачи. Компании убирают целые отделы и заменяют их одним человеком с подпиской на ChatGPT. И тут возникает странный вопрос: если ИИ делает работу — что делаешь ты? Большинство людей думают, что ответ — "контролировать ИИ". Но это не работает. Ты не можешь нормально контролировать то, чего не понимаешь. Это как проверять самолёт, если ты никогда не учился летать. Настоящая ценность сейчас — не умение пользоваться ИИ, а умение ставить правильные задачи...

Это проблема? 📚 Смотри, что происходит прямо сейчас. Крутые люди из мира ИИ — Карпати, Эндрю Ын, Янн ЛеКун — спорят о том, как правильно учить нейросети. А параллельно тысячи обычных людей пытаются разобраться, как вообще пользоваться этими нейросетями. Вот в чём странность: ИИ обновляется каждые несколько недель. Новая версия, новые возможности, новые правила игры. А курсы по ИИ, которые ты проходишь сегодня — уже завтра могут быть устаревшими...

Первый раз я провозился с этим почти час. Установил, что-то пошло не так с конфигом — список моделей пустой, бот молчит, в логах непонятное. Разобрался, выбросил, поставил заново — уже за 20 минут. Вот тот гайд, который я хотел найти с самого начала. КОРОЧЕ ГОВОРЯ: устанавливаем OpenClaw, подключаем нейросеть, привязываем Telegram. Итог — личный бот, который отвечает тебе в мессенджере, работает 24/7, не сливает данные на чужие сервисы и не требует подписок. Если все необходимое уже стоит — уложишься в 15 минут...

Вам это больше не нужно 🫣 Серьёзно. Тысячи команд уже деплоят код, написанный AI — и он работает в продакшене. Не "ну почти", а реально крутится на серверах и обслуживает пользователей. Но подождите. Это не значит, что программисты умерли. Это значит, что изменилось что именно нужно знать. Раньше: знаете синтаксис → пишете код → деплоите. Сейчас: знаете зачем → говорите AI что → он делает как. Вам нужна контейнеризация? PostgreSQL? CI/CD пайплайн? Вы просто говорите "мне нужно вот это" — и ИИ настраивает всё, как опытный девопс...

Вы ещё не заметили? 🥸 В какой-то момент половину вашей работы стал делать кто-то другой 🫥 Он тихо просочился внутрь процессов. Дизайнеры правят то, что он сгенерировал. Программисты проверяют код Copilot. Авторы редактируют черновик ChatGPT. Формально вы всё ещё делаете свою работу. Но половину задач делаете уже не вы. Никто не объявлял официально...