Видео название: Как построить самосовершенствующуюся компанию с помощью ИИ
Автор видео: YC Root Access
Перевод: Peggy

Редакционная заметка: В этом последнем выступлении YC, партнер Tom Blomfield обсуждает не просто «как использовать ИИ для повышения эффективности сотрудников», а более фундаментальный вопрос: когда ИИ перестает быть просто Copilot, а способен воспринимать, принимать решения, вызывать инструменты, получать обратную связь и саморегулироваться, как должна быть переосмыслена сама структура компании?

Ключевое мнение Тома — традиционные компании всё ещё работают как «римские легионы»: информация передается по иерархии вверх, команды получают приказы по цепочке управления. Но ИИ разрушает эту организационную модель. Важно не просто писать на 20% больше кода, а извлечь бизнес-знания, разбросанные по почте, Slack, встречам, документам и человеческому мозгу, и превратить их в организационный контекст, который ИИ может читать, вызывать и итеративно улучшать.

По его мнению, будущие AI-native компании будут состоять из серии рекурсивных, самосовершенствующихся циклов ИИ: система воспринимает внешние изменения из писем клиентов, тикетов поддержки, данных о продукте, затем принимает решения через слои правил, инструментов и контрольных точек, и в конце автоматически учится и исправляется на основе результатов. Внутри YC уже экспериментируют с подобными механизмами: агент не только отвечает на вопросы, но и мониторит неудачные запросы, определяет необходимость новых инструментов, баз данных или индексов, и автоматически коммитит код, проверяет, сливает и разворачивает его. То есть компания может продолжать оптимизироваться даже во сне основателей.

Это также означает, что влияние ИИ на компанию выйдет за рамки инструментов и начнет менять организационную структуру. Том предложил концепцию «сжигать токены, а не штат» — в будущем ограничивающим фактором для стартапов может стать не число сотрудников, а использование токенов, качество бизнес-контекста и читаемость организационных знаний. Средний менеджмент, выполняющий координационные функции, будет значительно заменен ИИ, а роли IC, непосредственных руководителей и людей, способных принимать высокорискованные решения в реальном мире, станут более важными.

Самое важное — не то, что ИИ делает компанию более эффективной, а то, как он меняет саму организационную форму «компании». Когда софт может временно генерировать, процессы — автоматически улучшаться, а опыт — постоянно накапливаться в «мозге» компании, основатели, возможно, не будут строить иерархическую команду, а создадут систему, способную к постоянному обучению и самосовершенствованию.

Ниже — оригинальный текст:

Переосмысление способов работы: компания больше не должна функционировать как римский легион

Эта часть основана на выступлении Diana. Видео уже доступно, очень интересно. Также, пару недель назад Jack Dorsey публиковал несколько твитов, которые я нашел очень ценными, поэтому я «подсмотрел» его идеи и включил их в этот материал.

Это выступление более концептуальное, на высоком уровне, оно о том, как нам переосмыслить построение компании.

Дизайн римского легиона по сути был направлен на распространение власти из центра — Рима — по двум континентам, даже до границ Шотландии и стены Адриана. Он основывался на вложенной иерархической структуре, где каждый уровень имел стабильный управленческий диапазон. У каждого уровня был свой ответственный, который передавал приказы вниз и собирал информацию вверх.

Если посмотреть на большинство современных компаний, то они всё ещё работают как римский легион: люди — это каналы для передачи информации вверх и вниз. В твитах Jack Dorsey мне запомнилось, что мы по-прежнему считаем, что иерархическая структура — лучший способ организации экономической ценности. Но я считаю, что ИИ уже разрушает эту гипотезу.

Год назад, если бы спросить, зачем нужен ИИ, большинство отвечало бы «для повышения производительности»: например, Copilot увеличивает эффективность инженеров на 20%, интеграция Copilot в рабочие процессы помогает командам выпускать больше софта. Но я считаю, что это неправильное понимание. Это всё равно что поставить более мощный двигатель в старую машину. Главное — не просто добавить ИИ в существующую организацию, а переосмыслить, что такое компания и как она должна работать.

Например, как говорил Garry, я искренне верю, что он сейчас пишет больше кода, чем целая команда инженеров. Меня постоянно занимает вопрос: как извлечь внутренние знания компании и определить их как контекст, навыки или что угодно еще.

Это знания и бизнес-информация, разбросанные по человеческому мозгу, Slack, почте, Notion. Эти данные определяют, как работает ваша компания. Если сделать их ясными и читаемыми, можно перейти от иерархической организации к системе, управляемой изначально встроенным ИИ.

Позволить компании улучшаться во сне: как ИИ автоматически обнаруживает, исправляет и внедряет изменения

ИИ — это не сторонний инструмент. Он не только для инженеров для повышения эффективности. Я считаю, что можно представить компанию как рекурсивный, самосовершенствующийся цикл ИИ. И когда компания достигнет этого уровня, она сможет продолжать улучшаться даже во сне.

Приведу пример.

Diana в своем выступлении упоминала этот цикл ИИ. Он начинается с «датчиков» — это могут быть письма клиентов, тикеты поддержки, изменения в коде, отмены подписок, телеметрия продукта. Всё это — данные сенсоров, которые позволяют получать информацию о внешнем мире.

Далее идет слой стратегии или правил: что ИИ может делать, что требует разрешения человека, что нужно фиксировать. Потом — инструменты: API для вызова баз данных, календарей и так далее, — то есть набор инструментов, которые ИИ может вызывать.

Затем — контрольные точки качества: проверки, безопасность, человеческий контроль для высокорискованных решений. И, наконец, механизм обучения: система взаимодействует с реальностью, обнаруживает слабые места и отправляет обратную связь в цикл.

Если каждый шаг может выполняться без вмешательства человека или с минимальным участием, то система будет автоматически улучшаться даже во сне.

Вот примеры из нашей практики. Мы создали агента, который отвечает на вопросы, использует определённые инструменты для запросов к базе данных. Например, вопрос: когда в последний раз у нас были офис-часи с этой компанией?

Потом он стал умнее. Например, если я веду офис-часи с компанией, которая ищет специалистов по нефтехимии, система может использовать разные способы поиска, комбинировать базы данных и методы RAG, чтобы найти пять подходящих основателей и порекомендовать их мне.

Но это всё ещё помощник, sidekick. Он — тот же AI, что и год назад: помогает мне быть более эффективным, повышая продуктивность на 20-30%.

Настоящее «озарение» произошло, когда мы добавили мониторингового агента. Он отслеживает все запросы сотрудников YC, определяет, какие из них успешны, а какие — нет. И задает вопросы: почему не получилось? Что нужно изменить? Требуются ли новые инструменты, базы данных или индексы?

Эти процессы уже происходят автоматически ночью. Он пишет код, создает merge-запросы, отправляет их на ревью, сливает и разворачивает. И на следующий день, когда человек задает тот же вопрос, он уже получает успешный ответ.

Для меня это — ключевой момент. Это не просто повышение эффективности на 20-30%. Это ИИ завершает цикл самосовершенствования, находит способы улучшения.

Если вы сможете определить, какие части компании можно автоматизировать подобным образом, и минимизировать участие человека, то сможете инвестировать в токены, а компания будет постоянно улучшаться.

Примеры есть и другие. Например, анализ данных о продукте — агент может выявить узкие места в воронке продаж, провести A/B тестирование, выбрать лучший вариант и внедрить его.

Это будет происходить постоянно. Ваша компания станет самосовершенствующейся системой.

Поддержка клиентов — тоже пример. Обратная связь поступает постоянно, агент может сортировать обращения, решать, что делать с каждым, писать код, внедрять решения — всё без участия человека.

Если представить компанию как рекурсивный цикл ИИ, то она станет совершенно иной, чем «римский легион».

Меньше людей, больше токенов: как AI-оригинальные компании изменят организацию

Что это значит?

Первое — расходовать токены, а не нанимать людей. Сейчас многие компании к Demo Day показывают доходы в 5 раз выше, чем 18 месяцев назад. Думаю, эта тенденция продолжится и на раундах A и B. Вскоре ограничивающим фактором станет не число сотрудников, а объем использования токенов.

Самый грубый способ — считать, сколько токенов использует каждый. Конечно, это очень грубо и легко искажать. Но в целом я считаю, что это правильное направление. Мы сейчас на этапе экспериментов, и каждый должен максимально тестировать, что вообще возможно сделать с этим новым интеллектом.

Если сделать рейтинг по использованию токенов и связать его с продвижением или увольнением, то, конечно, можно «подделать» показатели. Но в целом важно понять, кто в организации использует токены максимально эффективно, а кто — нет. Это поможет понять, на кого стоит тратить время.

Я считаю, что роль среднего менеджмента исчезает. Для координации он уже не нужен — AI справится лучше.

Два ключевых роли в будущем — каждый должен стать IC, то есть личным вкладчиком, создателем, оператором. И важно, чтобы за каждым был конкретный человек, ответственный за результат. Не комитет, не группа, а конкретный человек.

Я считаю, что компания может строиться полностью на IC. Средний менеджмент — это прошлое. Создание самосовершенствующейся компании — и есть этот новый образ.

Кстати, я думаю, что большинство сейчас еще в самом начале этого пути. Мне интересно, как у вас дела. Кажется, все еще исследуют границы. Не уверен, есть ли уже компании, полностью построенные на самосовершенствовании по функциям. Может, я ошибаюсь, и вы докажете мне это.

Если бы я начинал сейчас, то первым делом сделал бы следующее:

Самое важное — сделать так, чтобы вся организация могла читать и понимать ИИ. Что это значит? Нужно всё записывать.

Например, все письма партнеров YC — если вы пишете партнеру, оно попадает в базу данных YC. Все Slack-сообщения, DM, встречи — всё уже записывается за последние три-четыре месяца. Всё, что происходит, должно быть зафиксировано, чтобы ИИ мог это понять.

Недавно я разговаривал с несколькими основателями, и каждый раз думал: «Надо бы записать этот разговор». Потому что один из них просил меня познакомить с кем-то, а я уже не помню, кто это был. Я обещал помочь, но потом попросил прислать письмо — я точно забуду, ведь у меня впереди еще 20 разговоров.

Поэтому всё нужно записывать — с помощью телефона, диктофона, умных очков или микрофонов в комнатах. Всё должно быть зафиксировано, чтобы ИИ мог это прочитать.

Далее — как говорил Garry, нужно делать speaker separation и резюме. Нельзя просто загрузить 100 тысяч часов аудио в контекстное окно. Нужно их структурировать, агрегировать, сжимать и выделять важное, оставляя ИИ подсказки.

Например, кто из вас читал YC User Manual? Надеюсь, все хотя бы раз. Но большинство его писалось 5-10 лет назад и уже устарело.

На прошлых выходных Harsh подумал: «У нас за три месяца накопилось около 2000 часов записей офис-часов. Почему бы не сделать новую версию руководства?»

Он дал системе команду — структурировать, сжать, классифицировать по темам: финансирование, найм, конфликты со соучредителями — и написать новую версию. В итоге за выходные получилась 150-страничная обновленная инструкция, лучше старой.

И самое главное — теперь можно обновлять её каждый месяц. Тогда она станет самосовершенствующимся «мозгом». Каждое новое дополнение сравнивается с текущей версией, и либо интегрируется, либо отбрасывается. В результате получается постоянно обновляемый живой мозг, который содержит наши советы для основателей.

И это не только руководство. Его можно использовать как контекст для AI-агента. Тогда можно задавать вопросы супер-интеллектуальному AI и получать советы 16 партнеров YC. Но для этого знания должны быть читаемы ИИ, а значит — всё нужно записывать.

Второй пример — создание артефактов, которые могут самосовершенствоваться и читаться ИИ. Если что-то не может быть прочитано и использовано — выбрасывать.

Третий — каждый функционал должен иметь свой софт. Раньше говорили «дашборды», а сейчас — на лету создаваемое программное обеспечение. Codex 5.5 уже достаточно хорош, чтобы генерировать внутренние инструменты и дашборды высокого качества. Я тестировал это на внутренних проектах — эффект потрясающий.

Все операционные команды должны иметь возможность создавать такие инструменты, обладая пониманием бизнеса и самостоятельно генерируя дашборды и рабочие процессы.

И эти инструменты — временные. Главное — данные. Как Garry, я храню все письма в Markdown и никогда не удаляю ничего. Но софт — это временное решение, его можно сгенерировать заново.

Самое ценное — это понимание бизнеса в человеческой голове: как работает функция, как мы проводим YC-мероприятия и так далее. А программное обеспечение для выполнения задач — это временные инструменты, которые можно создавать и удалять по мере необходимости.

Итак, что остается важным? Бизнес-контекст и навыки. На их основе строится временный софт.

А что тогда делает человек?

Я считаю, что мы говорим о «мозге компании». В этом есть смысл — у вас есть все данные, письма, DM, навыки, know-how — это и есть «мозг» компании.

Человек — это тот, кто взаимодействует с этим мозгом на границе, — он вводит его в реальный мир. То есть человек — это точка контакта системы с реальностью. Он может входить в ситуации, куда ИИ еще не добрался, например, на встречах или в сложных этических вопросах.

Более того, в высокорискованных ситуациях, например, когда основатель рассматривает разрыв с соучредителем, важно, чтобы рядом был человек.

Это и есть место человека. Для многих компаний — это и продажи. В будущем 20 лет я считаю, что продажи всё равно требуют присутствия человека в комнате.

Поэтому человек будет жить на границе «мозга» и реальности, — он внедряет интеллект в реальный мир.

Я уже превысил время, ведущий, наверное, скоро меня отключит. В конце хочу оставить вопрос: если бы вы сегодня начали создавать свою компанию заново, вы бы сразу сделали её такой?

Большинство из вас компании еще малы и вполне могут так сделать. Нет оправданий. И я знаю, что некоторые уже сейчас разбирают и перестраивают свои компании.

Ну, на этом я остановлюсь и передаю слово Pete. Спасибо всем.

[ссылка на видео]

Кликните, чтобы узнать о вакансиях в律动 BlockBeats

Присоединяйтесь к официальному сообществу律动 BlockBeats:

Телеграм-канал подписки: https://t.me/theblockbeats

Телеграм-чат: https://t.me/BlockBeats_App

Твиттер: https://twitter.com/BlockBeatsAsia