Сильная экспертиза часто проигрывает средней 🫢

Однажды выбирали маркетолога в ChatPlace. На финал дошли двое. Оба с классным senior опытом:

Первый - Не такой яркий на питче. Закапывается в аналитике и данные до упора. Глубокий, как колодец. Второй - Смыслы формулирует так, что сразу хочется записывать. В опыте несколько проектов на разные рынки и аудиторию.

Мы взяли второго. Не потому, что первый был хуже. Он был объективно сильнее в маркетинге. Но в стартапе, где мы каждый месяц меняем приоритеты, “глубокий колодец” - это риск. Он решает одну задачу гениально, а потом сидит и ждёт такую же, но их нет. У нас всё время что-то новое, смежное и непонятное.

Есть классификация: → I-shaped специалист - глубокая экспертиза в одном. → T-shaped - одна глубокая + несколько смежных. → M-shaped - несколько глубоких сразу.

Все носятся с M-shaped как с идеалом. Но по факту в AI-стартапах побеждают T-shaped. Потому что глубина в одном - это якорь, который не даёт тебя унести в «я немного умею всё и ничего толком». А смежные навыки - это то, что позволяет не вставать в ступор каждый раз, когда задача выходит за рамки твоего JD.

I-shaped отлично работают в больших компаниях, где процессы устаканены, а задачи нарезаны тонкими ломтиками. Но в стартапе их глубина уже наша проблема - мы не умеем её загрузить на 100%.

Поэтому когда меня спрашивают: что качать в 2026? Я отвечаю: выбери что-то одно, в чём ты правда хорош, и прокачай два смежных навыка рядом. Этого хватит, чтобы тебя хотели везде. (Например, я уже сейчас смотрю на навык вайбкодинга как смежный к позиции кандидата - и это большое преимущество)