операционный лидер: 10+ лет в IT, FinTech, HRTech и MedTech
Кирилл Санников, Head of Operations · AI native. Операционный лидер: 10+ лет в построении и оптимизации операций в IT, FinTech, HRTech, MedTech; связующее звено между стратегией собственника и ежедневными задачами.
Цифры из резюме: выручка ×2 (LATOKEN), -60% ручного труда в клиентском сервисе и -20% оттока SaaS (РУС КВАНТ), найм в 3 раза быстрее с AI-воронкой (Key Leaders).
Дальше - семь проектов, где рутину делает система, а решения остаются за человеком.
рутину делает система, решения остаются за человеком
клик по карточке - сразу к проекту, H - обратно сюда
Семь проектов 2024-2026, все про одно: рутину делает система, решения остаются за человеком.
Две эпохи. 2024-2025: SaaS для малого бизнеса, no-code система учета клиентов и выручки. 2026: медтех-стартап, AI-агенты встроены в рабочие процессы команды.
Каждый проект - три слайда: проблема, решение, бизнес-результат.
=ВПР(A2;'выгрузка CRM (3)'!A:F;6;0)| A | B | C | D | E | F | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Клиент | Тариф | Мест | Оплачено до | Долг | MRR |
| 2 | Кофейня «Зерно» | Бизнес | 12 | 01.09 | 18 400 | 6 200 |
| 3 | Студия «Пиксель» | Старт | 4 | 15.09 | 0 | 1 600 |
| 4 | Автосервис «Гайка» | Бизнес | 9 | ??? | 7 650 | #ЗНАЧ! |
| 5 | Цветы «Флокс» | Про | 21 | 30.08 | 0 | 12 600 |
| 6 | Пекарня «Колос» | Старт | 3 | 01.10 | 2 400 | 1 200 |
| 7 | Фитнес «Пульс» | Про | 16 | #Н/Д | 0 | 9 600 |
| 8 | Салон «Локон» | Бизнес | 6 | 12.09 | 4 100 | 3 100 |
| 9 | Итого | 32 550 | #ССЫЛКА! |
Взаиморасчеты с клиентами и показатели ведутся в таблицах: места, тарифы, периоды и перерасчеты считаются руками.
CRM, консоль продукта и учет оплат не связаны. Любая цифра требует ручной сверки.
Каждое закрытие месяца и недели собирается заново из выгрузок.
MRR видно одной цифрой: непонятно, откуда рост и где утечка. Решения принимаются на ощущениях.
Поменяли процесс или скрипт продаж, а повлияло ли это на выручку, неизвестно.
Просрочку и уходящих клиентов замечают, когда деньги уже потеряны.
До системы взаиморасчеты и показатели вели в таблицах. Данные жили в трех местах: CRM, консоль продукта и учет оплат. Отчет собирали часами, MRR видели одной цифрой.
Из-за этого не было видно, откуда рост и где утечка, сработало ли изменение процесса, кто в просрочке и кто уходит.
Таблица на слайде - иллюстрация с вымышленными данными.
MRR-движок, 2024-2025. Автор модели данных и формул. SaaS для малого бизнеса: цена за сотрудника, 36 тарифов, 5 периодов оплаты.
Каждое действие с клиентом пишется событием в журнал. Статус, срок, долг и компоненты MRR вычисляются из журнала на любую дату. Масштаб: 1 855 клиентов, 11 032 события, 3 713 оплат, 101 страница. Цель отдела: +1,2 млн MRR.
На слайде демо-данные: клиент и суммы вымышленные. Кнопки в карточке нажимаются.
было MRR одной цифрой
стало New, Expansion, Churn и возвраты по группам менеджеров. План и факт по KPI каждую неделю: видно, сработало ли изменение.
было просрочку искали сверкой
стало Долг по каждому заказу и статус «отключить!» на 7-й день просрочки считаются сами.
было уход замечали постфактум
стало «Температура» по использованию продукта подсвечивает остывающих клиентов. Причины оттока разобраны по тарифам и источникам.
было отчет собирали часами
стало Снимок MRR за месяц или неделю собирается цепочкой кнопок.
Эффекты взяты из устройства системы: компоненты MRR и план/факт по группам, автоматические статусы просрочки, «Температура» клиента, снимки MRR кнопками.
Рост MRR: +21%. Просроченная дебиторка: -40%. Время на отчет: 2 часа → 5 минут.
медицинские изделия грант OR субсидия OR заем| № | Программа | Кто дает | Прием до | Кому из 5 юрлиц? |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Грант на НИОКР медизделий | фонд | 14.10 | ??? |
| 2 | Субсидия на сертификацию | министерство | закрыт | ??? |
| 3 | Льготный заем на оборудование | фонд развития | 01.12 | ??? |
| 4 | Акселератор для медтеха | технопарк | закрыт | кажется, нам |
| 5 | Компенсация затрат на патенты | регион | 20.11 | ??? |
| 6 | Поддержка экспорта продукции | агентство | 15.11 | ??? |
| показано 6 записей | из 52 341 | |||
Федеральные реестры, фонды, технопарки и Telegram-канал. У каждого свой формат и свои сроки.
Столько только в одном реестре. Глазами такой поток не просмотреть.
Программа подходит одному юрлицу группы и не подходит другому. Решают на глаз.
Часть порталов блокирует обычные запросы и даже headless-браузер.
Подходящий прием замечают, когда срок подачи уже прошел.
Требования и сроки спрятаны в положениях и приложениях. Их читают целиком.
Грант-радар, 2026. MedTech-стартап из пяти юрлиц ищет господдержку: гранты, субсидии, льготные займы. Меры разбросаны по 9 порталам и каналам, у каждого свой формат и сроки, часть закрыта антиботом.
Только в одном реестре около 52 тыс. записей. Вручную такой поток не просмотреть, и подходящие окна закрываются незамеченными.
Страница реестра на слайде - иллюстрация с вымышленными данными.
Грант-радар, 2026. Роль - разработчик и интегратор: 268 из 400 коммитов команды. Каждую ночь в 03:00 синк 9 источников, LLM оценивает релевантность от 0 до 1 сразу по пяти юрлицам, подходящее становится задачей в YouTrack, в 08:00 сводка в Telegram.
Масштаб: 58 832 программы в базе, 26 140 LLM-оценок, около 1,26 ₽ за облачную оценку. Длинные описания, которые не влезают в локальную модель, уходят в облачную.
Программы и оценки на слайде вымышленные. Кнопки в окне нажимаются.
было 9 источников вручную
стало Каждую ночь синк девяти источников, в 08:00 сводка в Telegram: что поймали, что отсеяли, что ждет решения.
было «нам подходит?» на глаз
стало LLM-оценка от 0 до 1 сразу по пяти юрлицам группы. Сомнительное уходит в очередь ручной проверки.
было окно замечали поздно
стало Подходящая программа сама становится задачей в YouTrack с выжимкой. Повторяющиеся ждут следующего окна в watchlist.
было положения читали целиком
стало Требования и сроки извлекаются из документов в Excel: диаграмма Ганта и матрица сравнения программ.
Эффекты взяты из устройства системы: ночной синк девяти источников, LLM-оценка по юрлицам, задачи в YouTrack, извлечение требований и сроков в Excel.
Мониторинг: 3 часа в неделю → 30 минут. 25 подходящих программ, все стали задачами. 13 заявок, 3 гранта на 34 млн ₽.
что решили по пилоту с клиникой?| № | Где | Что нашлось | Когда | Ответ? |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Чат команды | «давай обсудим на созвоне» | 12.03 | в созвоне? |
| 2 | Созвон | запись 1 ч 12 мин, без расшифровки | 14.03 | не слушали |
| 3 | Трекер | задача «Пилот» без описания | 15.03 | ??? |
| 4 | Почта | «см. вложение»: v3_final (2).docx | 18.03 | в файле? |
| 5 | Чат продаж | «а кто это вообще?» | 20.03 | кто это? |
| 6 | Созвон | «это же решили, нет?» | 24.03 | ??? |
| найдено 214 сообщений | ответа нет | |||
Договоренности звучат голосом. Записи есть, пересматривать их некому.
Чаты, трекер, почта и документы живут отдельно, ссылок между ними нет.
Люди, компании и лиды упоминаются мимоходом. Контекст только в головах.
«Что решили и какой статус» - быстро не ответит ни человек, ни агент.
AI-агентам нужен контекст компании, а он не собран в одном месте.
Пароли и ключи лежат в чатах. Переносить их в базу знаний нельзя.
Живая вики, 2026. Знания медтех-стартапа терялись в созвонах, чатах, трекере, почте, грантовых и финансовых документах.
Ни человек, ни агент не могли быстро ответить: что решили, кто это, какой статус. Агентам не хватало контекста компании.
Окно поиска на слайде - иллюстрация с вымышленными данными.
Живая вики, 2026, автор стандарта, движка и конвейеров. Два слоя: RAW - неизменяемые первоисточники, WIKI - страницы, которые пишет AI-агент. Из встречи - hub, страницы людей и компаний, двусторонние связи; потоки раз в неделю сворачиваются в дайджест.
У каждого тезиса пометка происхождения, проверка находит сирот и битые связи, статус «действующая» ставит только человек. Масштаб: 757 страниц, 7 342 связи, 1 934 первоисточника, гибридный офлайн-поиск для людей и агентов.
Граф и журнал на слайде вымышленные. Кнопки в окне нажимаются.
было листали чаты и записи
стало Поиск по смыслу находит страницу и ее первоисточник. Работает офлайн, для людей и агентов.
было запись никто не слушал
стало Из встречи - страница с решениями, болями и скрытыми рисками, плюс страницы людей и компаний.
было контекст в головах
стало Агенты ищут по той же базе, что и люди: 757 страниц и 7 342 связи.
было собирали по крупицам
стало Сводка по клиенту или продукту из всех страниц вики: история, решения, риски. Основа для подготовки к встречам и презентациям.
Эффекты взяты из устройства системы: поиск по смыслу, страницы из встреч, общая база для людей и агентов, сводки по клиентам и продуктам для подготовки к встречам и презентациям.
Цифры со слов автора: поиск ответа раньше занимал 40+ минут или ответ забывали совсем; разбор встречи 30 минут → 5; базой пользуются 10 человек и 10 агентов.
Штатные дистанционные, самозанятые и ИП. У каждого свой набор документов.
Договор, приказ, задание и акт на каждый месяц - на одного человека.
ФИО в нужном падеже, суммы прописью и даты набирают руками.
г. Москва01.03.2026
ООО «Пример», именуемое «Заказчик», и Иванов Иван Иванович, именуемый «Исполнитель», заключили договор о нижеследующем.падеж!
1. Исполнитель оказывает услуги по ________________.
2. Вознаграждение - 45 000 (сорок пять тыщ) рублей в месяц.прописью?
3. ИНН Исполнителя: 7701 2345 67??из скана
4. Акты подписываются ежемесячно: март, апрель, май...
Шесть реестров номеров вели руками. Одна ошибка - и в договорах дубль.
ИНН, СНИЛС и счета перепечатывают из фотографий и путают цифры.
По каждому исполнителю - акт на каждый месяц проекта. И так весь срок гранта.
Кадровый пакет, 2026, роль - разработчик и интегратор. Компания ведет грантовый проект и нанимает штатных дистанционных сотрудников, самозанятых и ИП.
На каждого нужен пакет из 5-6 документов: сквозная нумерация по шести реестрам, ФИО в падежах, суммы прописью, помесячные акты. Раньше все заполняли вручную в Word.
Документ на слайде - иллюстрация с вымышленными данными.
Кандидат заполняет анкету: веб-форма, API или Яндекс Формы. Реквизиты проверяются на входе, работы и суммы подтягиваются из Google Sheets, номера выдаются по шести реестрам.
Шаблоны - Markdown + Jinja2, документы собирает pandoc. Повторная генерация возвращает те же номера, номер акта выводится из номера договора. Не хватает данных - вместо ошибки форма дозаполнения. Мой вклад: деплой, CI, доступ, хранилище, генератор допсоглашений.
Анкета и документы на слайде вымышленные. Тип исполнителя и кнопка нажимаются.
было копировали из анкеты
стало Анкета с проверкой ИНН, СНИЛС и счетов сразу дает пакет под тип исполнителя.
было реестры вели руками
стало Шесть реестров в Google Sheets. Повторная сборка возвращает тот же номер.
было склоняли ФИО вручную
стало Около 130 переменных: падежи, суммы прописью, даты и акты по месяцам.
было пустое поле = ошибка
стало Шаблон проверяется до сборки. Не хватает данных - появляется форма дозаполнения.
Пакет на человека: около 2 часов вручную → 5 минут с генератором. 25 анкет, 239 документов, около 50 часов кадровика сэкономлено.
Время ручной сборки и экономия - оценка автора.
Обращения жили в своем проекте трекера. Разработчики их не видели.
Пишут разными словами. Дубли расползаются по бэклогу.
Пользователь написал и не знает, услышали ли его.
Пока длинный отчет по завалу читают, половина решений уже не актуальна.
AI-триаж поддержки, 2026, автор регламента и скилла. Обращения из виджета обратной связи медицинского AI-продукта копились в отдельном проекте трекера без связи с разработкой: к началу работы их было 63.
Нужно было разобрать завал, не наплодить дублей в бэклоге и не оставить ни одного автора без ответа.
Обращения на слайде вымышленные.
«Загружаю файл, а отчет пустой. Уже третий раз»
Агент одним запросом забирает обращения и задачи разработки, группирует обращения по симптому, а не по формулировке. По каждому тикету показывает карточку и 2-4 варианта с рекомендацией; решает человек.
Дальше агент сам заводит или привязывает задачу, ставит в спринт, пишет автору письмо по шаблону и проверяет запись контрольным чтением: API однажды сообщил об успехе, а статус не сменился. Очередь по сессиям: 63 → 47 → 20 → 25 → 18.
Тикеты на слайде вымышленные, шестая сессия - демо. Варианты нажимаются.
было обращения жили отдельно
стало Каждое обращение привязано к задаче. После релиза видно, кому написать «Исправлено».
было дубли в бэклоге
стало Группировка по симптому нашла 4 сквозные причины, 18 обращений закрыты как уже сделанные.
было отчет устаревал
стало Пошаговый диалог: карточка и 2-4 варианта. Агент исполняет решение и сам проверяет запись.
Очередь обращений по сессиям: 63 → 47 → 20 → 25 → 18. Авторам ушло не меньше 24 писем, в разработку - около 24 новых задач, найдены 4 сквозные причины, 18 обращений закрыты как уже сделанные.
Каждое обращение связано с задачей разработки, поэтому после релиза автор получает письмо «Исправлено».
Zoom, Meet, Телемост. Каждую встречу нужно разобрать в базу знаний.
Облачные транскрайберы отправляют запись наружу. Для медтеха это риск.
Агента для разбора запускали руками вечером, когда детали уже стерлись.
Что спросить сейчас и что уже решили, никто не подскажет.
Тихий секретарь, 2026, автор продукта и архитектуры. Несколько созвонов в день в Zoom, Meet и Телемосте, каждый нужно разобрать в базу знаний.
Облачные транскрайберы отправляют звук наружу, а агента для разбора приходилось запускать вручную после встречи. Хотелось: звук не покидает ноутбук, одна кнопка запускает и запись, и разбор.
Календарь на слайде - иллюстрация.
появится по ходу разговора
Нативное macOS-приложение на Swift пишет микрофон и системный звук, расшифровывает RU/EN на лету через whisper.cpp на Metal. Кнопка «Следить» стартует запись и поднимает AI-агента.
Агент раз в 5 минут дает дайджест и подсказку «что спросить сейчас», ведет живой дашборд, в конце пишет саммари и разбирает встречу в вики. 113 встреч, около 116 часов звука, 531 тест.
Встреча и реплики на слайде вымышленные. Кнопки нажимаются.
Курсы, воркшопы и лекции копятся быстрее, чем их успеваешь посмотреть.
Нужен разбор сути с таймкодами и слайдами, а не стена текста.
Первая версия на Ollama писала слабые конспекты.
Отданная модели одним куском, она молча выпадает из контекста.
Прилежный студент, 2026, личный проект. Курсы, воркшопы и лекции копятся быстрее, чем их успеваешь смотреть. Нужна не расшифровка, а конспект, по которому можно учиться и искать.
Первая версия на локальной модели через Ollama писала слабые конспекты, а длинная лекция, отданная модели одним куском, теряет детали молча.
Плейлист на слайде - иллюстрация.
Тезис. Если база влезает в контекст, поиск только добавляет ошибок.
Разбор. Лектор сравнивает два прототипа и показывает, где ретривер теряет ответ.
▶ летопись 00:14:32 · [[Ретривер]] · [[Длинный контекст]]
Вход - файл, папка курса или ссылка на YouTube. Звук приводится к 16 кГц, язык определяется по первым 30 секундам: русский распознает GigaAM, остальное - Whisper, все на ноутбуке. Модель выбрана своим бенчмарком: GigaAM точнее на спорных местах (71,2% против 66,9%) и в 6 раз быстрее.
Летопись режется на окна по 6 минут, конспект собирает темы из всей летописи, ключевые утверждения привязаны к местам в летописи. Копипаст из летописи в конспект снижен с 20,2% до 0,2%. 4 лекции, около 5 часов, 540 кадров.
Конспект на слайде вымышленный. Язык и запуск нажимаются.
портфолио Кирилла Санникова
Слайды широкие, 16:9. Горизонтально их видно целиком.
Экран не поворачивается? Снимите блокировку поворота.