前 Consensys CMO：Эволюция корпоративных форм в эпоху ИИ

Автор: Lex Sokolin

Перевод: Jiahuan, ChainCatcher

В этой статье рассматривается, как ИИ меняет саму структуру организации. Компании переходят от амазонских “двухпиццовых команд” (команда примерно из 6–10 человек, сохраняющая гибкую организацию) к “AI-родным” небольшим группам из 3–5 человек с значительно повышенной производительностью.

Мы сравнили два пути:

Стратегия замещения ИИ Klarna закончилась неудачей. Численность сотрудников сократилась с 5500 до 3400, проблемы с качеством обслуживания в итоге вынудили компанию нанимать заново.

Coinbase и Ramp выбрали перестройку бизнеса вокруг усиления и оркестровки ИИ. Coinbase сократила 700 человек, одновременно переключившись на однопроектные команды и генерацию кода с помощью ИИ.

Ramp создала внутренний каркас управления ИИ (harness), которым ежедневно пользуются 99,5% сотрудников, охватывая более 350 бизнес-навыков.

Кроме того, мы проанализировали, почему такие компании, как Box и Plaid, были переоценены рынком как инфраструктура ИИ — ключевым фактором является их контроль над корпоративными данными с правами доступа, необходимыми для работы ИИ-агентов.

Третья эволюция организационных форм

Несколько месяцев назад мы обсуждали “Компании без людей (Zero Human Companies)” и кривую автономизации экономики на базе ИИ:

Хотя уже есть силы, продвигающие создание полностью автономных организаций без вмешательства человека, в настоящее время экономические субъекты всё ещё — мы люди.

Самая сложная задача сегодня — преобразовать существующие традиционные компании в ИИ-ориентированные структуры.

Это чрезвычайно масштабная возможность, настолько, что Anthropic объединяется с всей индустрией частных инвестиций для продвижения этого.

Помимо впечатляющих финансовых показателей, мы начинаем явно ощущать еще один аспект влияния ИИ: способы создания и организации компаний.

Само организационное строение — это технология.

Каскадная разработка (Waterfall) породила доминирующую в раннюю технологическую эпоху иерархическую модель со строгими слоями.

Затем отрасль перешла к использованию гибких методологий в lean-командах, а затем гибкость эволюционировала в “двухпиццовые команды”, придуманные Amazon. Именно эта операционная структура сформировала каждую современную финтех-компанию.

Но направление течения снова меняется.

Мартин Харрисон и Наташа Маниар из McKinsey в конце 2025 года дали следующий прогноз:

“Роль ИИ-родных команд по сути означает, что мы переходим от ‘двухпиццовой структуры’ к ‘однопиццовой’ — команд из 3–5 человек.”

Человек уходит, работа продолжается.

5 мая 2026 года Брайан Армстронг, сократив 700 человек, подкрепил этот тезис.

Что сделала Coinbase?

Coinbase сократила 14% из своих 4951 сотрудников.

Частично это связано с тем, что это всё ещё компания, чья деятельность и объем торгов тесно связаны с рынком — ожидаемый доход за первый квартал составил 1,7 миллиарда долларов (снижение на 26% в годовом выражении), а прибыль на акцию (EPS) рухнула на 86%.

Но особенно важно — как руководство планирует внедрение ИИ в современную финтех- и крипто-компанию, и какие ожидания у них по поводу производительности на человека в будущем.

Инженеры Coinbase теперь могут за несколько дней выпускать продукты, на разработку которых раньше уходили недели, и эта эффективность растет.

Армстронг перестраивает бизнес-линии, чтобы в иерархии CEO и COO оставалось не более пяти уровней.

Чистых “менеджеров” больше не будет — каждый лидер должен быть одновременно и личным исполнителем, и экспертом по современным инструментам, способным вести команду и лично участвовать в работе — “игрок и тренер”.

Межфункциональные “AI-родные команды” полностью заменяют традиционные. Coinbase даже тестирует внутри компании объединение инженерных, дизайнерских и продуктовых функций в одну команду из одного человека.

Крупная публичная компания с доходом 7 миллиардов долларов работает на однопроектных командах.

В сентябре 2025 года Армстронг заявил, что 40% кода Coinbase создается ИИ ежедневно, и планирует к октябрю увеличить этот показатель до 50%.

В подкасте Cheeky Pint сооснователя Stripe Джона Коллисона он признался, что уволил инженеров, которые в течение недели после получения корпоративных лицензий отказались использовать Cursor и GitHub Copilot:

“Некоторые просто не используют, поэтому их уволили.”

V1 — прямое замещение, но оно провалилось

Однако Coinbase не первая компания в финтехе, которая уволила сотрудников под предлогом ИИ.

Помните эксперимент Klarna в 2024 году по “снижению затрат с помощью ИИ”? Тогда казалось, что это предвещает взрывную производительность.

Но мы сразу поняли, что это скорее циклическое сокращение кредитных рисков, чем настоящее инновационное достижение.

Генеральный директор Себастьян Сиемятковски заявил, что AI-ассистент, основанный на OpenAI, за первый месяц обработал 2,3 миллиона диалогов, что составляет две трети всех клиентских чатов, и выполнил работу, равную 700 штатным сотрудникам службы поддержки.

• Численность сотрудников снизилась с 5500 до 3400 человек
• Ожидаемый прирост прибыли: 40 миллионов долларов
• Время решения клиентских проблем сократилось с 11 до 2 минут

Но всё рухнуло, когда столкнулись с реальностью.

Уровень удовлетворенности клиентов (CSAT) по сложным заявкам резко упал, повторные обращения выросли.

К маю 2025 года Сиемятковски признался Bloomberg, что компания “слишком быстро пошла”. Klarna начала нанимать заново, используя удаленную работу, привлекая студентов, родителей и работников из отдаленных регионов.

Австралийский федеральный банк за несколько дней остановил 45 проектов по голосовым роботам. Taco Bell убрала голосовые ИИ из 500 своих ресторанов с автопарковками.

Gartner прогнозирует, что к 2027 году половина компаний, начавших “полное замещение”, откажутся от этого.

IPO Klarna в первый день вырос на 30%, достигнув оценки в 20 миллиардов долларов, что показывает: при своевременной коррекции рынок достаточно терпим.

Но эта простая стратегия — просто уволить человека и заменить его большой языковой моделью (LLM) — работает только по показателям “количества”, а по качеству неизбежно провалится.

Стоимость повторного найма значительно превышает сэкономленные изначально деньги. Очевидно, что первая попытка цифровизации финтеха с помощью ИИ — это история с переменным успехом.

Но это не последний эксперимент.

V2 — усиление возможностей, с Harness как защитным щитом

В апреле 2026 года Ramp официально запустила “Glass”.

Внутренний эксперт по ИИ Себ Годдин опубликовал длинную статью. В тот же день CEO Ramp Эрик Глимэн ретвитнул её. За несколько часов статья заняла первое место на Hacker News.

Почему V1 провалился, Годдин прямо указал:

“Главное препятствие для распространения ИИ — вовсе не модели, а экстремальная сложность настройки среды их работы.”

Glass создан, чтобы разрушить это препятствие:

Во-первых, автоматизированный доступ к конфигурации — вход через Okta SSO, все авторизованные внутренние инструменты (Salesforce, Gong, Notion, Linear, Snowflake, Slack, Zendesk и собственные инструменты Ramp) уже интегрированы.

Во-вторых, создан Dojo (Тренировочный зал) — рынок из более чем 350 ИИ-навыков, каждый из которых — Markdown-файл, обучающий ИИ выполнять конкретную задачу. Всё хранится в Git, проходит код-ревью и версионирование.

Там есть Sensei (Наставник) — ИИ, который в первый день нового сотрудника подсказывает ему пять наиболее релевантных навыков.

В-третьих, построена постоянная память — связана с идентификацией и автоматически обновляется каждые 24 часа. Таким образом, ИИ при каждом взаимодействии знает команду, проекты, активные задачи и текущие коммуникации сотрудника.

Теперь 99,5% сотрудников Ramp ежедневно используют ИИ.

Половина кода Ramp пишется ИИ, и этот показатель растет до 80%. Главный продукт-офицер Джефф Чарльз внедрил модель зрелости L0–L3, где L3 — это выпуск производственных функций с помощью ИИ.

Сотрудники, остающиеся на уровне L0, считаются бездельниками.

Оценка компании — 320 миллиардов долларов, годовой доход (ARR) — 1 миллиард долларов, и она занимает первое место в списке самых инновационных финтех-компаний по версии Fast Company 2026.

Klarna пытается снизить порог входа с помощью автоматизации, Ramp — максимально повысить производительность каждого сотрудника. Coinbase — между ними.

ИИ Harness

Ключевое понятие — “AI Harness”.

Компании вроде Manus создали архитектуру, которая сжимает исходный ИИ в повторяемую бизнес-цепочку, а такие системы как OpenClaw делают её доступной для массового использования.

Harness — это интеграция аутентификации, системной интеграции, памяти, каталога навыков команды, планировщика ночных задач и интерфейса с множеством окон для параллельной работы аналитиков.

Передовые большие языковые модели — это лишь заменяемые компоненты внутри этой системы. Когда OpenAI выпустит GPT-5.5 или Anthropic — Opus 5, Ramp просто заменит модель, и вся система продолжит работать как прежде.

Продукт Cowork от Anthropic, запущенный в первом квартале 2026 года, включает 11 плагинов для конкретных ролей — продажи, финансы, юриспруденция, маркетинг, HR, R&D, дизайн и операции — аналогично Dojo в Glass.

Когда вы принимаете, что “продуктивность ИИ формируется бизнес-процессами, а не чатами”, роли сотрудников становятся минимальной единицей организации ИИ.

Это и есть базовая идея инструментов для создания “компаний без людей” — строить организацию вокруг ИИ-органов. Подробнее см. Polsia и последующие отраслевые сегменты.

Рынок капиталов опережает

Когда многие традиционные софтверные компании страдают от децентрализации с помощью ИИ, есть игроки, которые растут на фоне.

Эти компании давно создали свои “данные-укрепления” и теперь легко накладывают одноразовые ИИ-решения на свою инфраструктуру.

Например, компания по корпоративному хранению файлов Box: после публикации отчета за 2026 финансовый квартал акции выросли на 10%. Аарон Леви в конференц-звонке сказал:

“Файлы — по сути, это естественные рабочие единицы ИИ.”

Enterprise Advanced — премиум-уровень подписки на ИИ и рабочие процессы — стоит на 30–40% дороже стандартного Enterprise Plus.

В четвертом квартале выручка составила 420 миллионов долларов, рост на 5% в год.

• Box Extract — извлекает структурированные данные из контрактов
• Box Shield Pro — внедряет агентный ИИ в системы контроля доступа
• Box AI Studio — расширенные режимы для обработки сложных сценариев в большем контексте

Леви в интервью GeekWire отметил:

“За исключением первых 12 месяцев, когда мы только стартовали, сегодня Box ощущается как стартап.”

Стоит помнить, что 95% корпоративных данных — неструктурированные. ИИ-агенты очень нуждаются в этих данных, при этом должны сохранять права доступа.

Кто контролирует этот защищённый источник данных, тот может избавиться от ярлыка “дешевое хранилище” и переоцениться как “инфраструктура для ИИ”.

Раньше рынок воспринимал Box как менее удачную сестру Dropbox, и цена акций долго держалась около 26 долларов. Сейчас аналитики оценивают компанию в 35,63 доллара — с премией около 35%.

Еще один пример — Plaid, который чуть не был куплен Visa и надеялся стать платежной сетью.

Но в какой-то момент Plaid оказался в сложной ситуации: после пика оценки в 13,4 миллиарда долларов в 2021 году, к апрелю 2025 года — до 6,1 миллиарда, а в феврале 2026 года, после вторичного предложения для ликвидности сотрудников, — вырос до 8 миллиардов.

Компания должна эволюционировать.

Последние клиенты Plaid — примерно 20% — это AI-родные компании, строящие системы, требующие доступа к финансовым данным и доверенной идентификации.

Платформа Plaid Protect для борьбы с мошенничеством в начале 2026 года обнаружила на 50% больше мошеннических попыток, чем аналогичные системы.

Plaid Bank Intelligence использует Retention Score и скоро запустит Primacy Indicators, чтобы предсказывать уход клиентов и продавать эти данные банкам.

Plaid переоценена как самая крупная в мире база данных транзакций с разрешениями.

Это не просто поток данных — это актив, основанный на интеллектуальных системах, и доля клиентов, использующих ИИ, — яркое подтверждение этого.

Пример — интеграция с Perplexity, создающая полноценный “компьютер” для личных финансов. Как мы скучаем по Mint.com! (американское приложение для учета личных финансов, запущенное в 2006 году).

Box и Plaid — на одной линии, в одном сегменте.

Обе компании в эпоху нулевых процентных ставок (ZIRP) использовали модель ценообразования по SaaS, что привело к падению оценки, но сейчас они переоцениваются заново на базе неструктурированных данных и защищенной инфраструктуры — основ для V2.

V3 — оркестровка — рождение “однопроцессных компаний”

Сам Альтман и другие CEO технологических компаний спорят, когда появится первая “миллиардная” компания, состоящая из одного человека.

Дарио Амодеи оценивает вероятность появления такой компании в 70–80% в 2026 году и выделяет три области: собственные торговые системы, инструменты для разработчиков, автоматизация клиентского сервиса.

Sequoia меняет модель инвестирования, делая “инструменты агентных систем” (agentic leverage) — ключевым сигналом. В ранних инкубаторах Y Combinator 95% кода уже создано ИИ.

На самом деле, есть компании, которые используют ИИ для создания удивительных экономических рычагов.

В таких компаниях CEO — это “оркестратор ИИ” — управляет множеством ИИ-агентов из огромного командного центра.

Организационная схема превращается в бизнес-процесс, который можно делегировать машинам. Бюджет на рабочую силу — в вычислительные ресурсы.

Эти компании изначально будут сосредоточены в узких нишах — собственные торговые системы, инструменты для разработчиков, сегменты с сетевыми эффектами. Там работа полностью цифровая, регулирование легкое, доверие низкое.

Они будут уязвимы, потому что все системы с одним точечным отказом — уязвимы.

Им трудно войти в регулируемый бизнес-сектор, где важны имена и лица — структурированные данные.

Но такие компании уже появляются.

Каждая технологическая революция разрушает ключевые роли предыдущего парадигмы — “компьютер” (ранние вычислительные машины), руководители производственных линий, проектные менеджеры, middle management.

Те, кто первыми поймут новые формы экономической организации, получают огромные выгоды.

Например, “правило двух пицц” Amazon и её способность сохранять инновации при миллионе сотрудников — это и есть своего рода защита.

В конечном итоге, вопрос не в “однопроцессных” или “компаниях без людей”, а в том, что мы сейчас находимся в процессе цифровой трансформации, и распространение этого по всей экономике принесет триллионы долларов.

Главный вопрос — кто сегодня сможет создать или иметь правильный AI Harness, чтобы спроектировать правильную организационную структуру к 2026 году.

Это означает — обновить этот живой организм компании, чтобы он продолжал бороться и жить дальше.

И пусть и человечество тоже получит свою долю.