Education Scaling Club

Больше половины образовательных компаний в России закроются в ближайшие пять лет У них ещё есть возможность перестроиться. Но для этого придётся пересмотреть, чему они учат и что остаётся у человека после обучения. По моей оценке, дай бог 10% образовательных компаний дают человеку результат, который останется с ним на годы. Многих остальных устраивает, что курсы пока покупают. Когда продажи начнут падать, времени на перестройку уже может не остаться. Часть компаний ещё долго будет держаться на инерции спроса, госзаказе и старой репутации. Это даст им время, но само по себе не сделает их образование полезнее человеку. Долгое время задачи образования во многом определяли государство и бизнес. Экономике требовались специалисты, компании открывали вакансии, образование готовило к ним людей. Эта модель помогала получить работу и изменить свою жизнь. Мы в Skillbox тоже работали внутри неё. Сейчас работодатели сами пытаются понять, как будут устроены их компании через несколько лет. А человеку предстоит жить и работать, когда сегодняшняя вакансия изменится или исчезнет. Поэтому главным бенефициаром образования становится сам человек. Ему придётся выбирать направление, переучиваться, использовать опыт в новых обстоятельствах. Образование должно давать ему основание для этого. Александр Аузан, декан экономфака МГУ, в эфире Радио РБК сравнил разговоры о реформах с вопросом: «а какой смысл обсуждать перестановку мебели в доме, который горит?» Он говорит о риске утраты смысла привычных заданий и экзаменов, когда за обе стороны работают нейросети. Руководитель Alpha School Джо Лимандт формулирует ещё резче. В переводе: «Весь образовательный контент устарел. Каждый учебник, каждый план урока, каждый тест». Он связывает это с возможностью ИИ создавать персональные уроки. Для меня эти слова ставят практический вопрос. Если объяснение и упражнения становятся дешевле и доступнее, какую ценность образовательная компания сможет дать человеку на годы вперёд? Мы думали об этом ещё в Skillbox. Сильного специалиста невозможно описать списком инструментов. По мере роста всё больше значат мышление, насмотренность, опыт, понимание людей. Поэтому мы запускали программы по философии, литературе, математике. Видели, что взрослым людям часто нужно достроить эту базу. Я записывал интервью с нашими выпускниками о том, как изменилась их жизнь после обучения. Для меня это было по-настоящему ценно. Потому что за разговором о программах и навыках легко потерять самого студента. Он ведь приходит учиться, потому что хочет что-то изменить в своей жизни. И нам нужно понимать, получилось ли у него. Что обучение дало ему дальше, когда курс уже закончился? Поэтому, когда я говорю о долгом результате образования, я имею в виду именно жизнь человека после обучения. Как он работает, какие решения принимает, какие возможности у него появились. И что из полученного останется с ним, когда освоенные инструменты устареют. Я вижу долгий эффект образования у знакомых математиков, физиков, философов. Многие работают в других областях, но полученная база продолжает помогать им разбираться в новых задачах. Способность мыслить сохраняет ценность, когда конкретный инструмент уже изменился. Я вижу это на собственной работе с ИИ-агентами: чем больше задач они выполняют, тем больше от меня требуется понимания бизнеса, людей и последствий решений. Почему пять лет? Я смотрю на разницу между тем, что было возможно два года назад, и тем, что могу сделать сейчас. При этом перестройка образовательной компании занимает годы. Многие, на мой взгляд, просто не успеют. Здесь буду разбирать, как устроены образовательные компании, которые смогут пережить эти изменения. Что они дают человеку, как проверяют результат и что их руководителям приходится менять в собственной работе. Буду делиться идеями из книги «Сначала Человек» и обсуждать их с вами. Если профессия, к которой вы готовите человека, существенно изменится через пять лет, что из вашего образования поможет ему двигаться дальше?

По одной и той же причине я 20 лет назад сделал онлайн-кинотеатр раньше Иви и Кинопоиска, но проморгал биткоин. В своё время я поверил, что интернет — это что-то новое и перспективное, но благополучно миновал блокчейн и крипту. Поверил в смартфоны до появления айфонов, но не в пейджеры с их односторонней связью. Не верил в VR и метаверс, но точно знаю, что в нейросетях будущее. В 2007 я придумал самую большую файлообменную сеть за Уралом, и тогда мы сделали из неё прообраз онлайн-кинотеатров. Уже тогда было понятно, что люди будут хотеть смотреть дома сериалы, и нет, никаких хрустальных шаров и сверхспособностей для этого не надо. Я видел, как люди качают торренты, хотя это было жутко неудобно. В мире постоянно появляются и революционные технологии, меняющие мир, и просто хайповые пустышки. Мой рецепт разделения на зёрна и плевелы максимально простой. Перспективная технология быстро меняет привычки людей так, что назад не хочется, а просто хайповая — нет. Интернет менял привычки: не надо ходить ногами, можно сделать онлайн. Кто попробовал раз, быстро не хотел обратно. Крипта с блокчейном привычек не меняли. Ну появилась ещё одна валюта, ну и что. Сотовый поменял способ коммуницировать с миром, после него не хотелось обратно. 3D-очки и телевизоры ничего не добавляли, шлемы так и пылятся на полках. Как и метаверс ничего не дал нового по сравнению с предыдущими привычками. А вот мессенджеры и соцсети нас изменили, нравится мне это или нет. Сейчас я себе не представляю жизнь без AI-агентов. Самодельные или готовые, они уже такой же привычный кусок жизни, как ноутбук или чашка утреннего кофе. И они одновременно и сверхполезные, и работают через кучу «костылей». Ещё полгода назад их не было в моей жизни. Я смотрю на окружающих и вижу аналогичную картину — агенты меняют привычки людей почти моментально. Правда, у моего фреймворка есть и обратная сторона. Есть вещи, которые не меняют привычек и не становятся частью жизни, но дают возможность некисло заработать. Так вот, этот мой навык начисто лишает шанса сыграть на спекуляции на волне хайпа. Иногда это к счастью, как это было с NFT, а иногда к сожалению, когда я проморгал биткоин дюжину лет назад.

Telegram doesn't show this post on the web. Open it in Telegram to see it.

До конца года шесть недель, и самое время подумать не о том, как его закрыть, а каким будет следующий: с кем вы будете сверять решения, у кого спрашивать совета, рядом с кем расти. Мы редко пишем здесь про мастермайнд. Он собирается по клубной модели, в основном через рекомендации участников, и места обычно закрываются задолго до выезда. Но сейчас повод есть. Ровно через две недели, 22 ноября в это же время, в 19:00, начнётся welcome-встреча участников, а дальше пять дней заключительного мастермайнда 2026 года. Марракеш, Fairmont Royal Palm у подножия Атласских гор, 30 предпринимателей, лидеров своих рынков: с коммерческим фокусом и продуктовым, визионеры и стратеги. Разборы бизнесов, которые делают не консультанты, а собственники, прошедшие этот путь сами. Группа собрана. Но на каждый выезд мы оставляем возможность присоединиться тем, кто с нами еще не знаком, и этот раз не исключение: специально для вас мы открываем место. Со всеми участниками уже завершается подготовка к разборам, а отель под нашу большую группу почти выкуплен. Поэтому окно возможности ограничено и решать нужно быстро, до вторника 10 ноября. Да и часто это помогает решиться без лишних колебаний! Я знаю, что многие за нами "следят", но откладывают свое участие = если вы давно хотели попасть на мастермайнд, но по той или иной причине не складывалось, напишите мне напрямую: @iskusnov (не важно, по участию или вопросу). Обещаю всем ответить оперативно! Если всё окей, дальше путь понятный: анкета и одна встреча-знакомство с Дмитрием и/или Александром, на которой вместе поймём, насколько это будет полезно вам и нашему сообществу. Рынок сейчас непростой, и у каждого из нас он свой. Кто-то растёт, кто-то в моменте держит то, что есть. Проще проходить это не в одиночку, а среди предпринимателей, которые решают похожие задачи. Для нас мастермайнд про людей, их объединение и возможности развития вместе.

Я тут месяц назад завёл себе дома «инопланетный мозг» — умную систему, которая создаёт себя сама. Буквально выращивает свои новые органы самостоятельно. Вообще, это для меня самого звучит как запредельно фантастическая фигня, но это работает. Что это такое по сути. «Умный дом», где каждый модуль появляется не по моему распоряжению, а самозарождается в буквальном смысле этого слова. Если мы с вами возьмём одно и то же стартовое «зёрнышко», то через несколько месяцев наши умные дома уже будут очень сильно отличаться. И не потому, что мы там как-то ставили разные задачи, а потому, что система наблюдает за нами и учится делать максимально комфортной жизнь каждой конкретной семьи. Как это работает сегодня. Вот я поставил домой умный выключатель для бойлера. Система видит, что в доме появилось новое устройство, и начинает его исследовать. «Так, ага, новая железка… посмотрим… Кто производитель, что умеет. Ага, понятно, выключатель, работает по вайфаю… А что с ним делают хозяева? Ага, утром включают, а потом он сам выключается через заданный промежуток… Так, понятно, выключателем пользуются в основном по утрам». Через неделю наблюдений за устройством эта штука приходит ко мне и спрашивает: — Мне выращивать этот орган? Что он у тебя включает? — Бойлер включает. Зимой и осенью вода не успевает нагреться. — Понял, штука опасная, значит, доверие будет невысокое. Если потом захочешь, купи датчик температуры на выходную трубу. Тогда можно будет отключать, как нагрелось, а не по времени, чтобы лишнее электричество не жечь. То есть система изучила привычку и поняла паттерн поведения. Я ж говорю — «инопланетный мозг». Немного углублюсь в тему про доверие. Есть устройства, которым можно работать без человека, например, очистителю воздуха. А есть те, у которых коридор «свободы действий» очень узкий. Поэтому для любого нового органа есть лестница со ступеньками. Сначала смотрим, потом пробуем, потом управляем. Например, посудомойка в первую неделю только говорит «цикл закончен» или «соль кончилась». Потом пробует, типа «я бы сделал так», но не делает. Например, для музыки смотрит громкость и говорит: «Время позднее, я бы убавил звук». До этого этапа каждый орган растёт сам по себе, я его не трогаю. Переход на следующие уровни может быть только по моему разрешению. «Управление» — исполнение моих команд, и «Полный доступ» — управление по заданным и согласованным сценариям без человеческого участия. Опасные устройства не имеют полного доступа, они включаются только людьми. Система может их только выключить или поставить на паузу. А я тут выступаю в роли эдакого Паганеля, натуралиста-естествоиспытателя, и смотрю, как эта штука сама себя создаёт. Понимаете, да? Любой софт до этого момента в моей жизни заставлял меня переучиваться под логику его создателей. А тут я учусь делать софт, который сам выращивается под мои персональные привычки и потребности. И вот только теперь я начал понимать, что такое настоящий умный дом, когда набор разрозненных решений начал жить не тупой автоматизацией «если… то», а у электронного дворецкого появилась свобода наблюдать и проактивно действовать через самостоятельно выращенные им же самим органы. На сайте Scaling Club выложил blueprint системы, его можно скачать и попробовать самому построить такое же. Для успеха понадобятся платный Клод или Кодекс и пара свободных вечеров. P.S. Дворецкого, кстати, зовут Кимпа. P.P.S. Идею «ксеноморфного софта» подглядел у Серёжи Рыжикова из Битрикса.

Промпт для калибровки агента на 50 вопросах В предыдущем посте рассказал, зачем мне понадобилась такая калибровка и как мы с агентом уточняли правила на конкретных примерах. Здесь сам промпт, который можно использовать в своём проекте. Прикрепите CALIBRATION-50.md к рабочему диалогу с агентом и напишите: Прочитай CALIBRATION-50.md и начни калибровку по теме [моя задача]. Используй доступную историю этого проекта и текущий диалог. Задавай вопросы по одному. Вместо скобок назовите одну тему, по которой хотите уточнить решения. Например, какие сведения включать в исследование или какие правки принимать в продукте. Агент найдёт спорные случаи в доступной истории и начнёт задавать вопросы. По вашим ответам соберёт журнал решений и проект правил. Их стоит прочитать, особенно места, где из отдельного ответа получилось общее условие.

Агент скрыл с сайта около 30 компаний. Проверял их по моим правилам. Утром агент, который проверял карточки компаний для Scaling Club, сообщил, что нашёл новые компании. Заодно часть карточек не прошла его проверку. Публикацию одних он заблокировал, другие снял с сайта. Я не сразу обратил на это внимание. Позже открыл карту рынка и обнаружил, что ряда крупных компаний, по которым мы уже собирали сведения и делали публикации, там нет. Данные сохранились, карточки оказались скрыты с сайта. Я делаю Scaling Club как карту рынка образования. Хочу, чтобы предприниматель мог посмотреть, кто работает в его сегменте, какие у компаний бизнес-модели, обороты и форматы работы. О том, как устроена команда, которая её собирает, писал раньше. В этом случае агент либо неправильно применил мои правила, либо я сформулировал их недостаточно точно. С новой информацией возникла путаница в названиях, юридических лицах и структуре холдингов. Пришлось вручную разбирать, что именно он посчитал неподходящим, показывать, где находятся корректные данные и как связаны рекламные лендинги с официальными страницами компаний. Одновременно пришлось пересматривать критерии отбора. Я попросил агента задать мне 50 вопросов, на которые можно ответить «да» или «нет». Корректная информация? Публикуем? Добавляем этот факт в карточку? По моим ответам он формулировал правила. Большая часть калибровки касалась того, как отличать сведения о компании от её собственной оценки себя. Отдельно проверяли юридические лица. Из какого источника взяты сведения, к какой компании они относятся, как связаны название продукта, бренд и организация. Мне благодаря знанию рынка проще замечать несоответствия, агенту эти связи приходится находить и подтверждать. Я уточнил требования к официальным источникам, ссылкам и проверке данных. Масштаб стал понятен, когда я сам посмотрел на карту. После разбора на неё вернули все компании из этой группы, примерно 30. На основе этого опыта я собрал Markdown-промпт, который можно использовать в своём проекте. Даёте его агенту в рабочем диалоге и называете тему, по которой хотите уточнить решения. Он просматривает доступную историю, находит обсуждения, отклонённые варианты, противоречия и задаёт 50 вопросов по одному. Следующие вопросы подбирает с учётом ваших ответов. Такой разбор можно использовать для своих материалов, правок продукта или результатов исследования. На выходе получается журнал решений, проект правил и список того, что ещё не удалось согласовать. Видно, где вы принимаете информацию без дополнительных условий, где требуете подтверждение и в каких случаях агент должен принести вопрос вам. Если ответы противоречат друг другу, это тоже остаётся в разборе. Какую задачу из своего проекта вы бы взяли для такой калибровки? Промпт — следующим постом.

Про ИИ сейчас говорят все; про то, как им управлять, когда работа уже отдана, почти никто. Последние месяцы мы видим живой интерес к теме AI и тому, что мы пишем об этом, но почти в каждом разговоре один и тот же перекос. Обсуждают модели, промпты, кто кого обогнал и не обсуждают управление: как ставить задачу, принимать результат и что делать, когда агент сделал не то. Поэтому мы решили дать свою точку зрения и сделать ноябрь в Scaling Club — месяцем AI. Четыре недели, четыре темы: 3–9 ноября. Изнанка. Что ломается, когда задачу агенту ставят так, как привыкли ставить людям. 10–16 ноября. Режим. Агенты, которые работают каждый день без напоминаний. 17–23 ноября. Команда. Несколько агентов на одной задаче и как они передают работу друг другу. 24–30 ноября. Ваши задачи. Разбираем те, что пришлёте вы. Начинаем уже сегодня! Какую одну задачу вы отдали бы агенту первой? Присылайте в комментариях. Самые частые разберём в четвёртой неделе.

— А если на Алтае будет плохая погода? Как ты с этим риском будешь работать — Возьмём ещё два ящика водки и два вина. Это я когда-то так учил падаванов азам проектного менеджмента, как организовать выезд конторы в горы. Ты не можешь управлять погодой, но можешь воздействовать на цену последствий. А вспомнил я его, когда мне понадобилось научить человека делать с помощью ИИ презентацию по определённому шаблону. Ну знаете, как это бывает, да. Ты ей образец, она тебе результат, где с желаемой картинкой совпадает только слово «презентация». Почему это происходит? У нейросети есть тяга как можно быстрее закончить задачу, она такой создана. Ей разработчики придумали мотивацию отрапортовать словом «готово». Люди, если что, такие же. Ну я точно. «Мама, я все уроки сделал, пошёл гулять». Не, ещё год назад я сам писал ей всякие заклинания типа «строго следуй заданному образцу» и сотворял прочие шаманские ритуалы. А тут я такой говорю: смотри, тут всё просто. Надо раздробить задачу на шаги и заставить нейронку утверждать промежуточные результаты. Ну типа, сначала спроси, сколько должно быть слайдов и сколько текста на них, много или мало. Потом сформулируй ключевую идею и содержание каждого слайда и дай мне список на утверждение; пока я не приму, дальше не двигаемся. Потом прочитай файл с образцом и расскажи, что конкретно ты оттуда заберёшь в слайды. Потом раздели задачу: что на слайде ты генерируешь и делаешь промтом, а что переносишь из оригинала и делаешь это программным модулем, который для этого напишешь. Потом сделай один типовой слайд и утверди со мной его полностью. Потом сделай «сторожа», который не будет принимать слайды без всех ключевых элементов и правил утверждённого нами слайда. А вот только теперь делай всю презу. Сложно? Да. Я вам соврал: этот список шагов написан не мною — я заставил нейронку сделать это самой. Буквально одним предложением. Помните про ящик водки и погоду? Я поступил примерно так же. Написал, что хочу презентацию по образу и подобию образца, и попросил нейронку сказать самой, где на каждом шаге есть риски, что она налажает, и как она эти риски может максимально снизить. Спросил про риски и какой «водкой» нейронка сама будет с ними справляться. То есть буквально: «Сделай план работ, подумай, что может сломаться на каждом этапе и как ты можешь это предотвратить». Она сама и написала весь тот план, который я выше процитировал. С одним существенным недостатком. Пункт, что сначала мы полностью утверждаем один типовой слайд, я добавил — она его пропустила. Помните, да, что у нейронки есть тяга побыстрее закончить? Эта тяга — та самая алтайская погода, на которую я не влияю. Но зато могу найти точку, где дёшево обойти последствия — заставить сделать один слайд и потом не принимать работу, не соответствующую её же собственному результату. Ну вот, собственно, и всё. Изгнали творчество, поставили станки и начали клепать предсказуемое качество. Азы менеджмента, да. У такого подхода, разумеется, есть ограничения: например, если надо сделать одну презу, то такая сложность — это перебор. Но для повторяющихся регулярных задач можно делать предсказуемый результат одним простым приёмом, безо всяких шаманских промт-заклинаний.

Я построил систему с 16 агентами, и Claude меня заблокировал Когда у меня появились 5–6 AI-агентов, я был в диком восторге. Они быстро работали над проектом и хотелось увеличить темп и решать больше задач. Через 3-5 дней я очень устал. Я собирал карту рынка образования и постоянно переключался между вкладками в Claude. Один агент ждал, пока я проверю карточки людей, другой ждал, пока я прочитаю текст, а третий ждал ответа на вопрос по разработке. Чем больше задач я запускал, тем больше решений возвращалось ко мне. Я сам стал бутылочным горлышком этой команды. Первым решением было создать координатора и я поручил ему самому раздавать задачи и согласовывать работу остальных. Потом появились команды по направлениям, и пришлось налаживать работу между ними. А ещё решить, чем агенты займутся ночью, когда я перестану отвечать. На 20 октября в проекте 16 агентских ролей и 1 116 публичных страниц. Нейросети, API и инфраструктура обходятся мне примерно в $200–400 в месяц. На постановку задач, ответы и проверку сейчас уходит около 1 часа в день. В статье рассказал, как всё это собирал и что сделал после блокировки Claude. Приложил схему работы и плейбук. В нём описано, кто за что отвечает, кому передаёт результат и с какими решениями приходит к владельцу проекта. Можно взять за основу для своей команды. Прочитать статью

Выборы в Израиле через неделю, а у меня нет фаворита. У вас есть? Погодите мне советовать, дочитайте. Есть такой древний анекдот. Как определить, что политик врет? Он открывает рот и у него шевелятся губы. Слова стоят ноль. Как бы ни звали политика, что бы он ни сказал, для меня они просто шум. Что остается для составления своего мнения? Поступки. Какие поступки у партий? Законы, за которые они голосуют, и бюджет, который они распределяют. Деньги, в отличие от слов, конечны, и поэтому доставшееся одному не досталось другому. Ещё есть разница, в оппозиции ли партия или у руля: она голосует «назло» или из принципа. Будет ли она последовательна в своей позиции или будет болтаться в угоду коалиционным соглашениям. В результате этих размышлений я придумал систему, наглядно показывающую, как можно судить о политике по делам его. Что я хотел получить в конце: выбор умом, а не сердцем. Для этого нейросеть получила задание скачать все законы с 2015 года, исследовать применяемые в мире методики оценки и разобрать нормативные акты по 4 осям. Каждый документ анализировался — добавляет ли он или уменьшает: а) независимость ветвей власти, б) экономические свободы, в) проникновение религии в государство, г) полномочия силовых структур. Почему эти четыре? Так устроены мои личные приоритеты. Проект и его код выложены на GitHub, можно задавать любые свои оси и оценивать по ним. Получилась очень наглядная картинка: я смог увидеть, насколько каждая партия последовательна в своих взглядах и к какому полюсу тяготеет за последние 10 лет. Как пользоваться сайтом: есть сводная таблица, она отражает позицию партий по 4 осям только за последнюю каденцию. Клик по каждой партии показывает её позицию в динамике по всем ключевым вопросам с 2015 по 2026 год. Чтобы получить мало-мальски достоверную картинку, пришлось решать множество нетривиальных задач. Например, состав фракций непостоянный, партии сливаются и делятся. Или один и тот же закон может и усиливать, и ослаблять контроль за действиями полиции. Но не всё из задуманного смог сделать. Не успел разобраться с бюджетом. Замысел был попробовать найти зазор между голосом за закон и бюджетом: голосовали за закон — а денег не дали. Сопоставить обязательство из коалиционного соглашения со строкой бюджета я не осилил. Например, обещание «поддержка ешив» ложится на несколько строк, и как их правильно разделить, я пока не знаю. Выводов из полученных результатов у меня нет. Во-первых, у всех свои ценности. Кому-то более религиозное государство плюс, кому-то минус. Одним ближе социализм, другим — экономические свободы. Во-вторых, как я и говорил в начале, слова в политике ничего не стоят. А мои выводы — это тоже слова. Но лично у меня теперь появился фаворит, выбранный умом, а не сердцем.

Мы запустили новый сайт Scaling Club. На нём две вещи, которые давно не помещались в канал. Карта рынка образования, в ней уже 571 компания и 300 человек, которые их строят. И журнал, где много статей, которых здесь не было. Вот десять из них. Стратегия компании. Как Skillbox в 2016 году выжил, оставив одно направление из трёх. Кто в компании пишет стратегию и как мы обновляем её каждый год. Масштабирование бизнеса. Пять моделей роста, которые я прошёл на тринадцати заходах. География, новое направление, франшиза, вертикальная интеграция и рост через людей, и цена каждой. Независимый директор. С какой выручки он нужен компании и почему до миллиарда обычно хватает консультантов и консультативного совета. Финансовый директор. Виталий Устименко 15 лет работает финансовым директором. Одна версия цифр, деньги отдельно от прибыли, финмодель на 5–7 драйверов и дивиденды по правилу. Управленческая отчётность. Три базовых отчёта, норма по сроку закрытия месяца и порог, до которого хватает экселя. Субсидиарная ответственность. Насколько велик риск на самом деле. Статистика Федресурса за 2025 год и шесть направлений ревизии, с которых начинает новый директор. Конфликт в команде. Руководители спорят за бюджет, за проекты роста и за причины невыполнения планов. Почему это доходит до владельца и что построить, чтобы решалось без него. Регламенты. Какие нужны на каком масштабе, образец документа, как внедрять и пять причин, почему их не соблюдают. Бизнес без владельца. Можно ли такой построить. Стратегию пишет и выполняет команда, с владельцем остаётся видение. Четыре опоры и пятое условие, про которое обычно забывают. Рынок образования в России. 8 трлн рублей, и 85% из них бюджетные деньги. Сколько платят семьи и работодатели и куда эти деньги идут. Остальные в журнале.

Telegram doesn't show this post on the web. Open it in Telegram to see it.

Telegram doesn't show this post on the web. Open it in Telegram to see it.

Студент-архитектор без бизнес-опыта случайно попал в фитнес. Так консультация по инфобизнесу изменила его путь. Потом он год кодил ИИ-платформу вместо развития бизнеса. А сейчас привычка "экономить на всём с первого дня бизнеса" мешает ему нанимать сильных людей. Смотрите наш новый онлайн-разбор на ютубе.

В своём бизнесе мы привыкаем не только к тому, как всё устроено, но и к объяснениям, почему иначе не получается. Изнутри они кажутся убедительными. А потом слушаешь другого предпринимателя, замечаешь противоречие в его истории и вдруг узнаёшь в нём себя. Разбор чужого бизнеса становится способом посмотреть со стороны на свой. Не копировать чужие решения, а заметить то, что давно выпало из внимания: где ты принимаешь предположение за факт, какую проблему подменяешь более удобной и какое решение откладываешь. На наших открытых разборах по методологии мастермайнда этот путь можно пройти вместе с участником. Увидеть, какие вопросы помогают добраться от первоначального запроса до настоящего ограничения, и задать их себе. 6 месяцев назад на такой разбор пришёл Дмитрий Романов, основатель онлайн-школы математики для детей YES.Matematika. Бизнес работал без постоянного участия владельца, команда была выстроена, клиенты оставались на годы. Дмитрий хотел найти вектор роста и ускориться. Но в разговоре обнаружилось другое. Дмитрий профессионально строил продажи для других компаний, а в своей действовал иначе. За этим стояли страх создать ожидания и образ «правильного бизнеса», который начал подменять сам бизнес. Прошло полгода после открытого разбора Дмитрия Романова. А что поменялось? Смог ли предприниматель поменять себя и бизнес? А дало ли это результат? Что происходит, когда заканчивается магия слов и начинается проза жизни? Смотрите второй публичный разбор в прямом эфире 1 октября, в четверг, в 17:00 мск. Используйте возможность через его историю по-новому взглянуть и на свой бизнес. Ссылка на эфир придет сюда в четверг. P.S. Приглашайте тех, кому это также может быть полезно — эфир открытый для всех!

Когда мы в Skillbox впервые посмотрели на рынок образования целиком, я испытал шок. Весь рынок образования в России это 8 трлн рублей, а тот сегмент, который мы считали своим, занимает в них пару процентов. Я до сих пор помню три числа с того разбора. ДПО около ста миллиардов, СПО триста, вузы больше триллиона. Неприятная часть этого открытия в том, что открывали мы его для себя. Люди, которые строят частные вузы и колледжи, работали там задолго до нас. Вадим Лобов основал «Синергию» в 2001 году. Алексей Забелин руководит МФЮА с 1995-го. Лев Сурат возглавляет Московский институт психоанализа с 2011 года. Пока мы во взрослом ДПО считали себя рынком, у них уже были выстроенные приёмные кампании и аккредитации. Мы собрали карту рынка образования целиком. Двадцать источников, у каждой цифры стоит год и ссылка, а где считали сами, так и написано. Школа вдвое больше высшего образования по деньгам. Частных денег в ней вчетверо меньше, 147 миллиардов против 586. Размер сегмента не говорит ничего, пока не посмотришь, чьи в нём деньги. https://scalingclub.ru/journal/rynok-obrazovaniya-v-rossii/

Telegram doesn't show this post on the web. Open it in Telegram to see it.

— А зачем тебе, Саша, деньги? — спросил вчера чудесный тёзка в комменте к посту про прибыль. Я ответил, что деньги мне позволяют делать более масштабные ошибки без риска для личной безопасности. А ошибки нужны, чтобы научиться делать более крутые штуки. Утром я понял, что фраза слишком гладкая и правильная, чтобы быть правдой, и решил её развернуть. Масштаб моей цели зависит от горизонта планирования. Чем больше цель, чем дольше к ней идти, тем на более долгий срок я могу позволить себе строить план. Горизонт планирования связан с количеством ресурсов, которыми я могу распорядиться. Не обязательно личных: это общий объем и качество доступных мне денег, людей, технологий и т. д. — которые у меня есть или которые я могу привлечь. Если я сейчас возьму билеты на Новый год 2030-го, то это значит, что я понимаю, как сменеджерить свою жизнь так, чтобы это исполнить. Количество ресурсов, в свою очередь, зависит от качества принятых мною решений. Удачный продукт — больше денег, неудачный — меньше. Прошел вовремя чекап — полмиллиона сэкономил потом на лечении. Выучил язык в мирное время — больше открытых рынков. Правильное принятие решений — не благодать, падающая с неба, а функция от количества ошибок, которые я отрефлексировал. То есть от количества экспериментов, которые я сделал, если слово «ошибка» вам кажется негативным. 20 ли я рекламных креативов запустил или 200 — где будет больше опыта? Если я думал, почему именно реклама не «полетела», то чем больше экспериментов, тем точнее мои предсказательные функции. В каком случае я могу больше позволить себе экспериментов? Когда у меня есть больше ресурсов. Тут важно не путать ресурсы вообще и ресурсы на ошибку. У нанятого менеджера ресурсов могут быть миллиарды, только цена ошибки — должность или свобода. Поэтому важно иметь ресурсы на то, что можно не бояться потратить, не ухудшая безопасность. Банальность, да: чтобы делать ошибки, надо их не бояться делать. Но для этого не обязательно идти в терапию. Иногда достаточно сделать ошибку безболезненной. Получить бюджет на ошибки. Иными словами, если у меня в кармане 1000 евро, ошибиться на десятку не страшно. Если миллион — не страшно ошибиться на тысячу. Это, кстати, и есть точка входа: если бюджет на ошибку маленький — уменьшить ставку до безболезненной. Итак, круг замкнулся. Бюджет на ошибку → горизонт планирования → толерантность к ошибкам → эксперименты → информация и точность предсказаний → лучшие решения → больше ресурсов и прибыли → снова по кругу. Вот зачем на каждом этапе мне нужна прибыль — она источник бюджета на ошибки. И мне выгодно, чтобы этот бюджет увеличивался. Чтобы было не страшно ошибаться и стремиться всё время к большему.

Telegram doesn't show this post on the web. Open it in Telegram to see it.