В феврале 2024 года Klarna публично заявила: её AI-ассистент, построенный на партнёрстве с OpenAI, выполняет работу, эквивалентную 700 сотрудникам поддержки, и компания экономит около 40 миллионов долларов в год. Цифра стала референсной не потому, что впечатляющая, а потому, что показывала структуру решения.
В мае 2025 года Klarna публично откатилась и начала нанимать людей обратно. CEO Себастьян Семятковский сказал прямо: «По правде говоря, в погоне за издержками мы зашли слишком далеко. Качество от этого пострадало». Параллельно в апреле 2025 года Луис фон Ан, CEO Duolingo, разослал внутреннее письмо, ставшее публичным: компания становится AI-first, прекращает контракты с большинством фрилансеров и переписывает процессы под агентов. В письме фон Ан формулирует это так: «Точно так же, как ставка на мобильное в 2012 году сделала всё, чем мы являемся сегодня, ИИ — следующая такая ставка». Salesforce за тот же год сократила около 4000 сотрудников в поддержке и одновременно запустила Agentforce — платформу для развёртывания агентов внутри корпоративных процессов клиентов.
На поверхности это три разные истории: одна — про откат, две — про разгон. По сути это одна и та же история под разными названиями: переписывание организационной структуры. И именно случай Klarna объясняет, в чём отличие настоящего перехода от лозунга.
Что такое позиция и почему она была нужна
Современная оргсхема родилась не из природы работы, а из природы людей. До появления вычислений вся когнитивная работа требовала человека. Бухгалтерия требовала бухгалтера, анализ — аналитика, поддержка клиентов — оператора, юридическая проверка — юриста. Поэтому организация состояла из единиц, которые в HR-софте называются «позиция» (по-английски seat): должность, к которой привязаны зарплата, KPI, отчётность, метрики и трудовой договор. Позиция существовала как контейнер для конкретного человека с конкретным контрактом.
Эта модель была настолько естественной, что её перестали замечать. Когда компания хотела увеличить пропускную способность поддержки, она нанимала ещё людей — то есть открывала ещё позиции. Когда нужно было ускорить разработку — открывали позиции для инженеров. Бюджет строился вокруг штата, оргсхема — вокруг должностей, карьерные треки — вокруг повышения внутри иерархии. HR-системы, ATS, payroll, performance review, грейдовые сетки — вся корпоративная инфраструктура построена на предположении, что единица производительности — это человек, занимающий место.
Эта предпосылка ломается, когда работу начинают выполнять системы. Не инструменты, которые помогают человеку — этим компании пользовались десятилетиями, — а системы, которые выполняют работу целиком, до результата, без человеческой петли внутри процесса. Joanne Chen из Foundation Capital в эссе Service-as-Software формулирует это коротко: услуги, которые раньше предоставлялись людьми, становятся программным продуктом. Не интерфейсом для человека, а заменой человека. И тогда позиция перестаёт быть единицей измерения. Единицей становится роль — конструкция из ответственности, интерфейсов и метрик, существующая независимо от того, кто её исполняет.
Как выглядит ролевая модель на практике?
Klarna — самый чистый пример того, как роль отделяется от исполнителя. До 2023 года поддержка была организована классически: сотни позиций, разбитых на команды, с менеджерами, тренерами, шифт-планировщиками, отделом контроля качества. После перехода вся эта структура схлопнулась в одну роль — «обработка обращения первой линии». Роль определяется через три вещи. Первое: входной интерфейс — чат, e-mail, push-уведомление. Второе: ответственность — закрыть обращение, переключить на человека, обновить статус. Третье: метрики — время разрешения, точность, удовлетворённость. Внутри этой роли в каждый момент времени работают и люди, и агенты. Соотношение между ними — параметр, а не структурное свойство компании. В 2024 году роль на 90% исполнял агент, на 10% — человек. В 2025 году Klarna публично призналась, что перегнула, и сдвинула соотношение обратно в сторону людей — но сама роль не изменилась. Оргсхема не перерисовывается. Меняется только конфигурация исполнителей. Это и есть главный признак ролевой модели: смесь агент/человек настраивается, а не определяет компанию.
Salesforce делает то же самое, но на уровне продукта, а не только внутренней операции. Agentforce — это не AI-инструмент для собственных сотрудников Salesforce. Это платформа, на которой клиенты Salesforce разворачивают свои собственные роли: «специалист по обработке претензий», «координатор онбординга», «менеджер по возврату товара». Каждая такая роль — это набор инструкций, доступов к данным, разрешённых действий и метрик. Кто её исполняет — отдельный вопрос. По умолчанию роль исполняет агент. При эскалации подключается человек. При особо сложных случаях — эксперт. Salesforce продаёт компаниям возможность переписать собственную оргсхему, не нанимая.
Duolingo демонстрирует третий вариант — внутренняя продуктовая команда. Курсы языков создавались десятилетиями коллективами подрядчиков: лингвисты, методисты, носители языка, иллюстраторы, аудиоинженеры. После перехода на AI-first эти подрядчики перестали быть нужны как позиции. Роль «создать новый юнит курса французского» осталась — но теперь она исполняется конвейером из нескольких агентов под контролем небольшой внутренней команды. Подрядчик как позиция исчез. Роль как функция — нет.
Microsoft в Work Trend Index 2025 ввёл для этого термин Frontier Firm — компания, в которой человек и агент работают как взаимозаменяемые исполнители одной роли, а руководитель оперирует не штатом, а пропускной способностью функций. Это и есть ролевая модель в её корпоративной формулировке. В том же отчёте Microsoft фиксирует характерный сдвиг: руководители внутри Frontier Firms всё чаще говорят не «мне нужен ещё один аналитик», а «мне нужно увеличить аналитическую функцию на 40%». Это не оборот речи, а отражение того, что внутри компании появилась возможность купить пропускную способность отдельно от человека. Этой возможности не было ещё пять лет назад.
Важно отличать ролевую архитектуру от автоматизации. Автоматизация работала с конкретными процессами внутри позиции: вместо того чтобы оператор копировал данные из одной системы в другую, скрипт делал это сам, но оператор оставался необходим для остального. Ролевая архитектура работает на уровень выше: роль целиком исполняется не-человеком, и человек подключается только там, где роль явно эскалирует. Это структурное различие. Автоматизация делает позицию дешевле, ролевая архитектура делает её необязательной.
Позиция против роли: краткое сравнение
| Параметр | Seat-based (позиционная) модель | Role-based (ролевая) модель |
|---|---|---|
| Единица планирования | Штатная единица (FTE) | Пропускная способность роли |
| Описание работы | Должностная инструкция | Контракт: вход → выход → SLA → эскалация |
| Исполнитель | Один человек, постоянно | Человек или агент, переменное соотношение |
| Что покупает руководитель | +1 человек | +40% функции |
| Реакция на отключение агентов | Не зависит | Деградация пропускной способности, не остановка |
| Базовая статья затрат | Payroll, предсказуемый | Payroll + переменное потребление моделей |
| Профиль доходов | Подписка на seat | Оплата за единицу работы |
| Скорость онбординга | Недели–месяцы | Часы–дни |
Три признака AI-native перехода
Различить компанию, которая действительно переходит к ролевой модели, и компанию, которая просто добавила ChatGPT в существующие позиции, можно по трём тестам. Их полезно держать в голове и основателю, и руководителю, и инженеру.
Первый тест — единица планирования бюджета. В позиционной компании, когда руководитель хочет увеличить производительность функции, он запрашивает дополнительную штатную единицу: ещё одну позицию, ещё одного человека. В ролевой компании он запрашивает пропускную способность роли: «обработать на 30% больше обращений в квартал». Как этот рост будет достигнут — нанять человека, добавить агентскую конфигурацию, оптимизировать инструкции, разрешить агенту больше действий — это операционное решение, принимаемое внутри роли, а не структурное решение HR. Если в бюджетной таблице компании единица — это FTE, она остаётся позиционной, как бы много AI ни было внутри.
Второй тест — определение работы. В позиционной компании работа описана через должностные обязанности: «менеджер по работе с клиентами делает A, B, C». В ролевой компании работа описана через интерфейс и контракт: «роль принимает X на вход, выдаёт Y на выход, не превышает Z по времени, эскалирует при условии W». Это формулировка, которую может исполнить и человек, и агент, и гибрид. Если в компании нельзя написать должностную инструкцию в форме контракта роли — потому что слишком много неявного, слишком много «зависит от ситуации», слишком много политики — компания ещё не перешла. Это не значит, что переход невозможен. Это значит, что работа ещё не разобрана на формализуемые роли. Бо́льшая часть работы перехода уходит именно сюда — на онтологическую инженерию, на превращение «как мы делаем» в «что мы делаем».
Третий тест — реакция организации на отключение агентов. Если завтра отключить всех агентов в Klarna, поддержка не остановится — она деградирует по пропускной способности, но не структурно. Именно поэтому Klarna смогла откатить долю агентов вниз в 2025 году, не перестраивая компанию: роль осталась той же, изменилось только соотношение. В условной позиционной компании, которая «использует AI», отключение агентов означает, что отдельные сотрудники не смогут выполнять свою работу: их позиция включает использование агента как обязательный шаг. Это и есть симптом того, что компания не перешла к ролевой модели, а сделала позицию зависимой от агентов. Парадоксально, но первая модель прочнее, потому что в ней роль и исполнитель разделены. Вторая модель хрупче, потому что в ней позиция теперь зависит от внешней системы, контракт с которой может измениться.
Что меняется в найме, бюджете, управлении
Для основателя главное следствие — пересмотр того, что значит «команда». Сэм Альтман ещё в феврале 2024 года говорил в интервью Fortune: «я регулярно гадаю, когда появится первый основатель, доведший компанию до миллиардной оценки без единого нанятого сотрудника». Это не риторическая фигура. Это утверждение о том, что в ролевой архитектуре основатель может удерживать большое количество ролей в виде агентских конфигураций, а не позиций. На практике большинство компаний нанимают людей — но логика изменилась: люди нанимаются туда, где плотная экспертиза, неявное знание, переговорная сила, ответственность за принятие решений и креативная нестандартность. Всё остальное проходит через роли, исполняемые агентами под минимальным контролем — то, как именно команда удерживает контекст без штатного роста, мы подробно разбирали в заметке про память вместо документа в AI-native команде. Гарри Тэн, CEO Y Combinator, в октябрьском интервью Mixergy формулирует это прямо: «ИИ всё изменил. Раньше стартапы YC росли по выручке на 2–4% в неделю. Сейчас — на 10–20% в неделю. И они делают это командами из 3–5 человек». Похожую динамику YC фиксирует в эссе «The New Way To Build A Startup»: маленькие команды обыгрывают компании в 20 раз крупнее за счёт встроенных автоматизаций внутри каждого процесса. Это не про эффективность. Это про то, что новые компании изначально проектируют не штат, а граф ролей.
Для руководителя следствие — пересмотр оценки результативности. Невозможно провести квартальный обзор с агентом в формате «один на один». Метрика роли становится важнее метрики человека внутри роли. Это означает, что прослойка менеджеров среднего звена, которая существовала для координации между позициями, перестаёт быть нужной в прежнем виде. Появляется новая функция — оператор роли: человек, который проектирует роль, настраивает её инструкции и доступы, следит за её метриками, разбирает пограничные случаи. Это не менеджер людей. Это инженер по работе. В Klarna такие люди называются специалистами по агентским операциям. В Agentforce — agent builders. В Duolingo — learning system engineers. Название разное, функция одна: владеть ролью, а не людьми.
Для инженера следствие — фокус на интерфейсы и обвязку. Сама модель — Claude, GPT, кастомные дообученные — становится взаимозаменяемой инфраструктурой. Защита компании не в выборе модели и не в её весах. Защита в обвязке: контракты ролей, доступы к данным, инструменты, разрешённые действия, политики эскалации, обратная связь от качества к настройкам. Anthropic в представлении Claude Opus 4.7 — модели, специально натренированной на длительные агентские задачи, — формализует это: модель сама по себе важна, но то, как именно роль ограничена и наделена возможностями, определяет, можно ли её доверить бизнесу. Инженер в AI-native компании больше пишет конфигурации ролей и обвязку вокруг агента, чем код самой модели.
Для финансового директора следствие — переписывание модели затрат. В позиционной компании главная статья — фонд оплаты труда: прогнозируемый, медленно меняющийся. В ролевой компании появляется второй центр затрат: потребление моделей у провайдеров. Эта статья короткая, переменная, прыгает с трафиком. Ценообразование клиентам тоже меняется: появляется опция продавать не подписку на позицию, а оплату за результат — обработанный кейс, оформленный документ, пройденный квалификационный звонок. Модель Service-as-Software экономически выживает потому, что издержки и доходы оба становятся переменными и оба привязываются к единице работы, а не к единице времени.
Для HR следствие — пересмотр онбординга и грейдовых сеток. Когда роль описана в форме контракта, онбординг нового человека становится похож на онбординг агента: выдать доступы, показать интерфейс, объяснить метрики, дать набор разобранных примеров. Время входа в роль сокращается в разы. Грейдинг также пересобирается: различие между junior и senior внутри роли определяется не стажем, а способностью работать с большими пограничными случаями, перепроектировать роль, вводить новые подроли. Senior в этой логике — это человек, который не просто исполняет роль, а умеет её проектировать и отлаживать.
Главное
- Позиционная оргсхема — это контейнер для людей, появившийся, когда вся работа требовала человека. Ролевая архитектура — контейнер для функции, который может занять человек или агент. Это первая серьёзная смена единицы измерения организации со времён появления HR как дисциплины.
- Откат Klarna в 2025 году — не провал ролевой модели, а её доказательство. Компания смогла сдвинуть соотношение агент/человек в роли, не перестраивая оргсхему. Это и есть симптом настоящего перехода: исполнители — параметр, роль — структура.
- Переход к ролевой модели проверяется не по количеству AI-инструментов внутри компании, а по трём признакам: единица бюджетирования (пропускная способность роли, а не FTE), форма описания работы (контракт интерфейсов, а не должностные обязанности), реакция на отключение агентов (деградация, а не остановка).
- Самая дефицитная функция в AI-native компании — не разработчик моделей и не оператор агентов, а человек, способный разложить существующую неформальную работу на формальные роли. Это онтологический инженер, и эта функция уже сейчас определяет скорость перехода больше, чем выбор провайдера моделей.
FAQ
Чем роль отличается от должности? Должность — это слот в штатном расписании, привязанный к человеку и трудовому договору. Роль — это контракт интерфейсов: что приходит на вход, что уходит на выход, какие метрики, когда эскалация. Один человек может исполнять несколько ролей; одну роль могут исполнять и человек, и агент одновременно. Должность отвечает на вопрос «кто», роль — на вопрос «что делается».
Если Klarna откатилась к людям, разве это не провал AI-подхода? Откат Klarna — это не отказ от ролевой модели, а корректировка одного параметра внутри неё. Роль «поддержка первой линии» осталась той же; изменилось только соотношение «90% агент / 10% человек» в сторону большего участия людей. Позиционная компания такого манёвра без увольнений и пересборки команды сделать бы не смогла. Способность сдвинуть параметр без перестройки — это и есть преимущество ролевой архитектуры.
Значит ли это, что AI-native компании увольняют людей? Salesforce и Klarna сокращали, Duolingo прекратила контракты с фрилансерами. Но многие AI-native стартапы просто не нанимают там, где раньше пришлось бы. Команды из 3–5 человек доходят до миллионных выручек потому, что с нуля проектируют граф ролей, а не штат.
Как понять, перешла ли наша компания к ролевой модели? Три быстрых вопроса. Первое: что вы запрашиваете у финансового директора, когда нужна бо́льшая пропускная способность функции — ещё одну штатную единицу или прирост к роли? Второе: можете ли вы написать должностную инструкцию ключевой роли в форме «вход → выход → SLA → эскалация»? Третье: что произойдёт, если завтра отключить всех ваших агентов — деградация или остановка? Если ответы «штатная единица», «нет», «остановка» — вы пока в позиционной модели.
Кто становится самым ценным сотрудником в ролевой компании? Онтологический инженер — человек, способный разобрать неформальную работу на формальные роли. Пересечение бизнес-аналитики, продуктового мышления и инженерной строгости. Скорость перехода к ролевой модели определяет не выбор провайдера, а наличие такого человека в команде.
Что делать руководителю прямо сейчас? Выбрать одну функцию, где работа повторяется и формализуема — поддержка, квалификация лидов, обработка заявок, рутинная аналитика. Описать её в форме контракта роли: вход, выход, метрики, правила эскалации. Один квартал держать роль на гибридном исполнении агент+человек. Переписывать всю компанию сразу — самый частый способ сорваться обратно в позиционное мышление.