Что самое впечатляющее вы когда-либо делали?

Во время набора команды Naijm мы с Самюэлем задавали кандидатам немного странный вопрос: что самое впечатляющее вы сделали в детстве? А в школе? А в университете? А на работе? Нас удивило не столько качество ответов, сколько количество людей, у которых толком не было ответа.

В Naijm подали заявки более 1 000 человек. Серьёзных кандидатов было 213, и в итоге мы наняли двенадцать. Было много хороших резюме, хороших учебных заведений, хороших компаний, людей, сделавших всё, чего от них обычно ожидают. Но иногда после этого вопроса не происходило почти ничего. А время от времени попадался человек, с которым нам с Самюэлем сразу хотелось познакомиться.

Один уже в девять лет что-то создавал, а в четырнадцать продал продукт, использующий ИИ для помощи незрячим. Через несколько лет он участвовал в разработке Chromium, создавал собственные системы памяти для ИИ и переписывал базу данных на Rust. Другому было двадцать два, он представлял Францию на HackerOne World Cup и значительную часть своей пока короткой жизни легально проникал в чужие компьютерные системы. Ещё один выиграл национальный математический конкурс во Франции, изучал математику в Израиле, затем пять лет служил в военной разведке, а после занялся системами ИИ. Ещё один работал с несколькими крупными фармацевтическими и косметическими группами, автоматизировал аналитические конвейеры в LVMH Recherche, публиковал исследования по ИИ и ради удовольствия создал систему записи файла в синтетическую ДНК.

Каждый раз реакция была примерно одинаковой: хотелось узнать больше. Не обязательно нанять человека, ведь на этом этапе мы ещё не знали, подходит ли он Naijm, а встретиться и продолжить разговор. Я пока не знаю, предсказывает ли этот вопрос хоть что-нибудь. Команда только начинает работать, так что было бы рановато объяснять вам, что мы открыли новую науку найма. Возможно, через полгода некоторые люди, очаровавшие нас за час собеседования, будут сводить нас с ума. Пока я знаю лишь то, что каждая по-настоящему необычная траектория вызывала у нас с Самюэлем огромное любопытство.

Двенадцать человек, которым, вероятно, вообще не полагалось оказаться вместе

Так в итоге и сложилась наша первая команда, и она довольно странная. У одних больше двадцати лет опыта, другим самим едва исполнилось двадцать. Есть хакер, инженеры, люди с опытом в фармацевтике, люксе или разведке, люди, умеющие продавать, два брата, вместе снимающие фильмы, и Самюэль Кардильо, руководивший технологиями в RTFKT до покупки компании Nike. Его официальная должность у нас теперь — CTO & Open Source Tsar. За этот последний выбор я отвечаю с вполне разумным спокойствием.

Мы разделили всю эту небольшую компанию на четыре crews: Navigators, Builders, Outriders и Firekeepers. Builders создают, Outriders работают непосредственно внутри операций клиентов, Navigators задают направление и берут обязательства, а Firekeepers, в частности, отвечают за историю и сигналы вокруг того, что мы создаём. По такому описанию можно подумать, что компания существует давно, а мы лишь описали безупречно отлаженную организацию. На самом деле команда выходит завтра, а запросов предложений, RFP, у нас уже больше, чем людей, способных на них ответить.

Наверное, именно здесь Naijm становится интересной.

Делать много малыми силами

Мы построили компанию вокруг довольно смелой гипотезы: некоторые операции, которые сегодня обходятся в 100 миллионов, возможно, со временем будут стоить 20 или 30. Разумеется, не потому, что люди станут работать в пять раз быстрее, а потому, что операция, в которую программное обеспечение и агенты заложены с самого начала, вероятно, устроена иначе, чем организация, к которой их добавили пятнадцать лет спустя.

И если мы действительно верим, что маленькая команда может сделать то, для чего раньше требовалась гораздо более тяжёлая организация, отсюда следует довольно неудобное последствие: сначала мы должны научиться делать это у себя. Наш первый вызов уже в точности таков. Работы слишком много для двенадцати человек. Классический ответ был бы прост: продолжать нанимать, пока возможности не догонят спрос.

В Naijm мы хотим, чтобы хотя бы сначала прозвучала другая серия вопросов. Должна ли эта работа вообще существовать? Можно ли убрать шаг, изменить процесс, написать код, создать агента, расширить возможности уже работающего здесь человека? Иногда после всего этого лучшим ответом, конечно, окажется человек, и тогда мы наймём человека. Цель не в том, чтобы превратить численность сотрудников в счёт в гольфе. Компания из семи человек не обладает моральным превосходством над компанией из семисот. Я просто хочу понять, как далеко можно продвинуться, прежде чем каждый новый объём работы начнёт автоматически порождать новую вакансию.

Нанимать, не создавая армию рекрутеров

Найм впервые показал нам эту проблему. Серьёзно обработать более 1 000 заявок маленькой командой очень быстро становится работой нескольких человек, поэтому мы создали Al-Battani — ИИ, сопровождающий наш процесс найма. Он читает заявки, анализирует ответы и выдаёт оценку. Если случай неоднозначный, его можно пересмотреть несколько раз, а разногласия передают кандидата на рассмотрение человеку.

Но Al-Battani никому не отказывает. Для каждого отказа по-прежнему требуется решение человека. Мне интересно это различие, потому что в разговорах об ИИ часто смешивают две вещи: делегирование работы и делегирование ответственности. Первого мы хотим делегировать очень много, со вторым расстаёмся гораздо менее охотно. Машина может читать быстрее, сопоставлять больше данных и двадцать раз начинать сначала, не уставая. Но это не обязательно означает, что ей следует доверить момент, когда человек перестаёт быть кандидатом.

С другой стороны, мы разрешили кандидатам использовать ИИ во время тестов. Более того, нам хотелось посмотреть, как они это делают. Человеку, которому предстоит каждый день работать с агентами, нет особого смысла показывать свои способности после того, как у него этих агентов отобрали. Интересно именно то, как он ими пользуется: что делегирует, что проверяет, как формулирует задачу и, главное, в какой момент понимает, что машина только что свернула не туда. Кстати, прежде чем начать доверять оценкам Al-Battani, первые результаты проверили люди. Было бы обидно создать машину для оценки чужого суждения, не проверив сначала суждение самой машины.

Когда программное обеспечение начинает вмещать компанию

Эта логика постепенно распространилась на остальную Naijm. Мы создали собственную внутреннюю систему, в которой живут найм, сотрудники, RFP, закупки, вики, адаптация новичков, бренд и часть повседневных операций. Даже организационная схема существует в коде: роли, crews, доступы и разрешения связаны между собой настолько, что реальное изменение организации может в итоге потребовать изменения представляющей её системы.

Несколько лет назад писать столько внутреннего софта для компании такого размера, вероятно, было бы довольно абсурдной затеей. Зачем месяцами платить команде, чтобы хуже воспроизвести пять SaaS-продуктов по 49 долларов в месяц? SaaS победил именно потому, что расчёт был очевиден: вы покупали ту же программу, что и десять тысяч других компаний, и немного приспосабливали к ней свою работу.

Но расчёт становится менее очевидным, когда создание маленького инструмента, идеально подходящего вашему способу работать, начинает занимать несколько часов или дней вместо нескольких месяцев. Внезапно софт снова может стать предельно специфичным. Ему не обязательно быть достаточно универсальным, чтобы удовлетворять десять тысяч компаний. Он может содержать ваши правила, доступы, привычки и слегка нелепые названия crews. И главное, он может впитать часть мелких правил координации, которые обычно в итоге живут в головах нескольких людей.

В любой компании знают фразы, возникающие на этом этапе: «спроси у X», «Y знает, где это», «она вернётся в понедельник», «только не трогай эту таблицу». Довольно странная часть роста компании состоит в создании людей, без которых постепенно становится невозможно понять, как работает сама компания. Я хочу посмотреть, как долго этого можно избегать, когда многие такие правила напрямую содержатся в системах.

Автоматизировать можно и bullshit

Конечно, у всей этой истории есть забавная обратная сторона: когда полезный софт становится дешевле создавать, бесполезный софт дешевеет ровно настолько же. И мы объективно отличные кандидаты на эту проблему. У нас собственная внутренняя система, ИИ для найма, названный в честь арабского астронома, умершего больше тысячи лет назад, четыре crews под названиями Navigators, Builders, Outriders и Firekeepers и технический директор, в официальной должности которого есть слово Tsar. Можно очень быстро научиться отлично играть в компанию.

Я видел достаточно компаний с прекрасной культурой, прекрасными процессами, прекрасной презентацией и недостаточным количеством клиентов, чтобы понимать: опасность не теоретическая. ИИ может сделать подобную показуху ещё проще: сегодня можно очень быстро создать агента, дашборд или автоматизацию вокруг проблемы, которой, возможно, вообще не должно было существовать. Поэтому возможность написать что-то за два часа ещё не означает, что эти два часа непременно стоит потратить на написание.

В конце концов нужно изменить число

К счастью, наша бизнес-модель оставляет довольно мало мест, где можно спрятаться. Работая с компанией, Naijm погружается в её операции, изучает процессы, людей и системы и, главное, вместе с ней определяет, сколько всё это стоит сегодня. Затем мы стараемся уменьшить число. Есть базовое вознаграждение, но значительная часть нашего дохода зависит от реально достигнутой экономии относительно этой исходной точки.

Мне очень нравится эта особенность модели: она не позволяет нам выигрывать только за счёт умного вида. Мы можем внедрить пятьдесят агентов, переделать всю архитектуру, автоматизировать двенадцать процессов и два часа объяснять, почему компания теперь AI-native. Но если операция стоила 100 до нашего прихода и всё ещё стоит 100 после, вероятно, произошло что-то менее интересное, чем рассказывает PowerPoint. Клиент платит не за нашу религию, а за число.

Именно поэтому интересна наша гипотеза о превращении 100 миллионов в 20 или 30. Пока это ровно то, чем и является: гипотеза. Мы ещё не заслужили права рассказывать о ней как об истине. Кстати, именно поэтому я предпочитаю написать эту рассылку сейчас, когда многое ещё не определено. Через год или два, если всё получится, будет очень легко воссоздать историю задним числом. Каждый найм покажется очевидным, каждый агент — задуманным с первого дня, ошибки превратятся в необходимые уроки, а случайности — в особенно тонкие стратегические решения. Предприниматели неплохо это умеют.

Завтра эксперимент начинается по-настоящему

Сегодня всё выглядит гораздо менее изящно. Завтра выходят двенадцать человек, запросов RFP больше, чем доступных возможностей, у нас много софта, несколько агентов и ряд убеждений, часть которых, вероятно, ошибочна. Если агенты не позволят этой команде делать гораздо больше малыми силами, мы просто не справимся.

Ещё несколько месяцев назад у нас было три клиента и ни одного сотрудника. Завтра будут сотрудники и уже слишком много работы для них.

Теперь нужно посмотреть, на что способны двенадцать.