AI — трансформация
👋 Денис Чаннов, 35 лет опыта 🚀 2500+ проектов в 30+ странах. @dchannov
Post #6504
397
Stripe создала штатную должность, чтобы автоматизировать работу собственных маркетологов изнутри.
Называется Forward Deployed AI Accelerator. Один человек на команду из ~20 маркетологов. Задача — сесть рядом с каждым, разобрать его конкретные задачи, собрать кастомных AI-агентов. Обучить. Уйти в сторону — и чтобы человек дальше работал сам.
Когда прочитал — сразу узнал себя.
Последние полгода я делаю ровно это в одной крупной российской компании. Только с шириной бэкграунда, которой у «чистого AI-инженера» нет: 30 лет в маркетинге, 350+ брендов, агентство на $150M. Я не просто строю агентов — я понимаю бизнес-контекст каждого человека, которому их строю. Это принципиально другое.
Что получилось за полгода:
— Команду разработки сократили вдвое. Оставшиеся показывают прирост производительности 20–30% в месяц — начиная с марта.
— Дизайнеры и продуктологи теперь сами делают прототипы до уровня рабочего кода. Программистам остаётся смёрджить и почистить.
Три вывода, которые я сделал не из новости, а из практики:
— Самостоятельный переход не работает (хотя вру - сработал 2 чел из 400 - сами стали работать). Люди не переучиваются сами. Ни курсы, ни корпоративные лицензии, ни гайды. Нужен живой человек рядом, который перестраивает именно твой процесс под твою задачу.
— Ширина важнее глубины. AI-инженер без бизнес-опыта строит автоматизации, которые технически работают, но бизнесу не нужны. Маркетолог без AI-архитектуры не может собрать то, что реально изменит работу. Нужен гибрид.
— Маркетинг и IT — первый полигон не случайно. Там самый быстрый ROI, понятные метрики, больше всего ручного и повторяющегося.
Это не изолированная история Stripe. Forward Deployed Engineer — концепт, который Palantir использовал годами для корпораций. На прошлой неделе Anthropic объявил партнёрство с Blackstone на $1,5 млрд под похожую логику. Теперь Stripe делает это штатной ролью в маркетинге.
Скорость, с которой это из нишевой концепции стало нормой — показательна.
Вопрос к вам: если бы у вас в команде был такой человек — с чего бы он начал?
—
P.S. Эту полугодовую практику сейчас перекладываю в учебный формат — для Финуниверситета и других партнёрских вузов, где преподаю. Практикум повышения квалификации 272 ак.ч., которая выпускает не «прошедших курс по ИИ», а готовых занять роль Forward Deployed AI Accelerator / AI Champion в собственной или чужой компании.
Этим летом запускаем пилотный поток на 12–15 человек — со специальной ценой и прямым доступом ко мне как автору, в обмен на детальную обратную связь по программе. Старт — конец июня.
Чтобы предварительно познакомиться с программой — запустим бота-консьержа через неделю. Он расскажет про шесть дисциплин, артефакты на выходе и условия пилота за 5–7 минут. Там же сможете — оставить заявку.
Называется Forward Deployed AI Accelerator. Один человек на команду из ~20 маркетологов. Задача — сесть рядом с каждым, разобрать его конкретные задачи, собрать кастомных AI-агентов. Обучить. Уйти в сторону — и чтобы человек дальше работал сам.
Когда прочитал — сразу узнал себя.
Последние полгода я делаю ровно это в одной крупной российской компании. Только с шириной бэкграунда, которой у «чистого AI-инженера» нет: 30 лет в маркетинге, 350+ брендов, агентство на $150M. Я не просто строю агентов — я понимаю бизнес-контекст каждого человека, которому их строю. Это принципиально другое.
Что получилось за полгода:
— Команду разработки сократили вдвое. Оставшиеся показывают прирост производительности 20–30% в месяц — начиная с марта.
— Дизайнеры и продуктологи теперь сами делают прототипы до уровня рабочего кода. Программистам остаётся смёрджить и почистить.
Три вывода, которые я сделал не из новости, а из практики:
— Самостоятельный переход не работает (хотя вру - сработал 2 чел из 400 - сами стали работать). Люди не переучиваются сами. Ни курсы, ни корпоративные лицензии, ни гайды. Нужен живой человек рядом, который перестраивает именно твой процесс под твою задачу.
— Ширина важнее глубины. AI-инженер без бизнес-опыта строит автоматизации, которые технически работают, но бизнесу не нужны. Маркетолог без AI-архитектуры не может собрать то, что реально изменит работу. Нужен гибрид.
— Маркетинг и IT — первый полигон не случайно. Там самый быстрый ROI, понятные метрики, больше всего ручного и повторяющегося.
Это не изолированная история Stripe. Forward Deployed Engineer — концепт, который Palantir использовал годами для корпораций. На прошлой неделе Anthropic объявил партнёрство с Blackstone на $1,5 млрд под похожую логику. Теперь Stripe делает это штатной ролью в маркетинге.
Скорость, с которой это из нишевой концепции стало нормой — показательна.
Вопрос к вам: если бы у вас в команде был такой человек — с чего бы он начал?
—
P.S. Эту полугодовую практику сейчас перекладываю в учебный формат — для Финуниверситета и других партнёрских вузов, где преподаю. Практикум повышения квалификации 272 ак.ч., которая выпускает не «прошедших курс по ИИ», а готовых занять роль Forward Deployed AI Accelerator / AI Champion в собственной или чужой компании.
Этим летом запускаем пилотный поток на 12–15 человек — со специальной ценой и прямым доступом ко мне как автору, в обмен на детальную обратную связь по программе. Старт — конец июня.
Чтобы предварительно познакомиться с программой — запустим бота-консьержа через неделю. Он расскажет про шесть дисциплин, артефакты на выходе и условия пилота за 5–7 минут. Там же сможете — оставить заявку.
- 👍 2
- 🔥 2









