Таков путь 🖖 | Алексей Халезов

Из отпуска привёз решение уйти из Кайтена

37 лет живу в Питере, а в Карелии побывал впервые. Как-то умудрялся всё это время туда не доехать. Очень впечатлило, как меняется природа: после привычного ровного пейзажа начинаются подъёмы и спуски, скалы и водопады, а вокруг вода и зелень. Всего три часа на машине от дома, а природа уже совсем другая.

За две недели отпуска получилось отдохнуть и подумать, что дальше. В этой поездке принял решение, что пора заканчивать историю с Кайтеном. Уезжать иногда полезно ещё и для того, чтобы со стороны посмотреть на все что происходит.

Вначале мои личные интересы и цели очень хорошо совпадали с направлением развития Кайтена. Со временем наши пути начали расходиться, а напряжение накапливалось без возможности решения. Хорошее начало и полученные результаты никуда не делись, за что благодарен всем причастным, но пришло время бежать дальше.

Уже занимаюсь новым проектом и с энтузиазмом вникаю во все его детали. Чувствую, как возвращается прежний энтузиазм к делу, это радует. Снова хочется вникать и разбираться, строить что-то новое и полезное, в общем продолжать делать то, что люблю.

У меня такие перемены в отпуске впервые, хотя наблюдал это явление неоднократно. А у вас такое бывало?

Год назад мы в Kaiten заметно урезали бесплатный тариф. Обычно такие истории заканчиваются оттоком и волной негатива, а у нас клиентская база фактически удвоилась

До этого на бесплатном можно было работать почти без ограничений, и там накопилось примерно столько же команд, сколько у нас платило. После изменения условий большая часть из них перешла на платный, и почти без негатива: люди давно встроили продукт в свою работу и понимали, за что теперь платят.

Эту историю рассказал для большого разбора про модель монетизации - freemium на RB.ru. Там же — как считать экономику бесплатного тарифа, где проводить границу между бесплатным и платным, и кейсы Spotify, Slack, Dropbox, Битрикс24 и Evernote.

Если совсем коротко, как я это объясняю: freemium — это лестница, по которой бесплатно поднимаешься на два этажа. А чтобы попасть на пятый, нужен лифт, и вот за него уже платят.

→ Кому интересны детали, вся статья здесь - https://rb.ru/reviews/kak-rabotaet-freemium-model

Покупатель приложения предлагал $300 тыс., а я отказался, потому что был уверен, что раскачаю обороты сам. Через полгода продал его конкуренту из Марокко за $150 тыс., ровно вдвое дешевле.

Это одна из пяти ошибок, про которые рассказал для Inc. Russia. Каждая стоила денег, времени или целого проекта.

→ imin, мобильный видеоредактор: четыре года работы, $200 тыс. инвестиций, 300 тыс. пользователей — и весь рост держался на одном партнёре по платному трафику. Он потерял интерес, и единственный канал дистрибуции рухнул.

→ Rivo, криптокошелёк: $1,5 млн инвестиций, 8 месяцев до запуска в рынок, который к идее ещё не был готов. Ставка была на иновационный продукт, но тайминг оказался не подходящий.

→ Игра в Telegram: вложил около $60 тыс. своих, собрали 100 тыс. пользователей, но вернули только $16 тыс., а для окупаемости нужно было 500 тыс. Tire 3 аудитория оттуда почти не платит, я знал это по мобайлу и всё равно поддался хайпу.

→ ИИ ради ИИ: уже в Kaiten мы вложили десятки миллионов рублей в ИИ-функции, потому что это был сильный хайп и тренд рынка. Но строить их сбоку от продукта — бизнесовый тупик, получился набор фич без спроса.

→ Бюрократия: после маленьких команд планировал в месяцах, а корпоративная среда живёт согласованиями и встречами. Хуже другое — ты начинаешь замедляться сам.

Четыре ошибки из пяти — это вложения в продукт без проверки спроса. Раньше проверить спрос было долго и дорого, а сейчас рабочую версию можно собрать за дни, так что оправданий не осталось.

Подробно, с цифрами и деталями по каждой в статье на Инк:
→ https://incrussia.ru/share/oshibki-startapov-5-urokov/

Недавно сделал ресерч и написал разбор куда движется SaaS: агенты не убивают рабочие системы, а начинают ими пользоваться, и в какой-то момент люди просто перестанут заходить в интерфейс. Это был прогноз — то, к чему мы придём, но точно не завтра, так казалось пару месяцев назад.

А сегодня наша команда уже активно использует CLI для управления процессами в Кайтен, который имеет более 300 инструментов управления и умеет делать буквально всё что нужно. Думаю что многие даже забыли, что такое настраивать процессы руками, когда можно попросить сделать это за тебя агента, просто описав требования и получить результат за считанные минуты вместо часов.

Ещё на прошлой неделе у нас вышел кейс клиента, который уже сегодня так живёт. Контент-агентство работает в Кайтен через ботов и почти не заходит в него руками. То есть будущее, про которое рассуждал пару месяцев назад, происходит прямо сейчас — внутри нашего же продукта и пока без нашего участия.

Коротко фактура из кейса:

доска из 19 этапов, 100–300 материалов в месяц, один текст проходит через руки шести-восьми человек. В интерфейс из них заходят только менеджеры и только на планировании, остальные живут в Телеграм чатах.

Всю работу внутри делают четыре AI-агента: заводят карточки и папки, проверяют условия и двигают по этапам, пишут брифы и письма, вычитывают тексты. Карточка живёт 5–7 дней, около 50 действий с ней делаются автоматизациями. Собрала всех четырёх агентов основательница агентства, журналист по профессии, через Claude Code.

Что из этого следует.

→ Система, где лежат данные, никуда не девается, наоборот — становится важнее. Просто её перестают видеть: задачи, статусы, права и история на месте, только читает и пишет туда бот-агент.

→ Продукт перестают выбирать по красоте. В кейсе есть отличная фраза: трекер выбирают глазами, а жить вы будете с его API. Как только процесс перерастает интерфейс, удобные доски уступают вопросу, как отсюда достать данные и что-то с ними сделать. Интерфейс и весь UI/UX становится уже не так важен.

→ Четыре узкоспециализированных агента работают лучше одного универсального. Каждый занят своим делом и знает свои границы. Мы проходили это с обратной стороны: первая версия нашего саппорт-агента пыталась уметь всё сразу и не взлетела.

→ Уйти к конкуренту после такого почти невозможно. Автоматизация завязана на конкретный API и поля, и переезд означает переписать всех ботов заново.

→ Дальше самое неудобное: компании, которые делают такой софт, до сих пор берут деньги за количество людей внутри. А людей внутри будет становится меньше, нагрузка на API при этом будет расти в разы, и существующие тарифные сетки не учитывают это.

Это история не про один продукт. В разборе a16z есть показательный пример: у клиента было 10 сотрудников с лицензиями Salesforce, команду которая использует систему сократили до двух человек и добавили один доступ для AI-агента. Восемь человек ушли, счёт по старой логике должен был стать меньше, но он вырос с $12 000 до $22 000 в месяц. Это пример своевременной реакции на изменения, но зная скорость изменений в энтерпрайзе, многие просто не успеют осознать и поменяться.

Сам рынок при этом не схлопывается, IDC ждёт роста с $318 до $576 млрд к 2029 году. Меняется другое — за что платят. Считать людей у экрана становится нечестно, когда вместе с ними в систему ходят агенты и делают это эффективнее и интенсивнее.

Считается, что сильные SaaS-компании пересматривают тарифы каждый год. По моим наблюдениям, так делают единицы. Я и сам собирался подступиться к этому в следующем году, проектируя уже usage-модель. Но судя по кейсу, браться нужно уже сегодня.

Разбор трендов:
→ https://habr.com/ru/companies/kaiten/articles/1040650/

Кейс целиком:
→ https://secrets.tbank.ru/blogi-kompanij/keys-kaytena-v-agentstve-loft/

Тут возникает ряд вопросов. Главный — за что вы будете платить софту через год: за людей, за доступы для агентов или уже за сделанную работу?

Хочется немного раздушнить канал личным контентом, а то вас утомлю и сам немного устал.

В Питере сегодня редкий хороший денёк для пробежки в лесу, погода этим летом капризная, приходится ловить момент.

Всем желаю находить время на спорт и на себя в целом, между рабочими спринтами.

Написал на Хабр, что 80% менеджеров скоро станут не нужны. Занятно вышло что работаю в компании, которая делает таск-трекер как раз для этих менеджеров

Логика простая: есть тип управленца, вся работа которого — переложить задачу сверху вниз и собрать отчёт снизу вверх. Вот эту ручную передачу информации прозрачные системы и AI-агенты сейчас и съедают, тут автоматизировать проще всего.

Но самое интересное развернулось в 124 комментариях и половина со мной крепко не согласилась.

Один из доводов меня зацепил. Хороший менеджер работает щитом: прикрывает команду от десятка топов с взаимоисключающими «срочно», и без него человек просто утонул бы в чужом хаосе. Это работа суждения под давлением, и её AI в обозримом будущем не сможет забрать.

Что по итогу. Умирает механическая часть — ретрансляция задач и отчётов. Это удалится теперь в сто раз легче. Остаётся та, где надо решать в конфликте и прикрывать своих.

→ Статья целиком: https://habr.com/ru/companies/kaiten/articles/1039538/

Но это лишь один срез. AI сейчас перекраивает всю работу разом и линейную, и управленческую. Я пока наблюдаю и продолжаю искать лучшие практики, тестировать на себе и перестраиваться под то, что уже происходит на земле.

Недавно проходил обучение про AI-First компании. Концепция сильная, но показалась мне преждевременной: между тем, как бизнес работает сейчас, и красивой картинкой AI-First лежит ещё огромный путь и не один переходный год к новым зарекомендовавшим себя моделям управления.

Кому тема курса интересна
→ Про AI-First компании: https://ai-native.aimindset.org/

А что в вашей работе — хоть линейной, хоть управленческой — AI пока не берёт?

Я перестал каждый раз объяснять нейросети, кто я и над чем работаю

За последний год понял что с нейросетью всё как с любым навыком — чем больше часов практики, тем выше грейд, который растёт ступенями.

Сначала все учились промптить, потом — собирать скиллы под повторяющиеся задачи. Дальше начинаешь делать под себя небольшие продукты, которые оптимизируют твою работу, — а когда их набирается не один и не два, приходит следующая ступень: harness, чтобы агенты хорошо работали внутри каждого проекта.

Слово новое, появилось несколько месяцев назад (ввёл Митчелл Хашимото, создатель Terraform), но идея старая. Harness — это обвязка вокруг модели: контекст, правила и инструменты для работы агента в рамках задачи. Началось у меня всё с проектов в Claude, но там такая обвязка держит тебя на одном вендоре — чем это заканчивается, я прочувствовал, когда мне подряд заблокировали пять аккаунтов Claude Code писал об этом отдельно. Поэтому всю обвязку выношу в свой репозиторий, уже не привязанный к одному сервису.

Проще на аналогии. Нейросеть без оснастки — временный сотрудник, которого каждый раз вводишь в курс дела и тратишь на это время. Проект с harness — уже интегрированный сотрудник: у него есть весь контекст, он понимает, кто ты и над чем работаешь, и сразу берёт на себя рутину, без онбординга.

Чтобы не собирать её заново под каждый проект, я собрал открытый шаблон — готовую обвязку для агентов под большой контекст. Внутри — лучшие инструменты, что нахожу:

→ Правила и порядок чтения — агент сразу знает контекст проекта и как себя вести.
→ Слои знаний и память — знание копится структурно, а не в одном бесконечном чате.
→ Поиск и проверка — находит нужное, цитирует источник и отсекает выдуманные ссылки.

Например, собираешь в базе свой стиль и прошлые посты — и агент пишет и редактирует их твоим голосом. Так же заводится проект под продукт, конкурентов или тарифы — везде, где важен накопленный контекст.

По сути harness — следующая ступень грейда: работаешь с агентом не с нуля, а как с напарником, у которого уже есть твоя экспертиза. Вход дешёвый, шаблон открыт — берите и адаптируйте.

→ Мой шаблон — ai-kb-harness-template

→ Awesome Code-as-Agent-Harness Papers — большая подборка исследований по теме.
__

На какой вы ступени — ещё промпты, уже скиллы, или пора собирать свой harness?

Мы в Kaiten много общаемся с крупным бизнесом и по нашим данным, 70% компаний с выручкой от 2 млрд продолжают работать на Jira, Confluence или Trello через посредников, зарубежные юрлица или неофициальные сборки. Написал об этом колонку в «Газете.ру».

Что по таймлайну:

— С февраля 2024 Jira Server не получает обновлений безопасности;
— 30 марта 2026 Atlassian закрыл продажи on-premise Data Center;
— В 2029 поддержка всех локальных версий прекращается окончательно;
— Marketplace для РФ заблокирован, плагины постепенно конфликтуют между собой.

Компании остаются, потому что за 10–15 лет Jira вросла в CI/CD, Confluence, ERP. Срок миграции оценивают в 1–2 года — и поэтому откладывают. Хотя на практике перенос данных автоматизирован, а основное время уходит на аудит того, что накопилось. Например, у одного нашего клиента из 200 кастомных полей реально использовались 17 — остальные никто не чистил, но и удалять не решался.

Полный текст с разбором регуляторных рисков (ФСТЭК, Минцифры, КИИ) в колонке.

Harness - главный рычаг качества AI-агента

Обвязка — это всё, что модель окружает: системный промпт, инструменты, контекст, скиллы, память. На английском её называют harness. Без неё даже флагманский Claude работает как экскаватор без рычагов: мощность есть, использовать нечем.

Из последнего у нас в Кайтен — фабрика лендингов на LLM. Любой человек в компании заполняет короткий бриф (продукт, аудитория, цель) и через минуты получает готовый брендированный лендинг, неотличимый от нашей дизайн-системы. Цепочку маркетолог → копирайтер → дизайнер → фронтенд закрывает один AI-агент в обвязке: скилл под конверсионный лендинг с awareness-уровнями аудитории, реестр разрешённых компонентов, валидаторы бренда и автоматическая проверка вёрстки. Работает это на любой современной модели — главное лежит в самой обвязке.

Эти практики за последние полгода независимо описали Anthropic, OpenAI и сильные инженеры из Google и Answer.AI. И чем выше растёт мой собственный грейд работы с LLM, тем отчетливей ловлю, что упираюсь ровно в это же — в обвязку и необходимость её систематизировать. Видимо это естественная фаза взросления, через которую проходят многие, кто прошёл с LLM достаточный путь.

У обвязки есть простая граница применимости — она работает там, где есть повторяемость. Когда вы протаптываете новую тропинку или впервые идете в незнакомый домен, harness ещё неоткуда взяться: сначала пройти руками, потом систематизировать. На этой развилке и спотыкается множество корпоративных AI-пилотов.

В статье на Habr подробней разложил формулу Agent = Model + Harness, цитаты инженеров из Google, OpenAI и Anthropic, ещё несколько моих кейсов из Кайтен (включая фабрику лендингов) и практический playbook из трёх шагов.

→ Harness вокруг LLM: что я понял за полтора года ежедневной работы с Claude Code

Живите и процветайте 🖖

Куда поедет ваш SaaS-бюджет через год

Зимой и весной 2026 в венчуре произошло то, что случается редко. Два главных фонда мира — a16z и Sequoia — за пять месяцев независимо опубликовали один и тот же тезис. А Notion своей продуктовой стратегией и релизами подтверждает оба тезиса фондов. Когда конкурирующие фонды говорят одно и то же, а передовые продукты делают, это уже похоже не на идеи, а на будущую карту рынка.

Такие фонды всегда находятся на передовой и за ними интересно наблюдать. Но тут есть ещё одно совпадение: эти изменения видны и внутри Кайтен, а это ещё одно весомое для меня подтверждения тенденции изменения рынка в эту сторону.

Тезис простой: сейчас вы платите CRM (АМО, Битрикс, Salesforce и др.) за то, что там лежат ваши клиенты. ServiceNow — за тикеты. Notion — за документы. Через год-два главный платёж уедет на слой выше: тот, который эти данные читает, думает за вас и делает работу. Базы данных не исчезнут, но превратятся в инфраструктуру под чужими AI-агентами.

Сигналы рынка за полгода:

→ Salesforce в апреле сделал свою платформу «безголовой»: данные теперь доступны через программный интерфейс, в который ходят Claude, Cursor, ChatGPT и любые другие агенты. Компания открыто говорит: внешний вид готовы уступить, главное — остаться источником данных.

→ Notion за восемь месяцев из приложения для документов стал операционной системой компании. Конкуренты Notion теперь не Confluence, а Microsoft Copilot и Glean.

→ Sequoia в декабре зашла в стартап Serval, который полностью заменяет старые системы поддержки вроде Jira Service Desk. Их слоган в инвест-меморандуме: «Это не AI поверх ITSM. Это ITSM, построенный из AI».

→ MCP — общий протокол для подключения AI-агентов к корпоративным системам — за 12 месяцев из эксперимента Anthropic стал стандартом индустрии.

У нас в Кайтен доля сотрудников с активным использованием AI выросла за 10 месяцев с 5% до 80%. И я наблюдаю эту картину изнутри: внутри компании выстраивается «думающий слой», который сверху обращается к базам данных. Когда он есть, критерий выбора стороннего софта меняется. Смотришь не на «сколько у нас там внутри лежит», а на «насколько свободно агент туда заходит и работает».

Конкретный кейс из текста a16z: компания SaaStr.ai заменила 10 платных мест в Salesforce на 2 человека плюс 1 программный доступ. Платёж при этом вырос на 83%. Простая связка «больше людей в системе = больше платёж» больше не работает.

Источники, что почитать на эту тему:
— a16z, «От системы данных к системе смысла» 14 мая 2026
— Sequoia × Serval декабрь 2025
— Notion Developer Platform 3.5 — External Agents API, Workers, Agent SDK (13 мая 2026)

А вы у себя замечаете, что бюджет начинает уезжать с привычных SaaS на агентский слой или это пока чужое будущее?

Живите и процветайте 🖖

10+ лет личных финансов в приложении, семейный бюджет в гугл таблицах, а за последние две недели завайбкодил свое приложение

Хотелось простую апку, где можно видеть не только свои деньги, но и общий бюджет, регулярные платежи, цели, прогноз и главный вопрос: сколько у нас реально свободно

Так за последние три недели в свободное время завайбкодил moniq.space — приложение для личных и семейных финансов.

Всё ещё испытываю легкий шок что такое сейчас можно сделать просто общаясь с нейронкой в чате, потому что раньше это давалось через боль, много времени, целую команду и приличные деньги.

Приложение решает несколько базовых задач:

— вести личный и общий бюджет в одном месте
— учитывать разные счета, доходы, расходы, переводы и все операции
— понимать, сколько денег реально свободно
— контролировать регулярные платежи, цели и накопления
— смотреть прогноз по бюджету до 12 месяцев
— пользоваться соло или вместе с партнёром, в том числе через Telegram App: @app_moniq_bot

Приложение не коммерческое и будет бесплатным, пока сам им пользуюсь. Цель сейчас собрать обратную связь, понять насколько это вообще полезно другим, не только мне и довести до ума по фидбеку.

Внутри есть демо-аккаунты, можно быстро зайти, потыкать и посмотреть, как всё работает без долгой настройки.

Буду очень признателен за любой фидбэк: что непонятно, где неудобно, чего не хватает, где странная логика, что сломалось или что хочется добавить. Сейчас особенно ценен взгляд первых пользователей хочется развивать это вместе с теми, кому такая штука может быть реально полезна.

Сайт: moniq.space
TG Mini App: @app_moniq_bot

А вы уже зарегистрировались на конференцию про AI? 👀

Мы во всю готовимся к нашему мероприятию «AI в управлении компанией: тренды 2026».

Напоминаем, что это бесплатная онлайн-конференция про использование AI в стратегии, процессах и командах.

На конференции мы обсудим ключевые темы:

🟣21 апреля — ИИ для стратегического развития и роста прибыли

— Павел Алферов поделится знаниями об ИИ-агентах как о новом компоненте системы управления проектами;
— Светлана Берендеева расскажет, почему ИИ не гарантирует прорыв;
— Александр Бындю и Алексей Халезов в прямом эфире разработают стратегию компании!

🟣22 апреля — Кейсы использования ИИ: боли и находки

— Игорь Филипьев расскажет о ресурсах ИИ с точки зрения менеджера продукта и деливери-менеджера;
— Елена Полозова поделится, как построить холодные продажи с ИИ;
— Марина Вербицкая покажет, как металлообрабатывающий завод ускорил выполнение задач в 3 раза с помощью Кайтен и AI;
— Иван Зверев раскроет, как провести аудит процессов с AI и сэкономить 50% бюджета.

🟣23 апреля — Люди + ИИ: как внедрять без саботажа

— Мария Савельева обсудит, действительно ли ИИ вытесняет консультантов;
— Илья Павличенко покажет, как комбо метода гипотез, AI и человеческого критического мышления повышает конверсию;
— Давид Асатрян расскажет, как вшить ИИ в рутину персонала;
— Андрей Гирин поделится опытом применения LLM-инструментов в проджект-менеджменте.

Состав спикеров — 12 опытных практиков, которые готовы поделиться реальными кейсами и инструментами.

В одно время и в одном месте мы соберем сотни участников, среди которых CEO, CTO, тимлиды, PMO, руководители проектов, операционные директора, product-менеджеры и agile-практики.

Надеемся, вы уже записали конференцию в список дел на 21-23 апреля 😉

👉 Узнать подробнее и зарегистрироваться