AI-native или реальна ли «цифровая трансформация»?

О, наконец-то системно про это написали - Y Combinator провели исследование нескольких тысяч стартапов и других венчурных компаний обнаружили,

что AI-native стартапы в среднем:
💎 имеют примерно на 25% меньше сотрудников, чем сопоставимые не-AI-компании;
💎 нанимают примерно на 15% меньше специалистов начального уровня;
💎 имеют примерно на 15% меньше менеджеров;
💎 содержат меньше организационных уровней;
💎 при этом достигают сопоставимой оценки бизнеса и привлекают сопоставимый объём инвестиций.

Особенно сильным оказался эффект в сервисных компаниях — например, в образовании, ментальном здоровье и других услугах: AI-компании там могут быть до 70% меньше традиционных аналогов.
Пример Pointhound выглядит почти провокационно: продуктом воспользовались 750 тысяч человек за год, а в компании работают всего 4 штатных сотрудника плюс набор AI-агентов. Основатель утверждает, что даже десятикратный рост бизнеса потребовал бы, возможно, лишь ещё одного инженера и одного маркетолога.

Какая организационная модель возникает
По сути, статья описывает переход к компании, где большинство сотрудников становятся играющими тренерами - не просто управляют другими, но сами непосредственно создают продукт, продают, анализируют, принимают решения.

Из организации постепенно исчезают три привычных слоя:

Первый - массовые позиции начального уровня. Раньше младших сотрудников нанимали для подготовки материалов, поиска информации, обработки данных, составления отчётов и других трудоёмких операций. Теперь многие из этих задач автоматизируются.

Второй - менеджеры-координаторы, основная функция которых заключалась в распределении работы, передаче информации и контроле исполнения.

Третий - функциональные барьеры, особенно между бизнесом и технологиями. В AI-native компаниях инженеры работают рядом с банкирами, продавцами или операционными специалистами и отвечают вместе с ними за бизнес-результат. Важная деталь: сами «банкиры» не смогли бы сформулировать запрос на многие из созданных решений, потому что воспринимали существующий процесс как данность.

У традиционных компаний есть предел эффективности, которого они могут достичь, просто добавляя ИИ в существующую структуру.
Большинство крупных организаций построены вокруг взаимодействия «человек-человек»:
руководитель ставит задачу, сотрудник готовит материал, менеджер проверяет, другой департамент согласует, руководитель принимает решение. Если встроить AI-инструмент только в один участок этой цепочки, результат будет быстрее подготовлен, но сама цепочка никуда не исчезнет.

AI-native компании строят работу вокруг взаимодействия:
человек - AI - результат, а люди подключаются там, где действительно нужны суждение, ответственность, отношения, предпринимательская инициатива или глубокая экспертиза.

ИИ меняет не столько отдельные профессии, сколько архитектуру совместной работы.
Традиционная компания, которая автоматизирует старую организацию, и AI-native компания - это не более медленная и более быстрая версии одного бизнеса. Это две разные модели устройства работы. 

В связи с этим вторые сутки думаю, что самое понятие «цифровая трансформация» теряет свой смысл – потому что это просто две разные модели, и вторую, кажется, в больших компаниях можно пробовать строить только сбоку – одну, вторую, третью, и потом радикально сокращать первую. А трансформировать одно в другое – пока кажется невозможным.

Анна Паршина | Институт Будущего