Наш эксперт,
Игорь Курочкин, выступил на профессиональной конференции по управлению знаниями Saint KnowledgeConf 2024, которая проходила в июне в Санкт-Петербурге в рамках
Saint TeamLead Conf. Опираясь на свой многолетний опыт работы в консалтинге, Игорь рассказал про путь, подходы и инструменты, чтобы стать 10х экспертом и решать сложные рабочие задачи. Данный опыт будет полезен тем, кто развивается по ветке Individual contributor в ролях Principal, Distinguished и Fellow инженеров, а также экспертам и консультантам.
В докладе рассмотрены:
- Проблематика, связанная с количеством информации, ростом сложности, увеличением шума и снижением сигналов. Эксперты работают в условиях экспоненциального роста количества информации и источников ее поступления. Социальные сети, блоги, рассылки, конференции, книги, курсы и видео формируют поток, который невозможно полностью потребить и осмыслить. Рост объема информации приводит к росту шума и снижению доли полезных сигналов: важные идеи теряются в лентах, поиск не выдает релевантные результаты, качество контента снижается. Дополнительно возрастает технологическая сложность: количество технологий, практик и фреймворков увеличивается быстрее, чем способность одного человека удерживать их в голове. Это делает невозможным опору на память и интуицию без системной работы с информацией;
- Сложные задачи, с которыми сталкиваются эксперты. Эксперты регулярно решают задачи с высокой неопределенностью и высокой ценой ошибки. К таким задачам относятся исследование нового домена, предметной области или технологии, R&D и технологические спайки, разработка инженерной и технологической стратегии, создание фреймворков, плейбуков и внутренних стандартов, внедрение процессов и развитие инженерных практик, технологический и организационный консалтинг. В качестве иллюстрации сложности приводится технологический радар Thoughtworks, который за 15 лет зафиксировал более 1600 уникальных технологий и практик. Эксперту необходимо ориентироваться в этой динамике, понимать жизненный цикл технологий, причины их появления и устаревания, а также контекст применения в разных компаниях;
- Варианты решения проблем: ограничения, поиск, систематизация и автоматизация. Для работы с объемом, шумом и сложностью предлагается комбинация из четырех подходов. Ограничение источников позволяет сократить входящий поток информации и снизить когнитивную нагрузку за счет приоритизации авторитетных экспертов, блогов и каналов. Поиск используется не по всему интернету, а по заранее отобранному и валидированному набору источников, что повышает вероятность нахождения сигналов. Систематизация превращает найденную информацию в знания через заметки, связи и контекст. Автоматизация снижает долю ручной работы и экономит время за счет инструментов, которые поддерживают поиск, навигацию и повторное использование знаний;
- Собственный поиск по инженерным блогам и технологическим компаниям. В докладе описан собственный поисковый инструмент на базе Google Programmable Search Engine, ограниченный инженерными блогами экспертов и технологических компаний. Индекс формируется и поддерживается вручную, регулярно обновляется и валидируется, в том числе с проверкой доступности источников. В результате получается поисковый слой поверх отобранной части интернета, в котором более 1200 источников. Такой поиск используется как для индивидуальной, так и для совместной работы, позволяя быстро находить актуальные материалы по инженерным практикам, инструментам и подходам;
- Базы знаний экспертов на базе Obsidian. Персональная база знаний рассматривается как основной рабочий инструмент эксперта и его цифровой двойник. В базе знаний информация проходит путь от источников к заметкам, далее к связям между заметками и к инсайтам. Obsidian используется как инструмент для работы с текстом, связями и графом знаний. Эксперт самостоятельно формирует структуру базы, добавляет контекст, объединяет домены и фиксирует собственные мысли. База знаний становится единой точкой правды и заменяет фрагментированные источники информации;
- Метрики экспертов: источники, заметки и связи. Предлагается рассматривать количественные метрики как прокси-показатели экспертности. Ключевые метрики включают количество источников информации, количество заметок в базе знаний и количество связей между ними. На основе эмпирических наблюдений соотношение заметок и связей стабильно и близко к 1:3. Инсайты начинают появляться после накопления порядка 1000 заметок. Гипотеза доклада заключается в том, что рост количества заметок и связей коррелирует с ростом глубины экспертизы и способности решать сложные задачи;
- Инсайты и вопросы, извлекаемые из профессиональной базы знаний. Персональная база знаний позволяет отвечать на широкий спектр профессиональных вопросов. Среди них: кто является авторитетом в конкретной области, на какие книги и авторов эксперт ссылается чаще всего, какие конференции и доклады оказались наиболее полезными, какие эксперты и компании сильны в определенных темах, какие области изучены глубже, а где существуют пробелы, какие направления стоит исследовать дальше, на какую тему имеет смысл подготовить доклад или исследование, с кем стоит поработать или куда идти работать. Эти инсайты возникают не из отдельных заметок, а из структуры и связей между ними;
- Проблемы больших баз знаний. По мере роста базы знаний возникают новые ограничения. Увеличивается количество заметок и связей, появляются заметки без связей, заметки-клубки с избыточным числом связей, снижается скорость навигации и мышления. Требуется регулярный рефакторинг базы: переименование, пересборка структуры, выделение новых категорий и терминов. Большая база знаний не является самоцелью, но требует постоянной поддержки, чтобы сохранять качество и полезность;
- Планы по сервисам для экспертов. В заключительной части доклада обозначены направления развития сервисов для экспертов. Среди них: еженедельная новостная рассылка на базе собственного поискового индекса, каталоги инженерных практик, подходов и метрик, персональные дашборды с метриками базы знаний, персональный AI помощник или приватный GPT, работающий поверх индивидуальной базы знаний. Эти сервисы рассматриваются как следующий шаг в повышении продуктивности и усилении экспертизы.
На выступлении был полный зал, мы получили хорошие отзывы, после доклада задавали много вопросов. Подробнее в
презентации и записи выступления: