Каждый год Village Global вместе с сооснователем LinkedIn Ридом Хоффманом собирают закрытый офлайн-ивент. Мы подсмотрели «заметки на полях» и делимся главными инсайтами
1️⃣ Нанять AI-native проще, чем переучить команду
Все говорят: «обучите сотрудников AI — и продуктивность вырастет». На практике же возникает сильное сопротивление. Некоторые CEO прямо говорят: проще нанять новых людей, которые уже мыслят как AI-native, чем ломать привычки текущей команды.
2️⃣ Операционная точность становится критичной
Когда AI масштабируется внутри компании, даже мелкие ошибки начинают стоить дорого.
Неточный промпт, слабый воркфлоу или размытая постановка задачи, и вы получаете системную деградацию. Поэтому фокус смещается в сторону:
🟣качества входных данных
🟣четкости формулировок
🟣упрощения процессов
3️⃣ AI = только через ROI
Некоторые компании вводят жесткую планку: +30% продуктивности на каждый доллар OPEX. Не пробили — не инвестируем дальше. Это заставляет команды честно отвечать на вопрос: где AI реально создает ценность.
4️⃣ Найм остается стратегической одержимостью
Несколько практик, которые обсуждали:
🔵Hiring bar raisers (отдельные люди с правом вето, подход из Amazon, чтобы не снижать планку найма)
🔵Отслеживание отказов
🔵Смотреть, что происходит с кандидатами после отказа — это помогает калибровать качество найма
🔵 Осторожность с сейлзами из «тёплых» компаний. Если человек продавал продукт с уже найденным PMF, это не значит, что он умеет продавать «в холодную»
5️⃣ Дисциплина > все остальное
Почти в каждом разговоре всплывала тема физического и ментального состояния. Сон, спорт, медитация, работа с тревогой — для фаундеров это не «лайфстайл», а часть операционной эффективности.
Изменился ли уровень контроля у вас в компании с внедрением AI? Как теперь вы трекаете результаты?