Автор: Lex Sokolin
Составлено: Цзя Хуань, ChainCatcher
В этой статье рассматривается, как ИИ переформатирует саму организационную структуру. Компании переходят от команд в стиле Amazon «две пиццы» (команда из примерно 6–10 человек, обеспечивающая гибкую организационную структуру) к «AI-натуральным» группам из 3–5 человек с резким ростом производительности.
Мы сравнили два пути:
Стратегия AI-замены Klarna провалилась. Численность персонала сократилась с 5 500 до 3 400, а проблемы с качеством обслуживания в конечном итоге вынудили ее снова нанимать сотрудников.
Coinbase и Ramp выбрали перестройку бизнеса вокруг усиления и оркестровки ИИ. Coinbase сократил 700 сотрудников и перешел на команды по одному продукту и генерацию кода с помощью ИИ.
Ramp разработала внутреннюю AI-платформу, которой ежедневно пользуются 99,5% сотрудников, охватывая более 350 бизнес-навыков.
Кроме того, мы проанализировали, почему компании, такие как Box и Plaid, были переоценены рынком капитала как инфраструктура для ИИ — ключевая причина заключается в том, что они контролируют корпоративные данные с правами доступа, необходимые для функционирования ИИ-агентов.
Третья эволюция организационной формы
Несколько месяцев назад мы обсуждали «нулевые человеческие компании» и кривую автономизации AI-экономики:
Хотя существуют силы, способствующие созданию организаций, полностью лишенных человеческого вмешательства, текущими экономическими субъектами все еще являются мы, люди.
Самая сложная задача сегодня — преобразовать существующие традиционные компании в форму, ориентированную на ИИ.
Это невероятно масштабная возможность, из-за которой Anthropic объединяется со всей индустрией частного капитала для продвижения этого проекта.
Помимо этих удивительных финансовых данных, мы начинаем ясно ощущать еще одну точку входа влияния ИИ: способ, которым люди создают и организуют компании.
Организационная структура сама по себе является технологией.
Водопадная модель (Waterfall) породила иерархически выстроенных гигантов программной разработки, доминировавших в раннюю эпоху технологий.
Затем отрасль перешла к использованию стройных команд, применяющих гибкие методологии, после чего гибкость эволюционировала в «команды из двух пицц», введённые Amazon. Именно такая операционная структура лежит в основе каждой современной финтех-компании сегодня.
Но направление прилива снова изменилось.
Мартин Харриссон и Наташа Маньяр из McKinsey предсказали следующую версию на конец 2025 года:
Нативные для ИИ персонажи по сути означают, что мы переходим от «структуры двух пицц» к «однопиццовым группам» из 3–5 человек.
Человек уменьшился, работа продолжается.
5 мая 2026 года Брайан Армстронг подтвердил этот тезис сокращением 700 сотрудников.
Что сделала Coinbase?
Coinbase сократил 14% из 4 951 сотрудника.
Частично это связано с тем, что это нормальная рыночная цикличность для компании, чей бизнес тесно связан с объемом торгов — ожидается, что выручка за первый квартал составит 1,7 млрд долларов США (на 26% меньше по сравнению с прошлым годом), а прибыль на акцию (EPS) снизится на 86%.
Однако стоит обратить особое внимание на то, как руководство планирует внедрение ИИ в современных финтех- и криптовалютных компаниях, а также на их ожидания относительно будущей производительности труда на душу населения.
Инженеры Coinbase теперь могут запускать продукты, которые раньше занимали недели, всего за несколько дней, и эта эффективность продолжает расти.
Армстронг перестраивает бизнес-линии, чтобы обеспечить не более пяти уровней управления под руководством генерального директора и главного операционного директора.
Чистые «менеджеры» больше не существуют — каждый лидер должен быть одновременно личным вкладчиком, мастером современных инструментов, способным как руководить командой, так и участвовать в работе лично — «игроком и тренером».
Межфункциональная группа «AI-native» полностью заменила традиционные команды. Coinbase даже в рамках внутреннего пилотного проекта объединила функции инженерии, дизайна и продукта в одиночную команду из одного человека.
Coinbase, публичная компания с доходом в 7 миллиардов долларов, управляет командой продуктов разработки из одного человека.
В сентябре 2025 года Армстронг открыто заявил, что 40% кода Coinbase генерируются ИИ, и планирует увеличить этот показатель до 50% в октябре.
На подкасте Cheeky Pint основателя Stripe Джона Коллисона он признался, что уволил инженеров, которые отказывались использовать Cursor и GitHub Copilot даже спустя неделю после выдачи лицензии на корпоративную версию:
Некоторые люди просто не используют, поэтому их уволили.
Версия V1 была прямой заменой, но она не удалась
Однако Coinbase не является первой финтех-компанией, которая сократила штат под предлогом ИИ.
Помните эксперимент Klarna по «снижению затрат за счет ИИ» в 2024 году, который стал эталонным? Тогда он, казалось, предвещал невероятный рост производительности в будущем.
Но мы тогда считали, что это скорее сжатие кредитного цикла, а не настоящая инновация.
Генеральный директор Себастьян Сиемятковский ранее громко объявил, что AI-ассистент, основанный на OpenAI, за первый месяц обработал 2,3 миллиона диалогов, что составляет две трети всех клиентских чатов, и выполнил объем работы, эквивалентный 700 полным рабочим местам службы поддержки.
- Общее количество сотрудников резко сократилось с 5 500 до 3 400 человек
- Ожидаемый прирост прибыли: 40 миллионов долларов США
- Время решения вопросов клиентов сократилось с 11 минут до 2 минут
Однако всё это быстро рухнуло при столкновении с реальностью.
Удовлетворенность клиентов (CSAT) по сложным тикетам резко упала, а уровень повторных обращений резко вырос.
К маю 2025 года Сиемятковский признался агентству Bloomberg, что компания "перестаралась". Klarna вынуждена была начать набор персонала по модели, аналогичной Uber — нанимая студентов с гибким графиком, полных родителей и работников из отдаленных регионов.
Австралийский федеральный банк в течение нескольких дней быстро отменил 45 проектов по замене голосовых роботов. Taco Bell также убрал голосовой ИИ из 500 автомобилей-ресторанов.
Gartner прогнозирует, что к 2027 году половина компаний, которые ранее разработали план полной замены, откажутся от этого плана.
IPO Klarna в первый день выросло на 30%, достигнув оценки в 20 миллиардов долларов, что в некоторой степени отражает: если компания своевременно исправляет ошибки, публичный рынок достаточно великодушен.
Но такая простая и грубая логика «замены» — прямое устранение человеческой должности и внедрение большой языковой модели (LLM) — может работать при акценте на показатели «количества», но неизбежно рухнет при акценте на показатели «качества».
Стоимость повторного найма значительно превышает первоначальную экономию. Очевидно, что первая попытка цифровой трансформации с использованием ИИ в сфере финтехов принесла смешанные результаты.
Но это никогда не будет последней попыткой.
Версия V2 — это улучшение возможностей с использованием Harness в качестве барьера
Ramp официально выпустил "Glass" в начале апреля 2026 года.
Себ Годжин, внутренний эксперт по ИИ, который вместе с пятью коллегами создал этот инструмент, опубликовал подробную статью. В тот же день генеральный директор Ramp Эрик Глиман перепостил её в Twitter. В течение нескольких часов статья возглавила главную страницу Hacker News.
Годжейн точно указал, почему версия V1 потерпела неудачу:
The primary barrier to AI adoption is not the models themselves, but the extreme complexity of setting up AI environments.
Glass именно Ramp, созданный для разрушения этого барьера:
Сначала настроена автоматизированная система доступа — достаточно войти через Okta SSO, и все авторизованные внутренние инструменты (Salesforce, Gong, Notion, Linear, Snowflake, Slack, Zendesk, а также собственные внутренние инструменты Ramp) уже интегрированы на низком уровне.
Во-вторых, создается Dojo — рынок, содержащий более 350 навыков ИИ, каждый из которых представляет собой Markdown-файл, отвечающий за обучение агента выполнению одной задачи. Все они хранятся в Git, проходят код-ревью и находятся под контролем версий.
Интеллектуальный агент по имени Sensei в первый день работы нового сотрудника автоматически отправит ему пять наиболее релевантных навыков.
В-третьих, создание долговременной базы знаний — автоматически формируется на основе проверки подлинности и постоянно обновляется через 24-часовую интегрированную обработку. Таким образом, агент при вовлечении в каждый диалог полностью осведомлен о команде сотрудника, участвующих проектах, активных тикетах и текущих коммуникационных потоках.
Сегодня 99,5% сотрудников Ramp используют ИИ каждый день.
Ramp половина кода написана ИИ и движется к 80%. Его главный продуктовый директор Джофф Чарльз внедрил рамку зрелости L0–L3, где L3 означает прямой выпуск производственных функций через ИИ-агенты.
Любой сотрудник, остающийся на уровне L0, фактически считается уклоняющимся от работы.
Ramp текущая оценка составляет高达 32 миллиарда долларов США, ARR (годовой повторяющийся доход) составляет 1 миллиард долларов США, занимает первое место в списке Fast Company 2026 года самых инновационных компаний в сфере финансов.
Klarna пытается снизить порог вовлечения человеческих ресурсов за счет автоматизации, Ramp стремится максимально повысить производительность каждого сотрудника. Coinbase находится между этими двумя подходами.
AI Harness
Центральной идеей всего этого является концепция «AI Harness».
Компании, такие как Manus, создали архитектуру для сжатия и преобразования первоначального ИИ-интеллекта в повторяемые бизнес-процессы, а оркестрационные фреймворки, такие как OpenClaw, сделали это доступным для широкой аудитории.
Набор Harness — это комплексное решение, объединяющее аутентификацию, интеграцию систем, репозиторий, каталог навыков команды, планировщик ночных пакетных заданий и многооконный интерфейс для одновременной многопоточной работы аналитиков.
А передовые крупные языковые модели — это просто сменяемые компоненты этой системы Harness: когда OpenAI выпустит GPT-5.5 или Anthropic представит Opus 5, Ramp просто заменит модель, и вся остальная система продолжит работать без изменений.
Собственный продукт Anthropic Cowork будет официально запущен в коммерческую эксплуатацию (GA) в первом квартале 2026 года и включает 11 плагинов, ориентированных на конкретные должности, охватывающих продажи, финансы, юриспруденцию, маркетинг, HR, разработку, дизайн и операции — логика классификации должностей совпадает с логикой Glass Dojo.
Как только вы примете идею, что производительность ИИ формируется бизнес-процессами, а не чат-окнами, ролевые позиции естественным образом становятся минимальными природными единицами ИИ-организации.
Это именно та логика, которая лежит в основе инструментов, нацеленных на создание «компании без людей», при размышлении о том, как строить организации с приоритетом ИИ. Подробнее о Polsia и последующем быстром сегментировании отрасли ниже.
Капиталы рынков начинают наверстывать упущенное
Когда многие традиционные программные компании страдают из-за дезинтермедиации, вызванной ИИ, определённые игроки демонстрируют бурный рост.
Эти компании еще в начале создали прочные дата-барьеры, и теперь легко накладывают на них одноразовые AI-программы.
Возьмем в качестве примера корпоративную компанию по хранению файлов Box: после публикации финансовых результатов за четвертый квартал финансового года 2026 год ее акции выросли на 10%. Эррон Леви прямо заявил на конференц-звонке по отчетности:
Файлы, в конечном счете, являются естественными рабочими единицами для ИИ-агентов.
Enterprise Advanced——Box, ориентированная на ИИ и рабочие процессы, продвинутая подписка——стоит на 30–40% дороже традиционной топовой версии Enterprise Plus.
Расходы за четвертый квартал составили 420 миллионов долларов США, что на 5% больше, чем в прошлом году.
- Box Extract может точно извлекать структурированные данные из контрактов
- Box Shield Pro напрямую интегрирует агентную ИИ в систему управления доступом
- Профессиональный и расширенный режимы Box AI Studio позволяют агентам обрабатывать многошаговые задачи в более широком окне контекста.
Леви в интервью GeekWire отметил:
За исключением первых 12 месяцев после основания, Box никогда раньше не казался таким стартапом, как сегодня.
Известно, что до 95% корпоративных данных являются неструктурированными. AI-агенты крайне нуждаются в этих данных и должны вызываться при полном сохранении границ разрешений.
Тот, кто управляет этим хранилищем данных с правами доступа, может избавиться от ярлыка «дешевое хранение» и быть переоценено капиталом как «инфраструктура агентов».
Раньше рынок воспринимал Box как несколько неловкого брата Dropbox, и его акции долго колебались около 26 долларов. Сегодня целевая цена на Уолл-стрит составляет в среднем 35,63 доллара, что представляет собой премию в 35% по сравнению с текущей ценой.
Еще один пример — Plaid, компания по агрегации финансовых данных, которая едва не была приобретена Visa и надеялась превратиться в прямую платежную сеть.
Но какое-то время Plaid находился в неловком положении: Web3 позже вышел на первый план и заменил Web2 как новая любимая финансовая инфраструктура.
С пика оценки в 13,4 млрд долларов США в 2021 году Plaid упала до 6,1 млрд долларов США на раунде первичного рынка в апреле 2025 года, а затем поднялась до 8 млрд долларов США в ходе вторичного предложения по покупке акций для обеспечения ликвидности сотрудников в феврале 2026 года.
Оно должно эволюционировать.
Около 20% новых клиентов Plaid — это AI-натуральные компании, которые создают агенты, требующие авторизованного доступа к финансовым данным и опирающиеся на надежную идентификационную базу.
Платформа Plaid Protect по борьбе с мошенничеством в ходе тестов в начале 2026 года выявила на 50% больше попыток мошенничества, чем аналогичные инструменты аутентификации.
Plaid Bank Intelligence предлагает банкам обратную продажу возможностей прогнозирования оттока клиентов с помощью Retention Score и предстоящих Primacy Indicators.
Plaid переоценивается как крупнейшая в мире авторизованная база данных финансовых транзакций.
Это не канал данных — каналы данных всегда являются дешевыми продуктами. Настоящим активом является интеллект, построенный на его основе, и доля AI-натуральных клиентов является самым убедительным подтверждением этого утверждения.
Типичный пример — это интеграция с Perplexity, совместно создающая полнофункциональный «компьютер» для личного финансового управления. Как мы скучаем по Mint.com! (американское национальное приложение для ведения личного учета, созданное в 2006 году)
Box и Plaid стоят на одной стороне одной и той же дорожки.
Обе компании в эпоху нулевых процентных ставок (ZIRP) оценивались по логике «лидера SaaS», пережили снижение оценки вдвое и теперь переоцениваются по совершенно новой логике: неструктурированные хранилища контента и сети данных с правами доступа — это базовая основа, которую агенты могут читать в эпоху V2.
Версия V3 — это оркестровка — рождение «компании из одного человека»
Сэм Альтман заключил пари с другими генеральными директорами технологических компаний о том, в каком году появится первая компания с капитализацией в миллиард долларов, основанная одним человеком.
Дарио Амодеи оценивает вероятность появления этого в течение 2026 года в диапазоне от 70% до 80% и выделил три области: собственная торговля, инструменты для разработчиков, автоматизированный клиентский сервис.
Sequoia пересматривает свою инвестиционную модель поддержки, делая «агентное кредитное плечо» (agentic leverage) — доход на человека — первым сигналом. У 95% компаний из ранних партий Y Combinator код был сгенерирован ИИ.
На самом деле, уже существуют компании, которые использовали ИИ для создания впечатляющего экономического рычага.
В такой компании генеральный директор превращается в «оркестратора агентов», управляя множеством ИИ-агентов из огромной кабины управления.
Организационная структура превратилась в диаграмму бизнес-процессов, которую можно передать на выполнение машине. Бюджет на трудовые ресурсы превратился в бюджет на вычислительные мощности.
Первоначальная форма таких компаний будет сосредоточена на узких областях — собственная торговля, инструменты для разработчиков, нишевое потребительское программное обеспечение с сетевым эффектом. В этих сценариях вся работа полностью оцифрована, регулирование минимально, а стоимость доверия низка.
They will be fragile, because all single points of failure are fragile.
Они также трудно проникают на регулируемые корпоративные рынки, где имя в контракте и лицо являются структурными элементами.
Но такие компании уже появились.
Каждая технологическая революция уничтожает роли, которые ранее считались ключевыми в предыдущей парадигме — «computer» (ранние человеческие вычислители), мастер участка, менеджер проекта, среднее звено менеджмента.
Компании, которые первыми разобрались в «новых формах экономической организации», часто получают огромную прибыль благодаря первым шагам.
Например, «правило двух пицц» Amazon и его способность сохранять инновационный потенциал даже при масштабе в миллионы сотрудников — это собственная защитная барьер.
В конечном итоге, мы окажемся в "одночеловеческой компании" или "компании без людей" — это не настоящая проблема.
Сейчас мы все еще находимся в процессе цифровой трансформации, и реализация ценности на всей экономике в рамках этой тенденции принесет доход в несколько сотен миллиардов долларов.
Суть проблемы в следующем: Тот, кто сможет сегодня обладать или создать правильную AI Harness, сможет спроектировать правильную организационную структуру для компаний 2026 года.
Это означает, что необходимо обновить этот корпоративный суперорганизм, чтобы он продолжал бороться и прожил еще один день.
Надеемся, что и мы, люди, тоже сможем добиться своего.