9+ лет в e-commerce и операционке. Сейчас собираю системы, в которых скрытые знания команды превращаются в управляемые AI-процессы, а рост идёт не через раздувание операционного слоя, а через кратность роли.
За последние два года в каждой компании 50-200 человек появились «AI-чаты» и «GPT-помощники». Бухгалтер использует ChatGPT для писем, маркетолог — для копирайта, операционка — для отчётов. Это AI-augmented компания. Шум большой, операционная структура не поменялась.
AI-native компания устроена иначе. Процессы изначально спроектированы под совместную работу человека и агентов. Сотрудник не помогает себе нейросетью — он проектирует команду из агентов и управляет ею. Это разные категории, и их нельзя смешивать в одну.
Разница не в количестве инструментов, а в операционной модели. Компании которые пройдут переход первыми — получат преимущество следующего десятилетия. Остальные останутся с «пилотами AI» и будут удивляться почему рост не идёт.
Я не продаю «внедрение AI». Я собираю операционные модели, которыми сам пользуюсь. Каждый тезис в этом тексте — из того, что уже работает, а не из того, что красиво звучит.
Если хочешь разобраться раньше чем писать — начни с первого. Дальше станет понятнее.
Предприниматель и оператор. Девять лет строю компании в e-commerce и на маркетплейсах. Учился в Сколково — программа AI Shift и Практикум #29.
Сейчас перевожу фокус в AI-native операционное устройство бизнеса: модели где сотрудники не закрывают рутину вручную, а проектируют и контролируют агентов. Меня интересуют не «AI-фишки», а то, как компании уменьшают bus factor, вытаскивают скрытые знания и превращают процессы в управляемые системы.
Меньше людей — больше результата. Меньше координации — выше скорость. Это и есть AI-native операционная модель.
Так быстрее выйдем на суть. Шаблонные предложения без контекста — мимо.