TYPICAL

Борешься с отмыванием денег? Неважно. Главное, кликай мышкой, чтобы монитор не погас Канадский TD Bank вводит инструмент WorkiQ от ActiveOps для контроля за командой финмониторинга и управления рисками. Софт будет отслеживать время в браузерах, внутренних чатах и приложениях. В фоновом режиме. Банк называет это «стандартной практикой» и обещает «прозрачность в эпоху удалёнки». Но есть нюанс: это не какое-то там обучение AI, как в Meta, это просто счётчик кликов и писем 🙏 Валерия Розова: продолжаю кринжевать с таких тем. Компании всерьёз меряют эффективность через «сколько времени человек провёл в браузере» и «сколько писем написал». Как будто это хоть что-то говорит о результате. На деле это классическая суррогатная метрика — то, что легко посчитать и красиво показать начальству: «Смотрите, мы всех измерили, теперь продуктивность взлетит». Будто количество движений мышкой равно качеству решений. Тем более в команде, которая отвечает за борьбу с финансовыми преступлениями. Там нужно думать, а не кликать по таймеру. Анастасия Негурица: такую метрику проще хакнуть, чем замерить реальную эффективность. Нагенерировал писем сам себе, поставил скрипт на обновление браузера — и ты «суперпродуктивен». А кто-то два часа распутывал схему отмывания без единого клика. Менеджеры выбирают слежку, потому что не умеют (или не хотят) управлять смыслом. Проще внедрить софт, который красиво отчитается, чем разобраться: а то ли вообще делают сотрудники? Особенно забавно, что это внедряют не для курьеров или операторов колл-центра, а для команды, которая борется с финансовыми преступлениями. То есть людям, от чьей компетенции зависят многомиллионные риски и репутация банка, теперь будут дышать в затылок и считать вкладки в браузере. Вместо того чтобы создать им условия для интеллектуальной работы. Ок, вопрос на засыпку: если считать время в чатах — бред, то как измерить результат? @typicalcompany

Удивительно: гениям важнее смыслы, а не бренд! 🤩 Bloomberg пишет, что нобелевский лауреат по химии Джон Джампер уходит из Google DeepMind, где проработал девять лет, в Anthropic. Тот самый Джампер, который возглавлял работу над AlphaFold (AI, который за минуты научился делать то, на что учёные тратили годы: предсказывать сложнейшую трёхмерную форму белков и стал ключом к ускоренной разработке лекарств и пониманию болезней. За это ему и дали Нобелевку по химии) и был ключевой фигурой в команде Google по AI. Судя по статье, внутри DeepMind зреет то самое недовольство, которое знакомо всем, кто работал в больших корпорациях. Сотрудники беспокоятся, что нет чёткого бизнес-решения, а Google испытывает трудности с продажей AI-инструментов для кода. При этом весь рынок видит, что AI-помощники для разработки — ключевое поле боя, на котором Anthropic и OpenAI сейчас пашут. Google своей медлительностью фактически подталкивает Anthropic к ещё большей силе. Валерия Розова: Сбывшийся учёный в корпорации мечты уходит к конкуренту, который пока явно меньше — показательная иллюстрация перетекания талантов на рынке. Люди, которые годами сидели на одном месте, начали двигаться. И делают это не из-за денег или бренда. Дело в продукте и в желании быть причастным к чему-то гениальному. Когда-то все мечтали попасть в FAANG, потому что «там всё есть». Сейчас топ-специалистам «всё» не нужно, им нужно быть в эпицентре создания того самого продукта. Потерять создателя AlphaFold в тот момент, когда гонка AI накаляется до предела — что это, просто кадровая неудача или стратегический провал? @typicalcompany

«Бесплатные печеньки» — чтобы сотрудники перестали бояться увольнений? Моральный дух в Meta упал до исторического дна. Business Insider пишет, что после майского сокращения 10% штата сотрудники просто подавлены, плюс для полного счастья компания теперь отслеживает каждый клик и нажатие клавиши, чтобы тренировать свой AI. И знаете, как Цукерберг пытается поднять боевой дух? Увеличил бюджет на закуски и снеки. Серьезно. Живешь в страхе, что тебя уволят, а тебе предлагают больше печенек. 💀 Валерия Розова: Сейчас читаю Competing for the Future 1994 года. В ней авторы как раз называют западных менеджеров «менеджерами знаменателя». Почему знаменателя? Потому что если разложить ROI на дробь, то числитель — это рост: новые продукты, рынки, источники выручки, а знаменатель — расходы. «Менеджерам знаменателя» проще всего улучшать ROI именно через знаменатель: сокращать расходы, а вместе с ними — людей. К чему это приводит? К потере доли рынка. Почему? 01 Ты вычищаешь всех, кто мог бы думать о будущем. Оставляешь только идеально оптимизированные «винтики» без идей. 02 Под раздачу попадает R&D, потому что бухгалтеру проще показать результат, чем исследователю. 03 Рушится моральный дух команды. Даже если ты помогаешь уволенным с трудоустройством, текущая команда все равно в страхе. Исследования говорят, что ретеншн и продуктивность падают на 60–70%. Люди видят, что компания не идет вперед, а просто выживает. Думаю, Meta сейчас, скорее, просто разгребает последствия плохого найма. Но это не отменяет состояния команды. Попытки залечить всё это плюшками выглядят примерно как побить человека, а потом дать ему конфетку. Ну, дал конфетку. А дальше что? Именно поэтому сейчас всё чаще увольняют «из-за AI» — чтобы хоть как-то объяснить людям происходящее. Чтобы не признаваться: «Мы просто херовые менеджеры и наняли слишком много людей». Книга, кстати, отличная, рекомендую @typicalcompany

Если команда постоянно требует вашего участия — начните с этих материалов Одна из самых частых проблем руководителей: сотрудники приходят за согласованием каждого решения, задачи зависают без вашего участия, а отпуск превращается в риск для бизнеса. Чаще всего причина в том, что нет четкой системы целей: сотрудники не понимают приоритеты, не видят связи между задачами и стратегией, а решения приходится постоянно «проталкивать» вручную. Собрали материалы, которые помогут навести порядок в постановке целей и задач: 🖤 Как ставить задачи так, чтобы их не приходилось переделывать → почему сотрудники делают «не так» и как выстроить делегирование, которое работает с первого раза 🖤 Как превратить стратегию в работу команды → почему стратегия не доходит до исполнения и как связать её с ежедневными решениями 🖤 Почему OKR не работают в реальных командах → где ломается система целей и почему формальные OKR не дают фокуса и самостоятельности 🖤 Как смещение целей с качества на прибыль влияет на компанию → как неправильные управленческие приоритеты меняют поведение команды и приводят к системным ошибкам Если хотите получать новые материалы первыми, подпишитесь на рассылку прямо в базе знаний → База знаний TYPICAL @typicalcompany

Как AI расщепляет вашу профессию на два типа PWC выпустили Global AI Jobs Barometer 2026, где описывают не «замену людей AI», а более сложную картину: рынок уходит в двухканальную модель трансформации профессий. 01 Усложнение ролей. Часть профессий становится глубже: уходит рутина, растет роль экспертизы, принятия решений и креативности. Здесь AI не сокращает спрос, а наоборот, повышает ценность сильных специалистов. По оценкам, около 22% позиций идут по этому треку. Примеры: — Product manager: меньше таск-трекинга, больше стратегии продукта и принятия решений на данных — Маркетолог: меньше операционки (посты, настройки), больше работы с гипотезами, сегментами и ростом — Аналитик: меньше отчетности, больше интерпретации данных и рекомендаций для бизнеса — Разработчик: меньше написания базового кода, больше архитектуры, интеграций и сложных системных решений — HR / People partner: меньше администрирования, больше работы с оргдизайном и эффективностью команд 02 Упрощение ролей. Другая часть профессий наоборот «разжимается»: ниже входной порог, больше стандартизации, проще набор навыков. Но конкуренция здесь выше, а ценность отдельного человека ниже. Примеры: — Контент-специалист: базовый копирайтинг и постинг все чаще заменяется AI-инструментами — Поддержка (customer support): типовые ответы и сценарии автоматизируются — Джуниор-дизайнер: шаблонные задачи уходят в генерацию и готовые системы — Операционные ассистенты: календарь, документы, рутинные задачи автоматизируются — Базовый SMM: публикации и контент-планирование становятся сильно автоматизированными 🖤 Ключевой сдвиг → entry-level jobs становятся “seniorised” — стартовые роли начинают требовать навыков уровня middle/senior: стратегического мышления, лидерства и принятия решений. Получается, чем больше AI в профессиях, тем меньше работает связка «выучи инструмент — и ты востребован». И тем больше ценность смещается в сторону человеческих навыков, а не технологий. Рынок делает виток и возвращается к тому, что всегда было ядром ценности — к глубокой профессиональной экспертизе и качеству решений @typicalcompany

Как понять, что вам нужен не найм, а что-то еще — процессы, приоритеты или управленческие решения? Все варианты в опросе были верными — с каждого из них можно начать распутывать ситуацию. Но прежде чем считать нагрузку и принимать решения о найме, посмотрите, возможно, проблема уже не в эффективности, а в нехватке ресурсов. 3 признака, что дело НЕ только в найме: 01 сильные сотрудники постоянно работают в авралах, но задачи не пересобраны и не приоритизированы 02 сроки сдвигаются, но никто не пересматривал объем и фокус работы 03 новые проекты появляются быстрее, чем закрываются старые — и нет системы остановки задач В такой ситуации нет смысла требовать большей скорости — сначала важно понять, где именно узкое место: в процессах, приоритетах или в ресурсах команды. Если это действительно ограничение по людям — следующий шаг — проверить, соответствует ли размер команды поставленным целям. Размер команды и соответствие ресурсов целям — один из критериев, который мы включили в наш гайд по оценке эффективности команды. Внутри также собрали чек-лист и вопросы, которые помогают понять: • соответствует ли размер команды её задачам • нет ли дефицита или, наоборот, избытка специалистов • как оценить эффективность команды не только по P&L и KPI 🖤 Читать гайд → @typicalcompany

Практика от TYPICAL: почему команды начинают «задыхаться»? Когда задач становится больше, кажется, что сотрудники недозагружены, нужно просто лучше распределить работу или всем немного ускориться. Но часто проблема глубже: руководитель вообще не понимает, какая нагрузка на человека считается нормальной

«Мне пох… я так чувствую»: про лидеров, которые делают результат — и оставляют после себя пустоту Новый фильм про банк Plata Олега Тинькова* снова разогнал волну разговоров о типе лидера, который хорошо описывает фраза-мем из заголовка. Такие лидеры быстро принимают решения, ломают бюрократию и строят сильный бизнес. Сильная воля, системное мышление, скорость и харизма позволяют им добиваться выдающихся результатов, но часто идут в комплекте с жёсткостью, граничащей с деспотизмом. Эта смесь даёт взрывной рост, но делает компанию зависимой от основателя: новые лидеры не успевают вырасти, а вместе с ними — и система, способная работать без него. Если посмотреть шире, это ещё и история российского менеджмента. В мире управленческая школа формировалась больше 100 лет. Вместе с ней — процессы, делегирование, культура преемственности. В России этой школе чуть больше 25 лет. Она росла рывками, не успевая укоренить то, что в других местах складывалось десятилетиями. Отсюда — сильные харизматичные лидеры и слабые системы вокруг них. Поэтому приходится выбирать: делать результат самому или строить систему, способную делать результат без него. Возможно, это самая сложная часть лидерства — создать пространство, в котором смогут вырасти другие лидеры *признан иноагентом @typicalcompany

$500 млн ARR у Lovable: почему руководителям пора пересматривать процессы? AI-платформа Lovable сообщила о годовой выручке более $500 млн. Напомним, большинство ее пользователей — не разработчики, а дизайнеры, менеджеры, предприниматели и специалисты по продажам, которые ставят задачи алгоритму и почти сразу получают результат. Такие инструменты постепенно меняют реальность работы команд. Пока вокруг AI много тревоги: говорят о потерянных рабочих местах, неудачных внедрениях и слитых бюджетах. Но, как и с любой крупной технологической волной, часть этих проблем со временем будет решена. А вот сама революция рутинной работы уже происходит. 01 Барьер между идеей и реализацией снижается. Внутренние инструменты теперь можно создавать за часы и дни, а не за месяцы. 02 Автоматизация перестает быть только задачей IT. Можно меньше думать «что могут сделать разработчики?» и больше — «что мы можем упростить уже сейчас?». 03 Появляется новый тип сотрудников — создатели. Люди начинают не только ставить задачи, но и сами собирать решения. 04 Конкурентное преимущество смещается. Выигрывают не те, у кого больше ресурсов, а те, кто быстрее превращает идеи в работающие инструменты. 05 Поддержка становится важнее разработки. Создать приложение легко. Поддерживать, обновлять и развивать его — по-прежнему сложно. Руководителям теперь предстоит решать не только «можем ли мы это сделать», но и «кто будет этим владеть и поддерживать через год». На подумать: если сотрудник может собрать рабочий инструмент за один вечер, какие процессы в компании до сих пор занимают недели просто потому, что мы привыкли делать их по-старому? @typicalcompany

Найм по ценностям: а вы прошли бы culture interview? Bloomberg рассказал, как Anthropic нанимает сотрудников. Кандидаты проходят пять этапов отбора. Один из них — culture interview. Говорят про ценности, мировоззрение, отношение к рискам AI и реальные этические дилеммы из прошлого опыта. Этот этап обязателен практически для всех — от исследователей до бухгалтеров. Низкая оценка на culture-интервью может перечеркнуть даже сильные хард-скиллы. Так-то большинство компаний нанимают за компетенции и увольняют за поведение. Anthropic пытается проверить это ещё на этапе найма. Потому что чем выше цена ошибок в работе с AI, тем важнее оказывается, как человек принимает решения в неоднозначных ситуациях. Руководитель Claude Code Борис Черны говорит, что при найме особенно ищет три качества: широкий кругозор, низкое эго и способность признавать ошибки. По его словам, «эго только мешает работе». И, кажется, в этом есть смысл: почти все кандидаты готовы рассказывать про свои успехи, но гораздо интереснее понять, как человек говорит о собственных провалах. Если бы завтра вам запретили спрашивать кандидата про опыт, навыки и проекты, какой один вопрос вы бы задали, чтобы понять, стоит ли с ним работать? @typicalcompany