Бизнес-модели *

Начал печатать комментарий, и в какой-то момент вдруг понял, что опять получилось намного больше, чем можно втиснуть в один комментарий, и опять про Германию, и снова про разрыв шаблонов… поэтому родилась эта статья...

Ответ, на статью: «Открытие компании в Германии: потрачено €ххх и ххх дня, а я всё ещё не могу...»

… поэтому родилась эта статья. Почему? Потому что это опять про то, где я долго живу, и где, как и у автора изначальной статьи было много «жизненных открытий», которые перевернули (изменили так уж точно, и местами как-то радикально) представление о стране и культуре, и тому как тут организован бизнес.

Почему фраза Total Quality Management ни у кого не вызывает вопросов, а Data Quality до сих пор считается задачей IT? Чем цепочки поставок отличаются от цепочек создания ценности на основе данных? И почему основные активы стоят на балансе компании, а активы данных — нет?

В этой статье я покажу, что операционный менеджмент не просто эволюционирует, а неизбежно превращается в управление данными.

Каждый владелец бизнеса делает десятки одинаковых действий в день. Отвечает на одни и те же вопросы клиентов. Переносит заявки в таблицу. Собирает отчёт из пяти источников. Пишет посты, которые откладываются, потому что «нет времени».

По оценкам отраслевых исследований, около 84% компаний тратят минимум четверть рабочего времени на повторяющиеся задачи. Для малого бизнеса это особенно дорого: штат маленький, размазать рутину не на кого, и нанимать ещё одного человека ради механической работы невыгодно.

В 2026 году у этой проблемы появилось решение, до которого дотягивается обычный предприниматель без программиста. Автоматизация рутины нейросетями перестала быть историей про «дорогое внедрение за миллионы». Нейросети научились работать сами: по расписанию, по событию, без вашей команды каждый раз.

Ниже разберём, что именно поменялось, какие задачи уже можно отдать ИИ, сколько это стоит в рублях, за сколько окупается и где новичок чаще всего теряет деньги.

Я приступил к основанию своей второй компании в Германии в конце января. Сейчас конец июня.

За это время государство, два суда, нотариус, юридическая фирма, налоговая фирма и производители ПО нашли способ взять с меня деньги. Каждому из них это удалось вовремя.

Для создания компании я потратил более 9600 евро: чуть больше 7600 на сборы и счета плюс 2000 евро уставного капитала заморожено на счету, трогать который я не имею права. И спустя пять месяцев я могу сказать о компании только одно:

У меня так и не появилось возможности отправить собственный счёт на оплату клиенту.

Работа ведётся. Клиенты реальны. Единственное, для чего нужно государство — позволять мне без проблем брать с них оплату — это единственное, что мне по-прежнему недоступно.

В прошлой статье я писал о том, что в концепции 1С:ERP 2026 не хватает предметно-ориентированного слоя. После обсуждения стало понятно, что этот вопрос шире одной ERP-системы: если предприятие уже использует LLM, ему нужен не только набор промптов, а общий семантический контур. В первой статье эта тема была обозначена, но, видимо, недостаточно явно. Исправляю. На мой взгляд, именно этот слой в ближайшее время станет одним из самых практичных и недооценённых артефактов ERP-проектов, СМК-проектов, проектов управленческого учёта и корпоративного внедрения LLM.

Проблема не в том, что предприятиям не хватает ещё одного красивого словаря. Проблема в том, что сотрудники уже используют LLM, и остановить эту реку невозможно. Кто-то работает в ChatGPT, кто-то в DeepSeek, кто-то в Gemini, кто-то в корпоративных чатах, кто-то в локальных моделях. Руководитель просит модель подготовить управленческую справку. Финансист просит объяснить отклонение бюджета. Начальник производства формулирует служебную записку. СМК-специалист готовит проект процедуры. Аналитик описывает бизнес-процесс. Консультант пишет черновик ТЗ. Формально всё выглядит полезно: люди быстрее пишут, быстрее структурируют мысли и быстрее получают черновики документов. Но есть одно слабое место: каждый такой чат начинает строить свою собственную версию смысла предприятия.

В обычной переписке это можно терпеть. В ERP-проекте, в СМК, в управленческом учёте и в производственном контуре это уже опасно. Один сотрудник пишет в модель слово «партия» и имеет в виду партию материалов на складе. Другой под партией понимает производственную партию. Третий — партию для контроля качества. Четвёртый — серию изделия. Пятый — объект прослеживаемости. Шестой — аналитический разрез себестоимости. Модель отвечает уверенно, но отвечает внутри того смысла, который она сама восстановила из контекста. Если этот контекст не зафиксирован предприятием, модель начинает угадывать.

Многие производители программно-аппаратных комплексов (ПАК) не знают, что могут претендовать на налоговые льготы: НДС 0%, страховые взносы 15% вместо 30%, налог на прибыль 5% вместо 25%. Но для этого ПО должно соответствовать требованиям Минцифры. Рассказываю, каким...

В 2025 году мы работали над концепцией прикладного решения «1С Управление предприятием» для учебного курса УЦ №1 фирмы «1С». В основу легла процессная модель дискретного предприятия, которую мы много лет проверяли на реальных проектах. Видеоматериала получилось около 50 часов, а рабочих наработок — ещё больше.

Но в какой-то момент стало понятно: всё в учебную концепцию не войдёт. Хотелось показать и бизнес-предметы, и граф знаний, и объектно-ориентированный управленческий учёт, и связь ERP с будущим интеллектуальным предприятием. Но для входного курса это был бы перегруз.

В статье я рассказываю, что именно осталось за рамками концепции, почему процессный подход оказался правильной границей для учебного входа и зачем теперь отдельно говорить о предметно-ориентированном мышлении в 1С.

Статья написана на основе интервью с Евгением Кузьминым, владельцем сети кондитерских «Варина мама» в Воронеже.

В 2012 году я начал заниматься предпринимательством. Искал себя, пробовал разные направления, не всё получалось, не всё было просто. И в какой-то момент стало понятно, что семье нужны дополнительные заработки. Жена Ирина, кондитер по образованию, до этого пекла торты в качестве хобби. Мы решили, что она будет делать их на заказ, чтобы помочь семейному бюджету.

Сделали группу во ВКонтакте, завели аккаунты в других соцсетях, сами собрали небольшой сайт, научились настраивать рекламу. Ирина пекла дома, я развозил. Заказов становилось всё больше, дома это продолжаться уже не могло. В соседнем подъезде сняли нежилое помещение на первом этаже, можно сказать, однушку, поставили простенькое бытовое оборудование и стали готовить там.

Потом снова стало тесно, захотелось торговый зал с витриной и продавцом. Сняли ещё одно небольшое помещение, своими силами сделали ремонт. А дальше переехали в производственное помещение на 250 квадратных метров, для этого пришлось найти деньги, часть заёмных, часть выручили с продажи имущества. Открыли первую кондитерскую в центре города, но управлять ей удалённо оказалось неудобно, и дальше мы стали развиваться через партнёров. В 2020 году, в пандемию, искали новые направления и попали в торговые сети.

Сегодня у нас пять кондитерских в Воронеже, производство полного цикла, поставки в Перекрёсток и Магнит, около 40 человек в команде. В прошлом году производство перешагнуло 60 миллионов рублей оборота, со всей сетью партнёрских кондитерских — около 100 миллионов. По сути, у нас три источника выручки: заказные торты, продажи в кондитерских и поставки в сети. Каждое направление даёт примерно треть оборота, и дорожим мы всеми тремя.

Сегодня история Diaverse — мобильного приложения, которое помогает сформировать привычку ежедневно проходить 10 000 шагов через игровые механики и элементы геймификации.

На первый взгляд идея выглядит пугающе банальной. В мире уже существуют Apple Health, Google Fit, Fitbit, сотни, если не тысячи шагомеров и фитнес-приложений. Кажется, что придумать что-то новое в этой нише уже невозможно.

Тем не менее за первый год работы проект получил около 300 000 регистраций, привлек пользователей из 104 стран и сделал примерно $930 000 оборота.

Я поговорил с основателем проекта Игорем и узнал, как появился Diaverse, что это такое, откуда пошли первые деньги и почему пользователи готовы платить сотни долларов за виртуальных питомцев.

10 новых российских продуктов для управления тест-кейсами и прогонами, оценки сотрудников и команда, записи экрана, ответов на отзывы и обращения, транскрибации аудио и видео в текст с помощью ИИ и много другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

Сейчас у моего бренда WILDWINS оборот около 300 миллионов рублей в год, стабильные заказы для экипировки сборной России по гимнастике и собственный интернет-магазин. Но начиналось все гораздо скромнее: с 30 тысяч рублей и гипотезы, что на такую одежду есть спрос. Расскажу, как мы к этому пришли, и начну с истории про лосины и футболки, которые раскупили за пару минут.

Статья написана на основе интервью с В. Савиным, основателем мебельной мастерской в Парагвае.

Когда мы с женой уезжали из России, мы ехали на пенсию. В кавычках, конечно, но мы правда так думали. Нам было по 43, деньги вроде есть, доберёмся до тёплой страны, я буду неспешно делать мебель на заказ, и заживём. Никаким столяром я при этом не был, ни разу в жизни этим не занимался. Но руки у меня растут из правильного места, а по образованию я инженер-технолог. Подумаешь, мебель.

Прошло семь с лишним лет, и теперь у меня в Парагвае целое производство. Делаю развивающую мебель Монтессори, детские кровати, столы, комоды. И отдельно деревянный спортинвентарь, проще говоря шведские стенки, кубы для кроссфита, уличные городки, по которым дети лазят. Сорок девять наименований серий.

И знаете, при всём при этом всерьёз меня мучает, по сути, только одно. И совсем не то, о чём вы сейчас подумали.

Когда бизнес обсуждает внедрение ИИ-бота, разговор часто быстро уходит в технологии.

Какая модель? Голос или текст? RAG или сценарий?
Как отреагирует потребитель? Сколько будет стоить разработка?
Насколько похожим на человека будет бот, или все догадаются сразу?

Все это важные вопросы. Но, на мой взгляд, начинать нужно не с них.

Для любого управленца главная цель внедрения ИИ-бота — это повышение эффективности. А эффективность в бизнесе в конечном счете должна выражаться в деньгах: снижении затрат, сокращении нагрузки, ускорении обработки обращений, росте качества сервиса или сохранении выручки.

Звучит очевидно, но при внедрении большинство теряют главный вопрос:

Где именно в техподдержке прячется экономический эффект от ИИ-бота?

Предлагаю провести разбор на примере типовой ситуации: большой контакт-центр или первая линия технической поддержки у интернет-провайдера.

У большинства контакт-центров уже есть базовая отчетность.

На что обычно смотрят руководители?

— количество обращений;
— время ответа оператора;
— среднее время обработки обращения;
— время ожидания на линии;
— количество потерянных звонков;
— SLA;
— загрузку операторов;
— количество обращений по каналам.

Эти метрики действительно показывают, справляется ли команда с текущей нагрузкой. Но есть нюанс. Какой вывод делает руководитель, работая с таким дашбордом?

Например, мы видим, что:

— количество обращений растет;
— время ожидания увеличивается;
— SLA проседает;
— часть клиентов не дожидается ответа;
— операторы работают в перегрузе;
— в пиковые часы поддержка не справляется.

Почему H&M сжигает тонны собственной одежды? Почему именно женские трусики удвоили прибыль компании? И почему H&M называют убийцами высокой моды. И как владелец H&M Стефан Перссон стал самым богатым человеком Швеции.

Российский криптовалютный рынок, похоже, выходит на финишную прямую формальной легализации. Но вопрос в том, что именно нам предлагают под видом этой легализации. Потому что, это не похоже на создание удобного рынка и введение понятных правил. То, что сейчас делают это очередная попытка загнать живую отрасль в жесткие рамки государственного контроля.

Долгое время регулирование цифровой валюты в России оставалось противоречивым и во многом отстающим от фактического состояния рынка. При этом значительная часть операций с криптовалютой «внезапно» оказалась в сфере полутеневых отношений, и не потому, что участники рынка изначально стремились работать «в серую», а потому что понятных и рабочих правил долгое время просто не было.

То есть сначала государство годами не могло создать нормальную правовую инфраструктуру, а затем, когда рынок уже сформировался сам, его начали зажимать в тиски регулирования, лимитов, реестров, налогового контроля и возможных блокировок.

В этой статье речь пойдет о покупке, продаже и обмене криптовалюты, P2P, обменниках, налоговых агентах и о том, куда вся эта история, на мой взгляд, движется.

На днях встретился с бывшими коллегами-налоговиками, которые, как и я, недавно ушли со службы. Обсудили то, что сейчас происходит в ФНС, региональных инспекциях, как в целом себя ощущает бизнес.

И по нашему мнению пока на ПМЭФ заявляют, что с налоговой нагрузкой все в порядке и палку никто не перегнул, на самом деле все гораздо менее радужно, а то будущее которое нам готовит, грозит и вовсе «похоронить» малый и средний бизнес.

Утром 12 июня на Nasdaq начали торговаться акции крупнейшей компании, когда-либо выходившей на биржу. Вернёмся к этому чуть позже. Для начала мне нужно рассказать о более странном факте: по состоянию на прошлую неделю фондовый рынок перестал сжиматься¹.

Уже лет двадцать фондовый рынок США живёт по простому и надёжному правилу: сегодня доступных акций меньше, чем вчера. Примерно с 2003 года мы жили в эпоху сокращения публичного акционерного капитала, и тому было сразу три причины.

За два месяца более 700 студентов‑гуманитариев создали 51 цифровой продукт и 19 проектов по Data Science. При этом самой сложной задачей для них оказалось не освоение технологий искусственного интеллекта, а понимание пользователя и формулирование продуктовой гипотезы.

Чем дешевле становится разработка благодаря AI, тем выше становится ценность специалистов, которые умеют видеть человеческие проблемы, работать с мотивацией, поведением и пользовательским опытом. Возможно, именно поэтому следующая волна AI‑продуктов будет рождаться не только в инженерных командах, но и в аудиториях психологических и педагогических факультетов.

«Не очень удобно, зато нет лишних расходов» — такова позиция ИТ-аутсорсинговых компаний, которые продолжают оставаться в своей эксель-эре или пользоваться голой сервисной коробкой, чтобы не тратиться на полноценный сервис деск.

Какова цена такой «экономии»? И способна ли вообще сервисная система повлиять на рентабельность услуг ИТ-компаний? Покажем на реальных примерах, как service desk помогает аргументировать повышение цен, увеличивать маржу, удерживать клиентов и масштабировать бизнес.

Хочу поделиться небольшой историей о том как появилась идея продукта, почему я пошел первым делом к рынку и что именно в ответах потенциальных пользователей заставило меня полностью пересмотреть все исходные гипотезы.