Команды будущего Сегодня бизнесу недостаточно замыкаться в собственных рамках — прорывы происходят там, где встречаются разные опыты и взгляды. Концепция открытых инноваций помогает компаниям использовать идеи не только своих сотрудников, но и клиентов, партнёров и независимых экспертов. Инновационные команды становятся двигателем гибкости и обновления. Они помогают бизнесу быстрее реагировать на перемены и находить нестандартные решения. Как собрать сильную инновационную команду: 1️⃣ Объедините представителей разных подразделений — идеи могут прийти от аналитика, дизайнера или бухгалтера. 2️⃣ Пригласите внешних участников — партнёров, экспертов, клиентов. 3️⃣ Поощряйте эксперименты — смелые мысли рождаются в атмосфере доверия и свободы. 💡 Истинные инновации возникают там, где пересекаются разные умы и подходы. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Сотни компаний, три года исследований и простой вывод: деньги решают не всё. У генерального директора MWS Павла Воронина, профессора практики Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ Николая Соустина и советника MWS Бриты Ильягуевой вышла книга «Инновации: подводная часть айсберга». Логика такая: огромный бюджет и патенты — только верхушка. А вот взлетит ли новый продукт, зависит от того, что скрыто «под водой». Авторы разобрали кейсы, изучили больше 80 факторов и выделили 13 главных. Они укладываются в четыре блока: • лидерство • корпоративная культура и человеческий капитал • организационные процессы • человекоцентричность Как оказалось, сильнее всего на успех инноваций влияет лидерство. Проще говоря, важно, умеет ли руководитель принимать решения, когда ничего не понятно, и готов ли он поддерживать эксперименты команды. Отдельно разобрали, чем отличаются подходы в США, Китае и России. Пригодится всем, кто работает с инновациями: от собственников и топ-менеджеров до продуктовых команд, HR и инвесторов. Кстати, как родилась идея исследования, рассказал один из авторов.

От «Я, робота» до «Марсианина»: какие технологии из фантастики представили на Московском стартап‑саммите Интервью с представителем команды Aidol быстро превратилось в разговор на троих: робот периодически вмешивался, а на один из вопросов сообщил, что ответа в его инструкциях нет, и посоветовал обратиться к сотрудникам саммита. До Санни из «Я, робота» ему далеко, но с посетителями он уже разговаривает. У другой команды задача менее кинематографичная: роботизированная рука должна вынимать кочерыжки из капусты. Тут нельзя каждый раз повторять одно движение — кочерыжка у каждого кочана расположена по-своему. А в тепличных камерах Climbiotech получили семь поколений подсолнечника за год. Уже напрашивается «Марсианин». Была и своя «Матрица»: в VR-тренажёре промбезопасности достаточно посмотреть вниз с виртуальной высоты, чтобы тело перестало соглашаться с мозгом, который знает, что под ногами пол. И таких встреч кино с обычными инженерными задачами на выставке оказалось немало.

Интересное интервью Джоша Вудворда, руководителя Google Labs, который заодно отвечает за приложение Gemini и AI Studio. Меня понравились несколько мыслей. 1. Всем компаниям пора мыслить как лаборатории. Технологии меняются так быстро, что граница возможного сдвигается буквально каждую неделю. Поэтому пробовать новые модели, ставить эксперименты и проверять даже странные идеи уже не отдельное развлечение для инновационного подразделения, а часть работы компании. 2. Ведите список "почти возможного". Обычно мы ведём бэклог того, что можем сделать, но до чего пока не дошли руки. А здесь отдельный список того, до чего пока не дошли технологии. И важно регулярно к нему возвращаться: вчерашнее "это невозможно" сегодня уже может оказаться рабочей гипотезой. 3. Важна не только скорость обучения, но и unlearning rate. То есть скорость, с которой человек способен отказаться от прежних убеждений и подходов, если проверка показала, что они не работают. Не просто быстро узнать что-то новое, а проверить это на практике и при необходимости отпустить, даже если идея очень нравилась. Он там еще говорит, что надо влюбляться не в продукт, а в проблему. 4. Не всем нужно превращаться в универсальных билдеров. Несмотря на разговоры о слиянии ролей, Джош считает важным сохранять специализацию. У сильного специалиста есть основная профессия и смежные навыки, которые её усиливают. Его совет начинающим продактам: вайбкодить и собирать прототипы - отлично, но делать это стоит, чтобы стать выдающимся продакт-менеджером, а не вместо того, чтобы им становиться. Иначе за универсальностью можно потерять глубину. Ещё у Джоша есть постоянная дискуссия с коллегой: через пять лет у Google будет пять продуктов или десять тысяч? Однозначного ответа нет, и сам он периодически меняет позицию. Возможно, даже само понятие продукта к тому времени будет другим. А вы как думаете, через пять лет в Google (или в вашей компании) продакт-менеджеров станет больше или меньше?

после прошлого поста про возможности для бизнеса много спрашивали про конкретику. (я считаю что конкретика не помогает действовать и ментальные модели ценнее, но все же) огромное количество бизнесов построено вокруг того, что интеллектуальный труд дорогой, а информация несимметрична. нужно найти специалистов, обучить их, распределить работу, потом все собрать, проверить и согласовать. если значительную часть исполнения берет на себя AI, меняется вся эта конструкция. человек больше занимается постановкой задачи, проверкой и ответственностью за результат. поэтому я бы сейчас заново посмотрел практически на любую индустрию: как бы мы организовали эту работу, если бы строили компанию с нуля? возьмем любой контентый бизнес - кино, книги, игры, рилсы. создание контента падает в цене в десятки раз, локализация почти бесплатна, менеджмент прав и дистрибуции не требует людей, аналитика насколько ты хочешь глубока и программируема вместо «вайбчека». медиакомпания с живыми авторами и редакторами больше не имеет смысла, но люди не перестанут читать новости, а значит есть возможность построить империю уровня NYT но на новых рельсах. возьмем рынок образования: контент и тьюторинг делается уже не человеком, администрирование сильно дешевле, стоимость продаж растет. возьмем профессиональные услуги: юристов, бухгалтеров, комплаенс. всю жизнь там продавали часы людей. теперь можно продавать сам результат по фиксированной цене. агенты готовят документы, проверяют их и ищут ошибки, а человек ставит задачу, проверяет и подписывается своим именем. продукт - услуга, а маржа почти как у софта. например, AI-native юрфирма под M&A и коммерческую недвижимость. за первые 5 недель у них 16 клиентов и $700k гонораров. возьмем скучные индустрии, куда стартаперы никогда не ходили: экспедирование грузов, опасные отходы, энергосети, коммерческое кредитование. там тонны бумаги, почты, PDF, ручного ввода и сверок. агент сам разбирает входящие, считает квоты, заполняет формы и пинает контрагентов. конкурентов почти нет, потому что никто не хотел разбираться в этом. например, платформа для рынка опасных отходов с $800k+ законтрактованного ARR и 5 из 7 крупнейших операторов в клиентах. или делает то же самое для экспедиторов и дошел от демо до $400k ARR за 7 недель. возьмем операционку: управление недвижимостью, сопровождение пациентов, работа с дебиторкой. раньше на каждые сто объектов, пациентов или счетов нужен был человек. теперь это AI-сотрудник, который отвечает жильцам, вызывает мастеров, спорит со страховой и напоминает о платежах. возьмем то, что раньше было доступно только богатым: личного ассистента, финансового советника, адвоката, консьержа, chief of staff для семьи. теперь это стоит как подписка на нетфликс, и рынок внезапно вырос в сто раз. вопрос тут не в рынках, которые можно дизраптить (ответ - все!), а в том как сделать лучший продукт, продать и сделать не то, что считалось идеальным результатом в мире до ИИ, а тем что считалось абсолютно невозможным - и дать это пользователям и клиентам.

🔬Экран, который тянется как кожа Складные смартфоны уже никого не удивляют, рулонные экраны — тоже. Следующая ступень это дисплеи, которые можно растягивать. И у корейских учёных, кажется, получилось сделать их по-настоящему чёткими и яркими. Обычно в таких экранах растягиваются только проводники между пикселями, а сами светящиеся участки остаются прежними. Тянете экран и светящейся площади становится всё меньше, и картинка портится. Напрашивается решение: сделать эластичными сами пиксели. Но нарезать мягкий светящийся слой на крошечные пиксели крайне сложно, а органические материалы при этом заметно теряли в яркости и цвете. Команда корейского Института фундаментальных наук придумала процесс LIFT. Квантовые точки (светящиеся наночастицы) химически связывают с эластичным полимером, а затем переносят готовый узор на поверхность, будто ставят печать. Особая обработка поверхности улучшает проводимость и сцепление слоёв, так что пиксели получаются и точными, и яркими. Что вышло в итоге: 🔸 плотность до 16 000 пикселей на дюйм; 🔸 полноцветные пиксели — красные, зелёные и синие; 🔸 яркость до 53 300 нит, тогда как прежние растягиваемые устройства упирались в 15 000 нит и меньше; 🔸 растяжение примерно на 65% без повреждений и потери качества картинки. Авторы рассчитывают, что технология приблизит появление растягиваемых дисплеев в продаже. @droidergram

Помните репликаторы из Star Trek🖖? Atomic Machines пытается сделать первые шаги в эту сторону: загружаешь код — получаешь работающий микромеханизм. Пока вместо чашки кофе из воздуха у них миниатюрное электрическое реле, но направление интересное😯 Atomic Machines после шести лет закрытой разработки выкатила «компилятор материи» — Matter Compiler. По сути, это автоматическая мини-фабрика: загружаешь цифровой проект, а оборудование изготавливает маленький работающий механизм из разных материалов. Главная фишка: чтобы сделать другое устройство, достаточно поменять программу, вместо того чтобы каждый раз переделывать производство. В перспективе хотят дойти до «описал, что нужно → ИИ спроектировал → фабрика собрала», но эта универсальность пока остаётся целью. Первым показали PrimeSwitch, электрический выключатель размером около сантиметра, предназначенный в том числе для питания ИИ-датацентров. По заявлению компании, он пропускает до 150 ампер и размыкает цепь за 50 микросекунд, сочетая быстрое отключение с небольшими потерями энергии. Сейчас предлагают образцы для тестирования. Идея масштабнее одного выключателя: сделать разработку новых физических устройств похожей на разработку софта, где новую версию можно быстро изготовить, проверить и улучшить. Первый продукт. Получается вайб-производство становится реальностью? Фантастика да и только💎

Программы поддержки внутренних новаторов Что происходит с сотрудниками, у которых есть амбициозные идеи? Часто они вынуждены упрощать свои задумки, чтобы те прошли согласование, или вовсе покидают компанию, чтобы реализовать их самостоятельно. Так, например, Стив Возняк ушел из Hewlett-Packard, потому что его предложение по созданию персонального компьютера Apple I не заинтересовало руководство. Чтобы избежать потери ценных идей и талантов, компаниям важно создать понятную и поддерживающую систему, в рамках которой сотрудники смогут развивать свои проекты без риска или давления. Вместо того чтобы терять таких людей, организации могут развивать культуру интрапренерства — когда предпринимательство происходит внутри компании. В Google, к примеру, работникам предоставляется до шести месяцев для работы над собственными инициативами, не покидая основную работу. Судьба идей определяется тем, сколько коллег готовы подключиться к их реализации. Даже если проект не выстрелит — за это никто не накажет. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Роботы, нейросети и экономика: репортаж с Московского стартап‑саммита Робот может отлично работать на демонстрации, но бизнесу ещё предстоит понять, окупится ли его внедрение. В медицине нейросети уже помогают обрабатывать данные пациентов, однако окончательное решение остаётся за врачом. А в строительстве цифровые модели зданий пока упираются в проблемы с данными и готовностью компаний менять процессы. Такие вопросы обсуждали на Московском стартап-саммите, где за два дня успели поговорить о робототехнике, агротехе, медицине, образовании и строительстве. Причём рядом с футурологическими прогнозами на 10 лет шли вполне приземлённые разговоры о стоимости оборудования, инвестициях и запуске пилотных проектов. Получился репортаж о технологиях на разных стадиях развития — от прогнозов и прототипов до решений, которые уже пытаются встроить в повседневную работу.

В Канзасе построят крупнейшую в мире систему хранения энергии в углеродных блоках Канзасское биохимическое предприятие Pratt Energy планирует использовать тепловую батарею емкостью на 5,8 6 ГВт·ч для круглосуточного снабжения своего завода по производству этанола. Проект, за реализацию которого отвечает компания Antora Energy, должен стать после завершения одной из самых крупных систем накопления энергии в мире и одной из самых дешевых — стоимость материала для блоков аккумулирования тепла всего $1 за кВт*ч, что в 50 раз дешевле, чем у литий-ионных батарей. https://hightech.plus/2026/10/07/v-kanzase-postroyat-krupneishuyu-v-mire-sistemu-hraneniya-energii-v-uglerodnih-blokah

В Швейцарии испытают беспроводную зарядку электробусов через шины Сегодня большинство электробусов заряжаются ночью в депо и весь день возят с собой тяжелые батареи — это дорого и неэффективно. Швейцарский стартап Winduction предлагает иной подход: заряжать автобусы во время обычной работы с помощью беспроводной системы, которая передает электроэнергию от дорожного покрытия прямо в батарею через специально сконструированные шины. В результате автобусам нужны меньшие батареи и меньше мощности, а значит, они становятся заметно дешевле в покупке и обслуживании. https://hightech.plus/2026/10/07/v-shveicarii-ispitayut-besprovodnuyu-zaryadku-elektrobusov-cherez-shini

Рой немецких роботов учится строить дома без участия людей Спрос на жилье, здания и инфраструктуру постоянно растет, требуя от строителей наращивать темпы и масштаб, невзирая на нехватку рабочей силы. Проекты SCALAR и COBRAS инженеров из Германии нацелены на решение этой проблемы с помощью автономной робототехники, которая, по замыслу исследователей, должна одновременно повысить производительность и открыть путь к ресурсосберегающим и циклическим методам строительства. Оба проекта получили финансовую поддержку Европейского инновационного совета. https://hightech.plus/2026/10/07/roi-nemeckih-robotov-uchitsya-stroit-doma-bez-uchastiya-lyudei

Почему нам нужны визионеры Недавно DHH выступил на Rails World и по полной прошелся по привычному программированию. Сказал, что писать код руками становится экономически бессмысленно, что сам почти перестал писать на Ruby, а часть нового HEY они делают на Rust, который он сам не знает и воспринимает как черный ящик для агентов (но уверен что он тут специально нагнетает). Этим он подорвал столько пердаков, что из космоса было видно зарево. Мой твиттер на неделю превратился в бесконечный срач. На Reddit появились треды в духе "уберите DHH из Rails", Aaron Patterson посвятил значительную часть своего закрывающего доклада ответу DHH. Как вообще создатель Rails может выйти на Rails-конференцию и рассказывать людям, что язык, фреймворк и даже понимание собственного кода скоро могут перестать иметь прежнее значение? DHH самый настоящий визионер, не в смысле что он умеет и хорошо предсказывает будущее, такие люди вообще довольно часто ошибаются. Визионерство это способность увидеть большой сдвиг раньше большинства, построить вокруг него цельную картину будущего и начать действовать так, как будто эта картина уже становится реальностью. Поэтому визионеры почти всегда выглядят слишком радикальными. Когда их идеи становятся очевидными, никакого визионерства уже не требуется, тут уже можно строить планы, выделять деньги, нанимать команду и вперед на галеру. Практически любой большой технологический переход требует от кого-то сделать ставку раньше остальных. Apple много раз отказывалась от вещей, которые рынок считал обязательными. Стив Джобс убирал флопи диски, отказывался от физической клавиатуры в смартфоне, воевал с флешом. Каждое отдельное решение можно было критиковать, но за ними стояла цельная картина того, что ПК должен стать ближе к бытовому устройству, чем к набору технологий. Амазон годами инвестировал в инфраструктуру и рост вместо прибыли. AWS поначалу вообще выглядел почти побочным направлением интернет-магазина. Сегодня идея покупать вычисления как электричество кажется естественной, но кто-то должен был вложить в эту модель миллиарды до того, как она стала естественной. Netflix сам начал уничтожать свой успешный dvd-бизнес ради стриминга. Это особенно важный пример, потому что проблема больших компаний обычно не в том, что они не замечают новые технологии. Они часто прекрасно их видят. Проблема в том, что новое направление угрожает существующему бизнесу, который прямо сейчас приносит деньги. И обратных примеров тоже полно. Компании редко погибают потому, что вообще не знали о новой технологии. Kodak одной из первых разработала цифровую камеру. Nokia прекрасно видела развитие смартфонов. Большие корпорации обычно располагают огромным количеством исследований, аналитики и талантливых людей. Знать недостаточно. Нужно быть готовым сделать из знания ставку, которая может навредить сегодняшнему успешному бизнесу. В этом и состоит одна из главных особенностей визионеров. Они не просто придумывают новые продукты. Они способны поставить под сомнение то, благодаря чему сами стали успешными. Причем важно не превращать это в культ великих людей. Визионер вполне может завести компанию не туда. Чем сильнее убеждение, тем опаснее ошибка. Стив Джобс ошибался. Безос ошибался. DHH ошибался и еще много раз ошибется. Большинство людей и организаций хорошо умеют оптимизировать существующую реальность. Улучшать продукт на несколько процентов, уменьшать затраты, отвечать на запросы клиентов, следить за конкурентами. Для работающего бизнеса все это критически важно. Но переход из одной реальности в другую почти никогда не получается как результат такой оптимизации. Для него нужен кто-то, кто в какой-то момент скажет: то, что сегодня составляет основу нашего бизнеса, завтра может вообще перестать иметь значение. И начать действовать исходя из этого раньше, чем это станет очевидно всем остальным.

Экспресс-лаборатория внутри комбайна: как научить технику оценивать зерно каждые 6 секунд Обычно понять, насколько хорошо комбайн очистил зерно, можно уже на элеваторе или в лаборатории, когда повлиять на результат уборки поздно. Crop Control переносит этот контроль прямо в поле и доустанавливается на комбайн, даже если раньше на нём не было такой автоматики. Примерно раз в 6-8 секунд система отбирает пробу зерна из потока, анализирует её и возвращает обратно. Механизатор видит влажность, температуру, битость, сорность и изображение зерна, получает рекомендации по настройкам и через несколько секунд может увидеть, помогла ли корректировка. Но внутри комбайна пробу мало просто сфотографировать. Зерно нужно постоянно обновлять перед камерой, не дать ему застрять и при этом не доломать его самим механизмом. Вибрация тоже вмешивается в измерения, а соя и нут по плотности могут вести себя почти как камни. На решение одной только задачи с застреванием ушло около четырёх лет.