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

cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
Security Latest
Security Latest
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
P
Privacy International News Feed
月光博客
月光博客
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
H
Help Net Security
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
AI
AI
O
OpenAI News
M
MIT News - Artificial intelligence
Scott Helme
Scott Helme
U
Unit 42
P
Proofpoint News Feed
罗磊的独立博客
C
Check Point Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
I
InfoQ
云风的 BLOG
云风的 BLOG
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
Google DeepMind News
Google DeepMind News
W
WeLiveSecurity
Webroot Blog
Webroot Blog
P
Palo Alto Networks Blog
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
N
News and Events Feed by Topic
Cisco Talos Blog
Cisco Talos 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
博客园 - Franky
A
About on SuperTechFans
美团技术团队
J
Java Code Geeks
T
Tenable Blog
L
LINUX DO - 最新话题
NISL@THU
NISL@THU
G
Google Developers Blog
Forbes - Security
Forbes - Security
爱范儿
爱范儿
S
Security @ Cisco Blogs
Project Zero
Project Zero
有赞技术团队
有赞技术团队

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
Почему сильный сотрудник в новой компании может не давать результат (и это не его вина)
EugeneSiziko · 2026-05-11 · via Все публикации подряд на Хабре

Почему сильный сотрудник в новой компании может не давать результат (и это не его вина)

Время на прочтение3 мин

Охват и читатели613

Аналитика

Привет! Я IT-лидер с 15-ю годами управления сложными процессами, проектами и командами 100+ человек. Сочетаю в себе профиль: tech + business + people + transformation. Основной мой трудовой путь сосредоточен в телекоме и производстве. У меня накопилось достаточно систематизированных знаний, чтобы поделиться ими с широкой аудиторией.

Это моя первая статья — делюсь анализом ситуации в найме «звезд».

Покупка профессионала из другой компаний — это не приобретение готового решения.

Прочитав книгу Бориса Гройсберга «В погоне за звездами» (Chasing Stars), разделяю мнение автора, успех «звезды» на 70% зависит от среды, а не от самого человека. И ведь действительно, когда «звезда» переходит в другую компанию, её эффективность часто падает из‑за выхода из зоны комфорта.

Нанимая «звезду», мы платим ей хорошую зарплату и взамен ждём быстрых результатов, а по факту через 2–3 месяца сталкиваемся с вопросами: почему нет эффекта и может, мы ошиблись в компетенциях человека?

Я на своем опыте несколько раз бывал по обе стороны этой ситуации - и как руководитель, который нанимал себе сотрудников и как человек, которого нанимали. И каждый раз видел одну и ту же ошибку, а именно то, что смотрят исключительно на сотрудника без привязки к системе, в которой ему придется работать.

А ведь эффективность человека - это не что-то одно, а совокупность четырех элементов:

  • софт-скиллы;

  • хард-скиллы;

  • знание продукта;

  • знание процессов.

Эффективность = (Софт-скиллы x Хард-скиллы) + (Знание продукта x Знание процессов).

И если не хватает хотя бы одного из элементов, то эффективность снижается.

Научные данные по адаптации подтверждают: период погружения человека в новую команду без базы знаний и наставника — это игра в "испорченный телефон", где новичок тратит 80% времени на выживание в хаосе, а не на пользу компании.

1. Софт-скиллы

Содержат в себе опыт коммуникации, навыки ведения переговоров, управления ожиданиями, работы с конфликтами. Без этого человек не сможет стать частью коллектива, даже при том, что он хороший профессионал.

2. Хард-скиллы

Содержат профессиональный опыт, знания и инструментарий специалистов.

Для руководителя проектов (PM'а) это могут быть:

  • подходы из PMBOK;

  • работа с value (ROI, VSM);

  • понимание delivery.

Это базовые навыки, без них человек просто не сможет выполнять работу.

3. Знание продукта и домена

Вот тут начинается самое интересное — это нельзя "принести с собой".

Даже "звездный" сотрудник:

  • не знает ваш продукт;

  • не знает ваших клиентов;

  • не осознает ваших ограничений.

И это нормально, но именно тут чаще всего случается разрыв ожиданий.

4. Понимание процессов внутри компании

  • Кто и как принимает решения?

  • Как выполняется приоритизация задач?

  • Как вообще работает флоу?

В одной компании это: прозрачный backlog и приоритизация, в другой — хаос и микроменеджмент. И приходится заново адаптироваться.

Кейс из моего опыта

Обращается ко мне коллега и сообщает: "есть хороший сотрудник, у него заканчивается испытательный срок, но эффекта не дает. Можешь взять его к себе? Возможно у тебя он покажет себя!?".

Я обеспечил его наставником, дал базу знаний. Через два месяца работы в моей команде сотрудник выполнил задачу, которая дала компании экономию 0,5 FTE в одном из бизнес-отделов или ROI 40% в первый год.

Вывод

Когда мы наблюдаем сильного («звездного») сотрудника в другой организации, мы видим того, кто уже сформировал все 4 элемента.

Но если он к нам приходит, то важно помнить, что софт‑скиллы и хард‑скиллы он приносит с собой, а знание продукта и знание процессов — нет.

Поэтому обязательно нужно помнить, что сотруднику для погружения в предметную область нужно время, то есть время, чтобы узнать продукты и процессы, а не обманываться мыслями, что «он начнёт давать результат сразу». Реальность такова, что какой бы ни был сотрудник «звездой», он начнёт выдавать результат тогда, когда это позволит система, в которую его поместили. Сотрудник не становится продуктивным сам по себе — он становится таковым в среде, которую создал менеджмент.

Что с этим делать?

Если вы руководитель:

  • закладывайте время на адаптацию, выстраивайте систему наставничества/менторства;

  • помогайте с вверенным доменом и процессами, формируйте базу знаний;

  • обеспечьте прозрачность процессов (новый сотрудник не должен «гадать», как устроена ваша «кухня»);

  • не оценивайте человека слишком рано.

Это даст сокращение Time‑to‑Value.

Если вы сотрудник:

  • инвестируйте время в понимание продукта;

  • задавайте вопросы;

  • не пытайтесь «доказать результат любой ценой».

За последние годы я всё больше убеждаюсь: проблема редко в людях, чаще — в системе, в которую они попадают.

И если мы хотим сокращать Time‑to‑Value, то нужно не только нанимать сильных людей, но и создавать условия, в которых они могут стать эффективными.