Девушка придумала стартап, который помогает предотвращать кражу электричества. Ее проект уже оценили в $5 млн
Наджима Ноефтова родом из Душанбе. Изначально она не собиралась связывать жизнь с технологиями и отучилась на социолога. Однако после окончания университета стала рекрутером в ИТ-компании и вскоре поняла, что хочет быть внутри сферы. Устроилась в таджикистанский стартап zypl.ai, где прошла путь от ассистента СЕО до директора исполнительного офиса. А с конца 2024 года девушка развивает собственный проект epsilon3.ai, который занимается созданием моделей прогнозирования и работает преимущественно с GovTech-сектором.
Для совместного проекта Digital Business и Astana Hub «100 стартап-историй Центральной Азии» Наджима рассказала, почему не сразу решила войти в ИТ, как появился epsilon3.ai и каким образом решение компании может предотвратить массовое хищение электроэнергии. Также узнали, насколько тяжело было договориться с госорганами о внедрении такого продукта, и почему на данный момент проект не рассматривает европейские страны для масштабирования.
«Была уверена, что ИТ только для мужчин»
– Наджима, с чего начался ваш путь в ИТ?
– В 2018 окончила школу и встала перед выбором, куда поступать. Хоть и училась в математическом классе, но была уверена, что работа в ИТ только для мужчин, и мне там делать нечего. Поэтому поступила в Российский государственный социальный университет в Москве на факультет «Социология».
Во время учебы постоянно брала какие-то подработки, а на четвертом курсе решила искать фулл-тайм позицию. Получилось устроиться ИТ-рекрутером в агентство. В процессе найма чаще всего общалась с фронтенд- и бэкенд-разработчиками, однако также встречались ML-инженеры, AI-продакт-менеджеры и другие специалисты, связанные с искусственным интеллектом. Так же была уверена, что ИИ-сфера не для меня, но поняла, что хочу быть по ту сторону ИТ.
После окончания вуза вернулась в Таджикистан и перешла на удаленку. В какой-то момент осознала, что пора что-то менять. Начала проходить курсы по продакт-менеджменту и искать офлайн-позицию в Душанбе: ремоут мне не подошел.
– Какие специальности рассматривали?
– Откликалась на множество разных вакансий, но казалось, что мое место где-то в международных организациях. У близкой подруги был опыт работы в команде zypl.ai, и она посоветовала попробовать податься к ним. Выбрала рандомную позицию в компании и отправила резюме.
Со мной связалась HR. Объяснила ей, что у меня нет особого опыта работы непосредственно в ИТ, но я очень хочу стать частью именно этой команды. В итоге предложили две вакансии: офис-менеджер или ассистент CEO. Естественно выбрала второй вариант и около года была помощником Азизджона Азими.
За это время разобралась, как работает стартап изнутри, и сильно выросла в навыках. Поэтому весной прошлого года, когда у нас начал зарождаться холдинг A7Sigma, меня назначили менеджером исполнительного офиса A7σ. Позже получила повышение и стала директором. В процессе работы у нас с командой появилась идея epsilon3.ai, которую начала развивать команда A7σ.
«Наши модели достигают 99% точности»
– Что сейчас предлагает epsilon3.ai?
– Занимаемся аналитикой и прогнозированием для GovTech-компаний с помощью zGAN — генератора синтетических данных, созданного R&D-командой zypl.ai. Эта технология относится к семейству GAN (Generative Adversarial Network) — генеративных состязательных сетей, основанных на принципах теории игр. GAN состоит из двух частей: генератор создает синтетические данные, максимально похожие на реальные, а дискриминатор учится отличать реальные данные от сгенерированных.
Отличительная особенность zGAN от других подобных сетей в том, что он может направленно генерировать аутлаеры (аномальные объекты в обучающей выборке, которые сильно отличаются от остальных данных – прим. Digital Business). Обычно в машинном обучении принято удалять объекты из датасета, так как они могут сильно влиять на модель. Мы, напротив, с помощью синтетических данных добавляем аутлаеры, чтобы выявлять отклонения от нормы. Например, в кейсе с энергетической компанией zGAN показывает, где может случиться какое-либо внезапное событие: резкий скачок потребления, его снижение или расходование при нулевых счетчиках.
Для одного из кейсов изучали рынок Узбекистана. По официальным данным за 2024 год, в стране похитили электроэнергии на $108 млн. Даже если наша система сможет «поймать» 20-30% от общего объема, это сэкономит десятки миллионов долларов.
– Получается, epsilon3.ai и zypl.ai работают на одной технологии. Для чего нужно было создавать отдельный стартап?
– Изначально zGAN создавался для задач финтеха. Однако в процессе развития стало очевидно, что потенциал технологии может быть востребован и в других секторах, включая государственные цифровые сервисы. Тем не менее, zypl.ai фокусируется на финтех-решениях, и поэтому не мог масштабировать активную работу в направлении GovTech. Это привело к решению выделить отдельный проект для новых отраслей.
– Как GovTech-компании отнеслись к вашему продукту?
– Если ходить к «холодным» клиентам, то сталкиваешься с сильным сопротивлением. Поэтому выбрали другую стратегию и стали активно использовать возможности, которые дает ИТ-экосистема всей Центральной Азии.
В конце 2024 года подали заявку на Industrial AI Accelerator, который проходил при поддержке МИИЦР РК. Это программа, которая объединяет бизнес и госструктуры для реализации совместных кейсов. Там нашли первого клиента – казахстанскую компанию Karabatan Utility Solutions, для которой разработали пилот.
После этого нас начали находить клиенты с уже имеющимися конкретными запросами. Кроме того, многие наши потенциальные заказчики знакомы с деятельностью zypl.ai. Упоминание компании усиливает восприятие доверия благодаря ее признанной экспертизе в сфере искусственного интеллекта и международному опыту в финтехе, что дает определенный кредит доверия.
Также помогает Astana Hub. Например, за последние несколько месяцев при их поддержке презентовали проект перед президентом Казахстана, королем Иордании и мэром Душанбе. Физически нахожусь в Астане, поэтому много запросов приходит напрямую. Например, получили приглашение на встречу от Минэнерго Казахстана.
– Кто еще, кроме госструктур, может быть вашими клиентами?
– Сотрудничаем с представителями квазигоссектора. Один из наших первых пилотов прошли с Karabatan Utility Solutions – энергетическая компания в Казахстане, которая занимается производством и реализацией электроэнергии.
Наши модели достигают 99% точности и могут применяться не только в сфере энергетики. Например, прогнозирование в планировании Smart City – идеальный кейс для нас.
Кроме того, сейчас активно развиваем B2B-направление. Нашими клиентами может стать любой бизнес, который нуждается в оптимизации операционки. Например, проводим пилоты с телеком-операторами.
«Если хочешь сделать что-то для государства, сделай это бесплатно»
– Какие данные от клиентов нужны для работы?
– Все зависит от запроса заказчика. Например, вы хотите спрогнозировать объем потребления электроэнергии в одном районе города. Чтобы сделать это максимально детально, нам нужна информация о расходах каждого пользователя/квартиры минимум за год, в идеале за три. Хорошо, если данные ежедневные, еще лучше, если они почасовые.
Так, для одного из кейсов получили 15 тысяч почасовых данных за год о 15 тысячах юзеров. Небольшие пропуски заполняли с помощью синтетических значений и добились 99% точности модели.
– Это довольно чувствительная информация. Как удается убедить клиентов поделиться такими данными?
– Все данные берем обезличенными. Никакие подробности, например, контакты или имена, нам не нужны. Однако со своей стороны делаем все возможное, чтобы информация даже в таком виде никуда не утекла.
– Порой многие представители госструктур с опаской относятся к молодым фаундерам, тем более к женщинам. Приходилось ли вам сталкиваться с дискриминацией по полу или возрасту?
– К счастью, за все время работы в стартап-индустрии не сталкивалась с гендерной дискриминацией. Однако бывали и проявления эйджизма: часто приходилось доказывать свою экспертность несмотря на юный возраст. Опасения заказчиков понятны: непросто доверить важные задачи молодой команде.
При этом внутри стартап-тусовки средний возраст большинства фаундеров – не старше 30 лет. Кроме того, Азизджон – довольно молодой предприниматель, добившийся значительных результатов. Многие доверяют нам как его команде.
– С какими еще трудностями столкнулись в процессе работы?
– Основные сложности – бюрократия, очень большое количество decision-makers и, как следствие, долгий процесс переговоров и заключения контрактов. Тяжелее всего добраться до тех людей, которые принимают финальное решение.
Нам однажды сказали: «Если хочешь сделать что-то для государства, сделай это бесплатно». Прислушались к совету, начали создавать бесплатные пилоты для потенциальных заказчиков, доказывать свою экспертизу и только потом переходить к коммерческому сотрудничеству. Правда, сейчас отходим от этой стратегии, так как наработали достаточное количество кейсов в портфолио и начинаем сразу работать платно.
Кроме того, часто ловлю себя на эмоциональных качелях: либо чувствую небывалый прилив мотивации, либо наоборот, кажется, что ничего не получится. Порой это происходит по несколько раз в неделю. Недавно участвовали в Silkway Accelerator от Astana Hub и Google for Startups: трекеры говорили, что это нормально.
За время акселерации проект претерпел множество позитивных изменений. Изначально позиционировали себя как стартап, создающий модели прогнозирования, и фокусировались на этой задаче. Со временем поняли, что фактически выросли в AI Lab, который берет на себя весь цикл — от диагностики и анализа данных до разработки и полного внедрения решений.
– Есть ли у epsilon3.ai конкуренты?
– В Центральной Азии среди стартаперов появился тренд на то, чтобы идти в GovTech с любым продуктом. Возможно, у кого-то из них есть похожее решение, однако технология zGAN пока доступна только нам.
Изначально epsilon3.ai создавался по подобию Palantir Technologies (американская компания, которая разрабатывает ПО анализа данных для организаций – прим. Digital Business). Сейчас это одновременно и наши конкуренты, и вдохновители. Однако в Центральной Азии они не работают.
«Такой объем работы просто не может стоить $200»
– Сколько клиентов у стартапа?
– На данный момент нет подписанных контрактов, поскольку цикл заключения сделки в GovTech довольно долгий. Однако мы соглашаемся на разработку пилота только при условии, что он будет оплачен.
– Каким образом планируете монетизироваться?
– Пытаемся приучить GovTech к SaaS. Обычно работаем по стандартной схеме: разрабатываем модель и интерфейс, предоставляем все необходимые дашборды, а затем при необходимости регулярно обновляем и улучшаем продукт — например, когда появляются новые данные.
Мы легко подстраиваемся под заказчиков: у некоторых компаний нет возможности работать в таком формате по внутренним регламентам. Сейчас, например, с одним из клиентов обсуждаем end-to-end-решение — когда полностью создаем продукт «под ключ», а после продолжаем обеспечивать техническую поддержку.
– Какой будет средняя стоимость подписки?
– Каждый кейс индивидуален, а окончательная цена зависит от объема и сложности задач. Но в любом случае речь идет о нескольких тысячах долларов только за разработку пилота, поскольку для каждого клиента выполняем фундаментальную работу. Порой данные приходят к нам в очень сыром виде, поэтому начинаем с их обработки: очищаем, структурируем, подготавливаем. Затем с нуля создаем модель, адаптированную под задачи заказчика, и разрабатываем для нее индивидуальный интерфейс. Такой объем работы не может стоить $200.
«Привлекли $175 тысяч при оценке $5 млн»
– На какие средства развивали проект?
– Изначально существовали за счет команды холдинга, однако в марте этого года подняли первые инвестиции – $175 тысяч при оценке в $5 млн. В нас поверили казахстанский фонд White Hill Capital и Battery Road из Сингапура.
– Как долго шел процесс переговоров?
– Кажется, нам не пришлось сильно уговаривать инвесторов. В идею практически сразу поверили. Кроме того, фонды хорошо знакомы с zypl.ai, поэтому с момента начала переговоров до получения денег прошло несколько месяцев.
Главный вопрос, который интересовал инвесторов, заключался в том, в каких еще сферах можно применить zGAN. Помимо этого был довольно подробный due diligence команды.
– На что пошли привлеченные деньги?
– На развитие команды. Вместе со мной над epsilon3.ai работает около 10 человек. Наняли крутых ребят из разных стран, и с их помощью реализовываем проекты еще быстрее. Если раньше на создание пилота уходило около месяца, то сейчас справляемся за пару недель.
При этом с увеличением штата расширились и наши возможности. Если раньше могли делать только модели прогнозирования, то сейчас в команде есть ребята, которые могут разрабатывать ИИ-агентов. Это частый запрос от клиентов, который теперь можем удовлетворить.
– Когда хотите поднимать следующий раунд?
– По-прежнему находимся в процессе привлечения инвестиций и планируем закрыть pre-seed на $400 тысяч. У нас уже есть пара софт-коммитментов от центральноазиатских венчурных фондов. Привлеченные деньги пойдут на бизнес-девелопмент и открытие офисов в Таджикистане и Казахстане.
– Какие планы у проекта на будущее?
– Наш основной фокус — это развитие в Центральной Азии. Мы сделали довольно много классных пилотов и сейчас хотим конвертировать их в прибыль. Есть цель дойти до определенной точки заработка, чтобы поднимать следующий раунд, а затем выходить на рынки Middle East.
В Европу в ближайшее время вряд ли пойдем, потому что там довольно жесткие бюрократические ограничения именно в области искусственного интеллекта. Возможно, рассмотрим какие-то другие локации. Но только после достижения первоочередных целей. Важно все делать последовательно.
Бойжеткен электр ұрлығын болдырмауға көмектесетін стартап ойлап тапты. Оның жобасы $5 млн-ға бағаланып отыр
Наджима Ноефтова – Душанбе қаласының тумасы. Бастапқыда ол өмірін технологиямен байланыстырғысы келмеген, сондықтан әлеуметтанушы мамандығын таңдаған. Алайда университетті тәмамдаған соң, IT-компанияда рекрутер болып жұмысқа орналасып, көп ұзамай бұл саланың өзіне қызық екенін түсінеді. Кейін Тәжікстандағы zypl.ai стартапына кіріп, CEO ассистентінен атқарушы директор деңгейіне дейін көтеріледі. Ал, 2024 жылдың соңынан бері Наджима өз жобасы – epsilon3.ai стартапын дамытып келеді. Компания болжам жасау модельдерін құрастырып, негізінен GovTech секторымен жұмыс істейді.
Digital Business пен Astana Hub-тың бірлескен «Орталық Азияның 100 стартап тарихы» жобасы аясында Наджима IT саласына бірден келмеуінің себебін, epsilon3.ai қалай пайда болғанын және оның шешімдері қалай электр энергиясын ұрлаудың алдын алатынын айтып берді. Сондай-ақ, мемлекеттік органдармен келісімге келудің қаншалықты қиын болғанын және не себепті әзірге Еуропа елдеріне шығуды жоспарламайтынын да түсіндірді.
«Мен IT тек ер адамдарға арналған деп ойлайтынмын»
– Наджима, сіздің IT-дегі жолыңыз қалай басталды?
– 2018 жылы мектепті бітіріп, қай мамандықты таңдасам деп ойландым. Математика сыныбында оқысам да, IT тек ерлерге арналған, менің ол салада жұмысым жоқ деп сенімді болдым. Сондықтан Мәскеудегі Ресей мемлекеттік әлеуметтік университетінің «Әлеуметтану» факультетіне түстім.
Оқу кезінде үнемі қосымша жұмыс істедім, ал төртінші курста толық уақытты қызмет іздеуге бел будым. Сол кезде рекрутер болып IT-агенттікке орналастым. Көп жағдайда фронтенд және бэкенд әзірлеушілерімен сұхбат өткізетінмін, бірақ кейде ML-инженерлер, AI-продакт-менеджерлер сияқты жасанды интеллект саласының мамандарымен де сөйлесетінмін. Бастапқыда «жасанды интеллект мен үшін емес» деп ойласам да, бір сәтте мен IT саласында жұмыс істегім келетінін түсіндім.
Университетті бітірген соң Тәжікстанға оралып, қашықтан жұмыс істей бастадым. Біраз уақыттан кейін бұл формат маған сай келмейтінін сездім де, продакт-менеджмент курстарына қатысып, Душанбе қаласынан офлайн жұмыс іздей бастадым.
– Қай салалар бойынша жұмыс қарадыңыз?
– Әртүрлі вакансияларға жауап жібердім, бірақ өзімді халықаралық ұйымдарда елестететінмін. Дегенмен жақын құрбым zypl.ai компаниясында жұмыс істеп жүрген, сол маған осы жерге барып көруге кеңес берді. Компанияның сайтынан бір позицияны кездейсоқ таңдап, түйіндемемді жолдадым.
Маған HR маманы хабарласты. Менде IT саласында нақты тәжірибем жоқ екенін, бірақ дәл осы командада жұмыс істеуді қатты қалайтынымды ашық айттым. Нәтижесінде маған екі бос орын ұсынды: кеңсе менеджері немесе CEO ассистенті. Әрине, екіншісін таңдадым да, шамамен бір жылдай Азизджон Азимидің көмекшісі болдым.
Осы уақыт ішінде стартаптың қалай жұмыс істейтінін толық түсіндім, кәсіби тұрғыда қатты өстім. Сондықтан өткен жылдың көктемінде A7Sigma холдингі құрылып жатқанда, мені A7σ атқарушы офисінің менеджері етіп тағайындады. Кейінірек директор атандым. Дәл осы жұмыс барысында біз командамен epsilon3.ai идеясын ойлап таптық, оны A7σ командасы дамыта бастады.
«Біздің модельдердің дәлдігі – 99%»
– Қазір epsilon3.ai қандай қызмет ұсынады?
– epsilon3.ai GovTech-компанияларға арналған талдау және болжау шешімдерін әзірлейді. Мұны біз zypl.ai R&D-командасы жасаған zGAN атты синтетикалық деректер генераторы арқылы іске асырамыз. Бұл технология GAN (Generative Adversarial Network), яғни генеративті бәсекелес желілер отбасына жатады. Оның негізінде ойын теориясының принциптері жатыр. GAN екі бөліктен тұрады: генератор — шынайы деректерге өте ұқсас синтетикалық деректер жасайды, ал дискриминатор — нақты және жасанды деректерді ажыратуды үйренеді.
zGAN-ның басқа жүйелерден ерекшелігі — ол мақсатты түрде аутлайерлерді (деректер жиынтығындағы ерекше, қалыптан тыс нысандар – Digital Business еск.) генерациялай алады. Көп жағдайда машиналық оқытуда мұндай деректер жойылады, өйткені олар модельге теріс әсер етуі мүмкін. Ал біз керісінше, синтетикалық жолмен аутлайерлер қосып, нормадан ауытқуларды анықтаймыз. Мысалы, энергетикалық компанияның жағдайында zGAN электр тұтынудың кенет артуы, төмендеуі немесе есептегіш нөл көрсетіп тұрса да, энергия жұмсалуы сияқты күтпеген жағдайларды көрсетеді.
Бір жоба үшін Өзбекстан нарығын зерттедік. Ресми дерек бойынша, 2024 жылы елде $108 млн-ның электр энергиясы ұрланған. Егер біздің жүйе сол көлемнің тек 20-30 пайызын ғана «ұстай» алса да, бұл ондаған миллион доллар үнемдеуге мүмкіндік береді.
– Демек, epsilon3.ai мен zypl.ai бір технологияға сүйенеді ғой. Онда неге бөлек стартап құру қажет болды?
– Иә, бастапқыда zGAN финтех секторындағы міндеттерге арнап жасалған еді. Алайда уақыт өте келе бұл технологияның әлеуеті әлдеқайда кең екені байқалды, оны мемлекеттік цифрлық қызметтерде де қолдануға болатынын түсіндік. Бірақ zypl.ai тек финтехке бағытталғандықтан, GovTech бағытын толық ауқымда дамыту мүмкін болмады. Сондықтан жаңа салаларға арналған жеке жоба – epsilon3.ai құрылды.
– GovTech-компаниялар сіздердің өніміңізге қалай қарады?
– Егер «суық» клиенттерге, яғни бізбен таныс емес ұйымдарға барсаңыз, қарсылық көп болады. Сондықтан біз басқа стратегияны таңдадық. Бүкіл Орталық Азиядағы IT-экожүйенің мүмкіндіктерін барынша пайдаландық.
2024 жылдың соңында Қазақстан Республикасының Жасанды интеллект және цифрлық даму министрлігі қолдаған Industrial AI Accelerator бағдарламасына қатысуға өтініш бердік. Бұл бағдарлама бизнес пен мемлекеттік құрылымдарды біріктіріп, бірлескен жобаларды жүзеге асыруға арналған. Сол жерде біз алғашқы клиентімізді таптық. Қазақстандық Karabatan Utility Solutions компаниясы үшін пилоттық жоба жасадық.
Одан кейін клиенттер өздері хабарласа бастады. Көпшілігі zypl.ai компаниясын бұрыннан білетін, сондықтан бізге деген сенім де жоғары болды. Компанияның жасанды интеллект саласындағы беделі мен халықаралық тәжірибесі epsilon3.ai-ге қосымша сенім әкелді.
Бізге Astana Hub та үлкен көмек көрсетіп келеді. Соңғы бірнеше айда олардың қолдауымен жобамызды Қазақстан президенті, Иордания королі және Душанбе әкімі алдында таныстырдық. Қазір мен өзім Астанада тұрамын, сондықтан көптеген сұраныстар тікелей осында келеді. Мысалы, жақында Қазақстан Энергетика министрлігінен кездесу туралы шақыру алдық.
– Мемлекеттік құрылымдардан бөлек, кімдер сіздердің клиенттеріңіз болуы мүмкін?
– Біз квазимемлекеттік сектор өкілдерімен де жұмыс істейміз. Біздің алғашқы пилоттарымыздың бірі — жоғарыда айтқан Karabatan Utility Solutions, ол Қазақстанда электр энергиясын өндіру және тарату саласында жұмыс істейді.
Біздің модельдер 99% дәлдікке жетеді және тек энергетикамен шектелмейді. Мысалы, Smart City жоспарлаудағы болжау жобалары – біз үшін тамаша бағыт.
Одан бөлек, қазір біз B2B секторын да белсенді дамытып жатырмыз. Операциялық үдерістерін оңтайландырғысы келетін кез келген бизнес біздің клиентіміз бола алады. Қазір телеком-операторлармен де пилоттық жобалар жүргізіп жатырмыз.
«Егер мемлекетке бірдеңе жасағың келсе, оны тегін жаса»
– Жұмыс істеу үшін клиенттерден қандай деректер қажет?
– Бұл тапсырыс берушінің сұранысына байланысты. Мысалы, сіз қаланың бір ауданында электр энергиясын тұтыну көлемін болжағыңыз келеді делік. Мұны барынша дәл орындау үшін, бізге сол аудан тұрғындарының немесе пәтерлердің кемінде бір жылдық, ең дұрысы үш жылдық деректері қажет. Егер деректер күн сайын немесе сағат сайын жазылып отырса, тіпті жақсы.
Мәселен, бір жобада біз 15 мың қолданушының бір жылдық, сағат сайынғы деректерін талдадық. Кей жерлерде аздаған олқылықтар болса, оларды синтетикалық мәндермен толықтырдық. Соның нәтижесінде модельдің дәлдігі 99% болды.
– Мұндай ақпарат — өте құпия. Клиенттерді деректермен бөлісуге қалай көндіресіздер?
– Біз алған деректерде ешқандай жеке мәлімет болмайды. Бізге адамдардың аты-жөні немесе байланыс деректері қажет емес. Сонда да, осындай анонимді форматтағы деректердің қауіпсіздігіне ерекше мән береміз, ешқайда таралып кетпеуін толық қамтамасыз етеміз.
– Кейде мемлекеттік органдар жас фаундерлерге, әсіресе әйелдерге сенімсіз қарайды. Сіз жынысы, не жасына қарай шеттету секілді жағдайларға кездестіңіз бе?
– Бақытымызға қарай, стартап-индустрияда жүргеніме біраз болса да, гендерлік дискриминацияға тап болған емеспін. Бірақ жас ерекшелігіне байланысты сенімсіздік кездескен кездер болды. Кейде жас екеніңді көріп, өзіңнің біліктілігіңді дәлелдеуге тура келеді. Бұл да түсінікті жағдай: маңызды шешімдер қабылдайтын клиенттер жас командаға бірден сеніп кете алмайды.
Алайда стартап қауымдастығында фаундерлердің орташа жасы – 30-дан аспайды. Бұған қоса, Азизджон Азими – өзі де жас кәсіпкер, бірақ айтарлықтай табысқа жеткен. Көп адам бізге дәл осы факторға байланысты сенім артады.
– Жұмыс барысында тағы қандай қиындықтар болды?
– Ең басты қиындықтар – бюрократия және шешім қабылдайтын тұлғалардың көптігі. Соның салдарынан келіссөздер мен келісімшарттарға қол қою процесі ұзаққа созылады. Ең қиыны – нақты шешім қабылдайтын адамға дейін жету.
Бірде бізге біреу: «Егер мемлекетке бірдеңе жасағың келсе, оны тегін жаса» деген кеңес айтты. Сол сөзді ескеріп, алғашқы уақытта болашақ клиенттерге тегін пилоттық жобалар жасап көрдік. Мақсатымыз – тәжірибемізді дәлелдеп, нәтижені көрсету еді. Тек содан кейін ғана коммерциялық келісімдерге көше бастадық. Қазір бұл стратегиядан біртіндеп бас тартып жатырмыз, өйткені портфолиомызда жеткілікті нақты кейстер жинақталды. Енді жаңа клиенттермен бірден ақылы негізде жұмыс істейміз.
Бұдан бөлек, кейде өзімде эмоционалды тербелістер болады: бірде шабыт пен мотивация тасып тұрса, бірде бәрі сәтсіз болатындай көрінеді. Кейде мұндай көңіл-күй аптасына бірнеше рет ауысып тұрады. Жақында біз Astana Hub және Google for Startups ұйымдастырған Silkway Accelerator бағдарламасына қатыстық. Трекерлер бізге мұның қалыпты құбылыс екенін айтты. Стартап жолында бәрі осындай эмоционалдық кезеңдерден өтеді екен.
Акселерация кезінде жоба айтарлықтай дамыды. Бастапқыда біз тек болжам жасау модельдерін құратын стартаппыз деп позициялағанбыз.Бірақ уақыт өте келе толыққанды AI зертханасына (AI Lab) айналғанымызды түсіндік: енді тек талдау мен модель құрумен шектелмейміз, сонымен қатар деректерді диагностикалау, өңдеу және толық енгізу циклін орындаймыз.
– epsilon3.ai-дің бәсекелестері бар ма?
– Қазір Орталық Азияда GovTech бағытында түрлі өнім ұсынғысы келетін стартаптар көбейді. Олардың арасында бізге ұқсас шешім ұсынатындары болуы мүмкін. Бірақ zGAN технологиясы әзірге тек бізде бар.
Бастапқыда epsilon3.ai америкалық Palantir Technologies компаниясының (Деректерді талдау үшін бағдарламалық жасақтама әзірлейтін америкалық компания – Digital Business еск.) үлгісімен жасалды. Қазір олар әрі бәсекелесіміз, әрі шабыт көзі. Дегенмен Palantir Орталық Азия нарығында жұмыс істемейді.
«Мұндай көлемдегі жұмыстың бағасы $200 бола алмайды»
– Қазір стартаптың қанша клиенті бар?
– Қазірге дейін қол қойылған келісімшарттар жоқ, себебі GovTech саласында келісім процесі ұзақ жүреді. Бірақ біз пилоттық жобаға тек ол төленетін жағдайда ғана келісеміз.
– Қалай ақша таппақшысыздар?
– GovTech секторын біртіндеп SaaS моделіне үйретіп жатырмыз. Әдетте стандартты тәсілмен жұмыс істейміз: алдымен модель мен интерфейс әзірлейміз, барлық қажетті дашбордтарды ұсынамыз, ал кейін жаңа деректер пайда болған сайын өнімді тұрақты түрде жаңартып, жетілдіріп отырамыз.
Дегенмен біз тапсырыс берушілерге оңай икемделе аламыз. Кейбір компаниялардың ішкі ережелері мұндай форматта жұмыс істеуге мүмкіндік бермейді. Мысалы, қазір бір клиентпен толық end-to-end шешім туралы келісіп жатырмыз — яғни өнімді «кілтті тапсыру» принципімен жасап, кейін техникалық қолдауды жалғастырамыз.
– Жазылымның орташа бағасы қандай болады?
– Әр жағдай жеке қаралады, ал соңғы баға тапсырманың көлемі мен күрделілігіне байланысты. Бірақ кез келген жағдайда пилоттық жобаның өзі бірнеше мың доллар тұрады, өйткені әр клиент үшін біз үлкен дайындық жұмысын атқарамыз. Кейде бізге келетін мәліметтер өңделмеген күйде болады, сондықтан алдымен оларды тазалап, құрылымдап, реттейміз.
Содан кейін тапсырыс берушінің нақты сұранысына бейімделген модель жасаймыз және оған арналған жеке интерфейс құрастырамыз. Мұндай көлемдегі жұмыстың бағасы ешқашан $200 бола алмайды.
«$5 млн-ға бағалана отырып, $175 мың инвестиция тарттық»
– Жобаны қандай қаражатпен дамытып келдіңіздер?
– Бастапқыда холдинг тобының есебінен жұмыс істедік. Бірақ биыл наурыз айында алғашқы инвестиция алдық, $5 млн-ға бағалана отырып, $175 мың тарттық. Бізге Қазақстанның White Hill Capital қоры мен Сингапурлық Battery Road компаниясы сенім білдірді.
– Келіссөздер қанша уақытқа созылды?
– Ашық айтсам, инвесторларды көп иландырудың қажеті болмады. Олар идеяға бірден қызығушылық танытты. Оның үстіне бұл қорлар zypl.ai компаниясын бұрыннан біледі, сондықтан келіссөз басталғаннан бастап қаржы алынғанға дейін бірнеше ай ғана өтті.
Инвесторларды қызықтырған басты сұрақ zGAN технологиясын басқа қандай салаларда қолдануға болатыны еді. Бұдан бөлек, біздің командамыздың жұмысына байланысты мұқият due diligence жүргізілді.
– Тартылған қаржы қайда жұмсалды?
– Ең алдымен команданы дамытуға. Қазір epsilon3.ai құрамында менімен бірге шамамен 10 адам жұмыс істейді. Біз түрлі елдерден білікті мамандарды шақырдық, олардың көмегімен жобаларды бұрынғыдан әлдеқайда жылдам жүзеге асырып жатырмыз. Мысалы, бұрын пилоттық жобаны жасауға шамамен бір ай кетсе, қазір оны екі аптада бітіре аламыз.
Команда ұлғайған сайын мүмкіндіктеріміз де артты. Бұрын тек болжам жасайтын модельдер құра алсақ, енді бізде AI-агенттер жасай алатын мамандар бар. Бұл клиенттер арасында жиі сұралатын қызмет, енді біз оны толық ұсына аламыз.
– Келесі инвестициялық раундты қашан өткізуді жоспарлап отырсыздар?
– Біз қазір де инвестиция тарту процесін жалғастырып жатырмыз және pre-seed раундты $400 мыңға жабуды көздеп отырмыз. Орталық Азиядағы бірнеше венчурлық қорлардан алдын ала келісімдер бар.Тартылған қаржы бизнес-дамуға және Тәжікстан мен Қазақстанда кеңсе ашуға жұмсалады.
– Ал стартаптың алдағы бір жылдағы жоспары қандай?
– Негізгі назарымыз — Орталық Азияда. Біз қазірдің өзінде бірнеше сәтті пилот жасадық, енді оларды нақты табыс көзіне айналдырғымыз келеді. Мақсатымыз — белгілі бір табыс деңгейіне жетіп, келесі инвестициялық раундқа шығу. Одан кейін Таяу Шығыс нарығына кіруді жоспарлап отырмыз.
Еуропаға жақын арада шығу ойда жоқ, себебі ол жақта жасанды интеллект саласындағы бюрократиялық шектеулер көп. Бірақ басқа аймақтарды қарастыруымыз мүмкін, тек негізгі мақсаттарымыз орындалғаннан кейін. Ең бастысы — бәрін кезең-кезеңімен, жүйелі түрде істеу.
A Young Woman Founded a Startup That Helps Prevent Electricity Theft. The Project Is Now Valued at $5 Million
Najima Noyoftova is from Dushanbe. Initially, she didn’t plan to pursue a career in tech and earned a degree in sociology. However, after graduation, she began working as a recruiter at an IT company and soon realized she wanted to be more involved in the industry. She joined the Tajik startup zypl.ai, where she rose from CEO assistant to Director of the Executive Office. Since late 2024, she has been developing her own project, epsilon3.ai, which builds forecasting models and works primarily with the GovTech sector.
As part of the joint project by Digital Business and Astana Hub, «100 Startup Stories of Central Asia», Najima shared why she was initially hesitant to enter the IT field, how epsilon3.ai came to life, and how the solution can help prevent large-scale electricity theft. She also spoke about the challenges of working with government agencies to implement such a product , and why, for now, the project isn’t considering European countries for expansion.
«I used to think that IT was only for men»
– Najima, how did your journey in IT begin?
– In 2018, I graduated from school and had to decide which university to apply to. I was in a math-focused class, but I was convinced that IT was only for men and that it had nothing to do with me. So I chose to study sociology and enrolled at the Russian State Social University in Moscow.
While I was studying, I always had part-time jobs, and in my fourth year, I decided to look for a full-time position. I ended up working as an IT recruiter at an agency. Most of the time, I was hiring frontend and backend developers, but I also worked with ML engineers, AI product managers, and other specialists in the field of artificial intelligence. At first, I was still convinced that AI wasn’t for me, but at the same time, I realized I wanted to be on that side of IT.
After graduation, I returned to Tajikistan and started working remotely. But at some point, I realized it was time for a change. I began taking courses in product management and started looking for an offline position in Dushanbe, since remote work didn’t really suit me.
– Were there any specific careers you had in mind back then?
– I applied to many different positions, but deep down, I felt like I belonged in an international organization. Then, a close friend who had experience working with the zypl.ai team suggested I apply there. I picked a random position at the company and sent in my CV.
I was contacted by their HR team. I explained that I didn’t have much direct experience in IT, but I was truly eager to be part of their team. In the end, they offered me two options: office manager or assistant to the CEO. Of course, I chose the second one, and for about a year, I worked as Azizjon Azimi’s assistant.
During that time, I learned how a startup really works from the inside and significantly upgraded my skills. So, in the spring of last year, when the A7Sigma holding was just beginning to take shape, I was appointed manager of the executive office at A7σ. Later, I was promoted to director. As we continued working, our team began developing the idea that eventually became epsilon3.ai, a project initiated by the A7σ team.
«Our models achieve up to 99% accuracy»
– What does epsilon3.ai offer today?
– epsilon3.ai focuses on analytics and forecasting for GovTech companies, using zGAN — a synthetic data generator developed by the R&D team at zypl.ai. This technology is part of the GAN (Generative Adversarial Network) family, which is based on principles of game theory. A GAN consists of two components: the generator, which creates synthetic data that closely resembles real data, and the discriminator, which learns to distinguish between real and generated data.
What sets zGAN apart from other similar networks is its ability to specifically generate outliers — anomalous data points in the training set that differ significantly from the rest of the data. Outliers are typically removed in machine learning, as they can distort the model. We take the opposite approach: by using synthetic data, we add outliers to help identify deviations from the norm. For example, in the case of an energy company, zGAN can show where unexpected events might occur, such as a sudden spike or drop in electricity usage, or consumption reported with zero meter activity.
In one of our cases, we analyzed the market in Uzbekistan. According to official data for 2024, electricity theft in the country amounted to $108 million. If our model can detect even 20–30% of that, it could help save tens of millions of dollars.
– It seems like epsilon3.ai and zypl.ai are built on similar technology. So why was there a need to launch a separate startup?
– Originally, zGAN was developed for FinTech use cases. But as the technology evolved, it became clear that its potential could be valuable in other sectors as well, including government digital services. However, zypl.ai is focused specifically on FinTech solutions and wasn’t positioned to actively scale in the GovTech space. That’s why we decided to launch a separate project to explore opportunities in new industries.
– How did GovTech companies respond to your project?
– When we reach out to cold clients, we often face strong resistance. That’s why we chose a different strategy and started actively using the opportunities offered by the IT ecosystem across Central Asia.
At the end of 2024, we applied to the Industrial AI Accelerator, held with the support of the Ministry of Artificial Intelligence and Digital Development of the Republic of Kazakhstan. The program brings together businesses and government bodies to develop joint projects. That’s where we found our first client — the Kazakh company Karabatan Utility Solutions, for which we developed a pilot project.
After that, other clients began reaching out to us with specific requests. Many of our potential clients were already familiar with zypl.ai, which helped build trust. The company’s proven expertise in artificial intelligence and its international experience in FinTech gave us a strong foundation of credibility.
Astana Hub has also been a great support for us. Over the past few months, with their help, we’ve had the opportunity to present the project to the President of Kazakhstan, the King of Jordan, and the Mayor of Dushanbe. Since I’m based in Astana, I often receive direct inquiries. For example, we were recently invited to a meeting at the Ministry of Energy of Kazakhstan.
– Who are your potential clients beyond government structures?
– We also work with representatives of the quasi-government sector. One of our first pilot projects was with Karabatan Utility Solutions, an energy company in Kazakhstan that generates and sells electricity.
Our models reach up to 99% accuracy and can be applied beyond the energy sector. For example, forecasting for Smart City planning is an ideal use case for us.
In addition, we are actively developing our B2B direction. Our clients can be from any industry that needs to optimize operational processes. For example, we’re currently running pilot projects with telecom operators.
«If you want to work with the government, be prepared to do it for free»
– What kind of data do you need from the client to get started?
– It all depends on the client’s request. For example, if the goal is to forecast electricity consumption in a specific city district, we need detailed data — ideally, individual consumption records for each user or apartment over at least one year, and preferably for three years. Daily data is helpful, but hourly data provides the best results.
In one case, we received hourly consumption data for 15,000 users over the course of a year. Some data gaps were filled with synthetic figures, and the model still achieved 99% accuracy.
– Given the sensitivity of this data, how do you encourage clients to share it?
– All the data we work with is fully depersonalized. We don’t require any personal details like names or contact information. That said, we still take every precaution on our side to ensure there’s no risk of data leakage, even in this anonymized format.
– Representatives of government bodies are sometimes cautious toward young founders — especially women. Have you ever faced discrimination based on your gender or age?
– Fortunately, throughout my time in the startup industry, I haven’t faced gender discrimination. However, I have experienced some ageism. I often had to prove my expertise simply because of my age. I understand the hesitation — it’s not easy for clients to entrust important tasks to a young team.
That said, in the startup world, most founders are around 30 or even younger. Plus, Azizjon is a young entrepreneur who has already achieved significant results, and many people trust us because we are part of his team.
– What other challenges have you faced in your work so far?
– The biggest challenges have been bureaucracy, too many decision-makers, and, as a result, long negotiation and contract approval processes. The hardest part is often getting access to the person who actually makes the final decision.
At one point, someone told us, «If you want to do something for the government, do it for free». We took that advice and began creating free pilot projects for potential clients to demonstrate our expertise. Only after proving our value would we move into commercial cooperation. Now, we’re moving away from that strategy. We’ve built up a strong portfolio of successful cases, and we’re confident charging for our work from the very beginning.
I also often catch myself going through emotional swings — I’m either incredibly motivated, or I feel like nothing is going to work out. Sometimes that shift happens several times in just one week. Recently, we took part in the Silkway Accelerator organized by Astana Hub and Google for Startups, and the trackers told us that these ups and downs are completely normal.
During the accelerator, the project went through many positive changes. At first, we positioned ourselves as a startup focused solely on building forecasting models. But over time, we realized we had actually grown into a full-fledged AI lab, one that handles the entire cycle, from diagnostics and data analysis to developing and implementing tailored solutions.
– Does epsilon3.ai have competitors?
– In Central Asia, there's a growing trend among startups to enter the GovTech space with a variety of products. Some may offer similar solutions, but the zGAN technology is unique to us.
epsilon3.ai was initially modeled after Palantir Technologies (the American company known for its advanced data analysis software for enterprises - note by Digital Business). Today, Palantir is both a source of inspiration and a competitor, although they don’t currently operate in Central Asia.
«This amount of work simply can't be priced at $200»
–How many clients do you have so far?
– At the moment, we don’t have signed contracts, as the deal cycle in GovTech tends to be quite long. However, we only agree to develop a pilot project if it’s going to be paid.
– What is your monetization strategy moving forward?
– We're working to help the GovTech sector get used to the SaaS model. Typically, we follow a standard approach: we develop the model and interface, provide all necessary dashboards, and, if needed, continue updating and improving the solution as new data becomes available.
That said, we’re flexible and adapt to our clients' needs. Some organizations can’t work in this format due to internal regulations. For example, with one of our clients, we’re discussing an end-to-end solution, where we build the entire product from scratch and then provide ongoing technical support.
– What do you expect the average subscription fee to be?
– Each case is unique, and the final price depends on the scope and complexity of the tasks involved. That said, even the pilot stage typically costs several thousand dollars, because we carry out fundamental work for every client. In many cases, we receive raw data that requires significant preprocessing — cleansing, structuring, and preparing it for use. From there, we build a model from scratch, tailor it to the client’s specific goals, and develop a custom interface. A project of this scale simply cannot be priced at $200.
«We raised $175,000 at a $5 million valuation»
– How did you finance the development of the project?
– In the beginning, we operated with support from the holding team’s own funds. Then, in March of this year, we raised our first investment round — $175,000 at a $5 million valuation. The Kazakh fund White Hill Capital and Singapore-based Battery Road believed in us and backed the project.
– How long did it take to close the investment deal?
– I don’t think it took much effort to convince the investors. They believed in us almost from the very beginning. Plus, the funds were already familiar with zypl.ai, which helped build trust. From the start of negotiations to the moment we received the investment, it took just a few months.
The main point of interest during the process was exploring which other industries zGAN could be applied to. There was also a fairly detailed due diligence process focused on the team.
– What did you spend the funding on?
– The funds were primarily used to grow the team. I now work alongside 10 talented professionals on the development of epsilon3.ai. We’ve hired strong specialists from different countries, which has helped us speed up project delivery. What used to take a month, we can now accomplish in just a few weeks.
Expanding the team also expanded our capabilities. Previously, we focused solely on forecasting models, but now we have team members who can develop AI agents, a service that many of our clients are actively requesting, and one we can now deliver.
– When are you planning your next funding round?
– We're currently in the process of raising a pre-seed round of $400,000. We already have a couple of soft commitments from venture funds in Central Asia. The funds will be used to support business development and to open offices in Tajikistan and Kazakhstan.
– What are your development plans for the next year?
– Our main focus right now is Central Asia. We've developed a number of strong pilot projects and are now working on converting them into revenue. Our goal is to reach a specific earnings milestone that will allow us to raise the next investment round and then begin expanding into Middle Eastern markets.
We’re unlikely to enter Europe in the near future due to strict regulatory barriers around AI. However, we may explore other regions, but only after we’ve achieved our primary goals. It’s important for us to grow step by step and stay consistent in our approach.
Духтари тоҷик стартапе пешниҳод кардааст, ки аз дуздии барқ пешгирӣ мекунад. Лоиҳаи ӯ аллакай 5 миллион доллар арзёбӣ шудааст
Наҷима Ноёфтова зодаи Душанбе аст. Ӯ дар ибтидо ният надошт, ки зиндагии худро бо технология пайванд диҳад, аз ин лиҳоз ихтисоси ҷомеашиносиро интихоб кард. Аммо баъди хатми донишгоҳ дар як ширкати IT ба ҳайси мутахассис оид ба кормандони нав ба кор даромад ва ба зудӣ дарк кард, ки мехоҳад жарфтар вориди ин соҳа шавад. Ӯ ба стартапи тоҷикистонии zypl.ai ҳамроҳ шуд ва аз ёвари бунёдгузор (CEO) то директори иҷроияи идора расид. Аз охири соли 2024 бошад, ӯ стартапи худро бо номи epsilon3.ai роҳандозӣ намуд, ки ба эҷоди моделҳои пешгӯикунанда машғул буда, асосан бо ниҳодҳои давлатӣ GovTech кор мекунад.
Наҷима ба масъулини лоиҳаи муштараки Digital Business ва Astana Hub “Достони 100 стартапи Осиёи Марказӣ» нақл кард, ки чаро якбора ба соҳаи IT ворид нашуд ва чӣ гуна epsilon3.ai, ки татбиқи дурусти он метавонад аз дуздии оммавии барқ пешгирӣ кунад, пайдо шуд. Ӯ ҳамчунин гуфт, ки татбиқи лоиҳа дар мақомоти давлатӣ чӣ душвориҳо дошт ва чаро густариши он дар бозорҳои Аврупо баррасӣ намешавад.
«Бовар доштам, ки IT танҳо барои мардон аст»
– Наҷима, бароятон роҳ ба бахши IT аз куҷо оғоз шуд?
– Соли 2018 мактабро хатм кардам ва пеши интихоби муҳиме қарор доштам: ба куҷо дохил шавам? Гарчанде ки дар равияи риёзӣ мехондам, итминон доштам, ки кор дар соҳаи IT танҳо барои мардон аст ва ҷойи ман нест. Аз ин рӯ, ба Донишгоҳи давлатии иҷтимоии Русия дар Москав, ба факултаи “Ҷомеашиносӣ» (Сотсиология), дохил шудам.
Ҳангоми таҳсил барои таҷрибаандӯзӣ кам-кам кор мекардам. Вақте дар курси чаҳорум таҳсил мекардам, қарор додам, ки кори доимӣ ёбам. Ба ҳайси ҷалбкунандаи кормандони IT ба як агентӣ қабул шудам. Дар раванди кор бештар бо front-end ва back-end таҳиягарон суҳбат мекардам, вале ҳамчунин бо муҳандисони ML, AI-мудири маҳсулот ва дигар мутахассисони соҳаи ҳуши маснӯӣ низ вохӯрдам. Он вақт низ фикр мекардам, ки соҳаи AI барои ман нест, вале фаҳмидам, ки мехоҳам дар он сӯйи IT ҳам бошам — на танҳо коргар барои онҳо, балки ҷузъи ин соҳа.
Пас аз хатми донишгоҳ ба Тоҷикистон баргаштам ва ба кори фосилавӣ оғоз кардам. Баъди чанде дарк кардам, ки чизеро бояд тағйир дод. Ба омӯзиши мудирияти маҳсулот шуруъ ва пайдо кардани кори ҳузурӣ оғоз кардам, зеро фаҳмидам, ки кори фосилавӣ ба ман мувофиқ нест.
– Кадом ихтисосҳоро баррасӣ мекардед?
– Ба ҷойи кори холии зиёд таваҷҷуҳ кардам, вале хости ман ин буд, ки дар ташкилоти байналмилалӣ кор кунам. Як дӯсти наздикам таҷрибаи кор дар дастаи zypl.ai дошт ва ба ман маслиҳат дод, ки ба онҳо муроҷиат кунам. Ман як вазифаро тасодуфан интихоб карда, ҳолнома фиристодам.
Бо ман масъули бахши кормандон (HR) тамос гирифт. Ба ӯ фаҳмонидам, ки таҷрибаи мустақими кор дар соҳаи IT надорам, вале хеле мехоҳам ҷузъи дастаи онҳо бошам. Дар натиҷа, ба ман ду вазифа пешниҳод карданд: мудири дафтар ё ёвари муассис (CEO). Албатта, ман дувумашро интихоб кардам ва тақрибан як сол ёвари Азизҷон Азимӣ будам.
Дар ин муддат кори стартапро жарф омӯхтам, таҷриба ва малакаи зиёде гирифтам. Аз ин рӯ, баҳори соли гузашта, вақте дар дохили ширкат холдинги A7Sigma таъсис меёфт, маро ба вазифаи мудири иҷроияи идораи A7σ таъйин карданд. Баъдтар директор шудам. Дар ҷараёни кор бо дастаамон ғояи таъсиси epsilon3.ai ба вуҷуд омад — стартапе, ки баъдан дастаи A7σ рушд дод.
«Моделҳои мо то 99% дақиқанд»
– Ҳоло epsilon3.ai чӣ пешниҳод мекунад?
– Мо бо истифода аз zGAN — тавлидгар ё таҳиягари маълумоти сунъӣ, ки дастаи R&D дар zypl.ai офаридааст, барои ниҳодҳои давлатӣ таҳлил ва пешгӯйӣ таҳия мекунад. Ин технология ба оилаи GAN (Generative Adversarial Network) мансуб аст — шабакаҳои тавлидӣ бо рақобати дохилӣ, ки бар асоси принсипи назарияи бозиҳо кор мекунанд. GAN аз ду қисм иборат аст: тавлидгар ё таҳиягар, ки маълумоти сунъии монанд ба воқеӣ эҷод мекунад ва санҷишгар (discriminator), ки фарқи маълумоти тавлидиро аз воқеӣ меомӯзад.
Хусусияти фарқкунандаи zGAN дар он аст, ки он метавонад outlier-ҳо (объектҳои ғайримуқаррарӣ дар маҷмӯи омӯзишӣ, ки аз дигар маълумотҳо фарқ мекунанд) тавлид кунад. Дар омӯзиши мошинӣ чунин маълумотҳоро одатан хориҷ мекунанд, зеро онҳо метавонанд ба модел таъсири номатлуб расонанд. Аммо мо, баръакс, бо истифода аз маълумоти сунъӣ чунин outlier-ҳоро илова мекунем, то дигаргунӣ нисбат ба меъёрро ошкор кунем. Масалан, ҳамкории мо бо як ширкати энергетикӣ, zGAN нишон медиҳад, ки дар куҷо метавонад тағйироти ғайричашмдошт рух диҳад — мисли болоравии ногаҳонии истеъмол, пастравии он ё истифодаи барқ дар ҳолати ба сифр баробар будани нишондиҳандаи ҳисобкунакҳо.
Барои мисол, мо бозори Ӯзбекистонро таҳлил кардем. Тибқи маълумоти расмии соли 2024 дар ин кишвар ба маблағи 108 миллион доллар барқ дуздида шудааст. Агар системаи мо тавонад танҳо 20–30% -и ин миқдор барқи дуздиро ошкор кунад, даҳҳо миллион доллар сарфа мешавад.
– Яъне epsilon3.ai ва zypl.ai бар асоси як технология кор мекунанд. Пас чаро лозим буд стартапи ҷудогона таъсис дода шавад?
– Дар аввал, zGAN танҳо барои иҷрои вазифаҳои технологияҳои молиявӣ (fintech) сохта шуда буд. Аммо дар ҷараёни рушд маълум шуд, ки ин технология иқтидори бузург дорад ва метавонад дар соҳаҳои дигар низ истифода шавад — аз ҷумла, дар хидматрасониҳои рақамии давлатӣ (GovTech). Бо вуҷуди ин, zypl.ai ба технологияҳои молиявӣ тамаркуз дорад ва наметавонист фаъолияташро ба самти давлатӣ васеъ кунад. Аз ҳамин сабаб, мо қарор додем лоиҳаи нав — epsilon3.ai-ро ҷудо намоем, то дар самтҳои дигар рушд кунад.
– Бархӯрди ниҳодҳои давлатӣ ба маҳсулоти шумо чӣ гуна буд?
– Агар мустақим ба мизоҷон муроҷиат кунӣ, қариб ҳамеша ба муқовимати сахт дучор мешавӣ. Аз ин рӯ, мо стратегияро дигар кардем ва ба истифодаи пурраи имкониятҳое пардохтем, ки экосистемаи IT-и Осиёи Марказӣ медиҳад. Дар охири соли 2024 мо ба Industrial AI Accelerator ариза додем — барномае, ки бо дастгирии Вазорати саноат ва рушди инноватсионии Қазоқистон роҳандозӣ шудааст. Ин барнома бахши тиҷорат ва ниҳодҳои давлатиро барои амалӣ кардани лоиҳаҳои муштарак муттаҳид мекунад. Маҳз дар он ҷо мо аввалин мизоҷи худ — ширкати қазоқистонии энергетикии Karabatan Utility Solutionsро пайдо кардем ва ба онҳо намунаи омӯзишии барномаамонро пешниҳод намудем.
Пас аз он дигар мизоҷон худашон ба мо муроҷиат карданд — аллакай бо дархостҳои мушаххас. Бисёре аз онҳо бо фаъолияти zypl.ai шинос буданд. Ва зикри номи zypl.ai, ки дар соҳаи ҳуши маснӯӣ ва технологияҳои молиявӣ таҷрибаи байналмилалӣ дорад, боварии мизоҷонро ба мо афзоиш медод. Ба ҷуз ин, ба мо Astana Hub низ хеле кӯмак кард. Масалан, дар чанд моҳи охир, бо дастгирии онҳо мо лоиҳаамонро дар назди президенти Қазоқистон, подшоҳи Урдун ва шаҳрдори Душанбе муаррифӣ кардем. Ман ҳоло дар Остона қарор дорам, аз ин рӯ бисёр дархостҳо мустақим меоянд. Масалан, ахиран вазорати энергетикаи Қазоқистон моро барои мулоқот даъват кард.
– Ба ғайр аз ниҳодҳои давлатӣ, боз кӣ метавонад мизоҷи шумо бошад?
– Яке аз аввалин ҳамкории мо бо ширкати энергетикии Қазоқистон - Karabatan Utility Solutions буд, ки ба истеҳсол ва фурӯши барқ машғул аст. Моделҳои мо то 99% дақиқанд ва метавонанд на танҳо дар энергетика, балки дар дигар соҳаҳо низ истифода шаванд. Масалан, пешгӯии эҳтиёҷот барои Smart City — яке аз корҳои беҳтарини мо мебошад. Илова бар ин, мо ҳоло самти B2B-ро низ фаъолона рушд медиҳем. Мизоҷи мо метавонад ҳар гуна тиҷорате бошад, ки мехоҳад амалиётҳои дохилии худро содда кунад. Барои мисол, алҳол мо бо операторони телекоммуникатсионӣ лоиҳаҳои санҷишӣ мегузаронем.
«Агар мехоҳӣ барои давлат чизе созӣ — онро ройгон соз»
– Барои кор аз мизоҷон ба шумо чӣ гуна маълумот лозим аст?
– Ҳама чиз аз дархости муштарӣ вобаста аст. Масалан, агар шумо хоҳед, ки ҳаҷми истифодаи барқро дар як ноҳия ё шаҳр пешгӯйӣ кунед, барои таҳлили муфассал ба мо маълумот дар бораи харҷи ҳар як истифодабаранда ё хона, ҳадди ақал барои як сол, беҳтараш барои се сол лозим аст. Агар маълумот ҳаррӯза бошад — хуб, агар соат ба соат бошад — боз ҳам беҳтар.
Масалан, дар яке аз лоиҳаҳо мо маълумоти солонаи соат ба соати 15 ҳазор истифодабарандаро гирифта, ҷойҳои холии маълумотро бо рақамҳои сунъӣ пур кардем ва ба 99% дақиқии модели пешгӯикунанда ноил шудем.
– Ин маълумоти хеле ҳассос аст. Чӣ тавр муштариёнро бовар мекунонед, ки онро ба шумо пешниҳод кунанд?
– Мо маълумотро бидуни ошкор кардани ҳуввият дастрас мекунем. Ягон маълумоти шахсӣ, мисли ном, суроға ё рақамҳои тамос ба мо лозим нест. Аз тарафи худ, мо тамоми чораҳоро меандешем, то ҳатто ин навъи маълумот ҳам махфӣ ва маҳфуз монад.
– Баъзан намояндагони сохторҳои давлатӣ ба ҷавонон, хусусан ба занон бо шубҳа менигаранд. Оё шумо бо табъиз рӯ ба рӯ шудед?
– Хушбахтона, дар тӯли фаъолияти ман дар соҳаи стартап ҳеҷ гоҳ бо табъизи ҷинсӣ рӯ ба рӯ нашудам. Аммо бо назардошти ҷавониам ба ман бо шубҳа менигаристанд — лозим меомад, ки мутахассиси хуб буданамро исбот кунам. Сабаби ин гуна шубҳаро албатта мефаҳмам: кори муҳимро ба дастаи ҷавон бовар кардан осон нест. Бо ин вуҷуд, дар экосистемаи стартапҳо аксари муассисон синнашон аз 30 бештар нест. Худи Азизҷон Азимӣ низ соҳибкори ҷавон аст, ки аллакай натиҷаҳои бузург ба даст овардааст. Аз ин рӯ, бисёриҳо ба мо ҳамчун ба дастаи ӯ бовар доранд.
– Бо кадом душвориҳо бештар рӯ ба рӯ мешавед?
– Бузургтарин мушкил ин бюрократия (монеаҳои идорӣ) аст. Дар бахши давлатӣ масъулини қабули қарор зиёданд, ки боиси суст шудани раванди гуфтушунид ва бастани шартномаҳо мешавад. Тамоси мустақим бо шахси масъул, ки қарори ниҳоиро қабул мекунад, хеле душвор аст. Боре ба мо гуфтанд: «Агар мехоҳӣ барои давлат коре анҷом диҳӣ — ройгон бикун». Мо ба ин маслиҳат гӯш додем: аввал намунаҳои ройгон сохтем, то эътимод ба даст орем ва кордонии худро дар амал исбот кунем. Танҳо баъд аз он ба ҳамкориҳои тиҷоратӣ гузаштем. Ҳоло аз ин стратегия дур мешавем — зеро таҷриба ва намунаи корҳои кофӣ дорем.
Бояд иқрор шавам, ки баъзан эҳсоси аз ҳам мутафовит дорам: ё аз ҳад зиёд илҳом мегирам, ё фикр мекунам, ки ҳеҷ натиҷае ҳосил намешавад. Баъзан ин ҳолат дар як ҳафта чанд маротиба рух медиҳад. Мо чанде пеш дар Silkway Accelerator — барномаи Astana Hub ва Google for Startups ширкат кардем ва мураббиҳо гуфтанд, ки чунин эҳсосот барои соҳибкорон комилан табиӣ аст. Дар давраи акселератсия (рушди босуръати ҷисми зинда) лоиҳаи мо тағйироти мусбати зиёд дошт. Дар оғоз мо худро ҳамчун стартапи «пешгӯинамоӣ» муаррифӣ мекардем, аммо бо гузашти вақт фаҳмидем, ки мо ба AI Lab табдил ёфтаем — марказе, ки тамоми марҳилаҳоро дар бар мегирад: аз таҳлил ва ташхиси маълумот то рушд ва татбиқи пурраи ҳуши маснӯӣ.
– Оё epsilon3.ai рақиб дорад?
– Дар Осиёи Марказӣ миёни стартапҳо тамоюли рӯзафзун вуҷуд дорад — ҳама мехоҳанд ба бахши давлатӣ ворид шаванд. Эҳтимол, баъзеҳо роҳи ҳалли монанд дошта бошанд, аммо технологияи zGAN то ҳол танҳо ба мо дастрас аст. Дар аввал epsilon3.ai бо намунаи Palantir Technologies сохта шуд — ширкати амрикоие, ки нармафзори таҳлили маълумот месозад. Ҳоло онҳо ҳам рақиб ва ҳам манбаи илҳоми мо ҳастанд. Аммо дар Осиёи Марказӣ онҳо фаъолият намекунанд.
«Чунин ҳаҷми кор наметавонад ҳамагӣ $200 арзиш дошта бошад»
– Теъдоди мизоҷони шумо чӣ қадар аст?
– Айни замон шартномаҳои имзошуда надорем, зеро давраи бастани созишномаҳо дар бахши давлатӣ хеле тӯлонӣ аст. Аммо мо танҳо дар ҳолати пардохти ҳақ ба таҳияи намуна розӣ мешавем.
– Шумо чӣ гуна мехоҳед аз лоиҳаатон даромад ба даст оред?
– Мо кӯшиш дорем, ки бозори бахши давлатиро ба модели хидматии нармафзор SaaS (Software as a Service) тавъам диҳем. Одатан чунин амал мекунем: аввал модел ва интерфейс месозем, баъдан барои мизоҷ панелҳои идоракунӣ таҳия мекунем ва дар ҳолати зарурӣ маҳсулотро мунтазам нав мекунем — масалан, вақте маълумоти нав илова мешавад. Мо ба шароити мизоҷон осон мутобиқ мешавем: баъзе ширкатҳо наметавонанд бо формати SaaS кор кунанд, зеро қоидаҳои дохилии онҳо иҷозат намедиҳад. Масалан, ҳоло бо яке аз мизоҷон дар бораи end-to-end сӯҳбат дорем — вақте ки маҳсулотро пурра «аз оғоз то анҷом» месозем ва баъд аз он аз лиҳози техникӣ дастгирӣ мекунем.
– Нархи миёнаи обуна чӣ қадар хоҳад буд?
– Ҳар лоиҳа инфиродӣ ва нархи ниҳоӣ аз ҳаҷм ва мураккабии вазифаҳо вобаста аст. Аммо ҳатто барои намуна, сухан аз якчанд ҳазор доллар меравад, зеро мо барои ҳар мизоҷ корро аз сифр анҷом медиҳем. Бисёр вақт маълумоте, ки ба мо медиҳанд, «хом» аст — бояд тозакорӣ, сохторбандӣ ва барои коркард омода шавад. Баъд аз он аз сифр модел месозем, ки махсус барои эҳтиёҷоти муштарӣ мутобиқ карда мешавад ва барои он интерфейси инфиродӣ таҳия мекунем. Ин ҳаҷми кор наметавонад $200 арзиш дошта бошад.
«Бо арзёбии 5 миллион доллар 175 ҳазор доллар сармоя ҷалб кардем»
– Лоиҳа бо кадом маблағ рушд кард?
– Дар аввал мо бо дастгирии дастаи холдинги A7Sigma фаъолият мекардем, аммо дар моҳи марти соли ҷорӣ сармояи аввалини худро гирифтем — $175 ҳазор бо арзёбии $5 миллион. Мо аз ҷониби ду сармоягузор пуштибонӣ ёфтем — фонди қазоқистонии White Hill Capital ва Battery Road аз Сингапур.
– Раванди гуфтушунид бо сармоягузорон чӣ қадар тӯл кашид?
– Фикр мекунам, мутмаин кардани сармоягузорон душвор набуд. Онҳо ба ғояи мо қариб фавран бовар карданд. Ғайр аз ин, ҳарду фонд zypl.ai-ро хуб мешиносанд, бинобар ин аз оғози гуфтушунид то дастрас кардани маблағ чанд моҳ гузашт. Саволи асосии сармоягузорон ин буд, ки дар кадом соҳаҳои дигар zGAN метавонад татбиқ шавад. Ба ғайр аз ин, онҳо санҷиши пурраи даста (due diligence) гузарониданд.
– Сармояи ҷалбшуда ба куҷо равона шуд?
– Пеш аз ҳама ба рушди даста. Ҳоло дар epsilon3.ai тақрибан 10 нафар фаъолият доранд. Мо мутахассисони баландихтисосро аз кишварҳои гуногун ҷалб кардем, ки бо кӯмаки онҳо лоиҳаҳоро боз ҳам зудтар амалӣ месозем. Пештар барои сохтани як намуна як моҳ сарф мешуд, ҳоло бошад — дар ду ҳафта анҷом медиҳем. Бо зиёд шудани ҳайат, имкониятҳоямон низ васеъ шуданд. Агар қаблан танҳо моделҳои пешгӯинамоӣ месохтем, ҳоло дар даста мутахассисони AI-агентҳо низ дорем — ва ин дархости маъмул аз ҷониби муштариён аст, ки мо акнун қодирем иҷро кунем.
– Шумо кай ба марҳилаи нав оғоз мекунед?
– Мо ҳоло ҳам дар раванди ҷалби сармоя қарор дорем ва ният дорем, ки даври ибтидоии сармоягузориро ба маблағи $400 ҳазор пӯшонем. Мо аллакай аз чанд фонди сармоягузории Осиёи Марказӣ пешниҳоди пешакӣ дорем. Ин маблағ барои рушди тиҷорат (business development) ва кушодани офисҳо дар Тоҷикистон ва Қазоқистон истифода мешавад.
– Нақшаҳои минбаъдаи лоиҳа чӣ гунаанд?
– Самти асосии мо — рушд дар Осиёи Марказӣ аст. Мо аллакай як қатор лоиҳаҳои санҷишии муваффақ амалӣ кардем ва ҳоло мехоҳем онҳоро ба лоиҳаҳои саряовар табдил диҳем. Ҳадаф ин аст, ки то як нуқтаи устувори фоида расем, то тавонем сармоягузории бештар ҷалб кунем ва пас аз он — ба бозори Ховари Миёна ворид шавем. Ба ин наздикиҳо ба бозори Аврупо ворид шуданро баррасӣ намекунем, зеро он ҷо маҳдудиятҳои сахти бюрократӣ дар бахши ҳуши маснӯӣ мавҷуданд. Мумкин аст баъдтар ҷойҳои дигарро баррасӣ кунем, аммо танҳо пас аз расидан ба ҳадафҳои аввалия. Барои мо муҳим аст, ки ҳама чиз пайдарпай ва боэътимод иҷро шавад.
