Поделиться
Максим Петриев: Сначала надо сформулировать задачу на языке бизнеса
Искусственный интеллект сегодня является одним из самых громких трендов для бизнеса. По данным ИТ-холдинга Т1, в 2026 году рынок ИИ в России растет почти вдвое быстрее остального ИТ-сектора. При этом компании внедряют нейросети не в качестве эксперимента, а как производственный инструмент, способный формировать новые источники доходов и заменять устаревшие операционные модели. Однако согласно данным исследования Boston Consulting Group (BCG), охватившего 1 250 глобальных компаний, реальную бизнес-ценность получают лишь 5% из них. Тогда как большинство спотыкается на организации процессов, не имея достаточных ресурсов, «переводчика» между бизнес-целями и инженерией и компетентной команды. При этом ИИ нужен не всем, многие бизнес-задачи успешно решаются с помощью классической CRM, грамотной архитектуры процессов и человеческой экспертизы, считает технический руководитель с международной экспертизой и предприниматель, прошедший путь от управления инженерными командами в глобальных международных корпорациях до создания собственного стартапа в области глубоких технологий с венчурным финансированием Максим Петриев. Он сформулировал собственный подход, который помогает предпринимателям не растрачивать бюджет на бесполезные ИИ-проекты. Его суть — в четкой постановке бизнес-задачи для нейросети. Как это работает, и какое правило спасает бюджет компании от бесконечных убыточных улучшений продукта, разбирались вместе с профессионалом.
CNews: Максим, сейчас многие предприниматели пытаются внедрять ИИ-проекты. Как вообще понять, когда компании действительно нужно внедрять нейросети?
Максим Петриев: Чтобы это понять, необходимо задать себе вопрос — какую конкретную проблему нужно решить. Если бизнес-задачу можно закрыть обычной автоматизацией, правилами или приличной CRМ, нет смысла внедрять нейросеть. Предприниматель должен отдавать себе отчет в том, что ИИ, как и любая другая технология, требует инфраструктуры и команды. Если у компании 10 менеджеров и 500 клиентов, скорее всего, нужна качественная CRM. Если речь идет об обработке тысячи однотипных обращений или поиске сложных закономерностей в больших объемах данных, тогда есть смысл смотреть в сторону ИИ.
CNews: Вы работали техлидом и обеспечивали стабильность инфраструктуры в Delivery Hero — а стабильность систем критически важна для бизнеса. Основываясь на этом опыте, с чего бы вы посоветовали начинать основателю без технического бэкграунда?
Максим Петриев: Основателю без технического бэкграунда я советую сначала сформулировать задачу на языке бизнеса, а потом обратиться к независимому консультанту, который рассчитает предварительные прогнозы по срокам и стоимости внедрения, объяснит, есть ли гарантии результата. И уже после принимать окончательное решение. Это простейший фильтр, который поможет сохранить бюджет.
CNews: Допустим, основатель понял, что ИИ действительно нужен. Какие риски ждут его при найме первого технического лидера?
Максим Петриев: Самый большой риск, привлечь инженера, который напишет код, но не сумеет выстроить процессы и не понимает требований бизнеса. В стартапе CTO — это человек, который переводит бизнес-требования в задачи для команды, объясняет основателю, сколько времени нужно на их реализацию и просчитывает риски на два шага вперед. Это своего рода переводчик, который предотвращает недопонимание между партнерами.
CNews: Вы говорите о роли «переводчика» между бизнесом и инженерией. Что это значит на практике? Например в VK, где вы проектировали авторизацию площадки. В стартапе — другая свобода. Есть ли какой-то единый стиль такого перевода?
Максим Петриев: В VK есть конкретные бизнес-требования. Задача техлида — понять их и реализовать в рамках готовых процессов. В стартапе требований часто нет, основатель ориентирован только на результат. Задача переводчика, разобраться и перевести «хочу результат» в конкретные инженерные цели — объем памяти, таймауты, точки отказа. Если этого не сделать, инженеры построят то, что им интересно, а не то, что нужно бизнесу.
CNews: Вы сами отбирали кандидатов, формировали команды и управляли ими. На какие качества смотреть при выборе специалиста?
Максим Петриев: Я всегда старался формировать команду не под себя, а под задачи компании. Поэтому для меня всегда было важно, чтобы кандидат в первую очередь был способен задавать вопросы. Кандидат, который сразу начинает предлагать решения, не разобравшись с контекстом, скорее всего, принесет больше проблем, чем пользы. А вопросы вроде, что именно мы делаем, для кого, какая нагрузка — это признак зрелого инженерного мышления. Важно и умение объяснять сложные вещи простыми словами. В стартапе инженеру часто приходится говорить с коллегами, не имеющими технических знаний. Если он не может объяснить инженерные решения человеческим языком, коммуникация в команде будет страдать.
CNews: Итак, команда есть. Но как эффективно распределить бюджет на этапе разработки? Вы являлись сооснователем и CTO стартапа The Stage AI — компании, которая занимается оптимизацией инференса нейросетей, то есть тем, как сделать работу уже обученной модели быстрее и дешевле без потери точности и лично отвечали за то, как тратятся деньги инвесторов, распределяли средства между исследованиями и разработкой. Что строить в первую очередь?
Максим Петриев: На практике я понял, что самые значительные потери бюджета происходят от создания функций, которые по своей окупаемости не соответствуют вложенным в них ресурсам. Отсюда первое правило — каждая крупная задача должна иметь определенную бизнес-ценность. Второе — документировать архитектурные и технические решения независимо от их объема. В команде из 15 человек без документации теряется контекст принятия решения и через полгода она возвращается к уже пройденным обсуждениям. А это лишняя потеря времени и средств. Ведение документации позволяет исключить эти затраты. Важно и регулярно обсуждать с партнером, как расставляются приоритеты. Без еженедельного согласования деньги распределяются хаотично и уходят на разные, порой противоположные направления.
CNews: В данный стартап вы привлекли $4,5 млн инвестиций. Как вам удавалось убедить инвесторов, донести ценность проекта? Какие аргументы вы использовали кроме технологии и какой совет вы дадите основателю, который готовится к раунду?
Максим Петриев: Инвесторов интересовали три вещи — подтвержденная потребность, уверенность, что команда способна реализовать задуманное, и детализированный план использования средств с привязкой к срокам и метрикам. Мы пришли уже с готовыми результатами интервью с потенциальными клиентами и расчетами, сколько они готовы платить за решение своих задач. Также у нас на руках были результаты предыдущих проектов каждого ключевого сотрудника, включая рабочие прототипы и отзывы заказчиков. И мы точно знали, сколько денег необходимо на содержание команды инженеров, вычислительные ресурсы, маркетинг, и какие именно результаты будут получены через месяц, через три и через полгода. Тем, кто готовится к раунду, я советую в презентации делать упор на рынок, клиентов и план. Инвесторы вкладываются в способность команды превратить формулу в деньги. Покажите, что вы знаете, кто заплатит, почему заплатит и когда.
CNews: Есть устойчивое выражение — лучшее, враг хорошего. Приходилось ли вам сталкиваться с желанием постоянно улучшать модель? И если да, то какие правила вы вынесли, ведь бесконечный апгрейд тоже требует серьезных финансовых вливаний.
Максим Петриев: Да, я постоянно отлавливал себя и команду на этой ловушке. Поэтому мы ввели простое, но жесткое правило — в приоритете работающий путь клиента и только потом оптимизации. Это значит, что первой версией клиент может пользоваться. И это уже хорошо. После этого мы начинаем ускорять, удешевлять, улучшать метрики. Без этого правила разработчики легко уходят в исследования. Например, начинают повышать точность на 0,5%. А эти полпроцента никому не нужны, если продукт еще не работает, когда деньги уже уходят.
CNews: Что бы вы посоветовали основателю, который стоит перед выбором — запускать ИИ-проект или нет? У вас за плечами 10 лет в ИТ, опыт лида. Какое напутствие вы бы дали?
Максим Петриев: Пробовать, но не обольщаться за счет популярности ИИ. Это мощный инструмент, но он не заменит понимания своего клиента и своей бизнес-модели. Поэтому начинать лучше с тестирования гипотез на дешевых прототипах. В команду подбирать людей, которые умеют говорить на двух языках — бизнеса и инженерии. И всегда придерживаться правила о том, что работающий продукт важнее идеальной модели. Если бесконечно доводить его до совершенства и не выводить в свет, то ИИ-проекты будут лишь дорогим удовольствием.
Короткая ссылка
