Ярослав Боженков - нестандартные подходы в бизнес-анализе

Задача о делении пирогаДавным-давно на собеседовании мне предложили следующую задачу.В Лолу влюбились два друга – Джонни и Джон. Уровень влюбленности у друзей одинаковый.  Она решила испытать их на прочность и на дружбу. Лола приготовила очень вкусный пирог, и установила следующие правила: каждый ровный час (12 , 13 и т.д.) они должны пытаться поделить пирог по схеме – один предлагает, а другой соглашается или не соглашается. Если друзья не приходят к соглашению, то пирог остывает в печи до следующего часа, а затем происходит новая попытка дележа. Первым начинает старший из товарищей. Оба друга любят пирог, но кто-то из них больше, а кто-то меньше. Поэтому каждый час, который пирог остывает, теряется  X%  привлекательности пирога для Джонни и Y% для Джона.  Лола вернется через 6-ть часов. Если к тому моменту друзья не смогут разделить пирог, то она сходу съест его сама.А) Опишите последовательно:  как будут взаимодействовать друзья и к какому результату они придут.Б) Что изменится, если Лола не вернется?P.S. Решение требуется представить на английском языке, наибольшую ценность представляют не конечные ответы, а ваши рассуждения. Размер ответа ограничен страницей А4. Это – задача в развитие задачи последовательного торга с дисконтированием Ариэля Рубинштейна (Rubinstein, A. (1982). "Perfect Equilibrium in a Bargaining Model"). Интересно, что А.Рубинштейн был кандидатом на Нобелевскую премию по экономике в том числе и за эту задачу. В итоге, правда, премию получил не он. Интересно, как бы сейчас с ней справился ИИ? Я нашел своё решение и попросил популярные ИИ его проверить и даже решить.Ниже - результаты (навигация – в конце, так устроен Notion).https://www.notion.so/25314227692d802e85afe30cd2328f38?source=copy_linkКраткие выводы: 1) Все чаты теперь прекрасно решают достаточно сложные задачи на рассуждения.2) Лучше всех объясняет Gemini Pro 2.5, очень достойно Chat GPT 5.3) Chat GPT 5 предлагает разумные дополнения.4) Gemini 2.5 Flash сначала ошибся в математике, но

Хит дня - Настя Абруцкаяhttps://youtu.be/uVhKzALG9pQ?si=3seDxbm5_zTZKj4L

С ИИ мы тупеем - теперь это доказаноПока нас всё больше и больше призывают использовать ИИ, даже хотят учить ИИ в школах, появляются и совсем противоположные исследования: с ИИ мы объективно тупеем.В июне 2025 года в Массачусетском технологическом институте (MIT), было проведено исследование на тему "Накопление когнитивного дефицита при использовании ИИ-ассистента при написании эссе". Ученые использовали электроэнцефалографию (ЭЭГ) для измерения мозговой активности у 54 участников, разделенных на три группы:• Brain only: cамостоятельное написание эссе• Search Engine: c использованием поисковых инструментов – Google,• LLM/Chat GPT - c помощником на основе ИИ.Вот результаты:1. У группы LLM/Chat GPT зафиксирована наименьшая нейронная активность: снижение когнитивной нагрузки на 55% по сравнению с группой Brain-only и на 48% с группой Search Engine. У этой группы также было выявлено ослабление нейронных связей в префронтальной коре и областях, связанных с критическим мышлением и памятью.2. Произошло и снижение креативности: тексты, созданные с ИИ, были стандартизированными, а участники не могли точно пересказать их содержание (15 из 18 человек в группе LLM показали низкие результаты).3. Отмечен эффект формирования «когнитивного долга» — привыкание к ИИ-помощи, затрудняющее возврат к самостоятельной работе.Не правда ли, ситуация напоминает массовое внедрение калькуляторов в школах США, после которого дети перестали считать устно и утратили способности к математике, а следовательно, и к математическому мышлению. Теперь всё это грозит и нам, но на более высоком технологическом уровне.Психологически, полагаясь на ИИ в гонке за скоростью, мы довольствуемся средним результатом, который выдают сети. Привыкаем к посредственности, теряем уникальность и не создаём шедевры.

Бизнес-аналитика 2025: 8 ключевых трендов по версии Gartner 25 июня вышел отчёт Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms (2025). Ниже — восемь трендов, которые получены на основании анализа инноваций компаний-лидеров. 1. Генеративный ИИ (GenAI) — в центре аналитикиПлатформы внедряют генеративный ИИ во все стадии аналитического цикла: от создания запросов до формулировки инсайтов. Теперь GenAI будет позволять: - Строить визуализации по текстовому описанию;- Автоматически находить причинно-следственные связи;- Составлять текстовые пояснения к данным;- Обнаруживать аномалии и рекомендовать действия.Примеры: Microsoft Copilot, Looker Gemini, Tableau Pulse, IBM Watsonx BI, Amazon Q.Преимущества:- Повышает доступность BI для сотрудников, не связанных с аналитикой данных;- Ускоряет анализ в разы;- Делает аналитику интерактивной и разговорной.2. BI на естественном языке: NLQ и NLG- Natural Language Query (NLQ) позволяет задавать вопросы вроде "Что вызвало снижение прибыли в мае?"- Natural Language Generation (NLG) генерирует текстовые интерпретации отчётов.Цель: сделать BI похожим на разговор с умным помощником, а не на техническую систему.Как это работает: вводите вопрос — получаете график, пояснение, и автоматические отчёты “на лету” в стиле KPI-сводок.3. Семантический слой (Metrics Layer) — единый бизнес-язык данныхСемантический слой (метрический слой) — это централизованный слой для расчёта и хранения метрик (например, «LTV», «конверсия», «время воронки»), чтобы все департаменты считали одинаково. По сути —это встроенный MDM, который даёт следующие преимущества:- Избавляет от разночтений;- Повышает доверие к данным;- Облегчает повторное использование.Пример: Looker Semantic Layer, Strategy Metrics Layer, GoodData Headless BI.4. Встраиваемая и компонуемая (composable) аналитикаПоявился новый формат BI: не отдельная система, а часть внутренних и клиентских интерфейсов.«Composable» означает сборку аналитики как конструктора: API, SDK, low-c

Вопросы, которые задают не всеМы живём в эпоху точности. В любой деловой встрече, при анализе требований, на сессии планирования или в переписке с заказчиком — нас учат задавать Precision Questions: «Что именно вы имеете в виду под этим термином?», «Какой ожидаемый результат?», «Какие условия должны быть соблюдены?», «Кто будет использовать эту функцию?». Эти вопросы строят здание ясности, структуры, управляемости. Это — основа бизнес-анализа, системного мышления, технической архитектуры.И всё же, несмотря на их эффективность, что-то неуловимое ускользает. Мы знаем, как детализировать, но не всегда знаем, когда надо отступить и взглянуть иначе. Точность — не всегда глубина. Иногда вопрос, заданный слишком точно, убивает живую суть. Он расчленяет проблему, но не всегда видит её целиком.Карл Густав Юнг, один из основателей аналитической психологии, однажды взялся прочитать Улисса Джеймса Джойса — роман, который считается шедевром модернистской литературы. Однако Юнг был разочарован: книга казалась ему утомительной, путаной, изнуряющей. Он мог бы, как психотерапевт, поставить диагноз автору, предположить психическую перегрузку, возможно даже нарциссическое расстройство. Такой анализ — это тоже своего рода Precision Questioning: «Что не так с этим текстом?», «Что хотел сказать автор?», «Какова структура отклонения?».Но Юнг сделал нечто большее. Он остановился — и задал другой вопрос:Не важно, каков автор. Важно, кто будет читателем этого романа. Кому он покажется интересным?Это не вопрос о функции, не о дефекте, не о намерении. Это вопрос о потенциальной эволюции восприятия. Юнг предположил, что истинный читатель ещё не пришёл. Это — вопрос, которого почти никто не задаёт. Он не уточняет — он расширяет. Он предполагает, что смысл не живёт только в объекте анализа, а возникает на стыке времени, контекста и способностей воспринимающего.Юнг тем самым предсказал не просто фигуру «интеллектуального читателя будущего», но и саму идею. Это значит, что тексты (и решения, и инте

Вопросы, которые задают лидерыВ современном менеджменте самосознание — ключ к успеху. Один из самых точных способов понять свой стиль управления — проанализировать вопросы, которые лидеры задают команде. Как отмечал психолог Эрик Берн, в жизни мы играем социальные роли. В бизнесе происходит то же самое: каждый лидер примеряет на себя определенный «аватар», который проявляется в его коммуникации. Поэтому вопросы — это не просто сбор информации, это маркеры того, как вы видите свою роль, команду и цели.Давайте разберем базовые типы лидеров и анти-паттерны, чтобы лучше понять себя и тех, с кем мы работаем. 1. Авторитарный лидер — «Руководитель» Это классический образ начальника, который действует через команды и жесткий контроль. Его стихия — ситуации, где нужна скорость, точность и беспрекословное исполнение: кризисы, армейские подразделения, конвейерное производство. Решения здесь централизованы, а роль лидера — быть единственным центром принятия решений.Примеры: Стив Джобс в ранние годы Apple, военные офицеры.Их вопросы отражают потребность в контроле и статусе:«Какой статус выполнения задачи?» — вопрос о контроле над процессом.«Все понимают, что нужно делать, верно?» — риторический вопрос, утверждающий его авторитет.2. Демократический лидер — «Коллаборатор» Этот лидер стремится к консенсусу и ценит коллективный разум. Его сила — в создании вовлеченности и повышении мотивации команды. Решения, принятые совместно, исполняются с большим энтузиазмом. Этот стиль идеален для творческих и экспертных команд, но может замедлять процессы.Примеры: Сатья Наделла (Microsoft), Нельсон Мандела.Вопросы направлены на исследование и поиск общего решения:«Какое решение будет наилучшим с точки зрения всех заинтересованных сторон?»«Какие риски или возможности мы, возможно, упускаем?»3. Лидер невмешательства — «Делегатор» Этот стиль основан на максимальном доверии. Лидер предоставляет команде высокий уровень автономии, очерчивая лишь цели и предоставляя ресурсы. Он эффективен только с в

Продолжение.Примеры: тренеры по лидерству, наставники.Вопросы помогают рефлексировать и находить путь:«Какой, по вашему мнению, должен быть первый шаг?»«Чему вы научились из этого опыта?»Однако в такой классификации есть и анти-паттерны.8. Истеричный самодур — «Эмоционально неуравновешенный контролёр»Это разрушительный тип лидера, создающий вокруг себя атмосферу страха и непредсказуемости. Чтобы скрыть неуверенность, он прячется за гипертрофированными масками добродетели, доводя положительные качества до абсурда:Маска №1: "Страстный Визионер". Его истерики — это "огонь души", а гнев — "доказательство неравнодушия".Маска №2: "Строгий Наставник". Его унижения — это "закалка характера" и "бесценные уроки".Маска №3: "Герой-Одиночка". Его микроменеджмент — это следствие того, что он "единственный ответственный человек в хаосе".Ключевой признак самодура — мгновенная, театральная смена этих масок. Его поведение неадекватно контексту и служит одной цели — удержанию контроля и защите хрупкого эго, оставляя за собой выжженную землю демотивированных сотрудников.Вывод: сила лидера — в осознанной интеграции ролей Настоящий лидер может быть авторитарным, когда нужно спасти проект; демократичным, когда важно услышать всех; и служащим, когда команде нужна поддержка.В отличие от самодура, который лишь имитирует добродетели, подлинный лидер интегрирует эти качества в свою личность, применяя их искренне и адекватно ситуации.

Пока мы хвастаемся на ПМЭФ, как наш финтех опережает западный, в мире происходит что-то ещё. Это касается автономных алгоритмических технологий на основе ИИ.https://t.me/thehegemonist/4228

Закон КонвеяСовременный технологический ландшафт представляет собой парадокс: в арсенале - сложные подходы к построению распределённых систем, десятки стратегий декомпозиции монолита на микросервисы, масштабные программы цифровой трансформации. Однако вместо обещанных эффектов — на практике частым результатом часто становится рост затрат на ИТ, в то время как реальные улучшения бизнес-показателей остаются неочевидными.Почему реальность так часто расходится с архитектурным замыслом? В 1968 году в статье «Как изобретают комитеты?» математик Мелвин Конвей предложил на первый взгляд парадоксальное утверждение:«Организации, проектирующие системы, в конечном счёте создают архитектуру, отражающую их собственную структуру коммуникаций.»Эта формулировка, известная как закон Конвея  была социологическим наблюдением: как бы ни выглядела идеальная архитектура на бумаге, фактически она будет отражать взаимодействия между командами. Спустя более полувека актуальность этого закона не только не ослабла — напротив, он стал ключевым объяснением того, почему многие инициативы по трансформации оказываются неэффективны.Например: компании декомпозируют монолит в микросервисы, но сохраняют прежние командные структуры. В результате появляется «распределённый монолит» — вся сложность распределённой системы, но с жёсткими внутренними связями старого мира.Обратный закон КонвеяЕсли классический закон описывает ограничение, то обратный закон (Inverse Conway Maneuver), введённый Team Topologies, предлагает способ:«Чтобы получить нужную архитектуру, сначала перестройте командные структуры под неё.»То есть: не архитектура рождается из организации, а организация проектируется под нужную архитектуру. Например, если целью являются независимые микросервисы, значит, и команды должны быть независимыми, кросс-функциональными, и обладать полной ответственностью за свои домены.Эмерджентный дизайн, общая цель и когнитивная нагрузкаДругой путь — не формальная перестройка оргструктуры, а создание среды, в кот

Продолжение - Для жёстких организаций он остаётся силой, которая подчиняет архитектуру структуре.- Для гибких организаций обратный манёвр Конвея становится стратегическим рычагом.- В новом ИИ-ландшафте успех будет у тех, кто проектирует гибридную социотехническую систему, где архитектура рождается из взаимодействия людей, процессов и ИИ-агентов.Чтобы создавать лучшие системы, нужно проектировать не только архитектуру, но и саму организацию, её потоки, роли, способы мышления и, теперь, цифровых помощников. Именно она — организация — и будет “по Конвею” настоящим архитектором.

Почему ИТ-профессионалы больше не ценятся? Рынок ИТ удивляет парадоксом: компании все чаще обходят стороной дорогих senior-специалистов, делая ставку на junior-ов. Звучит провокационно, но давайте разберемся. - Экономия прежде всего: зачем платить в разы больше, если задачи можно декомпозировать задачи до уровня, с которым справится менее опытный сотрудник? - ИИ как помощник и "уравнитель": ИИ-ассистенты берут на себя рутину и помогают в решении стандартных задач, снижая порог входа и относительную ценность уникальных глубоких знаний.- Быстрое устаревание технологий: знания, актуальные еще 3-5 лет назад, сегодня могут оказаться архаизмами. Рынок жаждет быстрых решений на модных стеках, и глубокая экспертиза в "старом" не всегда конвертируется в ценность.- Гибкость и управляемость: молодые специалисты часто более сговорчивы, менее обременены старыми привычками, их легче интегрировать в существующую команду и сформировать под конкретные задачи и стиль управления руководителя.Это не только айтишная ситуацияТенденция заметна во многих индустриях и ролях. Главными критериями для бизнеса становятся: что конкретно нужно сделать, как быстро это будет реализовано, за какую цену, и насколько легко будет выстроить коммуникацию с исполнителем. Глубина экспертизы и многолетний опыт уступают операционной эффективности и экономической целесообразности.Закон убывающей предельной полезности работаетНаступает момент, когда дальнейшее углубление в hard skills (совершенствование технических навыков) начинает приносить все меньше реальной отдачи в виде роста дохода или карьерных перспектив. Вы можете быть абсолютным гуру в своей узкой нише, но рынок этого может просто не оценить адекватно. Это классический закон убывающей предельной полезности в действии. Какой выход?1) Рост в управление: переход на менеджерские позиции, где вы становитесь тем, кто ставит и декомпозирует задачи для других.2) Свой бизнес: это возможность превратить свою глубокую экспертизу в уникальный продукт или услугу

Учим английский с ИИЕсли вы хотите совершенствовать иностранный язык без курсов и преподавателей — предлагаю суперметод с использованием ИИ. Этот метод будет работать параллельно с вашими основными задачами: вы и делом занимаетесь, и язык совершенствуете.Итак:1️⃣ Сформулируйте свои запросы не в виде повествовательных предложений, а в виде вопросов — причём на иностранном языке. Постарайтесь, чтобы это были грамматически правильные вопросы.🙈 Конечно, даже по-русски не всегда просто собрать мысли в виде вопросительного предложения. А тут ещё правильная грамматика, артикли, предлоги...2️⃣ После этого попросите ИИ ответить на сам вопрос и проверить грамматику в формулировке вопроса.В работе разных ИИ могут быть нюансы:- Платный ChatGPT понимает и сам вопрос, и просьбу — и даёт два отдельных ответа. - Бесплатные версии могут ограничиться только проверкой грамматики и не ответить на основной вопрос. В таком случае можно оформить запрос чётко:«1) ваш вопрос;2) просьба проверить грамматику в п.1».Главное:✅ Задавайте именно вопросы — потому что это сложнее, а значит, ценнее на практике. Сказать простые фразы мы умеем, а вот задать вопросы — это уже задача.✅ Какой бы ни был у вас уровень языка, ИИ подскажет, как сформулировать не только грамотно, но и более естественно.✅ Наконец, можно попросить ИИ собрать ваши вопросы в чате и их исправленные версии в таблицу — для последующего повторения.

Channel name was changed to «Ярослав Боженков - нестандартные подходы в бизнес-анализе»

Почему Ницше отрицал помощь?В обществе глубоко укоренена концепция помощи, воспринимаемая как безусловное благо. Она проявляется не только в материальной поддержке, но и в наставничестве, коучинге, менторстве. У этой позитивной идеи существует и обратная сторона, на которую обратил внимание Фридрих Ницше.Философия Ницше предлагает провокационный взгляд на общепринятую добродетель помощи и заставляет задуматься о её скрытых аспектах.1. Концепция «сверхчеловека» (Übermensch)Ницше считал, что истинно сильная личность должна преодолевать трудности самостоятельно, без опоры на внешнюю поддержку. Принятие помощи, по его мнению, могло ослабить волю человека и помешать его развитию. «Сверхчеловек» — это тот, кто создаёт свои ценности и не зависит от чужих идеалов или жалости.2. Критика сострадания и христианской моралиВ работах «Антихрист» и «По ту сторону добра и зла» Ницше осуждал христианскую этику сострадания, считая её формой «рабской морали»."Мораль рабов" – система ценностей, которая возвышает слабых и подавляет сильных. Страдание, по Ницше, - неотъемлемая часть жизни и катализатор личностного роста и самопреодоления. Поэтому сострадание становится инструментом для манипуляции и контроля, поскольку нуждающийся оказывается в зависимом положении от благодетеля.Более того, за актами помощи часто скрываются эгоистические мотивы: потребность в самоутверждении, ощущение собственного превосходства или стремление заглушить собственную внутреннюю пустоту через "добрые дела".Помогая другим, человек может неосознанно стремиться почувствовать себя лучше, значимее, тем самым эксплуатируя чужую слабость для собственного психологического комфорта.3. Самостоятельность как путь к свободеВ «Так говорил Заратустра» Ницше подчёркивал, что зависимость от других (включая помощь) ограничивает индивидуальность. Истинная свобода, по его мнению, достигается через автономию и готовность нести ответственность за свою судьбу.4. Отрицание «стадного инстинкта»Ницше критиковал конформизм и зависимо

Как мотивировать персонал. Часть 4Здоровая психологическая среда в организации намного эффективнее денежной мотивации и не провоцирует внутренний конфликт, даже если для него были причины.- Поддерживайте профессиональное разнообразие и переходы между ролями. Не бойтесь, если сотрудник хочет поменять фокус работы — поддержка таких решений часто открывает новые горизонты как для сотрудника, так и для компании.