Содержание слайдов

1. 1. От AI-native разработки к AI-native организации

   С примерами из опыта бигтехов: Amazon, Meta, Microsoft, Intel, Google, Nvidia

2. 2. О чём будет этот доклад

   Big Tech примеры

   Почему меняется не только SDLC.

   DevOps и сжатие границ.

   Сигналы Big Tech.

   Целевая картина перехода.

3. 3. 01. Почему меняется не только SDLC

   От ускорения разработки к пересмотру самой модели организации

4. 4. Оргструктура была под ручной труд

5. 5. AI-native organization — следующий слой трансформации

6. 6. 02. Историческая аналогия: DevOps

   После DevOps система снова сжимает границы

7. 7. DevOps: перенос работы внутрь инженерных систем

8. 8. Менеджмент не исчезает — координация перераспределяется

9. 9. 03. Оргструктура как вопрос капитала

   Почему оргдизайн стал частью инвестиционной стратегии

10. 10. AI CAPEX сжимает оргслои

11. 11. Нужна не просто оптимизация headcount

    Нужна более лёгкая организационная машина

    AI + platform повышают пропускную способность разработки сотрудника.

    Снаружи — layoffs и cost discipline.

    Внутри — redesign под output/employee.

12. 12. 04. Сигналы индустрии

    Два класса: экстремальный span of control и системное выравнивание

13. 13. Amazon: более плоская структура как политика

14. 14. Meta: ультра-широкий span of control

15. 15. Microsoft: платформа, меньше уровней, agent boss

16. 16. Intel: −50% слоёв Nvidia: 50 reports

17. 17. Google: AI внутри инженерного продукта

18. 18. Что у этих компаний общего

    Убирают низкоценные управленческие слои.

    Усиливают senior IC и staff+.

    Flattening + платформы + agent workflows.

    Менеджер: контекст, приоритеты, talent density.

19. 19. 05. Org chart → work chart

    Дифференцированная модель вместо «1:50 для всех»

20. 20. Три зоны организации

21. 21. Новая структура не работает сама

22. 22. 06. Для большой компании

    Пять принципов перехода к AI-native организации

23. 23. Пять принципов перехода

24. 24. AI-native организация тоньше и управляемее

    Меньше инерции и бюрократии.

    Больше роли IC в результатах.

    Лёгкие процессы вокруг платформ.

    Агенты быстро входят в workflow.

25. 25. Ссылки и материалы

    Ключевые источники

    Reuters AI CAPEX; Amazon IC ratio.

    Meta Applied AI; Microsoft CoreAI.

    Intel org changes; Google AI in SE.

    Nvidia direct reports; DORA 2025.

26. 26. Спасибо!

    AI-native Organization

    Если хотите изучить материалы по теме, переходите в канал "Книжный куб" — там собраны все ссылки

    Александр Поломодов, Technical Director & Fellow, Т-Технологии

    @Book_Cube