SaaSpocalypse, которой не произошло, с генеральным директором Atlassian Майком Кэнноном-Бруксом

Сегодня я разговариваю с Майком Кэнноном-Бруксом, сооснователем и генеральным директором Atlassian. 

Atlassian — одна из тех компаний, на которых работают все остальные компании: она выпускает важные платформенные инструменты вроде Jira и Trello, позволяющие людям организовывать работу больших команд и управлять ею, создавать общие базы данных с корпоративной информацией и в целом обеспечивать рабочие процессы. Как вы услышите от Майка, все продукты Atlassian на самом деле являются разными проявлениями единой базовой платформы, и это во многом определяет структуру самой Atlassian и способы создания ее продуктов.

Все это означает, что Atlassian находится в самом центре изменений, которые ИИ привносит в работу компаний. Инструменты ИИ могут анализировать все разные инструменты и системы, которыми вы располагаете, и просто читать их за вас, из-за чего масштабная миграция на платформу Atlassian становится менее привлекательной. Или, если вы верите в идею так называемого SaaS-апокалипсиса, ИИ может просто создать все эти инструменты за вас, уничтожив целую категорию компаний.

Разумеется, у Майка было много возражений на этот счет. Поэтому мы подробно поговорили о ценности дизайна, людях-пользователях, о том, как ИИ на самом деле увеличивает использование инструментов Atlassian, и о том, как все это будет выглядеть через несколько лет. 

Конечно, ИИ изменил и саму Atlassian. Как и многие другие технологические компании, Atlassian провела сокращения в начале этого года. Майк сказал, что компании нужен был другой «набор навыков». Поэтому я спросил Майка, каким, по его мнению, должен быть этот набор и как ИИ меняет сам смысл управления софтверной компанией.

Но Майк также освежающе прямо говорил о том, чего ИИ не может делать, и был готов возражать собственным друзьям, например генеральному директору Cloudflare Мэттью Принсу, который недавно приходил в шоу и рассказывал об ИИ, устраняющем то, что он называл «ролями, связанными с измерениями». Это был отличный разговор. И отдельный привет Майку, который записывал его из австралийской штаб-квартиры Atlassian, так что глубокое обсуждение организационных структур состоялось в пять утра.

Итак: генеральный директор Atlassian Майк Кэннон-Брукс. Начнем.

Майк Кэннон-Брукс, вы сооснователь и генеральный директор Atlassian. Добро пожаловать в Decoder.

Спасибо, что пригласил.

Я очень рад с вами поговорить. Вы сейчас в Австралии?

Да.

Для вас уже завтра. Что произойдет завтра?

У нас сейчас вечер. Здесь отличный день. Погода прекрасная. Похоже, завтра будет потрясающий день.

На нынешнем этапе новостного цикла вокруг ИИ мне кажется, что я могу просто потребовать рассказать, что произойдет завтра, и все понимают, насколько срочен этот вопрос. С Atlassian происходит много всего. С вашими продуктами происходит много всего. И с самой концепцией SaaS-бизнеса и бизнес-процессов в целом тоже происходит много всего.

Давайте начнем с самого начала. Думаю, люди знают Atlassian. Они знают Jira. Я начал карьеру как пользователь Trello. Расскажите, чем, по-вашему, сегодня является Atlassian.

Atlassian — это платформа, позволяющая компаниям сотрудничать и управлять работой своих команд. Мы соединяем бизнес-команды и технологические команды, чтобы решать самые сложные рабочие задачи на единой платформе в любой технологически ориентированной организации.

Для любой организации, в которой программное обеспечение и технологии являются главным конкурентным преимуществом, мы создаем широкую платформу, позволяющую сотрудничать при работе с контентом, управлять проектами и раскрывать знания команд и организаций во всех направлениях бизнеса — от стратегии и операционной деятельности до сервисных команд. Сейчас это очень большая платформа, которую мы предоставляем.

Если говорить о том, чем является работа сегодня и чем она может стать в будущем, когда мы добавляем в компании все больше ИИ, возможно, это слишком упрощенный взгляд, но я всегда воспринимал Atlassian как компанию, создающую инструменты, которые помогают командам понять, чем они будут заниматься завтра. Jira — прекрасный пример. Вы не занимаетесь разработкой программного обеспечения непосредственно в Jira, но Jira помогает организовывать большие команды разработчиков, создавать тикеты, расставлять приоритеты проблем и задач.

Когда-то я был пользователем Trello. Теперь моя жизненная цель — никогда не пользоваться корпоративным ПО. Мне кажется, настоящего успеха добился тот, кто в первом классе летит только с iPad. Я работаю над этим. Не говорю, что уже достиг цели, но это одна из моих задач.

Но когда-то я был управляющим редактором The Verge, и моя работа состояла в том, чтобы каждый день открывать Trello и проверять, что все делают правильные вещи в правильное время. И я всегда воспринимал Atlassian как класс таких продуктов. Мы организуем процессы компании.

ИИ что-то здесь меняет. Изменилось ли для вас это представление об Atlassian? Меняется ли оно быстрее из-за ИИ?

Понимание того, какую работу нужно выполнить на индивидуальном уровне, как в Trello, на уровне команды, как в Jira, или на уровне организации, как в нашей Strategy Collection для масштабной стратегии и операционной деятельности, безусловно, составляет значительную часть того, чем мы занимаемся.

Понимание того, на каком этапе находятся процессы. Речь не столько о предстоящей работе, сколько о процессах. Если воспринимать бизнес как систему взаимосвязанных процессов, то все в бизнесе является своего рода системой. Это процесс в совокупности всех остальных процессов, и то, насколько хорошо мы их выполняем, и есть то, чем занимается ваш бизнес. Основы не изменились. Не изменились способы работы этих процессов, их количество и необходимость понимать, что происходит.

Мы воспринимаем Jira как человеческую точку отсчета для работы. Это очень интересное выражение, потому что, как вы сказали, работа выполняется не в Jira. Разработчики не живут в Jira. Маркетологи не живут в Jira. Финансисты не живут в Jira. Jira — это движок рабочих процессов с элементами совместной работы, который помогает командам понимать, чем занимаются они сами, их коллеги и более широкая организация. Поэтому агенты, ИИ и прочие инструменты будут ускорять эти процессы. Во многих отношениях они повысят надежность, качество и стабильность результатов отдельных процессов.

Они также сильнее подчеркнут значение людей, суждений, интуиции, уникальных человеческих качеств и инициативы. Наша задача — сделать так, чтобы все это оставалось понятным и человек мог на любом уровне бизнеса просто посмотреть и понять, какого черта происходит. Чем занимаются люди? Успешно ли мы делаем то, что пытаемся делать — будь то сервисная функция в финансовой сделке, работа службы исключений, выясняющей, сколько исключений мы выдали в продажах за этот квартал, или инженерная команда, пытающаяся понять: «Повсюду что-то происходит. Что мы создали в этом месяце? Что будем создавать в следующем?» Все это невероятно трудно делать в крупном и масштабном бизнесе.

Одна из наиболее важных особенностей созданных вами инструментов — понятность. Пользовательский опыт. У вас есть большая база данных исключений, предоставленных продавцами, и вам нужно открыть панель и увидеть, как работает компания. Или у вас есть множество задач, и Jira позволяет на разных уровнях абстракции увидеть, сколько задач выполняется в каждый конкретный момент.

Для людей-руководителей это было очень важно. Значительная часть новых возможностей компаний, добавлявших ПО вроде того, которое создает Atlassian, заключалась просто в способности видеть и координировать больше процессов в большем масштабе.

Теперь, возможно, эти базы данных больше не будут просматривать люди, либо они будут поступать в более синтезированные базы данных, либо ИИ будет создавать информацию другого типа на разных уровнях абстракции. Я знаю, что у вас есть продукт Rovo, который в некотором смысле кажется новым лицом Atlassian.

Каков здесь путь? Как выглядит конечное состояние?

Нет сомнений, что ИИ поможет во многих таких процессах. Нет сомнений и в том, что он возьмет на себя отдельные шаги процесса. Сегодня у большинства компаний есть процесс, и они используют ИИ, чтобы автоматизировать 80 процентов какого-то шага. Возможно, это не 80 процентов всего пути, а 80 процентов ширины. Возьмем упомянутый вами процесс исключений в сделке. Если ИИ может обработать 80 процентов исключения — например, клиент хочет 45 дней вместо 30, — а мы можем составить относительно понятный документ, ИИ хорошо умеет прочитать этот документ и сказать: «Да, все в порядке».

Но будет клиент, которому потребуются гораздо более сложные исключения: «Я хочу платить через 90 дней вот таким способом, хочу еще вот это и вот то». Здесь потребуется человек, его интуиция и суждение. Поэтому 80 процентов таких случаев теперь можно будет обрабатывать с помощью ИИ: он очень хорошо умеет применять наши правила в конкретной части бизнеса. Это замечательно — скорость процесса и его качество вырастут.

Но это не отменяет необходимости понимать, что происходит. Кому-то в компании по-прежнему понадобится знать: «Сколько исключений мы предоставили?» Обычно в таких областях компании находят гораздо больше способов масштабироваться и повышать эффективность, а также создавать более качественные продукты и услуги с помощью ИИ. Я постоянно вижу, как они используют ИИ неожиданными способами. Речь не только о механической эффективности. Теперь можно измерять и понимать огромное количество аспектов качества, которые раньше невозможно было измерить. Процесс исключений в сделках — хороший пример, потому что это очень человеческий процесс. Обычно он не основан на правилах. Части, основанные на правилах, просты. Сложнее всего то, что правилами не описывается и требует суждения.

Компании по-прежнему нужно понимать: «Нужно ли добавить в этот процесс людей? Нужно ли его изменить? Какой объем через него проходит?» По-прежнему требуется много работы, чтобы понять движение работы внутри предприятия, и эта задача становится сложнее по мере роста объема.

Я спрашиваю, потому что подхожу к серии вопросов о предполагаемом SaaS-апокалипсисе и мне очень интересно, какое место, по-вашему, займут поставщики инструментов вроде Atlassian, если передовые модели будут поглощать все больше возможностей. В конце концов, Claude просто сделает это за вас. Вы скажете Claude: «Управляй моим бизнесом». В фоновом режиме Claude потратит множество токенов и просто сделает все за вас — именно в это, кажется, верит очень много людей.

Вы описываете несколько иной путь: инструменты становятся умнее и мощнее благодаря ИИ, а человеческие суждения по-прежнему добавляются, но передовая модель не приходит и не управляет всем вашим бизнесом.

Если передовая модель способна прийти и управлять всем бизнесом за вас, если она действительно управляет всем, то даже с учетом роста возможностей за четыре-пять лет у вас относительно простой бизнес. Большинство компаний не являются простыми. Это глобальные конгломераты правил, требований соответствия, законов, сотрудников в разных местах и человеческой непоследовательности — то есть человеческого творчества, — которые объединяются ради создания продуктов и услуг для клиентов в своих отраслях: здравоохранении, образовании, финансах, автомобилестроении и так далее.

Они пытаются конкурировать с другими компаниями. Через пять-десять лет в них по-прежнему будет огромное количество людей — я бы сказал, больше интеллектуальных работников и разработчиков, чем сегодня, потому что возрастет способность выполнять задачи и конкурировать.

Порог конкуренции почти во всех этих отраслях повысится. По-прежнему будет огромное количество дел, которые нужно выполнять. Большинство вещей, кажущихся нам простыми, будут делаться за вас. Такова история технологий. Я люблю говорить, что ИИ — это просто технология. То, что мы можем делать с электронными таблицами, интернетом, заказом товаров онлайн… Можно подумать: «Когда появится Amazon, нам больше никогда не придется ходить в магазины». Но этого не происходит.

Я слышал, как кто-то приводил в пример банковские отделения, и это показалось мне очень удачной аналогией. Примерно в 2000 году, когда появился мобильный банкинг, все считали, что банковские отделения обречены. Отделения начали закрываться. Все больше никто не будет ходить в отделения. В Австралии это воспринималось довольно негативно. Думаю, в Америке тоже.

Если посмотреть на последние десять лет, банковских отделений становится больше. Люди спрашивают: «Хм, это противоречит нарративу. Почему так?» Ответ в том, что отделения действительно закрывались. Люди действительно перешли на интернет-банкинг. Они действительно пользовались мобильными приложениями. Они больше не приходят в отделение с паспортом, чтобы сказать: «Я хочу отправить Нилаю 100 долларов. Вот его данные», — и записать все на бумаге.

Но банковские отделения адаптировались. Причина их роста в том, что в отделении есть огромная составляющая клиентского сервиса. Услуги, которые они предоставляют сегодня, совершенно отличаются от тех, что предоставляли 25 лет назад, благодаря банковским технологиям и доступности различных инструментов. Теперь они гораздо больше помогают с процессами и услугами высокого уровня.

Очевидно, для банков это прибыльно, иначе они не открывали бы новые отделения. Их становится больше. То, чем они занимаются, совершенно отличается от того, чем они занимались 25 лет назад. Думаю, то же самое произойдет с интеллектуальными работниками и со всем остальным: они по-прежнему будут чрезвычайно важны.

Я не думаю, что эта часть изменится.

Я постепенно подбираюсь к тому, чтобы пригласить на шоу Джейми Даймона и выяснить, что происходит во всех отделениях Chase Bank в Нью-Йорке, потому что на самом деле не знаю. Но пока оставим это. Джейми придет в шоу, мы спросим и все выясним.

Одна из причин, по которой я задаю все эти фундаментальные экзистенциальные вопросы, — желание понять, как вы воспринимаете отношения Atlassian с компаниями и как компании могут измениться с появлением новых технологий. Я согласен с вашей общей мыслью: автоматизация, приходящая в компанию, — вполне знакомое явление. Но с ИИ происходит нечто еще, что либо ускоряет этот процесс, либо делает его более масштабным. Очевидно, это происходит и с вашим бизнесом. Вы генеральный директор Atlassian и уже внесли изменения, связанные с ИИ.

Теперь я задам вопросы Decoder. Сколько людей сегодня работает в Atlassian? И как устроена компания?

Нас, кажется, официально 12–13 тысяч человек по всему миру. Я бы сказал, что структура у нас глобальная. Мы — «Team Anywhere». Сотрудники сами выбирают, приходить им в офис или нет. Около 60 процентов приходят в офис три дня в неделю или чаще. Примерно 25 процентов не приходят ни одного дня в неделю. Мы с самого начала работаем как глобально распределенная компания. Когда начинаешь в Австралии и Сан-Франциско, привыкаешь к тому, что Тихий океан немного распределяет команду. Это было еще до Zoom. Раньше в переговорных стояли огромные системы Polycom. Теперь их нет. Технологический прогресс — это хорошо.

У нас есть клиенты и сотрудники по всему миру. Структура у нас, наверное, функциональная, с большим количеством внутренних матриц. Не знаю, это тот ответ, который вы хотели услышать.

Да, именно это я и хотел услышать. Что вы имеете в виду под «функциональной структурой с большим количеством матриц»?

У нас есть директор по выручке, финансовый директор. Сейчас у нас два технических директора. Есть две большие продуктовые группы, в каждой из которых свой технический директор и директор по продуктам: одна отвечает за корпоративный и развивающийся бизнес, другая — за будущее командной работы.

Наши продукты организованы в коллекции. Это наборы приложений, построенных на единой платформе. Значительно больше половины наших расходов на исследования и разработки приходится на платформу. Приложения занимают все меньшую долю общих инвестиций в создание продуктов. Все большая часть инвестиций идет в единую платформу Atlassian. Клиенты нанимают нас как платформу для работы всей компании, а не ради одного приложения.

Это требует внутренней матричной структуры. У нас нет продавцов, отвечающих за отдельные продукты. Продажи, успех клиентов и FDE — это направления, связанные с клиентами. Они организованы по клиентам, географии, размеру и масштабу. При этом у нас, конечно, должны быть дизайнеры и менеджеры продуктов, отвечающие за конкретные продукты. Поэтому сразу возникает матрица между организацией по клиентам и организацией по продуктам.

У нас огромная платформа. Есть техническая платформа, работающая во всех продуктах, и очень большая команда платформы. Кроме того, есть финансовые, кадровые и другие широкие процессы. Естественно, возникают области сотрудничества, в которых нужно объединяться, и мы управляем этим через операционные процессы.

Вы используете платформу Atlassian для управления Atlassian?

Да. Мы полностью работаем на платформе Atlassian. Раньше я говорил, что мы ее главный пользователь — теперь уже нет, — наших продуктов для стратегии и операционной деятельности, которые помогают понять, на чем сосредоточен бизнес, каковы наши масштабные цели, как объединяются люди, инвестиции и технические системы и что идет правильно или неправильно. Мы твердо верим в Strategy Collection как инструмент управления крупным бизнесом.

Один из моих любимых вопросов руководителям компаний, создающих корпоративное ПО: насколько лично они пользуются этим ПО. Насколько вы сами пользуетесь вашими продуктами?

Очень активно.

Какой у вас главный запрос к командам по функциям?

Обычно мой главный запрос — постоянное соответствие пользовательского интерфейса. Наверное, именно так это можно назвать. Я очень придирчив к дизайну и последовательности. Мы хотим достичь конечной согласованности дизайна, и за последние пять лет прошли огромный путь. В последние два года мы действительно стали мировым лидером в этом. Обычно это моя главная область внимания: я регулярно использую множество наших продуктов. Перемещаясь по платформе, я замечаю: «Здесь это работает так. А там сделали лучше». Мы стремимся добиться такой согласованности на всей огромной поверхности продуктов.

Я пользуюсь Dia, нашим веб-браузером. Думаю, сейчас 96–97 процентов сотрудников Atlassian регулярно используют Dia. То есть ежедневно, поэтому я буквально провожу в нем много-много часов. Мы создаем веб-браузер для себя, потому что пришли к выводу: «Для интеллектуальных работников это должно работать лучше». Мы уже создали, как я считаю, лучший в мире браузер для интеллектуальных работников, и он становится намного, намного лучше. Следите за новостями.

Так что да, я бы сказал, что не проходит и 24 часов, чтобы я не воспользовался одним из наших продуктов. Сомневаюсь, что сейчас проходит хотя бы шесть часов без использования одного из наших продуктов.

Я хочу еще поговорить о Dia, потому что мне очень интересно это приобретение. Разумеется, мы подробно освещали The Browser Company в The Verge. Для вас это было крупное приобретение.

Но пока отложим этот вопрос. Меня особенно интересует различие между платформой и продуктами, работающими на ней. Возможно, это снова упрощение, но звучит так, будто существует большой уровень возможностей, а продукты по-разному выражают эти возможности, причем все они работают на одной базовой платформе.

Вы именно так это воспринимаете?

Да, безусловно. Мы должны создавать единую платформу исследований и разработок: как мы взаимодействуем с шлюзами ИИ, как работает чат, как устроены автоматизация, идентификация, ведение журналов, управление, соответствие требованиям и классификация контента, как работают наша домашняя страница и поисковая система. Есть множество других технических возможностей, которые должны быть общими.

Затем идет следующий уровень, и клиенты хотят, чтобы все работало одинаково. Неважно, нахожусь ли я в Confluence, Jira, Loom или Service Collection: автоматизация не должна различаться в разных частях мира. Это очень дорого и сложно, требует много времени, но создает огромную ценность и лояльность клиентов. Большинство поставщиков даже не пытаются это делать.

Есть и еще один важный уровень — согласованность работы и возможность смешивать контент. Операции и процессы должны объединяться между приложениями. Если я открываю страницу Confluence внутри Jira, она должна ощущаться как страница Confluence, но находиться внутри Jira. Я не хочу покидать Jira, чтобы открыть ее. Я хочу просто прочитать страницу, закрыть и продолжить работу. Здесь много задач на уровне интерфейса — своего рода рекомпонуемость, если можно так сказать.

Наконец, каждое приложение должно выполнять свою задачу. Если смешать корпоративное ПО воедино, получится ад. Люди много раз пытались это сделать. Инструмент должен выполнять конкретную работу. Вы хотите взять отвертку, молоток или пилу и почувствовать, что этот предмет сделает именно то, для чего вы его наняли. Интерфейс должен помогать выполнить задачу. Именно здесь различаются интерфейсный и интерактивный уровни этих инструментов.

Сочетание всех этих элементов создает множество дизайнерских задач. Например, наш чат-слой Rovo великолепен. Я бы сказал, что это один из лучших, если не почти лучший корпоративный чат в мире. Наши клиенты постоянно это говорят: «Почему вы лучше вставьте сюда название известного бренда?» Есть много причин, по которым Rovo лучше показывает себя в оценках и тестах. Думаю, дело не в том, что мы создаем базовую большую языковую модель, и именно в этом заключается ошибка такого подхода.

Однако использовать Rovo внутри продукта, если вы открываете Rovo именно ради Rovo, прекрасно. У вас есть вопрос, вы хотите выполнить поиск по всему массиву данных — отлично, вы переходите в нужный интерфейс. Если вы находитесь внутри Loom, Jira или Service Collection и просто хотите открыть чат и задать вопрос, он должен понимать контекст, в котором вы работаете, но операция должна быть одинаковой на всей платформе. Именно это мы стремимся дать клиентам.

Один из моих постоянных тезисов в шоу: если вы опишете мне организационную структуру, я смогу рассказать о 80 процентах ваших проблем. Структура компании естественным образом порождает определенную политику.

Напряжение между «у нас есть продукты, предназначенные для выполнения конкретной задачи» и «у нас есть платформа, содержащая базовые возможности» хорошо известно.

Угу.

Возможно, продуктовые команды будут требовать платформенных возможностей, которых еще нет, или разные команды захотят разных возможностей. Как вы разрешаете такие противоречия? Как принимаете решения?

Мы отличаемся в этом отношении несколькими способами. Во-первых, и это самое важное, у нас есть генеральный директор и сооснователь, мыслящий категориями платформ. «Мышление системами» — моя любимая книга. У меня экземпляр лежит на каждом столе.

Вам нужно коллективно ставить платформу на первое место, а затем решать возникающие проблемы. Это не означает, что побеждает универсальность, но при выборе между вариантами нужно приложить дополнительные усилия и потратить дополнительное время, чтобы решение было ориентировано на платформу и действительно работало. Это бесконечная задача. Полезно, когда генеральный директор, выступающий арбитром между функциями, мыслит категориями платформы. Все знают, к какому решению я в итоге приду, и понимают, что мы придем именно к нему.

Во-вторых, дизайн у нас занимает очень высокое положение. Мы масштабно инвестируем в дизайн. Наш директор по дизайну подчиняется мне и входит в исполнительную команду. Сейчас в компании работают три, четыре или пять бывших директоров по дизайну из других крупных организаций, некоторые из которых крупнее нашей. Мы огромными силами вкладываемся в дизайн и пользовательский опыт. Особенно в эпоху ИИ это становится еще важнее — как бы Claude Design ни утверждал обратное. Я так не думаю. Когда стоимость создания снижается, качество и отличие программного обеспечения определяются опытом и дизайном, а это не так просто сделать. Здесь требуется огромное количество вкуса и суждений.

Наконец, мы не боимся объединять функции в организации необычными способами, если это помогает решать проблемы. Последний пример: наша внутренняя ИТ- и инженерная функция теперь подчиняется директору по работе с персоналом, и я объединил эти две роли. Это необычно: «Почему HR управляет ИТ? В этом нет смысла».

Но сейчас в этом действительно есть смысл, потому что нам нужно постоянно трансформировать бизнес изнутри. Если посмотреть на превращение в более нативный для ИИ бизнес, возникают две группы проектов. Первая связана с талантами: как изменить и развить имеющихся сотрудников, научить их пользоваться технологиями и мыслить определенным образом. У меня огромная проблема с талантами. Нанимать, развивать, обучать и менять людей очень трудно, а от этого зависит конкурентоспособность.

Вторая — огромная системная проблема. Мне нужно изменить внутренние системы, чтобы у них были MCP-серверы. Нужно сделать все операционно совместимым. Нужно провести изменения, чтобы ИИ мог развернуться. Как мы управляем расходами на токены? Это огромный объем системных изменений.

В итоге мне приходится решать: «Это проблема талантов или проблема систем?» Но это не имеет смысла. Обычно ответ таков: здесь 60 процентов — таланты и 40 процентов — системы, а там наоборот. Поэтому я объединил все в одну функцию: системные изменения для внедрения ИИ внутри компании и изменения, связанные с персоналом, теперь находятся в одном подразделении. Это немного странно.

Люди, которые выдают ноутбуки, и люди, управляющие компенсациями, работают в одной группе, но с учетом того, что сейчас необходимо изменить в бизнесе, это логично. Что это за трехлетний масштабный проект, который должен измениться? В нужный момент мы организуемся вокруг проблем, которые нужно решить, и целей организации.

Это отличный переход, потому что я хотел спросить об этом руководителе. Я полагаю, формальная должность вашего руководителя HR теперь называется «директор по персоналу и внедрению ИИ». Довольно внушительное название. И ваша мысль о том, что изменения бизнес-систем приводят к изменениям в наборе талантов, подтверждается. В марте вы сократили около 10 процентов сотрудников. Я видел видео, которое вы записали в Loom.

Вы говорили, что не обязательно заменяете людей ИИ, но определили, что компании нужен другой набор навыков, и решили заранее провести эти изменения.

Расскажите подробнее. Что заставило вас сказать: «ИИ уже достаточно развит, чтобы набор навыков изменился»? И какие изменения вы внесли в системы, чтобы сокращение 10 процентов сотрудников стало эффективным или оправданным?

Нужно начать с окружающей среды. В технологической отрасли мы долго жили в условиях постоянного найма и роста. Рынки изменили свое отношение к этому. Один из способов, которыми компании со временем управляют изменениями, — нанимают людей в разных областях. Если у вас есть красные и синие точки и вы говорите: «Нам нужно больше зеленых», вы просто некоторое время нанимаете зеленых, пока не получите нужное сочетание. Так управляли раньше, но теперь это больше неосуществимо.

Во-вторых, у нас есть определенные области бизнеса, наши направления ИИ и —

Подождите, можно я задам один вопрос? Вы описываете чрезмерный найм во времена COVID, которым занималась каждая технологическая компания, и говорите, что этот период закончился?

Да. Люди нанимают с такой скоростью, которая соответствует лучшим известным им решениям и тому, к чему их подталкивают окружающие. Надеюсь, они не просто смотрят на всех вокруг, но знаю, что многие генеральные директора смотрят на соседей и говорят: «Мне тоже стоит так сделать». Я всегда считаю это плохим выбором.

Не знаю, был ли чрезмерный найм. До COVID нас было несколько тысяч человек. То есть сейчас нас, наверное, в три-четыре раза больше, чем до COVID. И снова: наш бизнес ускоряется. В прошлом квартале мы выросли примерно на 30 процентов при годовом темпе выручки в 7 миллиардов долларов — это самый быстрый рост примерно за два года. Клиенты выбирают ускорение.

Я просто хочу яснее понять вашу фразу о том, что нельзя просто нанять множество зеленых точек. Я слышал от многих ваших коллег: «В тот период мы просто нанимали всех, кого могли». Похоже, вы переживали это не совсем так, но в каком-то смысле речь об одном и том же.

В каком-то смысле да, но бывают периоды, когда это правильный путь. Сейчас не такой период — по крайней мере, не в ближайшие три-четыре года. Это первое, что я сказал бы, потому что теперь нужно работать над изменением набора навыков.

У нас есть множество внутренних программ, призванных сделать это. Кроме того, некоторые направления — конкретно наши продукты и услуги на базе ИИ, а также корпоративные продажи — растут очень быстро. Они добиваются успеха, и мы хотим продолжать инвестировать в них. Когда есть области, в которые нужно вкладываться сильнее, возникают очень сложные решения: «Мне нужно больше инвестировать в эти два направления. Я не могу значительно увеличивать общую численность. Нужно управлять переходом организации». Это приводит к множеству крайне трудных решений.

Мы по-прежнему активно нанимаем людей в этих направлениях, чтобы изменить набор навыков, но возникает вопрос, насколько быстро это нужно делать. Это, как я всегда подчеркиваю, не отменяет внутренних программ обучения. Я беру слово «обучение» в кавычки, когда речь идет о внедрении и использовании ИИ. Скорее это обучение, эксперименты, обмен опытом и взаимное обучение. Это не столько L&D в смысле «я сяду и посмотрю курс о том, как это делать». Все это сочетание факторов: за последние два года мы радикально изменили компанию, чтобы стать мировым лидером в разработке продуктов на базе ИИ. Безусловно, это был стремительный путь, и мы стараемся двигаться как можно быстрее, чтобы достичь цели и оставаться впереди.

Многие руководители в вашем положении говорят: «Ценность наших опытных сотрудников выросла». Сейчас на рынке больше вакансий для старших инженеров-программистов, потому что, как вы сказали, очень важны суждение и вкус, а инструменты, возможно, просто могут создавать за вас нужные вещи.

Мне интересно ваше мнение о дизайне. Идея о том, что все наши дизайнеры смогут просто выпускать код, очень привлекательна для многих. Есть и третья точка зрения: менеджеры продуктов будут делать все, а все эти роли столкнутся друг с другом.

Какой именно набор навыков вы определили и как расставляете приоритеты в этом классическом триумвирате, когда все больше людей получают возможность выполнять работу друг друга?

Люди очень легко делают из таких вопросов бинарные выводы. Меня забавляет, что если посадить в одной комнате инженера, дизайнера и менеджера продукта, каждый скажет: «Ну, тебе не повезло. Твоя работа исчезнет». Я отвечаю: «Похоже, это и есть ответ».

Сегодня гораздо больше менеджеров продуктов и дизайнеров пишут код — от прототипов до реально выпускаемого кода, — чем когда-либо раньше. То же самое делают гораздо больше маркетологов, финансистов и HR-специалистов. Код, который они создают и выпускают, опирается на две вещи. Во-первых, на платформу с инженерной надежностью, способную масштабироваться и предоставлять клиентам решения с европейским соответствием требованиям к размещению данных, с учетом юридических ограничений конкретной страны и так далее.

Нужно создать техническую среду, которая позволяет доставлять клиенту продукт с необходимым уровнем безопасности. Это нетривиальная задача. Нельзя просто «вайб-кодить» такое решение. Если я создаю код для собственной бытовой задачи, это нормально: если что-то не работает, я сам исправлю. Но если речь ид