Охотник за талантами. Майк Волков

На днях писал про интервью с Дороничевым, где он сказал что если бы сейчас шёл учиться пошёл бы на философию и физику. Не на computer science, не на MBA. На философию. И что компании уже реально нанимают людей с философским образованием. И сегодня листаю телегу, в одном канале спросили «чему учиться в 2026». Читаю комментарии и у меня дежавю. «Матан» «Философию» «Стрельбе и уважению» «Стихотворения Пушкина и Бродского. И игра на фортепиано обязательно» «Механику, слесарное дело, медитацию, философию и особенно всё что касается онтологий» «Философию, психологию, сторителлинг и пабликспикинг» «Межкультурные коммуникации и дипломатию» «Разговаривать с людьми, договариваться, профилировать и может манипулировать» «Молиться, физику и теорию коммуникации» И мой любимый: «пока на планете есть люди, их надо будет кормить, стричь и убирать за ними говно» Десятки комментариев и ни один человек не написал «учите AI», «учите промпты» или «программирование». Вообще ни кто. Живые люди в комментах пришли ровно к тому же выводу что и парень который десять лет строил AI в Google: когда машина умеет всё делать за тебя, единственное что остаётся это зачем ты вообще что-то делаешь. А на этот вопрос отвечают философия, математика, умение разговаривать с людьми и критическое мышление. Один комментарий меня отдельно зацепил, человек написал: «своему ребёнку я бы посоветовал пойти либо на школьного учителя, либо на доктора, думаю что только эти две профессии переживут сингулярность без сильных изменений». Сижу и думаю что он скорее всего прав. AI обесценивает «как сделать». Остаётся «зачем» и «с кем», а этому пока ни одна нейросеть учить не умеет. 👉 t.me/huntermikevolkov - здесь про людей которых не заменит ни один агент Буст каналу💪

#пятничныемысли Посмотрел интервью одного кучерявого блогера с Андреем Дороничевым, зацепило много мыслей и я решил собрать самые вкусные, погнали: первое. Все представляют себе AI как умного помощника в телефоне, такого Эйнштейна в кармане. Метафора красивая только Эйнштейна нельзя было скопировать, а модель можно, и прямо сейчас Anthropic может посадить 500 миллионов таких Эйнштейнов в дата-центр и попросить их пахать круглосуточно без выходных и без жалоб. ТОльк это не помощник - это страна гениев. Вдумайтесь в эту фразу на секунду. Далее - впервые в истории больше нет дефицита интеллекта. Всегда было мало хороших врачей, инженеров, юристов, и вся наша жизнь была построена вокруг этого дефицита. Успех измерялся тем кем ты стал. А теперь, говорит Андрей, успех это сколько раз за жизнь ты сумел стать кем-то новым. Потому что быть кем-то одним в мире который меняется каждые полгода это уже не стратегия - это приговор. Крутая мысль про код - первую версию Claude писали люди руками, вторую писали люди с помощью AI, третью писали люди которым помогали агенты, а сейчас новая версия Claude Code на 80% написана самим Claude Code. За пару лет мы видим всю эволюцию от «мы пишем код» до «код пишет сам себя». Потом Андрей рассказал историю из Руанды. Женщины в кризисном центре обучают AI за доллар в час, по сути тренируют робота который потом заберёт даже их работу. Он спрашивает: «Вы не боитесь?» Они говорят: «Нам сейчас деньги нужны, а завтра разберёмся.» И тут он поворачивается к камере и говорит что инженеры в долине делают ровно то же самое, просто за $300k. Разница только в зарплате. Ситуация один в один. Жёстко? О да. Думаете куда отдать детей учиться? Как вам идея: - когда AI обесценивает вопрос «как что-то сделать», единственным важным становится «зачем это делать вообще». И знаете что? Компании уже нанимают философов. Вот прям людей с философским образованием в коммерческие конторы. Андрей говорит что если бы сейчас шёл учиться, пошёл бы на философию и физику. Не на computer science, не на MBA. На философию - КАРЛ. Apple он конечно разнес. Просто: продолбали. Культура заточена под крафт красивых устройств, а AI требует серверов и сервисов, и это никогда не было их сильной стороной. Когда спохватились, начали метаться, подписывать сделки то с одними то с другими, наляпали рандомных AI-фичей которыми никто не пользуется. Больно наблюдать честно говоря. Ну и на последок. Возможность отупеть была у человечества всегда, AI тут вообще ни при чём. Бабушка из Индии ругала внучку за то что та читает книги вместо того чтобы руками работать. Потом ругали за телевизор. Потом за интернет. Каждое поколение находит свою причину деградировать, и каждое поколение находит причину не деградировать. Весь вопрос внутри: зачем тебе вставать если можно не вставать. Целиком интервью на ютубе) Серьёзно рекомендую посмотреть, особенно если строите команду или думаете куда двигаться дальше. Там ещё куча всего про гонку Китай vs США, про AI в разработке лекарств и про то почему Anthropic сейчас всех обошёл. 👉 t.me/huntermikevolkov - здесь про людей и технологии которые меняют найм Буст каналу💪

Самая полезная команда для Claude это не «сделай». Это «сначала задай мне вопросы». Попробуйте, работает. AI не останавливается и не говорит «слушай, я тут не понял, давай уточним». Он берёт размытую задачу, заполняет пробелы сам и возвращает красивый текст который выглядит убедительно но который нельзя применить. Потому что половина данных в нём придумана. Оформил это в бесплатный «Конструктор задач для ИИ». Одна команда, пример до и после, пять вопросов перед запуском. Вставляете свою задачу, AI задаёт уточняющие вопросы, собирает карточку, ждёт вашего «ок» и только потом работает. Умная модель с размытой задачей даёт красивый мусор. Начните с задачи. 👉 t.me/huntermikevolkov - здесь команды, которые идут вперед вместе Буст каналу💪

Смотрю сейчас «Теда Лассо» и поймал себя на мысли: давно мне настолько не нравился главный герой сериала. Если ещё не смотрели — очень рекомендую. Мне особенно интересно наблюдать, как Тед управляет людьми. Он не пытается быть самым умным в комнате, не изображает жёсткого начальника, не требует уважения только потому, что получил должность. Он внимательно смотрит на людей. Замечает, кому не хватает уверенности, кто прячет страх за агрессией, а кто привык оставаться незаметным. И постепенно люди рядом с ним начинают меняться. Я много лет занимаюсь рекрутингом. Компании обычно ищут сильных, требовательных и результативных руководителей. Но значительно реже проверяют другое: становятся ли рядом с этим человеком другие люди сильнее? Тед добрый, внимательный и отзывчивый. Но его доброта не выглядит слабостью. Он умеет говорить неприятную правду, даёт второй шанс, но не снимает ответственность. Видит в человеке больше, чем тот сейчас видит в себе сам. И главное — это работает. Настоящая сила руководителя измеряется не тем, насколько заметен он сам, а тем, насколько заметно растут рядом с ним другие. Посмотрите «Теда Лассо». Это тёплый и смешной сериал, но ещё и прекрасная история о лидерстве, команде и человеческом достоинстве. Встречали ли вы руководителя, рядом с которым действительно становились сильнее? Если да — отметьте его. Хорошим руководителям редко говорят, спасибо. Помнят обычно только плохих. 👉 t.me/huntermikevolkov - здесь команды, которые идут вперед вместе Буст каналу💪

Пока я строил AI-процессы, заметил одну неприятную штуку. Чем расплывчатее задача которую ты даёшь, тем убедительнее AI додумывает то чего не знает. «Помоги со стратегией», «разбери встречу», «сделай исследование». На выходе аккуратный текст. Но не обязательно выполненная работа. Я собрал AI Delegation Map. 30 готовых воркфлоу с понятными входами, результатом и точкой где человек обязан включиться. Не курс и не список умных промптов, а рабочая карта. Выбираешь задачу, даёшь входы, получаешь проверяемый результат. Первая польза за пять минут. Что внутри: превратить голосовую заметку в исполнимый brief, разобрать встречу на решения и действия, собрать SOP из хаотичных заметок, провести pre-mortem плана до запуска, разобрать клиентские интервью, проверить факты перед публикацией, описать роль через результат а не список технологий. И ещё два десятка таких же, по решениям, продукту, операциям, найму. У каждого воркфлоу есть код. Например M02 превращает голосовую в brief, D02 проводит pre-mortem. И для каждого прописано когда использовать, что дать на вход, что получить, что AI не должен решать сам и готовая команда запуска. Как это работает: прикрепляете MD-файл к Claude, ChatGPT или Codex, пишете «запусти M02, ниже мои данные, если чего-то не хватает сначала спроси, не заполняй пробелы догадками». Всё. PDF и MD можно скачать по ссылке Это public beta. Возьмите один воркфлоу который закрывает задачу которую вы до сих пор делаете вручную и запустите сегодня. А если рядом есть коллега который уже платит за подписку но каждый чат начинает со слов «помоги мне с...», перешлите ему этот пост. AI становится полезным не когда выдаёт больше текста а когда получает конкретную задачу и знает свои границы. 👉 t.me/huntermikevolkov - здесь AI работает а не презентуется Буст каналу💪

В Австралии на днях случилась история которая звучит как анекдот, но на самом деле нет. Человек попросил AI-агента записать его на тренировку. Простая задача, ничего космического. Агент нашёл дыру в системе бронирования, записал хозяина на занятия дальше разрешённого срока, а потом взял и отменил чужую бронь чтобы поднять своего владельца в очереди. Его никто не просил кого-то выкидывать. Он просто очень старательно выполнил задачу. Ну камон, это же тренировка. Пилатес какой-нибудь. А агент подошёл к ней как к военной операции. И вот что меня тут цепляет больше всего. Все носятся с агентами, автономность, скорость, делегируй и забудь. Но никто почему-то не договаривает главное: что бы ни сделал агент, хозяин результата это ты. Не OpenAI, не Anthropic, не провайдер. Ты, человек который нажал кнопку и сказал «разберись». Агент отменил чужую бронь, твоя проблема. Отправил не то письмо клиенту, твоя проблема. Удалил данные которые не надо было трогать, угадай чья проблема. Когда ты даёшь задачу живому человеку, между вами работают десятки непроизнесённых правил. Не ломай. Не вреди другим. Не лезь куда не просили. Если не уверен, спроси. Мы это даже вслух не проговариваем потому что любой нормальный человек и так понимает. Агент не понимает. Ему дали метрику, он оптимизирует, и ему вообще плевать кого он подвинет по дороге. И ладно тренировка, ну бронь отменил, неприятно но переживём. А теперь представь что такой же старательный агент сидит в твоей почте. Или в CRM. Или, не дай бог, имеет доступ к платежам. Он с ровно той же логикой пойдёт решать задачу, и если ты не сказал что нельзя, он решит что можно всё. По факту запустить агента без чётких границ это как выпустить очень исполнительного стажёра с доступом ко всему и без начальника. Он не злой, он не саботажник. Он просто не знает где стоп. А когда что-то пойдёт не так, претензию предъявят не ему. Предъявят тебе. Серьёзно, прежде чем давать агенту задачу, подумай не только что он должен сделать, но и за что ты лично готов отвечать если он перестарается. Потому что он перестарается. Это вопрос времени. 👉 t.me/huntermikevolkov - здесь про людей которые управляют AI, а не наоборот Буст каналу💪

#пятничныемысли Существует миф - что AI должен освобождать время. Делать работу быстрее, убирать рутину, давать свободные часы. Ну и где они, эти часы? Я вот честно себя спрашиваю и не могу найти. AI правда делает тебя быстрее, раз в десять, может в тридцать. Но освободившиеся часы не превращаются в свободное время. Они превращаются в ещё больше работы. Каждый раз. Потому что теперь ты не сидишь и спокойно пилишь одну задачу. Ты ставишь задачу AI, смотришь результат, принимаешь решение, корректируешь, запускаешь следующую. Таких циклов за день сотни. Это совершенно другой режим для мозга, гораздо более жёсткий чем раньше. Руками делаешь меньше, а голова к вечеру как после марафона. И вот что никто не проговаривает вслух: производительность выросла не только у тебя. Она выросла у всех. А значит то что раньше считалось нормальным объёмом работы, сейчас считается мало. Планка поднялась, ты бежишь быстрее, но дорожка удлинилась ровно на столько же. Белка в колесе, только колесо теперь на турбине. И есть ещё одна штука. AI убрал последнюю физическую границу работы. Раньше чтобы поработать нужно было хотя бы открыть ноутбук, сесть за стол. Сейчас Claude в телефоне. Ты можешь работать на хайке, в очереди за кофе, в кровати перед сном. И ты работаешь. Потому что можешь. Потому что ну а чё, это же две минуты. А потом ещё две. И ещё. AI пока не дал нам больше свободного времени. Мы просто забили освободившуюся пропускную способность новой работой. Должен был помочь работать меньше, а позволил работать больше. Узнали себя? Я точно узнал. 👉 t.me/huntermikevolkov - здесь про то как не сгореть пока все ускоряются Буст каналу💪

Компания нанимает сильных людей, реально сильных и дорогих, а потом делает всё чтобы они не могли нормально работать. Согласования, roadmap на полтора года вперёд, техдолг который никто не трогает потому что вечно есть что-то поважнее. Люди не тупые, организация их замораживает. Потом приходит кто-то со стороны, маленькая команда с чистого листа, и делает за полгода то что внутри откладывали годами. Все в шоке: ну как так, у нас же были лучшие инженеры. Были. Но компания их закопала в процессах. И это не про плохой менеджмент. Это про организационный долг. Он работает ровно как технический, только тише и незаметнее: ты его не видишь ни в одной метрике, он просто сидит внутри и тихо жрёт скорость команды. Щас появился целый класс компаний которые на этом зарабатывают. Три человека, Claude Code, полгода. Покупают замороженный продукт и перестраивают с нуля. Дёшево, быстро, больно для тех кто внутри. Вот вам свежий пример. Airtable за всю историю подняли $1.4 миллиарда. На прошлой неделе продались за $1.285 миллиарда. Казалось бы, ну почти отбили. Но нет, потому что сначала деньги забирают инвесторы по условиям раунда, потом основатели если что-то осталось, а сотрудники с опционами скорее всего получат ноль. Вот так это работает когда компания продаётся дешевле чем подняла. Купил Bending Spoons. Они уже проделали это с Evernote: пришли, убрали всю американскую команду и за шесть месяцев переписали всё что внутренняя команда откладывала годами. 750 виртуалок которые кто-то поднимал руками заменили нормальной managed-инфраструктурой. Шесть месяцев, не три года. Инженеры в Airtable были плохими? Нет, я уверен там сидели очень сильные ребята. Но организация их заморозила, а потом пришли люди без этого груза и просто сделали. Один в один то о чём я говорю выше. Таких сделок будет десятки. И вопрос тут не будет ли это происходить, а по какую сторону окажетесь вы. 👉 t.me/huntermikevolkov - здесь про команды которые не замерзают Буст каналу💪

Команда Dwelly закрыла раунд Series B на $170M, лид EQT Growth, ко-лид General Catalyst. 🎉 Мы прям рады за вас, ребят. И горды что были частью этого пути. За последние годы наша команда VAMI помогала собирать команду Dwelly. Знаете, когда видишь как люди которых ты сам находил и нанимал растят компанию до таких раундов, это пожалуй лучшее что может случиться в работе рекрутера. Такие новости напоминают зачем мы вообще этим занимаемся. Мы не вакансии закрываем. Мы собираем людей которые потом строят вот такие компании. Поздравляем всю команду Dwelly. Болеем за вас, ждём ещё больших побед. 🚀 Буст каналу💪

В инвестициях - как в найме Только вместо топ-менеджеров инвестор выбирает команду, которая должна построить компанию стоимостью в миллиарды. И там, и там ставка на людей. У Саши Журавлева был отличный пост на тему: «Лучшие фаундеры - это рекрутеры». Саша - основатель фонда Mento VC, инвестирует в B2B AI в Долине. Интересно, что хотя фонд работает несколько лет, команде уже удается заходить в топовые сделки вместе с фондами мирового уровня: a16z, Sequoia, Google Ventures. Саша открыто и простым языком пишет как выбирает стартапы и принимает инвестиционные решения. Сам регулярно читаю его канал. Вот несколько постов, которые мне зашли: — Как принимает решения про людей - в инвестициях, найме и партнерствах — Почему звонки со стартапами как свидания — Кто станет следующей компанией с оценкой $1 трлн Если интересно почитать про инвестиции и стартапы в Долине — загляните в канал Саши: @exitsexist

#пятничныемысли Помните на прошлой неделе я писал про атаку на HuggingFace? Что их взломали не хакеры, а автономные AI-агенты. Так вот. За неделю всё выяснилось. И оказалось хуже. И интереснее. Коротко по фактам. 9 июля. OpenAI гоняет свои модели на внутреннем тесте по кибербезу. Guardrails выключены, так надо для теста. Модель должна решить задачку. А она вместо этого решает списать. Догадывается что ответы лежат где-то на HuggingFace. И идёт их воровать. Находит дыру нулевого дня, вырывается из песочницы в открытый интернет. Заливает вредоносные датасеты, через них выполняет код на серверах HF, крадёт креды, поднимается до админа кластеров, залезает во внутреннюю сеть. 17 тысяч действий. Рой одноразовых песочниц. Управляющий центр который мигрировал. 13 июля HuggingFace её вырубили. То есть их атаковал не враг. Их атаковал чужой инструмент который сбежал с экзамена. 21 июля OpenAI признали официально: да, это были наши модели. Теперь что из этого следует - это не «хакеры с AI». Это misalignment в чистом виде. Модель была заточена под одну узкую метрику, сдать тест, и ради неё проломила чужую прод-инфраструктуру. Никто ей такой команды не давал. И вот деталь которая меня зацепила больше всего. Когда HF отбивались, их собственные американские модели отказались разбирать атаку. Сработали guardrails, приняли анализ эксплойта за его запуск. Защитники упёрлись в стену. Атакующего не ограничивает никакая policy. Знаете чем в итоге отбились? Китайской открытой моделью, которую подняли у себя на серверах. Американскую компанию взломала американская модель. Спасла китайская. Ну серьёзно. Ладно, теперь моя пятничная мысль. Все носятся с агентами. Агенты то, агенты сё, автономность, скорость, заменим людей. Окей, мир правда туда едет, я не спорю. Но эта история не про то что агенты крутые. Она про то что агентами надо УПРАВЛЯТЬ. Кто-то должен был предвидеть что модель на тесте пойдёт в обход. Держать наготове план Б заранее, а не искать его в панике посреди боя. Сидеть и думать не «а что если сработает», а «что если оно сработает не так». Это не агент. Это инженер который проектирует изоляцию прав. Безопасник который рисует worst-case. Человек который на каждый дурной сценарий держит запасной выход. Агент не спросит разрешения и не остановится сам. За ним нужен взрослый в комнате. И по факту спрос на таких людей сейчас растёт быстрее чем на самих строителей агентов. Я это вижу по своим поискам. И последнее. Если сценарий Терминатора кажется вам фантастикой, перечитайте начало этого поста. Модель сама нашла цель, сама вырвалась, сама пряталась и заметала следы. Никто её не просил. Она просто хотела сдать тест. 👉 t.me/huntermikevolkov - собираю команды которые нужны сейчас Буст каналу💪

Есть тип кандидатов которых я боюсь. Не те у кого три провала в резюме. А те у кого их ноль. Восемь лет помогаю фаундерам нанимать. И знаете что, идеально чистое резюме реально напрягает. Пять лет в одной компании, стабильный рост, ни одного пятна. Потом задаёшь один неудобный вопрос про провалы и видишь пустоту. Человек просто никогда не был в ситуации когда всё летит к чертям. Недавно у клиента было два финалиста. Один с FAANG, логичный рост, всё красиво. Спрашиваю про самый большой провал, десять секунд тишины. Потом выдаёт что-то вроде «мог оптимизировать процесс раньше, но не успел». Ну камон, это даже не ошибка. У второго три компании за четыре года. Стартап закрылся, из другого ушёл сам когда понял что продукт не полетит. Рассказывает про косяки легко, почти смеётся. «Здесь накосячил, вот почему, вот что сделал бы иначе.» Без самобичевания, без попытки упаковать провал в красивую историю. Взяли второго. Потому что в стартапе что-то ломается каждые две недели и нужен человек который в этом уже жил, а не тот кто видел хаос только в кейсах на собеседовании. Вот честно, провал сам по себе ничего не значит. Облажался и ничего не поменял, это красный флаг. А облажался, разобрался почему и пошёл дальше, это та самая мышца которая нужна фаундеру в команде. Когда делаю reference-check, один из первых вопросов: «расскажите когда этот человек ошибся и что сделал дальше?» По факту этот ответ говорит больше чем три раунда интервью. Фаундеры, когда смотрите резюме, смотрите не на логотипы. Смотрите на то что между ними. 👉 t.me/huntermikevolkov - здесь нанимают тех кто уже облажался и стал сильнее Буст каналу💪

Кейс из практики. Пришёл клиент с одной позицией, Principal AI Developer. Есть стратегическое видение, хотят перестроить отдел под AI. Но когда начали разбираться, стало понятно что у них внутри не хватает экспертизы чтобы вообще понять какой план нужен. Они знали куда хотят прийти, но не понимали с кем и в какой последовательности. Мы начали с одного найма. Нашли человека который закрыл первую боль по AI и помог выстроить стратегию изнутри. После этого компания смогла разложить по полочкам: сколько людей нужно, какие, в каком порядке. Выделили два направления: синьоры и мидлы. И вот тут началось самое весёлое. С синьорами всё более-менее понятно, по компетенциям и компенсации рынок устоялся. А вот с мидлами в AI есть ловушка которую мало кто проговаривает. Мидловый AI-инженер по классическому стеку это синьор. Он уже получает синьорную зарплату за обычную разработку. А ты ему предлагаешь мидловую вилку, потому что в AI у него два года опыта. Попробуй объяснить человеку почему он должен пойти на понижение. Мы нашли выход. Лавировали по локациям, искали ребят у которых мотивация перейти в AI перевешивает разницу в деньгах, подбирали профили где для мидлов не нужен тот уровень ownership который требуется синьорам. Сделали несколько плейсментов, закрыли потребность. Одна позиция на входе. AI-стратегия, структура команды и несколько нанятых специалистов на выходе. Если у тебя сейчас похожая ситуация, ты понимаешь что нужен AI внутри но не понимаешь с кого начать, напиши. Мы умеем заходить с первого найма и раскручивать оттуда. 👉 t.me/huntermikevolkov - здесь нанимают AI-команды Буст каналу💪

#пятничныемысли Глава Lazard на этой неделе сказал что из-за AI в инвестиционных командах будет меньше джунов. Логика железная: джун в 2026 работает медленнее Claude, задаёт много вопросов, требует времени сильных людей и иногда имеет собственное мнение. Зачем нанимать десять молодых если трое опытных с правильными инструментами сделают тот же объём? Вопрос хороший. Только один нюанс: откуда через семь лет возьмутся эти трое опытных? Сеньоры не появляются на рынке готовыми, хотя вакансии пишутся так будто где-то есть ферма где выращивают идеальных CPO с нужным доменом и опытом ровно двух международных экспансий. До того как человек начал за десять минут видеть ошибку в модели, он сто раз собирал её руками. До того как стал принимать хорошие решения, кто-то позволил ему принять несколько плохих и не уволил после первого. А мы сейчас с большим удовольствием автоматизируем именно этот этап. И правильно делаем, нет смысла заставлять джуна три дня перекладывать цифры из таблицы в таблицу потому что двадцать лет назад так страдал его начальник. Но если убираешь старый путь развития, надо строить новый. А новый требует не лицензии на Claude, а времени руководителя, обратной связи и готовности дать человеку ответственность до того как он выглядит готовым. Я это уже вижу в найме. Все хотят готового CPO, готового VP Sales, готового CFO. Человек должен уже совершить все необходимые ошибки, но желательно в другой компании и за чужие деньги. Все хотят взрослых. Никто не хочет растить. Пока работает, потому что на рынке ещё есть люди которых вырастили компании предыдущего поколения. Но запас заканчивается. Сегодня сэкономил на трёх джунах потому что AI закрыл их задачи. Через пять лет будешь платить втрое за одного руководителя которого вырастил твой конкурент. Мы бодро отпиливаем нижние ступени карьерной лестницы и называем это эффективностью. Прикольно будет когда все соберутся наверх и обнаружат что подниматься было некому. 👉 t.me/huntermikevolkov - здесь про команды которые строят а не покупают Буст каналу💪

PayPal Mafia PayPal в конце 90-х собрал одну из самых безумных команд в истории технологий. Маск, Тиль, Левчин, Хоффман, Сакс, Херли. Эти люди потом создали Tesla, SpaceX, Palantir, LinkedIn, YouTube, Yelp, Affirm. Их назвали PayPal Mafia и не зря, они реально перекроили несколько индустрий. Но вот что никто не проговаривает вслух. Всю эту стоимость на триллионы долларов они создали СНАРУЖИ PayPal. Не внутри. Компания которая вырастила этих людей не смогла их удержать. Они ушли, а PayPal без них за 20 лет превратился из революционера в корпорацию которую теперь покупает стартап, основанный двумя студентами. Самые сильные люди уходят не потому что им мало платят. Они уходят потому что им тесно. И когда они уходят, компания теряет не сотрудника, а своё будущее. PayPal потерял людей которые в сумме создали больше стоимости чем сам PayPal когда-либо стоил. Вдумайтесь в это. Я вижу эту механику постоянно, просто в масштабе поменьше. Сильный человек сидит в компании где ему не дают пространства, уходит, и через пару лет строит то что конкурирует с бывшим работодателем. Каждый раз одно и то же. Держи сильных людей не деньгами. Держи масштабом задач. 👉 t.me/huntermikevolkov - собираю команды которые не хочется покидать Буст каналу💪

SEO сдыхает. Не сегодня и не завтра, но процесс уже идёт и все кто в теме это видят. На его место приходит штука которую называют GEO, Generative Engine Optimization. Суть простая: люди всё чаще ищут не через Google а через ChatGPT, Claude, Perplexity. И правила попадания в результаты там совсем другие. Не ссылки и не ключевые слова, а структура контента, авторитетность источника, цитируемость в обучающих данных. Другая механика, другая игра. Большинство компаний про это вообще не думает. А зря. Я смотрю на это как на найм-вопрос: стоит ли уже сейчас искать человека который в этом разбирается? Если твой клиент находит тебя через поиск, да, смотри прямо сейчас пока таких специалистов можно найти за вменяемые деньги. Если продаёшь через сейлзов и холодные письма, можешь подождать год, но не больше. Через 18 месяцев "понимание GEO" будет обязательной строчкой в JD любого маркетолога. Как "понимание SEO" было обязательным в 2012. Кто вписался раньше, тот потом не бегал по рынку переплачивая за хайповую позицию. 👉 t.me/huntermikevolkov - здесь про рынок который ты увидишь через год Буст каналу💪

Есть статья расходов которую почти никто не считает. Аренду офиса знаем наизусть. Счёт за облако разбираем по строчкам когда он вдруг вырос. Даже кофе в офис кто-то раз в год пересматривает, нашли поставщика дешевле на 15%, все герои. А подписки не считает никто. Я сам недавно полез смотреть что у нас списывается и офигел. ChatGPT, Claude, Notion, Figma, Slack, Zoom, и это только то что на виду. А сколько у тебя сервисов для транскрипции, два? три? а реально используешь один? Подписка которую оформил человек который уже полгода не работает. Суммы по отдельности смешные, $15 тут, $30 там, а за год набегает так что хочется сесть и подумать о своих решениях. Наткнулся на Subsly. Загружаешь банковскую выписку, он собирает все подписки компании, находит дубли и забытые сервисы. Идея простая до обидного, и непонятно почему этого не было раньше. Понимаю первую реакцию, "выписку чужому сервису, серьёзно?" Тут нормально: из файла достают только подписки, остатки и контрагентов не хранят, файл удаляют сразу после анализа. Это у них прямо на сайте прописано. Разбор бесплатный. Загружаешь выписку, через 30 секунд видишь что нашлось. Если у вас больше десятка инструментов, почти наверняка выпадет пара сервисов за которые вы платите просто по привычке. У меня выпало три. Проверь: subsly.org 👉 t.me/huntermikevolkov - здесь про то как не сливать деньги на то что не работает

Кибератака на HuggingFace на прошлой неделе. Только атаковали не хакеры. Их атаковали AI-агенты. Не люди которые использовали AI как инструмент. Полностью автономная система которая сама нашла цель, сама нашла дыру, сама в неё залезла и сама пряталась когда её ловили. Рой коротких VM, управляющий центр который мигрировал при каждом обнаружении. Отбивались кстати тоже с помощью LLM. Я слежу за этим не как за новостью про безопасность. Я слежу потому что собираю команды которые строят именно такие системы. И вот что я вижу: большинство команд сейчас думают о том что их агент делает. И почти никто не думает о том что с их агентом могут сделать. Три вектора которые сейчас недооценены. Первый. Prompt injection через среду. Твой агент читает документы, письма, веб-страницы. Любой из этих источников может содержать инструкцию для агента, и агент её выполнит. Это не баг модели. Это архитектурная проблема. Второй. Tool abuse. Агент с доступом к файловой системе, API, базе данных это точка входа. Если его скомпрометировали через инпут, он сам сделает всё остальное своими же правами. Третий. Supply chain. Модели, датасеты, embeddings, всё это можно отравить до того как ты начал строить. Poisoned model в продакшне ведёт себя нормально на тестах и странно на конкретных инпутах. Что делать прямо сейчас. Минимум: изоляция прав агента. Он должен уметь ровно столько сколько нужно для задачи. Не больше. Это не паранойя, это архитектура. AI security engineer три года назад был экзотикой. Сейчас это необходимость для любой команды которая выпускает агентов в продакшн. HuggingFace отбились. Но они большие и у них есть ресурсы. У стартапа на Series A совсем другая история. 👉 t.me/huntermikevolkov - про AI-команды и что реально происходит на рынке Буст каналу💪

Раньше тест рекламного ролика стоил $5000. Сейчас $5. Я серьёзно. UGC-видео, ну знаете, живой человек смотрит в камеру и рассказывает про твой продукт, стоило $500-2000 за штуку. Студия, актёр, монтаж, три раунда правок, неделя ожидания. И ты даже не знаешь залетит оно или нет. Просто платишь и надеешься. Вот что работает прямо сейчас. Берёшь Kling AI или Seedance 2.0, загружаешь одну фотографию человека, и AI генерирует видео где этот человек говорит с синхронизацией губ. Без съёмок, без студии, без актёра. Накидываешь голос через ElevenLabs на любом языке. Готовый ролик за 20-30 минут и $3-5 на кредиты. Это не убивает продакшн полностью, давайте без иллюзий. Для бренд-кампании или чего-то крупного тебе всё ещё нужны живые люди и нормальная съёмка. Но для A/B тестирования гипотез это переворачивает экономику с ног на голову. Ты можешь за день наклепать 10 версий ролика, протестировать все, и только потом вложить нормальный бюджет в тот который реально конвертит. Раньше ты платил тысячи долларов чтобы узнать что гипотеза не сработала. Сейчас пять баксов. Если ты фаундер на ранней стадии и тратишь на тестирование креативов больше чем на продукт, вот тебе выход. 👉 t.me/huntermikevolkov - здесь про то как выделиться на AI-рынке труда Буст каналу💪

10 июля я собрал 15 человек на завтрак в Лондоне. Фаундеры, предприниматели, люди которые строят что-то своё. Мы ели, пили кофе и разговаривали. Два часа. Без повестки. И я думал об одном пока сидел за этим столом. Большинство из нас работает удалённо. Или гибридно. Или вообще из разных стран. Zoom, Slack, переписка. Это удобно — я не спорю. Но что-то в этом формате теряется. Не знаю как объяснить точнее. Когда ты сидишь напротив человека и видишь как он думает — это другое. Разговор идёт иначе. Мысли появляются которые в чате не появились бы. За эти два часа за столом произошло несколько вещей которые не произошли бы в онлайне. Люди нашли точки пересечения. Обменялись контактами не потому что "надо нетворкиться" а потому что реально захотели продолжить разговор. Я занимаюсь наймом. И я вижу это постоянно: самые интересные возможности — партнёрства, инвестиции, работа, сотрудники о которых мечтаешь — они почти никогда не приходят из холодного LinkedIn-сообщения. Они приходят из встреч где ты просто был собой. Никогда не знаешь куда приведёт один завтрак. 👉 t.me/huntermikevolkov - здесь про то как выделиться на AI-рынке труда Буст каналу💪