Вдогонку :)

Через 10 дней начнется программа для профессионалов, фаундеров и руководителей, которые хотят перестроить свою компанию/работу вокруг ИИ-агентов. Она для тех, кто управляет бизнесом, продуктом или процессом и готов перепроектировать его под новую реальность.

Я собрал лучшую в мире (и не только на русском!) команду спикеров и ведущих воркшопов. Большинство — фаундеры (суммарно сотни миллионов $ ARR) или лидеры ИИ в крупных организациях на 10-ки тысяч человек.

Вот про что мы поговорим и сделаем руками:
- почему модели улучшаются предсказуемо и быстро
- почему агент это и не софт и не сотрудник
- 6 слоев архитектуры ИИ-нативной компании
- контекстная инженерия как дисциплина, которая отделяет работающие системы от нерабочих
- безопасность и управление данными и доступом
- архитектура и дизайн ИИ-нейтив орг структуры
- навыки и скиллы как кодифицированные сотрудники и процессы
- экономика намерений — агенты уже покупают, и ваш продукт либо виден для них, либо не существует
- agent-to-agent коммуникация внутри и снаружи организации
- аудит процессов и карта инициатив ИИ-трансформации
- выбор решений, что строить, а что закупать.

Но самое крутое — это, конечно, воркшопы. Все спикеры - фаундеры (>$100М совокупно) или лидеры компаний с тысячами сотрудников:

- Поваляев Александр — настройка персональной AI операционной системы и переход к командной
- Дима Ханарин (ex McKinsey) — фреймворк AI-трансформации компании до конца года
- Алексей Амётов (founder LookAtMe, The Village)— AI-контент для бизнеса без slop: pipeline и верификация
- Виталий Клебан (cyber•Fund) — построение агентов, которые улучшаются автономно
- Валерий Ковальский (head of AI redmadrobot) — live-сборка приложения из бизнес-задачи (кейс большого ритейлера)
- Даниил Кравцов (founder Improvado) — граф знаний и data pipeline с AI-агентами для enterprise
- Витя Тарнавский (глава ИИ в Т-Банк) — внедрение собственных LLM в корпорации
- Байрам Аннаков (founder Onsa) — автоматизация inbound/outbound продаж на AI-агентах
- Рома Бузько (founder Skala) — AI в юридических процессах: compliance, контракты, регулирование
- Сева Устинов (founder Plurio) — трансформация команды в AI-first + продукт-агент

Начало через 10 дней, регистрация тут.

Cowork добавил себе функцию для любого чата "turn into skill".

То, что я вижу сейчас в своей работе и в успешных компаниях -- это постепенное смещение от "ручной " работы (письма, документы, анализ) к более управленческой. Навыки управления людьми здесь полезны, но недостаточны, ибо ваша задача создавать и постоянно тьюнить процесс.

Ровно как программирование от написания кода пришло к написанию планов и оркестрации агентов, так же и бизнес-функции приходят к планированию целей, постановки чёткого видения, ревью результата и ежечасного улучшения процесса (skill[.]md).

Самый простой лайфхак: вместо любой задачи, которую вы бы раньше делали руками, сделайте себе SKILL. Вы запустите первую версию скила и получите результат на уровне junior - mid сотрудника. Дальше, ваша задача это улучшать процесс, пока он, как минимум, не достигнет вас в качестве (при этом, вероятнее всего, экономия 100-1000х во времени и деньгах).

Конечно, это не ограничится только лишь одним фацлом с инструкциями. Со временем, это превратится в сложный процесс со скриптами, примерами, методами проверки и валидации, policies, сложной древовидной системой принятия решений и взяимосвязями с сотнями разных источников данных и стейкхолдеров внутри и снаружи организации. Но это первый шаг, который можно сделать сегодня.

Пока я пишу у меня возникает ощущение, что я говорю какую-то примитивную вещь, которая самоочевидна каждому. Но в реальности, пообщавшись с сотнями людей из разных областей бизнеса от инвестиций до маркетинга, лигала, финансов и продукта, я вижу что даже в топовых компаниях до сих пор большинство людей вместо системной цели заменить себя на skill, продолжают делать все руками со вставками хаотичного промтинга чат-ботов.

Я уверен, что люди эти не глупые и очень талантливые, но смена привычки, особенно наработанной десятилетиями, требует волевого усилия и внешнего толчка. Я так же уверен, что нет такой офисной работы или профессии или компании, которую не затронет этот сдвиг (от ручной работы - в управление скилами и агентами), но быть раньше конкурентов даст вам много бонусов и плюшек. По этим двум причинам мы и делаем программу (текущий поток почти sold out, но я думаю о том как (а) сделать еще и (б) поделиться некоторыми материалами публично)

Все факты говорят о том, что мы живем последние месяцы в мире, где вычисления не являются основным дефицитом. Last months in the compute un-constraint world.

ASML, TSMC, Samsung под завязку, заказы на газовые турбины у всех производителей до 2030, инвестиций в датацентры в 2026 больше, чем за 30 лет вместе взятые до этого.

Наслаждайтесь последними деньками, когда ты можешь гонять SotA модель, потому что «я что дурак тупую модель запускать».

Для тех, кто сразу начнет в комментариях: да, безусловно, будущие модели будут более param efficient и требовать меньше (активной) памяти/вычислений. Но речь об алгоритмах, а о дефиците. Когда за вашу GPU бидит Пентагон и Citadel, вам придется признать свою нищету, даже если у вас пару ярдов публичного маркеткапа.

О скорости роста

В pre-seed: скорость роста компании равна скорости персонального роста фаундера.

На масштабе: скорость роста компании равна скорости, с которой фаундер заменяет себя системами.

А преимущество для AI-native компаний не только в умении организовывать людей, а в умении выстраивать автономные системы. Там где ты бы 5 лет строил организацию из 1,000 сотрудников, ты можешь создать систему из 50 человек и 1,000,000 агентов.

Почему ИИ это хайп и шляпа

Выручка Anthropic выросла с $1B до $19 за 14 месяцев (предыдущий рекорд Zoom: с $0.3B до $2.6B за ~12 мес в COVID)

OpenAI поднял $110B в прошлом месяце (предыдущий рекорд Saudi Aramco IPO = $29.4B в 2019, а тут даже не IPO)

NVIDIA инвестировали $30B в OAI + $10B в Anthropic (весь рынок VC в Европе = $30B)

CapEx MSFT, META, GOOG, ORCL уже составил ~$690B в 2026 (тратят за один год больше, чем 2 лунных программы, которая длилась 11 лет, в сегодняшних долларах)

Глобальные траты на ИИ $2.5 трлн в 2026 (примерно равно ВВП Франции)

Claude Code за год вырос до $2.5B run-rate (примерно равно всему рынку IDE-инструментов до AI)

Вчера на GTC Jensen показал, что у NVIDIA $1T спроса на вычисления в след году ($620B система хайвеев в США)

так что пузырь, расходитесь, срочно

AI-native это компания в которой процессы становятся продуктом

почему? давайте поймем, что такое компания?
компания — это система процессов, которые превращают инпут (деньги, данные, люди, запросы) в ценность для клиентов. всё остальное (оргструктура, культура, инструменты) — лишь поддержка процессов.

что случилось?
AI меняет природу процессов. до AI процессы были fuzzy (человеческие, документированные в Notion/Google Docs) — их нельзя автоматически тестировать, измерять в реальном времени или version’ить. с AI процессы становятся исполняемыми артефактами (agent graphs, workflows, prompts + tools, harnesses, trace analysis, self-improvement).

процесс становится продуктом:
- у каждого процесса есть evals, сначала тесты а потом реализация. у вас есть юнит и интеграционные тесты для платежки в бухгалтерии и для печати буклета на выставку, eval становится живым спеком, который улучшается каждый день, но не исчезает с исчезновением человека
- у каждого процесса есть продуктовые метрики: вы меряете ROI работы HR и Ops, NPS, cost-per-outcome, human intervention rate - это делает организацию из вайб-балагана кибернетической системой
- у процесса есть версионность: вы делаете A/B тест любого изменения, можете откатить, видите diff
- у процесса есть product owner с понятным беклогом, роадмапом, метриками, а не абстракттные "ops-типы" без цели и смысла
- у процесса есть data flywheel (!!!) — он меняется не потому что "начальник решил" или "у Васи вдохновление прошибло", а за счет автоматизированного сбора и постоянного анализа данных. каждый договор делает юридический отдел эффективнее.

AI-native компания это эволюционирующая операционная система для менеджмента, а не набор эмоций людей. это граф взаимосвязанных версионированных агентских процессов., который масштабируется, улучшается со скоростью софта. ров (moat) AI-native компании это не модели, а проприетарный флайвил данных/метрик/эвалов и графов процессов.

именно про это наша AI-native программа. к сожалению, на текущий поток места закончились, но не беспокойтесь - мы сейчас в самом начале пути.

За последнюю неделю феномен клешни ушел в массы.

На GTC Дженсен (с клешнями вместо рук) представил NemoClaw — open source продукт от NVIDIA, который по сути является безопасной и (хоть немного) ориентированной на использование в суровом Энтерпрайзе версию openclaw.

А вчера Anthropic добавили каналы и управление с телефона в Claude code. Например, вы можете управлять любыми задачами агента через телеграм или дискорд.

У каждого человека на планете будут агенты, а во многих компаниях их будут миллионы.

Новая реальность для любой компании (или фрилансера) в мире: вы можете почти за бесплатно нанять бесконечное количество слегка аутичных но крайне исполнительных, умных и трудоспособных стажёров.

Чтобы преуспеть (или не умереть как бизнес) вам нужно ответить на вопрос какие приносящие ценность активности вы можете им дать?

Только 21% всех офисных сотрудников в мире могут сказать, что они активно вовлечены и перформят на своей работе.

Когда мы говорим об AI-native процессах и компаниях, речь не о том, чтобы начать использовать агентов/LLM/ИИ к месту и не к месту.

Речь о том, что мировая экономика теряет ~$40 триллионов в год на работе, которая делается без вовлечения, ответственности и результата.

Ваша задача — перестроить процесс и организационную структуру вокруг агентов, которые могут работать надежно, дешево, круглосуточно и без устали. Если вы это не сделаете, то сделает ваш конкурент и компания умрёт. Если вы это сделаете раньше других, то у вас появляется возможность вырасти кратно.

Чувствую, что придется повторить: AI-native это не технологии, продукты или навыки — это про дизайн организации, систему менеджмента, фокус и перестройку большинства процессов в работе. Больно, сложно, страшно, но неизбежно.

* Вчера началась лаборатория для тех, кто хочет строить AI-native организации, процессы или свою работу. Я воодушевлен: 12 топовых спикеров (все фаундеры успешных компаний) и 13 кураторов-практиков и больше 30 эвентов за 3 недели.

Если вам не хватило места: Будут еще потоки, на которых детально будут рассказывать о том как именно это делается на практике в компаниях и собственной работе.

AI-native компания — это

- самоулучшающаяся (Godel-Darwin, Гёдель = формальная само-модификация / Дарвин = случайные мутации и закрепление успешных)
- самокорректирующаяся (кибернетическая)

машина

Тем временем, стартап в который ты проинвестировал:

- Февраль: написал фаундеру как дела
- Март: фаундер ответил что новостей нет

Сегодня рассказывал о том как должна работать ИИ-нейтив компания внутри, и, честно говоря, я знаю примерно четырех людей (из нескольких сотен, с кем я обсуждал эту тему), кто, как мне кажется, действительно здраво осознаёт количество и сложность этого процесса транформации. По неведомой мне причине, люди рьяно и отчаянно уверены, кто ИИ для бизнеса это про то чтобы купить пачку лицензий на GPT/Deepseek и прочий DickPic.

Редизайн каждого цифрового или "офисного" бизнес-процесса в организации это задача, выполнимая только если она становится приоритетом номер 1 в компании, и для большинства поднятие этого в списке приоритетов с 31 до 1 места займет годы, и за это время они рискуют сдать позиции конкурентам, которые чуть глубже вдуплили что происходит.

Но дело даже не в процессах, ибо прежде вы можете подойти к процессам вам нужно перестроить инфраструктуру систем записи и хранения данных, политик, доступа, даже бюджетирования (ибо заплатить агенту это ближе к зарплате, чем к подписке на софт).

В среднесрочной перспективе это значит, что для подавляющего большинства офисных работников роли придут к 4 компонентам:

1. Архитектура процесса: дизайн воркфлоу и процесса как продукта, итерации, улучшение, измерение
2. Отношения с другими людьми (по очевидным причинам)
3. Валидация/проверка результата от ИИ (по крайней мере, первые месяцы-годы
4. Ответственность, ибо если агент накосячил, то платить штраф или садиться в тюрьму вам

крупнейшие финтехи мира строят свои продукты для агентов, потому что финансисты и бухгалтера ныне — это клешни и слопусы

это cli для агентов, включает в себя набор скилов типа проверка комплаенса чеков, оплата агентами, апрувал платежей, разбивка платежей по кодам, дешборды по финансам

Судя по последним сливам, Антропик вот-вот зарелизит Капибару — новую модель, которая значительно мощнее Опуса по возможностям. Мол, это качественный скачок по сравнению со всеми прошлыми релизами.

Готовьтесь переходить на план за $2,000/мес.

Вы могли заметить, что я иногда пишу об AI-native компаниях (неужто?)

Так получилось, что вокруг собралось несколько десятков организаций и компаний от 10 до почти тысячи человек размером, которые активно и глубоко в этом процессе. Почти всем из них нужны сильные инженеры для разработки, внедрения, тестирования и поддержки LLM/агентских систем.

Пришла идея попробовать сметчить людей с компаниями - если вы или ваши друзья открыты к интересным ролям - заполняйте анкету и мой агент поможет! Если вам интересно поработать над интересными проектами с хорошим финансированием, абмициозными задачами.

Кого ищут: full-stack и backend инженеры, infra/deployment, ML-инженеры — те, кто уже работал с LLM в продакшене, деплоил агентов и модели, строил мультиагентные пайплайны и инференс.

https://forms.gle/JqP2cBfNzontdbTp9 (критически важно: это НЕ ДЛЯ команд или студий, форма только для индивидуальных контрибьюторов / разработчиков)