Перейти к содержимому

Кейс · Компания-разработчик ПО · Кремниевая долина

SaaS ProductionВдвое больше клиентов и маржа с 20% до 60%: я перевёл разработчика ПО на AI и сократил команду почти с 80 до 12

SaaS Production, компания из Кремниевой долины, разрабатывает ПО на заказ: AI-системы, платформы для медицины и финтеха, корпоративные и мобильные приложения. Меня наняли CTO по подписке, чтобы перестроить компанию, и за первые три месяца я сократил команду почти с 80 человек до 12, перевёл работу на AI-инструменты и снизил ФОТ примерно на 80%. Проекты теперь выходят в два-три раза быстрее, маржа проектов выросла с 20% до 60%, а клиентов стало вдвое больше. Большинство компаний в разработке растут только через найм, а эта удвоила число клиентов командой в шесть раз меньше. Я по-прежнему веду команду и участвую в звонках с клиентами.

Клиент
SaaS Production
Бизнес
Разработка ПО для клиентов
Где
Санта-Клара, Кремниевая долина
Моя роль
CTO по подписке, нанят перестроить компанию
Команда
~80 → 12 человек, клиентов вдвое больше
Маржа проектов
20% → 60%
SaaS Production: продукт

В цифрах

маржа проектов у команды из 12 человек на AI-инструментах
20% → 60%
больше клиентов, а команда в шесть раз меньше
2×
ФОТ после того, как работа перешла к AI-инструментам
−80%
человек: команда в шесть раз меньше делает всю работу
80 → 12
быстрее компания сдаёт проекты клиентам
2–3×
на всю трансформацию, в темпе, который мало кому удаётся
3 месяца

Компания

Компания, которую я трансформировал, и два продукта, которые она строит. Картинки с saasproduction.com.

  • Избранные проекты: AppMaster.io и Koder.ai
01

С чего начинали

SaaS Production — компания-разработчик из Санта-Клары, в Кремниевой долине. Она делает для клиентов AI-системы, платформы для медицины и финтеха, корпоративное ПО и мобильные приложения.

Компания, которая продаёт часы инженеров, растёт ровно с той скоростью, с какой нанимает людей, и так до сих пор работает большая часть отрасли. При команде почти в 80 человек число клиентов упиралось в ФОТ. Меня позвали, чтобы разорвать эту зависимость.

02

Что мы сделали

  1. Нанят перестроить компанию

    Я пришёл CTO по подписке с одной задачей: изменить то, как компания делает софт, чтобы рост больше не зависел от числа людей.

  2. Почти с 80 человек до 12 за три месяца

    За первые три месяца я сократил команду почти с 80 человек до 12. Перестройки такого масштаба обычно тянутся гораздо дольше.

  3. Работу взяли AI-инструменты, ФОТ упал примерно на 80%

    Мы встроили AI-инструменты в ежедневную работу и передали им то, что раньше делали люди. Именно это снизило ФОТ примерно на 80%, и поэтому проекты теперь выходят в два-три раза быстрее.

  4. Вдвое больше клиентов без новых наймов

    С новой командой и новыми инструментами компания обслуживает вдвое больше клиентов, чем раньше, и новый клиент больше не требует новых людей в штате.

  5. Маржа проектов с 20% до 60%

    Меньший ФОТ и более быстрая сдача ушли прямо в экономику каждого проекта: маржа выросла с 20% до 60%.

  6. По-прежнему веду команду

    Я до сих пор руковожу командой и придумываю технические решения, которыми компания пользуется внутри.

  7. На звонках с клиентами

    Я участвую в звонках с клиентами компании и помогаю найти решения для их задач, так что клиенты получают ответы уровня CTO ещё до начала работы.

03

Результат

За три месяца та же компания стала работать командой в шесть раз меньше, с ФОТ ниже примерно на 80%. Теперь она обслуживает вдвое больше клиентов, сдаёт проекты в два-три раза быстрее и зарабатывает на проекте 60% маржи вместо 20%. Её рост больше не зависит от найма.

РезультатДоПосле
КомандаПочти 80 человек12 человек
ФОТ100%Около 20%
Маржа проектов20%60%
КлиентыУпирались в ФОТВдвое больше, командой в шесть раз меньше
Сроки проектовОбычныеВ два-три раза быстрее
Кто делает работуЛюдиЛюди с AI-инструментами
oleg.isОтправляется по запросу

Полный кейс · PDF

SaaS Production

Вдвое больше клиентов и маржа с 20% до 60%: я перевёл разработчика ПО на AI и сократил команду почти с 80 до 12

  1. 01План трансформации на три месяца
  2. 02Какая работа ушла к AI-инструментам и как
  3. 03Команда из 12 человек: роли и структура
  4. 04ФОТ до и после
  5. 05Как команда в шесть раз меньше берёт больше клиентов
  6. 06Инструменты, которыми команда работает сегодня
Подготовил Олег СотниковPDF

Полный кейс SaaS Production

Открытая часть истории на этом заканчивается. Остальное в PDF: архитектура до и после, план переезда, как команда работает с AI-агентами, сколько всё это стоит в эксплуатации и откуда взялась экономия.

Каждый кейс я отправляю сам, а ваш email нужен только для этого.

Другие кейсы

Все кейсы
01AulaЖКХ · КазахстанCTO по подпискеТри релиза в день вместо одного в четыре месяца: 3 человека делают работу 16, а счёт за облако меньше на 70%Aula — одно приложение для жителей многоквартирных домов и 109 управляющих компаний, в нём 247 000 аккаунтов. Как CTO по подписке я перестроил то, как продукт делают и на чём он работает: команда разработки и тестирования сократилась с 16 человек до 3, серверов стало 3 вместо 18, счёт за облако упал на 70%, а ошибок в мобильном приложении стало на 97% меньше. Задача теперь доходит до продакшена за день, а не за две-три недели, и продукт выходит три раза в день при аптайме 99,99%. Такого темпа большинство штатных команд не достигает никогда.Читать кейс02detachboxОблачные машины для AI-агентов · США и весь мирCTO по подписке и стартап-адвайзерФаундер, CTO по подписке и один инженер за три недели превратили идею detachbox в коммерческий продуктdetachbox даёт Claude Code, Codex и другим CLI-агентам Linux-машину, которая работает всегда: разработчик закрывает ноутбук, а агент продолжает работать на той подписке Claude или Codex, за которую разработчик уже платит. Мы строили продукт по схеме фаундер → CTO по подписке → инженер, без команды между ними, и от идеи фаундера до платных тарифов прошло три недели. Архитектура, инфраструктура, ревью кода и техническое направление на мне, и мы продолжаем развивать продукт. Ни токен подписки, ни API-ключ не попадают внутрь машины, поэтому detachbox сегодня один из самых безопасных способов запускать удалённых агентов на собственной подписке.Читать кейс03LeadTrainХолодные рассылки и исходящие продажиCTO по подписке и стартап-адвайзерКоманда из трёх человек построила LeadTrain, платформу холодных рассылок, которая отправляет больше 20 миллионов писем в месяцLeadTrain берёт на себя все этапы холодных продаж: находит покупателей, покупает и настраивает домены для отправки, создаёт и прогревает ящики, даёт каждому отправителю профиль и сайт, отправляет многошаговые кампании и разбирает каждый ответ. В роли CTO по подписке и стартап-адвайзера я спроектировал всю архитектуру и вместе с ещё двумя людьми построил продукт. Сегодня LeadTrain отправляет больше 20 миллионов писем в месяц, а построен он так, чтобы доставляемость держалась выше 60%.Читать кейс

Хотите, чтобы следующий кейс был про вашу компанию?

За 30 минут созвона выберем первую задачу, которую стоит отдать AI, и прикинем, сколько она сэкономит.

Обсудить мою задачуЗвонок бесплатный. На связи я сам.