Артур Кривцов и Нурлыбек Маратов управляли ИТ-студией. Однажды клиент попросил их обучить ИИ-бота на большом массиве корпоративных данных. Артур и Нурлыбек поняли, что это не разовый заказ, а массовая боль бизнеса, и создали Barion AI – AI-платформу для быстрого запуска ИИ-агентов.
Специально для совместного проекта Digital Business и Astana Hub «100 стартап-историй Центральной Евразии» Артур и Нурлыбек рассказали, почему компаниям сложно внедрять AI-ассистентов, как превратить сотни документов в «ИИ-мозг» и что происходит, когда робот-продажник обзванивает тысячи клиентов за полдня.
«Продукта еще не было, а деньги уже лежали на счету»
— Как вы познакомились и чем занимались до Barion AI?
Артур: — С Нурлыбеком вместе изучали программное обеспечение в Университете Нархоз в Алматы, дипломную работу тоже писали вдвоем — она была посвящена разработкам в сфере дополненной реальности.
Артур Кривцов
Сразу после окончания бакалавриата в 2021 году создали мини-прототип AR-проекта для мебельных магазинов. С его помощью " target="_blank" rel="noopener">можно было посмотреть, как будет выглядеть мебель в доме. С этим решением подались в программу Seed Money от Astana Hub. Нам удалось выиграть финансирование на разработку MVP. Так сразу после университета у нас появился первый стартап.
Нашли несколько крупных клиентов среди мебельных магазинов. Вскоре проект окупился и даже заработал небольшую прибыль, но взрывного роста в Казахстане не получилось. Ездили в Дубай и пытались выйти на рынок ОАЭ, но из-за отсутствия опыта в продажах компанию пришлось закрыть.
Тем не менее осталась команда, опыт и контакты: переформатировали бизнес в классическую ИТ-студию и стали выполнять заказы на аутсорсе.
— Как решили создать новый стартап?
Нурлыбек: — Однажды получили запрос от одной образовательной компании: обучить ИИ-бота, который бы проверял домашние работы и отвечал на вопросы учеников. При этом там было огромное количество информации: 50 курсов, по каждому из них – уроки, домашние задания, тесты. Чтобы обучить одного ИИ-помощника нужно было бы скормить огромный массив данных, написать сотни промптов, потратить много времени и средств. На тот момент у нас не было готового продукта и четкого понимания, как это реализовать, поэтому сначала отказались.
Артур: — Потом обсуждали этот кейс и подумали: «А что, если мы все-таки возьмемся?» Поняли, что неудобно обучать отдельного ИИ-ассистента под каждый курс, отдел или задачу. Если сделать единую платформу, куда бизнес будет загружать всю свою информацию — документы, регламенты, скрипты продаж, учебные материалы, базы знаний, то система структурирует эти данные и формирует общий «ИИ-мозг». После этого клиент сможет выбрать нужную роль для бота: менеджер по продажам, специалист техподдержки или преподаватель, проверяющий задания. С этой идеи и начался Barion AI.
– Что предприняли на старте?
Артур: — Прикинули техническую архитектуру, поняли, кто из команды сможет это реализовать. Позвонили клиенту и сказали, что согласны, и уже на следующий день получили полную предоплату. То есть продукта еще не было, идее исполнился всего день, а деньги уже лежали на счету.
Затем вспомнили еще несколько компаний, которые ранее обращались к нам с похожими болями. Всех обзвонили и предложили войти в проект сейчас на более выгодных условиях. Так собрали предоплат почти на 7 млн тенге, которые и стали нашим бюджетом на разработку.
«Качественный голосовой ИИ на казахском языке должен быть разработан именно в Казахстане»
— LLM-модели и голосовые движки уже существуют. В чем тогда ноу-хау Barion AI? Что именно автоматизировали?
Артур: — Обычно бизнесу приходится вручную собирать документы, регламенты, скрипты продаж, FAQ, переписки, базы товаров, потом структурировать их, писать промпты, тестировать ответы и отдельно настраивать сценарии. Поэтому, по данным McKinsey, запуск одного ИИ-бота в крупной организации может занимать до 6 месяцев.
Постепенно поняли, что наша киллер-фича — автообучение ИИ-агентов. Можно загрузить файлы, а система сама структурирует эту информацию и формирует базу знаний для бота.
У нас разные LLM-модели — Gemini, Claude, ChatGPT в зависимости от задач. Но сам алгоритм, который собирает данные, структурирует их и обучает бота, — это собственная разработка.
Нурлыбек: — В целом видим Barion AI как платформу, где бизнес выбирает нужный сценарий, нажимает кнопку и создает бота без необходимости писать промпты.
Сейчас решили сосредоточиться на голосовых ИИ-агентах, потому что для бизнеса это один из самых понятных сценариев применения: робот может обзванивать клиентов, квалифицировать лиды, делать допродажи и передавать менеджерам уже обработанные заявки.
Голосовые движки тоже подключаем через API сторонних разработчиков. Но в будущем планируем создать собственную голосовую модель. Это имеет смысл, так как глобальные модели очень плохо и неестественно воспроизводят казахский язык. Уверен, что качественный голосовой ИИ на казахском языке должен быть разработан именно в Казахстане, и мы надеемся приложить к этому руку.
— Почему выбрали это направление?
Артур: — В этом году попали в число 6 стартапов из Казахстана, которые поехали в Кремниевую долину для участия в международной акселерационной программе Hero Training от Astana Hub и Draper University. У нас был конкретный запрос к менторам и инвесторам из США: как упаковать нашу технологию в масштабируемый продукт? Потому что тяжело продавать «голое» технологическое ядро — система по построению ИИ-ботов для автоматизации выглядит слишком сложно и «по-гиковски».
Поэтому сейчас решили заходить через продажу готовых сценариев, когда клиент покупает понятное решение конкретной проблемы. Начали с голосовых звонков.
«Люди могут издеваться над ИИ»
— Как работает сценарий со звонками?
Нурлыбек: — Вы заходите в кабинет на платформе, загружаете туда информацию, выбираете сценарий со звонками, настраиваете, загружаете базу для обзвона и запускаете кампанию. После получаете подробный отчет. Все это можно сделать за несколько минут.
Расскажу на примере недавнего кейса с консалтинговой компанией, которая оказывает юридические и бухгалтерские услуги. У них была база холодных контактов, и мы настроили голосового робота, чтобы он звонил, обращался по имени-отчеству и задавал уточняющие вопросы, а в некоторых сценариях после согласия клиента отправлял презентацию на WhatsApp. На выходе заказчик получил детальный отчет с записями разговоров, транскрибацией и сортировкой лидов по уровню «теплоты».
Обзвон был по 5 тысячам контактов. Начали в обед, а к вечеру у клиента уже был подробный отчет. Представьте, сколько сотрудников колл-центра и времени понадобилось бы, чтобы вручную обработать такой объем за полдня. По итогам нашего обзвона заказчик заключил около 30 договоров, причем одна только продажа полностью окупила затраты на всю кампанию.
— Нужно ли предупреждать людей, что с ними разговаривает робот?
Артур: — Люди по своей природе предпочитают общаться с другими людьми. Если человек понимает, что говорит с роботом, то может либо сбросить звонок, либо начать издеваться над ИИ.
Наши агенты говорят очень естественно, поэтому только 3-5% догадываются, что на том конце провода не человек. И конечно, для эффективности продаж лучше не афишировать, что звонит программа, а не живой оператор.
Вообще, не все люди отличают ИИ от живого человека. Для своей компании сгенерировали аватар красивой девушки, и вдруг по ночам стали получать сообщения на рабочий WhatsApp с вопросами вроде: «Диана, а вы замужем?» Пришлось убрать все смайлики из ответов, чтобы она не была слишком дружелюбной. Ну и разочаровывать клиентов, которые при визите в офис спрашивали: «А где Диана?».
— Если человек распознает ИИ-агента и начнет его уговаривать дать большую скидку?
Артур: — Наши боты запрограммированы так, чтобы не уходить в сторону от цели разговора. Поскольку они обучаются на регламентах и чатах, которые уже были у компании, то робот строго следует поставленным рамкам. Если в переписках не было случаев, когда клиенту просто так давали скидку, то и ИИ ее тоже не даст.
Нурлыбек: — Но вообще за тем, что пишут AI-помощники, нужно следить. У нас был курьезный случай, когда тестировали текстового бота в WhatsApp. Он пригласил клиента на встречу в офис на 11 утра, а мы были не в курсе, и в офисе никого не было. Клиент приехал, присылает фото из зоны ожидания и пишет: «Я на месте, вы где?». А бот в WhatsApp мгновенно отвечает: «Подождите, пожалуйста, сейчас за вами спустятся». И так несколько раз подряд. После этого пришлось лично извиняться, объяснять и заглаживать ситуацию.
Почему так произошло? Видимо, бот обучился на наших старых переписках, где мы клиентам назначали встречи в офисе и спускались за ними. Но все это единичные технические баги, которые быстро исправляем.
«ИИ-агент за секунды ищет автомобили по базе автодилера с 20 филиалами»
— Сколько человек сейчас работает над Barion AI?
Артур: — Мы с Нурлыбеком — сооснователи проекта. Оба айтишники по образованию, поэтому совмещаем в себе роли и технических специалистов, и предпринимателей.
Но основу нашей технологии заложил наш ведущий разработчик Эльдар Хайбуллов — это опытный ИТ-специалист.
Так что можно сказать, что сейчас над продуктом активно работают 3 человека.
— Как продаете ваше решение?
Артур: — В основном клиенты приходят по сарафанному радио — это те фирмы, с кем сотрудничали еще со времен нашего первого AR-стартапа, или были заказчиками ИТ-студии.
Для работы с крупным бизнесом привлекаем хорошего знакомого: он отлично знаком со спецификой ИТ-индустрии, имеет выходы на руководство крупных компаний в Казахстане. Это он помог нам закрыть наши первые крупные сделки.
— Какая сейчас модель монетизации?
Артур: — Изначально использовали контрактную модель: разрабатывали решение под конкретного клиента и внедряли его. Сейчас компания генерит выручку уже более 100 млн тенге в год, но мы переходим на модель pay-as-you-go — оплата по мере использования. То есть клиент загружает данные на платформу, подключает нужные сценарии и платит по факту расхода токенов. Финальных цен пока не знаем, ценовую политику еще не сформировали.
— На какой сегмент бизнеса ориентируетесь?
Артур: — Решили сфокусироваться на компаниях от 500 сотрудников и выше. У таких предприятий есть все необходимые файлы, которые можно загружать в систему для обучения. И при этом у них есть потребность и боль — быстрое обучение ИИ-агентов. Ее мы можем закрыть — есть готовая платформа, не нужно тратить время и усилия на тесты и внедрение.
Начинали со сферы образования, но потом поняли, что наш продукт актуален для разных видов бизнеса. Например, для крупного казахстанского автодилера, у которого 20 филиалов по всей стране, интегрировали нашу разработку с их огромной базой данных подержанных машин. И теперь, если их клиент в Атырау ищет автомобиль, то по его описанию и пожеланиям система за секунду находит подходящую машину в этом городе и по всему Казахстану. А также рекомендует подходящие под запрос автомобили других марок — с аналогичной комплектацией. Кроме того, автоматически перенаправляет сообщение нужному менеджеру в соответствующий филиал.
Хотелось бы сделать пару кейсов в нефтедобывающей отрасли, так как знаем, что у них огромный массив документов и регламентов. Внедрять ИИ-системы в таком случае сложно, и Barion AI мог бы помочь.
– Как обстоят дела с безопасностью данных? Для крупного бизнеса это, как правило, одна из самых чувствительных тем.
Артур: — Во-первых, ИИ-бот в любом случае будет использовать для общения с клиентами публичную информацию — цены, условия предоставления услуг, презентации. Контакты и данные клиентов не забираем и не передаем третьим лицам — они остаются в контуре компании.
Во-вторых, если критически важно хранить все на своих серверах, нет проблем развернуть наше решение локально.
«Хотим, чтобы Barion AI вышел на IPO»
— На какие средства развиваете проект?
Артур: — Придерживаемся философии бутстраппинга: развиваемся на собственные заработанные средства, не привлекая кредиты или венчурные деньги.
Однако во время программы в Кремниевой долине поняли, что если хотим расти быстро и масштабироваться на глобальные рынки, то инвестиции необходимы. Но начнем искать инвесторов только тогда, когда полностью отладим юнит-экономику новой бизнес-модели по продаже готовых сценариев.
– Что в планах у Barion AI в ближайшее время?
Артур: – Помимо Казахстана хотелось бы поработать на рынке США. На это сильно повлияло участи в Hero Training: увидели, насколько рынок США большой и важный для ИИ-стартапов. Также рассматриваем регион MENA.
— Каким видите стартап в долгосрочной перспективе?
Артур: — Наше государство делает очень много для развития технологий: Казахстан вошел в топ-30 стран по использованию ChatGPT, у нас создается национальная LLM. Очевидно, что рано или поздно в Центральной Азии появится стартап стоимостью в триллион долларов, которая проведет IPO на международной бирже. Очень хотели бы, чтобы этой компанией стал Barion AI.
Нурлыбек: — В ИТ-сфере все меняется очень быстро. Когда мы в 2021 году занимались дополненной реальностью, Apple Vision Pro еще не был представлен, и рынок выглядел совсем иначе. Сейчас занимаемся ИИ-агентами. Сложно сказать, что будет через 5 лет, но мы точно хотим, чтобы масштабы наших проектов росли, а наши решения приносили реальную пользу бизнесу.
