Channel
@agilecompany
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
339subscribers
+1 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001152007666 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @agilecompany |
| Created | Between 1 March 2018 and 31 July 2021— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 14 August 2026 |
| On Telegram | t.me/agilecompany |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Aug 2026, 00:18 | 339 | +1 |
| 6 Aug 2026, 21:33 | 338 | no change |
| 6 Aug 2026, 03:41 | 338 | first reading |
20 posts held, back to 1 April 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 6 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (1 April 2026 – 6 August 2026) |
| Views total | 375 |
| Reactions total | 38 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 6 Aug 2026, 21:33 UTC |
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
141 reactions across 20 posts, in 9 distinct kinds. The most used accounts for 33.3% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 🔥 | 47 | 33.3% | |
| 👍 | 41 | 29.1% | |
| ❤ | 39 | 27.7% | |
| 👏 | 7 | 4.96% | |
| 🥰 | 3 | 2.13% | |
| ⚡ | 1 | 0.709% | |
| 🆒 | 1 | 0.709% | |
| 💯 | 1 | 0.709% | |
| 🤝 | 1 | 0.709% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 20 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 141reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 1 April 2026 to 6 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Компания «Ионов и Партнёры» получила официальный статус AI-Native Partner от Scaled Agile, Inc. Алексей Ионов аккредитован как официальный AI-Native Trainer. Это логичное продолжение нашей многолетней работы с крупномасштабными трансформациями и развитием SAFe в России и СНГ. Мы расширяем экспертизу на AI-Native: помогаем организациям перейти от отдельных AI-пилотов к системной модели управления, в которой AI-инициа…
🔥4❤3👍2👏2🥰1
PI Outcome Planning – обновлённое мероприятие ART в AI-Native SAFe Друзья, добрый день! На связи Алексей Ионов. Вопрос: Когда заранее согласованный объём работ перестаёт быть хорошим планом? ИИ помогает командам быстрее проверять гипотезы, создавать прототипы и отбрасывать неудачные решения. В таких условиях детальный план быстро устаревает – но потребность в согласованном направлении не исчезает, а, напротив, ста…
👍2🔥2❤1👏1
Приоритизация на масштабе: что делать, когда команд несколько Друзья, 10–11 сентября пройдёт конференция ProductSense. В этом году основная тема конференции – «Фундамент и эволюция: как меняется продуктовая работа». Я проведу мастер-класс «Приоритизация на масштабе: как выбирать, что делать следующим, когда команд несколько». Почему эта тема важна Пока продуктом занимается одна команда, приоритеты часто помещаются…
🔥4👍2❤1
Намерение, спецификации и контекст в AI-Native SAFe: как управлять разработкой продуктов с ИИ Друзья, добрый день. На связи Алексей Ионов. С ИИ у многих организаций возникает парадокс: команды начинают работать быстрее, артефактов становится больше, а управленческой ясности – меньше. Беклоги пополняются, спецификации генерируются, гипотезы проверяются быстрее. Но ключевой вопрос остаётся прежним: мы движемся к нуж…
👍2⚡1❤1👏1🔥1🥰1
AI-Native ART: как Agile Release Train меняется в эпоху ИИ Друзья, добрый день! На связи Алексей Ионов. Многие команды сегодня всё активнее используют ИИ: ускоряют аналитику, подготовку требований, прототипирование, саму разработку и проверку гипотез. Ускорение с помощью ИИ имеет обратную сторону: «небольшие» разрывы понимания между стратегией и реально выполняемой командами работой; «немного» неактуальные и «чуть…
👍3🔥2❤1
Инвестиционная стратегия портфеля в AI-Native SAFe: как связать результаты, бюджет и риски Добрый день! На связи Алексей Ионов. Один из самых дорогих управленческих разрывов – когда бюджет уже распределён, а связь между вложениями и бизнес-результатами всё ещё неясна. В нашем блоге вышел материал о том, как в AI-Native SAFe связать результаты портфеля, OKR, инвестиционные горизонты, бюджет, риски и ожидаемую отдач…
👍2🔥2❤1👏1
Как управлять продуктовой разработкой через клиентские и бизнес-результаты в AI-Native SAFe Друзья, добрый день. На связи Алексей Ионов. В нашем блоге вышла статья о том, как меняется управление продуктом в эпоху ИИ. Основная идея – в переходе от управления выходными результатами (outputs) к управлению ожидаемыми и фактическими результатами для клиентов и бизнеса (outcomes). Три ключевых сдвига: 1. От технически…
👍2🔥2❤1
Видео: элементы новой AI-Native SAFe Big Picture Коллеги, добрый день! На связи Алексей Ионов. Для тех, кому удобнее слушать и смотреть, я подготовил видео о новой операционной модели AI-Native SAFe. Это видео – не пересказ последней статьи, а её дополнение с анализом и комментариями по каждому отдельному изменению в новой AI-Native SAFe Big Picture, а также c информацией о дальнейших направлениях развития от Scale…
❤3👍1🔥1
AI-Native SAFe: как искусственный интеллект меняет систему создания ценности в организациях Добрый день! На связи Алексей Ионов. 16 июня Scaled Agile, Inc. представила новую AI-Native SAFe Big Picture. Это не просто очередное обновление большой картины SAFe. Скорее, это сигнал о том, что тема искусственного интеллекта окончательно переходит из зоны экспериментов в зону операционной модели организации. Сегодня мно…
❤3🔥3👍1🥰1
Гибкость, усиленная ИИ: что меняется в SAFe и Lean-Agile Друзья, добрый день! Это Алексей Ионов. Хочу обратить ваше внимание на материал, который, на мой взгляд, хорошо показывает направление развития Agile, SAFe и продуктовых организаций в условиях активного внедрения искусственного интеллекта. Речь не только о том, как ИИ меняет разработку программного обеспечения. Важнее другое: как меняется сама логика создани…
❤3🔥3👍1
ИИ в бизнесе: почему начинать нужно не с инструмента Добрый день! На связи Алексей Ионов. В разговорах о внедрении ИИ я временами замечаю одну управленческую ловушку: компании начинают с выбора инструмента, а не с анализа ожидаемого результата. При таком подходе ИИ не устранит проблему, а усилит существующую неэффективность – лишние согласования, ручные операции, разрывы в данных и отсутствие ответственности. С то…
👍3❤2🔥2
Все мероприятия Agile-команд – теперь в нашей «Базе знаний SAFe на русском» Мы собрали в Базе знаний материалы по всем ключевым мероприятиям Agile-команд. Теперь в одном месте можно быстро найти не только описание каждой встречи, но и понять, как проводить её эффективно, на какой результат ориентироваться и какую ценность она даёт команде и бизнесу. Эти материалы особенно полезны, если ваша задача – выстроить предс…
🔥4👍3❤2
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @agilecompany. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Citation-graph rank — 959,848 of 1,507,151entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Republished by
Channels on the register that have forwarded this channel's posts into their own feed.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 14 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Lean-Agile Компания” (@agilecompany), 339 subscribers as measured 14 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/agilecompany.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.