Венчурное мышление. 9 принципов роста бизнеса в любых условиях

Илья Стребулаев и Алекс Данг сформулировали 9 принципов мышления, которые пригодятся для принятия решений в самых разных ситуациях. Они приводят примеры компаний из Кремниевой долины, которые использовали эти принципы и добились процветания. Эта книга — о том, как мыслить иначе и получать во стократ больше, чем вкладываешь.

Эту книгу в 2026-м читаем, обсуждаем и извлекаем 100% пользы на курсе «Клуб любителей нон-фикшн» — вместе с авторами книг и экспертами, куратором из МИФа.

Не так давно венчурные инвесторы — люди, чьи вложения в самые дерзкие проекты, меняющие мир, — вышли из тени. Такие фигуры, как Бен Хоровиц и Джон Дорр, известнее, чем основатели компаний стоимостью в миллиарды долларов. Но в чем секрет? Почему венчурные инвесторы показывают доходность год за годом?

После сотен интервью с инвесторами Кремниевой долины и 10+ лет преподавания в Стэнфорде Илья Стребулаев начал понимать: ответ — в подходе к принятию решений. Подходе, который кажется противоречащим здравому смыслу. Например, горизонт планирования должен быть долгосрочным, а краткосрочные прибыли игнорируются. Ошибки — это хорошо. Неудачи чрезвычайно важны. Это в корне отличается от того, к чему мы привыкли.

Книга основана на исследованиях «единорогов» — таких, как OpenAI, Zoom, SpaceX, Canva, DoorDash и Moderna, проводившихся с 2015 года. Их цель — понять, как за пару-другую лет придумать и взрастить инновационную идею стоимостью в миллиарды долларов.

Эта книга не про большой бизнес, а о мировоззрении. Венчурное мышление пригодятся в достижении целей, построении карьеры и работе с командой — в найме и на себя, в спорте и даже отношениях. Эти принципы — для всех, кто хочет учиться на своих ошибках и расти.

Мышление венчурных инвесторов поможет руководителям и лидерам, даже далеким от технологической индустрии, трансформировать компанию и опережать конкурентов.

И не только им: «Чем дальше вы от Кремниевой долины, тем больше вам нужна книга», — пишут авторы. Венчурное мышление нужно там, где много неопределенности и неизвестных переменных, где никто не знает, «как все на самом деле», и ожидаются перемены.