Стратегия, AI и организационный дизайн

⚡️ Деньги стимулируют разные инновации Компании пытаются стимулировать инновации деньгами: заплатил за новую идею — получил больше новых идей. Но новое исследование показывает, что один и тот же денежный стимул может давать разные результаты. Авторы изучили реакцию специалистов и generalists на введение денежных вознаграждений за изобретения. После этого специалисты стали создавать меньше, но более изобретательных патентов. Generalists, наоборот, стали подавать больше патентов, но их изобретательность снизилась. Получается интересный эффект: стимул влияет не только на количество инноваций, но и на их качество. И результат зависит от того, кто именно получает вознаграждение. Исследование: Inventor Rewards, Specialization, and Innovation Performance HBR разобрал это исследование в свежей статье. А в конце добавил интервью с Andres Arias из Amazon Web Services (AWS). Его практический вывод хорошо дополняет исследование: если вознаграждать активность, получишь больше идей; если вознаграждать impact — более качественные идеи. Получается, при проектировании системы стимулов важно сначала понять, какой результат мы хотим получить. Сам материал HBR: Why Cash Rewards Don’t Always Produce Better Ideas Как вы стимулируете инновации?

⚡️ Человек 2.0: пять принципов в эпоху AI и постоянных перемен 9 декабря выступаю на конференции Билайна. Тема — человек 2.0 в эпоху AI и постоянных перемен. Сначала у каждого спикера будет короткое 10-минутное выступление, а затем — панельная дискуссия. Свои десять минут я посвящу пяти принципам, которые, на мой взгляд, становятся особенно важными для современного человека и лидера. 1. Улучшайте целое. Даже если приходится ухудшать части. Локальная продуктивность не гарантирует улучшения результатов всей системы. Иногда ради целого приходится жертвовать эффективностью отдельных частей. 2. Переизобретайте себя и постоянно учитесь. AI размывает границы профессиональных ролей. Придется постоянно учиться, расширять компетенции. 3. Развивайте гибкость мышления и чувство юмора. Системные решения противоречат интуиции. Важно выдерживать неопределенность и дискомфорт, сохраняя самоиронию. 4. Нет провалов, только данные. Прозрачность, инспекция, адаптация. Любой результат — информация для обучения, даже если гипотеза не подтвердилась. 5. Перестаньте начинать. Начните завершать. AI резко повышает продуктивность. Но незавершенная работа и многозадачность могут съесть весь выигрыш. Мне кажется, AI делает эти принципы еще актуальнее. Технологии дают нам огромный прирост скорости, но превратить его в результат — отдельная задача. Какие принципы добавили бы вы?

⚡️ Качаем системный интеллект! Завершился второй публичный поток моего курса Professional Systems Thinker в новом формате. Два месяца, восемь недель, каждую неделю по три часа погружаемся в системное мышление. Системное мышление — это мышца, которую нужно тренировать. За пару дней интенсивного тренинга можно получить знания и инструменты. Но чтобы научиться системно смотреть на мир, нужна продолжительная практика. За два месяца мы разбираем десятки реальных кейсов, типичных организационных проблем, учимся видеть причинно-следственные связи, системные паттерны и находить рычаги изменений. А вот что написали участники по итогам курса:

«Стали системнее, спасибо!» «Теперь видим больше в своих организациях и можем быстро понять топологию». «Больше узнали про системный подход, держитесь, компании России». «Кроме знаний увидела много схожих проблем в компаниях и подходов к решению». «Узнал много полезного. Разобрали мои кейсы и кейсы других ребят, из которых подчеркнул новые для себя вещи и решения!» «Спасибо Илье за разбор сложной темы и много практики в каждом занятии». «Курс помогает развивать насмотренность и внимание к ключевым деталям процессов». «Большое спасибо, Илья! Было супер, получила много новых знаний и расширила взгляды на рабочие процессы». «За счет курса я смог восстановить базу по системному мышлению, детально разобрать свой рабочий кейс и получить рекомендации, а так же узнать новые подходы к системному мышлению. Огромное спасибо за курс, он был очень вовремя».

Ценно, что участники начинают замечать в своих организациях то, чего раньше не видели. И находить точки приложения усилий там, где раньше видели только симптомы проблем. Приглашаю в третий публичный поток Professional Systems Thinker. Будем два месяца вместе прокачивать системный интеллект, разбирать реальные кейсы и тренировать новый способ мышления. Как тренируете системное мышление?

⚡️ Перешел на GLM и в восторге На выходных перешел на китайскую GLM от Z.ai. До этого пользовался Claude Code и Codex, но сейчас GLM нравится мне даже больше. Флагманская модель мощная, токены дешевые, кэширование отличное. По ощущениям, в качестве работы не уступает ни Claude, ни Codex. И тут попалась интересная новость. Пишут, что Revolut перевел 2000 разработчиков на GLM и сократил расходы на AI на 90%. У некоторых инженеров счета доходили до $10 тысяч в месяц. После перехода разработчикам убрали лимиты токенов, а время написания кода якобы сократилось на 60%, выполнения задач — на 70%. По бенчмаркам GLM показывает высокие результаты, и обходится в разы дешевле западных конкурентов. Интерфейс удобнее, чем у Kimi. Советую попробовать GLM. Особенно рекомендую, если заблокирован Claude Code или возникли проблемы с доступом к западным AI-сервисам. Какими моделями пользуетесь?

⚡️ Активация: изменения начинаются с проектирования Одна из ошибок — разделять проектирование организации и управление изменениями на два последовательных этапа. Изменения начинаются уже во время проектирования! Это называется активацией (activation). И один из лучших способов — вовлекать людей в создание новой организации. Вспоминаю проект в PashaPay. Мы собрали около 40–50 человек на двухдневный воркшоп. Работали в малых группах, обсуждали варианты оргдизайна, спорили, критиковали идеи, искали решения. Люди участвовали в проектировании, видели, что их слушают, лучше понимали логику изменений. В конце первого дня из участников сформировалась группа из десяти добровольцев, которая продолжила работу над новой моделью. Вот это и есть активация. Новая организация начинает формироваться еще до утверждения структуры. Не откладывайте изменения до завершения проектирования. Вовлекайте людей с самого начала. Как вы активируете людей?

⚡️ Больше AI-агентов — медленнее разработка? Последние несколько дней разрабатываю свой AI-продукт в ChatGPT Codex. Одновременно работают 3–5 агентов в отдельных чатах. Есть даже агент-координатор, который согласовывает изменения. И знаете что? Я начинаю подозревать, что один агент справился бы быстрее. Агенты обмениваются сообщениями, передают контекст, согласовывают изменения. Я сам периодически путаюсь, кто чем занимается. Кто-то меняет архитектуру, другой затрагивает тот же код. А на деплой вообще выстраивается очередь. Координация съедает время, токены и мое внимание. До боли напоминает работу нескольких взаимозависимых команд в большой организации. Нашел интересное исследование в Nature Machine Intelligence: Capable Language Models Can Outgrow the Benefits of Collaboration. Исследователи сравнили 260 конфигураций AI-систем: одного агента и четыре многоагентные архитектуры на шести наборах задач. Результаты любопытные: - На SWE-bench Verified, где агенты исправляют ошибки в реальном коде, все многоагентные архитектуры уступили одному агенту на 1,3–12,8%. - На задачах с последовательными зависимостями результативность падала на 39–70%. - Гибридная архитектура требовала в 6,2 раза больше шагов взаимодействия, а эффективность использования токенов была примерно в пять раз ниже. При этом на хорошо распараллеливаемых задачах финансового анализа многоагентная система улучшила результат на 80,8%. Все упирается в структуру зависимостей. Если задачи независимы, параллелизм помогает. Если тесно связаны, координация съедает выигрыш. И вот тут прямая аналогия с организационным дизайном: взаимные зависимости, очереди, координационные издержки, растущая незавершенная работа. Поэтому я решил вернуться к подходу, с которого начинал: One-Piece Flow. Один агент доводит изменение до production, затем берем следующее. Похоже, принципы хорошего организационного дизайна работают и для AI-агентов. Как вы организуете агентов?

⚡️ Убийства, старушки и чашечка чая Я в большей степени предпочитаю классическую литературу. Но когда долго читаешь что-нибудь серьезное, особенно Достоевского, хочется немного разгрузить голову. После «Идиота» это прямо необходимо. И вот последний месяц меня неожиданно захватил жанр уютных детективов (cozy mystery). Особенно серия Питера Боланда «Детективное агентство „Благотворительный магазин“». Представьте: несколько забавных английских старушек, которые любят пить чай, есть кексы, обсуждать всякие мелочи и попутно расследовать убийства. Причем убийства самые настоящие! Но атмосфера при этом удивительно домашняя, теплая и уютная. Никакой тяжелой психологической драмы. Просто приятное чтение, от которого совершенно не хочется отрываться. За последний месяц подсел на эти истории. На фото моя небольшая коллекция. Иногда после серьезных книг хочется именно такого отдыха для мозга. Что читаете для отдыха?

⚡️ Успешный B2B-консультант ничего не меняет Я много лет занимался B2B-консалтингом и оргтрансформациями. И со временем пришел к довольно неприятному выводу. Компании говорят, что хотят быстрее принимать решения, убрать зависимости, дать командам больше свободы, снизить издержки. Но когда начинаешь реально разбираться, что именно в системе производит текущий результат, быстро становится неуютно. Потому что тогда надо трогать власть, границы, роли, метрики и то, кто на самом деле принимает решения. И вот тут обычно все и ломается. Пока консультант приносит инструменты, фреймворки, воркшопы и не лезет в статус-кво, все ок. Но как только он начинает трогать саму систему, он очень быстро становится неудобным. Успешный B2B-консалтинг продает изменения, которые не меняют систему. Таких консультантов зовут снова. Рекомендуют. Покупают у них следующий раунд трансформации. А если ты реально пытаешься перепроектировать систему, довольно быстро можешь узнать, что заказчик хотел новых результатов куда меньше, чем хотел сохранить все как есть. Замечали такое?

⚡️ Стратегия всему голова Год назад помог собственникам производственной компании провести стратегическую сессию с помощью Карты гипотез. И вот спустя год получаю такой отзыв. Собственники говорят, что бизнес-результаты стали совершенно другими. И это, пожалуй, лучшая оценка моей работы. Люблю работать с собственниками и топами. Особенно приятно видеть, что наша совместная работа приносит такие результаты. Так что если хотите провести стратегическую сессию с помощью Карты гипотез — пишите в личку. С удовольствием помогу. Как стратегируете вы?

⚡️ Системное мышление нужно осваивать системно Закончился очередной поток программы по системному мышлению. И вот такая обратная связь от участников. Смотрите скриншоты — меня очень радует, что люди отмечают именно то, ради чего я делал семинедельный формат. Системное мышление требует времени. Сначала учимся строить системные диаграммы и развиваем «системное зрение». Потом осваиваем системные архетипы. И только после этого переходим к своему сквозному кейсу. AI я сознательно подключаю в самом конце. Доступ к скиллу участники получают, только научившись строить диаграммы самостоятельно. До этого AI скорее мешает освоить сам навык. В декабре следующий поток. Регистрация — на Scrum.ru⁠. Как вы осваиваете сложные навыки?

⚡️ AI ускорил работу. Почему бизнес не стал быстрее? В прошлую пятницу выступил на конференции BOOST с докладом на эту тему. Рассказывал про системное мышление, Lean, теорию очередей и организационный дизайн в эпоху AI. Главная мысль простая. Единица оптимизации в организации — поток создания ценности (Value Stream). Именно он связан с генерацией денежного потока. Раньше создать небольшую команду, способную закрыть весь Value Stream от идеи до денег, было почти невозможно. Особенно в крупных организациях. Поэтому мы дробили потоки, создавали кросс-функциональные команды внутри IT и пытались хотя бы там локализовать зависимости. AI меняет правила игры. Один человек теперь может выполнять работу, для которой раньше требовалось несколько специалистов. А значит, появляется возможность собирать настоящие end-to-end продуктовые команды из 8–12 человек даже в крупных организациях. Именно об этом еще в 1986 году писали Такеучи и Нонака в The New New Product Development Game, с которой началась история Scrum. Но что я наблюдаю сегодня? Компании внедряют AI отдельно в маркетинге, рисках, продажах, IT. Создают какие-то tiny teams. При этом сохраняют прежнюю организационную структуру. На мой взгляд, это упущенная возможность. Нам нужно оптимизировать весь поток создания ценности, а не эффективность отдельных функций. На картинке как раз показана эта идея. Мой прогноз: больше всех от AI выиграют организации, которые используют его для системного перепроектирования, а не локальной автоматизации. Кстати, само выступление получилось классным. В начале зал был заполнен наполовину. Потом люди стали выходить, приводить коллег, и к концу доклада свободных мест практически не осталось. Давно не получал такого удовольствия от выступления! Зовите еще. Вот моя презентация. Сделал ее в Gamma с помощью AI буквально за 15 минут. А как, по-вашему, AI изменит организационный дизайн?

8 фишек для работы с проектами в Claude и ChatGPT Codex Я тут замечаю, что люди не использует и половины возможностей современных AI-инструментов. Для меня Claude и Codex — это уже практически Джарвис из «Железного человека». Я управляю проектами голосом, даю AI доступ к браузеру, запускаю мультиагентные команды, двигаюсь короткими инкрементами, работаю через файлы и handoff'ы. Записал 10-минутное видео, где прямо на экране показываю 8 приёмов, которые использую сам при работе над проектами. Возможно, что-то из этого заберёте себе. А что бы вы добавили? Поделитесь в комментариях.

⚡️ Завтра про OpenClaw и AI-компаньонов Завтра, 22 октября, выступаю в Practices Club. Буду делиться своим опытом создания мультиагентной системы на OpenClaw и персональных AI-компаньонов. Расскажу, как создаю собственных AI-агентов, покажу, что уже получилось, и поделюсь практическим опытом. Сам Practices Club работает уже много месяцев. Мы регулярно встречаемся, обсуждаем организационный дизайн, стратегию, системное мышление, AI и инженерные практики. За это время провели больше 30 встреч, записи доступны на сайте. Присоединяйтесь к клубу и приходите завтра! Буду рад видеть и пообщаться. Каких персональных AI-агентов создаете?

⚡️ Локальные исправления усугубляют проблему В 2021 году Испания приняла закон, который поставил под угрозу бизнес-модель Glovo с независимыми курьерами. Компания пыталась адаптироваться: меняла алгоритмы, правила распределения заказов и систему оплаты, чтобы соответствовать требованиям регулятора. Но каждое исправление создавало новые противоречия и усложняло систему. В итоге в 2024 году Glovo объявила о переходе 15 тысяч курьеров на трудовые договоры. Фундаментальное изменение, которого несколько лет пытались избежать, стало практически неизбежным. Это хороший пример системного архетипа Fixes That Fail — локальные решения временно снимают симптомы, но со временем усугубляют исходную проблему. У меня прямая ассоциация с организационным дизайном. Компании сталкиваются с определенными проблемами, но часто вместо изменения структуры добавляют координационные роли, синхронизации, комитеты и новые процессы согласования. Причина в том, что изменение структуры затрагивает распределение власти, полномочий и зоны влияния руководителей. Проще добавить еще один механизм координации, чем пересмотреть границы подразделений. Но проблемы никуда не исчезают, сложность растет, а координационные механизмы со временем перестают помогать. И когда организацию уже по-настоящему припекает, она все-таки решается менять структуру. Только к этому моменту изменения обходятся гораздо дороже, проходят болезненнее, а иногда уже слишком поздно. Встречали подобные ловушки?

⚡️ Организационная сложность — иллюзия Попалась история инженера NASA, который после 25 лет работы перешел в SpaceX. В NASA изменение конструкции требовало трех встреч, двух комитетов, экспертной комиссии и 6–18 месяцев документации. В SpaceX сказали:

«Если работает — строй. Если нет — измени к пятнице».

В NASA за 18 часов не успели бы даже назначить первую встречу. В SpaceX его идея превратилась в компонент, который уже тестировали. Большие организации часто создают иллюзию неизбежности искусственной сложности. Я иногда говорю руководителям, что можно радикально ускорить разработку в компании. И я предлагаю простую вещь: собрать всех 12–15 человек, необходимых для разработки продукта (IT, маркетинг, продажи, финансы, риски), посадить за один стол в одной комнате, дать общие цели, задачи и возможность напрямую принимать решения. Плюс забыть о том, кто насколько загружен прочую чепуху, измерять только конечный результат. И тут начинаются возражения:

«У нас большая организация! У нас разные подразделения, руководители, процессы. Это нереально!»

Но кто сказал, что организация должна быть устроена так? Это выбор. Просто люди привыкли к системе, и перестали замечать сложности, которые она создает. Замечали такое?

#про_продукт Ускорили этап в шесть раз. Клиент не заметил. Решил написать пару полезных постов про "доброе вечное" - про процессы. Полгода в финтехе. Начал ловить флешбеки с заводов и нефтехимических предприятий, когда приходилось работать со всей цепочкой создания ценности. В одном банковском процессе мы сократили обработку заявки с 90 до 15 секунд. Для команды — отличный результат. Однако метрики бизнесовые почти не выросли, так как дальше заявку никто не подхватывал. Мы ускорили её попадание в очередь... Вспомнил теорию ограничений Голдратта: результат всего процесса определяет его узкое место. В нашем случае оно находилось уже после быстрого этапа. Посмотрели на весь процесс целиком, наметили следующие шаги. В таком виде показали руководителю. Получили одобрительный кивок - вот это уже про бизнес! У Lemonade был похожий разрыв. ИИ обрабатывал страховой случай за три секунды, а обычный банковский перевод доставлял деньги клиенту несколько дней. Компания добавила выплату на дебетовую карту — изменила следующий участок пути, который и создавал ожидание. Когда сегодня предлагают "внедрить ИИ", я сначала прошу нарисовать процесс целиком: от заявки клиента до полученного результата. 📌Где заявка ждёт\рассматривается\висит? 📌Кто должен подхватить её дальше? 📌Сколько заявок в итоге завершается за день? ИИ может ускорить операцию. Выбрать нужную операцию без анализа всего процесса, но за нас "пока" не сможет. У вас такое было, что делали долго и упорно, а получили минимум результата? Как решали? В следующем посте — куда направить время команды, которое автоматизация действительно освободила.

Очень крутой и яркий пример локальной оптимизации. Друзья, серьезно вкладывайтесь в диагностику, проводите глубокий Value Stream Mapping (VSM). 😃

⚡️ Новая книга по оргдизайну от классиков Прочитал The Organization Design Practitioner Грега Кеслера и Эми Кейтс. Книга датирована 2027 годом, хотя вышла всего несколько недель назад. Я учился на работах этих авторов, в том числе написанных совместно с Джеем Гэлбрейтом. Они легли в основу моей методологии дизайна Agile-организаций. Именно оттуда я взял модель Front–Middle–Back и концепцию бизнес-конфигураций. Концептуально ничего нового, но материал изложен гораздо проще и понятнее. Особенно понравилось объяснение Front–Middle–Back. А главный личный инсайт оказался неожиданным. Организационный дизайн — это процесс проектирования операционной модели. Оказывается, я несколько лет смешивал процесс и его результат. Век живи — век учись. Рекомендую книгу всем, кто занимается оргдизайном. Принципы применимы и к корпорациям, и к отдельным бизнес-юнитам, функциям и платформам. И да, авторы подтверждают: AI не изменил фундаментальных принципов организационного дизайна.

⚡️ ChatGPT Dots: персональный AI-агент Недавно в ChatGPT появился Dots — персональный AI-агент, работающий в облаке 24/7. Доступен даже с телефона. Первое впечатление — бомба! Раньше для запуска подобного агента через OpenClaw нужно было арендовать VPS, устанавливать платформу, подключать модели и настраивать интеграции. OpenAI с Dots радикально упростила эту историю. OpenClaw дает больше гибкости и контроля над моделями, инструментами и инфраструктурой. Dots работает прямо в ChatGPT, а его главная фишка — долгосрочные цели и проактивность. Например, он сам заметил мой перегруженный календарь и предложил перенести часть встреч. Он помнит контекст, управляет запланированными задачами и может использовать Codex. Похоже, происходит коммодитизация AI-агентов. Создавать их все проще, а конкурентное преимущество сместится в сторону экспертизы, уникальных данных и упаковки в полезные решения. Уже используете агентов?