Денис Михин

Кажется логичным: чем ты компетентнее, тем выше должен быть твой рост. Но в реальности это часто не работает. Человек силён. Разбирается. Даёт стабильный результат. И годами остаётся на том же уровне. Компетентность перестаёт давать рост в тот момент, когда она закрепляет тебя в роли исполнителя, а не переводит в роль влияния. Первая причина — компетентность без смены масштаба. Ты делаешь свою работу всё лучше, но решаешь те же задачи, в тех же границах, с тем же горизонтом ответственности. Система не повышает за «лучше»...

Со стороны кажется, что у руководителя есть власть. Полномочия. Информация. Право решать. Но именно руководители чаще всего тянут до последнего и обходят самые важные решения стороной. Причина не в слабости характера. А в цене сложных решений. Сложное решение почти всегда означает потерю. Даже если оно правильное. Нужно: ⚡️ отказаться от части идей; ⚡️ признать ошибку прошлого выбора; ⚡️ разочаровать кого-то из сильных игроков; ⚡️ взять на себя риск, который нельзя переложить. Первый фактор — асимметрия последствий...

В корпорациях от ИИ ждали многого. Рост эффективности. Экономию времени. Прорыв в производительности. Инвестиции сделаны. Инструменты закуплены. Пилоты проведены. А эффект — скромный. Иногда почти незаметный. Причина не в технологии. И не в «неготовности людей». Причина в том, как ИИ встраивают в корпоративную систему. Первая проблема — ИИ внедряют поверх старых решений. Процессы не меняют. Логику принятия решений не трогают. Ответственность остаётся размытой. ИИ просто автоматизирует то, что и так работало плохо...

Статус-митинги придуманы для контроля. Понять, где мы. Что сделано. Что не сделано. Где риски. Но парадокс в том, что чем больше статус-митингов, тем меньше реального контроля. Потому что статус — это описание прошлого, а контроль — это управление будущим. На статус-митингах обычно происходит одно и то же. Люди докладывают, что они сделали. Где задержались. Что «почти готово». Информация есть. А влияние — нет. Первый изъян — статус не равен решению. Можно идеально знать, что задача просрочена, ресурсов не хватает, зависимости сломаны...

Большинство людей выбирают обучение неправильно. По интересу. По тренду. По красивому описанию. А потом удивляются, почему знаний стало больше, а карьера не сдвинулась. Потому что обучение выбирают без карьерной цели. Правильный выбор начинается не с курса. Он начинается с ответа на неприятный вопрос: кем я хочу быть в системе через год-два. Не «что я хочу знать». А: ⚡️ какую роль занимать; ⚡️ за что отвечать; ⚡️ какие решения принимать; ⚡️ на каком уровне обсуждений быть. Пока этого нет, любое обучение — лотерея...

ИИ часто ждут как усилитель эффективности. Быстрее. Точнее. Производительнее. Но на практике он чаще работает иначе. ИИ — это микроскоп проблем, а не их решение. Он не делает систему лучше. Он делает её видимой. Там, где раньше было «примерно понятно», ИИ показывает пустоту. Там, где «как-то договорились», он вскрывает противоречия. Там, где решения держались на интуиции одного человека, он показывает, что формальной логики нет. ИИ очень хорошо подсвечивает: ⚡️ размытые цели, ⚡️ противоречивые...

Корпорацию часто описывают как систему возможностей. Ресурсы. Карьерные треки. Масштаб. Стабильность. Но если смотреть честно, корпорация в первую очередь — система ограничений. И это не баг. Это её способ выживания. Ограничения появляются не потому, что кто-то «не хочет развивать». А потому что система защищает: предсказуемость, управляемость, контроль рисков. В корпорации нельзя делать всё, что логично. Можно делать только то, что укладывается в существующие правила, роли и зоны ответственности...

» На этапе «делаю» всё понятно. Есть задача — ты её выполняешь. Есть требования — ты им соответствуешь. Результат измеряется объёмом сделанного. Этот этап важен. Без него не бывает профессионализма. Но в какой-то момент он перестаёт давать рост. Сколько ни делай — уровень не меняется. Потому что рост начинается не с действий, а с влияния. Влияние — это не про статус и не про власть. Это про способность менять ход событий. Когда ты «делаешь», ты работаешь внутри чужих решений. Когда ты влияешь — ты участвуешь в их формировании...

Решений в организациях принимается много. На встречах. В презентациях. В переписках. Но значительная часть из них не меняет вообще ничего. Причина простая: у этих решений нет последствий. Решение начинает работать только тогда, когда за ним следует цена. Потерянное время. Отказ от альтернативы. Риск. Ответственность. Если этого нет — это не решение, а обсуждение. Очень часто можно услышать формулировки: «Давайте попробуем», «Посмотрим, как пойдёт», «Пока идём в эту сторону». Они звучат мягко и безопасно...

ИИ умеет многое. Генерировать идеи. Писать тексты. Сравнивать варианты. Объяснять сложное простыми словами. Но во многих командах при всём этом он почти не даёт реальной пользы. Причина простая и неприятная: ИИ бесполезен там, где никто не отвечает за решение. ИИ отлично работает с вариантами. Но он не выбирает. Он не фиксирует выбор. Он не живёт с последствиями. Если в системе не определено: кто принимает решение, кто несёт риск, кто отвечает за результат, ИИ превращается в генератор шума. Появляется больше идей, больше сценариев, больше аргументов «за» и «против»...

Управление проектом задумывается как способ довести идею до результата. Удержать сроки. Собрать людей. Снизить риски. Но в какой-то момент происходит подмена. Управление начинает жить собственной жизнью и мешать результату, ради которого его вообще вводили. Первый признак — управление подменяет цель процессом. Важно, чтобы план был актуален. Чтобы статус обновлён. Чтобы отчёт отправлен. А вопрос «что мы реально продвинули?» уходит на второй план. Проект формально движется. Фактически — стоит...

«Я много учился» звучит правильно. Безопасно. Социально одобряемо. Но в карьере это почти всегда слабый аргумент. Не потому, что учиться плохо. А потому, что рынок не продвигает за подготовку. Он продвигает за действие, за выбор, за ответственность и за результат. Обучение — это внутренний процесс. Карьерный рост — внешний эффект. Между ними нет прямой связи. Можно учиться годами и так и не изменить: уровень задач, масштаб решений, зону влияния. Система это видит. И делает простой вывод: человек стал умнее, но не стал нужнее...