Як інженерний підхід допомагає будувати міжнародний IT-бізнес

У вашій кар’єрі органічно поєдналися технології, управління та підприємництво. Як сформувалася ця комбінація і коли ви свідомо вирішили будувати кар’єру на перетині інженерії та лідерства?

— Мені з дитинства подобалися комп’ютери, тому я доволі рано вирішив, що навчатимуся на розробника. Водночас мене завжди цікавили комерція та підприємництво. Наприклад, ще у школі я заробляв на ремонті та перепрошиванні смартфонів для однокласників, а також намагався створювати власні сайти. На перших курсах університету ми з друзями навіть відкрили кафе.

Тож можна сказати, що любов до технологій завжди поєднувалася в мені з підприємницьким мисленням. Саме це згодом допомогло дивитися на будь-які процеси крізь призму бізнесу та стало важливим фактором у формуванні моїх лідерських якостей.

Ще під час навчання в університеті я зрозумів, що хочу будувати кар’єру не лише на власних інженерних навичках, а й на вмінні керувати процесами та людьми, які можуть бути сильнішими за мене саме в розробці.

А коли ви отримали свій перший управлінський досвід?

— Саме в університеті. Разом із моїм нинішнім бізнес-партнером ми створили проєкт для автоматизації торгівлі на криптовалютних біржах. Його помітили, і нас запросили до суміжного проєкту, де потрібно було допомогти сформувати команду розробки. Проєкт швидко зростав, і з часом я почав виконувати там роль CTO.

Пізніше я приєднався до логістичної компанії A2B Direct, де виріс до керівника інженерного напряму та очолив команду з 35 розробників. Я відповідав за повний життєвий цикл створення технологічної платформи компанії.

Команда та кількість завдань стрімко зростали, тому цей досвід дозволив мені суттєво прокачати навички управління як людьми, так і процесами.

Monosoft ви будували з нуля — без готових процесів і перевірених рецептів. Які уроки перших років найбільше вплинули на розвиток компанії та допомогли масштабуватися?

— Коли працюєш над першим власним проєктом, неминуче припускаєшся великої кількості помилок — і це абсолютно нормально. Але з часом починаєш помічати закономірності.

Наприклад, під час виконання завдань ти виявляєш певні недоліки та виправляєш їх. Потім бачиш, що проблема повторюється знову і знову. Це означає, що потрібно створити системне рішення, яке дозволить швидко справлятися з такими ситуаціями в майбутньому.

Фактично саме через вирішення проблем і виправлення помилок я масштабував бізнес. Тому головним уроком назвав би здатність швидко адаптуватися, робити висновки та постійно вдосконалювати процеси.

Крім того, надзвичайно важливо добре розуміти сферу, в якій ти ведеш бізнес. У моєму випадку дуже допоміг технічний бекграунд. Ми з партнером самі були розробниками, тому проводили технічні співбесіди на одній мові з кандидатами та швидко розуміли, хто зможе показати сильний результат.

Саме так нам вдалося сформувати команду, яка згодом допомогла компанії вийти на нинішній рівень.

Минулого року ви вийшли на ринок США. У чому бачите ключову відмінність американських клієнтів?

— У США значно простіше ставляться до інвестицій і ризиків. Тут звично швидко вкладати кошти, експериментувати, тестувати гіпотези та оперативно оцінювати перспективність проєкту.

Значною мірою це пов’язано з доступом до капіталу. Можливостей для залучення інвестицій тут набагато більше. Класичний приклад — стартапи Кремнієвої долини. Уже на ранніх етапах вони можуть залучити кілька мільйонів доларів і спрямувати ці кошти на розробку продукту.

Які клієнти звертаються до Monosoft і чого вони очікують від співпраці?

— Більшість наших клієнтів — це компанії середнього бізнесу, які усвідомлюють потребу в автоматизації для подальшого розвитку.

Наприклад, багато процесів виконуються вручну, а інформація зберігається в десятках таблиць та електронних листів. Бізнес прагне перенести все це на єдину цифрову платформу або створити власну систему з нуля.

Чим ваша стратегія роботи з клієнтами відрізняється від підходів конкурентів?

Ми забезпечуємо повний цикл створення технологічних рішень, які закривають бізнес-завдання під ключ. Наша головна відмінність полягає в тому, що ми починаємо не з вибору технологічного стеку чи дизайну майбутньої системи, а з аналізу бізнес-проблем клієнта та пошуку найефективніших способів їх вирішення.

Ми допомагаємо визначити пріоритети та зрозуміти, які саме процеси варто автоматизувати насамперед для досягнення максимального ефекту — економії часу, оптимізації операційної діяльності чи масштабування бізнесу.

Далі ми супроводжуємо клієнта на кожному етапі: формуємо команду під проєкт, створюємо MVP, готуємо документацію та впроваджуємо рішення. У результаті клієнт приходить із бізнес-проблемою, а отримує готовий продукт, адаптований під його конкретні потреби.

Який проєкт ви могли б назвати наймасштабнішим і найскладнішим у своїй практиці? Наприклад, на сайті компанії я бачив інформацію, що для Samsung ваша команда розробила бекенд із інтеграцією 13 зовнішніх сервісів.

— Насправді складність проєкту визначається не кількістю інтеграцій, а бізнес-процесами, які потрібно автоматизувати. Наприклад, у Samsung дуже широка продуктова лінійка з великою кількістю особливостей. Водночас сам процес онлайн-продажів доволі логічний і послідовний. Тому співпраця була масштабною, але не найскладнішою серед наших кейсів.

Найбільш комплексним я б назвав проєкт для компанії зі сфери іпотечного кредитування. Нашим завданням була автоматизація процесу видачі іпотечних кредитів, який раніше виконувався вручну та включав десятки документів, велику кількість ролей і складну систему оцінювання позичальників.

Головний виклик полягав у тому, щоб детально розібратися в бізнес-процесі, декомпозувати його та створити систему, яка автоматизує весь цикл — від оцінки позичальника і роботи брокерів до збору документів та формування звітності. Саме складність бізнес-логіки та висока вартість помилки зробили цей проєкт особливим.

Багато сервісних компаній стикаються з тим, що зі зростанням масштабів стає дедалі складніше керувати очікуваннями клієнтів. Як ви вирішуєте це питання сьогодні?

Так, це справді важлива тема. У певний момент ми помітили, що витрачаємо занадто багато часу на узгодження очікувань. Якщо не залучати клієнта до процесу, він починає вигадувати нові функції вже під час роботи над проєктом і очікує негайної реалізації.

Коли цього не відбувається, виникає незадоволення, а іноді й сумніви щодо нашої компетентності, вартості послуг або перспектив співпраці загалом.

Вирішення таких ситуацій потребує величезних ресурсів. Страждають і взаємини з клієнтом, і сам проєкт, а завершуються подібні історії нерідко компромісами за наш рахунок. Неузгоджені на старті очікування неодноразово призводили для нас як до фінансових, так і до репутаційних втрат.

Тому зараз ми починаємо співпрацю з онбординг-воркшопу, під час якого синхронізуємо очікування сторін. Ми детально обговорюємо, що ми готові робити у рамках нашої взаємодії, а що робити не будемо і чому.

Подальшу взаємодію структуруємо через договір. Більшість контрактів працює за ітеративною моделлю: кожні два тижні ми звітуємо щодо заздалегідь погодженого обсягу робіт. В окремих випадках укладаємо договір на створення конкретного рішення та працюємо за погодинною моделлю до досягнення результату.

Ще одним важливим етапом розвитку компанії став перегляд вимог до менеджерського складу. Після низки повторюваних помилок ми вирішили наймати менеджерів із чітко визначеним набором компетенцій — технічним бекграундом і релевантним досвідом. Це суттєво посилило команду та допомогло компанії масштабуватися.

За кілька років Monosoft пройшла шлях від невеликого стартапу до міжнародної IT-компанії. Яким ви бачите розвиток бізнесу в найближчі 3–5 років?

Одним із ключових драйверів зростання я вважаю зміни, які сьогодні відбуваються у сфері штучного інтелекту та великих мовних моделей. Вони кардинально трансформують процес розробки програмного забезпечення.

На найближчі три роки відкривається унікальне вікно можливостей. Уперше стає реально створювати складні технологічні продукти невеликими командами висококласних фахівців, зберігаючи швидкість і якість, які раніше вимагали значно більших ресурсів.

Зараз формується значний розрив між інженерами середнього рівня та невеликою групою спеціалістів — умовними 2–5% ринку, які постійно відстежують розвиток AI-інструментів і першими освоюють нові підходи до розробки.

Особливість ситуації в тому, що цих навичок поки що не навчають у підручниках чи на курсах. Освітній ринок завжди реагує із запізненням, і саме це дає можливість отримати серйозну конкурентну перевагу.

Ми вже активно експериментуємо в цьому напрямі. Наша ідея полягає у формуванні невеликих команд із дуже сильних фахівців, які вміють ефективно працювати зі штучним інтелектом. У такій моделі інженер стає не просто виконавцем, а фактично технічним менеджером власної роботи та всього проєкту.

За нашим досвідом, уже сьогодні проєкти середньої складності можна майже повністю реалізовувати через правильно побудовані AI-воркфлоу. Людей, які здатні якісно оркеструвати цей процес, поки що дуже мало. Їх складно знайти та ще складніше підготувати. Саме в цьому ми бачимо головну можливість для зростання.

Ми прагнемо скористатися цим коротким періодом, поки ринок усе ще живе за старими правилами. Якщо раніше для реалізації певного проєкту потрібна була команда з восьми людей і рік роботи, то сьогодні, на нашу думку, аналогічного результату можуть досягти два-три спеціалісти за один-два квартали. Це дозволяє одночасно знижувати вартість для клієнта та суттєво підвищувати маржинальність проєктів.

Наша мета — одними з перших упакувати цю експертизу в зрозумілу ринкову пропозицію та створити модель, вигідну для всіх сторін: клієнт отримує швидший і доступніший результат, а компанія — вищу ефективність і прибутковість.