На работе у всех нас есть проекты, которые мы боимся. Но у нас также есть проекты, которые нам нравятся, и на которые мы хотели бы потратить больше времени. Независимо от того, нравится ли нам проект или нет, проекты обычно имеют довольно длительные временные горизонты. И они существуют не сами по себе (хотя иногда у нас возникает неприятное впечатление, что действительно существуют). Скорее, проекты — это организованные усилия, которые приносят нас — или нашу компанию — к выбранной цели.

В мире машинного обучения такая цель может принимать различные формы. Это может быть доставка модели клиенту. Это может означать написание статьи. Это также может означать настройку конвейера MLOps. В любом случае, это требует нашего внимания с течением времени. И в основном эти проекты требуют поддержки других.

Да, поддержки. Не в том смысле, что другие должны активно продвигать проект вперед (что очень приветствуется!). Скорее, в том смысле, что другие должны предоставить то или другое, чтобы помочь вам продвинуться. Иногда это может быть что-то маленькое, например одобрение на использование определенного вычислительного ресурса. В других случаях это может быть больше, например одобрение на закупку столь необходимого программного обеспечения.

Довольно редко проекты идут гладко, с ветром, всегда дующим в правильном направлении. Напротив, вам нужно получить это, сделать то и затем проверить еще одно — и каждое из этих действий может стать препятствием.

Что я здесь выучил, так это то, что проактивность может предотвратить многие препятствия с самого начала. Таким образом, развитие проактивности — это навык, который выходит за рамки проектов машинного обучения. Я думаю, что это тесно связано с агентностью: способностью целенаправленно направлять свои действия и самостоятельно искать решения.

В работе с проектами машинного обучения проактивность может принимать различные формы: запрос одобрений заранее, создание планов резервных вариантов, готовность к альтернативам или выделение большего времени заранее для создания буфера.

Блокирование времени для завершения проектов

Только что заявив, что проактивность может предотвратить препятствия, я теперь переношу внимание на следующий извлеченный урок: затем, чтобы что-то сделать, вам снова нужно быть проактивным — и зарезервировать время для этого.

Это звучит очевидно, поскольку большинство важных вещей становятся очевидными, как только вы их прочитаете. Однако тот факт, что что-то очевидно, не означает, что это можно сделать очевидным способом.

Давайте посмотрим на день типичного практика машинного обучения. Для наших целей не имеет значения, работают ли они в области исследований, инженерии или администрирования. Единственное, что меняется между этими ролями, — это проекты, над которыми работает человек.

Но вот в чем загвоздка: это редко один проект. Чаще это проектЫ.

Наш практик машинного обучения, вероятно, имеет более одного проекта. Есть основной проект (написание конвейера MLOps, подготовка статьи, обновление вычислительного кластера). И затем — как может подтвердить любой аспирант — есть другие («побочные») проекты: представление результатов, проведение лекций, повседневное администрирование. Все это требует внимания и времени. И здесь мы возвращаемся к основному проекту: время, потраченное на другие проекты, недоступно для основного проекта.

Итак, как можно потратить больше времени на основной проект (в идеале без ущерба для других проектов)? Оказывается, ответ довольно прост: заблокируйте время в своем календаре.

Любой свободный слот в вашем календаре может пригласить других людей, ну, пригласить вас на встречу. Вместо этого, просто блокируя части вашего календаря, вы можете выделить достаточно времени на основной проект. Затем оставшееся время все еще доступно для других проектов.

По сути, в 90% случаев это сводится к приоритизации: приоритет основному проекту. В оставшихся 10% критические ситуации могут нарушать правило.

Планирование, планирование и сохранение плана в плане

Оглядываясь на месяц — и на два предыдущих извлеченных урока — я думаю, что все это требует всеобъемлющего урока: планирования. И: сохранения плана в плане.

В нашем быстро меняющемся мире всегда есть что-то новое. Хотите пример? Записная книжка, с которой я пишу эти строки, датируется 2020 годом. С тех пор появилось пять новых ее версий.

Или: вы еще помните GPT-3? Ну, теперь мы находимся на GPT-5.4 (и ChatGPT стал мультимодальным).

Или, если нужны еще какие-либо аргументы: новости. День за днем есть что-то новое. Все это говорит о том, что если вы что-то планируете, легко отложить план в сторону и сделать вместо этого что-то другое.

Это было бы нормально — но быть хорошим в чем-то требует, чтобы мы снова и снова тратили время на это. И это, по сути, означает проактивность, блокирование времени и… планирование. Будь то буквально, написав план, или полусознательно в своей голове.

Для проектов машинного обучения, которые мы здесь обсуждали, без планирования ничего не было бы сделано. Ни статьи. Ни нового оборудования. Ни конвейера.

Если вы планируете достаточно хорошо — но не слишком точно — тогда вы сможете что-то сделать. Но только если вы позволяете плану оставаться планом, неотвлекаемый новейшими новостями.