Предпринимательская деятельность в IT
Мультиконтекстный сайт на статических страницах без генерации на лету. Почему мы выбрали ручную вычитку и фиксированные версии
Казалось бы, открыть ИП в цифровой реальности и начать разливать пиво — дело пяти минут. Но на практике вас ждет цифровая бюрократия. Рассказываю свою историю.
Китай за последние десятилетия совершил экономический рывок, который многие до сих пор пытаются осмыслить. Лань Сяохуань, китайский экономист из Пекинского университета, написал книгу, которая разошлась огромным тиражом (более полутора миллионов экземпляров) у себя на родине и была переведена на русский язык. Название — прямая отсылка к Адаму Смиту. Только вместо невидимой руки рынка здесь — видимая рука Партии. И она не просто регулирует, а реально строит экономику, отрасль за отраслью, регион за регионом.
Книга написана китайцем и, что важно, не для пропаганды, а для внутреннего обсуждения. Поэтому в ней почти нет партийных лозунгов. Есть конкретные бизнес-кейсы, расчёты, анализ того, как государство влезло в рынок земли, недвижимость, местные бюджеты, бюрократию, фондовый рынок и внешнюю торговлю, и почему без этой видимой руки ничего бы не взлетело.
Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я основатель и управляющий партнер венчурного фонда Mento VC. Мы инвестируем в технологические стартапы в США, Великобритании и Израиле, а в своем телеграм-канале рассказываю, как вижу рынок и принимаю инвестиционные решения.
В марте у Sequoia вышла авторская статья о том, где в AI прямо сейчас лежат самые большие не реализованные рынком возможности, и мы сразу сочли ее достойной внимания. Тезисы из нее затем частично поднимались на интервью AI Askent.
Логичный сегодня вопрос любому фаундеру, строящему AI-инструмент: что будет с твоим продуктом, когда следующая версия Claude сделает его просто одной из своих новых фич?
Продавать специалисту ускорение его работы вот-вот потеряет ценность, путь к успеху — продавать компании то, что раньше делал их специалист. Как и что именно? Вот об этом и пишет Жюльен Бек из Sequoia.
Мы с командой полностью перевели этот материал для вас. В нем карта рынков с цифрами и конкретными примерами, и тот самый тезис про то, где именно сейчас открываются окна возможностей на $200+ млрд. Читайте ниже.
Компания построила промышленный тепличный комплекс V поколения: автоматизированный климат-контроль, ассимиляционное досвечивание на LED, роботизированные транспортные системы. Инвестиции — от 1,5 до 3 млрд рублей. Производительность — сотни тонн томатов и огурцов ежемесячно. Корпоративный сайт — страница на конструкторе с прайсом в PDF и контактным телефоном.
Результат: банк отказывает в рефинансировании. Комплекс не проходит квалификацию поставщика в торговой сети. Разберём, почему это происходит с точки зрения архитектуры B2B-принятия решений.
Архитектура проблемы
Тепличная отрасль России в 2025 году работает в условиях тройного давления. Чистая рентабельность упала до 2–3% (с 14% в 2024-м) при рекордном объёме производства 1,65 млн тонн. Системы досвечивания — треть капзатрат — деградируют за 3–5 лет. 85% посевного материала — импортная селекция с соответствующими цепочечными рисками. Это данные «Технологий Роста» и Агроинвестора за 2025–2026 годы.
В такой операционной среде доступ к льготному кредитованию и федеральным контрактам — не опция, а условие существования бизнеса. Оба канала контролируются институциональными игроками: банками и федеральным ритейлом. Оба игрока принимают решения через многоуровневый цифровой due diligence.
Как банк читает отсутствие сайта
Кредитный комитет при рассмотрении заявки на 300–500 млн рублей (замена световых систем) анализирует предприятие в несколько итераций. По данным vc.ru, в B2B-сегменте аналитик возвращается к информации о контрагенте 5–10 раз за цикл сделки длиной от 3 до 18 месяцев.
Вышла недавно статья на Хабре, которая осталась незамеченной.
Девушка, которая не шарит в программировании, навайбкодила телеграм-бота для практики английского. Бот буквально является оберткой над ChatGPT.
Что не так с этой историей...
ИИ уже меняет разработку, поддержку, аналитику и офисную рутину. Но тезис “больше продуктивности, меньше людей” слишком удобный. На практике корпоративный ИИ часто не убирает расходы, а переносит их в токены, инфраструктуру, безопасность, интеграции, ревью, ошибки и зависимость от поставщиков.
Думаю, многие хотя бы раз мечтали о собственном микро-продукте.
Маленький сервис, который можно спокойно пилить по вечерам, постепенно продвигать, а он со временем начнёт приносить вторую зарплату.
Я тоже так думал.
Полтора года назад мы с другом начали делать свой небольшой продукт. Потратили на него примерно 100 000 ₽, вложили кучу времени и сил. Сервисом воспользовались более 5 000 человек. А заработали мы примерно 1 000 ₽.
И теперь я пытаюсь понять, где именно мы облажались.
Лето. Пора отпусков. Многие в преддверии этого периода заранее расслабляются, но только не кадровики с бухгалтерами. Сегодня расскажу, как мы разработали и внедрили у себя агентскую систему, которая взяла на себя большую часть проблем с отпусками. Работает она автоматически в виде локального AI-агента, подключенного к корпоративному мессенджеру.
Крупный бизнес растёт не только за счёт рекламных бюджетов. Владельцы гигантов давно поняли: деньги — в управлении вниманием. Они строят экосистемы, чтобы забрать себе каждый шаг клиента:
👁️ Внимание,
📊 Данные,
🛒 Покупки,
🔄 Повторные касания,
💸 Маржу.
Малому бизнесу не нужен масштаб Ozon. Но следует перенять принцип. Работать с аудиторией до, во время и после продажи.
Что я часто вижу в малом бизнесе. Владелец в панике:
— «Нам нужны клиенты!»
— «Нам нужны заявки!»
— «Нужно найти нормального таргетолога!»
Рекламу запустили. Заявки пришли. А дальше бардак:
❌ Часть потеряли в мессенджерах,
❌ Кому-то ответили через сутки,
❌ Кого-то забыли «дожать»,
❌ Клиент купил 1 раз и исчез
Итог: «Реклама не работает».
Да? А может, клиент просто упал в чёрную дыру после первого касания?
⚠️ Главная ошибка малого бизнеса:
Смотреть на клиента как на разовую заявку.
Пришёл → купил → спасибо → следующий.
А потом каждый месяц владелец покупает тех же самых людей через рекламу. Будто у бизнеса амнезия.
Крупные игроки поняли давно:
💰 Деньги не в одной продаже.
💰 Деньги — в управлении аудиторией.
Пример: Wildberries 📦
Это уже не просто маркетплейс. Это система. Клиент внутри неё живёт:
Приветствую вас в рубрике «Деловые истории». Сегодня будем разбираться, кто и как превратил катастрофу «Титаника» в многомиллионный бизнес, обломки — в охраняемый судом актив, а кусочек угля со дна Атлантики в сувенир за 45 баксов.
Важный пост, который, на мой взгляд, возвращает разговор об ИИ из мира воздушных замков в реальность, опубликовал Дэвид Гётте — CEO и управляющий директор компании, занимающейся автоматизацией продаж с помощью искусственного интеллекта.
Очевидно, его откровенно раздражают бесконечные посты в духе: «Я заменил весь свой отдел продаж Claude». По его словам, практически каждая такая история — либо откровенная ложь, либо полуправда, упакованная в эффектный кейс о цифровой трансформации.
Гётте много лет профессионально разрабатывает ИИ-инструменты для продаж и хорошо понимает реальные возможности таких систем. Поэтому он уверенно утверждает: сегодня никто не заменяет полноценный отдел продаж искусственным интеллектом.
Что на самом деле скрывается за подобными заявлениями?
Предприниматель, который пишет: «Я заменил свой отдел продаж», зачастую сам работает продавцом по 60 часов в неделю и называет это автоматизацией. Компания, рассказывающая об исходящих продажах «без единого человека», раньше имела одного координатора продаж, а теперь ИИ выполняет часть его функций. А за громкими заявлениями вроде «ИИ теперь закрывает сделки за нас» нередко стоят компании с падающей выручкой — просто об этом в последующих публикациях уже не рассказывают.
Такие посты становятся вирусными, потому что обещают именно то, что многие хотят услышать: дешевле, быстрее, эффективнее и без неудобного человеческого фактора. Увольняем отдел продаж — и поручаем всё искусственному интеллекту.
Проблема в том, что подобные публикации подталкивают руководителей и владельцев бизнеса к ошибочным выводам. Успешные и вполне рациональные люди начинают думать: «А может, действительно просто заменить людей ИИ?» Отдел продаж начинает восприниматься как расходная статья, которую можно и нужно автоматизировать и сократить. Решения о людях всё чаще принимаются под влиянием хайпа и кликбейтных заголовков.
Сегодня у нас интересный разбор. Мы взяли интервью у Анны, она решила собрать собственного AI-преподавателя английского в Телеграм. Через 2,5 месяца после запуска проект привлек сотни пользователей, получил первых платящих клиентов и принес более $1200 выручки.
Статья написана на основе интервью с Дмитрием Покатаевым, основателем мебельного производства «Столетти» и интернет-магазина «Скелетт».
Я больше двадцати лет делаю мебель в Екатеринбурге. Привык, что клиенты приходят в наш салон ножками, с рулеткой, с вопросами, с мужьями. А с конца 2024 года ко мне начали приходить заказы из городов, в которых я никогда не был: Алматы, Владивосток, Чебоксары, Ростов-на-Дону, Новокузнецк. Этих людей я в глаза не видел: они оставляют заявку на сайте, оплачивают, и через несколько недель присылают мне фотографию готовой ванной или прихожей у себя дома.
Производство у меня небольшое, четыре человека в цеху. Делаем кухни, ванные, прихожие, гардеробные, любую корпусную мебель для жилья. Основное направление — обстановка квартир под дизайн-проекты, по 3-4 полных проекта в год плюс частичные заказы. Параллельно я запустили совсем новое направление: интернет-магазин типовой мебели в плоской упаковке. Бренд назвали «Скелетт», от русского слова, основа, каркас.
За полтора года работы направление принесло около 2,5 миллиона рублей при среднем чеке 48 тысяч. Запустили без новых сотрудников и без выхода на маркетплейс. Расскажу, как мы к этому пришли.
В конце 2025 года в нашей региональной девелоперской компании мы запустили Кайдзен‑офис.
Это такой формат, когда любой сотрудник может предложить идею, как улучшить работу. От «давайте перестанем дублировать отчёты в Excel и Power BI» до «давайте перестроим маршрут согласования заявок». Уже за сам факт того, что сотрудник озвучил потенциально полезную идею (то есть экспертная группа её положительно оценила), мы платим небольшое, но приятное денежное вознаграждение. А уж если идея доходит до внедрения и начинает приносить измеримый эффект, цифры уже другого, ещё более приятного порядка.
По моему мнению, Кайдзен сам по себе — просто потрясающая вещь для развития кадров, вовлечения сотрудников в процессное управление и тому подобное. Но это не основная тема данной истории. Эта история о том, как оценить все эти идеи не субъективно, а по‑настоящему. Что действительно является оптимизацией, которая принесёт деньги, а что — просто галлюцинация, с которой согласились эксперты.
К моменту запуска Кайдзен‑офиса компания за пару лет выросла с 50 до 300+ человек. Это девелопер, который занимается региональной экспансией: новые объекты, новые регионы, новые команды от месяца к месяцу. Процессы выстраивались на ходу и при этом обязаны были масштабироваться. Что‑то закреплялось в регламентах, что‑то существовало в режиме «у нас принято так». Процессный офис — это я и трое моих коллег‑аналитиков.
Идеи пошли на удивление быстро, по 10–15 в месяц. Часть из них вообще не про процессы: «нужно меньше совещаний», «давайте сделаем меньше урн для мусора в офисах». Часть про автоматизацию: «эту задачу можно полностью забрать в RPA». А часть, как мы и хотели, про реальную перестройку процессов: маршруты согласования, разделение зон ответственности, временные окна обработки заявок.
10 новых российских продуктов для автоматизированного ИИ-поиска работы, цифровизации закупок, публикации текстов и других материалов, создания фотоссессии с помощью ИИ, оценки компетенции соискателей и много другого. Битва за «Продукт недели» началась!
Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.
Я никогда не хотела открывать студию. Четыре года работала обычным мастером маникюра. Клиентов было много, и когда я ездила на повышение квалификации, мне постоянно говорили: с таким потоком надо открывать своё. А я не хотела связываться с этим от слова совсем. Я гиперответственный человек, понимала, что буду вкладываться и морально, и физически, и что мне это будет тяжело.
В 2021 году у меня началась сильная аллергия, и врач сказал: всё, больше в маникюре не работаем. В другой сфере я себя тогда не видела. Так что решила всё делегировать.
Российский ИТ-рынок прибавил 14% и впервые перешагнул отметку в 14 трлн рублей, по сообщению Коммерсанта. Прибыль отрасли выросла на 21%. Казалось бы, поводов для беспокойства нет. Но у участников рынка среднего калибра всё чаще возникает ощущение, что рост идёт мимо них: крупные становятся крупнее, средние - меньше, а пространства для манёвра остаётся всё меньше.
Это не ощущение - это закономерность. Российский ИТ-рынок вошёл в финальную фазу консолидации, и агрегатные цифры роста маскируют глубокий структурный сдвиг, который изменит расстановку сил на ближайшее десятилетие.
Для понимания происходящего полезна Модель консолидации отрасли от консалтинговой компании A.T. Kearney, разработанная в конце 1990-х и ставшая классическим инструментом стратегического анализа...
В Business Insider вышел материал о том, что вакансии, связанные с ИИ, стремительно распространяются по всем уровням корпоративных структур — от младших специалистов до топ-менеджмента. На фоне новой волны сокращений это подаётся как осторожный повод для оптимизма: старые профессии исчезают, но рынок одновременно создаёт новые.
ИИ меняет не только алгоритмы работы компаний. Он буквально формирует новые категории профессий.
От vibe coders и prompt engineers до AI-стратегов, forward-deployed engineers и даже философов, работающих рядом с техническими командами — компании по всему миру срочно перестраивают подход к найму сотрудников будущего.
Почти все новые роли требуют межфункциональной экспертизы: сочетания разработки ПО, инженерии данных, продуктового мышления и глубокого понимания конкретной отрасли.
Публичные данные по вакансиям показывают сразу два процесса:
— краткосрочный спрос на операционные роли для обслуживания ИИ;
— долгосрочную потребность в людях, способных проектировать, контролировать и масштабировать системы машинного обучения.
И это уже выглядит не как временный HR-тренд отдельных компаний, а как полноценная перестройка рынка труда.
По мере ускорения внедрения ИИ компании одновременно:
создают новые узкоспециализированные профессии;
переименовывают старые должности, добавляя AI-компетенции;
меняют подход к найму;
пересматривают уровни зарплат;
усиливают зависимость от контрактной и проектной занятости.
Правда, есть нюанс. Материал Business Insider в значительной степени основан на анализе вакансий и журналистских наблюдениях. Там почти нет детальных данных по стратегиям отдельных компаний и точной статистики по численности персонала.
«А что если … ?» — пожалуй, самый частый вопрос на уме у риск-аналитика. Его хлеб — строить и проверять гипотезы, например, «А что если мы добавим в модель частоту смены адреса? Станет ли точнее наш прогноз по риску дефолта у стартапов?», «А что если учитывать текучку кадров у клиента? Сможем ли мы точнее предсказывать кассовые разрывы?», «А что если мы поднимем лимит по овердрафту у клиентов с идеальной платежной дисциплиной? Как это скажется на их лояльности вдолгую?»
В этой статье рассказываю, как можно настроить конвейер быстрой проверки гипотез через low-code аналитические платформы.