Жизнь, как известно, богаче наших планов (как говорила моя бабушка) или Уран в Близнецах подвезли (как говорил мой дедушка)

У меня новости, которые существенно меняют мой профессиональный ландшафт. Меня пригласили возглавить один интересный международный проект. Весь 2027 год превратится в интеллектуальную экспедицию: проектные релокации по 2–3 месяца в разных странах, погружение в закрытые команды и работа с выдающимися умами.

Всё как я люблю - хаос, перемещения, много думать, много делать, всё новое, очень интересное и пока непонятное.

Из этого вытекают два важных следствия.

1. Для тех, кто планировал поработать со мной

Здесь нет никаких маркетинговых уловок, только суровая логистика дат. Если вы собирались прийти ко мне за инструментами ТРИЗ-фасилитации, освоить архитектуру образовательного (!) Vibe Coding, или провести коритм-сессию поиска идей и решений для вашего бизнеса — давайте спокойно спланируем и сделаем это до конца 2026 года.

С февраля 2027 года я просто физически скроюсь за горизонтом других часовых поясов и задач. Я оптимист и верю, что 2027 год будет )

Еще один фокус - на развитии сообщества коритмеров, этому тоже нужно время и внимание.

Свободные слоты для сессий поиска идей и решений 2026 год

Расписание открытых программ

Онлайн:

Образовательный вайбкодинг. Майский интенсив 6,8, 10, 11, 17 мая

у нас принцип клуба - будет 5 синхронных встречи на майских праздниках, потом всё навсегда доступно в записи + прошлые потоки тоже, чат очень теплый и поддерживающий - доводим "за ручку"

1-30 июля образовательный вайбкодинг летний интенсив (все записи открываются сразу на геткурсе) синхронные практикумы онлайн с обновленной на июль информацией по расписанию

Вот примеры что уже сделали участники прошлых потоков:

Тренажер переговорных навыков

Мастер ТРИЗ противоречий

Генерация структуры бизнес-процессов

Обучение для менеджеров по продаже стеновых панелей

Оценка коммерческого потенциала научного проекта

Генератор метафорических карт для сессий онлайн и очных - можно сделать свой аналог Ahaslides и прочих Mentimetr -ов

Русификатор - анализирует ваши сайты и материалы на предмет заимствованных слов, не забудь переключить в режим "робкая попытка русификации" и нажмите "обнаружить скверну" и загляните в словарь

Навигатор ответственности - помогает увидеть где команда не берет ответственность и выработать пути выхода из этой ситуации

и много-много других проектов...

Так что приходите - последние 2 потока в этом году в открытом формате

1-30 июля Методический дизайн инновационной среды

(сертификат гос образца)

ОЧНО + онлайн доступы ко всем материалам

ГЛАВНЫЙ КУРС - КОРИТМЕР - проведение сессий поиска идей и решений + AI проектирование +вайбкодинг

Даты финальных программ:

лето 27-30 июля Выборг (10 мест)

осень 24-27 сентября Москва (14 мест)

зима 2-5 декабря Выборг (16 мест)

Поездки

17-31 августа едем в ЮАР (15 мест)

Видео на рутуб https://rutube.ru/video/74e8910852c939e4b469497e4f7c5229/

Видео на ютуб https://youtu.be/US4FnpCMHK8

Программа http://coritmer.online/leto2026

16-23 июля едем в Кыргызстан - "Сакральный Тянь-Шань" (4 места)

2. Для тех, кто хочет в команду

В эту "кругосветку" я не еду одна. Я буду искать AI-Методологов / Архитекторов создания , которые будут работать под моим личным руководством.

Позиция на стыке будущих профессий

Эта роль может стать основой для нескольких будущих карьерных траекторий:

AI Learning Architect;
R&D Knowledge Architect;
Innovation Facilitation Lead;
Expertise Transfer Designer;
AI Knowledge Management Consultant;
Architect of Thinking Systems;
Corporate Intelligence Designer.

То есть вклад человека будет не только в "образовательную платформу", а в качество мышления команд, которые создают технологии, продукты и инновации.

Звучит немного как должности из 2032 года, где все ходят в серебряных плащах и грустят о простых временах Excel. Но по сути рынок уже туда движется.

Мы будем заниматься реверс-инжинирингом интеллектуального и управленческого опыта: вытаскивать неявные алгоритмы решений из голов лидеров R&D-команд и успешных руководителей компаний, а затем с помощью ИИ упаковывать их в живые базы знаний и интерактивные тренажеры для каскадирование этого опыта внутри компании.

За плечами многих из нас — 20+ лет профессионального опыта. И если мы, глядя на стремительно цифровизующийся мир, иногда с легкой грустью думали: «Да кому мы нужны со всем этим сложным багажом в эпоху нейросетей?», то вот он — ответ. Эта вакансия — идеальный стык почти всех знаний и навыков, которые мы накопили к своим годам. Это та самая точка, где ваш человеческий, преподавательский и управленческий опыт становится фундаментом для технологий будущего.

В менеджменте знаний это называется неявные, "липкие", имплицитные знания и навыки.

Почему это чертовски интересно (Выгоды проекта):

• Уникальный капитал: вы получите легальный доступ к логике лучших изобретателей и топ-менеджеров, научитесь видеть бизнес и технологии их глазами.
• Опережение рынка: пока мир генерирует тексты, вы станете архитектором сложных AI-систем и цифровых менторов, опередив тренды пару лет.
• Глобальный масштаб: умение адаптировать сложнейшие когнитивные модели к разным культурам и менталитетам руководителей по всему миру.

С кем предстоит работать (Капитан экспедиции):

За более чем двадцать лет работы со сложными системами на непубличных сессиях топ-уровня хочется думать, что я выработала подход, напоминающий стиль капитана в долгой, хорошо спланированной регате. Я не люблю суету, но люблю скорость в принятии решений и использовании возможностей, не занимаюсь микроменеджментом и ценю глубокий методологический слой. Я искренне люблю объяснять и обучать, спасаюсь от корпоративного хаоса легкой иронией и выстраиваю среду так, чтобы самые тяжелые задачи решались "как-то сами". Во всех проектах работаю на интересы заказчика и вместе с тем всегда отстаиваю интересы своей команды. Со мной бывает непросто из-за высокой степени занудства, но всегда тепло, безопасно и предельно честно.

Кого я буду искать:

Кого я ищу: Архитектура компетенций идеального кандидата

Модуль 1: Теоретический фундамент (Когнитивные модели и методология)

• Когнтивная психология и эвристика: Понимание механизмов работы мозга (Система 1 и Система 2) и навигация по когнитивным искажениям, чтобы очищать успешные паттерны от иллюзий эксперта.
• Системные и креативные фреймворки и образовательный дизайн: Уверенное владение ТРИЗ-ом, дизайн-мышлением, синектикой и другими креативными методологиями. Способность точно определять образовательный подход: когда опереться на когнитивистов или Пиаже, а когда переключиться на чистую хьютагогику.
• Эпистемология: Понимание механизмов перевода имплицитного (скрытого) знания в эксплицитное (отчуждаемое и оцифрованное).
• Лингвистический анализ: Умение считывать метафоры и речевые маркеры, поскольку словарь эксперта безошибочно выдает его скрытый когнитивный стиль.

Модуль 2: Прикладной инструментарий (Реверс-инжиниринг и фасилитация)

• Глубинное (феноменологическое) интервью: Навык метода критических инцидентов — умение увести эксперта от абстрактных рассуждений к детальному разбору конкретных действий. Вы должны уметь мягко и с легкой иронией разговорить сложного эксперта или крайне занятого CEO, который искренне уверен, что его управленческие озарения — это «просто интуиция».
• Декомпозиция и концептуальное моделирование: Способность отлавливать интуитивные «скачки» чужой мысли, распаковывать логику и собирать визуальные схемы (графы связей) прямо во время диалога для немедленной проверки гипотез.
• Фасилитация и игротехнические решения: Сильные навыки проведения сессий, разработка игровых сценариев и лингвистический анализ (умение считывать метафоры эксперта, выдающие его стиль мышления).

Модуль 3: Личностные настройки (Soft Skills и метапознание)

• Когнитивная эмпатия: Способность «надеть» чужой мозг и понять логику парадоксальных решений другого человека.
• Толерантность к неопределенности: Умение комфортно существовать в смысловом хаосе и путаных объяснениях экспертов.
• Метапознание и укрощение эго: Контроль собственных интеллектуальных фильтров и готовность отключить свою экспертность, став открытым исследователем.

🤖 Модуль 4: AI-инструментарий, Vibe Coding и цифровая архитектура

• Понимание RAG и Промпт-инжиниринг: Умение связать базу знаний с языковой моделью, написание многоуровневых системных промптов.
• Быстрое прототипирование (Vibe Coding): Навык за пару вечеров собрать работающий прототип веб-симулятора. Нам не нужен опытный кодер, нам нужен человек, который на уровне прототипа сможет собрать свое видение инструмента.
• Навык «Переводчика»: Способность говорить на одном языке с IT-специалистами и дата-саентистами, переводя человеческий опыт на язык архитектуры баз данных.
• Интеграция (LMS) и информационная безопасность: Опыт работы с дистанционным обучением. Мы работаем с инсайдами CEO и закрытыми данными R&D. Важно четко понимать, как анонимизировать данные, что можно отправлять в облачные LLM, а для чего потребуется использовать изолированные контуры.

🌍 Модуль 5: Глобальный формат

• Свободное владение языками: Английский, испанский, французский или китайский (минимум один язык из списка на уверенном уровне для работы с топ-менеджментом).
• Легкость на подъем: Готовность к международным переездам в течение всего 2027 года, умение обустраивать работу в условиях высокой неопределенности.

Деньги = нормальные.

Нагрузка = сами понимаете.

Интересно = не то слово.

Если вы читаете это и понимаете, что вам нужна эта экспедиция, что ваш опыт буквально собирался годами для такой задачи, а наши пути совпадают — пишите в личные сообщения. Попьем кофе, обсудим детали.

Контакт в ТГ @olgaladoga

Когда ты покупаешь бананы, тебе кажется, что ты свободен в своём выборе. Что это именно ты — с высоты прожитых лет, вкусов и витаминной осведомлённости — решил взять именно эти, спелые. Но нет. Это bias.

Bias — слово, которое не переводится одним словом. Оно про склонность. Про наклон в мышлении, в алгоритмах, в новостной ленте. Про чуть-чуть "вбок", которое со временем становится привычным маршрутом.

В статистике bias — это когда данные не говорят правду. Точнее, говорят, но только то, что им разрешили сказать.

Например, если ты проводишь опрос о счастье и спрашиваешь только у тех, кто согласился на опрос, у тебя получится, что все счастливы. Потому что несчастные в этот момент заняты тем, чтобы как-то прожить утро.

В искусственном интеллекте bias — это когда алгоритм обучили на людях в очках, и он начинает путаться, если кто-то в шляпе. Или когда нейросеть честно считает, что программист — это мужчина, а няня — женщина. Это не потому что она злая, а потому что её так воспитали. На данных.

В жизни bias проявляется куда чаще, чем мы хотим признать. Мы выбираем новости, которые подтверждают наши взгляды. Мы запоминаем случаи, когда угадали, и забываем все те, когда ошиблись. Мы боимся того, что недавно произошло, и надеемся на то, что случалось с кем-то, но не с нами.

Это не болезнь. Это устройство мозга. Он хочет сэкономить энергию, поэтому лепит шаблоны. Увидел тень — решил, что это собака. Увидел таблицу — решил, что всё под контролем.

Иногда bias — это просто удобство. Ты идёшь одной и той же дорогой на работу и не проверяешь каждое утро, не появилась ли там новая улица. Иногда — ошибка, которая стоит дорого. Например, когда инвестиции делаются на основе "прошло хорошо — значит, и дальше пойдёт".

Но самый хитрый bias — тот, который говорит, что у тебя его нет. Что ты — исключение. Что ты — человек разумный. Что твои выводы объективны, решения взвешены, а интуиция всегда права.

Увы.

Bias есть у всех. В этом, кстати, есть и плюс. Поняв, где ты склонен ошибаться — ты уже ошибаешься чуть менее автоматически. А это уже начало.

Проверяй источники. Переосмысляй привычное. И не верь первому впечатлению — оно часто просто результат алгоритма, которому лень думать. Даже если этот алгоритм — ты сам.

И помни: иногда бананы ты выбираешь не ты. Выбирает тот, кто положил их на уровень глаз.

Примеры, чтобы стало понятно:

1. В статистике и анализе данных

Если мы исследуем зарплаты в компании, но опрашиваем только топ-менеджеров — у нас получится **bias в выборке**. Мы не увидим, сколько зарабатывают обычные сотрудники.

2. В машинном обучении и нейросетях

Если нейросеть обучена на одних мужчинах и плохо распознаёт женщин — это гендерный bias,
Если она лучше предсказывает поведение покупателей в США, чем в России — это географический bias.

3. В мышлении человека (когнитивный bias)

Наш мозг тоже любит короткие информационные порции - ролики, тексты. Мы переоцениваем свежие события (bias недавности), замечаем то, что подтверждает наши убеждения (confirmation bias), и считаем, что если выпадала «чёрная» рулетка 5 раз подряд, то теперь точно будет «красная» (игровой bias).

Почему bias — это проблема?

Потому что он:

• даёт искажённые результаты,
• вводит в заблуждение,
• приводит к несправедливым или неэффективным решениям.

А можно ли bias использовать в плюс?

Иногда можно — например, если мы понимаем, что генератор случайных чисел в лотерее не идеально случайный (например, в нём есть физический дефект) — мы можем использовать этот bias для прогнозов. Но это редко, сложно, и часто быстро устраняется.

Вывод:

Bias — это когда «что-то пошло не так» не случайно, а регулярно.
В данных, в алгоритмах, в голове.

ПРИМЕРЫ

Бизнес:
Survivorship bias — смещение выживших.
Все читают истории успешных стартапов и делают выводы: «надо просто поверить в мечту и не сдаваться». А про тысячи тех, кто точно так же верил и сдался, просто не пишут. Они — за кадром. А значит, и уроки из их провалов не извлечены.

Маркетинг:
Anchoring bias — эффект якоря.
Сначала показывают цену в 10 000 рублей, а потом — «со скидкой за 3 999». Покупатель не знает, сколько это на самом деле стоит, но по сравнению с якорем в 10 000 — это уже почти даром. Хотя и из воздуха.

Образование:
Confirmation bias — подтверждение своих убеждений.
Учитель уверен, что у Петя слаб по математике. И когда Петя делает ошибку — учитель кивает: «Ну вот, подтверждение». А когда Петя решает задачу правильно — «ну, с кем не бывает удачи». И всё остаётся на своих местах.

Фасилитация:
Availability bias — ошибка доступности.
Во время обсуждения участники вспоминают свежую новость о провале похожего проекта и начинают считать, что у них обязательно будет так же. Хотя вероятность мала, но образ — яркий и свежий, он и управляет мнением. Не факты — ощущения.

ссылка на табличку - дополняйте https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Jgmm7enVY_w0wpbREy3QUOFBeuvCBlN-C2yy4LSRWVE/edit?usp=sharing

Болтаем о командной креативности тут https://t.me/coritmer

Оглавление

• ВыИИграть или проИИграть?
• Что мы имеем?
• А были ли попытки?

На его месте могла бы быть я )) или может ли ИИ предсказать выигрыш в лотерею?

У меня легкая рука, но легкая настолько что я частенько выигрываю небольшие суммы. Но и играю, признаться не часто.

Помню в детстве близкий родственник был одержим идеей вычитать закономерность выпадения чисел - он вел такой математический дневник на рулонах миллиметровки.

Думаю, теперь, при появлении ИИ, он бы не упустил случая "помучить" и ИИ тоже на этот счет.

ВыИИграть или проИИграть?

Это классический вызов в духе «обхитри случайность» — рассчитать следующий выигрышный тираж на основе архива прошлых розыгрышей лотереи «Спортлото 5 из 36+». Давай разберемся, насколько это вообще возможно и какие математические модели можно применить.

Что мы имеем?

На сайте Stoloto опубликованы архивы выигрышных комбинаций для лотереи «5 из 36+». В каждом тираже случайным образом выбираются 5 чисел из 36. Это комбинации без повторений, и теоретически каждый набор имеет одинаковую вероятность выпадения — классическое равновероятное распределение.

А были ли попытки?

Гу Сяннань и искусственный интеллект

Гу Сяннань — китаянка, у которой всё в порядке с надеждой и математикой. Она решила, что если уж нейросети умеют писать стихи, ругаться на программистов и объяснять квантовую физику пятилетке, то почему бы им не угадать лотерею.

Выбор пал на популярную китайскую игру, где нужно выбрать пять чисел от 1 до 35 и ещё два — на всякий случай — из диапазона до 12.

Классика: немного вероятности, немного отчаяния.

Гу загрузила в Gemini — одну из нейросетей от Google — базу выигрышей за последние два года. Надеялась, что ИИ заметит нечто такое, что ускользает от глаз простого смертного. Типа особого ритма в хаосе. Или знак судьбы, который раньше был просто нулём в таблице Excel.

Gemini честно выдала пять комплектов чисел. Гу поставила на все.

После розыгрыша выяснилось: в двух из пяти билетов совпало по два числа, в ещё двух — по одному бонусному.

В общем, победа разума над ожиданиями, но не над кассой. Ни юаня, ни надежды.

Паттавикорн Бунрин и удача на 59 долларов

А вот Паттавикорн Бунрин — житель Таиланда, романтик с доступом к Wi-Fi. Он подружился с ChatGPT. Сначала общался просто так — мол, как думаешь, можно ли обмануть систему, как вычислить магическое число, как жить с тайным знанием и платить налоги.

Потом подкинул боту пару архивов с прошлыми выигрышами. ChatGPT, не моргнув диодом, выдал четыре числа: 57, 27, 29 и... 99. Бунрин отметил эти цифры в билете — и 99 действительно выпало.

Принесло 59 долларов. Не мечта, но и не ноль.

Интернет радостно подхватил это событие: ИИ угадывает лотерею!

Но есть нюанс. До этого Бунрин уже много раз спрашивал у ChatGPT, как стать богачом через тиражи — и всякий раз получал только ответы, а не деньги.

Так что, скорее всего, это не искусственный интеллект, а натуральное везение. Или, как говорят учёные, случайность в мантии гениальности (в нашем случае в мантии ИИ).

Теоретическая невозможность предсказания

Теперь давайте всё это разложим с точки зрения рацио.

Классическая теория вероятностей:

Общее число комбинаций «5 из 36» = C(36,5) = 376,992.

Каждая комбинация имеет одинаковую вероятность — 1 из 376,992.

Лотерея — псевдослучайный процесс, генерируемый либо механически, либо через сертифицированный генератор случайных чисел.

Вывод: с точки зрения классической статистики, зная прошлые комбинации, невозможно предсказать будущую — все они равновероятны.

А можно ли «взломать» закономерность?

Тут вступает в игру эмпирический анализ и методы из машинного обучения, которые иногда применяются в попытках выявить bias в генераторах случайных чисел. Возможные подходы:

a) Частотный анализ

Подсчитать, какие числа выпадали чаще всего за всю историю.

Построить гистограмму частот и предположить, что якобы "горячие" числа выпадут снова.

Проблема: прошлое не влияет на будущее в честной случайной выборке. Частота не порождает тренд в случайном процессе.

б) Корреляционный анализ

Проверить: а есть ли циклы, зависимости? Не встречаются ли часто определённые пары?

Можно использовать кластеризацию (например, DBSCAN или k-means), чтобы попытаться сгруппировать тиражи.

Проблема: в честной лотерее таких закономерностей не должно быть.

в) Модели на основе RNN или LSTM

Обучить рекуррентную нейросеть на архивах, чтобы она «предсказывала» следующий розыгрыш.

Однако такая модель будет угадывать в рамках равновероятной случайности, то есть её «точность» не превысит банального перебора.

Это работает только в условиях предсказуемости, которой в честной лотерее нет.

А что говорит реальный анализ?

Если проанализировать большую выборку (1000+ тиражей), то:

Все числа имеют примерно одинаковую частоту.

Математическое ожидание выигрыша при покупке билета — отрицательное(примерно -50% вложений, по статистике).

Алгоритмы генерации тщательно тестируются, чтобы не было утечек предсказуемости.

Почему всё равно люди ищут закономерности?

Когнитивные искажения: нам кажется, что есть закономерность, хотя это иллюзия.

Желание контролировать случайность: мозг лучше себя чувствует, когда видит якобы «шанс».

Маркетинговая легенда: «а вдруг?».

Итог: можешь ли ты предсказать следующий тираж?

С точки зрения математики — нет, не можешь.

Но можешь сгенерировать свою комбинацию, основываясь на:

Символических предпочтениях (даты рождения, «любимые числа»).

Наоборот, на наименее частых числах (если верить в «обратную коррекцию»).

Или просто использовать генератор случайных чисел — он будет честнее всех.

---

пока писала статью спросила у ИИ и говорит он мне человеческим голосом: Хочешь, я сгенерирую "магическую" комбинацию?

На основе частотного анализа последних 1000 тиражей (если ты дашь архив в виде CSV) я могу построить:

Таблицу частот.

Выделить «горячие» и «холодные» числа.

Предложить гипотетически «вероятный» набор.

Хочешь — пришли архив в CSV или JSON, и я сделаю это.

...Хочешь, сладких апельсинов...? Если я пропаду из сетей, знайте - у меня получилось ))

P.S. Если где-то и можно заработать на лотереях — то не угадывая комбинации, а продавая стратегии или обещания волшебного предсказания. Как говорят у нас на корит-сессиях: "Найди, что создаёт проблему, и перестань это покупать."

======

Ваши идеи - наша работа

Посмотрите полное расписание программ, которые помогают командам искать и находить сильные идеи и решения

Наше полное расписание https://coritmer.ru

Большой системный курс очно в СПА отеле или онлайн https://coritmer.ru/course

Можно присоединиться онлайн к программе ТРИЗ-фасилитация https://coritmer.ru/trizfasilitation-24 (Уточняйте даты)

Приглашаем вас принять участие в исследовании "Как бизнес и HR видят обучение и развитие - совпадают ли ожидания".

Проводим его в рамках некоммерческого профессионального сообщества и с радостью будем делиться итогами и гайдом с лучшими практиками!

Поучаствовать в исследовании

https://form.typeform.com/to/IdpQ46IM

Создаем инновациооные команды «под ключ»

/////

Словарик: Bias (произносится "ба́йэс") — это систематическое отклонение от истины.
Проще говоря, это предвзятость, смещение, или перекос, из-за которого результаты оказываются неточными или несправедливыми.

вот тут статься про него https://teletype.in/@olgaladoga/laEVxZIm9mh

Он фокусирует на тебе взгляд, возвращаясь откуда-то из очень далеких мыслей. Едва заметно усмехается. опрокидывает коньяк, оставляет чаевые размером с твою зарплату и молча уходит. Через неделю тебе курьер привозит букет нереальных размеров, вручают через барную стойку твоего придорожного бара и отдельно передают конверт. В нем... нет, не предложение руки и сердца. В нем незнакомое слово "джоб оффер" в первый в городе бутик-отель. На улице 98-й год, девальвация и ужасужас, а ты через пару лет самый молодой управляющий в истории отеля.

Ты продаешь кухни. Приходит к тебе покупатель. Ну он еще не покупатель вовсе, а грустный мужчина вздыхающий у розового ужаса, которое по недоразумению называют кухней. Стоит. Вздыхает и косит глазом в сторону добротной классики с понятными мужскому взгляду формами из дуба. Ты подходишь и говоришь "ну готовить, то она будет, а за дубовой столешницей можно и в пабе посидеть". Он смеется. Покупает у тебя розовую кухню. Аквариум к розовой кухне. Розовую плиту, розовую вытяжку стоимостью с автомобиль и горку розовых композиций из сухих цветов. Счастливый уезжает.

Полгода ты рисуешь кухни подругам его жены и приобретаешь в узком кругу звание "нормального такого дизайнера, который понимает что нужно нормальной женщине" и еще дополнительный заработок, рисуя брутальные дубовые ба

рные стойки для его друзей (даром, что баба, но толк в барах знает). Кругом все жалуются на кризис и падение продаж. Ты не понимаешь про какое падение они говорят и записываешь клиента "на ближайшее окошко через 3 недели" Они согласны ждать. Рисуешь кухни ты недолго, потому что тебя забирают открывать сеть и учить всех "чтоб вот так же продавали"

Ты продаешь яхты, дома, компании, тренинги, ивенты и конференции, ставишь мебель для офисов этажами, контракты на поставку гидротурбин, решения системного интегратора, ТРИЗ консалтинг, открываешь Ашаны и бутики нишевой парфюмерии, туры в Антарктиду, банковские вклады, бизнес-игры и маркеры. Да, кстати, маркеры!

...Регулярно случается кризис, падение курса, поднятие курса. Ты записываешь клиентов на ближайшее окошко "на май месяц, подождете"? Они готовы подождать.

Так вот. Я плохо понимаю как этому научить. Я вела тренинги по продажам, учила своих продавцов "5 этапам", честно прописывала скрипты для компаний, ходила на семинар автора SPIN-а, надеясь на передачу тайного знания.

И даже однажды получила на большом предпринимательском (от бизнеса  это даже ценнее, чем от тренеров) форуме бумагу по победе в номинации "Бизнес-тренер по теме "Построение системы продаж" (простите, было дело, поддалась тщеславию)))

Это все хорошо и нужно. Первые 2-3 недели, месяцы работы "зеленого" продавца.

А как потом научить продавцов быть живыми? Я не очень понимаю.

Живой человек думает. Наблюдает. Задает вопросы. Прежде всего себе.

Иногда мне кажется что продажи как танец.

Или ты слышишь ритм и попадаешь в него.

Или ты танцуешь без удовольствия.

Танцуешь, то что сейчас “в рынке”. Печально так и вынужденно. "Вам что-то подсказать? Себе или в подарок?" "Почему этот запрос возник сейчас, образ желаемого результата после сессии?"

Танцор который танцует на улице, музыкант, играющий в переходе, как никто понимают, наверное, про что это.

Если ты танцуешь механистично, без драйва от процесса, это напрямую отражается на собранной кассе.

Если ты танцуешь с удовольствием, ты делишься своим смыслом, энергией.

И, если, это близко другим, у тебя всегда будет полная касса и ближайшее окно на “май месяц”.

Я знаю таких репетиторов и кондитеров, дизайнеров и таргетологов, учителей странных предметов, которые казалось бы ну кому нужны то, нянечек и сиделок.

У них всегда "ближайшее окно на май месяц" или "сейчас не беру никого нового - полная загрузка".

Они что - продавцы?..

Продажи — это танец по обмену смыслами.

Ты мне — я тебе.

Болтаем про креативность в бизнесе тут https://t.me/coritmer

Дэниэл Кокотайло, Скотт Александер, Томас Ларсен, Эли Лифланд, Ромео Дин

Уже ставшая мейндстимной статья в переводе того же ИИ

https://ai-2027.com/ оригинал статьи

Выбери свою концовку

Котов мы не выбирали. Это вообще редкость - чтобы кто-то выбирал кого-то по-настоящему. Обычно ты просто кормишь всех подряд, а потом однажды кто-то смотрит на тебя так, будто ты - его персональный шведский стол, и ты понимаешь: всё, теперь ты его человек.

Так случилось и у нас в Шувалово-Озерках. Дом был старый, уютный, обросший сиренью и самоуверенными кошками и вечной тягой к ремонту, но зато с садом, где по ночам шуршали ежи, а днём приходили коты. Самые разные: рыжие, полосатые, с глазами, как у старого хитрого боцмана и с хвостами, как у метёлок для пыли.

Мы кормили их всех. Иногда казалось, что котов в округе больше, чем людей. Они появлялись из ниоткуда, ели, смотрели на нас с укором — мол, почему так мало? — и исчезали обратно в свои дела.

Но однажды пришла Она. Худая, с порванным ухом, во взгляде - упрямство и лёгкая ирония, как у человека, который слишком многое повидал. Она не мяукала, не просила, а просто села у крыльца и посмотрела на нас так, что стало нам стало ясно: эти люди (мы) теперь её.

Она разогнала конкурентов, выбрала себе в мужья местного красавца - такого, что после мытья оказался настоящим тайским котом, с глазами синего цвета, чистые как совесть у кота, который только что разбил вазу и привычкой смотреть на всех сверху вниз, даже если сидит на полу.

Наша кошка была худа, но боева, а он - просто совершенство, которое не укладывалось в уличную жизнь.

Они стали приходить вместе, как супружеская пара на дачу к родственникам: чинно, без лишних эмоций, поесть-попить, но с чувством собственного достоинства.

Когда мы объявили, что переезжаем, сын серьёзно спросил:

— Мы же уедем все вместе, всей семьей, то есть с котами?

— Конечно, - сказала я, но в глубине души знала, что коты не упакуются в чемоданы добровольно.

Но спорить было бессмысленно - все мои 25 аргументационных схем Тулмина разбивались об иррациональное «коты - это святое!»

Развернулась настоящая эпопея по поимке: сачки, коробки, терпеливые уговоры и хитрости. Мы ловили их как Маленький Принц приближал Лиса: сначала давали им еду на веранде, потом осторожно приближались с уютными одеялами и затем — щёлк — оковы доверия сомкнулись.

Конечно коты не планировали менять прописку. Но мы понимали: возраст, зима, ежи опять же, которые отбирают еду. Хотелось дать им крышу, тепло, право валяться на диване и смотреть на людей с тем самым презрением, доступным только котам.

Коты быстро (за неделю) обучились квартирным гигиеническом премудростям - что я зря что ли цикл Колба знаю.

А вот с людьми кошка освоилась быстро, а кот - долго. Он был благороден, как английский лорд на пенсии. Его шаг был осторожен: он ходил как тенор в новом концертном зале, проверяя каждую комнату, каждую складку ковра.

Чтобы его почесать, нужно было замедлиться. Не торопиться, не тыкать пальцами в мягкое, не «тискать» в привычном смысле слова, а вести руку плавно, словно дирижёр невидимого оркестра. Нежное усилие, почти незаметный ритм: я приостанавливалась, выдыхала и попадала в его пространство.

Если спешишь - он уходит. Если думаешь о чём-то своём - тоже. Надо было выдохнуть, почувствовать себя, синхронизироваться с его дыханием. Тогда он позволял себя гладить, и в этот момент казалось, что мир наконец-то перестал куда-то бежать.

Я вдруг поняла, что всегда спешу. Хожу широко, машу руками, готовлю тазиками салаты, планирую на десятилетия вперёд. Даже котов не глажу — тискаю.

А кот учил меня другому: быть здесь и сейчас, слушать себя, не пытаться объять необъятное. Просто сидеть рядом и тихо-тихо гладить, пока не исчезает всё лишнее, прислушиваясь к тому, сколько уже сделано, и возвращая себе силу.

Каждый вечер я выбираю его: зову (нельзя его принести, надо позвать!) на диван, ложусь рядом и провожу ладонью по его шерсти. Он мурлычет неторопливо, как старый альбом с винила.

Возможно, коту и не нужно было спасение.

Может, мы забрали его у уличной свободы ради собственного спокойствия.

Но теперь, когда он лежит на диване, смотрит на меня с ленивым одобрением и позволяет себя гладить, я думаю: иногда достаточно просто быть рядом.

И замедлиться. Хотя бы на одну кошачью жизнь.

------

Покажите ваших хвостов?

10 дней до ДР, думаю над всяким и буду тут немного писать всякое, ок?

Обитаю тут https://t.me/coritmer заходите, буду рада )

Поколение 45+ сегодня сталкивается с уникальным вызовом: стремительное развитие искусственного интеллекта требует постоянного вовлечения, но интеграция ИИ в жизнь часто вступает в конфликт с ценностями, привычками и психологическим комфортом.

Этот феномен можно назвать «эффектом цифрового перекрестка» — ситуацией, когда человек вынужден выбирать между активным участием в технологической гонке и сохранением привычного уклада.

Дилемма поколения: вписаться или остановиться?

Активное вовлечение подразумевает:

Постоянное обучение новым инструментам (нейросети для работы, автоматизация бытовых задач).

Риск цифровой перегрузки: 43% миллениалов уже используют ИИ еженедельно, но 34% испытывают стресс из-за необходимости «успевать за алгоритмами» — как будто вы пытаетесь запрыгнуть в уходящий троллейбус, который к тому же едет в неизвестном направлении.

Профессиональные преимущества: ИИ повышает эффективность в аналитике, креативе, коммуникациях.

Сохранение дистанции означает:

Защиту приватности: 45% людей старше 60 лет не доверяют ИИ из-за риска утечек данных — словно прячут семейный альбом от соседа, который слишком любит соцсети и может выложить что-то лишнее без вашего ведома.

Потерю конкурентных преимуществ: к 2025 году 70% компаний внедрят ИИ-решения, что может создать разрыв в навыках (ну так говорят)

Психологический комфорт: отсутствие давления от необходимости «быть в тренде» — как если бы вы отказались от кроссовок с подсветкой в 90-х, сохранив достоинство, но потеряв шанс стать звездой школьной дискотеки.

Срединный путь: избирательная интеграция

Примером может служить отношение к смартфонам: 68% людей 45+ используют только базовые функции (звонки, навигация, фото), игнорируя сложные приложения — как дядя Боря, который гордо называет себя «айтишником», потому что умеет отправлять стикеры в WhatsApp.

Аналогичный подход к ИИ предполагает:

Фокус на решении конкретных задач: автоматизация рутинных процессов (составление отчетов, планирование) без погружения в разработку алгоритмов — примерно как пользоваться микроволновкой, не пытаясь понять, откуда берутся эти странные звуки.

Защиту личных границ: отказ от ИИ в сферах, требующих эмпатии (общение с клиентами, творчество) — ведь даже самый продвинутый чат-бот не споёт вам «Подмосковные вечера» с акцентом деревенского гармониста.

Поэтапное обучение: использование курсов-«короткометражек» вместо долгосрочных программ — как если бы изучение нейросетей сводилось к фразе: «Жмякни сюда, получишь результат, остальное — не твоя забота».

Критерии выбора

Профессиональная необходимость: если ИИ — стандарт отрасли (маркетинг, IT), минимальное вовлечение неизбежно, как налоги или очереди в ЖЭК.

Личный комфорт: 32% людей 40+ отмечают, что «технологии должны служить, а не управлять» — мудрость, достойная высечения на памятнике Тем, Кто До Сих Пор Читает Инструкции.

Доступность ресурсов: наличие менторов, упрощенных интерфейсов, бесплатных инструментов — словно спасательный круг для тех, кто плавает в океане технологий стилем «собачка под забором».

Как показывают исследования, 51% поколения X (40-55 лет) считают ИИ «неизбежным злом», но лишь 20% готовы к глубокой интеграции.

Ключ — в дозированном принятии: например, использование голосовых ассистентов для управления домом, но отказ от нейросетей в принятии решений. (ха-ха, тем временем ИИ думает какую новость мне показать).

Это позволяет оставаться в рамках «зоны технологического суверенитета» — той границы, где ИИ служит инструментом, а не диктатором повседневности. В конце концов, как говаривал один мудрый человек : «Люди боятся, что ИИ заставит их чувствовать себя неполноценными. Но если вы когда-нибудь видели одуванчик, этот комплекс у вас уже есть»

Сижу вот думаю на распутье на этом цифровом перекрестке, а вы куда свернете?))

Болтаем о всяком в канале, выбираем тему марта, ссылка ==» https://t.me/coritmer

Ключевой аспект дизайн-мышления - глубокое понимание нужд конечных пользователей. В медицине это означает тесное взаимодействие с пациентами и медицинским персоналом на ранних этапах разработки. Такой подход позволяет:

- Выявить истинные проблемы и потребности
- Сократить время на разработку ненужных функций
- Создавать продукты, которые будут востребованы на рынке

Например, при разработке нового устройства для мониторинга состояния пациентов, команда может провести интервью с медсестрами и выяснить, что им нужен прибор с простым интерфейсом и длительным временем работы от батареи. Это поможет сфокусироваться на ключевых характеристиках и избежать лишних затрат.

Быстрое прототипирование и итерации

Дизайн-мышление предполагает создание быстрых прототипов и их постоянное тестирование. Это позволяет:

- Выявлять проблемы на ранних стадиях
- Вносить изменения до начала массового производства
- Оптимизировать дизайн и функциональность

Пример: при разработке нового хирургического инструмента команда может создать несколько прототипов из недорогих материалов и протестировать их с хирургами. Это поможет выбрать оптимальную форму и эргономику до начала дорогостоящего процесса производства.

Междисциплинарное сотрудничество

Дизайн-мышление поощряет сотрудничество специалистов из разных областей. В медицине это может включать врачей, инженеров, дизайнеров и маркетологов. Такой подход:

- Стимулирует появление инновационных идей
- Помогает учесть различные аспекты разработки
- Сокращает время на согласование между отделами

Примеры применения дизайн-мышления в медицине

Разработка портативного УЗИ-сканера

Команда разработчиков применила принципы дизайн-мышления для создания компактного и доступного УЗИ-устройства для использования в отдаленных районах. Они:

1. Провели полевые исследования в сельских клиниках
2. Создали серию прототипов, постоянно тестируя их с врачами
3. Оптимизировали интерфейс для простоты использования

В результате был создан продукт, который значительно дешевле традиционных УЗИ-аппаратов и при этом отвечает реальным потребностям пользователей[5].

Инновационный дизайн больничной палаты

Применяя дизайн-мышление, архитекторы и медики совместно разработали новую концепцию больничной палаты, которая:

- Улучшает комфорт пациентов
- Повышает эффективность работы персонала
- Снижает риск внутрибольничных инфекций

Ключевым элементом стало создание модульной системы, позволяющей легко адаптировать пространство под различные нужды[7].

Инженерные задачи в медицине

Дизайн-мышление может помочь в решении сложных инженерных задач в медицине, таких как:

1. Разработка биосовместимых материалов для имплантатов
2. Создание энергоэффективных систем жизнеобеспечения
3. Оптимизация алгоритмов обработки медицинских изображений

Например, при разработке нового материала для искусственных суставов, команда инженеров может использовать дизайн-мышление для лучшего понимания потребностей пациентов и хирургов, что поможет создать более долговечный и функциональный продукт.

Дизайн-мышление может значительно улучшить взаимодействие между различными структурами в сфере медицинского образования и разработки инновационных продуктов. Вот несколько примеров:

Интеграция передовых инженерных школ и медицинских вузов

Применение принципов дизайн-мышления позволяет создать эффективные междисциплинарные команды, объединяющие студентов и преподавателей из передовых инженерных школ (ПИШ) и медицинских институтов. Это способствует:

- Разработке инновационных медицинских устройств с учетом реальных клинических потребностей
- Обмену знаниями и опытом между техническими специалистами и медиками
- Созданию совместных образовательных программ на стыке инженерии и медицины

Например, ПИШ совместно с медицинскими факультетами могут организовать воркшопы по разработке новых решений для телемедицины, объединяя экспертизу в области информационных технологий и клинической практики.

Развитие преподавательского состава

Дизайн-мышление помогает трансформировать подход к обучению преподавателей:

- Создание программ повышения квалификации, основанных на реальных кейсах из индустрии
- Организация стажировок преподавателей в компаниях-партнерах для погружения в актуальные проблемы отрасли
- Разработка системы менторства, где опытные специалисты из индустрии делятся знаниями с преподавателями

Такой подход позволяет преподавателям быть в курсе последних тенденций и передавать актуальные знания студентам.

Вовлечение студентов в реальные проекты

Применение дизайн-мышления в образовательном процессе способствует:

- Созданию проектных команд, работающих над задачами от индустриальных партнеров
- Организации хакатонов и конкурсов по решению актуальных проблем медицинской отрасли
- Внедрению системы стажировок студентов в компаниях-партнерах ПИШ

Это позволяет студентам получать практический опыт и развивать навыки, востребованные на рынке труда.

Взаимодействие с индустриальными партнерами

Дизайн-мышление помогает выстроить эффективное сотрудничество между вузами и компаниями:

- Создание совместных лабораторий и исследовательских центров
- Разработка образовательных программ с учетом потребностей индустрии
- Организация регулярных встреч и воркшопов для обмена идеями и определения направлений сотрудничества

Например, Сеченовский Университет активно сотрудничает с индустриальными партнерами в области разработки новых медицинских технологий и продуктов.

Междисциплинарные исследовательские проекты

Применение дизайн-мышления способствует созданию междисциплинарных исследовательских групп:

- Объединение специалистов из различных областей для решения комплексных проблем
- Использование методов дизайн-мышления для генерации инновационных идей
- Создание платформ для обмена данными и результатами исследований между различными институтами и лабораториями

Такой подход позволяет ускорить разработку инновационных медицинских решений и повысить их эффективность.

Внедрение этих практик поможет создать более гибкую и эффективную систему взаимодействия между различными структурами в сфере медицинского образования и инноваций, что в конечном итоге приведет к созданию более качественных и востребованных медицинских продуктов и технологий.

Заключение

Применение дизайн-мышления в разработке медицинских изделий позволяет создавать инновационные, эффективные и экономически выгодные решения. Этот подход помогает сократить время и затраты на разработку, одновременно повышая качество и востребованность конечного продукта. В быстро меняющемся мире медицинских технологий дизайн-мышление становится незаменимым инструментом для компаний, стремящихся создавать продукты, действительно меняющие жизнь пациентов к лучшему.

Недавно я столкнулась с интересным наблюдением. Представьте ситуацию: вы сидите на совещании, обсуждаете очередную проблему с текучкой кадров. Все уже устали, идеи не приходят, а до конца рабочего дня еще далеко. И тут кто-то начинает задавать странные вопросы.

«Кто на самом деле заинтересован в том, чтобы у нас была высокая текучка?»

«Когда текучка становится преимуществом?»

«Где мы теряем больше всего сотрудников?»

«Как бы выглядела наша компания, если бы все работали здесь пожизненно?»

Согласитесь, звучит немного безумно? Но именно такие вопросы могут привести к неожиданным озарениям и новым решениям.

Этот подход называется вопросный штурм. Его иногда называют метод Киплинга, который использовал шесть верных слуг: Что? Кто? Где? Когда? Как? Почему? Сколько (Ну, и еще один бонусный вопрос от меня — Доколе? =) )

РЕДЬЯРД КИПЛИНГ «ЕСТЬ У МЕНЯ ШЕСТЁРКА СЛУГ...»

Есть у меня шестёрка слуг, Проворных, удалых. И всё, что вижу я вокруг, — Всё знаю я от них.

Они по знаку моему Являются в нужде. Зовут их: Как и Почему, Кто, Что, Когда и Где.

Я по морям и по лесам Гоняю верных слуг. Потом работаю я сам, А им даю досуг.

Даю им отдых от забот — Пускай не устают. Они прожорливый народ — Пускай едят и пьют.

Но у меня есть милый друг, Особа юных лет. Ей служат сотни тысяч слуг, — И всем покоя нет!

Она гоняет, как собак, В ненастье, дождь и тьму Пять тысяч Где, семь тысяч Как, Сто тысяч Почему!

Перевод С. Маршака

Суть метода проста: вместо того, чтобы сразу искать ответы, мы генерируем как можно больше вопросов. Причем, чем более странными и неожиданными они будут, тем лучше.

Давайте попробуем применить этот метод к теме подбора и удержания персонала. Готовы к небольшой мозговой гимнастике?

Кто:

— Кто на самом деле решает, останется ли сотрудник в компании?

— Кто больше всего выигрывает от низкой текучки кадров?

— Кто мог бы стать нашим идеальным сотрудником через 5 лет?

Когда:

— Когда лучше всего проводить собеседования?

— Когда сотрудники чаще всего думают об увольнении?

— Когда наступает критический момент для удержания специалиста?

Где:

— Где мы теряем больше всего потенциальных кандидатов?

— Где наши сотрудники проводят больше всего времени?

— Где мы можем найти людей, о которых даже не подозревали?

Как:

— Как бы выглядел процесс найма, если бы у нас был неограниченный бюджет?

— Как мы можем сделать работу в нашей компании мечтой каждого?

— Как изменится наш подход к персоналу, если мы начнем думать о сотрудниках как о клиентах?

Сколько:

— Сколько времени в среднем человек остается на одном месте работы?

— Сколько стоит компании потеря одного ключевого специалиста?

— Сколько нужно времени, чтобы новичок стал по-настоящему эффективным?

Зачем:

— Зачем люди вообще приходят работать в нашу компанию?

— Зачем нам нужны долгосрочные сотрудники?

— Зачем мы проводим exit-интервью?

Почему:

— Почему некоторые люди работают в одной компании всю жизнь?

— Почему мы используем именно эти методы подбора персонала?

— Почему наши конкуренты смогли привлечь того специалиста, которого мы так хотели заполучить?

Чувствуете, как начинает шевелиться мозг? Это нормально. Вопросный штурм — отличный способ выйти за рамки привычного мышления и найти новые направления для поиска решений.

Конечно, не все вопросы приведут к гениальным идеям. Но даже самый, казалось бы, абсурдный вопрос может натолкнуть на неожиданное решение.

Например, вопрос «Как бы выглядела наша компания, если бы все работали здесь пожизненно?» может привести к обсуждению долгосрочных карьерных траекторий и программ развития сотрудников.

А вопрос «Кто на самом деле заинтересован в том, чтобы у нас была высокая текучка?» может заставить задуматься о скрытых проблемах в корпоративной культуре или системе мотивации.

Главное — не останавливаться на первом же ответе. Копайте глубже, задавайте следующие вопросы, ищите неочевидные связи.

И помните: в мире нет глупых вопросов. Есть только те, которые мы еще не задали.

А теперь давайте попробуем применить этот метод на практике. Выберите одну проблему, связанную с персоналом, которая сейчас актуальна для вашей компании. Возьмите лист бумаги и за 10 минут напишите как можно больше вопросов, начинающихся с наших волшебных слов: Кто? Когда? Где? Как? Сколько? Зачем? Почему?

Не ограничивайте себя. Чем безумнее будут вопросы, тем интереснее может быть результат. А потом поделитесь своими инсайтами в комментариях. Кто знает, может быть, именно ваш вопрос станет началом революции в мире HR?

Мы с вами говорили о проблеме нехватки кадров. Особенно остро она ощущается в производственных компаниях. Бизнес-процессы буксуют, задачи не выполняются, а компании рассматривают разные варианты чтобы найти подходящих сотрудников.

И такой запрос сейчас очень часто звучит от клиентов:

• Нам нужны идеи как оптимизировать бизнес-процессы, чтобы решать задачи меньшим количеством сотрудников.
• Как привлечь нужных нам кандидатов, не уходя в сильное повышение зарплат.
• Как удержать сотрудников?

Причем клиенты хотят не просто решить, а сделать это максимально эффективно и даже с элементом творчества.

Однажды я наткнулась на интересную статью о том, как космологи ищут экзопланеты. Оказывается, они используют метод гравитационного линзирования. Суть в том, что массивные объекты, например, чёрные дыры, искривляют пространство-время и действуют как гигантские линзы, усиливая свет далеких звезд.

И тут пришла мысль — а что если применить похожий подход к поиску персонала? Нет, я не предлагаю использовать реальные чёрные дыры (хотя это было бы забавно). Речь о другом.

Представьте, что ваша компания — это своего рода гравитационная линза. Она должна притягивать к себе лучших специалистов, усиливая их потенциал и раскрывая таланты. Но как этого добиться?

Тут на помощь приходит теория решения изобретательских задач, или ТРИЗ. Это мощный инструмент для поиска нестандартных решений в любой сфере, включая HR.

Один из ключевых принципов ТРИЗ — формулирование идеального конечного результата (ИКР). Это то, к чему мы стремимся в идеале, без оглядки на существующие ограничения.

Давайте попробуем сформулировать несколько вариантов ИКР для нашей задачи поиска персонала:

1. Кандидаты сами находят нашу компанию и просятся на работу.
2. У нас всегда есть готовый пул специалистов на любую позицию.
3. Наши сотрудники настолько эффективны, что справляются с двойной нагрузкой без переработок.
4. Роботы выполняют 90% рутинной работы, а люди занимаются только творческими задачами.
5. Мы можем мгновенно обучать любого человека необходимым навыкам.
6. Наша корпоративная культура настолько привлекательна, что люди готовы работать за идею.
7. У нас есть технология клонирования лучших сотрудников.
8. Мы умеем предсказывать будущие потребности в персонале с точностью до человека.
9. Наши вакансии рекламируют себя сами, распространяясь как вирусное видео.
10. Мы можем менять структуру компании под существующих специалистов, а не наоборот.

Конечно, некоторые из этих ИКР звучат фантастически. Но в этом и суть — отбросить ограничения и помечтать. А потом уже думать, как приблизиться к идеалу.

Например, идея о самораспространяющихся вакансиях может превратиться в креативную рекламную кампанию. А мысль о мгновенном обучении — в систему быстрой адаптации новичков.

ТРИЗ предлагает множество инструментов для поиска решений. Например, метод «маленьких человечков». Представьте, что каждый процесс в компании — это группа крошечных человечков. Как бы они могли перестроиться, чтобы работать эффективнее?

Или приём «наоборот» — а что если не мы будем искать сотрудников, а сотрудники нас? Может, стоит создать настолько привлекательный образ компании, чтобы лучшие специалисты сами стремились к нам?

Применяя принципы ТРИЗ, мы можем найти неожиданные решения для, казалось бы, тупиковых ситуаций. И кто знает, может быть, именно ваша компания станет той самой «чёрной дырой», которая притянет к себе лучшие таланты?

А теперь вопрос к вам: какой из предложенных вариантов ИКР кажется вам наиболее реалистичным? И как бы вы начали двигаться к его достижению?

Задание на неделю:

Пишем различные ИКР

Наблюдаем в рабочих процессах, бытовых задачах, жизненных ситуациях.

Пусть ИКР будут смелыми и дерзкими - так и рождаются интересные идеи.