Почему стартапы умирают (и почему виновата не “экономика”, а ваша команда)
CB Insights провели глубокий анализ стартапов, которые не смогли взлететь. И результаты, как всегда, указывают на ключевые проблемы:
- 38% — закончились деньги
- 35% — создали продукт, который никому не нужен
- 20% — конкуренция оказалась слишком сильной
- 19% — неэффективная бизнес-модель
- 18% — чрезмерное регулирование
- 15% — неспособность управлять финансами
- 14% — была собрана «не та» команда
- 10% — запустились слишком поздно («вчера бы зашло»)
- 8% — продукт оказался проблемным
- 7% — внутренние конфликты и политика в команде
- 5% — выгорание основателей и команды
Суммарно 14% + 7% + 5% = 26% — это те причины, которые большинство фаундеров склонны игнорировать.
Четверть стартапов умирает из-за людей. Да, именно из-за команды. Не рынка, не инвесторов, не внешних факторов, а именно команды.
Это не просто красивая теория. Это реальные кейсы, когда были и деньги, и идея, и спрос, но команда оказалась неспособна справиться с вызовами.
Где стартапы чаще всего терпят неудачу из-за команды:
- «Все инженеры — ноль продаж». Отсутствие баланса в ключевых функциях.
- «Все маркетологи — ноль продукта». Неспособность создать продукт, при наличии хорошего продвижения.
- Отсутствие стратегии выхода на рынок (GTM), финансового мышления или налаженных операционных процессов.
- Некому создавать MVP — приходится привлекать подрядчиков, что быстро истощает бюджет.
- Лучшего инженера назначают CTO. Внезапно выясняется, что лидерские качества ≠ умение писать код.
- Нанимают друзей «потому что быстрее», а потом тратят полгода на решение проблем.
- Нет HR-процессов, нет систем управления, зато есть инвестор, который требует «РАСТИТЕ БЫСТРЕЕ!».
- Роли размыты: два человека делают одно и то же, а критически важные задачи остаются без внимания.
И самая токсичная проблема — разный уровень вовлеченности. Один работает на износ, другой «делает между делом». Фаундеры часто думают, что «как-нибудь разрулится». Не разрулится.
Почему у AI-стартапов эти проблемы усугубляются вдвойне:
Сборка AI-команд демонстрирует эти закономерности особенно ярко:
- Реально опытных ML-инженеров крайне мало, это дефицитный ресурс.
- Компании часто не понимают разницы между ML Engineer, Research Scientist и AI Product Engineer.
- Нанимают PhD «потому что красиво», но он не умеет доводить продукт до релиза.
- После получения инвестиций спешат нанимать всех подряд, лишь бы быстрее.
- А потом удивляются, почему «что-то не взлетает».
И частая ошибка:
Берут «AI-специалиста», который красиво говорит, но на деле ничего не делает.
И теперь главное: это всё можно предотвратить. Не магией и не визионерством.
Просто нормальной работой с командой:
- нужны не пять одинаковых людей, а команда с комплементарными навыками
- чёткие роли и ответственность
- найм под стратегический масштаб, а не под экстренное «тушение пожаров»
- регулярные обсуждения того, как мы работаем вместе
- и способность фаундера видеть слабое звено раньше, чем оно станет критичным
Почти четверть стартапов умирает не потому, что «не повезло», а потому что команда была собрана «на авось».
AI-компаниям это обходится вдвойне дороже: талантливые специалисты дороги, количество ошибок должно быть минимальным, а скорость критически важна.
Команда ломается тихо, а стартап умирает громко.
Почему это важно понимать:
Успех — это не только «сильный фаундер». Успех — это правильно собранная команда, где:
- каждый закрывает свою зону ответственности
- нет критических пробелов в компетенциях
- слабые места видны заранее
- и их не игнорируют с мыслью «потом разберёмся»
Пока вы фокусируетесь только на продукте, вы используете лишь половину своего потенциала. Пока ваша команда недоукомплектована или дисфункциональна, вы будете буксовать. Команда — это не просто часть стартапа. Это ключевая причина, по которой вы сможете взлететь. И причина, по которой можете потерпеть крах.
