- Опубликовано
Когда автономия команд начинает мешать
- Автор
- Имя
- 🔥 Дмитрий Ирешев: AI • Продукты • Проекты
- Telegram
- 🔥 Дмитрий Ирешев: AI • Продукты • Проекты12970 подписчиков1000 постовПривет, я Дима Ирешев, Директор продуктов и проектов в e-com На канале ты найдешь 🛒 Разборы крутых проектов и продуктов 🦾 AI & Tech: внедрение нейросетей в работу 🔬 Менеджмент через науку ✉️ Связь: @ireshev 🤡 Мемы: @jokes_in_IT
Кратко
Когда автономия команд начинает мешатьПо пятницам я обычно публикую подборку статей. Но сегодня вместо неё будет только одно интервью. Специально,...
Когда автономия команд начинает мешать
По пятницам я обычно публикую подборку статей. Но сегодня вместо неё будет только одно интервью. Специально, чтобы вы его точно посмотрели — интервью с Сергеем Ляджиным, CTO VK.
Меня особенно зацепила одна мысль:
"В больших компаниях полная автономия команд в какой-то момент начинает тормозить развитие."
Пока продуктов немного, свобода работает отлично. Команда сама выбирает инструменты, строит инфраструктуру и решает, как организовать разработку. Но когда таких команд десятки или сотни, выясняется, что многие из них снова и снова решают примерно одни и те же задачи. Только разными способами.
И тогда задача технологического руководителя уже не в том, чтобы помочь одному продукту двигаться быстрее. Нужно построить фундамент, на котором быстрее смогут двигаться все.
Отсюда общая инфраструктура, платформы данных, единые инженерные практики и повторно используемые решения. На первый взгляд это выглядит как очередная централизация. Но логика скорее обратная: зачем сотне команд сто раз строить один и тот же велосипед?
При этом мне понравился и сам подход к изменениям: не создавать «единую платформу» просто потому, что так правильно. Сначала найти конкретную проблему, сделать решение, проверить его на нескольких командах, увидеть эффект — и только потом масштабировать.
По сути, обычный продуктовый подход. Только продуктом становится внутренняя технология компании.
С AI происходит примерно то же самое. Можно купить всем разработчикам AI-инструменты и объявить себя AI-first. А можно сначала разобраться, где нейросети реально дают эффект: в декомпозиции задач, написании кода, документации — и уже рабочие практики распространять дальше.
На небольшом масштабе эффективность создают сильные команды. На большом — система, которая не заставляет каждую сильную команду начинать с нуля.
Поэтому сегодня без традиционной пятничной подборки. Лучше потратьте это время на одно хорошее интервью.


























