ИИ остаётся одной из самых перспективных технологических ниш — не только для корпораций, но и для малого бизнеса. Однако между разработкой продукта и работой с реальными клиентами пролегает большой путь. Чтобы стартапу пробиться в крупный бизнес, нужен не только сильный технологический фундамент, но и чёткое понимание корпоративных процессов, требований по безопасности и специфики отрасли.
Альфа-Курс собрал реальные кейсы российских ИИ-команд, которые смогли пройти путь от пилота до внедрения. Мы рассказываем, как стартапам удаётся привлекать корпорации, на что обращают внимание заказчики и какие уроки стоит учитывать малому бизнесу, выходящему на рынок B2B.
Как попасть в корпоративный контур: опыт SalesAI и «Газпром нефти»
Один из наиболее доступных для входа сегментов — автоматизация продаж. Именно с этим направлением на рынок вышел стартап SalesAI. Продукт компании — нейросеть, которая анализирует звонки менеджеров, заполняет CRM, делает саммари, подсвечивает риски и оценивает работу продавцов.
«Продажи — вечнозелёная тема. Там всё меняется, и по-прежнему есть ошибки. Есть люди, склонные “косячить”. Можно оставить людям то, где они могут проявить эмпатию. А работу с данными, где нужна холодная голова, а не эмоциональное влияние, — отдать машине», — рассказал Альфа-Курсу Роман Магдаленко, сооснователь SalesAI.
SalesAI за последние пару лет активно привлекал внешнее финансирование. В 2023-м стартап получил 71 тыс. долларов от Фонда развития интернет-инициатив (ФРИИ), а затем — ещё 53 тыс. долларов. В 2024 году SalesAI получил 8 млн рублей от стартап-студии МФТИ — средства направили на развитие продукта и наращивание продаж. Проект дважды — по итогам 2023 и 2024 годов — входил в рейтинг RB Choice — список перспективных российских стартапов. Среди клиентов SalesAI — Билайн, Яндекс, hh.ru и другие крупные российские компании.
В 2025 году стартап прошёл акселерационную программу «Газпром нефти» Startup Drive — она, в частности, тестирует решения внешних команд для департамента сбыта моторных топлив «Газпром нефти». Внедрение ИИ-практик позволяет решать целый спектр задач: от сокращения издержек и оптимизации рутинных процессов до построения нового пользовательского пути клиентов, говорят в компании.
По итогу отбора SalesAI привлекли для работы в «Газпром нефти» — сервис ищет отклонения от процессов в области продаж и пытается ликвидировать их. Система автоматизировала обработку звонков и помогла выявить ранее незаметные тенденции в поведении клиентов. Руководство «Газпром нефти», в свою очередь, получило аналитические инструменты для принятия решений, а тренинговые программы были доработаны на основе рекомендаций ИИ.
Не обошлось и без сложностей. По словам Романа Магдаленко, на этапе пилота были выявлены технические особенности, связанные с качеством звуковых файлов и нестандартными форматами звонков — они были решены в рабочем порядке. Также потребовалась адаптация команды «Газпром нефти» к новым форматам обратной связи — эта задача была закрыта через дополнительное обучение и коммуникационную поддержку, так что все функции решения были сохранены, говорит он.
Что важно знать малому бизнесу
- Крупные заказчики ожидают соблюдения норм по работе с персональными данными (152-ФЗ).
- Убедитесь, что у вас есть ресурсы для сопровождения, поддержки и кастомизации.
- Технология — это половина дела. Остальное — безопасность, UX и устойчивость.
«Среди основных плюсов ИИ: сокращение времени на рутинные задачи, повышение точности аналитики и рост эффективности в отдельных бизнес-процессах — особенно в продажах. ИИ помогает ускорить принятие решений менеджерами и улучшить персонализацию в общении с клиентами. Из минусов — не все решения универсальны: их нужно адаптировать под конкретные задачи и данные», — говорит Максим Онищенко.
По данным VK Predict и Prognosis, около 70% российских компаний уже сейчас активно применяют ИИ для оптимизации собственных бизнес-процессов. Среди тех, кто больше всех стремится к этому, — финансовый сектор, IT и ТЭК (топливно-энергетический комплекс).
Panteo.ai: как ИИ-стартапам выходить в госсектор
Работа с государственными структурами часто кажется сложной и закрытой, но для ИИ-стартапов это может быть один из самых эффективных каналов. Пример — Panteo.ai, который разрабатывает ИИ-модели для анализа документов, тендеров и корпоративной документации.
Panteo.ai практикует несколько вариантов поиска заказчиков. Первый — работа в качестве субподрядчика через системных интеграторов и господрядчиков.
«Сейчас у госструктур и госкорпораций есть большой интерес к искусственному интеллекту», — сказал в разговоре с Альфа-Курсом Ярослав Шуваев, основатель Panteo.ai.
Второй путь — участие в профильных хакатонах.
«В каждом конкурсе, хакатоне, акселераторе сейчас, как правило, выделяют ИИ-направление. Мы подаёмся, и это позволяет делать пилотные проекты с крупными компаниями», — рассказывает Шуваев.
Один из госзаказчиков Panteo.ai — Министерство тарифного регулирования Воронежской области, которому ИИ-стартап помогает анализировать документы.
«Им в определённый период нужно просматривать очень много документов и сверять, насколько они соответствуют подаваемой информации. Наш ИИ позволил снять часть рутинной нагрузки», — говорит Шуваев.
По его словам, у госструктур сейчас остро стоит вопрос загрузки кадров: очень много рутинного когнитивного труда, связанного с анализом документов и извлечением данных. Многие ведомства хотят минимизировать такие задачи и разгрузить сотрудников.
Ещё один проект в госсекторе для Panteo.ai — пилот по анализу закупочного процесса для Администрации президента, рассказал Альфа-Курсу Шуваев.
«Из-за того, что люди торопятся, закупки не всегда “отыгрываются” качественно. Поэтому здесь возникает достаточно большой финансовый эффект от внедрения ИИ. Нас часто привлекают для автоматизации процесса: организовать формирование закупок по 44-ФЗ, проводить анализ тендерных предложений при помощи ИИ», — рассказал он.
По его словам, большой интерес к этому направлению проявляют и нефтяные компании. Компания говорит о подтверждённом положительном эффекте от внедрения решения для одной из нефтяных компаний — 758 млн рублей, но заказчика не называет.
Стартап также даёт медианную стоимость выполнения таких проектов: 2,5 млн рублей на интеграцию и 350 тыс. рублей в месяц — стоимость лицензии и инфраструктуры.
При этом госкомпании требуют соблюдения мер безопасности. Основное требование — сохранение конфиденциальности данных пользователей. Поэтому Panteo.ai сделал on-premises-модель — вычисления делаются приватно, чтобы информация не выходила за пределы контура во внешние API.
Внутренняя разработка как альтернатива
Не каждый стартап обязан продавать свой продукт на сторону, и не каждая крупная компания привлекает внешних подрядчиков для реализации ИИ-проектов. Некоторые крупные компании развивают ИИ-решения самостоятельно. Яркий пример — Яндекс, компания создаёт инструменты на базе больших языковых моделей (LLM) для собственных нужд и внешнего рынка.
Важно отметить, что эти продукты проходят тот же путь, что и стартапы: исследование проблемы, запуск MVP, пилот, сбор фидбека и масштабирование.
Морозова подчёркивает, что Яндекс экспериментирует с применением LLM в конкретных бизнес-кейсах и решении профессиональных задач, а также зарабатывает на внутренней оптимизации.
«Мы дообучаем под эти нужды наше семейство больших языковых моделей YandexGPT. Здесь монетизация LLM лежит в плоскости профессий, где много работы, описанной алгоритмами или правилами», — говорит она.
При этом новые инструменты, по её словам, нацелены на увеличение производительности сотрудников компании, а не снижение потребности в них.
Стоит отметить, что шумиха вокруг ИИ нередко создаёт у начинающих предпринимателей иллюзию, что почти любой проект в этой области обречён на успех. Однако реальность рынка куда строже: даже стартапы с мощной технологической базой и поддержкой крупных компаний могут не взлететь. Один из показательных примеров — решение «Яндекса» закрыть почти десяток ИИ-проектов, ориентированных на международный рынок, о чём стало известно в конце 2024 года. В пресс-службе компании тогда отметили, что «Яндекс» регулярно инвестирует в перспективные идеи: часть из них перерастает в массовые сервисы с миллионами пользователей, а другие остаются «на уровне эксперимента».
В помощь малому бизнесу
В конце прошлого года Альфа‑Банк запустил ИИ-сервис Нейроофис — виртуальную команду на базе искусственного интеллекта, созданную для поддержки бизнеса в рутинных операциях. Это набор из восьми специализированных ассистентов — маркетолога, копирайтера, HR‑менеджера, клиентского менеджера, консультанта, дизайнера, юриста и бухгалтера. Каждый из них обучен на данных миллионов экспертов и выполняет задачи как реальные специалисты. Сервис встроен в интернет‑банк «Альфа‑Бизнес Онлайн».
Функционал Нейроофиса охватывает широкий спектр бизнес‑операций: маркетолог составляет контент‑план и рекламные тексты, копирайтер редактирует и переводит тексты, HR‑менеджер формулирует вакансии, клиентский менеджер пишет скрипты продаж и отвечает на отзывы. Главное достоинство Нейроофиса — простота использования. В частности, пользователю не нужен навык промпт‑инжиниринга. Сервис помогает предпринимателям высвобождать ресурсы и время, автоматизируя рутинную часть работы, что позволяет сосредоточиться на развитии бизнеса.
По словам Измайлова, сервис уже используют десятки тысяч ИП и ООО по всей стране, а один из самых востребованных ассистентов — бухгалтер. «Он помогает рассчитать налоги, сформировать декларацию, проверить корректность данных, подсказать, какие доходы нужно обязательно учесть, и на что обратить внимание, чтобы избежать ошибок. Например, он напомнит учесть поступления не только на счета в Альфа‑Банке, но и в других банках, если они есть. Сейчас ассистент подсказывает, как всё сделать вручную, но в ближайшем будущем сможет сам формировать и отправлять декларации — достаточно будет одной голосовой команды. Это особенно актуально для малого бизнеса и ИП на упрощённой системе: мы реально видим возможность полного отказа от бухгалтерских сервисов в их классическом виде. Бухгалтерия останется как функция, но взаимодействие с ней станет гораздо проще и понятнее», — полагает Тимур Измайлов.
Ключевые выводы для ИИ-стартапов
ИИ-рынок в России уже сформирован — но места в нём по-прежнему достаточно для новых игроков. Стоит понимать, что корпоративные клиенты ищут не просто инновационную технологию, а конкретные прикладные инструменты для решения бизнес-задач.
- Будьте клиентоориентированы. Опишите, какую боль решаете, и как это сэкономит деньги или ресурсы.
- Готовьтесь к долгим сделкам. От пилота до внедрения может пройти 6–12 месяцев.
- Подтверждайте безопасность. Особенно если работаете с персональными данными.
- Участвуйте в акселераторах. Даже если не ищете инвестиции — это способ получить доступ к заказчику.
- Доказывайте эффект цифрами. Никакой ИИ не внедряется «по вере» — только по результатам.
ИИ может стать отличным входом в B2B даже для небольших команд. Главное — быть гибкими, слушать бизнес и не бояться дорабатывать продукт под реальных пользователей.
