Предпринимательство без сотрудников: мифы и реальность

Бизнес в одиночку: от множества к единице

В общем смысле бизнес, в котором нет штатных сотрудников, не является чем-то принципиально новым. В зависимости от контекста такие модели называют соло-предпринимательством (solopreneurship), бизнесом без штата (non-employer business), бизнесом из одного человека (one-person business, single-person enterprise) и т. п. Отчасти они пересекаются с фрилансом, самозанятостью и микробизнесом. В последние годы подобные модели приобретают всё большую популярность, в том числе благодаря развитию ИИ.
Например, индийская Oleve — разработчик мобильных приложений для выполнения домашних заданий и подготовки к тестам, включая персонального ИИ-помощника для учёбы с функциями записи и транскрибирования лекций, обобщения материала, генерации вопросов и тестов, диалогового анализа учебников (Bendre & Applegate, 2025). При 5 млн пользователей и штате из 6 человек компания зарабатывает около 6 млн долл. США в год. Около половины задач выполняется ИИ или с его участием, тогда как люди занимаются код-ревью, маркетингом в социальных сетях и продуктовым дизайном. По оценкам отраслевых обозревателей, в традиционной парадигме компания сопоставимого масштаба имела бы до 100 сотрудников.
Другой пример — американская компания Medvi, посредник на рынке препаратов и услуг для похудения, обеспечивающий доставку лекарств на дом, дистанционные консультации, выписку рецептов и круглосуточную поддержку (AI Nerd, 2026). Оборот компании в 2026 году составил около 1,8 млрд долл. США при примерно 5 млн пользователей. Бизнес ведут два брата-основателя, делегируя до 90% рутинных операций внешним партнёрам (врачам и фармацевтам) и ИИ.
Есть и примеры бизнеса, построенного полностью в одиночку. Так, программист-самоучка из Нидерландов Питер Левелс создал портфель продуктов с выручкой около 3 млн долл. США (Галенок, 2025а). В его соло-корпорацию входят такие сервисы, как виртуальная фотостудия (пользователь загружает 10–20 селфи и получает сотни своих изображений в разных локациях, позах и одежде), виртуальный дизайн интерьеров по фотографии комнаты, 3D-авиасимулятор и другие. Рентабельность продаж оценивается на уровне 90%, а ИИ выполняет около 80% операционной и технической работы. В России сходные эксперименты проводят Александр Максимал и Денис Галенок (Максимал & Маслов, 2024; Галенок, 2025b).

Бизнес совсем без людей: от единицы к нулю

Модель ZHC ещё более радикальна. Если соло-предпринимательство, бизнес без штата, инди-хакерство или фриланс предполагают, что предприниматель в той или иной мере сам занимается исполнительской работой, то в компании без сотрудников он сосредоточен исключительно на управлении развитием бизнеса. Собственник выполняет роль совета директоров: формулирует стратегию, утверждает бюджеты, принимает ключевые решения, подписывает контракты и совершает иные юридически значимые действия, предполагающие правовую ответственность.
В бизнес-модели ZHC ИИ-агенты не только выполняют поставленные человеком задачи, но и взаимодействуют друг с другом, делегируют поручения, контролируют исполнение и распределяют утверждённые бюджеты. В этом идеальном мире нет фонда оплаты труда (и связанных с ним отчислений), больничных, отпусков, трудового распорядка и межличностных конфликтов. Зато появляется возможность быстрого и плавного масштабирования за счёт наращивания числа агентов и их вычислительных мощностей, а переменные затраты, привязанные к объёму работ, преобладают над постоянными.

«Нечеловеческие» бизнес-модели: примеры и эксперименты

Несмотря на относительную новизну и пока ограниченный масштаб явления, к 2026 году сформировался ряд показательных кейсов, позволяющих рассмотреть концепцию ZHC эмпирически. Одним из первых проектов такого рода стал FelixCraftAI — компания, основным источником монетизации которой служит самостоятельно созданное и продаваемое ИИ-агентом PDF-руководство по настройке искусственного интеллекта (Kiro, 2026). Агент сам организует рекламу, взаимодействие с клиентами и обработку платежей. Кроме того, на платформе ClawMart развёрнут собственный маркетплейс, где агент продаёт себя для решения сходных задач (создание текстового, графического и видеоконтента) в других компаниях. За февраль — март 2026 года выручка проекта составила около 200 тыс. долл. США при прибыли порядка 80 тыс. долл., что свидетельствует о возможности устойчивой коммерциализации даже относительно простых сценариев ZHC.
Следующий пример — Juno (ZHC Institute) (XT Exchange, 2026). Компания собирает и анализирует тенденции в области автономных ИИ-разработок, готовит исследовательские отчёты и сама определяет, какие из них доступны бесплатно, а какие — по подписке. При необходимости агент привлекает сторонних ИИ-исполнителей или внешние API. К апрелю 2026 года оборот проекта составил порядка 14 тыс. долл. США в год при примерно 100 платных подписчиках. Несмотря на скромные финансовые показатели, кейс представляет концептуальный интерес, поскольку демонстрирует способность ИИ-агента не только исполнять задачи, но и определять содержание деятельности.
Третий пример, KellyClaudeAI, — компания, которая специализируется на разработке мобильных приложений в полностью автономном режиме (Barge, 2026). Агент анализирует рыночные тренды, выбирает направления разработки, готовит описания продуктов, создаёт скриншоты и тексты, после чего публикует приложения в магазинах. На сегодняшний день в портфеле компании уже девять приложений.
Принципиально иной подход реализован в проекте Vesco Ventures внутри корпорации Metavesco Inc., акции которой котируются на одной из американских бирж (Metavesco Inc., 2026). В отличие от перечисленных выше случаев, где содержание бизнеса задавалось ИИ-агенту заранее, здесь агент выступает в роли ИИ-предпринимателя без заданного продукта: ему поставлена задача самостоятельно выявлять рыночные возможности, формулировать ценностное предложение и приносить прибыль. К настоящему времени проект вывел на рынок несколько услуг в области цифрового контента и автоматизации бизнеса для внешних заказчиков.
Самый масштабный из «чистых» кейсов ZHC — платформа Polsia, «бизнес по производству других бизнесов» (Swyx, 2026). Пользователь описывает идею (или принимает предложение Polsia, сформированное по его профилю), а платформа сама создаёт сайт, подключает базу данных, настраивает приём платежей и привлекает агентов для рекламы, маркетинга и разработки цифрового или информационного продукта. ИИ-агенты ведут рассылки, запускают рекламу в интернете, поддерживают переписку с клиентами и исправляют ошибки в коде. С января 2025 года по апрель 2026 года годовой оборот платформы вырос примерно до 6 млн долл. США при клиентской базе около 7 тыс. индивидуальных предпринимателей. Пока модель не приносит прибыли: ежемесячной подписки в 50 долл. США хватает лишь на покрытие расходов. Прибыль ожидается в перспективе, когда бизнесы клиентов начнут расти и отчислять Polsia 20% своей выручки. Выглядит масштабно и многообещающе, но отчасти напоминает пирамиду.
Особое место среди недавних ZHC-моделей занимает экспериментальный проект KPMG и Университета Амстердама, посвящённый возможности построения полноценной «нечеловеческой» организации с собственной системой управления и ИИ-менеджерами (Klous & Wielaard, 2025). Перед ИИ-агентами поставили задачу запустить с нуля интернет-магазин по продаже сгенерированных ИИ картин и обеспечить обслуживание клиентов. Принципиальная новизна состояла в том, что были созданы ИИ-руководители с прописанными должностными инструкциями и целевыми показателями. Агенты коллективно составили бизнес-план, проработали структуру процессов, выстроили каналы продаж, распределили задачи, запросили бюджеты и утвердили заявки; их переписка переводилась на человеческий язык и контролировалась наблюдательным советом.
При всех достижениях модели эксперимент выявил её заметные ограничения. Агенты эффективно справлялись со структурированными задачами, имеющими чёткую последовательность действий, однако в условиях неопределённости работали неустойчиво: сталкивались с «галлюцинациями», заходили в тупик при их распределении между собой, что требовало принудительной остановки и ручной корректировки со стороны наблюдательного совета. Кроме того, эксперимент обозначил серьёзные проблемы комплаенса и юридической ответственности.

Предпринимательские ZHC-модели: обобщение и экспертиза

Приведённый обзор пока не позволяет говорить о ZHC как о сложившемся тренде: примеров немного, и все они довольно разнородны. В обобщённом виде ключевые параметры рассмотренных кейсов представлены в таблице 1.

Из таблицы 1 видно, что примеры ZHC пока ещё ограничены как по количеству, так и по масштабам. Но выглядят они интригующе, особенно в контексте массовой популяризации ИИ: с одной стороны, прослеживается потенциал, а с другой — обнаруживается ряд ограничений.
Чтобы понять, что всё это значит для бизнеса, мы обратились с вопросами к Игорю Винокурову (к. э. н., «МитЛаб», «Таймлист»), специалисту по инновациям, управлению и ИИ, недавно проводившему открытый вебинар на данную тему.

Вопрос СТ (Сергей Титов): Каков, по Вашему мнению, потенциал развития бизнес-модели ZHC — действительно ли существуют структурные ограничения для её роста и насколько неизбежно появление менеджерского слоя?

Ответ ИВ (Игорь Винокуров): Подавляющее большинство рассматриваемых кейсов на сегодняшний день представляет собой нишевые эксперименты, привлекательные скорее как медийное явление, чем как зрелые бизнес-системы. Модель работоспособна там, где операционные процессы поддаются стандартизации, а транзакции с клиентами носят дистанционный и регламентированный характер — в производстве цифрового контента, в простых сервисах, в торговле информационными продуктами. Однако по мере усложнения деятельности неизбежно возникает потребность в координационном слое: увеличивается число межагентских коммуникаций, повышается чувствительность к ошибкам, появляются нестандартные требования заказчика. Часть этого слоя действительно может быть автоматизирована, но опыт KPMG и Университета Амстердама показывает, что именно здесь агенты дают наибольший процент сбоев. Поэтому я склонен полагать, что в обозримой перспективе чистые ZHC останутся точечным феноменом, тогда как массовой формой станут гибридные структуры с человеческим менеджментом, обеспечивающим валидацию принятых агентами решений.

СТ: Способны ли ИИ-агенты не только исполнять задачи, но и самостоятельно определять содержание бизнеса — анализировать тренды, выявлять возможности, выступать в роли предпринимателя (как в случае Vesco Ventures)? Насколько подобный сценарий реалистичен?

ИВ: В аналитике трендов ИИ действительно демонстрирует впечатляющие результаты — он способен обработать значительно больший объём источников, чем человек, и выявить статистически значимые закономерности. Однако предпринимательская деятельность — это не только распознавание возможностей, но и волевой акт: принятие риска, мобилизация ресурсов, мотивация людей, готовность нести ответственность за исход. Эти функции не сводятся к алгоритму. ИИ может предложить десять идей, ранжировать их по ожидаемой рентабельности, но решение о том, что именно делать, остаётся за человеком. Кроме того, эксперимент Кембриджской бизнес-школы наглядно показал, что в кризисных и неопределённых ситуациях ИИ систематически уступает человеку, а предпринимательство — это, по сути, и есть деятельность в условиях радикальной неопределённости. Поэтому я бы говорил скорее не о замене предпринимателя ИИ, а о существенном усилении предпринимателя за счёт агентских инструментов.

СТ: Изменится ли сам характер менеджмента под влиянием ИИ, и если да, то в каком направлении?

ИВ: Я полагаю, что менеджмент претерпит достаточно глубокую трансформацию. Во-первых, управленческая иерархия станет более плоской — значительная часть промежуточных согласований и контрольных функций перейдёт к агентам. Во-вторых, организационная структура будет более гибкой: вместо длительных процедур открытия и закрытия вакансий компании будут быстро создавать и переконфигурировать роли, частично заполняемые людьми, а частично агентами. В-третьих, усилится кросс-функциональный характер команд — чёткое разделение на функциональные департаменты уступает место продуктово-ориентированным группам. Однако главный вопрос, который мы пока недооцениваем, — откуда брать людей, способных управлять гибридными человеко-машинными командами? Управленческие компетенции не возникают сами собой; чтобы вырастить руководителя из исполнителя, требуются годы практики, и далеко не каждый исполнитель пригоден к этой роли. Дефицит управленческих компетенций я считаю главным среднесрочным барьером для развития новых бизнес-моделей в России и в мире.

Игорь Винокуров

к.э.н., преподаватель Школы инноватики и предпринимательства НИУ ВШЭ, руководитель «Таймлист» и «МитЛаб», эксперт по управлению инновационными компаниями

Сергей Титов

Аналитик Научно-исследовательской лаборатории инновационных и предпринимательских организаций Школы инноватики и предпринимательства НИУ ВШЭ

Тарасий Тарасенко

Аналитик Научно-исследовательской лаборатории инновационных и предпринимательских организаций Школы инноватики и предпринимательства НИУ ВШЭ

Источники:

• Галенок, Д. (2025а март 21). 20 идей из интервью с Питером Левелсом про создание 70 стартапов в одиночку, минимализм и жизнь цифрового кочевника. Vc.ru. https://vc.ru/life/1877505-20-idei-iz-intervyu-s-piterom-levelsom-pro-sozdanie-70-startapov-v-odinochku-minimalizm-i-zhizn-cifrovogo-kochevnika
• Галенок, Д. (2025b июль 23). 7 правил запуска стартапа без инвестиций. Vc.ru. https://vc.ru/life/2057960-7-pravil-zapuska-startapa-bez-investitsiy
• Максимал, А., & Маслов, А. (2024 февраль 29). Посадить свой IT-сад: как инди-хакер из Белгорода придумывает IT-проекты. Fonar.tv. https://fonar.tv/article/2024/02/29/posadit-svoy-it-sad-kak-indi-haker-iz-belgoroda-pridumyvaet-it-proekty-predstavlyaya-budto-zhongliruet-odnovremenno-40-predmetami
• AI Nerd. (2026 апрель 6). Компания Medvi — бизнес из одного человека. Vc.ru. https://vc.ru/ai/2852400-kompaniya-medvi-biznes-iz-odnogo-cheloveka
• Barge, M. (2026 February 16). Meet KellyClaude (KellyClaudeAI): An AI that autonomously builds and ships mobile apps [Post]. LinkedIn. https://www.linkedin.com/posts/matt-barge-7039a532_meet-kellyclaude-kellyclaudeai-an-ai-activity-7429195572684947457-OUpY
• Bendre, S., & Applegate, A. (2025 October 15). I’m the cofounder of a company with an AI-powered tiny team. Here’s what it takes for me to hire someone new. Business Insider. https://www.businessinsider.com/how-ai-company-hires-tiny-team-machine-learning-engineers-2025-10
• Kiro. (2026 May 3). The first $120k/month AI agent: What Felix Craft teaches us about zero human companies. DEV Community. https://dev.to/kirothebot/the-first-120kmonth-ai-agent-what-felix-craft-teaches-us-about-zero-human-companies-k7i
• Klous, S., & Wielaard, N. (2025 January 28). The rise of the zero-person company. Be Informed. https://www.beinformed.com/wp-content/uploads/2025/02/The-Rise-of-the-Zero-Person-Company.pdf
• Metavesco Inc. (2026 March 10). Metavesco launches world’s first zero-human company. EQS-News; ariva. de. https://www.ariva.de/aktien/waterside-capital-aktie/news/eqs-news-metavesco-launches-world-s-first-zero-human-11935337
• Swyx. (2026 February 28). Polsia: Solo founder hits $1M ARR with AI-run companies. TeamDay. https://www.teamday.ai/ai/polsia-solo-founder-million-arr-self-running-companies
• XT Exchange. (2026 April 10). Juno in-depth analysis: Deconstructing the zero-human-company experiment on Base chain. Medium. https://medium.com/@XT_com/juno-in-depth-analysis-deconstructing-the-zero-human-company-experiment-on-base-chain-can-ai-099f9d23e0a1