前 Consensys CMO：Эволюция корпоративных форм в эпоху ИИ

null

Автор: Лекс Сокулин

Перевод: Цзяхуань, ChainCatcher

В этой статье рассматривается, как ИИ меняет саму структуру организации. Компании переходят от аутентичных команд типа “двух пицц” (команда примерно из 6–10 человек, сохраняющая гибкую организацию) к “ИИ-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 конечном итоге вынудили компанию нанимать заново.

Coinbase и Ramp выбрали переорганизацию 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 контроль над корпоративными данными с правами доступа, необходимыми для функционирования ИИ-агентов.

Третий этап эволюции организационной формы

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

Хотя уже есть силы, продвигающие создание полностью автономных организаций без человеческого вмешательства, в настоящее время экономические субъекты всё ещё управляются нами, людьми.

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

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

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

Само организационное строение — это технология.

Каскадная разработка (Waterfall) породила доминирующие в раннюю эпоху технологий, иерархичные компании-разработчики программного обеспечения.

Затем отрасль перешла к использованию гибких методологий, таких как Lean, а затем Agile, который эволюционировал в концепцию “двух пицц” от 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 ‘структуры из двух пицц’ к ‘однопиццовым’ командам из 3–5 человек.”

Человек сокращается вдвое, а 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 обычный рыночный цикл для компании, связанной с объемами торгов — ожидаемый доход за первый квартал составил 1,7 миллиарда долларов (снижение на 26% по сравнению с прошлым годом), а прибыль на акцию (EPS) рухнула на 86%.

Но особенно важно понять, как руководство планирует внедрение ИИ в современную финтех- и крипто-компанию, а также их ожидания 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 под CEO и COO было не более пяти уровней управления.

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.

Межфункциональные “ИИ-родные группы” полностью заменяют традиционные команды. 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 финтех-компания, которая уволила сотрудников под предлогом ИИ.

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

Но мы сразу поняли, что это скорее циклическое сокращение кредитных рисков, а не настоящее инновационное прорыв.

Генеральный директор Себастьян Сиемятковски заявил, что в первый месяц AI-ассистенты от OpenAI обработали 2,3 миллиона диалогов, что составляет две трети всех клиентских чатов, и выполнили работу, равную 700 штатным сотрудникам службы поддержки.

Численность сотрудников снизилась с 5500 до 3400 человек.

Ожидаемая прибыль — 40 миллионов долларов.

Время решения клиентских проблем сократилось с 11 до 2 минут.

Но всё это быстро 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 по удаленной модели — студентов, родителей в декрете и работников из отдаленных регионов.

Австралийский федеральный банк за несколько дней отменил 45 проектов по голосовым роботам. Taco Bell убрала голосовые ИИ из 500 своих ресторанов на колесах.

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

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

Но простая стратегия “заменить человека моделью LLM” — в отношении количественных показателей — может работать, но в отношении качества — обязательно провалится.

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

Но это не последний эксперимент.

V2 — усиление возможностей, с Harness как защитным щитом

В начале апреля 2026 года Ramp официально запустила “Glass”.

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

Почему V1 провалился, Годджин ясно указал:

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

Glass создан для преодоления этого барьера:

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

Во-вторых, создан Dojo — рынок из более чем 350 ИИ-навыков, каждый из которых — Markdown-файл, обучающий агенту выполнять конкретную задачу. Все они хранятся в Git, проходят код-ревью и версионирование.

Особый агент Sensei (наставник) в первый день нового сотрудника автоматически подсказывает ему пять наиболее релевантных навыков.

В-третьих, построена долговременная память — связанная с идентификацией, автоматически генерируемая и постоянно обновляемая через 24-часовой канал обработки. Таким образом, агент при каждом взаимодействии полностью знает команду, проекты, активные заявки и текущие коммуникации сотрудника.

Сейчас 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 прямое выпускание производственных функций с помощью ИИ.

Сотрудники, остающиеся на уровне L0, считаются неактивными.

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

Klarna пытается снизить порог входа с помощью автоматизации, Ramp — максимально повышает планку производительности каждого сотрудника. Coinbase занимает промежуточное положение.

ИИ Harness

Ключевая идея — “ИИ Harness”.

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

Harness — это интеграция аутентификации, системной интеграции, памяти, каталога навыков команды, планировщика ночных задач и интерфейса с несколькими окнами для параллельного анализа.

Передовые крупные 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 из Glass.

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

Это и есть базовая логика инструментов для создания “компаний без людей”, о которых речь в следующем разделе, включая Polsia и отраслевую сегментацию.

Рынок догоняет

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

Эти компании рано создали свои “данные-укрепления” и теперь легко накладывают одноразовое программное обеспечение ИИ 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.”

Подписка Enterprise Advanced — это расширенная версия с ИИ и рабочими потоками, цена которой на 30–40% выше стандартной Enterprise Plus.

В четвертом квартале выручка составила 4,2 миллиона долларов, рост на 5% по сравнению с прошлым годом.

Box Extract позволяет точно извлекать структурированные данные из контрактов.

Box Shield Pro внедряет агентный ИИ в систему контроля доступа.

Box AI Studio в профессиональной и расширенной версиях позволяет агентам работать с большими контекстными окнами и выполнять сложные задачи.

Леви в интервью GeekWire отметил:

“За исключением первых 12 месяцев, сегодня Box чувствует себя как стартап.”

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

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

Раньше рынок воспринимал Box как немного неуклюжего брата Dropbox, акции долго колебались около 26 долларов. Сейчас аналитики оценивают компанию в 35,63 доллара, что на 35% выше текущей цены.

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

Но в какой-то момент Plaid оказался в затруднительном положении: после роста Web3 вытеснил Web2 как новую инфраструктуру.

От пика оценки в 13,4 миллиарда долларов в 2021 году, до 6,1 миллиарда в апреле 2025-го, а затем — до 8 миллиардов после вторичного выкупа с ликвидностью для сотрудников в феврале 2026-го.

Plaid нужно развиваться.

В числе новых клиентов около 20% — компании, родные для ИИ, 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 инструменты.

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

Plaid переоценена как крупнейшая в мире база данных транзакций с разрешениями.

Это не просто канал данных — это актив, на базе которого строится интеллект, и доля клиентов, использующих ИИ, — яркое подтверждение этого.

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

Box и Plaid — на одной дорожке.

Обе компании в эпоху нулевых процентных ставок (ZIRP) были оценены по модели SaaS, их стоимости сократились вдвое, и сейчас они переоцениваются по новой модели — как инфраструктура для неструктурированного контента и защищенной сети данных, что и есть фундамент V2.

V3 — оркестровка — “один человек — одна компания”

Сам Альтман и другие технологические CEO спорят, когда появится первая “компания стоимостью в миллиард долларов, созданная одним человеком”.

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

Sequoia меняет модель инвестирования, делая “агентский рычаг” (средний доход на человека) ключевым сигналом. В ранних стартапах Y Combinator 95% кода уже создано ИИ.

На самом деле, есть компании, которые благодаря ИИ создают колоссальный экономический рычаг.

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

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

Первоначальные формы таких компаний ограничены узкими нишами — самостоятельная торговля, инструменты для разработчиков, сегменты с сетевыми эффектами. В этих сценариях работа полностью цифровая, регулирование легкое, издержки на доверие низкие.

Они очень уязвимы, потому что все системы с одним сбоем — уязвимы.

Им трудно войти в регулируемый бизнес, где договоры и лица — структурированные элементы.

Но такие компании уже появились.

Каждая технологическая революция разрушает ключевые роли предыдущей парадигмы — “компьютер” (ранние вычислители), руководители производственных линий, менеджеры проектов, middle management.

А те, кто первым понял новые формы организации, получают огромные прибыли.

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

В конечном итоге, вопрос не в том, будет ли это “один человек” или “компания без людей”, а в том, кто сможет сегодня создать правильный ИИ Harness и спроектировать организационную структуру на 2026 год.

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

И надеемся, что и человечество тоже сможет реализовать свои мечты.