Аутсорс умер и что с этим делать дальше

Здравствуйте. Меня зовут Дмитрий Роденко. Я основатель сообщества SaaS Founders. Помогаю фаундерам IT и AI компаний находить новых крупных клиентов с помощью лиды генерации в LinkedIn. Сегодня мы будем говорить о такой теме, как аутсорс. Заявлю тези, что аутсорс умер, и что с этим делать дальше. В частности, мы будем говорить о том, какие новые бизнес-модели могут заменить традиционный аутсорс. Действительно ли аутсорс потерял свою актуальность или просто трансформируется? Какие схемы работы наиболее привлекательны для клиентов после смерти аутсорса? Какие индустрии все еще нуждаются в традиционном аутсорсе? И так далее, и так далее. У меня тут около 20 вопросов, которые мне набросали на эту тему. Я с удовольствием поделюсь с вами этой информацией. Начнем, пожалуй, с вопроса номер один. То есть, я бы даже подошел к вопросу так. Возьмем вопрос такого плана. Действительно ли аутсорс... Давайте, сейчас я выведу этот вопрос. Действительно ли аутсорс потерял свою актуальность или просто трансформируется? Давайте рассмотрим ситуацию следующим образом. У нас в понедельник внутри команды была стратегическая сессия и я хочу поделиться некоторыми наблюдениями, которые я сделал в рамках подготовки к стратегической сессии. Что происходит сейчас на рынке аутсорсинга и разработки в целом? Есть несколько уровней, которые влияют на рынок разработки. Первый уровень это условно глобально стратегический. То есть весь мир ждет, вся экономика мира ждет высокое количество новых долларов. Люди ждут деньги, потому что без денег не запускаются следующие процессы. Без денег нет потребления, без потребления нет разработки. Ну и соответственно получается, что все ждут пока Трамп по сути, ослабит доллар путем дополнительной эмиссии. Про это он сам говорил много, этому сейчас сопротивляется глава Федеральной резервной системы и так далее. Потому что у этого есть своя цена, безусловно. Но, тем не менее, других вариантов у них особо-то и нет. То есть, соответственно, пока денег мало, пока деньги дорогие, фаундеры и инвесторы понимают, что вкладывать деньги в разработку сейчас сложно, потому что эти деньги не принесут добавочных денег. То есть не ускорится оборот. Когда денег станет больше, деньги станут более дешевыми. Естественно, активизируется потребление. Раз активизируется потребление, появятся больше инвестиций в стартапы, в развитие бизнеса и так далее. Соответственно, тогда будет идти разработка в той или иной форме дальше. Это первая рамка такая глобальная. Есть технологическая рамка, связанная с тем, что раньше аутсорс в основном продавал головы. То есть аутсорс продавал в формате аутстаффа, либо называют аутсорсом так или иначе. Задачи ставили продуктовые команды клиента и по сути люди занимались чем? Занимались кодированием, то есть оцифровкой этих функций, use case. Что происходит сейчас? Искусственный интеллект стремительно отбирает работу по кодированию. И, соответственно, нет смысла платить за человека, условно, 3,5, 3,5, ну, в общем, разные цифры и так далее, тысяч долларов в месяц, когда эту работу может сделать искусственный интеллект, условно, со всеми делами от 50 до 500 долларов в месяц. То есть, соответственно, Различные системы, выпущенные как OpenAI, так и Антропиком, позволяют уже кодировать базовые решения. Понятно, что работа человека там также нужна, как минимум для постановки задачи, для контроля качества, для интеграции подобных решений. Но эта работа А более высокоуровневая, и для выполнения этой работы нужно меньше голов, меньше людей физически. Поэтому, помимо глобального уменьшения количества денег, я думаю, это временная ситуация, тем не менее, есть технологическая проблема, которая, ну, как бы изменение технологического ландшафта, который заменяет ручной труд на автоматизированный. Что происходит дальше в связи с этим? То есть у нас есть большое количество разработчиков, которые умеют выполнять определенные функции. И что происходит вообще с рынком в такой истории? Соответственно, падает спрос на людей, которые умеют выполнять определенные функции и кодировать, потому что эти функции замещаются искусственным интеллектом. Сейчас меньше дальше в виде промптов. получить результат в виде некого кода, в виде некой системы, протестировать эту систему и понять, насколько она удовлетворяет требованиям, насколько это не результат работы галлюцинации системы, да, потому что система решила, что это окей, а насколько это действительно результат отражает поставленную задачу. То есть, по сути, постановка задачи, контроль процесса и контроль качества, это остается за людьми. Исследуя предыдущие технологические переходы, можно заметить следующее. Давайте возьмем, например, какие-то очень древние технологические переходы. Ну, например, когда ткацкие машины в Англии в новом времени вытеснили фермеров. То есть раньше всех кормило сельское хозяйство, да, исключительно. Поэтому нужны были большие поля. Чем больше у тебя было полей, тем больше урожая ты собирал. Соответственно, у кого больше земли и больше крестьян, тот более богат. Правильно? Появилась паровая машина, которая резко увеличила мощность и производительность ткацких фабрик. И, соответственно, ткацкие фабрики стали требовать все больше и больше шерсти. Откуда берется шерсть? Это овец. Овцы, соответственно, нужно больше полей для выпаса. Овец. Соответственно, возникла острая конкуренция между фермерами, которые на этих полях высаживали пшеницу, делали из нее хлеб, муку и так далее, продавали это на рынке, с овчарами, с пастухами, грубо говоря, с теми, кто занимается выращиванием овец и производством шерсти. И есть такая фраза, что овцы съели фермеров, потому что высокий спрос на шерсть, привел к тому, что выкупались фермерские хозяйства и большое количество фермеров разорилось. И эти фермеры пошли либо работать пастухами, либо пошли на завод. То есть в момент перехода воспринимается достаточно болезненным. Потому что вы имели определенную понятную ситуацию, чем вы занимаетесь, на чем вы зарабатываете и так далее. Но после перехода, в самом моменте перехода, и особенно после него происходит генерация дополнительного спроса на разные типы более квалифицированного труда. Оставим, например, этих самых овцеводов, это отдельная история, но тем не менее, те фермеры, которые разорились, пришли в город и им сказали, окей, ты был фермером, давай становиться рабочим. То есть ты должен изучать станки, должен обслуживать станки, ты должен научиться их смазывать, развивать и так далее. То есть из относительно большого количества фермеров сначала потребовалось небольшое количество рабочих, но количество этих рабочих сросло все больше и больше и больше. Аналогичная история была позже, когда изобрели двигатель внутреннего сгорания. То есть землекоп раньше копал канаву, теперь есть паровой экскаватор, потом экскаватор стал двигателем внутреннего сгорания, который выполняет 1 работу 150 землекопов, но при этом были созданы новые профессии, а именно механики, техники, дилеры, конструкторы и так далее. Аналогично, которое, по сути, часть землекопов себе адсорбировала. То есть они поняли, что недостаточно копать землю, надо учиться использовать эскаватор, надо учиться его обслуживать, надо учиться его продавать, надо учиться его конструировать и так далее и тому подобное. Аналогичная история происходит сейчас с традиционным аутсорсингом. То есть, что сейчас происходит? Часть фаундеров и аутсорсинговых компаний остается в бизнесе, потому что AI на них не сильно пока влияет, предположим, не сильно влияет на индустрию их клиентов. AI там не может быть по ряду регуляционных параметров интегрирован настолько сильно без больших рисков. Это одна из целей. Вторая история. Фаундеры ресурсинговых компаний, используя тот опыт, который у них есть, запаковывают эти решения в продуктовые, то есть стараются продуктовизировать подобные решения и сказать, окей, раньше это была услуга, а теперь это некий продукт или некая платформа, на базе которой мы можем с помощью AI делать вам определенные решения. Или просто без помощи AI. не суть важно. Вот мы умели, там у нас были, предположим, клиенты в Fintech. Соответственно, мы понимаем, для чего они заказывали нашу работу. У нас есть опыт понимания процесса, и мы сделали решение, которое само выполняет ту функцию, ради которой нам это раньше заказывали. И здесь, соответственно, затратная часть на разработку есть в начале и потом есть на поддержку. У вас остается продукт на руках, вы четко понимаете процесс, у вас есть опыт продажи подобных решений и вы, соответственно, можете продать подобные решения своим клиентам. конкурентам и клиентам. Это зависит от ваших индий и так далее, но тем не менее. Если вы много раз делали одно и то же самое, можно для получения определенного результата, можно сделать решение, используя ваш опыт, которое этот результат будет давать клиенту, скажем так, по итогу работы некого продукта или некой платформы. Это второй путь. Третий путь это Решение — это уход из общей разработки, из разработки в целом, в AI-разработку. Как я говорил раньше, внедрение большого количества алгоритмов на разных решениях, для решения разных задач требует, с одной стороны, управления этим процессом внедрения, раз. Второе — умение дирижировать этим зоопарком решений. Если говориться о том, что в ближайшее время в мире появится минимум 300 миллионов цифровых работников, это кажется, что ими будет управлять один единый мегамозг. Когда-нибудь, возможно, так и будет. Но сейчас, по сути, есть управляемая человеком структура, С помощью AI повышается уровень продуктивности работы каждого из элементов данной системы. Этими элементами могут быть люди, машины, механизмы, различные формы взаимодействия. Теперь получается, что у нас появился рычаг, который позволяет нам повысить эффективность всех этих компонентов. Вы представляете, какой объем работ необходим для того, чтобы погрузиться в суть данного бизнеса, понять, что может здесь делать AI на данном этапе. Опять же, какая из AI-моделей, в каком приложении, с какими параметрами и так далее. Вот этого AI-рычага к традиционным подходам требует определенной компетенции. С одной стороны в самом бизнесе, с другой стороны в AI и в AI-разработке, в AIML в целом. И поэтому здесь однозначно будет спрос на людей, которые смогут подсказать решение и выполнить подобное решение, проинтегрировать подобное решение. на людей, которые смогут дальше управлять подобными решениями. Представьте, что у вас в компании 100 обычных сотрудников и, условно говоря, 400 AI-агентов. Вам нужно как-то, ладно, выстроить взаимодействие, но еще и управлять этим взаимодействием по ходу. Что-то поломалось, что-то не работает, что-то дает недостаточный уровень точности. Нужно повышать этот уровень точности и продуктивности. То есть окажется, что Вам как специалисту придется управлять и наблюдать за системой, которая состоит из большого количества разных компонентов, которые взаимодействуют с собой с достаточно высокой степенью сложности. Сложности именно взаимодействуют между собой разными способами. Поэтому требования здесь будут вырастать. А вот софтсеры, которые писали код, могут прямо эволюционировать к системным архитекторам, либо к AI-интеграторам. То есть к людям, которые умеют поддерживать, не обязательно обмысливать всю эту систему, придумывать, как она работает, а хотя бы специализироваться на неких кусочках. Например, есть компании, которые работают с документами, там таможенные брокеры, финансисты, юристы и так далее. И автоматизация какого-то части этого процесса уже даст компании значимый прирост продуктивности. Третий путь – это создание продуктов, которые делают это не руками, а которые делают это поточно, типовым образом. Поэтому бизнес-модели меняются. У традиционного аутсорса будет своя ниша. Но будет вырастать спрос на системных архитекторов и на интеграторов AI-решений как минимум в трех сегментах. Первый сегмент это AI-first стартапы, то есть стартапы, которые разрабатывают AI-решения. Им нужны будут разработчики, которые понимают в том, как работают подобные системы, что из них можно выжать. Это первое. Второе – это AI-интеграторы, компании, которые кастомно внедряют различные AI-решения и так далее. И третье – это корпорации, которым нужно решить свою конкретную проблему по оптимизации склада, по снижению сдержек, по повышению доходов и так далее и тому подобное. Поэтому здесь все четко понятно. Я думаю, что на время перехода спрос на разработчиков снизится, но параллельно будет расти спрос на промо-инженеров, на AI-архитекторов, на AI-разработчиков и так далее. И, по сути, рынок поменяется, и после этого перехода вырастет спрос на те позиции, о которых я говорил. о которых я говорю прямо сейчас. То есть, видите, здесь накладывается несколько циклов. Одни циклы политические, другие циклы технологические, но, тем не менее, будущее, тем не менее, будет радужным, потому что управлять такими сложными моделями на данный момент, ставить им задачи, контролировать их результаты пока AI еще не может. Как репозиционировать аутсорс-компанию в новых рыночных условиях? Вот вам те три варианта, о которых я говорил. Первое. Вы можете репозиционировать ее не как аутсорс-компанию, а как компанию AI-интегратора, то есть компания AI-девелопментом занимается. Это одна история. Вторая история. Вы можете создать AI продуктовое решение на базе тех компетенций, которые у вас есть. Третья. Можете с кем-то объединиться для того, чтобы выйти на новых клиентов, сделать слияние, поглощение и так далее. Этот рынок, кстати, тоже сейчас активизировался. Я вижу все больше и больше запроса компаний, которые говорят, мы хотим продаться, либо наоборот, мы хотим кого-то купить. То есть примерно пополам. То есть половина компаний говорит, мы хотим кого-то докупить, а половина компаний говорит, мы хотим кому-то продаться. Тут как бы рынок двигается, но это абсолютно естественно. Поэтому если вы просто аутсорсер, то самое простое, что вы можете делать, перепозиционируйтесь. в AI-разработку, если у вас есть опыт внедрения уже подобных AI-решений, берите конкретную вертикаль, идите дальше по этой вертикали и говорите, мы умеем делать в AI вот это, которое дает такой результат. Людям это будет очень интересно, потому что кейсов по внедрению AI, вроде AI внедряется уже минимум года 4 активно, я имею ввиду именно с точки зрения бизнес-процесса, компьютер-вижн и так далее, может даже еще больше. Если говорить про компьютер, то точно больше. И если у вас есть конкретные решения, это прям прямой путь клиента. Клиенты говорят, да, нам интересно, да, у нас есть внутренний запрос на повышение эффективности. Хорошо, запаковывайте это в кастомные решения, в разработку, запаковывайте это в продукт. Ну и собственно говоря, все. Репозиционируйте свою компанию для того, чтобы быть интересными вашим потенциальным клиентам. Так, следующий вопрос. Стоит ли переходить на модель продуктовых решений вместо услуг? Смотрите, здесь есть очень важный нюанс. Дело в том, что услуга для вас простая и понятна. Вы приходите к клиенту, клиент говорит, какую задачу необходимо решить. Вы рассчитываете количество сотрудников и объем их загрузки в часах и говорите вот сколько это стоит вот мои люди мы ими управляем как бы вперед поехали да тут все просто и понятно в продукте все совсем не так Если в продаже услуг по-часово вы отгружаете часы, то в продуктах вы должны отгружать не часы. Ваши часы там никого не интересуют. Вы должны отгружать полезные результаты по итогу использования данного продукта. Для этого нужно глубоко разбираться в нише. Для этого нужно понимать, какие боли являются must have, а не nice to have. То есть нехорошо бы иметь такую штуку, а без чего мы жить не можем. И для этого нужно сделать хороший customer development, то есть нужно пойти к этим клиентам, сказать, ребята, как вы используете, что болит сейчас, как вы сейчас лечите этот вопрос, чего не хватает, и потом предложить свое решение. Именно поэтому, когда мы говорим о продуктах, Большое количество стартапов умирает, разность цифр 90%, потому что это либо выдуманные проблемы, либо выдуманные решения. То есть выдумывается что-то, что никому не нужно, либо это решение недостаточно эффективное и оно не может заделиверить то, что оно обещает. При переходе на продуктовые решения здесь нужно гораздо больше общения с клиентами, более глубокое понимание их специфики. Ну и по сути нужны первые клиенты, на которых вы будете создавать подобные продуктовые решения. Если у вас есть такой навык, это супер. Но опять же здесь, условно говоря, нужно понимать, что маржинальность здесь может быть выше, но и конкуренция также может быть выше. И ниши живут Но переход от ниши к нише займет у вас гораздо больше времени. Условно говоря, сейчас вы продаете разработчиков, они вчера делали интернет-магазин, а сегодня делают CRM-систему. Условно говоря. Или вы продали голову в один проект, второй, третий. Понятная специфика, понимание, но вам гораздо проще перевести человека с проекта на проект. Когда мы говорим о продукте, перепозиционирование продукта новую индустрию, это уже минимум месяц этой годы. То есть это длинная история. И при работе в продуктовом решении, развитии продуктового решения, потребность в маркетинге, в бизнес-девелопменте у вас будет гораздо больше. Потому что вы точно легко сделаете то, что эти люди хотят. Вам нужно понять, что они хотят и за что они готовы платить. Самое простое решение, самый простой пример. Вот у меня есть стартап LitforStellar. Мы вместе с Виталием Лубенцом его активно развиваем. И когда мы сделали первое решение, сделали первый прототип, значит, это решение по AI-рекрутингу. Мы показали его нашему партнеру в Соединенных Штатах. И он говорит, а вот почему здесь нет возможности прикрепить PDF-файл к письму? Ну я говорю, окей, сделаем, не вопрос. Сидишь и думаешь, ну как, основная фишка не в этом. Основная фишка в том, что система с помощью неформальных условий поиска находит самых лучших кандидатов, генерирует им уникальное сообщение. И тут какую-то опцию подгрузи PDF файл. И думаешь, ну окей, ладно, простейшая история на самом деле, ну что такое добавить эту опцию, опцию сделали буквально очень быстро. И когда я говорю, смотри, вот мы сделали, он сказал, вау, супер, это очень важно, это очень интересно. Потому что в их индустрии они общаются с кандидатами, они высылают не только письмо, они высылают еще job description. И когда они видят, что они не могут подтянуть Job Description, для них это была как бы базовая функция. То есть оцените, для клиента это может быть стопером, для вас условно возможность подтянуть PDF, ну, банальная история, правда? Зато я потом дальше, когда я показывал это решение другим клиентам, они говорят, о, у вас есть возможность подтянуть PDF, очень удобно, спасибо, хорошо. Более того, мы сделали возможность, что эти сообщения, когда они работают с одной и той же аудиторией, им не нужно каждый раз этот PDF подтягивать, он у них там сохраняется в темплейте. Они были счастливы просто потому, что им не нужно каждый раз делать эти функции, а сделать это было реально щелчок пальца. Поэтому то, что кажется простым и очевидным для разработчиков, может быть совсем неочевидным для клиентов. И наоборот. То есть, клиент говорит, ну как, там нет вот этой возможности поднять PDF для разработчика, ну это вообще, это даже там, ну не знаю, сколько это в часах заняло, ну там час, ну полтора работы, да, сделать так, протестить. Ну, в общем, вы понимаете, да, это не суперсложная история. Так, про схемы я рассказал. Так, какие индустрии еще нуждаются в традиционном аутсорсе? Давайте посмотрим. Ну смотрите, здесь. История какая? У AI есть свои ограничения. Это связано с персональными данными, это связано с лицензированием и так далее. Поэтому ряд индустрий за счет своей зарегулированности будут гораздо медленнее внедрять искусственный интеллект. А проблемы у них все равно есть. Ну это классический FinTech, HealthTech и так далее. Можно ли там внедрять AI? Можно, но требования к подобным системам будут гораздо выше и соответственно решений, которые будут соответствовать подобным требованиям, пока будет гораздо меньше. Поэтому индустрии более консервативные, зарегулированные будут все еще нуждаться в традиционном оутсорсе в течение какого-то времени. Так, вот такой вопрос интересный. Кстати, если есть вопросы, задавайте в чате. Мы сейчас выходим одновременно на Facebook, YouTube, LinkedIn, поэтому вы можете писать свои вопросы, я по мере компетенции буду на них отвечать. Нужно ли менять каналы поиска после кризиса аутсорса? Хороший вопрос. Смотрите, все зависит от той модели, в которой вы будете двигаться. То есть, если вы двигаетесь в продуктовой модели, вам нужно идти к тем, кто подобными продуктами пользуется. Те, кто делают кастомную разработку, на самом деле это более сложная аудитория, потому что кастомная разработка обычно содержит в себе больше рисков и стоит дороже. То есть, вам нужно, по сути, придумать какую-то идею, понять, что этой идеи нет, прийти к разработчику и сказать, сделай мне вот это, чтобы оно у меня работало. Клиентов, которые покупают готовые решения, то есть, которые говорят, окей, кто-то это уже придумал, мне оно тоже надо и мне оно будет полезно, мне оно нужно, и гораздо больше. Во-первых, сумма принятия решений гораздо меньше. Сравните стоимость подписки на определенные решения и стоимость кастомной разработки. Кастомная разработка обычно в разы больше. И сроки. Обычно, если это небольшая платформа, которой нужны кастомные какие-то интеграции, то если это какой-то условно розничный продукт, то вы можете достаточно быстро интегрироваться, зашли. Вот я, например, вчера там работал с создавал цифрового двойника. Если это готовое решение, ты заходишь и говоришь, какие твои каналы. Вот мой YouTube. Он с моего YouTube собрал тысячу видео. Обработал за час примерно штук 700, вытянул оттуда тексты и уже была какая-то база знаний, на основании которой можно было задавать вопросы, получать ответы, референсы на видео, где это было сказано и так далее. То есть, видите, кто-то уже разработал алгоритм и, работая с ним, можно сделать работу гораздо быстрее. Продукты продавать проще, чем разработку, потому что вы продаете результаты, а не процессы. По-хорошему. Потому что вы продаете результаты, а не процессы. По-хорошему. Это сделать гораздо проще. Цена входа гораздо меньше. Клиент, конечно, гораздо меньше понимает в этом черном ящике, где он работает. Но если клиенту нужны результаты, особенно на развитых рынках, Аля там Штаты, Западная Европа. Мне нужен результат. Все, продает, делает результат. Берем, не делает, не берем. Если вы продаете AI-разработку кастомную, то здесь нам с вами, скорее всего, придется сосредоточиться на AI-first стартапах, на других AI-разработчиках, более крупных, менее специализированных, предположим. И третье, на корпорациях, на компаниях, на малом-среднем бизнесе, который говорит, я хочу повысить свою эффективность, стать, по сути, интеграторами этих решений. Вот есть возможности AI, вот есть ваша проблема, и мы вас дружим. Мы помогаем решить вашу проблему с помощью этой технологии. Вот три, по сути, основные модели. И эти модели, скажем так, то, где находятся их клиенты, у этих моделей они разные, влияет на то, какие каналы вы будете использовать для поиска клиента. Так, вот тут хороший вопрос. А, вот есть вопрос из этой самой. Так, Кирилл говорит, привет, пропустил начало. На этом же канале будет записи, то есть прям по этой же ссылке, буквально как только мы закончим, сразу будет запись и по ней можно будет раскролить начало. Тем более, если Кирилл смотрит с YouTube, можно просто отмотать начало и там все будет. Так, идем к вопросам. Так, хороший вопрос. Так. Я, честно, не сильно его понимаю. Как реагировать на возражения? Аутсорс больше не работает. У меня вчера была встреча с клиентом, где от меня хотели, чтобы я обучил за час их команду делать весь процесс. Я сказал следующее. Смотрите, обучение – это отдельный процесс, он делается за час. Работа, то есть предоставление результата – это другой процесс. Поэтому, если клиент вам говорит, что аутсорс больше не работает, это, наверное, не ваш клиент. Либо он хочет с вами поговорить, а не решить определенную задачу. Поэтому, если клиент вам дает такое возражение, может, это какая-то вводная конструкция, может, он делится своими эмоциями. Человеку нужно либо результат, и тогда ему по сути не важно, отсорс работает или не работает. Ты результат ему даешь, ты молодец. Не даешь, не молодец. С тобой дальше не работают. Все. Есть ли это вопрос обучения, замены отсорса, чтобы внутренняя команда это делала. Это вообще отдельный процесс. И отсорс он не касается. Он касается обучения, выполнения подобной задачи. Поэтому это такое, знаете, я бы к серьезному к этому вопросу не остановился. Что делать, когда клиент полностью отказывается от внешних исполнителей? Ну, тут смотрите, в контексте, если он полностью отказывается от внешних исполнителей, и что? Это значит, он полностью ушел в AI, но есть вот сейчас мечта у многих, есть люди, которые этим занимаются. сделать компанию из одного человека, который делает миллиардный оборот. То есть, купить ряд существующих SaaS бизнесов, интегрировать их между собой и получить, так сказать, one man band, который оценивается в один миллиард долларов. Кто-то когда-то это сделает, да? Значит, тут вопрос какой? Клиент отказался от внешних исполнителей, потому что он переключился на внутренних исполнителей, тогда им можно дальше делать аудиты периодически, раз в три месяца встречаться, спрашивать, контролировать, что происходит, как некий внешний эксперт, который контролирует качество и оптимизирует процесс. Можно продавать это либо по подписке, либо разом, тоже рабочая история. Всех компетенций у клиентов все равно нет, поэтому внешнеисполнительные будут интересны. Как взгляд проверки команды, это всегда будет полезно. Либо, если клиент отказался, в принципе, от людей в разработке, ну тогда, соответственно, три пути ведем к тему, кому разработка нужна. То есть AI for Startups, AI-интеграторы более высокого уровня, AI-оутсорстеры и корпорации, малый и средний бизнес, которые внедряют подобные решения у себя. Тогда клиент перестал быть таковым. Хороший вопрос. Нужно ли менять структуру команды после кризиса с аутсорсом? Знаете, даже если вы ее не будете менять, она у вас сама поменяется. банально не можете продавать больше голов кодировщиков, соответственно, вам придется с ними попрощаться. И это объективно. Дальше зависит от того, куда вы будете двигаться. То есть, если вы двигаетесь в направлении кастомной разработки, вам будут нужно больше промт-инженеров, системных архитекторов, клиент-менеджеров, которые будут общаться с клиентами. Это одна история. Значит, часть команды вы сможете переучить и поднять на этот уровень, частью команды вы прощаетесь. Если вы занимаетесь разработкой продукта собственного, вам нужны продакт-менеджеры, то чего у вас раньше не было. То есть люди, которые системно понимают из каких частей должно состоять то, что нужно клиенту, и как это решение будет трансформировать информацию, либо другие ресурсы в тот вид, который нужен клиенту. Это другие компетенции. Соответственно, будет расти сейчас, естественно, спрос на продакт-менеджеров. И вы, соответственно, можете помочь эволюционировать своим сотрудникам выйти на следующий уровень. Вот. А сейчас придется прощаться, да. Поэтому я бы здесь обратил внимание на то, что менять структуру надо осознанно, чтобы не потерять всю команду. Потому что, возможно, имеет смысл избавиться от части людей сейчас, да. Попрощаться с ними там. дать зарплату и так далее, чем потерять всю. То есть нужно оставить ядро, на котором вы сможете жить, то есть постоянные проекты и так далее, и потихонечку самостоятельно, проактивно менять команду, в зависимости от того, в каком направлении вы будете двигаться. Если вы двигаетесь в продуктовую историю, вам нужно больше маркетинга, больше сейлс-возможностей, больше контактов за рубежом, локальных каких-то представителей, которые вас быстрее подтянут к клиенту и позволят вам быстрее протестировать свое продуктовое решение, быстрее ошибаться и быстрее выходить туда, куда надо. Если вы говорите про кастомную AI-разработку, что самое быстрое и простое, надо, соответственно, фокусироваться на тех, кто эту AI-разработку заказывает. И тем, кому она нужна для интеграции и других вещей. Поэтому изменения естественны. Сейчас уменьшится количество, но повысится требование к качеству. А потом этот уровень качества станет новой нормой. За это будут больше платить, за это и так уже больше платят. И, соответственно, рынок выровняется. То есть нужно будет меньше людей, но эти людей будут гораздо больше стоить. Поэтому надо подходить к этому кризису осмысленно и идти дальше. Так, еще вопросы. Я думаю, мы, наверное, в следующий раз еще оставим часть вопросов. Коллеги, всем спасибо. Я думаю, мы с этой темой не прощаемся. Я думаю, что приходят постоянно вопросы на вебинарах, в почту, в личном общении. Я понимаю, что эта тема сейчас горит. она больная, потому что многие не понимают, куда двигаться и что с этим делать. Я думаю, что тема вообще продуктовизации услуг станет на ближайший год достаточно актуальной и значимой. Мы этому тоже будем уделять внимание, потому что это, по сути, естественный путь, как аутсорсеры двигаются к продукту. Желаю всем новых крупных контрактов. Я думаю, что у тех, кто активно не то что активно, кто просто не закрыл глаза и не убежал в ужасе, кто исследует подобную ситуацию, я думаю абсолютно естественно найдет путь трансформации своего бизнеса и перехода из условно недорогого количественного бизнеса, продажи голов в продажу некой ценности, как некого продукта, либо, и кто-то, возможно, будет гибридно это делать, либо переход в продажи относительно небольшого количества, но гораздо более дорогих голов, более дорогих специалистов, на которые будет высокий спрос. Кто-то может миксовать, это абсолютно окей, это абсолютно нормально. Если вам нужны клиенты, которые прямо сейчас заказывают AI-разработку, по ссылочке в описании, сейчас я эту ссылочку размещу во всех чатах, мы находим подобных людей, мы знаем, где они, кто они, как это делается. И, соответственно, переходите по этой ссылке, рассказывайте, сколько клиентов вы сможете взять. какие клиенты вам нужны, на какой чек и так далее. Мы со своей стороны, соответственно, посмотрим по нишам, какие клиенты вам, где вы максимально друг другу подойдете. Либо расскажем вам, как это сделать самостоятельно дальше, либо подскажем, либо сделаем это для вас с финансовой гарантией результата. Желаю всем новых крутых.