Two Pizza
Two Burger
Teams

AI сжимает размер продуктовой команды с 5–7 до 2–3 человек.
Меньше коммуникаций. Больше скорости. Другая эра.

🍕
🍕
🍕
🍕
🍕
🍕
🍕
БЫЛО - 5–8 чел.
🍔
🍔
🍔
СТАЛО - 2–3 чел.
ПРОБЛЕМА

Почему команды из 7 человек тормозят

Каждый дополнительный участник — это не просто +1 к мощности. Это экспоненциальный рост коммуникаций, согласований и потерянного времени.

21 связь

Коммуникации в команде из 7

n(n-1)/2 — каждый новый человек добавляет связей больше, чем предыдущий. В команде из 3 — всего 3 связи.

40%

Времени уходит на согласования

Stand-up'ы, ретро, планирования, sync-митинги. В маленькой команде — async-чат и 15 минут в неделю.

2x

Дольше до продакшна

Больше людей — больше блокеров, ревью, hand-off'ов. Маленькие команды шипят непрерывно.

ЭВОЛЮЦИЯ

Как мы пришли сюда

2002

Two Pizza Teams — Amazon

Безос формулирует правило: команда, которую можно накормить двумя пиццами. 7–8 человек. Меньше согласований — быстрее результат.

2012–20

Масштабирование модели

Крупные IT-компании делят тысячи сотрудников на маленькие кросс-функциональные ячейки. Каждая шипит продукт автономно.

2024

AI-native: команды из 2–3

Команды из 2–3 технических специалистов. Все с дизайн-мышлением, все используют AI для кода. Один человек может вести целый продукт.

2025+

Соло-фаундер + рой AI-агентов

Компании с единицами людей и армией AI-агентов выходят на миллиардные оценки. Это становится новым стандартом.

«Не AI заменяет людей — люди с AI заменяют людей без AI.»

— Ник Давыдов, венчурный инвестор, Кремниевая долина
СРАВНЕНИЕ

Что изменилось

🍕

Two Pizza Team

5–8 человек в команде
PM + дизайнер + 3–5 инженеров
Спринты по 2 недели
Ежедневные стенд-апы
Jira / Confluence / Slack
Code review в несколько этапов
Один продукт за спринт
🍔

Two Burger Team

2–3 человека в ядре
Все full-stack + AI + дизайн-мышление
Непрерывная поставка
Async-first, минимум встреч
AI-агенты вместо тулинга
Гибрид: AI-код + ручной код
Несколько продуктов параллельно

Размер команды по эпохам

Классический отдел30–50 чел.
Two Pizza (Amazon)7–8 чел.
Two Burger (AI-native)2–3 чел.
Solo + AI-агенты1 чел.
МОДЕЛЬ

Как устроена Two Burger Team

Ядро из 2–3 человек, которые владеют продуктом целиком. Плюс AI-агенты и точечные консультации экспертов по необходимости.

👨‍💻
👩‍💻
🧑‍💻
ЯДРО - 2–3 ЧЕЛОВЕКА
full-stack + AI + product thinking
+
🤖
🤖
🤖
🤖
🤖
🤖
РОЙ AI-АГЕНТОВ
код, аналитика, тесты, контент
+
🎯
ЭКСПЕРТЫ
точечно, по запросу
01

Таланты > Численность

Каждый в команде — на вес золота. Все технически сильны, все понимают продукт и пользователя.

02

AI как член команды

AI-агенты берут рутину: код, тесты, аналитику, документацию. Люди фокусируются на решениях.

03

Эксперты — по вызову

Нужен UX-аудит, юрист или DevOps? Подключаешь точечно на консультацию, без найма в штат.

ПРАКТИКА

Почему я говорю об этом

10 лет на стыке управления проектами, бизнес-анализа и интеллектуальной автоматизации. От RPA-роботов для банков до AI-рекрутинга и запуска платформ с нуля.

⚙️

Автоматизация процессов

35+ внедрённых RPA-роботов
До 50 ПШЕ высвобождения трудозатрат
HR, логистика, операции, IT-поддержка
🤖

AI и LLM-решения

AI-рекрутинг, мэтчинг резюме и вакансий
LLM-генерация тестовых заданий
Чат-боты, ассистенты, AI-рерайтинг
📋

Управление проектами

Команды до 10 человек, кросс-функция
Agile/Scrum, стейкхолдер-менеджмент
PMBOK, BABOK, полный цикл проекта
🚀

Продукт и запуск

Веб-платформа + мобильное приложение с нуля
HR Tech: боты, командировки, интеграции
B2B-пресейл и продуктовые исследования
Финалист «Лидеры Цифровой трансформации»
Преподаватель RPA в HR
Член жюри AI-хакатонов
Наставник команд

Готов собрать свою
Two Burger Team?

Помогу спроектировать команду, процессы и AI-инфраструктуру для вашего продукта. От аудита до запуска.

Написать в Telegram →almaz.qxp@gmail.com
Алмаз Салимзянов - Project Manager - AI & Automation