Бизнес и технологии | Roman Rimsha

Послушал свежий эпизод Innovantage Podcast с Aku Sorainen, основателем одной из крупнейших юрфирм в Балтике. Разговор про AI в юриспруденции, но я хочу поговорить не про юристов, а про паттерн который там виден.

🔹 Про откат

В 2025 году юристы стали использовать AI для драфтинга документов меньше чем в 2024. Не больше, а меньше. Это контринтуитивно, технология стала лучше, а использование упало. Aku объясняет просто: в 2024 все нажали кнопку, получили гору текста, начали читать и поняли что качество не то. И откатились.

Но параллельно выросло использование AI для анализа и ресерча. То есть произошла не потеря интереса, а перераспределение. Люди перестали ожидать от AI готовый результат и начали использовать его там, где он реально силён: обработка больших объёмов, поиск паттернов, первичный анализ.

Это прямая иллюстрация того, что я писал в посте про пирамиду. Value capture (ускорить то что уже делаешь) работает. Value creation (получить то чего раньше не было) пока нет. И откат в драфтинге это здоровая коррекция, не провал.

🔹 Про чердак

У Sorainen 25 миллионов документов в системе управления. По оценке самого Aku, ценных из них может быть 2%. Остальное копилось 20 лет потому что система позволяла просто сохранить новый файл, не думая, дубликат это или мусор. Data hygiene was poor, его слова.

И вот ты берёшь AI и направляешь на эти 25 миллионов. Что получаешь? Chaos in, chaos out. Это не проблема AI, это проблема данных. И она одинаковая везде: в юрфирмах, в логистике, в enterprise. Помните из прошлого поста: HBR писал что связь между автоматизацией и ростом маржи нулевая? Вот одна из причин. Компании кладут AI поверх бардака и удивляются что бардак не исчез.

Sorainen пошёл другим путём: годами структурировали данные через автоматизацию шаблонов. Вся экспертиза фирмы собрана в мастер-шаблоны, каждый выбор в шаблоне это по сути преднастроенный промпт. И только когда база стала чистой, положили сверху AI. Тогда начали видеть результат. Большинство этот шаг пропускают и прыгают сразу к «нажми кнопку, получи контракт».

Тут если вспомнить фреймворк из поста про стартапы: их продукт Crespect (платформа которую Sorainen построил сам вложив туда €2M) это не витамин, а обезболивающее. Они сначала 20 лет прожили с болью неструктурированных данных, а потом сделали решение. Не наоборот.

🔹 Про сломанную лестницу

Aku говорит прямо: он лично стал меньше привлекать джуниоров для ресерча. Быстрее спросить у ChatGPT. Но дальше он задаёт вопрос на который у него нет ответа: а как тогда джуниоры учатся?

Старая модель «партнёр даёт задачу джуниору, джуниор копает, партнёр проверяет» была одновременно рабочим процессом и обучением. AI убирает задачу, но вместе с задачей убирает и обучение. И это не только про юристов. В software engineering та же история: если AI пишет boilerplate код, на чём тренируются джуны? В консалтинге: если AI делает первичный анализ, как аналитик учится видеть паттерны?

Aku формулирует жёстко: люди без критического мышления возможно в неправильной профессии, и AI помогает это выявить быстрее. И дальше интересная аналогия: топ-спортсмены тренируются постоянно, спецназ тренируется постоянно. Топ-юристы не тренируются, они просто работают. В США хотя бы есть фирмы которые строят залы суда внутри офиса для mock trials. В Европе он таких не знает. Может проблема не в AI, а в том что профессии с высокими ставками так и не научились системно тренировать людей.

🔹 Про AI-пинг-понг

Юрист отправляет документ клиенту. Клиент не читает, кидает в свой AI, просит прокомментировать. AI генерирует комментарии. Клиент отправляет обратно. Юрист читает и понимает что комментарии бесполезны.

Или: ты пишешь письмо в две строки. AI разворачивает в пять абзацев. Получатель использует AI чтобы сжать обратно в две строки. Количество сожжённого электричества между двумя одинаковыми сообщениями лучше не считать.

Сегодня давайте про стартапы.
У меня небольшой опыт участия в инвестициях, особенно по сравнению со «старшими» коллегами. Однако какой есть.
На одном из первых синдикатов, когда шорт-листили проекты, я словил себя на мысли: в синдикатных сделках можно выучить один интересный урок. Даже если ты не разбираешься в предметной области, ты можешь согласиться со специалистами и рискнуть вместе с ними. В целом я так и сделал, убеждая себя что идти вслед за опытными лучше чем стратегия spray and pray. Посмотрим со временем какой будет результат.
У меня скопились интересные заметки и слайды, которые показывали представители разных фондов. Буду рад делиться ими тут со временем.
А пока одна вещь, с которой меня познакомили на первом же синдикате в NGL. Скоркарта для оценки стартапа. Пять блоков, каждый по шкале от 1 до 5:
Team. Насколько закрыты компетенции в команде, есть ли релевантный опыт, адекватный ли CAP table.
Market. Размер доступного рынка, уровень конкуренции, растёт ли рынок вообще.
Problem-solution fit. Реальна ли проблема, какой у неё денежный размер, как проблему решают сейчас и готовы ли клиенты платить.
Product. На какой стадии продукт, уникальность, патентоспособность, есть ли реальный спрос и что за технология под капотом.
Business model. Конкурентное преимущество, масштабируемость, сколько потоков выручки и насколько финмодель реалистична.
Из problem-solution fit мне отдельно запал один вопрос: «Solution is a vitamin or a painkiller?» Витамин это «было бы неплохо иметь». Обезболивающее это «без этого больно прямо сейчас». За витамины платят может быть когда-нибудь. За обезболивающее платят сегодня. Простой вопрос, но если честно на него ответить, он убивает процентов 70 красивых идей на месте.
Итого получается число из 100+. Не истина в последней инстанции, но помогает структурировать мысли. Когда смотришь на стартап «целиком», легко увлечься харизмой фаундера или красивой идеей. А когда раскладываешь по блокам, видишь: команда огонь, а бизнес-модель на единичку. Или рынок большой, но problem-solution fit не доказан. Отрезвляет.
И с другой стороны тоже работает. Если вы сами делаете стартап, пройдитесь по этим блокам честно. Где пятёрки, это ваша сильная сторона в питче. Где единички, это то о чём вас точно спросят инвесторы. Лучше иметь ответ заранее.
Делюсь таблицей в комментариях (я всё ещё не до конца понимаю как управлять каналом, так что надеюсь они работают). Будет полезно и для оценки чужих проектов, и для рефлексии по своему.

Привет. Меня зовут Роман Римша, и это мой канал на русском.
Кто я: 15+ лет в IT. Начинал как разработчик, потом проектный менеджмент, delivery, и в итоге — Managing Director и Sigli. Это европейская консалтинговая компания, AI и цифровая трансформация, портфель проектов на €5M+, клиенты от логистики, образования и страхования.
Сейчас я эту главу закрываю. Долгая была история, хорошая, но пришло время для чего-то следующего. Для чего конкретно — пока не знаю, и мне это нравится. Открыт к разговорам: Head of Technology, Digital Transformation Director, партнёрство, или вообще что-то, о чём я пока не думал. Пишите.
Ещё я бизнес-ангел (LitBAN, NGL), люблю учиться и считаю это пожизненной историей. Прямо сейчас эдвайзер у EMBA-студентов в BMI Executive Institute — помогаю тем, кто тоже в процессе роста.
Зачем канал? В LinkedIn у меня 20К+ подписчиков, пишу там регулярно, но на английском. А на русском думается иначе. Другой язык — другая честность, что ли. Вот для этого и завёл.
Что тут будет: штуки из мира AI и трансформации, мысли про бизнес и технологии, всякие находки и статьи. И личное тоже — про переход между главами, про решения и сомнения. Потому что момент подходящий.
Никаких воронок и курсов. Просто то, что мне самому интересно.
Про формат: тексты пишу сам, но прогоняю через LLM чтобы было удобнее читать. За содержание и мысли отвечаю я, за запятые — нейросеть.
📍Вильнюс, Литва
Где меня найти:
👉 Тут — на русском
👉 LinkedIn — на английском: linkedin.com/in/romanrimsha