Основатель и генеральный директор Zapier Уэйд Фостер в деталях демонстрирует, как автоматизировать рутину и высвободить до 30 рабочих часов в неделю с помощью ИИ. В обсуждении с Сэмом Парром он раскрывает внутренние процессы компании стоимостью 5 миллиардов долларов и объясняет, почему рынок автоматизации только начинает свой взрывной рост.
📈 Феноменальная эффективность Zapier: от $1,2 млн инвестиций к миллиардам 0:00
Zapier представляет собой одну из самых финансово эффективных историй в Кремниевой долине. Компания была построена по модели бутстрэппинга (развитие на собственные средства) и привлекла всего один раунд инвестиций .
Ключевые показатели и факты:
- Инвестиции: Единственный посевной раунд составил 1,2 млн долларов .
- Оценка: Вторичные продажи акций (secondary) проходили по оценке в 5 млрд долларов .
- Выручка: Официально подтверждено, что годовая выручка превышает девятизначное число (более $100 млн) .
- Штат: В компании работает более 700 сотрудников .
- Цель: Уэйд Фостер прогнозирует, что через 10 лет компания должна превысить 1 млрд долларов ARR (годовой повторяющейся выручки) .
По мнению Фостера, траектория Zapier напоминает ранние годы Microsoft, Amazon и Google, которые не привлекали огромных объёмов венчурного капитала на старте . Он отмечает, что современные ИИ-стартапы (foundation model companies) могут привлекать миллиард долларов уже в раунде А, что кардинально отличается от его подхода .
Рынок автоматизации, который раньше считался «скучным» и нишевым, по оценке Фостера, превращается в возможность стоимостью в триллион долларов благодаря ИИ . Если раньше компании часто игнорировали автоматизацию, предпочитая «закидывать проблемы людьми» (модель blitzscaling), то сегодня интерес к эффективности стал повсеместным .
🕵️ Мгновенное создание досье на собеседника 5:55
Один из повседневных сценариев использования ИИ для Уэйда Фостера — автоматическое создание досье (dossier) на клиентов или партнеров перед встречами .
Техническая реализация и инструменты:
- Claude + MCP (Model Context Protocol): Фостер использует Claude, так как он поддерживает серверы MCP, позволяющие агентам напрямую «общаться» с данными .
- Zapier MCP Server: Дает ИИ доступ к 8000 различных инструментов .
- Источники данных: ИИ одновременно проверяет информацию в HubSpot (CRM), ZoomInfo (база B2B-контактов) и открытых источниках в вебе .
Процесс выглядит так: Фостер вводит имя человека, и агент пошагово выполняет поиск. Сначала в CRM-системе (является ли человек клиентом?), затем в ZoomInfo (какова его роль в компании?) и, наконец, в поиске LinkedIn и Google . На выходе получается краткая сводка, включающая даже личные детали, такие как отзывы коллег или наличие сторонних проектов .
Уэйд подчеркивает, что MCP — это новый стандарт, слой между ИИ-агентом и API . В отличие от обычных API, которые требуют строгих запросов, агенты через MCP сами решают, какой эндпоинт использовать для решения задачи .
📑 Внутренние инструменты: генератор брифов и поиск по компании 13:36
Для масштабных встреч с клиентами в Zapier используют более сложный внутренний инструмент — «Генератор брифов по компаниям», построенный на базе Zapier Interfaces .
Система объединяет данные из трех источников:
- Web Search: Публичная информация о компании из интернета .
- Glean: Внутренний поисковик по всем корпоративным инструментам (Slack, Google Drive, Notion), который позволяет видеть историю взаимодействия с компанией .
- Databricks: Доступ к реплике базы данных для анализа реального использования продукта Zapier конкретным клиентом .
Этот инструмент позволяет Фостеру быть в курсе даже негативных моментов, например, проблем с оплатой или технических сбоев, произошедших у клиента в прошлом . По его мнению, это создает образ руководителя, который глубоко погружен в процессы своей компании, в отличие от тех, кто не знает о проблемах собственных пользователей .
🧠 Глубокий анализ документов и «прокачка» промптов 19:37
При анализе сложных стратегий или длинных документов (например, просочившегося в сеть 100-страничного меморандума MrBeast) Уэйд Фостер использует ChatGPT как «умного спарринг-партнера» .
Он рекомендует несколько хаков для работы с текстами:
- «Будь в 100 раз конкретнее»: Фостер позаимствовал этот прием у Хиллари (Hillary), руководителя по продукту в Whoop. Эта команда заставляет ИИ выдавать мельчайшие детали вместо общих фраз .
- Поиск «слепых зон»: Фостер просит ChatGPT проанализировать документ и указать на то, что автор упустил (например, отсутствие системы обратной связи для креативщиков или спецификаций ролей) .
- Мета-промптинг: Вместо того чтобы сразу задавать вопрос, полезно описать задачу и попросить ИИ: «Напиши для меня идеальный промпт, чтобы решить эту проблему» .
- Проверка понимания: Перед началом работы Фостер просит ИИ: «Опиши мне суть этого документа своими словами, чтобы я убедился, что ты всё понял правильно» .
- Запрос недостающей информации: Полезно добавить фразу: «Прежде чем мы начнем, задай мне все вопросы, которые тебе нужны для полного понимания контекста» .
Фостер также упоминает опыт своего соучредителя, который записывает свои мысли голосом во время прогулок с собакой, а затем загружает транскрипт в ИИ для превращения «потока сознания» в структурированное стратегическое мемо .
📧 ИИ-агенты: автоматизация входящей почты 29:40
Вместо простых автоответчиков Zapier внедряет «Агентов» (Zapier Agents), которые работают на базе триггерной инфраструктуры .
Пример настройки агента для обработки вакансий:
- Триггер: Поступление нового письма в Gmail .
- Фильтрация: ИИ анализирует контент на наличие ключевых слов (job, career, hiring) .
- Действие: Если письмо касается работы, агент создает черновик ответа, направляя кандидата на страницу вакансий .
- Сложная логика: Фостер утверждает, что агента можно научить проверять наличие кандидата в ATS (системе управления соискателями), прежде чем отвечать .
Фостер сознательно не позволяет ИИ отправлять письма автоматически, предпочитая режим создания черновиков для ручной проверки .
🛠 Корпоративная культура: «Не будь роботом — создай робота» 36:08
В Zapier ИИ используют 90% сотрудников ежедневно . Чтобы добиться такого результата, компания предприняла три шага:
- Режим «Code Red» и хакатон: На одну неделю вся компания (включая HR и бухгалтерию) остановила привычную работу, чтобы строить инструменты на базе ИИ .
- Демонстрация результатов: Обязательный этап «Show and Tell», где каждый показывает свои наработки, что стимулирует обмен знаниями .
- Регулярное повторение: Хакатоны проводятся каждые 3–6 месяцев (на 1–2 дня), чтобы сотрудники обновляли свои ментальные модели возможностей ИИ .
Одним из самых впечатляющих результатов такого подхода стал «Детектор рисков кандидатов» (Candidate Risk Detector), созданный Кейси (Casey) из команды талантов . Инструмент автоматически проверяет IP-адреса, номера телефонов и метаданные соискателей, чтобы выявлять мошенников, пытающихся работать на 5–10 работах одновременно (феномен overemployed) . По словам Фостера, раньше для создания такой системы потребовались бы инженеры по машинному обучению, а теперь её собрал нетехнический специалист за пару дней .
🚀 Философия «Just Do It» 48:00
В финале беседы Уэйд Фостер и Сэм Парр обсуждают психологический барьер перед запуском проектов. Фостер считает, что главное преимущество успешных предпринимателей — это отсутствие страха перед неудачей .
По его мнению, люди слишком боятся «ударить в грязь лицом», хотя на самом деле, когда вы терпите неудачу, этого чаще всего никто даже не замечает . Его главный совет начинающим — просто начать что-то делать, так как цена ошибки в современном мире минимальна .
