Как инженерный подход помогает строить международный IT-бизнес

В вашей карьере органично сочетаются технологии, управление и предпринимательство. Как сформировалось это сочетание и когда вы сознательно решили строить карьеру на пересечении инженерии и лидерства?

— Мне с детства нравились компьютеры, поэтому я рано решил, что буду учиться на разработчика. В то же время меня всегда интересовали коммерция и предпринимательство. К примеру, еще в школе я зарабатывал на ремонте и перепрошивании смартфонов для одноклассников, а также пытался создавать собственные сайты. На первых курсах университета мы с друзьями даже открыли кафе.

Так что можно сказать, что любовь к технологиям всегда сочеталась во мне с предпринимательским мышлением. Именно это помогло смотреть на любые процессы сквозь призму бизнеса и стало важным фактором в формировании моих лидерских качеств.

Еще во время учебы в университете я понял, что хочу строить карьеру не только на собственных инженерных навыках, но и на умении управлять процессами и людьми, которые могут быть сильнее меня в разработке.

А когда вы получили свой первый управленческий опыт?

– Именно в университете. Вместе с моим нынешним бизнес-партнером, мы создали проект для автоматизации торговли на криптовалютных биржах. Его заметили, и нас пригласили в смежный проект, где нужно было помочь сформировать команду разработки. Проект быстро рос, и со временем я начал выполнять роль CTO.

Позже я присоединился к логистической компании A2B Direct, где вырос к руководителю инженерного направления и возглавил команду из 35 разработчиков. Я отвечал за полный жизненный цикл создания технологической платформы компании.

Команда и количество задач стремительно росли, поэтому этот опыт позволил мне существенно прокачать навыки управления как людьми, так и процессами.

Monosoft вы строили с нуля – без готовых процессов и проверенных рецептов. Какие уроки первых лет оказали большое влияние на развитие компании и помогли масштабироваться?

— Когда работаешь над первым собственным проектом, неизбежно допускаешь большое количество ошибок — и это абсолютно нормально. Но со временем начинаешь замечать закономерности.

К примеру, при выполнении задач ты обнаруживаешь определенные недостатки и исправляешь их. Потом видишь, что проблема повторяется снова и снова. Это означает, что необходимо создать системное решение, которое позволит быстро справляться с такими ситуациями в будущем.

Фактически именно из-за решения проблем и устранения ошибок я масштабировал бизнес. Поэтому главным уроком назвал способность быстро адаптироваться, делать выводы и постоянно совершенствовать процессы.

Кроме того, очень важно хорошо понимать сферу, в которой ты ведешь бизнес. В моем случае очень помог технический бэкграунд. Мы с партнером сами были разработчиками, потому проводили технические собеседования на одном языке с кандидатами и быстро понимали, кто сможет показать сильный результат.

Именно так нам удалось сформировать команду, которая позже помогла компании выйти на уровень.

В прошлом году вы вышли на рынок США. В чем видите ключевое отличие американских клиентов?

— В США гораздо проще относятся к инвестициям и рискам. Здесь обычно быстро вкладывать средства, экспериментировать, тестировать гипотезы и оперативно оценивать перспективность проекта.

В значительной степени это связано с доступом к капиталу. Возможностей для привлечения инвестиций здесь гораздо больше. Классический пример – стартапы Кремниевой долины. На ранних этапах они могут привлечь несколько миллионов долларов и направить эти средства на разработку продукта.

Какие клиенты обращаются к Monosoft и чего они ожидают от сотрудничества?

— Большинство наших клиентов — компании среднего бизнеса, которые осознают потребность в автоматизации для дальнейшего развития.

К примеру, многие процессы выполняются вручную, а информация хранится в десятках таблиц и электронных писем. Бизнес стремится перенести все это на единую цифровую платформу или создать собственную систему с нуля.

Чем ваша стратегия работы с клиентами отличается от подходов конкурентов?

Мы обеспечиваем полный цикл создания технологических решений, закрывающих бизнес-задачу под ключ. Наше главное отличие состоит в том, что мы начинаем не с выбора технологического стека или дизайна будущей системы, а с анализа бизнес-проблем клиента и поиска наиболее эффективных способов их решения.

Мы помогаем определить приоритеты и понять, какие процессы следует автоматизировать прежде всего для достижения максимального эффекта — экономии времени, оптимизации операционной деятельности или масштабирования бизнеса.

Мы сопровождаем клиента на каждом этапе: формируем команду под проект, создаем MVP, готовим документацию и внедряем решения. В результате клиент приходит с бизнес-проблемой, а получает готовый продукт, адаптированный под его конкретные потребности.

Какой проект вы могли бы назвать самым масштабным и сложным в своей практике? К примеру, на сайте компании я видел информацию, что для Samsung ваша команда разработала бэкенд с интеграцией 13 внешних сервисов.

— На самом деле, сложность проекта определяется не количеством интеграций, а бизнес-процессами, которые нужно автоматизировать. К примеру, у Samsung очень широкая продуктовая линейка с большим количеством особенностей. В то же время, сам процесс онлайн-продаж довольно логичен и последователен. Поэтому сотрудничество было масштабным, но не самым сложным среди наших кейсов.

Наиболее комплексным я бы назвал проект для компании из сферы ипотечного кредитования. Наша задача была автоматизация процесса выдачи ипотечных кредитов, который ранее выполнялся вручную и включал десятки документов, большое количество ролей и сложную систему оценки заемщиков.

Главный вызов заключался в том, чтобы детально разобраться в бизнес-процессе, декомпозировать его и создать систему, которая автоматизирует весь цикл — от оценки заемщика и работы брокеров до сбора документов и формирования отчетности. Именно сложность бизнес-логики и высокая стоимость ошибки сделали этот проект особенным.

Многие сервисные компании сталкиваются с тем, что с ростом масштабов становится все сложнее управлять ожиданиями клиентов. Как вы решаете этот вопрос сегодня?

Да, это действительно важная тема. В определенный момент мы заметили, что тратим слишком много времени на согласование ожиданий. Если не привлекать клиента к процессу, он начинает придумывать новые функции уже при работе над проектом и ждет немедленной реализации.

Когда этого не происходит, возникает недовольство, а иногда и сомнения в нашей компетентности, стоимости услуг или перспективах сотрудничества в целом.

Разрешение таких ситуаций требует огромных ресурсов. Страдают и отношения с клиентом, и сам проект, а завершаются подобные истории нередко компромиссами за наш счет. Несогласованные на старте ожидания неоднократно приводили для нас как к финансовым, так и к репутационным потерям.

Поэтому сейчас мы начинаем сотрудничество с онбординг-воркшопом, во время которого синхронизируем ожидания сторон. Мы подробно обсуждаем, что готовы делать в рамках нашего взаимодействия, а что делать не будем и почему.

Дальнейшее взаимодействие структурируем через договор. Большинство контрактов работает по итеративной модели: каждые две недели мы отчитываемся по заранее согласованному объему работ. В отдельных случаях заключаем договор на создание конкретного решения и работаем по почасовой модели до достижения результата.

Еще одним важным этапом развития компании стал пересмотр требований к менеджерскому составу. После ряда повторяющихся ошибок мы решили нанимать менеджеров с четко определенным набором компетенций – техническим бэкграундом и релевантным опытом. Это существенно усилило команду и помогло компании масштабироваться.

Через несколько лет Monosoft прошла путь от небольшого стартапа до международной IT-компании. Как вы видите развитие бизнеса в ближайшие 3–5 лет?

Одним из ключевых драйверов роста я считаю изменения, которые происходят сегодня в сфере искусственного интеллекта и больших языковых моделей. Они кардинально трансформируют процесс разработки ПО.

На ближайшие три года открывается уникальное окно возможностей. Впервые становится реально создавать сложные технологические продукты небольшими командами высококлассных специалистов, сохраняя скорость и качество, ранее требовавшие значительно больших ресурсов.

Сейчас формируется значительный разрыв между инженерами среднего уровня и небольшой группой специалистов — условными 2–5% рынка, постоянно отслеживающими развитие AI-инструментов и первыми осваивающими новые подходы к разработке.

Особенность ситуации в том, что эти навыки пока не учат в учебниках или на курсах. Образовательный рынок всегда реагирует с опозданием, и именно это позволяет получить серьезное конкурентное преимущество.

Мы уже активно экспериментируем по этому направлению. Наша идея состоит в формировании небольших команд из очень сильных специалистов, умеющих эффективно работать с искусственным интеллектом. В такой модели инженер становится не просто исполнителем, а практически техническим менеджером своей работы и всего проекта.

По нашему опыту, уже сегодня проекты средней сложности можно почти полностью реализовывать через правильно построенные AI-воркфлоу. Людей, способных качественно оркестрировать этот процесс, пока очень мало. Их сложно найти и сложнее подготовить. Именно в этом мы видим главную возможность роста.

Мы стремимся использовать этот короткий период, пока рынок все еще живет по старым правилам. Если раньше для реализации определенного проекта требовалась команда из восьми человек и год работы, то сегодня, по нашему мнению, аналогичного результата могут достичь два-три специалиста за один-два квартала. Это позволяет одновременно снижать стоимость клиента и существенно повышать маржинальность проектов.

Наша цель – одними из первых упаковать эту экспертизу в понятное рыночное предложение и создать модель, выгодную для всех сторон: клиент получает более быстрый и доступный результат, а компания – более высокую эффективность и прибыльность.