Скорость против точности
Фанаты F1, общий сбор! Что общего у пит-стопа, Jira и успешного релиза?
На этот вопрос отвечает Никита — наш проектный менеджер.
Недавно я посмотрел фильм «Формула 1» с Брэдом Питтом и так увлекся, что начал изучать внутрянку гонок и даже запланировал поездку на Гран-при в следующем году. Чем глубже погружаешься, тем яснее становится: Формула-1 и проектный менеджмент устроены по одним и тем же законам.
Итак, Формула-1 глазами проектного менеджера
▪️ Стартовая решетка = планирование
Квалификация в гонке определяет твои шансы на победу. В проектах ту же роль играет планирование: если оно сырое — стартуем с минусом.
▪️ Пит-стопы = ретроспективы и апдейты
Пара секунд на замену шин может решить исход гонки. У нас это ретро и регулярные корректировки: без них проект рискует слететь в кювет.
▪️ Инженеры в наушниках = аналитики и тимлиды
Пилот — звезда, но без команды в гараже он никто. У нас так же: разработчики — «гонщики», но именно аналитики, QA и тимлиды задают курс.
▪️ Болид = продукт
Любая деталь проверяется сотни раз. Так же и с продуктом: один «болтающийся болт» превращается в баг, который выбивает весь проект.
▪️ Финиш = релиз
Финишировать мало. Нужно финишировать раньше конкурентов и без поломок.
Рабочие приемы F1 для PM:
• Телеметрия → метрики проекта. В гонке снимают все показатели машины, у нас — velocity, загрузка команды, burn-down.
• Симуляторы → пилоты и тестовые стенды. Без тренировки в виртуалке выезжать на трассу — безумие.
• Pit board → дашборды. Быстрая визуализация статуса проекта экономит секунды, а значит, деньги.
• Red flag → стоп-процедуры. Иногда нужно честно сказать «стоп», чтобы не сжечь ресурсы.
• Тактика шин → выбор методологии. Scrum, Kanban, Waterfall — это буквально разные комплекты «резины » под разную погоду.
• Командное радио → коммуникация. Без постоянной связи пилот превращается в зрителя.
Кстати, интересный факт: Williams Racing (британская команда Формулы-1) спонсируется Atlassian и использует их продукты. Jira, Confluence и Trello помогают инженерам и механикам управлять задачами, документировать изменения и синхронизировать работу.
Формула-1 — это про скорость и точность одновременно. В проектах то же самое: выигрывает тот, кто умеет держать баланс между газом и тормозом, вовремя заезжает на пит-стоп и не теряет связь с командой.
Мы решили помочь вам понять алгоритмы взаимодействия с искусственным интеллектом и попросили Дениса, нашего менеджера по продукту, поделиться собственным дзен по общению с нейронками.
Многие воспринимают ИИ как простой «генератор текста», но это не так. Искусственный интеллект, скорее, партнер по мышлению. Или личный ассистент, редактор, гострайтер, аналитик и дальше по списку. В процессе нужно просто правильно ставить задачу и работать с итерациями.
Начнем с базы: большинство пользователей формулирую запрос на уровне «напиши мне красивый текст», а потом удивляются, почему результат не удовлетворил даже базовых ожиданий. Да, все мы начинали с этого, и всем требовалось время, чтобы не только изучить базовые правила коммуникации с ИИ, но и сформулировать принципы работы с «цифровыми сотрудниками». Мои выглядят так:
▪️ Принцип 1. ИИ — это коллега, которому нужно формулировать задачу по-человечески
Искусственный интеллект работает лучше всего, когда у него есть информация по следующим блокам:
— Контекст — детализированное описание «происходящего» вокруг задачи;
— Цель — фактическое обоснование и ответ на вопрос «а зачем вот это все?»;
— Формат — детали того, в каком виде нужен ответ.
Иногда возникают ситуации, когда нужно «накормить» ИИ дополнительными вводными, об этом тоже не забываем.
При таком подходе вместо промпта «Сделай текст для презентации» запрос формулируется так:
Сделай слайд для презентации на 5–7 тезисов. Тема: зачем мы внедряем функционал расчета веса моркови. Аудитория: Зайцы. Цель: показать снижение ручных операций и контроль качества моркови.
Результат будет предсказуемым и гораздо более качественным.
▪️ Принцип 2. ИИ — это партнер по мышлению
Я не прошу искусственный интеллект давать мне решение здесь и сейчас.
Сначала идет анализ. Я отдаю ИИ большую вводную часть контента, а не простой набор из 7 слов. Описываю видение, цель, задачу, иногда и собственное решение. Затем прошу:
— задать уточняющие вопросы;
— декомпозировать задачу;
— предложить 3 альтернативных подхода.
▪️ Принцип 3. ИИ — это работа с итерациями
Иногда стоит потратить чуть больше времени, чтобы получить лучший результат. К примеру, время от времени, прибегаю к следующей структуре работы:
— прошу сделать черновик (кривой, но быстрый);
— уточнение (добавляется то, что не было упомянуто);
— финализация (придаем стиль и форму).
Пример запроса: сгенерируй черновик, не пытайся сделать идеально, потом мы все уточним.
Это снимет ожидания «идеала с первого раза» и ускорит процесс.
▪️ Принцип 4. ИИ — это давай сделаем вместе
Я привык делить сложные задачи на шаги и двигаться к решению постепенно. К примеру, можно попросить ИИ сфокусироваться на конкретном шаге и не переходить к следующему, пока не будет финальной верификации. Таким образом, мы сохраняем контроль и избегаем «уехавших» ответов.
▪️ Принцип 5. ИИ — это контроль качества через критику
В конце каждого запроса я пишу «раскритикуй свою версию и предложи улучшения». ИИ самостоятельно найдет слабые места и предлагает конкретные варианты по их устранению. Считайте, что провели небольшое ревью.
▪️ Принцип 6. ИИ — это не только ChatGPT. Или используйте несколько моделей
Не может сделать одна модель — сделают другие. Если скомпилировать все предложенные ответы, то получится почти идеальный результат. Каждый ответ будет по-своему уникальным, и это станет преимуществом при формировании итогов. Что обычно комбинирую я:
— ChatGPT — универсальная модель;
— Grok — лучше всего подходит для поиска;
— Google AI Studio — помогает корректировать эмоциональный окрас ответа — настраивать его «сухость» или «сказочность»;
— DeepSeek — редко использую для сравнения.
P.S: ИИ не заменяет мышление. Он ускоряет его, там где это возможно. Любой полученный ответ, любой полученный результат нужно прочитать 5-10 раз и переработать.
На этот вопрос отвечает Никита — наш проектный менеджер.
Недавно я посмотрел фильм «Формула 1» с Брэдом Питтом и так увлекся, что начал изучать внутрянку гонок и даже запланировал поездку на Гран-при в следующем году. Чем глубже погружаешься, тем яснее становится: Формула-1 и проектный менеджмент устроены по одним и тем же законам.
Итак, Формула-1 глазами проектного менеджера
▪️ Стартовая решетка = планирование
Квалификация в гонке определяет твои шансы на победу. В проектах ту же роль играет планирование: если оно сырое — стартуем с минусом.
▪️ Пит-стопы = ретроспективы и апдейты
Пара секунд на замену шин может решить исход гонки. У нас это ретро и регулярные корректировки: без них проект рискует слететь в кювет.
▪️ Инженеры в наушниках = аналитики и тимлиды
Пилот — звезда, но без команды в гараже он никто. У нас так же: разработчики — «гонщики», но именно аналитики, QA и тимлиды задают курс.
▪️ Болид = продукт
Любая деталь проверяется сотни раз. Так же и с продуктом: один «болтающийся болт» превращается в баг, который выбивает весь проект.
▪️ Финиш = релиз
Финишировать мало. Нужно финишировать раньше конкурентов и без поломок.
Рабочие приемы F1 для PM:
• Телеметрия → метрики проекта. В гонке снимают все показатели машины, у нас — velocity, загрузка команды, burn-down.
• Симуляторы → пилоты и тестовые стенды. Без тренировки в виртуалке выезжать на трассу — безумие.
• Pit board → дашборды. Быстрая визуализация статуса проекта экономит секунды, а значит, деньги.
• Red flag → стоп-процедуры. Иногда нужно честно сказать «стоп», чтобы не сжечь ресурсы.
• Тактика шин → выбор методологии. Scrum, Kanban, Waterfall — это буквально разные комплекты «резины » под разную погоду.
• Командное радио → коммуникация. Без постоянной связи пилот превращается в зрителя.
Кстати, интересный факт: Williams Racing (британская команда Формулы-1) спонсируется Atlassian и использует их продукты. Jira, Confluence и Trello помогают инженерам и механикам управлять задачами, документировать изменения и синхронизировать работу.
Формула-1 — это про скорость и точность одновременно. В проектах то же самое: выигрывает тот, кто умеет держать баланс между газом и тормозом, вовремя заезжает на пит-стоп и не теряет связь с командой.
Мы решили помочь вам понять алгоритмы взаимодействия с искусственным интеллектом и попросили Дениса, нашего менеджера по продукту, поделиться собственным дзен по общению с нейронками.
Многие воспринимают ИИ как простой «генератор текста», но это не так. Искусственный интеллект, скорее, партнер по мышлению. Или личный ассистент, редактор, гострайтер, аналитик и дальше по списку. В процессе нужно просто правильно ставить задачу и работать с итерациями.
Начнем с базы: большинство пользователей формулирую запрос на уровне «напиши мне красивый текст», а потом удивляются, почему результат не удовлетворил даже базовых ожиданий. Да, все мы начинали с этого, и всем требовалось время, чтобы не только изучить базовые правила коммуникации с ИИ, но и сформулировать принципы работы с «цифровыми сотрудниками». Мои выглядят так:
▪️ Принцип 1. ИИ — это коллега, которому нужно формулировать задачу по-человечески
Искусственный интеллект работает лучше всего, когда у него есть информация по следующим блокам:
— Контекст — детализированное описание «происходящего» вокруг задачи;
— Цель — фактическое обоснование и ответ на вопрос «а зачем вот это все?»;
— Формат — детали того, в каком виде нужен ответ.
Иногда возникают ситуации, когда нужно «накормить» ИИ дополнительными вводными, об этом тоже не забываем.
При таком подходе вместо промпта «Сделай текст для презентации» запрос формулируется так:
Сделай слайд для презентации на 5–7 тезисов. Тема: зачем мы внедряем функционал расчета веса моркови. Аудитория: Зайцы. Цель: показать снижение ручных операций и контроль качества моркови.
Результат будет предсказуемым и гораздо более качественным.
▪️ Принцип 2. ИИ — это партнер по мышлению
Я не прошу искусственный интеллект давать мне решение здесь и сейчас.
Сначала идет анализ. Я отдаю ИИ большую вводную часть контента, а не простой набор из 7 слов. Описываю видение, цель, задачу, иногда и собственное решение. Затем прошу:
— задать уточняющие вопросы;
— декомпозировать задачу;
— предложить 3 альтернативных подхода.
▪️ Принцип 3. ИИ — это работа с итерациями
Иногда стоит потратить чуть больше времени, чтобы получить лучший результат. К примеру, время от времени, прибегаю к следующей структуре работы:
— прошу сделать черновик (кривой, но быстрый);
— уточнение (добавляется то, что не было упомянуто);
— финализация (придаем стиль и форму).
Пример запроса: сгенерируй черновик, не пытайся сделать идеально, потом мы все уточним.
Это снимет ожидания «идеала с первого раза» и ускорит процесс.
▪️ Принцип 4. ИИ — это давай сделаем вместе
Я привык делить сложные задачи на шаги и двигаться к решению постепенно. К примеру, можно попросить ИИ сфокусироваться на конкретном шаге и не переходить к следующему, пока не будет финальной верификации. Таким образом, мы сохраняем контроль и избегаем «уехавших» ответов.
▪️ Принцип 5. ИИ — это контроль качества через критику
В конце каждого запроса я пишу «раскритикуй свою версию и предложи улучшения». ИИ самостоятельно найдет слабые места и предлагает конкретные варианты по их устранению. Считайте, что провели небольшое ревью.
▪️ Принцип 6. ИИ — это не только ChatGPT. Или используйте несколько моделей
Не может сделать одна модель — сделают другие. Если скомпилировать все предложенные ответы, то получится почти идеальный результат. Каждый ответ будет по-своему уникальным, и это станет преимуществом при формировании итогов. Что обычно комбинирую я:
— ChatGPT — универсальная модель;
— Grok — лучше всего подходит для поиска;
— Google AI Studio — помогает корректировать эмоциональный окрас ответа — настраивать его «сухость» или «сказочность»;
— DeepSeek — редко использую для сравнения.
P.S: ИИ не заменяет мышление. Он ускоряет его, там где это возможно. Любой полученный ответ, любой полученный результат нужно прочитать 5-10 раз и переработать.
