APOSTOL

Ого, яке обговорення про математику. Моя думка, прибирати не можна. Позиція Міносвіти - вони теж не планують. Трохи думок: нещодавно читав статтю на Financial Times, як Китай будує свою освітню систему. Це контрастує із західною моделлю.Якщо спростити, західна школа (і загалом напрям реформ на кшталт НУШ) - це про безпеку й комфорт дитини. Менше стресу, більше підтримки, розвиток критичного мислення, свобода ставити питання. Ідея в тому, що навчання не має ламати, а дитина має почуватися вільно і психологічно захищеною.У Китаї паралельно існує інший підхід - система відбору сильних учнів у так звані спеціалізовані STEM-класи та школи. Туди потрапляють найкращі з найкращих, і навчання там значно більш інтенсивне й конкурентне.Це дає свій результат: концентрацію дуже сильних людей, які потім рухають науку, технології й створюють великі компанії. Але є й інша сторона. У середовищі, де всі дуже сильні, ти неминуче опиняєшся десь у нижній частині рейтингу - навіть якщо до цього був найкращим у своїй школі. І це може серйозно впливати на самооцінку та рівень стресу.Питання, яке в мене після цього лишається: чи можливо взагалі поєднати ці два підходи - не ламати людей і водночас так само ефективно вирощувати суперсильних спеціалістів?

Техновини зі Штатів. У Каліфорнії просувають “Billionaire Tax Act” - одноразовий податок 5% для людей зі статками понад $1 млрд.Голосування планують винести на референдум у листопаді 2026 року. Звучить "комуністичненько", давайте глянемо в деталі:1. У більшості мільярдерів немає цих грошей на рахунку. Їхній net worth (статки) - це акції компаній.2. Обговорюється логіка рахувати податок не тільки по частці володіння в компанії, а й по voting power. Наприклад, Марк Цукерберг володіє 13% Meta, які коштують $212B (мільярдів), але через special voting shares фактично контролює 61% voting shares. Аналітики рахують, що йому потрібно заплатити 46 мільярдів доларів податку. 3. Оскільки грошей на рахунку немає, то щоб заплатити ці гроші - треба продавати акції. При продажі акції на десятки мільярдів, падає вартість компанії і зменшується net worth людини, а також інших власників акцій компанї (інвестори, працівники).І найцікавіше: якщо ти був податковим резидентом Каліфорнії на початок 2026 року - потенційно вже підпадаєш під цей податок, навіть якщо закон остаточно ухвалять пізніше. Пригадую, хтось скаржився на податки «заднім числом» в Україні.Тому частина людей із Кремнієвої долини вже переїхали у Флориду й Техас.Беремо попкорн і спостерігаємо 🍿

Про “нецифрові” результатиПродовжу думку, бо здається, я не до кінця її розкрив. Хоч результати не завжди виглядають, як цифри, але водночас майже завжди можуть бути виміряні. Не обовʼязково у форматі «метрика виросла з Х до Y» чи «після запуску фічі ефективність збільшилася у N разів». Є багато проєктів, де нічого не «росло», не було прямого KPI і не стояла задача щось масштабувати.Дуже часто люди роблять речі, бо вони цікаві або «по відчуттях корисні». І це нормально. Професійна чуйка, яка зʼявляється з досвідом, теж багато вирішує. Але питання не в тому, що після реалізації таких ідей там немає цифр. Радше в тому, що ми рідко намагаємось їх сформулювати чи виміряти.Якщо людина працює рік і не може назвати жодного числового результату — вона не дивилась на свою роботу через призму виміру. Приклади:• людина запускала процес з нуля → скільки людей реально ним користуються • онбординг став «кращим» → скільки людей поставили високу оцінку онбордингу• «наводила порядок» → хаосу стало менше (менше переробок, менше фейлів, менше непотрібної роботи)• менеджер працював з командою → як виросли результати команди і результати людей у ній • система падала кожен день, а зараз раз в тиждень (як влучно мені колись написали приклад в коментарях) Це не ідеальні метрики (я і не кажу про точні математичні вимірювання). Але вже їх оцінка не така абстрактна.Коли починаєш думати про зроблене як про якийсь вимірюваний ефект, це може стати певним відкриттям перед собою. Бо через пів року видно не лише те, що «було цікаво», а й те, до чого це врешті призвело. Важливо лише не плутати відсутність явних цифр із відсутністю виміру.

Співбесіди — це окремий скіл.Я провів ~500 співбесід. І якщо якось підрезюмувати цей досвід, то от на що я б звернув увагу.№1. Відповідайте на питання, які вам ставлятьНе на ті, що вам хочеться. Не «десь поруч». А по суті.Ви не уявляєте, скільки людей починають розповідати свій день, життєвий шлях і біль дитинства, коли їх питають конкретну річ. Це мінус одразу.№2. Співбесіда ≠ роботаДобре працювати і добре проходити співбесіди — це два різні скили.Без практики співбесіди завжди гірші. №3. Про результати, ідеально, в цифрах«Писав код», «тестував», «вів бухгалтерію» — не досягнення. Досягнення — це коли: було X → стало Y (зменшив баги, збільшив користувачів, зекономив гроші / час).Майте 3–5 чітких результатів по кожній вашій роботі.№4. Факапи мають бути вашіКоли питають про ваш факап, а ви розповідаєте про обставини чи командний фейл — це не те. Факап має бути ваш, зрозумілий, з висновками.Якщо «факапів не було» — або ви джун, або нічого серйозного не робили.№5. Досягнення ще до першої роботи — важливіШкола, універ — неважливо де, важливо що. Високі бали з ЗНО чи НМТ, олімпіади, студпарламент, будь-яка двіжуха.№6. Джоб-джампінг — це джоб-джампінгЙого можна пояснювати, рефлексувати, красиво пакувати, але якщо ваші останні 4 місця роботи тривали по 9 місяців, то звернуть увагу не на слова, а на факти. Єдине, що його перекриває — це довгий останній досвід (2–3 роки). №7. Якщо менеджер не хотів, щоб ви йшли — це сильний сигналЯкщо пропонували умови, варіанти — значить ви робили роботу добре.Коли ми проводимо референс-чеки і питаємо у попереднього менеджера «чи наняли б ще раз?» і отримуємо відповідь «звісно» — це багато що каже про кандидата.p.s. З Новим роком! Нехай 2026 буде сповнений крутих досягнень на улюбленій роботі ⚡️

ChatGPT на C-level позиції. Маю історію.У нас на будь-яку C-level роль є аналітичне завдання: даємо датасет, його треба проаналізувати і знайти інсайти.Що робить частина людей? Вони просто скидають датасет у ChatGPT, пишуть: “проаналізуй і дай відповіді”, і присилають назад те, що він видав. Проблема в тому, що 80% відповідей — неправильні.Датасет не тривіальний, все як в реальному житті. Там треба трошки пофільтрувати, щось витягнути, зрозуміти, як саме рахувати. І якщо людина не розуміє, як це робиться, вона навіть не може перевірити, чи правильно відповів ChatGPT. А якщо людина не може кросчекнути відповідь — вона сліпо на неї покладається. І ось тут трагедія: якщо ми приймаємо рішення на основі невірних даних, то ми компанію не виростимо, а втопимо. Скажу вам більше, я не думаю, що ChatGPT хоч колись зможе видавати правильні відповіді. Аналітика — це не штука, яку можна скинути на модель, бо ви не хочете розбиратися. Якщо ви самі не можете розрахувати, то ви ніколи не знатимете, чи модель відповіла правильно. І тоді ви будете ухвалювати неправильні рішення.Це як у програмуванні: джун не бачить, де помилка в коді, який видав ChatGPT. Він може його скопіювати, але не може пояснити, що там відбувається. Тобто він не вміє і, відповідно, не може перевірити.Тому вчіться робити хоча б базові півоти в Excel і розбиратися в даних самостійно. І використовуйте ChatGPT як підсилення, а не заміну. Тільки тоді він реально допомагає, а не масштабує ваші помилки.

Зараз читаю книжку за 27 тис грн. Благодійні аукціони на ЗСУ — це прекрасно.Пам'ятаєте, ще весною/літом 2022 році у нас не було МакДональдза? А зараз є. Здавалося б, це просто мережа бургерів та картоплі фрі, але її повернення запустило повернення багатьох інших брендів і дало впевненість, що в Україні можна працювати. Це та непомітна дипломатична робота, яка має величезний вплив на нас.Загалом в книжці багато таких історій і все через паралелі дипломатії, політики з їжею. Вразив епізод, де Дмитро розповідає, як один із міністрів закордонних справ був шокований, що українці їдять сире солене сало. При цьому в країні, звідки візаві Дмитра, полюбляють смажених пацюків і котлети з мух. Такі культурні особливості вражають.Цікаво читати, як те, що транслюється на публіку, і те, що відбувається behind the closed doors, зовсім різні речі. Ми про них не дізнаємось, поки не мине час і хтось не напише, що там реально було.Якщо шукаєте що почитати не про айтішку, продуктивність, чи управління, то рекомендую.

Як стати людиною, яку компанія не хоче втрачати.Розкажу на прикладах.У 2009-му мій одногрупник працював розробником. Він написав такий код, який розумів тільки він. Ніхто більше. Через рік отримав офер від іншої компанії на +500$ і пішов. Через два тижні йому пишуть: «Саша, повернись. Ми заплатимо вдвічі більше. Тільки повернись».Це — класичний bus factor. Коли людина «незамінна», бо вся система зав’язана тільки на ній.Компанія не так шкодує, що втратила людину, як шкодує, що якісь критично важливі процеси просто стали.А от як стати людиною, яку не хочуть втрачати через цінність, а не через страх?Треба приносити бізнес-вел'ю.Робити речі, які реально рухають компанію вперед. Не просто «зробив/ла прикольну тулу», а «зробив/ла тулу, яка зекономила 200 годин і підняла продажі на 5%».У Google, наприклад, всі хочуть працювати над Gmail чи пошуком, бо це красиво. Можна мамі показати. А реклама? Реклама не така «сексі», але саме там простіше побачити реальний вплив своєї роботи на revenue компанії. Тому я і пішов працювати з Google Ads. Спойлер: просуватись у кар’єрі там було простіше 😉І це працює не тільки для девелоперів.Рекрутер, який найняв сильного сейлза — теж вплинув на revenue.HR, який зменшив плинність талантів, — зекономив гроші.Бути незамінним — це не бути єдиним, хто знає. Це бути тим, хто створює цінність, яку важко замінити.

DOU Day пройшов потужноТрохи рефлексії. Зустрів багато мейтівців — наші випускники це вже велика частина ІТшної спільноти.Слухав класних спікерів (кудос програмному комітету) і сам модерував панельну дискусію. Kceнія, Артем, Анастасія, дякую за чесність, досвід і гострі думки 🙌Говорили про стратегічно важливе — чому ІТ-бізнесу варто йти в університети (і що з цього всім буде).Кілька тез звідти:— Якщо навчальні ініціативи тримаються тільки на конкретній людині (викладачі), вони легко зникають разом із нею. Має бути система, а не лише ентузіасти.— Айтівці мають працювати в універах. Це не благодійність, а інвестиція в найм і бренд роботодавця.— Університети мають давати ринку не тільки джунів, а й нормальний R&D. КАІ, Могилянка, КПІ, УКУ та KSE — приклади, де це починає робитись— Розвивати підприємницьку культуру серед студентів треба— Університет = платформа для експериментів— Не всі мають бути підприємцями. І це нормально.— Університети мають зароблятиОрганізатори, дякую за таку круту подію!

Людство тупіє. І з AI це лише прискориться.Рік тому писав про дослідження PISA і те, як смартфони негативно впливають на навчання. З АІ ситуація краще не стала. Люди просто беруть завдання, вставляють у ChatGPT, отримують відповідь і здають її як свою. Це роблять школярі. Це роблять студенти. Це роблять навіть ті, хто мав би вже щось вміти.Не здобувають жодних скілів. Не вчаться розв’язувати навіть базові задачі. Опускають руки, якщо треба розібратись у чомусь "з зірочкою". А без цього неможливо робити щось складніше.Знаю історію людини, яка закінчила Digital Marketing курс. Закінчив завдяки ChatGPT. Потім — співбесіда. Завчив відповіді, говорив впевнено, пощастило — взяли на роботу. Хоча навряд чи це "пощастило", бо почав працювати і стресанув так, що перестав їсти. Бо не витягував. І тут вже ChatGPT не особливо рятував. Якщо не вмієш робити легке — не вийде робити складне. Зрештою звільнився, бо просто не міг працювати.Зараз обирає новий напрямок.Тому висновок №1: якщо ти не можеш зробити просте без ChatGPT — то не зробиш складне з ChatGPT.І висновок №2: якщо ти не можеш робити складне — будеш робити рутину. Однотипну. Ті, хто реально вчитиметься й мислитиме, матимуть набагато більше можливостей.

Ми часто говоримо про мотивацію. Але по факту — людина біологічна істота, і нам просто потрібен дофамін.🤯 Джерел дофаміну — кілька:Найпростіше — скролити тікток/рілзи/стрічку фейсбук. Новий пост — нова доза. Дешево, швидко. Але в організмі повинен бути баланс, після doomscrolling-у виділяється кортизол і ми почуваємось погано. Складніше — навчання чи спорт. Спочатку важко (кортизол), а в кінці тренування/коли щось вивчили — дофамін, і з часом з’являється звичка. Хочеться ще. Наприклад, є люди, яким просто подобається вчитись. Бо нова інформація = дофамін. Вони підсідають і постійно хочуть ще.Вирішувати складні задачі — та ж сама історія. І ні, це не «третій рівень», просто інший спосіб. Зробив складну таску — отримав той самий дофамін, тільки глибший і стабільніший. Переніс задачу з “to do” в “done” — маленький кайф. Зробив так кілька разів за день — уже є відчуття, що день прожитий не дарма.📌 Ми працюємо на хімії. І можливо іноді замість шукати мотивацію — краще налагодити регулярний дофаміновий цикл. Тому:— Дробіть великі цілі на дрібні задачки— Шукайте свій формат дофаміну: спорт, навчання, великі проєкти