Привет друзья 👋

Полтора года с прошлого приветственного поста, пришло время обновится. Здесь пишу про продукт, данные, AI и немного про жизнь.

Про мой путь

Начинал в крупном дистрибьюторе: продавал вычислительное и сетевое железо, SAP, Oracle интеграторам разного масштаба. Оттуда понимание SMB/enterprise.

Дальше 12+ лет предпринимательства: 20+ проектов, 5 акселераторов (от ФРИИ до Нью-Йорка и Сингапура), управление венчурным фондом, финтех.

4 года свой мобильный SaaS-видеоредактор:
от идеи → ангельские инвестиции → 3 паблишера → международный рынок → 500+ кастдевов → продажа конкуренту.
Exit без единорогов, возврат инвестиций и небольшой плюс. Но именно там сильная школа: юнит-экономика, сквозная аналитика, подписки. И главное полный цикл от нуля до exit без списания.

Акселераторы послужили хорошоей школой от 0-1: кастдевы, быстрая валидация гипотез, маркетинг на коленке, сборка продукта из идеи в MVP. Плюс международная насмотренность и нетворк, который работает до сих пор.

Паблишеры научили главному: воронка раскладывается на атомы. Каждый шаг, каждый переход. Если есть 3 месяца данных можешь строишь предикшн. Этот навык потом окупился многократно.

В Kaiten последний год

После очередного стартапа выбрал предпринимательство внутри компании, что для меня кафовый масштаб до которого сам пока не добежал.

Сейчас полностью сфокусирован на Kaiten в роли бизнес-лидера — SaaS для управления проектами, 112 000+ клиентов.

Что успел за год:
→ вырастили с командой конверсию из регистрации в оплату x4 (с ~1% до ~4%)
→ увеличил выручку сегмента x2
→ десятки миллионов новой выручки без нового продукта и без увеличения маркетингового бюджета, с компаунд-эффектом в сотни млн

Формально найм, по сути предпринимательство в желанном масштабе. Система из хаоса — мой тип мышления.


AI — отдельный большой слой:

→ vibecoding, Claude Code и др, команды агентов, кастомные BI дашборды на лету, моделирование экономики с десятками тысяч сценариев - так выглядят возможности от AI в работе сегодня
→ своя персональная SaaS-ка в проде из гугл таблицы на основе карты гипотез, написанная за выходные в Claude Code это новая реальность
→ адепт внедрения AI-first подхода в компании: с покрытием начиная с 5% до 80% сотрудников за 10 месяцев
→ фичи, которые делали в легаси продукте ещё пол года назад 2–3 месяца → теперь 1–2 недели до прода
→ регулярные воркшопы и обмен опытом в малых командах, и на всю компанию

Всю жизнь увлекался футурологией и фантастикой. Сейчас ощущение, что сингулярность уже стучится в двери. Скорость изменений и пугает, и завораживает, оставляя в лёгком замешательстве. Но интерес и воодушевление сильнее. Верю в светлую сторону этих изменений.

В канале — опыт из Kaiten, AI-наработки и немного личного.

Живите и процветайте 🖖

Когда AI становится частью мышления: что происходит с мозгом при потере инструмента

На прошлой неделе заблокировали уже 5-й аккаунт в Claude, через который работаю с AI. Claude Code — десктоп, терминал, VS Code. Сейчас большая часть рабочих задач проходит через AI-интерфейсы. Вместе с аккаунтом улетел рабочий контекст: проекты, диалоги, наработки за месяцы — включая агентные структуры, которые строил неделями. И это не только я — заблокировали десятки аккаунтов у коллег. Целая команда разом потеряла инструмент, дающий x5–x20 к скорости на некоторых задачах.

Часть файлов лежит локально, прошлые блокировки научили.

Попробовал ChatGPT и Codex — вроде тоже AI, что-то умеет. Но другая логика, другой контекст, нет привычных наработок, не та арендная среда.

Но интересной оказалась даже не сама потеря, а моя реакция на неё.

Пытаясь объяснить себе это ощущение, нашёл подходящую кмк метафору. Представьте, что вы несколько лет копали траншеи на экскаваторе. Привыкли к скорости, к масштабу и объёму выполняемой работы за минуты. А потом вас внезапно снимают с экскаватора, дают лопату и говорят — теперь работаешь так.

Покопался в когнитивной науке — вот почему это так больно:

Когда работаешь с AI, мозг привыкает: кидаешь задачу, получаешь решение за секунды, правишь, идёшь дальше. AI забирает на себя огромный слой операционки — поиск, анализ, структуру, черновики. Без него в рабочей памяти 4–7 элементов, с ним оперируешь десятками. Когда этот конвейер встаёт — мозг ощущает это как резкое падение собственного интеллекта. И это не иллюзия.

Есть ещё такая штука из когнитивной науки — модель Clark & Chalmers про расширенный разум: инструменты могут становиться частью твоей когнитивной системы. Телефон уже стал — попробуйте вспомнить номер без контактов. AI — следующий шаг. Он помогает анализировать, принимать решения, генерировать решения каждый день. Теряешь не сервис, а часть того, как ты думаешь.

И психологически потери ощущаются в 2–2.5 раза сильнее приобретений.

А ещё AI создаёт состояние близкое к сверхпотоку: задача → ответ → правка → результат. Постоянное движение, мгновенная обратная связь, дофамин от скорости. Прототип интерфейса за 15 минут вместо дня. Ресёрч по теме за минуты вместо часов. Когда этот цикл ломается — вылетаешь из потока и ощущение как будто делаешь бессмысленную работу.

Но главный вывод — не психологический. Проблема архитектурная. Вся система завязана на один сервис. Классический single point of failure — только не в серверной архитектуре, а в мышлении.

Как руководителю, мне было неприятно наблюдать, как десятки людей разом буксуют — встала разработка и сроки по релизам, люди сидят и не понимают как вернуться к прежней скорости. Это уже не личная фрустрация, а удар по всей компании.

Есть хороший образ из сериала Halo. У Мастера Чифа в нейроинтерфейс встроен AI Кортана — анализирует обстановку, просчитывает варианты, помогает принимать решения в реальном времени. Когда Кортану извлекают — суперсолдат остаётся, но становится медленнее, хуже ориентируется, перестаёт понимать что происходит вокруг.

И вот парадокс: ситуация одновременно показывает, насколько сильно AI усиливает интеллект — и насколько хрупкой становится система мышления, когда ты на него завязан.

Что делать, чтобы не оказаться с лопатой:
— Запасные инструменты. Основной AI + резервный + локальная модель. Падает один узел — система работает.
— Контекст — локально. Промпты, шаблоны, архитектуры агентов — в markdown/git, не в истории чатов. Чат заблокируют, файлы на диске — нет.
— Регулярно сохраняйте важные диалоги и результаты.
— План Б для команды. Не «разберёмся когда упадёт», а готовый сценарий переключения.

По сути мы уже в мягком киберпанке — просто без имплантов. Вместо чипа — подписка на облачный сервис. И когда её отключают, ты буквально чувствуешь, что ампутировали часть мышления. Кто уже ловил это у себя?

У нас в одном комьюнити давно популярна книжка *Project Hail Mary* («Проект «Конец света») как одна из топовых научных фантастик. Мне она тоже зашла и точно входит в топ любимых — динамичная, насыщенная, интересная.

Не так давно вышел фильм по ней, но у меня лично были вопросы по поводу выбора главного актёра. Гослинг не очень откликался для этой истории. Однако после просмотра всё оказалось не так плохо.

Хотя после книги и осталось ощущение, что фильм не впитал всей картины оригинала. Нет той насыщенности, деталей и элементов, которые были в книге. Но при этом в фильме есть красивый визуал и некоторые вещи прям топ. Например, планету Тау Кита с обложки поста представлял совсем иначе, в фильме она топчик.

Полноценно проникнуться фильмом удалось только после второго просмотра. Всем, кто не читал книгу, точно рекомендую, фильм зайдёт на ура, уверен. Ну а любителям sci-fi читайте обязательно!

Там хватает юмора, захватывающих моментов и трагичных. Сюжет собрал в себя всю палитру хорошей качественной истории.

И наверное главный вывод тут для меня, что не стоит возлагать на фильмы, те же ожидания, что даёт книга. В один фильм просто невозможно уместить всё, что заложено в оригинале.

Хотя есть кстати и другие кейсы. Например, «Задача трёх тел» китайцы сняли первый сезон примерно на 30 серий и это только первая книга. Получилось отменно, прямо по книге. А Netflix сделали что-то около 8–10 серий. И по насыщенности, глубине и качеству у китайцев, на мой взгляд, вышло сильно круче. С этим фильмом у меня примерно такое же ощущение: взяли важные куски, но целостной картины всё равно немного не хватает.

Если коротко — рекомендую к просмотру всем без исключений. Фильм точно достойный и без приятных впечатлений не оставит.

Почему «Карта гипотез» для меня стала настольной книгой

Вчера пришла книга Александра Бындю с персональным автографом. Очень приятно получить такой подарок учитывая что это уже фактически настольная книга для меня.

С «Картой гипотез» использую в работе, в личной жизни и постепенно переношу этот подход на разные проекты. За последний год только сильнее убедился, насколько это полезный инструмент.

Если коротко, карта гипотез — это методология, которая помогает не просто ставить цели, а простраивать к ним реалистичный путь: через причинно-следственные связи, ограничения, проверку гипотез и осмысленное планирование.

Что особенно ценно: в ней собрано сразу несколько сильных подходов и методологий:
→ СМД-подход (системно-мыследеятельностный) Г. П. Щедровицкого
→ ТРИЗ (теория решения изобретательских задач) Г. С. Альтшуллера
→ Impact Mapping - Гойко Аджича
→ ТОС / Theory of Constraints (теория ограничений) Элияху Голдратта
→ Agile и Lean
→ продуктовый подход

Для меня главная ценность в том, что она помогает не просто что-то хотеть или планировать, а реально собирать путь к целям более трезво и последовательно.

Так что хотел просто поделиться и ещё раз порекомендовать. Если планируете стратегию, цели, бизнес или личные треки — «Карта гипотез» точно стоит внимания.

Полезные ссылки по «Карте гипотез»
→ Новая версия книги
→ Сайт
→ База знаний
→ Telegram-канал

10+ лет личных финансов в приложении, семейный бюджет в гугл таблицах, а за последние две недели завайбкодил свое приложение

Хотелось простую апку, где можно видеть не только свои деньги, но и общий бюджет, регулярные платежи, цели, прогноз и главный вопрос: сколько у нас реально свободно

Так за последние три недели в свободное время завайбкодил moniq.space — приложение для личных и семейных финансов.

Всё ещё испытываю легкий шок что такое сейчас можно сделать просто общаясь с нейронкой в чате, потому что раньше это давалось через боль, много времени, целую команду и приличные деньги.

Приложение решает несколько базовых задач:

— вести личный и общий бюджет в одном месте
— учитывать разные счета, доходы, расходы, переводы и все операции
— понимать, сколько денег реально свободно
— контролировать регулярные платежи, цели и накопления
— смотреть прогноз по бюджету до 12 месяцев
— пользоваться соло или вместе с партнёром, в том числе через Telegram App: @app_moniq_bot

Приложение не коммерческое и будет бесплатным, пока сам им пользуюсь. Цель сейчас собрать обратную связь, понять насколько это вообще полезно другим, не только мне и довести до ума по фидбеку.

Внутри есть демо-аккаунты, можно быстро зайти, потыкать и посмотреть, как всё работает без долгой настройки.

Буду очень признателен за любой фидбэк: что непонятно, где неудобно, чего не хватает, где странная логика, что сломалось или что хочется добавить. Сейчас особенно ценен взгляд первых пользователей хочется развивать это вместе с теми, кому такая штука может быть реально полезна.

Сайт: moniq.space
TG Mini App: @app_moniq_bot

Куда поедет ваш SaaS-бюджет через год

Зимой и весной 2026 в венчуре произошло то, что случается редко. Два главных фонда мира — a16z и Sequoia — за пять месяцев независимо опубликовали один и тот же тезис. А Notion своей продуктовой стратегией и релизами подтверждает оба тезиса фондов. Когда конкурирующие фонды говорят одно и то же, а передовые продукты делают, это уже похоже не на идеи, а на будущую карту рынка.

Такие фонды всегда находятся на передовой и за ними интересно наблюдать. Но тут есть ещё одно совпадение: эти изменения видны и внутри Кайтен, а это ещё одно весомое для меня подтверждения тенденции изменения рынка в эту сторону.

Тезис простой: сейчас вы платите CRM (АМО, Битрикс, Salesforce и др.) за то, что там лежат ваши клиенты. ServiceNow — за тикеты. Notion — за документы. Через год-два главный платёж уедет на слой выше: тот, который эти данные читает, думает за вас и делает работу. Базы данных не исчезнут, но превратятся в инфраструктуру под чужими AI-агентами.

Сигналы рынка за полгода:

→ Salesforce в апреле сделал свою платформу «безголовой»: данные теперь доступны через программный интерфейс, в который ходят Claude, Cursor, ChatGPT и любые другие агенты. Компания открыто говорит: внешний вид готовы уступить, главное — остаться источником данных.

→ Notion за восемь месяцев из приложения для документов стал операционной системой компании. Конкуренты Notion теперь не Confluence, а Microsoft Copilot и Glean.

→ Sequoia в декабре зашла в стартап Serval, который полностью заменяет старые системы поддержки вроде Jira Service Desk. Их слоган в инвест-меморандуме: «Это не AI поверх ITSM. Это ITSM, построенный из AI».

→ MCP — общий протокол для подключения AI-агентов к корпоративным системам — за 12 месяцев из эксперимента Anthropic стал стандартом индустрии.

У нас в Кайтен доля сотрудников с активным использованием AI выросла за 10 месяцев с 5% до 80%. И я наблюдаю эту картину изнутри: внутри компании выстраивается «думающий слой», который сверху обращается к базам данных. Когда он есть, критерий выбора стороннего софта меняется. Смотришь не на «сколько у нас там внутри лежит», а на «насколько свободно агент туда заходит и работает».

Конкретный кейс из текста a16z: компания SaaStr.ai заменила 10 платных мест в Salesforce на 2 человека плюс 1 программный доступ. Платёж при этом вырос на 83%. Простая связка «больше людей в системе = больше платёж» больше не работает.

Источники, что почитать на эту тему:
— a16z, «От системы данных к системе смысла» 14 мая 2026
— Sequoia × Serval декабрь 2025
— Notion Developer Platform 3.5 — External Agents API, Workers, Agent SDK (13 мая 2026)

А вы у себя замечаете, что бюджет начинает уезжать с привычных SaaS на агентский слой или это пока чужое будущее?

Живите и процветайте 🖖

Harness - главный рычаг качества AI-агента

Обвязка — это всё, что модель окружает: системный промпт, инструменты, контекст, скиллы, память. На английском её называют harness. Без неё даже флагманский Claude работает как экскаватор без рычагов: мощность есть, использовать нечем.

Из последнего у нас в Кайтен — фабрика лендингов на LLM. Любой человек в компании заполняет короткий бриф (продукт, аудитория, цель) и через минуты получает готовый брендированный лендинг, неотличимый от нашей дизайн-системы. Цепочку маркетолог → копирайтер → дизайнер → фронтенд закрывает один AI-агент в обвязке: скилл под конверсионный лендинг с awareness-уровнями аудитории, реестр разрешённых компонентов, валидаторы бренда и автоматическая проверка вёрстки. Работает это на любой современной модели — главное лежит в самой обвязке.

Эти практики за последние полгода независимо описали Anthropic, OpenAI и сильные инженеры из Google и Answer.AI. И чем выше растёт мой собственный грейд работы с LLM, тем отчетливей ловлю, что упираюсь ровно в это же — в обвязку и необходимость её систематизировать. Видимо это естественная фаза взросления, через которую проходят многие, кто прошёл с LLM достаточный путь.

У обвязки есть простая граница применимости — она работает там, где есть повторяемость. Когда вы протаптываете новую тропинку или впервые идете в незнакомый домен, harness ещё неоткуда взяться: сначала пройти руками, потом систематизировать. На этой развилке и спотыкается множество корпоративных AI-пилотов.

В статье на Habr подробней разложил формулу Agent = Model + Harness, цитаты инженеров из Google, OpenAI и Anthropic, ещё несколько моих кейсов из Кайтен (включая фабрику лендингов) и практический playbook из трёх шагов.

→ Harness вокруг LLM: что я понял за полтора года ежедневной работы с Claude Code

Живите и процветайте 🖖

Мы в Kaiten много общаемся с крупным бизнесом и по нашим данным, 70% компаний с выручкой от 2 млрд продолжают работать на Jira, Confluence или Trello через посредников, зарубежные юрлица или неофициальные сборки. Написал об этом колонку в «Газете.ру».

Что по таймлайну:

— С февраля 2024 Jira Server не получает обновлений безопасности;
— 30 марта 2026 Atlassian закрыл продажи on-premise Data Center;
— В 2029 поддержка всех локальных версий прекращается окончательно;
— Marketplace для РФ заблокирован, плагины постепенно конфликтуют между собой.

Компании остаются, потому что за 10–15 лет Jira вросла в CI/CD, Confluence, ERP. Срок миграции оценивают в 1–2 года — и поэтому откладывают. Хотя на практике перенос данных автоматизирован, а основное время уходит на аудит того, что накопилось. Например, у одного нашего клиента из 200 кастомных полей реально использовались 17 — остальные никто не чистил, но и удалять не решался.

Полный текст с разбором регуляторных рисков (ФСТЭК, Минцифры, КИИ) в колонке.