Обзор книги: «Инженеры на передовой: внутри фреймворка Palantir, который решил проблему корпоративного ИИ» Ристе Граматикова

С момента выхода в 2011 году книги «Бережливый стартап» Эрика Риса в сообществе SaaS утвердилось мнение: вместо того чтобы ждать идеального продукта со всеми функциями, следует выпустить минимально жизнеспособный продукт (MVP). Суть этого подхода — быстро выпустить продукт, собрать отзывы реальных пользователей и постоянно улучшать его небольшими итеративными обновлениями, а не полагаться на предположения.

Ещё один основополагающий принцип SaaS — «Проверяйте до масштабирования». Считается, что не стоит вкладывать значительные средства в создание полноценного программного продукта, пока не доказано, что он действительно нужен клиентам. Выпустите MVP, проверьте спрос на реальных пользователях и расширяйте функциональность, исходя из подтверждённых потребностей.

Ещё один принцип, тесно связанный с Полом Грэмом и ранней философией Y Combinator, — создать продукт, который полюбит небольшое число людей, а не тот, который просто понравится многим. Теоретически это позволяет продукту масштабироваться по мере того, как всё больше пользователей понимают, что не могут обходиться без предлагаемого программного обеспечения.

Но Palantir оспаривает традиционный подход к применению этих правил. Книга «Инженеры на передовой: внутри фреймворка Palantir, который решил проблему корпоративного ИИ» Ристе Граматикова рассказывает, как это устроено. Речь не столько об отказе от обратной связи с клиентами, сколько о том, чтобы пойти гораздо дальше: встроить инженеров в компании, проблемы которых они стремятся решить.

Как в Palantir сформировали подход к работе инженеров непосредственно у заказчика

В основе подхода Palantir к бизнесу лежит мышление от первых принципов. Оно проявляется во всём — от внутреннего устройства компании до модели, в которой инженеры работают непосредственно у заказчика (FDE): программисты взаимодействуют с клиентами напрямую, чтобы из первых рук узнавать об их проблемах, разрабатывать индивидуальные решения и постоянно дорабатывать программное обеспечение с учётом его использования в реальных условиях.

Вместо того чтобы отделять разработчиков от конечных пользователей, Palantir создаёт прямую обратную связь между инженерной командой и клиентами. Это позволяет компании решать насущные проблемы и одновременно учитывать полученный опыт в основной платформе, повышая ценность программного обеспечения и обеспечивая возможность его масштабирования для всей клиентской базы.

Согласно традиционным принципам SaaS, такой подход не должен масштабироваться должным образом, ведь у каждой компании свои требования. Хотя это и правда не универсальное решение, оно также позволило Palantir создать серьёзное конкурентное преимущество. Самое сложное — связать программное обеспечение с реалиями цепочек поставок, логистики, производства и управления запасами, а также с зачастую весьма специфическими требованиями государственных организаций и компаний из списка Fortune 500.

То, что поначалу кажется проблемой масштабирования, может стать конкурентным преимуществом, если опыт одного внедрения помогает улучшить следующее. Всё зависит от того, продолжает ли компания каждый раз создавать индивидуальное программное обеспечение с нуля или использует решения для конкретных клиентов, чтобы укреплять общую платформу.

Как Palantir избегает подражательного поведения

Эту книгу отличает от обычной деловой литературы составная модель, основанная на реальных внедрениях Palantir и раскрывающая уровень операционных подробностей, который редко встречается в одном источнике. Книга представляет собой независимый анализ, основанный на общедоступных материалах, а смоделированная компания даёт этим идеям конкретный контекст.

Меня увлёк разбор кейса MidWest Manufacturing. Я также был впечатлён объяснениями, стоящими за принятыми решениями, и тем, какую пользу они принесли как Palantir, так и её клиентам. Наблюдая за одной и той же компанией на разных этапах, легче понять, как отдельные решения складываются в более масштабную операционную модель.

На Питера Тиля большое влияние оказал философ Рене Жирар, чья теория рассматривает человеческие желания как по своей сути подражательные. Компании тоже попадают в эту ловушку. Как правило, они придерживаются одинаковых стратегий, выходят на одни и те же рынки и конкурируют с похожими продуктами.

Рассказ о Palantir в этой книге позволяет задуматься о том, как избежать подражательного поведения. Мне особенно запомнились три особенности этого подхода:

1. Выдающаяся подготовка талантливых специалистов: Palantir создала особую рабочую среду и, что ещё важнее, необычными способами привлекала и развивала талантливых специалистов. В книге рассматриваются эти методы, в том числе приводится смоделированное собеседование в приложении, которое даёт читателю представление о мышлении, ценимом в компании.
2. Эффективность бизнес-модели: В книге подход Palantir связывается с ростом выручки компании и её операционной рентабельностью. Меня заинтересовало, как работа, которая кажется трудоёмкой, может поддерживать масштабируемый бизнес в сфере программного обеспечения, если полученные возможности можно использовать повторно.
3. Признание в отрасли: Такие компании, как Databricks и Salesforce, теперь используют инженерные команды, работающие непосредственно у заказчика. Для меня это подтверждение эффективности модели, хотя скопировать название должности — не то же самое, что воспроизвести систему, благодаря которой она работает.

Накопительный цикл обучения Palantir

Я часто делал заметки по ходу чтения книги. Во многих отрывках предлагался взгляд, идущий вразрез с общепринятым, но при рассмотрении на примере Palantir он оказывался совершенно логичным.

Например, в заключении книги выбор, стоящий перед компаниями, описан предельно ясно: окажутся ли они среди 5%, которым удастся преобразовать свой бизнес, или среди 95%, которые отстанут. Я воспринял это как призыв к руководителям компаний превратить инвестиции в ИИ в инструмент, который изменит работу их организаций.

Именно с такой реальностью и сталкивается бизнес. Если все делают одно и то же, отличий нет, как нет и конкурентного преимущества, которое трудно скопировать. Компания становится еще одним участником рынка, предлагающим примерно то же самое. Эта книга — редкое практическое руководство о том, как Palantir удалось избежать этой ловушки: в ней особое внимание уделено инженерам, работающим непосредственно с заказчиками, и отказу от подражания.

Все это подпитывает маховик накопительного обучения Palantir. Принцип заключается в том, что каждое внедрение у заказчика должно делать базовую программную платформу умнее, функциональнее и ценнее для будущих клиентов.

Инженеры Palantir, работающие непосредственно с заказчиками, выявляют реальные проблемы, разрабатывают решения и передают полученные знания обратно в основное программное обеспечение компании. Вместо того чтобы снова и снова создавать индивидуальные решения с нуля, компания превращает регулярно возникающие задачи в многократно используемые возможности, полезные при последующих внедрениях.

Так возникает самоподдерживающийся цикл обратной связи с нарастающим эффектом: чем больше клиентов, тем больше полученных знаний; чем больше знаний, тем лучше программное обеспечение; а чем лучше программное обеспечение, тем быстрее и эффективнее проходят внедрения. Со временем накопленные знания становятся конкурентным преимуществом, которое соперникам все труднее воспроизвести.

Итоги

Я прочитал сотни книг об ИИ и бизнес-моделях, и часто они сходятся в одних и тех же стратегиях и повторяют одни и те же идеи. Эта книга, однако, предлагает нечто новое. Она дает редкую возможность заглянуть в работу одной из самых необычных компаний Кремниевой долины, которая идет наперекор общепринятым взглядам.

Я рекомендую книгу «Передовое развертывание» всем, кто запускает бизнес в сферах SaaS, цепочек поставок, логистики, производства или корпоративного ИИ. Для меня ее ценность в том, что она показывает: кропотливая работа над решением конкретной проблемы клиента может стать основой бизнеса, который крепнет с каждым новым внедрением.