На выходных с подружкой обсуждали компании, которые мы знаем сто лет… — Дашич, беги🚀 — TG.ME

На выходных с подружкой обсуждали компании, которые мы знаем сто лет, у которых уже давно сложились и бизнес, и репутация, и которые за последние несколько лет умудрились так сильно измениться, что на них буквально начинаешь смотреть заново.

Причём мы довольно быстро вспомнили сразу несколько таких примеров, и я в какой-то момент сформулировала, что это даже не просто ребрендинг или хороший новый продукт. Это какой-то прыжок и рывок: когда большая компания, от которой вроде уже не ждёшь резких движений, вдруг становится заметно современнее, технологичнее и вообще начинает ощущаться совсем иначе.
Мы много про что говорили - и российское, и зарубежное, и конечно, не могли не обсудить VK.

Мне кажется, ещё несколько лет назад у многих из нас VK в голове был довольно конкретным набором продуктов со своей длинной историей. А сейчас я всё чаще ловлю себя на том, насколько огромная технологическая машина за этим стоит и сколько там всего поменялось под капотом.

И тут в дороге домой мне попался подкаст с Сергеем Ляджиным, CTO VK, как раз про то, что должно произойти внутри огромной компании, чтобы снаружи мы в какой-то момент сказали: ого, они вообще стали другими.

Потому что VK за последние годы собирала общий технологический фундамент: единое облако, платформу данных, сквозную платформу разработки, общие стандарты и инженерные практики. То есть всё то, что мы снаружи вообще не видим, но благодаря чему десятки больших продуктов не должны каждый раз изобретать собственный велосипед, а продуктовые обновления поставляться быстрее.

Причём сам принцип мне кажется очень здравым: не «с понедельника у нас теперь единый стандарт и всем выполнять», а конкретная проблема → пилот → проверили, действительно ли стало лучше → если да, понесли дальше → масштабировали на все продукты.

С AI, кстати, примерно так же. Не «срочно прикрутить нейросеть ко всему, потому что уже 2026», а сначала разобраться с контекстом: архитектурой, ограничениями продукта, процессами команды. Потом попробовать AI на конкретной работе: оценке задач, написании кода, code review. И только то, что реально работает, масштабировать дальше.

И мне кажется, это довольно хороший ответ на вопрос, как большие компании вообще умудряются делать тот самый прыжок и рывок.
Смотреть подкаст по ссылке
🤣11❤9💊3🔥2🦄1
August 27, 2026 7.2K 5 6