Вы не ленивые. У вас не «плохая команда».
Но каждый день — как будто в лифте без кнопок: совещания ради совещаний, таски висят неделями, а ChatGPT открыт… только чтобы «написать текст».
ИИ рядом — а ощущение, что толку от него мало.
Как правило, всё выглядит так:
Вы уже внедрили ChatGPT в процессы — но структура осталась старой.
12 человек на задачу, 4 роли дублируются, решения обсуждаются по 3 раза.
ИИ есть, а команда буксует. В голове вопрос:
«Зачем тогда мы всё это начали?»
На основе исследования 2025 года и практики AI-команд (Midjourney, Replit, GitLab) мы покажем, как работают те, кто успевает за рынком: команды 3–5 человек, async-ритм, минимум митингов, максимум пользы от ChatGPT.
И да — это возможно в России, без Copilot, без увольнений и без «надо обучить всех программировать».
В этой статье — честная карта, а не «ещё один хайп-пост».
Покажем, как перестроить процессы, научить менеджеров работать с ИИ, убрать рутину — и не потерять людей.
Без стресса. Без лозунгов. По шагам.
Вы узнаете:
- Почему «раздутые» команды тормозят, даже с ИИ
- Как собрать AI команду в России: роли, инструменты, структура
- Как обучить менеджеров использовать ChatGPT не как калькулятор, а как участника
- Что делать с митингами, KPI и выгоранием
- Какие ошибки ломают процессы — и как не попасть в суд
- Готовый чек‑лист: трансформация за 90 дней
Почему «раздутые» команды умирают в эпоху AI
Когда команда из 12 человек делает то, что раньше делали 4 — кажется, что это «масштаб».
На деле — это выгорание, потеря фокуса и отсутствие реального результата.
Как правило, выглядит это так:
В одной задаче участвуют product owner, два разработчика, тестировщик, project manager, дизайнер и аналитик. Каждый со своим взглядом, своим таск‑трекером и своим Zoom-приглашением. Вроде все при деле — а толку нет.
И это не субъективное ощущение. Ещё в 1975 году Фредерик Брукс сформулировал:
«Добавление людей в отстающий проект только замедляет его».
Причина проста: чем больше ролей — тем больше согласований, зависимостей, встреч, правок. Работа превращается в согласовательный конвейер.
С приходом ИИ это стало критично. Потому что:
- ИИ уже умеет: писать код, предлагать тексты, анализировать данные, объяснять документацию;
- но команды продолжают: собираться, обсуждать, перекидывать друг другу PDF’ки и таски.
Если бизнес не пересматривает структуру, он проигрывает тем, кто это сделал.
Midjourney зарабатывает ~$12,5 млн на одного сотрудника. У них меньше 50 человек в штате.
Safe Superintelligence — $5 млрд оценки при 10 сотрудниках.
GitLab — 1500 async-сотрудников по всему миру и ни одного офиса.
Эти компании — не исключения. Они — новая норма.
Компактность, async, AI — это не про моду. Это про выживание.
💬 “Пока вы созваниваетесь, стартап из трёх человек уже выпускает ваш продукт — с chatGPT.”
✅ Пока команды «надуваются» — рынок сжимается. Побеждают те, кто не держит лишних ролей и не боится отдать рутину ИИ.
AI-engine: куда уходит ручная работа
ИИ уже рядом. Но у многих он так и остаётся на уровне «вдохновляющих примеров».
На деле — он давно делает работу. Быстрее, тише, без перерывов.
В России это уже происходит, особенно там, где внедрили ChatGPT и начали разбираться, как делегировать ему не только «написать пост», но и реальные части процессов.
Что уже умеет делать ИИ в команде — не теоретически, а на практике:
— Писать код и проверять его сразу.
ChatGPT в связке с IDE или в prompt-браузере пишет функции, предлагает тесты, помогает рефакторить. Разработчику не нужно спрашивать — он просто описывает задачу и получает код.
Если раньше это была работа минимум двух человек (разработчик + ревьюер), теперь часть ревью закрывает ИИ.
— Автоматизировать аналитику.
Вместо вручную собирать данные по Excel — ChatGPT вытаскивает таблицы, строит сводки, делает выводы.
Если подключить его к BI или даже просто к базе — он поможет сформулировать, в чём проблема. А не просто «выгрузит данные».
— Упрощать дизайн и интерфейс.
AI‑инструменты вроде Uizard или Framer AI позволяют из описания на русском получить сразу макет, HTML или код интерфейса.
В России пока они не так распространены — но ChatGPT уже генерирует кнопки, таблицы, фреймы, если дать ему чёткое описание задачи.
Дизайнеры перестают быть «отдельным звеном». Они работают вместе с разработкой, быстро и напрямую.
— Убирать DevOps-сложности.
Сервисы вроде Replit Deployments или Vercel позволяют «разворачивать» продукт одной кнопкой.
Даже в малых командах теперь нет «того, кто умеет деплоить» — потому что деплоит AI-инструмент по описанию.
— Объяснять, дописывать, интегрировать.
Не знаете, что делает чужой код?
ChatGPT объяснит.
Нужно придумать описание к задаче, а потом свериться с документацией?
Он же и сделает.
Это уже не просто помощник. Это — полноценный «краник», к которому можно подвести задачу — и она польётся результатом.
Тот, кто освоил делегирование ИИ, не выигрывает — он уже в другом темпе.
Именно поэтому сегодня сильные команды становятся меньше.
Не потому что хотят экономить, а потому что AI-помощники заменяют десятки мелких операций, освобождая фокус.
И те, кто не держится за старую структуру — успевают кратно больше.
Компактные AI команды: как они устроены
Команды на 15–20 человек — это уже признак устаревшего мышления.
Сегодня реальные продукты выводят 3–5 человек. Не потому что «гении», а потому что умеют распределять задачи между собой и ИИ.
AI команда — это не просто «люди с нейросеткой». Это другой способ организации.
Во-первых, роли — не как раньше.
Нет «тестировщика», «контентщика», «аналитика» — есть специалисты с comb-shaped профилем.
Что это значит? У каждого — 2–3 зоны уверенной экспертизы.
Разработчик понимает UX и сам делает unit‑тесты.
Продакт владеет SQL и сам может сверить аналитику.
Дизайнер знает основы HTML и прогоняет гипотезу через ChatGPT.
Во-вторых, структура — плоская.
Нет project-менеджеров, ставящих задачи.
Нет слоёв согласований.
Каждый участник работает в async-режиме, фиксирует решения письменно, понимает общую цель.
В-третьих, ИИ — это внутренний участник.
Он делает:
— автотесты и ревью кода
— генерацию черновиков
— первичную аналитику
— пояснение к задачам
— верстку базовых интерфейсов
— документацию
— подсказки для архитектуры
Именно так Midjourney с командой <50 человек смогли достичь $200 млн выручки.
Именно так Safe Superintelligence собрали $1 млрд инвестиций без отдела продаж.
Не потому что «суперталанты» — а потому что никаких прослоек, никаких «вот это передай тому».
Команда работает как организм.
Задача — в чат, описание — в документ, результат — в прод.
ChatGPT рядом в каждом шаге: подсказал, проверил, оформил.
Такая команда быстрее. Она гибче. Она живее.
Роли, которые исчезают и трансформируются
Если вы всё ещё держите в команде отдельного постановщика задач, тестировщика, дизайнера без верстки и PM’а, который «координирует» — скорее всего, у вас уже избыток.
ИИ меняет не только инструменты — он убирает прослойки. Всё, что можно превратить в понятную инструкцию, — делается быстрее через AI.
Поэтому часть ролей либо трансформируется, либо уходит.
1. Project-менеджер → исчезает или сжимается
В компактной AI команде никто не «ставит задачи вручную».
Задачи формулируются внутри: участники понимают цель и декомпозируют её самостоятельно.
Коммуникации ведутся async, прогресс — по Pull Request и статусам в таск-трекере.
Если и остаётся PM-функция — она переходит к самому опытному участнику. Но он не координирует, а делает.
2. Тестировщик → заменяется автотестами и AI-ревью
ИИ уже умеет:
– писать юнит- и интеграционные тесты по коду;
– находить уязвимости;
– анализировать покрытие и помогать с документацией.
Ручное тестирование — только для финальной валидации.
Если раньше нужны были 2–3 QA — теперь хватит одного инженера с опытом автотестов и AI-набором.
3. Бизнес-аналитик → трансформируется в продакта
Собирать требования, писать ТЗ, передавать «в разработку» — не нужно.
Их пишет сам продакт, сам валидирует, сам сверяет с аналитикой.
Те, кто умеют «описывать желания заказчика» — теряют ценность.
Ценятся те, кто может проверить гипотезу, настроить воронку и пообщаться с клиентом — напрямую.
4. Контентщик / дизайнер → становятся AI‑редакторами
Генерация текстов и изображений — уже реальность.
Задача не в том, чтобы «написать пост», а чтобы:
– правильно поставить задачу ИИ,
– выбрать стиль, тон,
– сделать финальную вычитку.
Дизайнеры уже не «рисуют» — они конструируют из сгенерированного, адаптируют, правят, сверяют с целью.
5. Роли-передатчики → исчезают
Те, кто «мост между отделами» — больше не нужны.
ИИ убирает разрыв между «бизнесом» и «технарями».
Документацию пишет AI. Смысл объясняет AI. Если вы держали человека «на стыке», он нужен только при наличии стратегического мышления.
Что остаётся?
– Инженеры-продуктологи
– Продакты, умеющие думать в бизнесе и данных
– Дизайнеры-конструкторы
– AI-контролёры (ревью, политика, безопасность)
– Технические писатели и UX-редакторы нового поколения
– Руководители, которые ведут культуру и фокус, а не таски
Шаг 1. Перезагрузка культуры: от синхрона к async-first
«Давайте созвонимся обсудить».
С этой фразы начинается выгорание.
Пока одни компании «внедряют ИИ», но продолжают проводить по 4 Zoom’a в день, другие переходят в async — и выпускают продукт быстрее.
Почему? Потому что у них нет блокеров.
Каждый работает в своём ритме, фиксирует мысли письменно, не ждёт «одобрения» на каждом шаге.
Async-first — это не просто «работаем в Notion». Это целая операционная система.
Как она устроена в AI-командах:
- Все решения документируются
Не сказаны — написаны.
Промежуточные выводы, мысли, гипотезы — всё идёт в документ.
Один документ = один источник правды.
У GitLab такой «Handbook» — он публичный, тысячи страниц. Но команда в 1500 человек работает без митингов. - Нет ежедневных стендапов — есть статус в Slack/трекере
Каждый пишет, что сделал, что блокирует и где нужна помощь.
Остальные читают. Если нужно — задают вопрос.
Всё это фиксируется и остаётся в системе. Не исчезает, как слова. - Встречи — по умолчанию отменены
Созвон возможен только если:
– задача требует живой синхронизации;
– все уже ознакомились с документом;
– есть чёткий тайминг и цели.
Часто обсуждение проходит в комментариях, а «встреча» — это уже принятие решения. - SLA на коммуникацию
Нет ожидания «ответа за 5 минут».
Есть согласованный темп: на email — 1 день, в Slack — 3–4 часа, если срочно — выделяем маркер.
Люди работают в фокусе. Без нотификационного адского ада. - Протоколы вместо памяти
Async-команды живут в логах, не в головах.
Всё, что обсудили — задокументировано.
Новая точка входа? Просто читаешь историю.
Нет «зависимости от старожилов» или «человека, который всё знает». Всё знает система.
В России это уже пробуют.
Digital-продукты, которые работают распределённо (маркетплейсы, SaaS, продакшн), переходят на async-режим.
Часто — через внутреннее сопротивление.
Но те, кто перешёл — уже не хотят обратно.
И это не только про «гибкость» или «свободу». Это про фокус, скорость и безопасность.
Async-коммуникация — основа любой AI-команды. Без неё вы просто добавите ИИ к старой бюрократии. И он утонет.
Шаг 2. Обучаем менеджеров думать вместе с AI
ИИ — не сотрудник, которому можно просто «дать задачу».
Он не поймёт из полуслова. Он не «разберётся сам».
Чтобы ChatGPT или любая другая модель работала на результат — её нужно вести.
Но чтобы вести — надо научиться думать вместе с ней.
Вот с чего начинают менеджеры в AI-командах.
1. Мышление в формате «машина + человек»
Менеджер больше не только руководитель.
Он — архитектор процессов, которые делаются вместе с AI.
Чтобы делегировать машине, нужно:
- Чётко формулировать задачу: что, зачем, с какими ограничениями
- Понимать, где модель может «напортачить»
- Проверить, поправить, перенастроить
Именно поэтому CEO Replit Амджад Массад говорит:
«Учиться кодить — бессмысленно. Учитесь разбивать задачи и думать ясно. Для людей и для машин».
2. Привычка к промптам — как новая грамотность
Вместо “перешли задачу дизайнеру” → описали её ИИ
Вместо “собрали аналитику вручную” → попросили ИИ построить таблицу
Вместо “написали ТЗ” → оформили промпт + сверили результат
Менеджеры осваивают:
– шаблоны промптов
– цепочки запросов (например: «сначала найди паттерн, потом предложи вывод»)
– навык уточнения (чтобы ИИ «понял правильно»)
3. AI как внешний мозг: 5 ситуаций из реальности
- Попросить объяснить сложный документ для команды
- Генерировать 3 варианта описания задачи
- Подготовить план ретроспективы по результатам чата
- Проверить смысл и структуру аналитического отчёта
- Найти риски в обсуждаемом решении, сравнив с практикой
Все эти задачи раньше были «менеджерскими». Теперь они делаются вместе с ИИ.
4. Что помогает встроить привычку
- Личная «AI-рутина»: по 10–15 минут в день на работу с моделью
- Списки «что я делаю руками, а мог бы с ИИ»
- Обмен промптами внутри команды
- Канал в Slack или Notion «AI‑снижение рутины»
- Один человек в команде — «AI-ментор» (вдохновляет, помогает, делится удачными кейсами)
Результат: ИИ перестаёт быть «чем-то отдельным». Он входит в ежедневную работу.
Менеджер становится не над задачами — а над системой.
И эта система уже не требует столько микроконтроля.
Шаг 3. Перестраиваем KPI и метрики под AI-эффективность
Если у вас всё ещё метрика — «кол-во задач, закрытых за месяц» или «кол-во часов, отработанных в системе» — вы не в AI-времени.
ИИ меняет не только процессы, но и сами единицы измерения.
Теперь важен не объём усилий, а ценность результата и скорость его получения.
Что уже не работает:
— Почасовая модель.
Когда ChatGPT пишет за 3 минуты то, что раньше делали полдня, считать часы — бессмысленно.
— "Охват / показ / публикаций" без отклика.
Если AI сам готовит контент — это не заслуга команды. Заслуга — если был отклик, результат, действие.
— "Отчёты ради отчётов".
Сгенерировать PDF с графиками сегодня может и стажёр. Или бот.
Настоящий результат — это влияние, принятые решения, скорость вывода гипотез.
Что вместо этого внедряют AI-команды:
1. Revenue per employee (RPE)
– сколько приносит каждый участник
– Midjourney: $12,5 млн на сотрудника
– Perplexity: $45 млн/сотрудника
Это — ориентир новой нормы.
2. Time-to-Market (TTM)
– от идеи до релиза: сколько дней
– сокращается в разы у тех, кто async + AI
3. Качество решений / влияние на продукт
– сколько гипотез валидировано
– сколько из них дали результат
– как быстро прошли цикл
4. AI-зрелость команды
– сколько процессов автоматизировано
– какие задачи делегируются
– насколько уверенно команда работает с ИИ
5. Эффективность без перегрузки
– опросы по ощущению пользы
– кол-во митингов / асинхронных коммуникаций
– индекс вовлечённости и ясности целей
💬 Один из инженеров Replit говорит:
«ИИ ускорил кодинг — и я впервые подумал над архитектурой, а не тасками».
Именно ради этого всё и делается.
Не чтобы «делать быстрее», а чтобы думать лучше.
Чек-лист трансформации за 90 дней
Внедрить ИИ и async-культуру — это не про «раз и навсегда».
Это переход, который нужно спланировать как продуктовую трансформацию: поэтапно, с понятными вехами.
Вот как это делают команды, которые уже живут в AI режиме.
🔹 Первый месяц (0–30 дней): «Смотрим в зеркало»
📍 Цель: осознать, где вы находитесь, и убрать очевидные узкие места.
- Проведите аудит ролей: где дубли, кто «прокладка»
- Зафиксируйте все регулярные встречи и оцените: зачем они?
- Начните вести async-протоколы — хотя бы для 1 команды
- Назначьте AI-лидера: кто будет отвечать за сбор практик и внедрение
- Введите «рутинный журнал» — куда каждый пишет, что делает руками и что потенциально можно делегировать ИИ
- Проведите встречу с командой: зачем это всё, чего не будет, где страхи
🔹 Второй месяц (30–60 дней): «Ставим каркас»
📍 Цель: построить базовую инфраструктуру новой работы.
- Внедрите async-договорённости: каналы, сроки ответа, тишина, доски
- Сформируйте «мини-команду» (3–5 человек), где каждый с comb-shaped профилем
- Начните обучать ИИ-привычки: промпт-цепочки, документы, автогенерация
- Уберите 30% встреч. Оставшиеся — сделайте чёткими по цели и длительности
- Подготовьте шаблоны: как ставить задачу ИИ, как валидировать результат
- Включите ИИ в цепочки — не как помощника, а как участника.
(Например: задача → ИИ черновик → человек редактирует → сразу в прод)
🔹 Третий месяц (60–90 дней): «Идём в продакшн»
📍 Цель: масштабировать, зафиксировать культуру, собрать метрики.
- Утвердите новые KPI (TTM, AI-зрелость, вовлечённость, ценность на участника)
- Документируйте лучшие AI-практики в вашем контексте
- Создайте внутренний «AI-навигатор» — документ или Wiki, куда команда может обращаться
- Отметьте и поощрите тех, кто реально адаптировался и помог другим
- Определите, кто будет поддерживать async + AI-культуру в дальнейшем
- Проведите ретро: что не зашло, что наоборот, дало прорыв
Риски и анти-кейсы: когда AI ломает процесс
ИИ усиливает сильных. Но он же и обнажает слабые места.
И если внедрять его без понимания — можно не ускориться, а развалиться.
Вот реальные сценарии, в которые попадали команды — и что из этого вышло.
Ошибка 1. Фиктивное сокращение через AI
Компания решила «оптимизировать» команду закупок с помощью ИИ.
Вместо того чтобы провести сокращение по закону, сотруднице урезали часы до минимума, зарплату — почти до нуля.
Надеясь, что она «уйдёт сама».
Что вышло: суд восстановил её, компания заплатила компенсации за 8 месяцев.
И главное — репутация полетела в прессу.
ИИ — не индульгенция. Он не освобождает от соблюдения Трудового кодекса.
Ошибка 2. Безоговорочная вера в AI
Команда перевела генерацию аналитических отчётов на AI.
Промпт → ChatGPT → Excel-графики → отправили руководству.
Никто не перепроверил цифры.
В итоге стратегия на квартал была построена на некорректных данных.
ИИ — не эксперт. Он — ускоритель. Но ответственность всё ещё на человеке.
Промпт ≠ проверка. Ответ ≠ правда.
Любая AI-команда внедряет процедуру контроля: выборочная валидация, ревью, сравнение с ручными данными.
Ошибка 3. Слишком резкий переход
Одна из команд digital-продукта резко отменила все митинги, изменила роли, добавила AI-помощники.
Людям не объяснили, как теперь действовать.
Ушли ключевые специалисты. Остальные — впали в ступор.
Да, async и AI — это круто.
Но переход — всегда про людей.
Если не дать адаптации, не объяснить «почему», не поддержать — будет паника.
А с паникой не работает даже самый умный бот.
Ошибка 4. Изоляция вместо async
Команда убрала звонки, но не внедрила документирование.
Не назначила каналы. Не прописала сроки реакции.
Async без правил превратился в хаос: никто не знает, кто что делает, где статус, как договорились.
Люди чувствуют себя в вакууме.
Async ≠ «разбежались и молчим».
Это — система. Если её нет — синхронка лучше.
Все эти ошибки — результат одного и того же:
впечатлились возможностями, но не перестроили мышление и процессы.
AI команда — это не просто «внедрили ChatGPT».
Это — архитектура. И она требует внимания, зрелости и прозрачности.
Вместо финала: ваша команда — уже не та
Вы прошли маршрут.
Сравнили старую команду и AI.
Увидели, где ИИ помогает, где мешает, а где просто требует другого мышления.
И главное: вы уже не смотрите на команду как раньше.
Вы знаете, что:
— лишние роли тормозят
— async — это не хаос, а зрелость
— менеджеры могут думать вместе с AI
— KPI меняются, когда меняется логика работы
— без поддержки и ясности переход не случится
ИИ не отменяет людей. Он освобождает их.
От рутины. От бесконечных согласований. От бессмысленного контроля.
И даёт взамен — скорость, ясность, внимание к важному.
Если вы готовы перейти от экспериментов к реальной трансформации —
начните с простого:
— зафиксируйте, где сегодня уходит время впустую
— определите одного AI-наставника
— уберите 30% встреч
— и посмотрите, что освободится
Если хотите пройти путь быстрее и с опорой —
мы покажем, как настроить async + AI‑среду, обучить менеджеров,
внедрить структуру и метрики под новую реальность.
Просто дайте знать.
Scheduled Refresh: 07/2026