Відео назва: Як побудувати самовдосконалюючу компанію з AI
Автор відео: YC Root Access
Переклад: Peggy

Редакторський коментар: у цій останній бесіді batch talk YC, звичайний партнер YC Том Бломфілд обговорює не просто «як підвищити ефективність співробітників за допомогою AI», а більш глибоке питання: коли AI перестане бути лише Copilot, а зможе відчувати, приймати рішення, викликати інструменти, отримувати зворотній зв’язок і самостійно виправлятися, — як саме має бути перепроектована сама компанія?

Ключове твердження Тома — традиційна компанія досі працює як «Римський легіон»: інформація передається по ієрархії вгору, накази поширюються вниз по управлінському ланцюгу. Але AI руйнує цю організаційну модель. Найважливіше — не щоб інженери писали на 20% більше коду, а щоб витягти знання, розкидані по електронних листах, Slack, зустрічах, документах і людській пам’яті, і перетворити їх у контекст організації, який AI може читати, викликати і оновлювати ітеративно.

На його думку, майбутня AI-орієнтована компанія складатиметься з низки рекурсивних, самовдосконалюваних AI-циклів: система сприйматиме зовнішні зміни з клієнтських листів, підтримки, даних продукту, прийматиме рішення через правила, інструменти та контрольні точки якості, і автоматично навчатиметься і коригуватиметься за результатами. Внутрішні механізми YC вже тестують подібні системи: агент не лише відповідає на питання, а й контролює, які запити провалюються, визначає, чи потрібні нові інструменти, бази даних або індекси, і автоматично подає код, переглядає, зливає і розгортає його. Тобто компанія може оптимізуватися навіть під час сну засновників.

Це означає, що вплив AI на компанії не обмежується інструментами, а змінює структуру організації. Том пропонує «спалювати токени, а не кадри» — у майбутніх стартапах обмеженням вже не буде кількість співробітників, а кількість використаних токенів, якість бізнес-контексту і читабельність організаційних знань. Посередники, менеджери середньої ланки, що координують, будуть значною мірою замінені AI, тоді як IC (індивідуальні виконавці), безпосередні керівники і люди, здатні працювати з високоризиковими ситуаціями у реальному світі, стануть ще важливішими.

Найцікавіше — не те, що AI робить компанії більш ефективними, а те, що він змінює саму форму організації «компанії». Коли софт може тимчасово генеруватися, процеси автоматично покращуватися, досвід — постійно накопичуватися у «мозку» компанії, засновники, ймовірно, вже не будуть створювати ієрархічно чітку команду, а — розумну систему, здатну постійно навчатися і самовдосконалюватися.

Нижче — оригінальний текст:

Зміна способу роботи: компанія не повинна більше працювати як Римський легіон

Ця частина базується частково на доповіді Diana раніше. Відео з того виступу вже доступне, дуже цікаве. Також, кілька тижнів тому Jack Dorsey писав у Твіттері, і я вважаю його ідеї дуже цінними, тому я «краду» частину його думок і вставляю їх у цю презентацію.

Ця доповідь досить концептуальна і високорівнева, головна ідея — як переосмислити побудову компанії.

Конструкція Римського легіону зводилася до того, щоб поширювати владу з центру — Риму — на два континенти і навіть далі, до Хадріанської стіни в Шотландії. Вона базувалася на вкладеній ієрархії, де кожен рівень мав свою управлінську ширину. Кожен рівень мав чітко визначеного керівника, який відповідав за передачу наказів вниз і збирання інформації вгору.

Якщо подивитися на сучасні компанії, то багато з них досі працюють як Римський легіон: люди — це канали для передачі інформації вгору і вниз. У Твіттері Jack Dorsey підкреслює, що ми досі вважаємо, що ієрархічна організація — найкращий спосіб створити економічну цінність. Але я вважаю, що AI руйнує цю ідею.

Рік тому, якщо б запитати людей, навіщо їм AI, вони б відповідали «для підвищення продуктивності»: наприклад, Copilot підвищує ефективність інженерів на 20%, і інтеграція Copilot у робочий процес допомагає команді створювати більше софту. Але я вважаю, що це неправильне розуміння. Це все одно, що поставити більш потужний двигун у стару машину. Справжнє питання — не як додати AI до старої організації, а як переосмислити саму компанію і її роботу.

Наприклад, Гаррі щойно казав, що він може зараз написати більше коду, ніж ціла команда інженерів. Мене постійно цікавить, як витягти внутрішні знання компанії і перетворити їх у контекст, навички або будь-який інший опис.

Знання, досвід, know-how — все це раніше було розкидано по людях, Slack, пошті, Notion. Ці дані визначають, як працює компанія. Якщо зробити ці знання чіткими і читабельними, можна перейти від ієрархічної організації до AI-орієнтованої, розумної структури.

Як зробити компанію кращою, коли всі сплять: автоматичне виявлення, виправлення і розгортання AI-циклів

AI — це не сторонній додаток. Це не просто інструмент для підвищення ефективності інженерів. Я вважаю, що компанію можна переосмислити як набір рекурсивних, самовдосконалюваних AI-циклів. Це дуже важливо, бо коли компанія досягне цього рівня, вона зможе автоматично покращуватися навіть під час сну.

Наприклад.

Diana вже згадувала цей AI-цикл у своїй доповіді. Він починається з «датчиків». Це може бути пошта клієнтів, підтримка, зміни у коді, скасування підписки, телеметрія продукту — все це дані ззовні, що дозволяють отримувати інформацію.

Далі йде рівень стратегій або рішень — правила: що AI може робити, що вимагає дозволу людини, що потрібно фіксувати. Наступний — інструменти, тобто API для виклику баз даних, календарів і так далі, що AI може використовувати.

Потім — контрольні точки якості: перевірки, безпека, людський нагляд для високоризикових ситуацій. І нарешті — механізм навчання: система взаємодіє з реальним світом, виявляє, де працює погано, і повертає зворотний зв’язок у цикл.

Якщо кожен з цих кроків може працювати без участі людини або з мінімальним залученням, тоді система буде автоматично покращуватися навіть уночі.

Ось кілька прикладів, які ми вже застосовуємо. Спершу ми створили агент, який відповідає на запити, має доступ до баз даних через API. Наприклад, запит: «Коли востаннє я спілкувався з цією компанією на office hours?»

Згодом він став розумнішим. Наприклад, коли я спілкуюся з компанією, і їм потрібно знайти людей у галузі нафтогазу, система може використовувати різні способи пошуку, поєднувати RAG і так далі, щоб знайти п’ять релевантних засновників і порекомендувати мені познайомитися.

Але це все ще — помічник, sidekick. Це був той самий підхід до AI, що й раніше: AI допомагає мені бути більш ефективним, підвищує продуктивність на 20-30%.

Що справді стало «aha moment», — це додавання моніторингового агента. Він перевіряє кожен запит співробітників YC, визначає, які з них провалюються, і питає: чому? Як зробити так, щоб запит був успішним? Чи потрібні нові інструменти? Оновити файли skills? Створити нову базу даних? Новий індекс?

Ці процеси вже автоматично відбуваються вночі. Він пише код, подає merge request у наш репозиторій, агент його переглядає, зливає і розгортає. Наступного дня, коли хтось з людиною знову задає той самий запит, він вже буде успішним.

Для мене це — ключовий момент. Це не просто підвищує ефективність співробітника на 20-30%, а дозволяє AI пройти весь цикл самостійно і знайти спосіб самовдосконалення.

Якщо ви зможете визначити, які частини компанії можна зробити такими, і мінімізувати участь людей у цьому процесі, тоді ви зможете інвестувати токени у цю систему, і компанія буде постійно покращуватися.

Інші приклади — не менше. Наприклад, аналіз даних продукту. Агент може аналізувати дані, знаходити найбільші «трещини» у воронці продажів, досліджувати найкращі практики, запускати A/B-тести, обирати найкращі варіанти і запускати їх.

Це буде повторюватися знову і знову. Ваш продукт матиме самовдосконалювальний цикл.

Обслуговування клієнтів — теж. Вхідні пропозиції клієнтів можна автоматично розподіляти агентом. Він буде виконувати роль головного менеджера або технічного директора, визначаючи, які пропозиції варто реалізувати, а які — ні. Якщо пропозиція відповідає нашій стратегії, вона буде реалізована і запущена без участі людини.

Якщо ви зможете зробити кожну частину компанії самовдосконалюваним рекурсивним AI-циклом, тоді вона стане зовсім іншим типом організації, ніж «Римський легіон».

Менше людей, більше токенів: AI-орієнтована компанія змінює структуру організації

Що це означає?

По-перше, потрібно витрачати токени, а не наймати людей. Зараз багато компаній на Demo Day вже мають у 5 разів вищий середній дохід на співробітника, ніж 18 місяців тому. Я вважаю, ця тенденція триватиме і на етапах A і B. З часом обмеженням вже не буде кількість співробітників, а кількість використаних токенів.

Зараз найпростіший спосіб — рахувати, скільки токенів використовує кожен. Це не ідеально і легко зловживати цим, але в цілому — правильний напрямок. Ми зараз у фазі дослідження «що можливо», і кожен має максимально експериментувати, щоб зрозуміти, на що здатен цей новий інтелект.

Якщо зробити рейтинг і прив’язати просування або звільнення до цього показника, то, звісно, його можна зламати і спотворити. Але в цілому, важливо зрозуміти, хто в організації використовує токени максимально ефективно, а хто — ні. Це допоможе визначити, на кого варто витрачати час і ресурси.

Я вважаю, що роль менеджерів середньої ланки зменшується. Щонайбільше — для координації. Але й тут AI цілком може взяти на себе цю функцію.

Для мене важливі два ролі. Jack Dorsey назвав три, але я їх не дуже люблю, тому виключив третю. Я вважаю, що справді важливі — це два: кожен має стати IC, тобто особистим виконавцем і будівельником, і при цьому — мати чітко призначену відповідальну особу. Все, що потрібно зробити, — це мати відповідальну людину, яка відповідає за просування. Не комітет, не група, а конкретна особа.

Я вважаю, що компанія цілком може базуватися на IC. Роль менеджерів середньої ланки фактично зникає. Створення самовдосконалювальної компанії — це і є цей ідеал.

До речі, я думаю, що зараз багато хто ще на передовій цієї ідеї. Мені цікаво, як у вас просувається. Всі ще досліджують межі. Не знаю, чи вже хтось створив справжню самовдосконалювальну компанію у кожній функції. Можливо, я помиляюся, і ви можете довести мені це.

Якщо б я був на вашому місці, я б почав із чого?

Найважливіше — зробити всю організацію читабельною і зрозумілою для AI. Що це означає? Ви маєте все записувати.

Простими словами, всі листи партнерів YC, якщо ви пишете їм, потрапляють у базу даних YC. Всі Slack, DM, зустрічі — за останні три-чотири місяці ми вже почали все записувати. Все, що відбувається, — це дані, і AI їх бачить. Якщо не записати — AI їх не бачить.

Щойно я спілкувався з кількома засновниками, і кожного разу думаю: «Я справді маю записати цю розмову». Бо один із них просив мене познайомити з кимось, і я вже не пам’ятаю, хто це був. Я пообіцяв, що зроблю, і попросив його надіслати мені листа, бо знаю, що забуду. У мене ще 20 таких розмов попереду.

Тому потрібно використовувати смартфони, диктофони, розумні окуляри або ставити мікрофони у кімнати. Всі дані мають бути записані, щоб AI міг їх прочитати.

Потім, як казав Гаррі, потрібно зробити розділення голосів і підсумки. Не можна просто вставити 100 тисяч годин записів у контекстне вікно. Потрібно їх обробити, агрегувати, стиснути і виділити важливе, залишивши кілька ключових підказок для AI.

Наприклад, ви читали YC User Manual? Сподіваюся, кожен у цій кімнаті хоча б раз його відкривав. Але більшість його написано 5-10 років тому і вже застаріло.

Минулого вихідних Харш раптом подумав: «Якщо за останні три місяці ми зібрали близько 2000 годин записів office hours, то чому б не згенерувати оновлену версію інструкції користувача?»

Він дав системі команду — обробити, стиснути, класифікувати за темами (фінансування, найм, конфлікти співзасновників) і написати нову інструкцію. До кінця вихідних він створив 150-сторінковий посібник, який значно краще за попередню версію.

Ще важливіше — тепер ми можемо оновлювати його щомісяця. Тобто наш посібник став самовдосконалюваною системою. Кожна нова ідея порівнюється з існуючою, і або зберігається, або відкидається. Таким чином, посібник перетворюється на живий мозок, що постійно оновлюється і містить наші щотижневі поради засновникам.

Звісно, він не обмежується лише посібником. Його можна використовувати як контекст для AI-агента. Тоді ви зможете ставити запитання суперінтелектуальному AI і отримувати сумарну мудрість 16 партнерів YC. Але для цього потрібно, щоб ці знання були читабельними для AI. Тому потрібно все записувати.

Друга подібна ідея — якщо щось може створити самовдосконалюваний артефакт і його можна прочитати AI, — зберігайте його; якщо ні — видаляйте.

Третя — кожна функція має генерувати власне програмне забезпечення. Раніше ми говорили про «дашборди», але тепер — про створення потрібного софту за запитом. Codex 5.5 вже достатньо хороший, щоб генерувати внутрішні програми і дашборди високої якості. Я сам пробував наші внутрішні інструменти — результат вражає.

Тому всі внутрішні операційні команди мають працювати на цьому рівні: мати розуміння бізнесу і самостійно генерувати дашборди і робочі процеси.

І я вважаю, що ці програми мають бути тимчасовими. Найцінніше — дані. Як казав Гаррі, він зберігає всі листи у Markdown і ніколи нічого не видаляє. Але сам софт — тимчасовий, його можна згенерувати знову.

Найцінніше — людське розуміння бізнесу: як працює функція, як ми організовуємо YC-івки і так далі. Для виконання конкретних задач можна згенерувати окремий софт, а потім його видалити. Через місяць або два, коли модель стане розумнішою, — видаляєте старий софт і знову генеруєте новий за новими інструкціями.

Тому я вважаю, що цінні — бізнес-контекст і навички. На їхній основі можна створювати тимчасове програмне забезпечення.

А яка роль людини у цьому світі?

Я вважаю, що ми говоримо про «компанійський мозок». У цьому залі багато людей вже працює над цим. Центральна частина — всі ваші дані, листи, DM, навички, know-how — це і є компанійський мозок.

Люди — це периферія цього мозку, ті, хто взаємодіє з реальним світом. Тобто люди — це ті, хто контактує з реальністю, яка ще не змодельована. Наприклад, зустрічі, або складні ситуації, що вимагають етичних рішень. Навіть телефон — це приклад, але тепер AI цілком може входити у телефонні розмови.

Більш типово — незнайомі ситуації, етичні дилеми, високоризикові моменти. Наприклад, засновник приходить і каже, що роздумує про розлучення з співзасновником. У такі моменти, коли ризик високий і емоції напружені, все одно краще мати людину поруч.

Ось де людська роль. Для багатьох компаній — це і продажі. У найближчі 20 років я вважаю, що продажі все ще потребуватимуть присутності людини у кімнаті.

Тому я вважаю, що люди житимуть на периферії компанійського мозку, відповідаючи за перенесення інтелекту у реальність.

Я вже перевищив час, ведучий, мабуть, скоро мене зупинить. Наостанок — питання: якщо б ви сьогодні починали знову, чи зробили б цю компанію такою самою?

Ви більшість ще досі можете зробити таку, бо компанія ще досить мала. Тому у вас немає виправдань. І я знаю, що багато хто вже руйнує і перебудовує свої компанії.

Я закінчую і передаю слово Pete. Дякую всім.

[посилання на відео]

Клікніть, щоб дізнатися про вакансії в BlockBeats

Приєднуйтесь до офіційної спільноти BlockBeats у Telegram:

Підписка: https://t.me/theblockbeats

Група: https://t.me/BlockBeats_App

Офіційний аккаунт у Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia