Как ИИ-агенты за полтора года превратили Snowflake в другую компанию

Осенью 2024 года разработчики Snowflake получили доступ к внутреннему кодинг-агенту Cortex Code без каких-либо ограничений. Никто не заставлял сотрудников им пользоваться и не проводил обязательных тренингов. Через шесть недель компания без единого приказа сверху стала полностью ИИ-грамотной — люди просто увидели пользу и начали делиться находками друг с другом. Этот случайный эксперимент оказался куда более показательным, чем любая стратегия внедрения технологий сверху вниз.

Продуктивность выросла не на проценты, а в разы

На сегодняшний день продавцы Snowflake без инженерного образования сами создают визуализации и целые рабочие приложения — достаточно описать задачу словами. Сильнейшие инженеры компании работают в 50-100 раз быстрее, чем полтора года назад. Это не постепенный рост эффективности, а скачок, который меняет саму структуру команд разработки: теперь код пишет один агент, критикует его другой, а безопасность проверяет третий — уже без прямого участия человека на каждом этапе.

Собственная служба поддержки Snowflake написана поверх Cortex Code за шесть недель силами одной команды. После запуска очередь обращений практически исчезла. Похожая история — у команды инженеров по надежности инфраструктуры: они переписали систему мониторинга и алертов и автоматизировали разбор логов Kubernetes, задачу, на которую раньше уходило по четыре дня.

Софт больше не «прилипчивый» продукт

Раньше компания могла годами жить на инерции: клиенты редко меняют привычный софт, даже если появляется что-то получше. Порог входа в разработку упал настолько, что эта логика перестает работать. Новые продукты создаются быстрее и дешевле, а значит конкуренция за клиента становится острее, а не мягче. Индустрия переходит из состояния устоявшегося рынка в состояние постоянной турбулентности — и это касается не только стартапов, но и крупных игроков.

Оплата за подписку уступает место оплате за результат

Стоимость софтверных компаний на бирже в последние месяцы просела — рынок пересматривает вниз долгосрочную ценность бизнесов, построенных на классической подписке. Snowflake делает ставку на модель оплаты по факту потребления: клиент платит за реально полученную ценность, а не вперед за доступ. Чтобы избежать неконтролируемых счетов, компания вводит лимиты расходов — и на одного пользователя, и на всю учетную запись целиком.

Токенизированная оплата, на которой сейчас строится бизнес крупных разработчиков языковых моделей, вряд ли останется единственной надолго. Спрос на продуктивность разработчиков настолько эластичен, что рынок будет искать более сбалансированные схемы: часть продуктов вернется к фиксированной подписке, часть совместит ее с оплатой за токены.

Главная перестройка происходит не в коде, а в структуре компании

Настоящий эффект ИИ проявляется не в скорости написания кода, а в том, как перестраивается сама организация. В мире, где не нужна прежняя иерархия согласований, отделы теряют смысл в старом виде. В Snowflake команда, которая готовила демонстрации продукта для клиентов, была расформирована — теперь каждый продавец делает демо сам, а освободившихся людей перевели на другие задачи, где раньше не хватало рук.

Не все сотрудники принимают эти перемены легко. Компания старается объяснять переход мягко, но прямо: освоение ИИ-инструментов — это уже не вопрос эффективности, а вопрос сохранения собственной ценности на рынке труда через несколько лет.

Три качества, которые важнее плана

Рамасвами прошел путь от инженера Google до руководителя рекламного подразделения с оборотом свыше $100 миллиардов, затем основал поисковый стартап Neeva, который не нашел коммерческого успеха и был куплен Snowflake вместе с командой. Из этого опыта он выносит три вещи, которые важнее любого карьерного плана: готовность к постоянной тяжелой работе, умение пересматривать собственные убеждения по мере смены обстоятельств и отказ от заранее выставленных себе ограничений. На собеседованиях на руководящие позиции в Snowflake он прямо спрашивает кандидатов, что значимое они изменили в себе за последний год — и считает это лучшим индикатором готовности к работе в условиях постоянных перемен.