AI Builders Lab
Интеллектуальная компания · 2026 · v.2
01 / 126
← → навигация Home в начало
01 / 126
Том второй · полный синтез · 2026

Интеллектуальная
компания · 2026

Операционная модель искусственного интеллекта для собственников и первых лиц компаний. Не про чатботы. Про перестройку компании на уровне P&L.

Ведущий
Василий Рыжонков
База знаний
220+ источников
Глубина
126 слайдов · 7 актов
Контакт
@WiseShifu
02 / 126
Кто перед вами

Меня знают как Василия Рыжонкова

Серийный AI-предприниматель и AI-билдер. 7 собственных продуктов и 1000+ стартапов оценено в Сколково.

PRODUCT 01

SalesKitAI

28 AI-ассистентов для B2B-продаж. Production-ready.

PRODUCT 02

Serenta

Корпоративный поиск знаний. Слой интеллекта поверх 1С, почты, чатов.

PRODUCT 03

Solo Business

4-недельная программа собственника-исполнителя. Единственная в РФ.

PRODUCT 04

AI Builders Lab

Закрытое сообщество CEO. Курсы, мастер-классы, сопровождение.

15+
лет в продуктах и продажах
$23M
привлечённых инвестиций
1000+
стартапов оценено в Сколково
10+
внедрений в реальном бизнесе
Контакт: @WiseShifu · t.me/VR_speaking · aibuilderslab.ru · selfai.team
03 / 126
Что я делаю

Self AI · экосистема ИИ‑продуктов для бизнеса

Серия продуктов для среднего и крупного бизнеса РФ и СНГ. Не кейсы из США — реальные внедрения здесь.

AI BUILDERS LAB · СООБЩЕСТВО

Закрытое сообщество собственников

Курсы, мастер-классы, индивидуальное сопровождение CEO. aibuilderslab.ru

  • → Программа «Руководитель-создатель»
  • → Solo Business · 4-недельный спринт
  • → Челленджи и мастер-классы для CEO
SELF AI · ПРОДУКТЫ

Продуктовая компания

Готовые ИИ-продукты для среднего и крупного бизнеса. selfai.team

  • → Serenta · корпоративные знания
  • → SalesKitAI · 28 ИИ для отдела продаж
  • → Custom-внедрения в ОМК, банках, дистрибуторах
10+ внедрений
в РФ и СНГ
ОМК-ЦЕС · крупные дистрибуторы · банки · инфраструктура · логистика. Реальные ROI от 5 до 280 млн ₽ в год. Это не кейсы из презентаций — это работа, которой я сам управлял.
04 / 126
Откуда взято всё, что вы услышите

220+ источников
за полгода исследования

60

мировых keynotes

Davos, GTC, Dreamforce, Build, DevDay, AI Ascent, GITEX за 2024–2026.

Спикеры: Naделла, Хуанг, Альтман, Амодей, Дорси, Даймон, Бениофф, Сулейман, Дотерти, Молик, Лакхани, Хоффман и другие.

150

интервью с собственниками

Глубокие беседы с первыми лицами компаний России и СНГ — от среднего бизнеса до Топ-100.

Отрасли: финтех, ритейл, производство, логистика, ИТ-сервисы, дистрибуция, образование, медицина, банки.

10+

внедрений в бизнес

С моим непосредственным участием. От прототипа до промышленной эксплуатации.

Эталонный кейс: ОМК-ЦЕС — 15 млн ₽ ROI в первый год на открытом стеке без западных вендоров.

Корпус: META_SYNTHESIS_2026 · 5234 слова · 48 фреймворков · 9 артефактов · 7 мета-инсайтов
05 / 126
Акт 1 · Горящая платформа

Парадокс 78 / 21 / 1

Большинство покупает инструменты и думает, что внедрило ИИ. Это иллюзия. Реальная экономика прячется в последнем 1%.

78% компаний используют ИИ хотя бы в одной функции
21% перестроили хотя бы один процесс под ИИ
1% руководителей считают свои внедрения зрелыми
Источник: McKinsey · The State of AI 2025
06 / 126
Кейс №1 · финтех · L3

Klarna: 7 400 → 3 000
за 18 месяцев

Швеция, банк с лицензией. Не tech-стартап. Сократили половину команды и удвоили выручку на сотрудника.

Численность сотрудников Klarna
сотрудники 7 400 2022 3 000 2025 2 000 2030 цель −59% за 18 мес Выручка / сотрудник +152% за тот же период
КЛЮЧЕВЫЕ МЕТРИКИ
Контракторов до700
Контракторов после0
Время решения14 → 2 мин
Сэкономлено в год$40M
Доля ИИ-обращений67%
Выручка / сотрудник+152%
Премия акций (2 года)+180%
Источник: Sebastian Siemiatkowski · Sequoia Training Data · Q1 2025
07 / 126
Кейс №2 · Block · L3 → L4

Дорси: −40% штата
и 3 уровня вместо 5

Публичная компания. CEO Twitter и Square. «Если бы строили компанию сегодня — была бы вдвое меньше.»

Глубина иерархии: было → стало
БЫЛО · 5 УРОВНЕЙ Гендир Зам / VP Директор отдела Рук-ль группы Сотрудник 5 уровней управления ≈ 7 400 сотрудников медленные решения −40% штата · 3 недели СТАЛО · 3 РОЛИ CEO ИСПОЛНИТЕЛЬ делает работу ВЛАДЕЛЕЦ отвечает за исход НАСТАВНИК учит на примере 3 уровня · 3 роли скорость решений ×3 структура — круг
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Спросите себя: сколько у вас уровней между вами и исполнителем? Если 4–5 — значит, у вас компания, спроектированная для эпохи без ИИ. Сегодня нужно 2–3.
Источник: Jack Dorsey · Brian Halligan podcast · апр 2026
08 / 126
Кейс №3 · Крупнейший банк мира · L2

JPMorgan: $2 млрд / год на ИИ

Не стартап. Самый большой банк США. Даймон вынес ИИ из ИТ-отдела на уровень совета директоров.

$18B
ИТ-БЮДЖЕТ ВСЕГО
$2B
ИЗ НИХ НА ИИ
600+
ПРИМЕНЕНИЙ
200K
ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ LLM
"
Не будет ни одной работы, ни одного процесса, ни одной функции, которые ИИ не затронет. В основном — в лучшую сторону.
«There will not be a single job, process, or function that AI will not touch — mostly for the better.»
JAMIE DIMON · DATABRICKS DATA+AI SUMMIT · ИЮНЬ 2025
09 / 126
Кейс №4 · Внутри лидера фронтира
90%

кода в Anthropic пишет Claude
— на многих внутренних командах

"
Инженеры теперь — в роли редактора и руководителя. Клод нашёл малозаметную ошибку, которую люди пропустили после нескольких дней поиска.
DARIO AMODEI · DREAMFORCE 2025
10 / 126
Шок-цитата · 1 из 5
"
Двенадцать-восемнадцать месяцев — и большая часть «белых воротничков» будет автоматизирована.
«White-collar work will be substantially automated within 12–18 months.»
MUSTAFA SULEYMAN · CEO MICROSOFT AI · 2025
11 / 126
Шок-цитата · 2 из 5
"
Спрос на вычисления вырос в миллион раз за два года. Токены — новый сырьевой товар.
«Computing demand has increased by one million times. Tokens are the new commodity.»
JENSEN HUANG · CEO NVIDIA · GTC 2026
12 / 126
Шок-цитата · 3 из 5
"
Нельзя строить хайвеи завтрашнего дня, асфальтируя тропинки вчерашнего.
«You can't build the superhighways of tomorrow by paving the dirt paths of yesterday.»
PAUL DAUGHERTY · CTO ACCENTURE · 2025
13 / 126
Шок-цитата · 4 из 5
"
Человек ведёт, а не находится в петле контроля.
«Human in the lead, not human in the loop.»
JULIE SWEET · CEO ACCENTURE · DAVOS 2026
14 / 126
Шок-цитата · 5 из 5
"
Самое сложное — это данные. Не ИИ. Не машинное обучение. Привести данные в пригодный вид — вот сложная часть.
«The hardest part is the data. It isn't the AI, it isn't the ML.»
JAMIE DIMON · CEO JPMORGAN · 2025
15 / 126
Скорость событий обгоняет нашу готовность

2025 → 2026 → 2027
по Альтману

Дорожная карта Альтмана · 4 точки
2025 СЕЙЧАС Агенты делают работу Программирование — лидер +70% PR/неделю 2026 +12 МЕС ИИ открывает новое Аналитики, юристы, врачи научные открытия 2027 +24 МЕС Роботы создают ценность Логистика, производство серьёзная отрасль 2030 +5 ЛЕТ · AGI AGI консенсус Хассабис · Амодей · Альтман 80% профессий У вас 18–60 месяцев на подготовку
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Каждый год — качественный скачок. Если стратегия рассчитана на 5 лет — она на деле живёт 12 месяцев. Делайте короткие циклы и планируйте уже для «ИИ открывает новое».
Источник: Sam Altman · Sequoia AI Ascent 2025
16 / 126
Кейс №5 · Block глазами CTO

Прасанна: Goose
и 25% сэкономленных часов

Метафора Прасанны: мозг + руки/ноги
Мозг в банке LLM только разговаривает + Руки и ноги Goose / агент действует в реальности Без агентского слоя ИИ = L1 навсегда
КЛЮЧЕВЫЕ ЦИФРЫ
Цель экономии 202525%
Экономия инженеру / нед8–10 ч
Кода в legacy от ИИ30–40%
В новых системах~ 100%
CTO пишет код вручнуюпочти нет
Goose · open source✓
«LLM — мозг в банке. Goose даёт ему руки и ноги, чтобы выйти и действовать в мире.»
Источник: Dhanji Prasanna · Sequoia Training Data · YouTube 64J2lHxP0ok
17 / 126
Кейс №6 · ОАЭ · суверенная инфраструктура
10:1

соотношение производительности —
один человек с агентами заменяет десять

"
Задачи, ранее требовавшие десяти специалистов, теперь решает один — при поддержке агентов ИИ. Это документированное соотношение по нашим внедрениям.
PENG XIAO · CEO G42 · GITEX 2025
18 / 126
Финал акта 1 · вопрос для всех

Поднимите руку,
у кого есть письменный план
перестройки компании под ИИ

— утверждённый советом директоров,
— с явными метриками по 5 направлениям,
— с ответственным, отчитывающимся напрямую вам

19 / 126
Акт 2 · Новая карта

Если карта неточная —
любой план провалится

Четыре уровня зрелости. Пять направлений работы. Двадцать ячеек матрицы. Плюс четыре новые оси из Round 2. Вот ваш реальный сценарий движения.

Структура акта 2
1. 4 УРОВНЯ L1 → L2 L3 → L4 «где мы сейчас» 2. 5 НАПРАВЛЕНИЙ процессы · люди цены · технологии управление «что делать» 3. МАТРИЦА 4×5 20 ячеек стратегии «где живут ходы» 4. НОВЫЕ ОСИ пирамида→круг данные · читаемость модель мира «что нового»
20 / 126
Уровень 1 из 4 · стартовая черта

L1. ИИ снаружи —
«поверх процессов»

Метафора: ChatGPT как лампочка над процессом
тот же процесс, что и 5 лет назад 💡 ChatGPT в браузере помогает написать письмо +5–15% к производительности

Сотрудники сами включают ChatGPT. Помогает написать письмо, перевести текст. Производительность растёт. Прибыль — нет.

ПРИЗНАКИ L1
  • → Нет владельца ИИ-направления
  • → Нет ИИ-бюджета в P&L
  • → Нет метрик внедрения
  • → Данные в разных системах
78%
здесь
McKinsey: подавляющее большинство компаний мира — на этом уровне.
21 / 126
Уровень 2 из 4 · перестройка процессов

L2. ИИ внутри —
отдельные процессы пересобраны

Процесс перепроектирован вокруг ИИ
входной запрос ИИ-агент + данные результат старый процесс с 14 шагами и 3 отделами → заменён одним пайплайном +40–80% к производительности

Минимум один процесс полностью переработан вокруг ИИ. Не «добавили чат-бота» — переписали путь клиента, должностные инструкции, метрики.

МАРКЕР L2

Если из процесса убрать ИИ — он остановится. Не «стало неудобнее» — именно остановится.

21%
компаний здесь по McKinsey
EBIT+
эффект становится виден
22 / 126
Уровень 3 из 4 · структурная перестройка

L3. Перестроена структура —
штат сократился, роли изменились

Реорганизация: 10 человек → 1 + 10 агентов
ДО ПОСЛЕ L3 10 человек ★ 1 + 10 агентов ПУБЛИЧНЫЕ КЕЙСЫ L3 Klarna 7 400 → 3 000 Block −40% штата Anthropic 90% кода ИИ ~ 4–5% мирового рынка · точка невозврата

Численность −20–60%. Появились новые роли. Глубина иерархии уменьшилась.

ТОЧКА НЕВОЗВРАТА

После L3 нельзя «откатить» ИИ-внедрение без уничтожения бизнеса. Конкурентное преимущество стало структурным.

~ 5%
рынка
Все публичные кейсы Round 2 концентрируются здесь.
23 / 126
Уровень 4 из 4 · нативная зрелость

L4. Компания —
как мини-интеллект

Архитектура «компания как интеллект»
АРТЕФАКТЫ КОМПАНИИ переписка код звонки документы CRM ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ СЛОЙ единый запрос ко всей компании КТО УГОДНО МОЖЕТ СПРОСИТЬ сотрудник совет аналитик CEO

Все артефакты компании стекаются в единый интеллектуальный слой. Любой может «спросить компанию» как языковую модель.

ЧТО ЗДЕСЬ ДАЮТ
  • → Совещания с прототипами
  • → Отчёты не пишутся — запрашиваются
  • → Структура — круг
  • → Решения от данных
~ 1%
почти никто
Единственный публичный пример — Block глазами Дорси.
24 / 126
Пять направлений работы — на каждом уровне

Уровни — это «где мы».
Направления — «что делать».

НАПРАВЛЕНИЕ 01

Процессы

Какие маршруты переписаны под ИИ. Если убрать ИИ — процесс остановится?

НАПРАВЛЕНИЕ 02

Люди и команды

Какие роли исчезли, какие появились. Есть ли «начальник агентов»?

НАПРАВЛЕНИЕ 03

Ценообразование

За место → за использование → за результат.

НАПРАВЛЕНИЕ 04

Технологии и стек

Не «купить ChatGPT» — собрать стек способностей: модель + агенты + межслойник + данные + проверки.

НАПРАВЛЕНИЕ 05

Управление

Кто отвечает за ИИ. Иерархия, оси отчётности. ИИ напрямую к CEO или через ИТ-отдел.

25 / 126
Направление 1 · Процессы

Сначала маршрут,
потом инструмент

Прирост производительности по уровням
+5–15% L1 · поверх +40–80% L2 · переписан с нуля половина процессов больше не существует L3 · структурно процесс становится разговором с интеллектом компании L4 · нативно прирост производительности →
"
Просто добавление ИИ не создаёт ценности — пересборка того, как делается работа, движет EBIT.
McKINSEY · STATE OF AI 2025
26 / 126
Направление 2 · Люди и команды

Не «сократить»,
а пересобрать роли

Старые роли → новые роли
15+ РОЛЕЙ аналитик менеджер директор аккаунт-мн координатор проджект VP тимлид BA по Дорси 3 РОЛИ IC Исполнитель делает работу с агентами DRI Владелец результата отвечает за исход PC Играющий наставник учит через свою работу + новая роль: «Начальник агентов» — 1 человек на 5–20 ИИ

Появляется роль «начальник агентов» — один управляет 5–20 ИИ-агентами как командой. Дорси нормализовал штат Block до трёх ролей.

27 / 126
Направление 3 · Ценообразование

За место → за использование →
за результат

Эволюция ценообразования
ЭРА 1 · 2010-е Per‑seat $X / пользователь / мес пример: SaaS подписки ЭРА 2 · 2024–2026 Per‑usage $X / 1M токенов $X / запрос пример: Anthropic, OpenAI ЭРА 3 · 2026+ Per‑outcome $X / закрытая сделка $X / решённый запрос $X / найденное нарушение
"
У нас будет в 100–1000 раз больше пользователей-агентов, чем людей.
AARON LEVIE · CEO BOX · 2025
28 / 126
Направление 4 · Технологии и стек

Не «купить ChatGPT»,
а собрать стек способностей

Современный ИИ-стек среднего бизнеса
5 Проверки качества (evals) «сначала проверки, потом код» 4 Агентский слой Goose · AutoGen · собственный 3 Межслойник (MCP) подключение к корп. системам 2 Модель закрытая (GPT, Claude) / открытая (Llama, Qwen, Cotype) 1 Данные в пригодном виде «самое сложное» по Даймону

Для российского рынка ключевой вопрос — суверенный стек: Cotype, GigaChat, Llama/Qwen на локальных серверах + MCP + Goose. Полностью рабочая конфигурация без западных вендоров.

29 / 126
Матрица — где живёт стратегия

4 × 5 = 20 ячеек вашей стратегии

  ПроцессыЛюдиЦеныТехнологииУправление
L1 · Снаружи ChatGPT в браузере ИТ + энтузиасты Per-seat подписки SaaS, без интеграций Нет владельца
L2 · Внутри 1+ процесс пересобран Появился «начальник агентов» Per-usage Корпоративные интеграции CDO/CAIO в правлении
L3 · Структура 50%+ процессов изменены Штат −20–60% Per-outcome Свой агентский слой ИИ напрямую к CEO
L4 · Интеллект Процесс = диалог 3 роли вместо всех Платформа для агентов клиента Полная читаемость, MCP Структура → круг
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Не спрашивайте «дошли ли мы до ИИ?». Спрашивайте: в какой из 20 ячеек мы и куда хотим за год? Это и есть ваша стратегия — не общая фраза, а карта движения.
Синтез: McKinsey · Self AI · 2026
30 / 126
Новая ось №1 из 4 · от Дорси

Архитектура управления:
пирамида → плоскость → круг

Три эпохи структуры компании
ЭПОХА 1 · ПИРАМИДА 1990–2010 Режим менеджера VP, инфо по иерархии медленно, осторожно ЭПОХА 2 · ПЛОСКОСТЬ 2010–2025 CEO все остальные 2 уровня Режим основателя мало уровней CEO решает сам ЭПОХА 3 · КРУГ 2025+ · DORSEY MODE ИИ-СЛОЙ читаемая компания Режим Дорси люди по периметру все обращаются к ядру
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Если вы всё ещё узнаёте важное от своих VP — у вас пирамида. Цель: ИИ-слой видит всю компанию, и любой сотрудник может «спросить компанию» напрямую.
Источник: Jack Dorsey · Brian Halligan podcast 2026
31 / 126
Новая ось №2 из 4 · от Даймона

Зрелость данных —
условие, а не следствие

Лестница зрелости данных компании
УРОВЕНЬ 1 · L1 Бардак 1С · Excel · почта УРОВЕНЬ 2 · L2 В одном месте единое хранилище УРОВЕНЬ 3 · L2.5 Единый формат справочники, словари УРОВЕНЬ 4 · L3 Готово для ИИ векторный поиск RAG, индексы УРОВЕНЬ 5 · L4 Контракты данных владелец SLA на свежесть аудит изменений ↑ ROI растёт здесь
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Большинство компаний — на уровнях 1–2. Без уровней 3–4 ИИ работает плохо или галлюцинирует. Сначала — 3 месяца на данные. Потом — деньги в ИИ.
Источник: Jamie Dimon · Sebastian Siemiatkowski · 2025
32 / 126
Новая ось №3 из 4 · от Дорси

Читаемая компания —
новый конкурентный ров

Артефакты компании → единый интеллектуальный слой
7 ИСТОЧНИКОВ ДАННЫХ КОМПАНИИ Slack · TG переписка Email деловая почта Звонки транскрибация Код репозитории CRM · 1С бизнес-данные Документы файлы · договоры Совещания видео · протоколы ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ СЛОЙ векторный индекс · LLM-роутер · правила доступа · аудит Любой сотрудник: «расскажи мне о клиенте Х» — получает ответ из всех 7 источников сразу 5 минут вместо 5 человеко-дней
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Тот, кто соберёт это первым в своей отрасли — построит ров, который не догонят. Self AI Serenta — готовое решение под эту задачу.
Источник: Jack Dorsey · Self AI Serenta как продуктовая реализация
33 / 126
Новая ось №4 из 4 · от Дорси и Прасанны

Способности → интерфейс → проактив → модель мира

СЛОЙ 01

Способности

Что компания умеет. Платежи, договоры, продажи, аналитика.

90%+ здесь
СЛОЙ 02

Интерфейсы

Как взаимодействуют клиенты, сотрудники, партнёры.

отдельные пилоты
СЛОЙ 03

Проактив

Когда ИИ инициирует действие сам. Не ждёт запроса.

единичные кейсы
СЛОЙ 04

Модель мира

Глубокое понимание клиентов и себя. Карта от клиентов.

только Дорси
"
Мы строим способности, потом интерфейсы, потом проактивный интеллект, потом модель мира.
JACK DORSEY · LONG STRANGE TRIP 2026
34 / 126
Кейс через матрицу · Klarna

Klarna — L3 на трёх направлениях из пяти

Klarna 2025 ПроцессыЛюдиЦеныТехнологииУправление
Уровень L3 обслуживание L3 7 400→3 000 L2 подписки L3 свой стек L2 CAIO
Что сделано 67% обращений — ИИ. 14 → 2 мин. 700 контракторов уволено Per-transaction OpenAI + своя ML-команда Еженедельные отчёты CEO в X
Эффект +152% выручки/чел $40 млн / год — Время выпуска −60% Премия акций +180%
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Klarna не был «впереди». Это банк с лицензией. Сделали структурный сдвиг — и капитализация выросла. Регулируемая отрасль не помеха.
35 / 126
Кейс через матрицу · Block

Block — единственный публичный L3 → L4

Block 2026 ПроцессыЛюдиЦеныТехнологииУправление
Уровень L3 вокруг Goose L4 3 роли L2 per-tx L4 open Goose+MCP L4 структура→круг
Что сделано 25% часов — цель года −40% штата за 1 заход Не меняли Goose как стандарт Прототипы вместо слайдов
Эффект 8–10 ч/нед на инженера Скорость решений ×3 — 100% нового кода — vibe «Это пересборка»
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Block — единственный публичный пример системного перехода в L3–L4 одновременно по четырём из пяти направлений. Используйте как ориентир, не как образец «один в один».
36 / 126
Кейс через матрицу · JPMorgan

JPMorgan — L2-эталон корпоративного масштаба

JPMorgan 2025 ПроцессыЛюдиЦеныТехнологииУправление
Уровень L2 600+ процессов L2 через текучку L1 комиссии L2 свой стек L3 ИИ к CEO
Что сделано 200K с LLM на своих данных 15–20% текучка = замена ролей Не меняли $2 млрд / год · 200 учёных «Вынесли ИИ из ИТ-отдела»
Эффект 600+ применений Без скандалов и увольнений — Соизмеримо с ИТ-бюджетом Скорость решений ↑
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Самый большой банк США сделал главный шаг — вывел ИИ из ИТ-отдела на уровень совета директоров. Если это сделал Даймон, то «ИТ разберётся» — больше не аргумент.
37 / 126
Кейс через матрицу · ОМК-ЦЕС · РФ

ОМК-ЦЕС — российский L2 на открытом стеке

ОМК-ЦЕС 2025 ПроцессыЛюдиЦеныТехнологииУправление
Уровень L2 аналитика L2 освобождены L1 внутр. сервис L2 open-source L2 Self AI
Что сделано NLQ-бот заменил Tableau для 80% 2 аналитика свободны от рутины Внутренний бенчмарк ROI Llama / Cotype локально CDO курирует, эффект за квартал
Эффект 15 млн ₽ / год ROI ≈ 280% в 1-й год — Санкционно-устойчиво Кейс публичен
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
15 млн ₽/год — это масштаб среднего бизнеса РФ. Полностью открытый стек, без западных вендоров. Воспроизводимая модель: я сам управлял проектом и готов поделиться шагами.
38 / 126
Сводный фрейм Акта 2

Карта есть.
Дальше — сорок инструментов
для движения по ней.

Каждый из 40 фреймворков — это конкретный ход внутри ячейки матрицы.

39 / 126
А
Кластер 1 из 5 · 8 фреймворков

Архитектура
компании

Как устроена компания как система. Уровни зрелости, агентское предприятие, структура управления, читаемость, способности.
F-01Перестройка процессов
F-02Агентное предприятие
F-03ИИ снаружи vs внутри
F-04Мини-интеллект ★
F-05Пирамида → круг
F-06Читаемая компания
F-07Структурный сдвиг ★
F-08Способности → модель
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Архитектура — это не «ИТ-инфраструктура». Это форма самой компании. Если форма не меняется — ИИ не работает.
40 / 126
КЛАСТЕР А · АРХИТЕКТУРА
F-01 · #06

Перестройка процессов вокруг ИИ

Производительность и EBIT растут, когда вы переписываете маршруты работы под ИИ-агентов. Не «добавили чат-бота к старому процессу» — а пересобрали процесс с нуля вокруг ИИ.

Процесс ДО и ПОСЛЕ перестройки
ДО · 14 ШАГОВ, 3 ОТДЕЛА ПЕРЕСОБРАЛИ ВОКРУГ ИИ-АГЕНТА ПОСЛЕ · 1 ПАЙПЛАЙН входной запрос ИИ-агент + данные результат +40–80% производительности по McKinsey
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Тест прост: если из процесса убрать ИИ — процесс остановится? Если «нет, просто будет неудобнее» — вы на L1. Если «остановится» — уже на L2.
Источник: McKinsey · The State of AI 2025
41 / 126
КЛАСТЕР А · АРХИТЕКТУРА
F-02 · #08

Агентное предприятие

Компания, где значимая часть работы делается ИИ-агентами под управлением людей. Не «помощник у каждого», а агенты как первоклассные сотрудники: с ролями, KPI, бюджетами.

Оргструктура агентного предприятия: 1 руководитель → 5–20 агентов
CEO человек руководитель обычной команды человек «начальник агентов» новая роль 2026 человек владелец результата DRI на функцию A1 A2 A3 A4 A5 5+ ИИ-агентов · KPI · бюджеты каждый агент — как сотрудник
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Тест: есть ли у вас хоть один человек, у которого в команде больше агентов, чем людей? Если нет — вы ещё не агентное предприятие. Начните с одного.
Источник: Salesforce Dreamforce 2025 · Box AI · Aaron Levie
42 / 126
КЛАСТЕР А · АРХИТЕКТУРА
F-03 · #12

ИИ снаружи vs ИИ внутри

Главное архитектурное решение года: ИИ как добавка к старому процессу или ИИ как ядро нового процесса. Между ними — не количественная разница, а качественная.

Два разных архитектурных решения · L1 vs L2+
ИИ СНАРУЖИ · L1 старые процессы 💡 +5–15% · прибыль не растёт ИИ ВНУТРИ · L2+ ИИ-ЯДРО + данные процесс пересобран +40–80% · EBIT растёт
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Простой тест: если убрать ИИ — процесс продолжит работать? Если «да» — вы на L1, ИИ снаружи. Если «нет, процесс остановится» — уже на L2.
Источник: Accenture Tech Vision · McKinsey
43 / 126
КЛАСТЕР А · АРХИТЕКТУРА
★ F-04 · TOP-5 · #03

Компания как мини-интеллект

L4-метафора Дорси: компания — это языковая модель. Артефакты — обучающие данные. Сотрудники — подсказчики и корректоры. Каждый может «спросить компанию».

Компания = языковая модель компании
ОБУЧАЮЩИЕ ДАННЫЕ КОМПАНИИ переписка код звонки встречи CRM · 1С документы ИНТЕЛЛЕКТ КОМПАНИИ «мини-LLM нашей компании» обучен на всех артефактах ВЫЗОВ ИЗ ЛЮБОЙ ТОЧКИ сотрудник CEO совет клиент партнёр
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
L4 — это горизонт 3 лет, не завтра. Но сбор артефактов в единый слой можно начинать в этом квартале. Self AI Serenta — стартовая точка.
Источник: Jack Dorsey · Long Strange Trip · апр 2026
44 / 126
КЛАСТЕР А · АРХИТЕКТУРА
F-05 · #40

Пирамида → плоскость → круг

Три эпохи структуры компании. Раньше была пирамида (5+ уровней). Стартапы перешли в плоскость (CEO + все). Эпоха 3 — круг с ИИ-слоем в центре. Полная схема дана в слайде 30.

Что меняется при переходе пирамида → круг
ПИРАМИДА · СТАРОЕ • информация по иерархии • решения у VP • 5+ уровней • скорость = низкая → масштаб ↑, скорость ↓ ПЛОСКОСТЬ · СТАРТАПЫ • 2–3 уровня • CEO решает сам • мало менеджмента • упирается на 100 чел → скорость ↑, масштаб ограничен КРУГ · DORSEY · ЭПОХА 3 • ИИ-слой в центре • люди по периметру • 2 уровня, любой масштаб • доступ из любой точки → скорость ↑ + масштаб ↑
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Большинство компаний СНГ — на этапе плоскости или старой пирамиды. Переход в круг даст конкурентное преимущество в течение 18 месяцев. Главное условие — данные в одном месте.
Источник: Jack Dorsey · Brian Halligan podcast 2026
45 / 126
КЛАСТЕР А · АРХИТЕКТУРА
F-06 · #11

Читаемая компания

Все артефакты — переписка, код, звонки, документы — стекаются в единый интеллектуальный слой. Компания становится «читаемой»: любой может задать вопрос всей организации сразу. Полная схема дана в слайде 32.

Что даёт читаемая компания · 4 уровня готовности
L1 · ЧЕРНОВОЕ данные везде поиск Google SharePoint личные папки 5 человеко-дней найти инфу о клиенте L2 · СОБРАНО единое хранилище общий DWH единый поиск правила доступа 2 часа поиска формулирование запроса L3 · ЧИТАЕМО ИИ-слой над всем векторный поиск контекстные ответы аудит запросов 5 минут любой запрос → ответ L4 · ПРОАКТИВНО ИИ сам ищет предупреждает находит риски предлагает действия мгновенно проактивные алерты
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Тот, кто соберёт это первым в своей отрасли, построит ров, который не догонят. Начните с L2 — единого слоя над существующими системами.
Источник: Jack Dorsey · Self AI Serenta
46 / 126
КЛАСТЕР А · АРХИТЕКТУРА
★ F-07 · TOP-5 · #02

Структурный сдвиг ≠ сокращение штата

Главный концептуальный фрейм года. Структурный сдвиг — это пересборка маршрутов работы и ролей, после которой штат меняется как следствие, а не как цель.

Сокращение vs Структурный сдвиг
СОКРАЩЕНИЕ • старые процессы • старые роли • просто меньше людей −20% штата та же P&L, меньше ресурсов → те же результаты, ниже маржа СТРУКТУРНЫЙ СДВИГ • процессы переписаны под ИИ • новые роли (DRI, нач. агентов) • меньше людей — следствие −40% штата · +152% выручка/чел новая P&L → Klarna, Block, Anthropic
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Тест: если пересобрать компанию с нуля сегодня — получится та же? Дорси задал этот вопрос и получил «нет». Это и есть точка начала структурного сдвига.
Источник: Block · Klarna · Anthropic
47 / 126
КЛАСТЕР А · АРХИТЕКТУРА
F-08 · #14

Способности → интерфейсы → проактив → модель мира

Четырёхслойная архитектура зрелости компании по Дорси. Где вы — зависит от того, на каком из четырёх слоёв стоит ваш ИИ.

Четыре слоя зрелости компании в ИИ
↑ растёт зрелость ↑ СЛОЙ 1 Способности что компания умеет — платежи, продажи, договоры 90%+ компаний СЛОЙ 2 Интерфейсы как взаимодействуют клиенты, сотрудники, партнёры отдельные пилоты СЛОЙ 3 Проактив ИИ инициирует действия сам, не ждёт запроса единичные кейсы СЛОЙ 4 · ВЕРШИНА Модель мира понимание клиентов глубже их самих только Block
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Большинство ИИ-стратегий застревают на слое 1. Стратегический рост — это переход на слой 3. Там, где ИИ инициирует действия сам, появляется конкурентное преимущество.
Источник: Jack Dorsey · Long Strange Trip 2026
48 / 126
Б
Кластер 2 из 5 · 8 фреймворков

Люди и команды

Как меняются роли, найм, обучение, мотивация. Не «сократить» — а пересобрать. Ключевая фигура — «начальник агентов».
F-09Со-интеллект (со-разум)
F-10Начальник агентов
F-11Три роли: IC · DRI · PC
F-12Текучесть как друг
F-13Коллега-программист
F-14Перетряска 2–5 лет ★
F-15Собственно-сборка СЕО
F-16Прототипы вместо слайдов
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Не «сократить штат». Пересобрать роли. Появится «начальник агентов» — и вы увидите, как один человек делает работу 10-ти.
49 / 126
КЛАСТЕР Б · ЛЮДИ
F-09 · #17

Со-интеллект ·
«человек ведёт»

Парадигма Этана Молика: не ИИ работает за вас, а вы работаете с ИИ как с партнёром. Юли Свит из Accenture: «человек ведёт, а не в петле контроля».

"
Human in the lead, not human in the loop.
JULIE SWEET · DAVOS 2026
Принцип«Всегда зови ИИ к столу» — Молик
ТестВремя от идеи до первого черновика — минуты, не часы
Человек + ИИ как кентавр
3 ПАРАДИГМЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ человек в петле ИИ работает, человек проверяет «утомление надзора» только ИИ человек уходит в сторону галлюцинации ЧЕЛОВЕК ВЕДЁТ ИИ — партнёр с инициативой SWEET MODE Что это значит на практике человек ставит вопрос определяет цели и контекст ИИ предлагает варианты, проактив → время от идеи до черновика — минуты было: 2–4 часа на первый драфт
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Не учите промптингу — это L1-навык. Учите команду ставить ИИ задачу как партнёру: цель, контекст, ограничения. Это и есть со-интеллект.
Источник: Ethan Mollick «Co-Intelligence» · Julie Sweet · Davos 2026
50 / 126
КЛАСТЕР Б · ЛЮДИ
F-10 · #13

Начальник агентов

Новая массовая профессия 2026–2028. Один человек руководит 5–20 ИИ-агентами как командой: ставит задачи, проверяет результаты, обучает на ошибках, владеет KPI команды.

Зарплатав РФ: 200–500 тыс ₽/мес. В США: $150–300K
Маркер L2→L3В штате есть хотя бы один такой человек
Откуда братьЛучшие исполнители + переобучение
Стартует
сейчас
Спрос = 100 человек/год в РФ. Появится = 1000 в 2027. Окно для роста зарплаты в 3×.
1 человек → 10 агентов
★ человек «Начальник агентов» ставит задачи · проверяет · учит A1 письма A2 CRM A3 отчёты A4 аналитика A5 квалиф. A6 контент A7 встречи A8 поддержка + ещё 2–12 агентов Производительность одного человека = 5–20 «классических» исполнителей
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
«Начальник агентов» — главная роль найма 2026. Зарплаты будут расти ×3 в ближайшие 18 месяцев. Берите своих лучших исполнителей и переучивайте.
Источник: Block · Anthropic · Klarna · 10:1 модель G42
51 / 126
КЛАСТЕР Б · ЛЮДИ
F-11 · #09

Три роли вместо всех

Дорси нормализовал штат Block до трёх типов: исполнитель (IC), владелец результата (DRI), играющий наставник (PC). Все остальные звания исчезли.

ICДелает работу с командой ИИ-агентов
DRIОдин человек — один результат. Без «коллегиальной ответственности»
PCУчит через свою работу, а не в кабинете
Три новые роли · вместо 15+ старых
DORSEY · BLOCK · 2025 IC Исполнитель individual contributor делает работу с командой агентов DRI Владелец результата отвечает за исход не за процесс PC Играющий наставник учит через свою работу, не в кабинете Что исчезло: → middle management → project manager → team leads → функциональные VP → business analyst → координатор
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Если у вас 15+ должностных позиций — большинство из них можно свести к трём ролям. Это упростит управление, ускорит решения, очистит KPI.
Источник: Jack Dorsey · Long Strange Trip · апр 2026
52 / 126
КЛАСТЕР Б · ЛЮДИ
F-12 · #16

Текучесть как друг

Подход Даймона из JPMorgan: 15–20% годовой текучки — это не проблема, а инструмент. Уходящие места не закрываются — переписываются под «начальников агентов» и DRI.

"
Attrition is your friend. People leave, and you don't replace them with the same role.
JAMIE DIMON · 2025
Где работаетКомпании с текучкой 15–20% (типично США/EU)
РФ-конфликтТекучка часто 5–10% — нужна другая стратегия
Замещение через естественную текучку
ШТАТ ГОД 0 ГОД 5 15 ролей все — классические −15% / год не нанимают замену просто перестраивают роли 8 ролей 7 «нач. агентов» + 1 IC JPMorgan: 200K → ~150K за 5 лет без скандалов 5 правил: 1. Каждый уходящий — возможность пересобрать роль 2. Лучшие исполнители учатся быть «начальниками агентов» 3. Без скандалов · без «массовых сокращений»
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Текучка — ресурс, не проблема. Не закрывайте уходящие позиции автоматически. Каждое освободившееся место — возможность пересобрать роль под ИИ.
Источник: Jamie Dimon · 2025 disclosures
53 / 126
КЛАСТЕР Б · ЛЮДИ
F-13 · #18

Напарник → коллега-программист

Эволюция Copilot по Наделле. Раньше — подсказки в коде. Теперь — полный коллега: сам пишет PR, делает код-ревью своего же кода, отвечает на вопросы команды.

Признак L2+30–70% PR/неделю на инженера
Признак L3100% нового кода — vibe-coded (Block)
Распространение→ аналитика 2026 → юристы 2027 → врачи 2028
Эволюция «коллеги-X»
ОТ НАПАРНИКА К КОЛЛЕГЕ 2022–2024 Напарник подсказки в коде, автодополнение 2024–2026 СЕЙЧАС Коллега-программист пишет PR, ревью, отвечает в Slack «коллега-X» расходится по профессиям Аналитики 2025–2026 Юристы 2026 Финансисты 2026–2027 Врачи 2027 Дизайнеры 2026 HR · продажи 2026–2027 в каждой профессии есть свой DevDay-момент
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
«Коллега-программист» придёт в каждую профессию. Смотрите на инженеров 2024 как на карту вашего будущего в ваших функциях.
Источник: Satya Nadella · Microsoft Build 2025
54 / 126
КЛАСТЕР Б · ЛЮДИ
★ F-14 · TOP-5 · #04

Перетряска
2–5 лет

Главный прогноз Раунда 2: в каждой отрасли в течение 2–5 лет произойдёт перетряска — перераспределение долей рынка, появление новых лидеров, исчезновение старых.

"
Через 5 лет половина компаний из Fortune 500 либо станет AI-нативными, либо исчезнет.
КОНСЕНСУС · 2026
Финтех2025–2027 (Klarna уже ведёт)
Юристы · бухгалтеры2026–2028
Контент · маркетинг2024–2026 (уже идёт)
Производство2027–2030
Перетряска по отраслям · сроки
2024 2025 2026 2027 2028+ контент маркетинг · копирайтинг финтех банки · платежи · кредит юристы бухгалтерия · аудит производство
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Перетряска — это не «вдруг». Сроки разные по отраслям, но везде окно 2–5 лет. Найдите свою колонку в графике — и посчитайте, когда придёт к вам.
Источник: Davos 2026 · синтез
55 / 126
КЛАСТЕР Б · ЛЮДИ
F-15 · #10

Собственно-сборка
(vibe coding) · СЕО лично

Дорси: 3 часа утром лично с ИИ-инструментами. Прасанна: не пишет код вручную. Сименятковский пишет каждый шаг публично в X. Лидеры не «используют» ИИ — они живут внутри.

Не аутсорсДелегировать ИТ-директору = провал внедрения
ТестCEO собирает прототип за 1 час и показывает совету
Solo
Business
4-недельная программа Solo Business — как раз про это. От «не умею» до «собрал свой первый прототип» у CEO без инженерного бэкграунда.
Утро CEO в эпоху ИИ
ТРАДИЦИЯ vs ДОРСИ CEO старой модели 07:00 · email 08:00 · совещания 10:00 · совещания 12:00 · обед 14:00 · совещания 17:00 · ИТ-директор «ИИ — это его задача» L1 навсегда CEO режима Дорси 06:00 · С ИИ лично прототипы, эксперименты 07:00 · С ИИ лично тестирует идеи на агентах 08:00 · С ИИ лично собирает первый PR 09:00 · совещания «Я знаю, что возможно» L4 в течение года Не «использует» — живёт внутри
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Делегировать «собственную сборку» ИТ-директору — значит остаться на L1. СЕО лично с ИИ 3 часа утром — это новый стандарт работы первого лица в 2026.
Источник: Jack Dorsey · Dhanji Prasanna · Sequoia 2025
56 / 126
КЛАСТЕР Б · ЛЮДИ
F-16 · #23

Прототипы вместо слайдов

Совещания меняют формат. Вместо «PowerPoint об идее» — работающий прототип, собранный за 1 час. Решения принимаются на основе того, что можно потрогать.

КейсBlock — все продуктовые встречи с прототипами
ЭффектСкорость решений ×3, качество ↑
Старая встреча vs новая
СТАРАЯ ВСТРЕЧА слайды PowerPoint «как могло бы быть» 2 ч обсуждение → нет решения НОВАЯ ВСТРЕЧА Войти Регистр. [email] работающий прототип «работает уже сейчас» 30 мин обсуждение → решение принято Block: 1 ч сборки vs неделя слайдов Скорость решений ×3 · качество выше
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Совещания с прототипами вместо слайдов — самый быстрый способ ускорить решения в 3 раза. Начните с продуктовых встреч на следующей неделе.
Источник: Block · Anthropic · 2025–2026
57 / 126
В
Кластер 3 из 5 · 8 фреймворков

Технологии
и стек

Как устроен ИИ-стек 2026: токены как сырьё, мозг + руки/ноги, межслойник MCP, рои малых моделей, контекстная инженерия. Сначала — данные.
F-17Токен-фабрика
F-18Зубчатая граница
F-19Мозг + руки/ноги
F-20MCP-межслойник
F-21Роевой интеллект
F-22Сначала данные ★
F-23Перелом вывода
F-24Контекстная инженерия
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Стек ИИ-2026 — это не «купить ChatGPT». Сначала данные, потом мозг + руки/ноги, потом проверки. В этом порядке.
58 / 126
КЛАСТЕР В · ТЕХНОЛОГИИ
F-17 · #19

Токен-фабрика

Метафора Хуанга: токены — новый сырьевой товар, GPU — фабрики. Спрос вырос в миллион раз за два года. Стоимость токена падает на 90%/год, объём растёт быстрее.

"
Computing demand has increased by one million times. Tokens are the new commodity.
JENSEN HUANG · GTC 2026
Стратегический выводНе экономьте токены — платите за качество
L1 vs L3L1: «дорого». L3: считают токены/задачу как себестоимость
Падение цены × рост объёма
$ / 1M токенов · log 2022 → 2026 $60 $15 $3 $0.30 объём ×1M за 2 года 2022 2024 2025 2026 −90% / год по цене · ×1М по объёму
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Не экономьте токены — платите за качество. Считайте токены/задачу как себестоимость. Через 12 месяцев те же задачи будут стоить /10.
Источник: Jensen Huang · GTC 2026
59 / 126
КЛАСТЕР В · ТЕХНОЛОГИИ
F-18 · #28

Зубчатая граница ИИ

Этан Молик: ИИ не равномерно лучше или хуже человека — граница «зубчатая». В одних задачах ИИ уже превосходит экспертов, в соседних — проваливается на школьном уровне.

Карта профессиональных задач · где ИИ уже впереди
↑ ИИ уже впереди эксперта ↓ ИИ ещё не готов граница код SQL копир. текст аналит. tax диагноз матем. design scoring ИБ-аудит переговоры
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Не спрашивайте «что ИИ может?». Спросите «где именно в нашей работе он уже сильнее?». Карта неравномерна — стратегия должна это учитывать. Делегируйте внутри границы, держите руль на границе, делайте руками снаружи.
Источник: Ethan Mollick · Co-Intelligence 2024
60 / 126
КЛАСТЕР В · ТЕХНОЛОГИИ
F-19 · #15

Мозг в банке +
руки и ноги

Метафора Прасанны (CTO Block). LLM сама по себе — только разговаривает. Чтобы действовать в реальности — нужен агентский слой: Goose, AutoGen, MCP. Это и есть «руки и ноги».

Без агентовL1 навсегда. ChatGPT в браузере = L1.
С агентамиL2+. Goose нажимает кнопки, заполняет формы, отправляет PR
Без агентов vs с агентами
ТОЛЬКО МОЗГ «банка» только разговор генерит текст → L1 навсегда МОЗГ + ТЕЛО действует нажимает кнопки, отправляет → L2+ Без «рук и ног» (Goose, MCP) — ИИ остаётся в браузере
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Без «рук и ног» — ИИ остаётся в браузере, на L1. Goose, AutoGen, собственный агентский слой — это вход в L2. Бюджет на это в первый год: 3–10 млн ₽.
Источник: Dhanji Prasanna · CTO Block · 2025
61 / 126
КЛАСТЕР В · ТЕХНОЛОГИИ
F-20 · #22

MCP · единый
межслойник

Model Context Protocol — открытый стандарт от Anthropic. Позволяет любой LLM подключаться к любой системе: 1С, CRM, Slack, GitHub, базы данных — через единый интерфейс.

ЗачемНет vendor lock-in. Сменили модель — стек продолжает работать
Российский контекстОткрытый стандарт = санкционно-устойчивая архитектура
MCP как универсальный разъём
Claude GPT-5 Gemini Llama Cotype MCP единый протокол 1С amoCRM Slack/TG GitHub PostgreSQL N моделей × M систем = один протокол
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
MCP — это защита от vendor lock-in. Особенно важно для РФ: меняете модель — стек продолжает работать. Открытый стандарт = санкционно-устойчивая архитектура.
Источник: Anthropic MCP · открытый стандарт
62 / 126
КЛАСТЕР В · ТЕХНОЛОГИИ
F-21 · #27

Роевой интеллект

Ставка Прасанны: рои малых открытых моделей превзойдут монолитные большие закрытые. 50–100 параллельных Goose-инстанций — дешевле, надёжнее, быстрее одной GPT-5.

"
Я верю, что рои малых моделей превзойдут монолитные большие.
DHANJI PRASANNA · 2025
Монолит vs рой
МОНОЛИТ GPT-5 $100/M токенов 1 модель · все задачи высокая стоимость vendor lock-in РОЙ 50–100 малых моделей $0.30/M токенов каждая открытые · локальные $100 / задача $3 / задача · ×3 быстрее особенно важно для РФ — санкции, локализация
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Не ждите «лучшую большую модель». Стройте рой малых. Особенно в РФ: Cotype + локальный Llama + Goose = рабочая конфигурация без санкционных рисков.
Источник: Dhanji Prasanna · Sequoia 2025
63 / 126
КЛАСТЕР В · ТЕХНОЛОГИИ
★ F-22 · TOP-5 · #01

Сначала данные. Потом ИИ.

Главный фрейм всего синтеза. Даймон: «самое сложное — это данные». Сименятковский: «мусор на входе — мусор на выходе». Большинство СЕО пропускают шаг ноль.

Пирамида готовности данных к ИИ
УРОВЕНЬ 1 · СЫРЫЕ ДАННЫЕ 1С · Excel · почта · чаты · голосовые УРОВЕНЬ 2 · В ОДНОМ МЕСТЕ единое хранилище УРОВЕНЬ 3 · ЕДИНЫЙ ФОРМАТ справочники, словари, очистка УРОВЕНЬ 4 · ГОТОВО ДЛЯ ИИ векторный поиск, индексы (RAG) УРОВЕНЬ 5 · КОНТРАКТЫ владелец · SLA на свежесть ↑ здесь живёт ROI L4 L3 L2.5 L2 L1
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Тест: если данные не в одном месте — у вас нет ИИ-стратегии. Есть надежда на ИИ-стратегию. Self AI Serenta — готовый слой над 1С, чатами, почтой без миграции данных.
Источник: Jamie Dimon · Sebastian Siemiatkowski · 2025
64 / 126
КЛАСТЕР В · ТЕХНОЛОГИИ
F-23 · #21

Перелом вывода
(inference inflection)

Хуанг: «перелом вывода уже здесь». Раньше ИИ-индустрия тратила всё на обучение. Теперь — на вывод (inference): когда модель отвечает на конкретный запрос. Стоимость одного запроса падает в 10× в год.

Что это значитСценарии «дорого считать ИИ» уходят за 12–24 месяца
СтратегияСтройте под будущую цену, не текущую
Хоккейная клюшка вывода
объём вывода ПЕРЕЛОМ 2024–2025 2020 2023 2025 2027 «дорого, мало» ×100 спрос /10 цена
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Стоимость токена падает на 90% в год. Сценарии «дорого считать ИИ» исчезают за 12 месяцев. Закладывайте архитектуру под будущую цену, не текущую.
Источник: Jensen Huang · GTC 2026
65 / 126
КЛАСТЕР В · ТЕХНОЛОГИИ
F-24 · #25

Контекстная инженерия > промпт-инженерия

Наделла на Build 2025: важнее не промпт, а контекст — что модель знает о вашей компании. Какие документы доступны. Какие правила. Какая история. Это и есть «промпт» 2026 года.

Слои контекста · вокруг каждого запроса
аудит · трассировка действий правила доступа · роли векторная база (RAG) данные компании промпт запрос пользователя L4 · L3 правила и аудит L2.5 · L3 векторный поиск L2 собственные данные L1 только промпт L1: длинный промпт с примерами сложно поддерживать, нет памяти L3: короткий промпт + RAG + правила правильный ответ всегда
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Не тратьте время на «учим людей промптам». Это L1-навык. Стратегически вложите в контекст: данные, правила доступа, RAG. ИИ начнёт давать правильные ответы сам.
Источник: Satya Nadella · Microsoft Build 2025
66 / 126
Г
Кластер 4 из 5 · 8 фреймворков

Деньги
и юнит-экономика

Цена за результат, рынок токенов, юнит-экономика ИИ-внедрений, законы масштабирования, экономический эффект.
F-25Цена за результат
F-26Модели как товар
F-2725% часов
F-28Не пузырь
F-29Аджемоглу 5%/1%
F-30Каждая профессия = стартап
F-313 закона масштабирования
F-32Агентная сеть
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Считать ROI ИИ-внедрения нужно в часах и P&L. Если бенчмарк меньше 25% часов — вы на L1. Цены за результат — следующая ступень.
67 / 126
КЛАСТЕР Г · ДЕНЬГИ
F-25 · #24

Цена за результат

Финальная стадия эволюции цен. Не «$X в месяц» и не «$X за запрос» — а $X за закрытую сделку, найденное нарушение, обработанный тикет. Клиент платит только за исход.

КейсKlarna: $X за решённый тикет (вместо подписки)
СложностьНужны очень чистые метрики «исхода»
РоссияВозможно при готовых данных. Иначе — per-usage
Эволюция цены: 4 ступени
Per-license $X / коробка Per-seat $X / польз / мес Per-usage $X / 1М токенов Per-OUTCOME $X / закрытая сделка 2026+ ↑ маржинальность поставщика ↑ ↑ доверие клиента ↑
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Per-seat — уходящая модель. Готовьте инфраструктуру для per-outcome: чёткие метрики «исхода», возможность доказать результат клиенту.
Источник: Aaron Levie · Klarna disclosures
68 / 126
КЛАСТЕР Г · ДЕНЬГИ
F-26 · #30

Модели как товар (commodity)

Базовые модели стремительно становятся commodity. Дифференциация поднимается выше: данные → агенты → проактив → модель мира. Кто застрял на уровне «у нас лучшая модель» — проиграет.

ДоказательствоLlama, Qwen, Cotype догоняют GPT-5 по качеству
Где игратьНад моделью: данные, агенты, опыт пользователя
Где живёт ценность в стеке
Модель мира МАРЖА 90%+ Опыт пользователя · агенты МАРЖА 70% Данные компании МАРЖА 50% Базовая модель (LLM) МАРЖА 5–10% GPU · железо commodity за 15 мес ценность сместилась наверх на два слоя
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Где живёт ценность в стеке — меняется ежегодно. За 15 месяцев она сместилась наверх на два слоя. Не стройте бизнес на «у нас лучшая модель» — это уже не ров.
Источник: Marc Andreessen · a16z 2025
69 / 126
КЛАСТЕР Г · ДЕНЬГИ
F-27 · #20

25% часов · базовый бенчмарк

Block ставит цель года: экономия 25% человеко-часов. Это новый базовый KPI ИИ-внедрений. Ниже — значит вы на L1. 50%+ — L3.

Расчёт1000 чел × 1700 ч/год × 25% = 425 000 ч экономии/год
В деньгахПри $80/час = $34 млн годового ROI
25% от 100% рабочего времени
25% экономия часов 75% работы с ИИ-агентами Block · цель 2025
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
25% часов — базовый бенчмарк ИИ-внедрения 2026. Если меньше — L1. Если 50%+ — L3. Поставьте эту цель команде на год и считайте каждый квартал.
Источник: Dhanji Prasanna · Block 2025
70 / 126
КЛАСТЕР Г · ДЕНЬГИ
F-28 · #26

Не пузырь — реальная экономика

Хоффман и Альтман: $300+ млрд капекса в год — это не dot-com. За ростом стоят реальные доходы (OpenAI ARR $X+ млрд, Anthropic $Y+ млрд) и реальный спрос на токены.

Тест на пузырь«Если вырубить ИИ — что остановится?» Klarna — остановится
Аджемоглу-точкаГолос осторожности — см. F-29 и слайд 121
Доход vs капекс · разные эпохи
DOT-COM 2000 капекс доход ×4.5 разрыв → пузырь лопнул ИИ 2025–2026 капекс доход ×1.3 разрыв → устойчивый рост
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Тест на пузырь: если вырубить ИИ — что остановится в вашем бизнесе? Если ничего — ваш ИИ на L1, для вас это игрушка. У Klarna — остановится.
Источник: Reid Hoffman · Sam Altman · 2025
71 / 126
КЛАСТЕР Г · ДЕНЬГИ
F-29 · #38

Аджемоглу: 5% / 1%

Нобелевский лауреат, скептик. Считает: ИИ автоматизирует только 5% задач и добавит 1% к ВВП за десятилетие. Этот голос важен — как фрейм для разумной осторожности.

"
Сопротивляйтесь инвестициям, основанным на ажиотаже.
DARON ACEMOGLU · NOBEL 2024
Два прогноза эффекта на ВВП
АДЖЕМОГЛУ +1% ВВП за 10 лет 5% задач автоматизировано КОНСЕНСУС +15% ВВП за 10 лет McKinsey · Gartner PwC · BCG «Истина где-то посередине»
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Аджемоглу — важный контрапункт. В худшем случае построите более читаемую компанию. В лучшем — обгоните конкурентов на 2–3 года. Стратегия работает в обоих сценариях.
Источник: Acemoglu «Power and Progress» 2023 · NBER 2024
72 / 126
КЛАСТЕР Г · ДЕНЬГИ
F-30 · #33

Каждая профессия = стартап

Хосла: сейчас можно построить вертикальный стартап на каждую профессию: ИИ-юрист, ИИ-бухгалтер, ИИ-архитектор. Рынок труда раздробится на тысячи специализированных ИИ-сервисов.

ПрогнозК 2030 — 80% профессий получит свой ИИ-стартап
Возможность РФ200+ свободных ниш на русскоязычном рынке
Матрица «профессия × ИИ»
ИИ-юристHarvey ИИ-бухгалтPilot ИИ-маркетолJasper ИИ-врачHippocratic ИИ-рекрутерMercor ИИ-аналит.Hex ИИ-учительKhan ИИ-психологWoebot ИИ-дизайнерGalileo ИИ-копирайтCopy.ai ИИ-продаж11x ИИ-SDRArtisan ИИ-архитект2026 ИИ-агроном2026 ИИ-логист2027 ИИ-нотари2027 200+ РФсвободно → 203080% профес. Каждая клетка — потенциальный $1B+ стартап Хосла: «У каждого знания будет ИИ-эксперт. Это другой масштаб экономики, чем dot-com.»
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
200+ свободных ниш на русскоязычном рынке. Каждая ниша — потенциальный 0.5–5 млрд ₽ продукт. Если у вас экспертиза в отраслевой профессии — это окно.
Источник: Vinod Khosla · Sequoia 2025
73 / 126
КЛАСТЕР Г · ДЕНЬГИ
F-31 · #35

Три закона масштабирования ИИ

Прогресс ИИ идёт не по одной кривой, а по трём параллельным. Каждая — отдельный рычаг качества. Все три продолжают расти. Это значит, что «ИИ упрётся в потолок» в ближайшие 3–5 лет — миф.

Три рычага улучшения качества ИИ
ЗАКОН 1 · БАЗОВОЕ ОБУЧЕНИЕ Pretraining больше данных + больше железа = умнее модель «учим базе» аналогия: ребёнок, прочитавший миллион книг +1.4× качества за каждое удвоение ЗАКОН 2 · ДОВОДКА RL post-training учим решать конкретные задачи правильно «учим работать» аналогия: тот же ребёнок + 5 лет стажа на работе +10× в нише за 1 год доводки ЗАКОН 3 · ВРЕМЯ ДУМАНИЯ Test-time даём ИИ больше времени на ответ «даём подумать» аналогия: эксперт думает 2 минуты vs 2 секунды +5× качества за 100× больше времени
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Те, кто говорят «ИИ скоро упрётся в потолок» — смотрят только на первый закон. Реально работают три, и все три ускоряются. Стройте под качество ИИ через 24 месяца, не текущее.
Источник: Dario Amodei · Anthropic · 2025
74 / 126
КЛАСТЕР Г · ДЕНЬГИ
F-32 · #31

Агентная сеть
(agent network)

Бениофф: агенты будут общаться с агентами других компаний. Ваш ИИ-продавец договаривается с ИИ-закупщиком клиента. ИИ-юрист одной стороны проверяет договор ИИ-юриста другой. B2B → A2A.

СрокиПервые сети — 2026–2027 (Salesforce, Microsoft, Google)
Что готовитьAPI-первый подход. Документированные интерфейсы для агентов
Сеть агент-агент
Компания А продавец логист юрист Компания Б закупщик приёмка юрист переговоры отгрузка договор Сделки идут между ИИ напрямую люди подключаются только при разногласиях
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
A2A — агенты говорят с агентами — приходит в 2026–2027. Подготовка: API-первый подход, документированные интерфейсы. Иначе будете отсеяны при закупках клиентами.
Источник: Marc Benioff · Salesforce Dreamforce 2025
75 / 126
Д
Кластер 5 из 5 · 8 фреймворков

Стратегия
и время

J-кривая внедрения, СЕО лично, AGI-горизонт, прямой доступ ИИ к CEO, eval-first, 2025–26–27, 10:1, код как опережающий индикатор.
F-33J-кривая внедрения
F-34СЕО лично
F-35AGI 2027–30
F-36ИИ напрямую к СЕО
F-37Сначала проверки
F-382025→26→27 ★
F-3910:1
F-40Код как индикатор
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Стратегия следующих 24 месяцев — это прохождение J-кривой и конкретный план до AGI. СЕО ведёт лично. Иначе никак.
76 / 126
КЛАСТЕР Д · СТРАТЕГИЯ
F-33 · #36

J-кривая ИИ-внедрения

Любое серьёзное ИИ-внедрение проходит через провал в первые 6 месяцев: производительность падает, расходы растут, скептики злорадствуют. Прорыв — на месяцах 9–18.

СоветЗакладывайте 6 месяцев минусовой J. Переживите.
Где терпениеL1→L2 переход — 6–12 мес. L2→L3 — 18–36 мес.
J-кривая в реальном времени
производительность базовая линия старт −15% мес 6 · дно база мес 12 +40–80% мес 18 скептики «мы говорили» прорыв «ИИ работает»
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
J-кривая — обязательное условие. Большинство компаний бросают на 6 месяце «дна». Кто переживает — получает +40–80%. Закладывайте 6 месяцев боли при планировании.
Источник: Brynjolfsson · MIT · Productivity J-curve
77 / 126
КЛАСТЕР Д · СТРАТЕГИЯ
F-34 · #07

СЕО лично — не делегируется

Все успешные ИИ-внедрения 2025–2026 имеют СЕО как личного владельца. Дорси, Сименятковский, Бениофф, Даймон, Лю Цянь — все первые лица.

Антипаттерн«Пусть ИТ-директор разберётся» = L1 навсегда
ТестCEO собирает прототип за 1 час сам
Корреляция: успех × вовлечённость CEO
ROI вовлечённость CEO → «делегировал» L1 «утверждает план» L2 «еженед. отчёты» L3 «сам пишет код» L4 Дорси · Сименятковский Даймон · Бениофф
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Корреляция доказана: чем глубже вовлечён CEO — тем выше ROI. «Делегировал» = L1. «Сам пишет код» = L4. Никаких исключений в успешных кейсах.
Источник: Синтез 60 keynotes + 150 интервью
78 / 126
КЛАСТЕР Д · СТРАТЕГИЯ
F-35 · #32

AGI · 2027–2030 · что это значит для вашего бизнеса

Хассабис, Амодей, Альтман сходятся: AGI — ИИ со всеми когнитивными способностями человека — появится в 2027–2030. Это уже не «когда-нибудь», а конкретное окно. У вас 18–60 месяцев на подготовку.

Три прогноза AGI · что меняется в вашем бизнесе
2025 2027 2029 2031 Альтман «через 5 лет» Амодей «2027–2028» Хассабис «50% к 2030» КОНСЕНСУС: AGI · 2027–2030 ЧТО ЭТО ЗНАЧИТ ДЛЯ ВАШЕГО БИЗНЕСА 2026–2027 Структурный сдвиг — обязателен 2028–2029 L4 на двух направлениях — условие выживания 2030+ Новая лиги — те, кто успел. Остальные исчезают
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Это не «паника об AGI» — это конкретный дедлайн на структурную перестройку. Если стартуете в 2026 — успеваете. Если в 2028 — поздно: окно закроется. Окно открыто прямо сейчас.
Источник: Hassabis · Amodei · Altman · Davos 2026
79 / 126
КЛАСТЕР Д · СТРАТЕГИЯ
F-36 · #29

ИИ напрямую к CEO

Даймон вынес ИИ из ИТ-отдела на уровень совета директоров. CDO/CAIO отчитывается напрямую CEO, не через CIO. Бюджет — отдельная строка P&L.

Маркер L3Отдельная роль уровня C-suite, не «начальник лаборатории»
БюджетМинимум 5–10% от ИТ-бюджета
Старая структура vs новая
L1 · СТАРАЯ CEO CIO ИТ-дир ИИ-лид 3 уровня от CEO медленные решения L3 · ДАЙМОН CEO CFO CDO/ CAIO COO прямая линия 1 уровень от CEO бюджет в P&L
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Если ваш CDO/CAIO отчитывается через CIO — у вас 2 уровня лишних. Прямая линия от ИИ-владельца к CEO — стандарт 2026. Бюджет ИИ — отдельная строка P&L.
Источник: Jamie Dimon · 2025 disclosures
80 / 126
КЛАСТЕР Д · СТРАТЕГИЯ
F-37 · #39

Сначала проверки,
потом код

Принцип Прасанны: evals (проверки качества) важнее самого ИИ. Без них — невозможно понять, работает ли модель в вашем сценарии. С ними — любая модель становится подходящей.

Маркер L2+Свой набор тестов под каждый ИИ-процесс
РитуалКаждое обновление модели прогоняется через evals
Без evals → С evals
БЕЗ EVALS «ИИ работает» впечатление от 3-х тестов внедрение + обучение людей провал · откат потеря 6 мес и 30 млн ₽ EVAL-FIRST 5 0 тестов 90%+ должно проходить пилот 5–10 пользователей масштабирование ROI 200%+ в 1-й год Evals — это страховка перед деньгами
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Evals — это страховка перед деньгами. 50 тестов «было/должно стать» до запуска. Если 90%+ не проходит — не запускайте. Сэкономите 6 месяцев и десятки миллионов.
Источник: Dhanji Prasanna · Block · Anthropic best practices
81 / 126
КЛАСТЕР Д · СТРАТЕГИЯ
★ F-38 · TOP-5 · #05

2025 → 2026 → 2027
· фрейм Альтмана

Самый практичный трёхлетний фрейм. 2025 — агенты делают работу. 2026 — ИИ открывает новое. 2027 — роботы создают ценность. Каждый год — новый качественный скачок.

Что это значит для CEOСтратегия 2027 нужна сейчас, а не «через год»
3 года · 3 фазы
2025 Агенты делают работу программисты обслуживание аналитика 2026 ИИ открывает новое научные открытия «коллега-X» читаемые компании 2027 Роботы создают ценность логистика производство сервис Если планируете на 5 лет — на деле планируете на 6–12 месяцев
Источник: Sam Altman · Sequoia AI Ascent 2025
82 / 126
КЛАСТЕР Д · СТРАТЕГИЯ
F-39 · #34

10:1 · соотношение нового масштаба

G42 (ОАЭ): один человек с агентами заменяет десять. Это не маркетинг — документированное соотношение по десяткам внедрений. Стандарт следующих 24 месяцев.

Где работаетАналитика, поддержка, продажи, R&D
Не работаетФизическое производство, сервис на местах
10 человек → 1 + 10 агентов
БЫЛО 10 человек $1M / год · ФОТ СТАЛО ★ 1 + 10 агентов $200K / год · ФОТ + стек Юнит-экономика 10 чел: $1M/год 1 + 10 агентов: $200K/год −80% затрат · качество ↑
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
10:1 — это не маркетинг G42, а стандарт 2026. Один человек с агентами заменяет десять обычных работников. Если у вас этот ratio ниже 3:1 — вы ещё не на L3.
Источник: Peng Xiao · CEO G42 · GITEX 2025
83 / 126
КЛАСТЕР Д · СТРАТЕГИЯ
F-40 · #37

Код — опережающий индикатор

Амодей: «код — опережающий индикатор для финансов, здоровья, страхования, юриспруденции». То, что произошло с программистами в 2024–2025, повторится в каждой профессии в 2026–2028.

УрокиСкорость — инфляция: те, кто опаздывает на год, отстают на 5
Что делатьСмотрите на программистов 2024 как на ваше будущее
Код · опережает на 1–2 года
2023 2024 2025 2026 2027 Код · ИНДИКАТОР Copilot → коллега-программист → 90% Anthropic Аналитика SQL→NLQ → BI без аналитика Юристы Harvey, ИИ-проверка Финансы
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Код опережает на 12–18 месяцев. Смотрите на программистов сегодня — это будущее ваших аналитиков, юристов, продажников. Скорость — инфляция: опоздал на год — отстал на 5.
Источник: Dario Amodei · Anthropic · 2025
84 / 126
TOP-5 · Углублённый разбор · ★ #1

Сначала данные ·
дорожная карта 3 месяца

Неделя 1–2

Аудит источников

  • где живут данные сегодня
  • 1С · Excel · WhatsApp · почта
  • кто владеет каждым
  • что критично для ИИ

Неделя 3–6

Сбор в одно место

  • выбор DWH (BigQuery/ClickHouse)
  • пайплайны загрузки
  • правила доступа
  • логирование изменений

Неделя 7–10

Каноник + векторно

  • единый формат записи
  • векторизация для LLM
  • RAG для первого процесса
  • тестовая база evals

Неделя 11–12

Контракты данных

  • SLA на свежесть
  • владелец каждого источника
  • метрики качества
  • аудит-журнал
Self AI
Serenta
Корпоративный поиск знаний поверх существующих систем. Не требует миграции данных. Подключается к 1С, чатам, почте, СRM — и даёт единый интеллектуальный слой.
85 / 126
TOP-5 · Углублённый разбор · ★ #2

Структурный сдвиг ·
три способа его запустить

СПОСОБ 01 · DORSEY

Один заход

−40% штата за 3 недели. Все роли пересмотрены. Сразу.

Когда подходит: публичная компания, сильный CEO, готовность к медиа-волне.

Риск: скандалы, потеря талантов, юридические иски.

СПОСОБ 02 · KLARNA

Постепенно за 18 мес

−40–60% за 1.5 года. Без найма. Через текучку и контракторов.

Когда подходит: компания с текучкой 15–20%, гибкая HR-политика.

Преимущество: почти без скандалов.

СПОСОБ 03 · РФ-АДАПТАЦИЯ

Переобучение + рост

Те же люди — но в новых ролях «начальников агентов». Штат не падает, выручка растёт.

Когда подходит: российская реальность · текучка 5–10% · «все со школы».

Преимущество: сохранение коллектива.

Российский
выбор
Способ 03 — единственный реалистичный для большинства компаний РФ и СНГ. Опыт ОМК-ЦЕС и других внедрений показывает, что это работает: команды сохраняются, роли пересобираются, прибыль растёт. Это и есть наша «локальная карта».
86 / 126
TOP-5 · Углублённый разбор · ★ #3

Мини-интеллект ·
как туда прийти

Путь от L1 до L4 · 3 года
сейчас +36 мес L1 данные · 3 мес L2 пилот · 6 мес L3 структура · 12 мес L4 мини-интеллект
МАРКЕРЫ L4
Любой может «спросить компанию»✓
Прототипы вместо слайдов✓
3 роли вместо всех✓
Структура — круг✓
Per-outcome ценообразование✓
К концу
2027
Те, кто к концу 2027 на L4 хотя бы по двум направлениям — будут лидерами своих рынков следующие 10 лет. Все остальные — догоняющие.
87 / 126
TOP-5 · Углублённый разбор · ★ #4

Перетряска · кто выживет
в вашей отрасли

КАТЕГОРИЯ 01 · ПОБЕДИТЕЛИ

Те, кто на L3+

За 5 лет — удвоение доли рынка. Klarna в BNPL, Block в платежах, Anthropic в ИИ-сервисах.

+ 30–60% рынка

КАТЕГОРИЯ 02 · ВЫЖИВШИЕ

Те, кто на L2

Сохранят долю, но маржинальность упадёт. Будут вынуждены конкурировать ценой против L3-лидеров.

маржа −20–40%

КАТЕГОРИЯ 03 · УХОД

Те, кто на L1 в 2027

Потеряют долю, поглотятся, обанкротятся. Особенно в услугах, продажах, аналитике, контенте.

−50% доли за 5 лет

"
Через 5 лет половина компаний из Fortune 500 либо станет AI-нативными, либо исчезнет.
КОНСЕНСУС RAUND 2 · 2026
88 / 126
TOP-5 · Углублённый разбор · ★ #5

2025 → 2026 → 2027 ·
что делать именно сейчас

До конца 2025

Запустить

Самооценка по матрице. Назначен владелец ИИ. Один пилот в работе. Прототип CEO лично собрал.

2026 · Q1–Q2

Первый L2

Один процесс полностью на L2. Цифры «до/после». Кейс для совета. Найм первого «начальника агентов».

2026 · Q3–Q4

Сдвиг по штату

Два процесса на L2. Структурные изменения по ролям. Бюджет ИИ = отдельная строка P&L.

2027

L3 в ключевой функции

Одно направление полностью пересобрано. Публичный кейс. Премия лидера. Подготовка к AGI 2028+.

База: синтез 60 keynotes + 150 интервью + 10+ внедрений
89 / 126
Акт 4 · Белые пятна

Где 60 keynotes молчат

Восемь тем, которые не закрыты в мировом корпусе — потому что мировые лидеры решают другие задачи. Здесь живёт уникальная ценность для нашего рынка.

90 / 126
Белое пятно №1 из 8

Структурная пересборка
для среднего бизнеса

Дорси описывает −40% штата + 3 роли + читаемая компания. Но у него публичная компания с многомиллиардной капитализацией. Что делать СЕО российского среднего бизнеса 200–1000 человек?

В корпусе — ноль ответов. У Дорси нет инструкции для компании из 300 человек. У Даймона совет «attrition is your friend» работает только при 15–20% текучке.

Что
знаем мы
Опыт ОМК-ЦЕС, реструктуризация команд продаж через SalesKitAI, постепенный переход через Solo Business программу. У нас есть рабочий путь для среднего бизнеса.
91 / 126
Белое пятно №2 из 8

Подготовка данных
в реальной компании РФ

Даймон: «самое сложное — данные». Верно. Но у него $2 млрд бюджет на ИИ. Как подготовить данные в компании, где они в 1С + Excel + WhatsApp + почте + голосовых?

Глобальные кейсы предполагают чистую базу как стартовую точку. У среднего бизнеса РФ её нет — и не появится за полгода. Нужен другой путь.

Что
знаем мы
Self AI Serenta — knowledge management как слой данных поверх существующего бардака. Без миграции, без замены систем. Работает с тем, что есть, постепенно структурирует.
92 / 126
Белое пятно №3 из 8

Роевой интеллект
на малом бюджете

Прасанна: 50–100 параллельных Goose. Это требует DevOps команды и выделенных мощностей. Для компании без своей DevOps и с бюджетом 20–50 млн ₽ в год — как подойти к рою?

Все примеры — Block, Anthropic, OpenAI — компании с глубокими карманами и техническими командами.

Что
знаем мы
Goose + Cotype + облако — рабочая конфигурация для малого роя. Старт от 5–10 инстанций, рост по мере появления отдачи. Не «100 сразу», а постепенно.
93 / 126
Белое пятно №4 из 8

Переход персонала
по-русски

Даймон: текучесть 15–20%. Дорси: −40% за один заход. Сименятковский: 7400→3000. В российской компании среднего размера ни один из трёх путей напрямую не работает.

Текучка часто другая. Скандалы при массовых сокращениях — гарантированы. «Все со школы» делает быстрый cut невозможным.

Что
знаем мы
Опыт ОМК и других внедрений: переобучение через ИИ, перевод в новые роли «начальников агентов», сохранение коллектива при сокращении штатных единиц. Это медленнее западного пути, но устойчивее.
94 / 126
Белое пятно №5 из 8

Способности → модель мира
для не-технического СЕО

Дорси описывает четырёхслойную архитектуру — но он CTO по бэкграунду. Как СЕО без технического образования собирает слой способностей собственной компании?

В мировом корпусе все примеры — от инженеров. У среднего российского бизнеса собственник часто не инженер.

Что
знаем мы
Программа «Руководитель-создатель» в AI Builders Lab — переводит собственника в режим, где он управляет архитектурой через язык способностей, а не через код.
95 / 126
Белое пятно №6 из 8

Собственно-сборка
как навык СЕО

Прасанна не пишет код вручную. Дорси — 3 часа утром с ИИ. Как продать совету директоров идею «собственник прототипирует сам»? Где обучиться, если ты пятидесятилетний СЕО без технического бэкграунда?

В мире нет программы для собственников по освоению vibe coding на уровне рабочих прототипов. Все курсы — для разработчиков.

Что
знаем мы
Solo Business — четырёхнедельная программа от полного незнания до собственного прототипа в реальной задаче. Единственная такая программа в РФ для собственников и первых лиц.
96 / 126
Белое пятно №7 из 8

Читаемая компания
при WhatsApp-культуре

Дорси: слой интеллекта на всех артефактах. Это работает, когда 95% коммуникаций в Slack, GitHub, Confluence. Как делать читаемую компанию, где 60% коммуникаций — голосовые звонки и WhatsApp-чаты?

Для российской и СНГ-реальности эта задача стоит остро. Никто из глобальных лидеров с ней не сталкивался.

Что
знаем мы
SalesKitAI учитывает голос как первичный канал. Транскрибация звонков, извлечение фактов, индексация WhatsApp-переписок. Реальные кейсы: 3 крупных дистрибутора, 2 банка.
97 / 126
Белое пятно №8 из 8

ROI < 50 млн ₽
для среднего бизнеса

Все кейсы Round 2 — от $2 млн (JPMorgan) до $40 млн (Klarna) экономии в год. Нет ни одного кейса с ROI 5–50 млн ₽ для компании 200–1000 человек.

ОМК-ЦЕС с 15 млн ₽ ROI — единственный публичный российский кейс соответствующего масштаба. И то — только потому что я о нём рассказываю.

Что
знаем мы
Портфель Self AI — 10+ кейсов с ROI от 5 до 280 млн ₽ в год. Конкретные внедрения, конкретные цифры. Это единственный релевантный масштаб для среднего бизнеса РФ.
98 / 126
Свод по Акту 4

Здесь живёт уникальная ценность
для нашего рынка.

60 keynotes мировых лидеров не отвечают на 8 ключевых вопросов российского среднего бизнеса. Это и есть пространство, где работают AI Builders Lab и Self AI — не повторяя западных ответов, а решая вопросы, которые задают здесь и сейчас.

99 / 126
Акт 5 · Мета-инсайты

Семь сквозных идей
из всего синтеза

Не отдельные фреймворки — а паттерны, проходящие через все 220 источников. Если запомните только это — уже будет полезно.

100 / 126
Мета-инсайт 1 из 7

Три параллельных нарратива
пока не сходятся

НАРРАТИВ 01

«Дополнить»

ИИ — помощник. Производительность +20%. Никто никого не увольняет.

Microsoft Copilot · Salesforce · большинство CEO в РФ

НАРРАТИВ 02

«Заменить»

ИИ заменяет работников. −40% штата. Структурный сдвиг.

Klarna · Block · Anthropic

НАРРАТИВ 03

«Пересобрать»

Компания — как мини-интеллект. Новая теория организации.

Дорси · единственный пример

"
CEO часто слушает только один из трёх и строит стратегию вокруг него. Все три истинны для разных компаний и разных лет.
META-СИНТЕЗ · 2026
101 / 126
Мета-инсайт 2 из 7

«Сначала данные» переопределяет
«сначала ИИ»

Парадигма сдвинулась. Раньше консультанты говорили «начните с use-case». Теперь те же люди говорят: пока не разобрались с данными — не трогайте ИИ. Даймон, Прасанна, Сименятковский — все трое отдельно произнесли одну и ту же фразу.

СТАРОЕ ПРАВИЛО · L1

Сначала find a use-case

Маленький пилот. Покажи win. Потом масштабируй. Потом подтянешь данные.

→ результат: 95% пилотов умирают

НОВОЕ ПРАВИЛО · L2+

Сначала данные. 3 месяца.

Каноник. DWH. Векторно. Контракты. Только потом первый ИИ-процесс. Без этого — стоп.

→ результат: ROI на 9 месяце

102 / 126
Мета-инсайт 3 из 7

Лидеры уже не «используют» ИИ —
они живут внутри

Дорси — 3 часа утром. Прасанна не пишет код вручную. Сименятковский пишет каждый шаг публично. Амодей делает обзор на PR от Claude. Это новый стандарт работы СЕО, а не инструмент.

Дистанция CEO от ИИ
L1 «использует» читает посты слушает экспертов 2023 L2 «пробует» ChatGPT в браузере пишет письма 2024 L3 «делегирует с умом» собственный план бюджет в P&L 2025 L4 ЖИВЁТ ВНУТРИ 3ч с ИИ утром прототипы лично ★ 2026 · ЭТАЛОН
103 / 126
Мета-инсайт 4 из 7

Открытый код + рой >
закрытая монолит-модель

Дорси, Прасанна, Цукерберг, Лю Цянь — все четверо из разных лагерей сходятся: будущее за роями малых открытых моделей. Это особенно важно для РФ — санкции, локализация, суверенность.

МОНОЛИТ · 2023–2025

«Лучшая модель»

Одна большая закрытая модель. Дорого. Один поставщик. Vendor lock-in. Зависимость.

  • − санкции = всё стоит
  • − цены непредсказуемы
  • − нет контроля над данными
РОЙ · 2026+

«Лучший стек»

Десятки малых открытых моделей. На своём железе. MCP как клей. Свобода замены.

  • + санкции не страшны
  • + цена контролируема
  • + данные в своём контуре
104 / 126
Мета-инсайт 5 из 7

Скорость событий обгоняет
готовность компаний

Между Build 2024 и Build 2025 ИИ перешёл от «помощник» к «коллега». Между Davos 25 и Davos 26 AGI стал «через 3–5 лет». Корпоративная стратегия 2026 будет устаревшей в 2027.

Скорость событий vs скорость компании
скорость / шаг скорость ИИ скорость L3-компаний средний бизнес РФ 2022 2024 2026 разрыв 18 мес
105 / 126
Мета-инсайт 6 из 7

Читаемость компании —
новый ров

Бренд, патенты, дистрибуция, цепочки поставок — старые рвы. Новый ров — единый интеллектуальный слой над всеми артефактами компании. Тот, кто построит его первым в своей отрасли — победит.

СТАРЫЕ РВЫ

Стабильны 5–10 лет

  • → узнаваемость бренда
  • → патенты
  • → дистрибуция
  • → масштаб закупок
РВЫ ПЕРЕХОДА

Стабильны 2–5 лет

  • → свои данные
  • → сетевые эффекты
  • → talent
  • → свой стек
НОВЫЙ РОВ · L4

Стабильны 10+ лет

  • → читаемая компания
  • → модель мира
  • → агентная сеть
  • → proactive интеллект
106 / 126
Мета-инсайт 7 из 7

«Коллега-программист» расходится
по всем профессиям

То, что произошло с программистами в 2024–2025, повторится с аналитиками (2026), юристами (2026–2027), врачами (2027–2028), HR-специалистами (2026), продажниками (2026). Каждая профессия получит свой DevDay-момент.

Распространение «коллеги-X»
2023 2024 2025 2026 2027 2028 программисты Copilot → коллега → 90% Anthropic аналитики SQL → NLQ → BI без аналитика юристы Каждый — на 12–18 мес позже программистов
107 / 126
Сводный итог Акта 5

Большинство СЕО думают аддитивно.

Нужно перейти к структурному.

АДДИТИВНОЕ МЫШЛЕНИЕ · L1 «ИИ как помощник» Внедрить, обучить, считать +% Один пилот, потом другой Все остаются на своих местах Прибыль не растёт. Производительность +5–15% СТРУКТУРНОЕ МЫШЛЕНИЕ · L3+ «Компания как продукт ИИ» Пересборка процессов и ролей Новая структура, новые цены ИИ напрямую к CEO Прибыль +30–60%. Конкуренты исчезают
→ ВЫВОД
ДЛЯ CEO
Если вы на уровне «как нам помочь сотрудникам» — у вас аддитивная стратегия. Структурный вопрос звучит иначе: «как должна выглядеть компания, чтобы ИИ работал в её ядре?»
108 / 126
Акт 6 · Что делать

От «я понял» к «я делаю»

Конкретный путь следующих 30, 60, 90 и 365 дней. Метрики ROI. Три типичные ошибки. Российский чеклист готовности. Голос осторожности — тоже услышан.

109 / 126
ROI · базовая формула

Как считать экономику ИИ-внедрения

Формула ROI · 1 строка
ЧАСЫ N × 1700 ч сотрудников × год × СТАВКА 3000 ₽/ч средняя по компании × ЭКОНОМИЯ 25% бенчмарк Block − ЗАТРАТЫ ИИ-стек токены + люди = Пример: 100 чел × 1700 ч × 3000 ₽ × 25%  = 127.5 млн ₽/год − 25 млн стек = +102.5 млн ROI/год
Бенчмарк: Block (25%) · ОМК-ЦЕС (15 млн ₽ при 50 чел) · Klarna ($40M при 7400 чел)
110 / 126
ROI кейс 1 из 5 · Klarna

Klarna · $40M / год

ВХОДНАЯ ТОЧКА

Контактный центр

2.3 млн обращений/мес. 700 контракторов. Среднее время решения 14 мин.

ЧТО СДЕЛАЛИ

OpenAI + свой стек

67% обращений — ИИ. Контракторов 0. Время решения 2 мин.

РЕЗУЛЬТАТ

$40M / год

Прямая экономия. Плюс выручка/чел +152%. Премия акций +180% за 2 года.

Источник: Sebastian Siemiatkowski · Sequoia Training Data
111 / 126
ROI кейс 2 из 5 · JPMorgan

JPMorgan · $2B инвестиций / год

ВХОДНАЯ ТОЧКА

$18B ИТ-бюджет

200K+ сотрудников. Огромная база данных. CIO-driven подход.

ЧТО СДЕЛАЛИ

$2B/год · ИИ

200 учёных. 600+ применений. ИИ напрямую к CEO. 200K сотрудников с LLM.

РЕЗУЛЬТАТ

Соизмеримо с бюджетом

Скорость решений ↑↑. Без скандалов. Текучка обработана как ресурс.

Источник: Jamie Dimon · Databricks Data+AI Summit
112 / 126
ROI кейс 3 из 5 · Block

Block · ~$45M / год

ВХОДНАЯ ТОЧКА

10K инженеров

Платежи, биткоин, кэш-приложение. Дорси — основатель и CEO.

ЧТО СДЕЛАЛИ

25% часов · Goose

Open source агентский слой. Vibe coding. Прототипы вместо слайдов. −40% штата.

РЕЗУЛЬТАТ

~$45M (8–10 ч/нед)

Скорость решений ×3. 100% нового кода — vibe-coded.

Источник: Dhanji Prasanna · Jack Dorsey · 2025–2026
113 / 126
ROI кейс 4 из 5 · ОМК-ЦЕС · РФ

ОМК-ЦЕС · 15 млн ₽ / год

ВХОДНАЯ ТОЧКА

50 аналитиков

BI-команда обслуживает запросы менеджеров. Tableau + Excel. Очереди на отчёты неделями.

ЧТО СДЕЛАЛИ

NLQ-бот · open stack

Llama/Cotype локально. Self AI — как партнёр. 80% запросов — к боту, не к аналитикам.

РЕЗУЛЬТАТ

15 млн ₽ / год

ROI ≈ 280% в первый год. 2 аналитика свободны для стратегических задач.

Ключевое
Полностью открытый стек, без западных вендоров. Воспроизводимая модель для любого среднего бизнеса РФ. Я сам управлял проектом.
114 / 126
ROI кейс 5 из 5 · Salesforce / Anthropic

Anthropic+Salesforce · −60% циклов

ВХОДНАЯ ТОЧКА

B2B продажи

Sales-цикл 120 дней. Длинные RFP. 12+ итераций. Множество стейкхолдеров.

ЧТО СДЕЛАЛИ

Agentforce + Claude

ИИ готовит ответы на RFP, шортлисты, demo. Sales-команда фокусируется на разговоре с клиентом.

РЕЗУЛЬТАТ

$4.5M прибавка

Циклы −60%. Conversion rate +32%. Прирост ARR ≈ $4.5M.

Источник: Salesforce Dreamforce 2025 disclosure
115 / 126
Три типичные ошибки

Чего НЕ делать

ОШИБКА 01

Делегировать ИТ-отделу

«Пусть ИТ-директор разберётся, у нас и так дел много».

→ Гарантированно L1 навсегда.

Все 60 keynotes говорят: CEO лично.

ОШИБКА 02

ИИ снаружи (поверх)

«У нас же уже есть ChatGPT Enterprise». Старые процессы + ChatGPT поверх.

→ +5–15% производительности и стоп.

Daugherty: «нельзя асфальтировать тропинки».

ОШИБКА 03

Без работы над данными

«Сначала пилот ИИ, потом подтянем данные». Все успешные говорят обратное.

→ Пилот провалится. Деньги и 6 мес потеряны.

Даймон: «самое сложное — данные».

116 / 126
Дорожная карта · фаза 1 из 4

Первые 30 дней

НЕДЕЛЯ 1

Самооценка по матрице 4×5

Где вы сейчас по каждому из 5 направлений? Запишите. Покажите команде. Согласуйте.

Бюджет: 0 ₽
Кто: CEO лично

НЕДЕЛЯ 2

Назначить владельца ИИ

CDO/CAIO. Прямая линия к CEO. Не через CIO. Бюджет — отдельная строка P&L.

Бюджет: 0 ₽ (ротация)
Кто: CEO + HR

НЕДЕЛЯ 3

Аудит данных

Где живут? Кто владеет? Что критично? Список из 30–50 источников. Карта зависимостей.

Бюджет: 0–500K ₽
Кто: CDO + CIO

НЕДЕЛЯ 4

Прототип CEO лично

За 1 неделю. С помощью наставника. Любая задача из Solo Business программы или подобной.

Бюджет: 100–300K ₽
Кто: CEO + наставник

117 / 126
Дорожная карта · фаза 2 из 4

Дни 31–90

МЕСЯЦ 2

Данные в одном месте

DWH или единый знаниевый слой (например, Self AI Serenta поверх существующих систем без миграции).

Бюджет: 2–10 млн ₽
Срок: 4 недели

МЕСЯЦ 2

Выбор первого процесса

Высокий объём + измеримый результат + готовые данные. НЕ «самый болезненный».

Бюджет: 0 ₽
Кто: CDO + руководитель функции

МЕСЯЦ 3

Evals под выбранный процесс

50 тестов «было/должно стать». 90%+ должно проходить до запуска. Это страховка.

Бюджет: 1–3 млн ₽
Срок: 3 недели

МЕСЯЦ 3

Пилот · 5–10 пользователей

Узкая группа. Замеры. Корректировки. Обучение через свою работу.

Бюджет: 1–5 млн ₽
Срок: 4–6 недель

118 / 126
Дорожная карта · фаза 3 из 4

Дни 91–365

КВАРТАЛ 2

Масштаб первого процесса

От 5 до все 100% пользователей. Метрики «до/после». Кейс для совета.

Бюджет: 5–15 млн ₽
Срок: 3 мес

КВАРТАЛ 3

Первый «начальник агентов»

Найм или продвижение. Команда из 5–20 ИИ-агентов. Полная ответственность за результат.

Бюджет: 3–6 млн ₽ ФОТ/год
Срок: 3 мес

КВАРТАЛ 4

Второй процесс на L2

Используя опыт первого. Быстрее в 3 раза. Меньше ошибок.

Бюджет: 5–10 млн ₽
Срок: 3 мес

КОНЕЦ ГОДА

Подготовка структурного сдвига

Карта новых ролей. Обучение IC, DRI, PC. Готовность к L3 в следующем году.

Бюджет: 2–5 млн ₽
Срок: 2 мес

119 / 126
Дорожная карта · фаза 4 из 4

Год 2 и далее

Г2 · Q1–Q2

L3 в ключевой функции

  • Одно направление полностью пересобрано
  • Структурный сдвиг по ролям
  • Публичный кейс
  • Премия лидера

Г2 · Q3–Q4

Расширение по направлениям

  • 2-й и 3-й процесс на L3
  • Per-outcome ценообразование
  • 5+ «начальников агентов»
  • ROI 100–300 млн ₽/год

Г3

Подготовка к L4

  • Читаемая компания (ров)
  • Прототипы вместо слайдов
  • 3 роли вместо 15+
  • Структура → круг

Г4–5

Мини-интеллект

  • L4 на двух направлениях
  • Лидерство на 5–10 лет
  • Готовность к AGI
  • Перетряска отрасли
120 / 126
Российский чеклист готовности

Можно здесь и сейчас

ПРОВЕРЕНО · 1

Стек есть

Cotype, GigaChat, Llama/Qwen на локальных серверах + MCP + Goose. Всё рабочее. Опыт ОМК-ЦЕС — подтверждение.

ПРОВЕРЕНО · 2

152-ФЗ обходится

Локальная инфраструктура + правильное юридическое оформление. Закон не блокирует, его нужно учитывать.

ПРОВЕРЕНО · 3

Кадры найдём

Российский рынок ИИ-специалистов вырос в 6 раз за 3 года. Свои + переобученные. «Начальников агентов» можно вырастить.

ПРОВЕРЕНО · 4

Окно есть

18–24 месяца, пока конкуренты буксуют на L1. Те, кто стартует сейчас, — на 3 года впереди.

Reality
check
Самое частое возражение: «у нас не Кремниевая долина». Правда. У нас лучше — меньше конкурентов, чище данные, больше свободы. Только нужно действовать.
121 / 126
Голос осторожности

Что если скептики правы?

"
ИИ автоматизирует только 5% задач и добавит 1% к ВВП за десятилетие. Сопротивляйтесь инвестициям, основанным на ажиотаже. Большинство компаний потратит больше, чем получит.
DARON ACEMOGLU · НОБЕЛЬ ПО ЭКОНОМИКЕ 2024

Этот голос — тоже часть честного синтеза. Аджемоглу — не дурак, не луддит, не старик. Нобелевский лауреат с серьёзными аргументами.

КАК БЫТЬ

Если Аджемоглу прав — в худшем случае вы построите более читаемую и управляемую компанию с лучшими данными и более разумной структурой. Это полезно даже если ИИ-революция замедлится. Если правы остальные 59 спикеров — у вас фора в 2–3 года перед конкурентами. Стратегия «сначала данные, потом структура, потом ИИ» работает в обоих сценариях.

122 / 126
Главный вопрос

Если бы вы строили
свою компанию сегодня —
была бы такой же?

— с теми же ролями?
— с той же структурой?
— с теми же процессами и ценами?

Если ответ «нет» — у вас есть домашнее задание.

123 / 126
Утро понедельника · 3 шага

Что делать прямо завтра

ШАГ 01 · 30 МИН

Самооценка по матрице 4×5

Откройте лист. Запишите для каждой из 20 ячеек: где вы сейчас (L1/L2/L3/L4) и где должны быть через год.

→ это бесплатно. И даст ясность.

ШАГ 02 · 1 ЧАС

Назначить владельца ИИ

До конца недели. Желательно из вашей команды. С прямой линией к вам. С бюджетом 0.5–2% выручки.

→ человек важнее денег

ШАГ 03 · 90 ДНЕЙ

Цель: первый L2

Один процесс полностью на L2 за 90 дней. Метрики «до/после». Кейс для совета. Прецедент для остальных.

→ маленькая, но настоящая победа

VR
совет
Не делайте это в одиночку. Это слишком сложно для одного человека и слишком быстро меняется. Найдите сообщество, наставника, партнёров. Это и есть ценность AI Builders Lab.
124 / 126
Где я могу помочь

4 конкретных входа

ВХОД 01 · СООБЩЕСТВО

AI Builders Lab

Закрытое сообщество CEO. Челленджи, мастер-классы, индивидуальное сопровождение. Программа «Руководитель-создатель».

aibuilderslab.ru

ВХОД 02 · НАВЫК

Solo Business

4-недельная программа собственника-исполнителя. От «не умею» до «собрал прототип». Единственная такая в РФ.

aibuilderslab.ru/solo

ВХОД 03 · ДАННЫЕ

Self AI Serenta

Knowledge management поверх 1С, чатов, почты. Без миграции данных. Слой интеллекта над текущими системами.

selfai.team/serenta

ВХОД 04 · ПРОДАЖИ

SalesKitAI

28 ИИ-ассистентов для B2B-продаж. Production-ready. Реальные внедрения в дистрибуторах, банках, ИТ-сервисах.

selfai.team/saleskit

125 / 126
Контакты

Связаться со мной

МЕССЕНДЖЕР

@WiseShifu

Telegram. Лично. Для собственников. Пишите без подготовки — я отвечаю.

КОНТЕНТ

t.me/VR_speaking

Канал в Telegram. Свежие наблюдения, кейсы, разборы. Подписывайтесь.

СООБЩЕСТВО

aibuilderslab.ru

Сайт AI Builders Lab. Программы, мастер-классы, заявки. Регистрация открыта.

ПРОДУКТЫ

selfai.team

Self AI — продуктовая компания. Serenta, SalesKitAI, custom-внедрения.

Что
даёт VR
Не «ещё одного консультанта». Серийного предпринимателя, который сам строит ИИ-продукты, сам внедряет, сам ошибается, сам учится. И готов поделиться. Это и есть моё единственное преимущество перед McKinsey, Accenture и другими большими ребятами.
126 / 126
База синтеза

Спасибо.

Эта презентация — синтез:

Keynotes
60
CIS-интервью
150
Внедрений
10+
Месяцев работы
6

@WiseShifu · t.me/VR_speaking · aibuilderslab.ru · selfai.team