惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

S
SegmentFault 最新的问题
A
About on SuperTechFans
NISL@THU
NISL@THU
V
Visual Studio Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
B
Blog RSS Feed
Engineering at Meta
Engineering at Meta
GbyAI
GbyAI
美团技术团队
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Google DeepMind News
Google DeepMind News
小众软件
小众软件
博客园 - Franky
罗磊的独立博客
The Cloudflare Blog
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
量子位
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
B
Blog
The GitHub Blog
The GitHub Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
P
Proofpoint News Feed
有赞技术团队
有赞技术团队
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
Cyberwarzone
Cyberwarzone
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
Project Zero
Project Zero
Security Latest
Security Latest
L
Lohrmann on Cybersecurity
AWS News Blog
AWS News Blog
The Hacker News
The Hacker News
I
Intezer
J
Java Code Geeks
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
P
Privacy International News Feed
月光博客
月光博客
A
Arctic Wolf
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
博客园_首页
WordPress大学
WordPress大学
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
T
Tor Project blog
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
The Last Watchdog
The Last Watchdog
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Гросхакинг в бигтехе (да и вообще) — это реально?
Magnit_OMNI · 2026-06-25 · via Все публикации подряд на Хабре

Гросхакинг в бигтехе (да и вообще) — это реально?

7 мин

7

Некоторые продуктовые процессы никогда не смогут быть вместе. Слишком много противоречий, слишком разный внутренний мир. Ты Венера, я Юпитер. Ты большой таргет стейт, я mvp-дривен. Но постойте… Разве реальная любовь в жизни случается только с теми, у кого много общего? 

Лид кластера геймификации приложения «Магнит», народный продакт-старовер Магнит Плюс (входит в бизнес-группу MAGNIT OMNI) Евгений Коврижин написал дискуссионную статью про внедрение процесса growth hacking в бигтехе. Только собственный 17-летний продуктовый опыт и никакого AI. Кто оставит комментарий, тот молодец.

Немного истории

В 862 году славяне почему-то не могли сами наладить свои продуктовые процессы. Они позвали Рюрика извне, чтобы тот нормально засетапил. С тех пор мы неоднократно просили совета у других, история циклична.

Хорошо помню, как в 2010-е годы по стране волной катился аджайл, новая философия с разными фреймворками. Старые подходы внезапно стали плохими, было решено внедрять новые. Но далеко не сразу продакты поняли, что это реально новая философия мысли, а не просто инструкции.

Пример из практики

Внедряли аджайл в системном интеграторе в 2013 году строго по букве лучших западных учебников. Но когда надо было быстро адаптироваться под рынок и скорректировать беклог, потому что «Готовность к изменениям важнее следования первоначальному плану», директор (тогда еще не существовало CPO) сказал: «Идите нафиг со своим аджайлом. У меня есть изначальное подписанное ТЗ, так что будем делать именно так».

Что-то похожее началось в 2015-20 гг, когда появился новый тренд про «гросхакинг». Ситуация повторяется — компании обучаются, а толку нет. Не заводятся процессы, нет эффекта. А причина все та же — поверхностно тестировались разные гросхакерские фреймверки, но мышление не  было перестроено. Естественно, сами компании заявляли, что это технология плохая, а не они.

Пример из практики
Владелец известного worldwide-проекта на пикнике в 2021 году заявляет: «Да мы целых 3 месяца потратили на то, чтобы тестировать гросхакинг, но профита так и не увидели, нерабочая тема». Когда я изучил в архивах, кто именно и что тестировал, я был поражен. Там продакты джуно-мидловского уровня проверяли даже близко не хакерские тесты. И на основе этого топы сделали выводы о перспективах философии в целом.

Сегодня в сегменте русского IT менеджеры из разных компаний перемешались, как овощи в супе. Они опыляют друг друга, пытаясь внедрить свой лучший предыдущий опыт. Но вот что интересно: лишь малая доля компаний ставит во главу угла гросхакерское мышление, оптимизацию процессов и повышение скорости буста метрик. Этих людей сразу видно издалека, с ними все понятно уже в первую минуту общения. Потому что они как краснокнижные звери, живущие в своей отдельной парадигме. Почему краснокнижные? Потому что на hh.ru на 1300 вакансий продактов приходятся лишь единицы вакансий с явными требованиями понимания продуктовых процессов гросхакинга.

Пример из практики
Если бы мы попросили нейронку кратко изложить суть собесов в настоящие гросхакерские конторы, то она выдала бы примерно следующее.
Как ты собираешься расти x3 за год? Ванильные +30% нас не интересуют. Сколько тестов в месяц ты гонял? Не говори, что 2-3, у нас по 20 проверяют. Какой процент тестов успешный у тебя? Не говори, что 70%, бенчмарк другой. Сколько дней от начала разработки до релиза — 1 или 5?  Не говори, что месяц… Аналитики сами считают итоги или внедрен какой-нибудь GrowthBook с оценкой по Байесу? Ты чего замолчал?

Сегодня мы с вами пришли к тому, что наибольшая часть продактов работает одинаково, по схожим НЕ гросхакерским процессам, и от компании к компании мало что меняется. Квартальное планирование, дискавери,таргет-стейты, 5-10 инициатив в квартал на команду и все такое. Означает ли это, что гросхакинг — полная лажа?

Гросхакинг — Чтобы что

Как правило, ответственные за процессы у нас в стране — CPO. Они логично опираются на свой опыт и настраивают наименее рискованные проверенные классические процессы. Эти процессы с высокой вероятностью приведут к результату — ожидаемому стандартному росту метрик. Мало кто хочет как в казино ставить все на красное и менять процесс на гросхакерский, потому что шансы облажаться при этом очень высокие — такой опыт уже накоплен на рынке. Или криво настроят процесс, или команда не сможет изменить мышление. Тестировать процесс фоном тоже рискованно, потому что даже для классического процесса нужны все ресурсы, которых всегда мало, и которые должны работать на 100%. Выделять часть команды на какие-то процессные НИОКР — непозволительная роскошь, да и страшновато. Сегодня на рынке, мягко говоря, стабильности нет, и в случае провала с новыми процессами подходящую работу придется искать очень долго.

Так случилось, что мудрость CPO приложения «Магнит» оказалась сильно выше рынка. С одной стороны, это бигтех-ритейл и все отсюда вытекающие последствия. С другой, это открытый полигон для испытаний высокоточных гиперзвуковых гипотез. Если ты как специалист четко перформишь, то тебе обязательно помогут создать условия, чтобы ты проявил себя и свои любимые подходы. Сам я стал органично совмещать в своем кластере классические бигтеховские процессы и гросхакинг, чтобы они помогали друг другу, а не мешали.

Лично у меня «чтобы что» в гросхакинге это:

  • для бизнеса — кратно и быстро растить нужные метрики;

  • для команды — условия для кайфовой и душевной работы, ускоренного профессионального роста и уверенности в стабильном будущем.

Главное в гросхакинге - почувствовать вкус, когда лично твоя дешманская продуктовая идея была сделана за пару дней, а эффект или знания от нее больше, чем от многих здоровых фич, внедряемых кварталами. Когда продакт понимает, что это все-таки возможно, в мозгу срабатывает тумблер. Жизнь и понимание процессов, приоритетов и авторитетов уже не будут прежними. Продакт начинает все больше оптимизировать процессы под новое мышление, превращая свою работу в одну сложную, но веселую и понятную игру с несколькими пересекающимися игровыми циклами.

Как внедрять?

Признаюсь, я не фанат западной литературы и советов американских миллиардеров и топ-манагеров о том, как надо строить процессы. Может быть, если бы я хотел узнать у них, как строить карьеру и вырваться в топ-менеджмент корпорации, эффективно управляя «персоналом», я бы читал их книги и ходил на коучинг.

Когда же речь идет о конкретной эффективности конкретных гипотез и процессов, то нет ничего лучше, чем собственный ежедневный опыт в своей команде и опыт таких, как ты. Это я понял на примере более 700 проверенных гипотез по всей AAARRR-воронке в разных продуктах. Для меня очевидно, что на топ-лайн метрики бизнеса влияет конкретная инициатива. А конкретная инициатива - это звено «продакт + аналитик + дизайнер + разработчик». На этом уровне решают опыт, софт-скиллы и диктатура здравого смысла, а не советы западных учителей, тем более что в историческом смысле они совсем джуны. Их методы расчета статзначимости начинали развиваться только в начале 20 века. А мы же были уверены насчет sample size — «цыплят по осени считают» на рубеже 16-17 веков. И вообще они сперли гросхакинг, ведь это же наша русская смекалка, так что не надо…

Но есть у них и здравые мысли. Мое любимое — тезис миллиардера Рэя Далио (книга «Принципы») о том, что люди в компаниях подобны оркестру, где у каждого своя роль. Это очень похоже на правду: некоторые товарищи любят нанять классных спецов, а потом вынуждают их работать по одному флоу и думать одинаково. Это как позвать крутого рок-гитариста в классический оркестр, выдать ему акустику и заставлять играть в общем ритме под палочку. Только ему на рок-концертах подпевал огромный зал, а тут начинается какая-то лажа и предъявы.

Моя процессная гипотеза заключается в том, что можно не только настраивать между собой разных людей со своими суперсилами и недостатками, но и совмещать несовместимые общие процессные подходы.

В некоторых просветленных крупных компаниях это решается через создание отдельного подразделения гросхакинга. К ним на поклон ходят стейкхолдеры из других неповоротливых отделов и говорят: «Бустаните нам это, плиз». Эта группа спецназа со всеми ксивами и доступами начинает делать всякое в объеме около 20 гипотез в месяц, примерно 4 становится успешными, их отдают заказчику. После масштабирования из них оставят 1-2.

Когда же такой радости как отдельный бизнес-юнит «гросхакинг на заказ быстро и недорого» нет, то я применяю тактику небольших гросхакерских прививок или, как я это называю, — рыба-прилипала. Суть в том, что если с ноги войти в основные процессы компании и сказать «Я щас все порешаю, вы работаете неправильно», то тебе, скорее всего, дадут пендель. Поэтому надо внедрять новую культуру и философию мышления крайне аккуратно, не разрушая уже готовое.  К основному беклогу «Кит» исподтишка без всяких согласований с внешним миром добавляется мелкая рыба-прилипала, которую никто не заметит и которая никому не мешает. Если она сдохла, то сдохла. Если она показала эффект, то очень аккуратно заявляем на синках, что мы фоном тестируем процесс, и вот эффект, продолжим в таком духе. Через 5-10 успешных рыб-прилипал мы уже показываем ROI процессов в тысячи процентов, когда на успешную гипотезу потратили крайне мало, а заработали крайне много. И — о чудо — уже на основном процессном уровне компании все чаще звучит слово гросхакинг и даже мотивация пробовать такие методы в других командах. А все потому, что «опыление» проходило мягко и безболезненно.

Терпение и оптимизм

Возможно, причиной отказа от гросхакинга в большинстве компаний является СДВГ. Это ж сколько времени надо терпеливо настраивать оркестр, чтобы всем было вин-вин. А люди хотят видеть эффект здесь и сейчас. Возможно, изначальный скепсис сильно аффектит все будущие решения и выводы — вы и сами наверняка встречали таких людей.

Удивительно, что считающая себя самой передовой и динамичной IT-сфера на поверку часто оказывается очень закостенелой. Даже вековая традиционная военная наука и промышленность готовы супероперативно перестраиваться на новые рельсы, в корне меняя ранее незыблемые подходы. Но почему-то в IT разные сервисы и приложения как делали по ватерфлоу годами, так и делают. Какой там аджайл? Какой там гросхакинг?

Пример из практики
Супер дата-дривен компания с рынком в США, Европе и Латинской Америке, считающая себя не лыком шитой, целых 6 месяцев безрезультатно пыталась настроить правильный гросхакерский флоу параллельно основным и так уже крутым процессам. Очень умные продакты и аналитики не могли добиться ничего серьезного, и даже у этих оптимистов опустились руки. Но совершенно случайно один из быстро-тестов показал, что «мы не знали того, чего мы не знали», и это в корне перевернуло понимание клиента. До этого момента половина знаний оказались фейковыми. После такого удара по самомнению состав продактов-гросхакеров скорректировали, и процесс пошел куда веселее. Инсайты и буст метрик стабильно вылетали как горячие пирожки. 

Так что в итоге?

Преимущество гросхакинга уже давно было изложено в известной песне: «Эх раз, еще раз, еще много много раз. Лучше 40 раз по разу, чем ни разу 40 раз».

Внедрить такое даже в бигтех более чем реально, это было проверено неоднократно. Важно найти противоречия между бигтеховскими и гросхакерскими процессами и согласно лучшим практикам ТРИЗ полечить их, внедряя в эту систему уравнений какой-то третий процессный элемент. Думаю, что в каждой компании это будет свое уникальное настроечное решение. С плеча точно рубить не стоит.

И конечно, кадры решают все. Если просто почитать статьи и начать что-то делать, то получится как с аджайлом 15 лет назад. То есть никак.

Наверняка у вас был похожий опыт процессных экспериментов.  Если не сложно, поделитесь им в комментариях - для многих будет очень интересно и полезно его изучить.