В 2015 году я стал сооснователем CompanyHouse — LegalTech-попытки перевести в цифру регистрацию компаний и подачу документов о корпоративных изменениях в Иране. Предпосылка была простой и, как я до сих пор считаю, верной. Чтобы зарегистрировать компанию здесь, нужен специалист, потому что процесс намеренно непрозрачен. Экспертиза — это и есть продукт, и она же — узкое место.
Мы построили то, что следовало из этой предпосылки. Мы смоделировали неявные знания специалистов по регистрации в виде пошагового цифрового процесса на основе вопросов, который формировал документы для подачи. Выбор типа компании, ввод данных, генерация документов. Вместе с юристами мы превращали правила, точки принятия решений и исключения в логику продукта. На бумаге это был чистый образец продуктового дизайна.
Он проработал год и закрылся. Это был мой первый серьёзный опыт превращения специальных знаний в продукт, и урок, который он мне оставил, — тот, которым я с тех пор пользуюсь чаще всего: превращение экспертного знания в продукт — это задача извлечения знаний задолго до того, как это задача софта.
Почему извлечение — самая трудная часть
Эксперт может описать путь. Чего он не может легко описать, так это исключение — момент, когда он смотрит на документ, чувствует, что что-то не так, и обходит проблему, даже не замечая, что принял решение. Именно там и находится ценность. И именно эта часть невидима для того, кто это делает, потому что для него это не решение, а просто обычный вторник.
Поэтому проверка того, превратили ли вы что-либо в продукт, — не в том, работает ли описанный путь. А в том, работает ли неописанный. Пока вы не можете смоделировать вопросы, которые задаёт специалист, и исключения, которые он знает, у вас нет продукта. У вас есть услуга с экраном входа, а специалист по-прежнему остаётся узким местом — только теперь с худшим интерфейсом.
Та же проблема, ещё пять раз
Стоит назвать закономерность, и вы начинаете видеть её повсюду, а большая часть моей работы с тех пор была той или иной её версией.
В Bamana, сооснователем которой я стал в 2020 году, разрыв лежал между экспертным знанием и решением в 11 вечера во вторник. Родители тонут в советах по воспитанию и голодают без руководства. Вмешательством был не контент, а структура: таксономии, классификации потребностей и контентные маршруты, которые превращают знания специалистов в то, на основе чего уставший родитель может действовать. Шагом извлечения было организовать то, что знают специалисты, вокруг того, что должен решить родитель, а не вокруг того, как специалисты это раскладывают по полкам. Продукт вышел и развивался итерациями четыре года.
В Mehrabani и Soha неявное знание принадлежало социальным работникам. Благотворительность ломается с обоих концов: жертвователи не могут проверить нужду, а социальные работники не могут доказать результат. Доверие рушится посередине. Суждение о том, что нужда реальна, живёт в голове человека и никуда не перемещается. Поэтому мы построили Mehrabani Card — один объект, который несёт подтверждённую нужду, историю получателя помощи, пожертвование и результат, — с Soha в основании как слоем данных о подтверждённых нуждах. В чём я увереннее всего — это самая неэффектная часть: мы спроектировали операционный процесс, которым социальные работники действительно пользуются. Если слой извлечения — это обуза, его не заполняют, и тогда превращать в продукт нечего.
В WritingChex экспертом был экзаменатор IELTS. У кандидата за пределами крупного города нет экзаменатора, нет обратной связи и нет способа понять, почему его письменная работа получает именно такой балл. Мы построили движок обратной связи на основе ИИ, который имитирует экзамен, анализирует ответ и возвращает конкретную, применимую обратную связь в духе экзаменатора, а затем спроектировали вокруг него цикл улучшения. Он дошёл до валидации MVP на реальных работах и первых платящих клиентах — первое доказательство того, что люди готовы платить за машинную обратную связь. В 2025 году он был свёрнут. Я был честен с командой в том, где модели нельзя доверять, — это урок CompanyHouse, применённый раньше: ценность находится в исключениях, и система, уверенная в себе на исключениях, хуже, чем отсутствие системы.
Ketabno перевернул задачу. Знание, которое нужно было превратить в продукт, принадлежало не эксперту — это было понимание того, что заставляет подростка продолжать читать. Подростки бросают читать не потому, что книги плохие. Они бросают, потому что чтение одиноко, ничем не вознаграждается и невидимо для их друзей. Поэтому продукт нёс социальный слой: сюжетные путешествия, баллы, медали, персонажи-рассказчики, викторины. Он запустился примерно за три месяца.
Где это наконец сработало как следует
Shalize — самый наглядный случай, потому что неявное знание там было операционным, а не профессиональным. Бизнес по торговле физическим золотом и серебром работал на сообщениях в WhatsApp, памяти и доверии, а объёмы росли быстрее, чем процесс мог их удержать. Память не передаётся.
Мы перестроили операционную систему от начала до конца — запрос, заказ, выставление счетов, проверка оплаты, исполнение, сопровождение и обратный выкуп — и положили под неё CRM. Настоящим запуском был не сайт. Им стало то, что продажам пришлось перестать работать по памяти; запуском было внедрение CRM. Дневной физический объём вырос с 0,5 до 10 кг/день, а бизнес сообщает о более чем 4000 подтверждённых покупателей и о валовом объёме транзакций более 1000 млрд туманов. Эти цифры сообщены компанией, взяты из портфеля Tamin Tejarat Espahbod Khorshid, не проходили аудит, не являются выручкой и не являются чистой маржой. Я лучше скажу это, чем позволю им делать работу, которую они не заслужили.
Mokaab — сопутствующая заметка. Я спроектировал полноценную инвестиционную платформу — пути покупки, продажи, хранения, обратного выкупа, ценообразования, выставления счетов, доставки и управления счётом, — заложив обязательство обратного выкупа с первого дня, а не прикрутив его потом. Она так и не запустилась: приоритеты материнской группы сместились к физическим операциям раньше, чем платформа вышла. Но архитектура и рыночная модель уцелели и вошли в операционную систему Shalize. Извлечённое знание переживает продукт, ради которого его извлекали. Это аргумент в пользу того, чтобы проводить извлечение, даже если вы не уверены, что продукт выйдет, и именно поэтому я перечисляю провалы: по портфолио без них невозможно откалибровать ожидания.
В Emkan тот же ход применяется к политике. О территориальном развитии говорят языком, на основе которого не может действовать ни продуктовая команда, ни инвестор, ни гражданин. Поэтому работа состояла в том, чтобы перевести его в структуры, которые продуктовая команда действительно может построить: миссии развития, экономические зоны, отрасли, библиотека, галерея. Для Invest Iran, платформы агентства по продвижению инвестиций, неявным знанием было то, как на самом деле работают с серьёзным инвестором, — и оно было воплощено в полном пути инвестора: от поиска возможностей и оценки конкурентных преимуществ через заявление о заинтересованности и взаимодействие с организациями до управления запросами и постинвестиционного сопровождения.
Проверка простая и безжалостная. Если эксперт уйдёт в отпуск, будет ли всё по-прежнему работать? Если ответ «нет», вы ещё ничего не превратили в продукт. Вы задокументировали узкое место.