Казахстанцы придумали, как с помощью ИИ улучшить строительство, и уже получили $1 млн
Санжар Рахметжанов более 25 лет занимается промышленным инжинирингом и развивает собственный технологический бизнес, а в 2025 году вместе с сыном Темирланом Рахметжановым и Нуралы Бактыгалиевым основал Armeta AI. Команда создает ИИ-платформу для проектно-строительной отрасли и уже привлекла $1 млн от американско-катарского фонда.
Для совместного проекта Digital Business и Astana Hub «100 стартап-историй Центральной Азии» Санжар и Темирлан рассказали, как появилась идея Armeta AI и с помощью чего их продукт упрощает работу инженеров, осуществляющих экспертизу строительных проектов. Узнали, чем уникален проект и на что планируют потратить $40 млн в ближайшие годы. Также обсудили выход компании на Ближний Восток и в США, и почему семейный бизнес в ИТ – хорошая идея.
«Устал смотреть, как наши инженеры тратят 90% времени на повторяющиеся задачи»
– Чем занимались до запуска Armeta AI?
Санжар: – Занимался много лет промышленными технологиями. До 2012-го был наемным менеджером: отвечал за инвестиции, развитие заводов, занимался их цифровизацией. После открыл свой бизнес. Был совладельцем Проектного института KPSP и Усть-Каменогорского завода промышленной арматуры. Параллельно запускал технологические сервисы, например, для сопровождения строительства, расчетов, технадзора и работы с подрядчиками. Развивали проекты, продавали, начинали новые, снова продавали. Были клиенты как в Казахстане, так и за рубежом: в России, на Ближнем Востоке.
Темирлан: – Учился на инженера в Constructor University в Германии. Там получил первый опыт работы. На 1-м курсе отец сказал: «Оплачиваю только учебу. Хочешь есть, развлекаться – иди зарабатывай деньги». В итоге меня нанял один немецкий предприниматель на должность ассистента. У него было несколько бизнесов, связанных с управлением недвижимостью. Отработал у него, что называется, верой и правдой четыре года, и дорос до топ-менеджера.
В Германии было очень комфортно, но при всем этом у меня была мечта – трудиться с отцом. Хотелось с ним сблизиться.
– Как пришла идея запустить совместный стартап?
Темирлан: – В Казахстане первые 3 года изучал бизнесы отца, погружался в процессы. В какой-то момент подошел к папе и сказал: «Устал смотреть, как наши инженеры тратят 90% времени на повторяющиеся задачи. Давай что-то с этим делать». Добавил – либо создам собственный ИИ-проект, либо запустим его вместе.
Санжар: – Я ему ответил тогда: «Никуда не уходи. Я тоже созрел. Давай делать». В тот же день онлайн открыли компанию в США.
Санжар Рахметжанов
– Чем решили заниматься?Санжар: – Идея начала зарождаться задолго до создания стартапа – когда появился ChatGPT, в то время как раз проходил обучение в MIT и Стэнфорде, изучал ИИ и рынок венчурного капитала. Естественно, в первую очередь смотрели на родную сферу – проектирование, строительство, управление индустриальными активами – и прикидывали, какие трансформации здесь возможны.
Сначала думали об аналоге GitHub. Это хранилище кода, где идет обмен мнениями, а команды могут совместно работать. Хотели создать похожую платформу, но для инженеров-проектировщиков. Вскоре поняли, что взялись за непосильную задачу, да и технологии не позволили на тот момент. У разработчиков – только код. У инженера – огромный набор форматов, документов, чертежей, 3D-моделей, спецификаций, технических и нормативных требований. Пилотно проект запустили только внутри своего проектного института.
Темирлан Рахметжанов
Темирлан: – Временно отступили от первоначальной идеи и сфокусировались на создании AI-ассистента. Он умел генерировать технические документы для специалистов, выполнять инженерно-технические расчеты, отвечать на политехнические вопросы, связанные со строительством. Но и ассистента тоже вскоре отложили.
«Чтобы тебя признали, нужно давать молниеносный финансовый эффект»
– Почему отказались от идеи AI-помощника?
Санжар: – Полетели в США, начали встречаться c венчурными фондами и экспертами в Кремниевой Долине. Оказалось, что тема ассистента уже немного устарела. Нам прямо сказали: «Если бы вы приехали год назад, подошли бы рынку идеально. Сейчас делайте что-то более фундаментальное».
Темирлан: – Рынок Construction Tech – один из самых традиционных. Чтобы тебя признали, продукт должен давать очень заметную пользу и молниеносный финансовый эффект. Так решили двигаться в сторону глубокой технологической платформы. Сейчас работаем над собственными фундаментальными моделями для строительной сферы. В первую очередь, идея в том, чтобы забрать у специалистов рутинные повторяющиеся задачи.
– Какие?
Темирлан: – Приведу пример на реальном кейсе. Сейчас запускаем пилотный проект с государственным партнером в Казахстане. Это регулятор, дающий разрешение на строительство. Обычно эксперты рассматривают документы вручную. Наша модель может убрать монотонную работу и оставить специалистам то, что они действительно любят и умеют: непосредственно экспертизу, творческую и аналитическую часть.
– Как работает ваш проект для регуляторов?
Темирлан: – У государств есть порталы, куда застройщики загружают проектно-сметную документацию на проверку. Через API-инфраструктуру файлы автоматически поступают в нашу систему, и мы начинаем их проверять.
Санжар: – В итоге эксперт получает уже готовый набор результатов – выявленные несоответствия, собранные комментарии. Если объяснить проще: система автоматически «разбирает» весь загруженный пакет документов – чертежи, модели, сметы, спецификации – и прогоняет их через цепочку наших моделей и правил. Она сравнивает документы с действующими нормами, находит расхождения, выделяет подозрительные элементы, формирует структуру отчета и показывает, где именно может быть проблема.
Нуралы Бактыгалиев
Эксперт сразу видит итоговую картину, анализирует полученную информацию, выдает замечания застройщику, и в конечном итоге принимает решение – давать или нет разрешение на строительство.
– Почему сделали ставку на AI? Можно же просто автоматизировать рутинные процессы.
Санжар: – Обычная автоматизация – это набор жестких правил, монолитная система. Алгоритм делает только то, что ему заранее прописали. Стоит проекту хоть немного отличаться по структуре, формату чертежей или типу документации – алгоритм уже не справляется.
А инженерные проекты никогда не бывают одинаковыми. У каждого свой набор чертежей, спецификаций, технических требований, 3D-моделей. Подогнать все это под один «скрипт» невозможно. Поэтому классическая автоматизация здесь быстро упирается в потолок.
AI работает иначе. Он умеет понимать контекст, обучаться на инженерных данных, адаптироваться к новым форматам и типам объектов. Современное компьютерное зрение, например, может распознавать элементы на чертежах и интерпретировать сложные технические структуры – то, чего раньше нельзя было добиться обычными алгоритмами.
«Вместо года проверка строительного проекта будет занимать считанные дни»
– От качества строительства зависят жизни людей. Как инженерные проекты можно доверить ИИ? Ведь мы знаем, что он может ошибиться.
Санжар: – Сознательно отошли от идеи использования общеизвестных LLM – именно потому, что из-за них и возникают массовые ошибки и галлюцинации. Публичные модели, вроде ChatGPT, обучены на всей доступной информации: от бытовых тем до сложных. Она не понимает контекст строительной инженерии, не различает нужные стандарты, не знает специфику отрасли.
Создаем собственные фундаментальные модели, которые обучаем на четко релевантном датасете – строго для проектно-строительной отрасли. Также применяем мультиагентную систему – это когда не одна модель работает над задачей, а сразу несколько. Каждая «проверяет» другую, уточняет данные и исправляет ошибки. В итоге вывод получается точнее и надежнее.
Темирлан: – Финальное решение все равно принимает человек-эксперт. ИИ показывает несоответствия и проблемные места, а инженер утверждает вывод и несет ответственность. Такое сочетание дает и точность, и безопасность.
– Что меняется в компании, которая пользуется вашим продуктом?
Санжар: – Появляется время на творческую работу. Представьте себе: на портал загрузили сотни файлов – нужно проверить печати, подписи, даты, состав пакета, оригинальность документов. Это чудовищная рутина. Эксперт учился не для того, чтобы каждый день сверять 100 печатей. Он архитектор, инженер-проектировщик, специалист по технологиям. Его задача – проектировать, анализировать, придумывать решения, экспериментировать. Этим он и начинает заниматься.
– Получается, экспертизу смогут делать быстрее? Как это повлияет на строительную сферу?
Темирлан: – Есть нормы: 5 рабочих дней на проверку комплектности документации, 45 рабочих дней – на рассмотрение проекта и выдачу заключения. Этой государственной экспертизе предшествуют и другие этапы, например, экологическая экспертиза, получение технических условий. В итоге весь цикл в отдельных случаях может растягиваться до года. Наша задача – сделать так, чтобы экспертиза занимала считанные дни.
Сейчас регулирование в строительстве – «бутылочное горлышко» для реализации инвестиционных проектов. Через государственную экспертизу проходит определенное количество проектов – речь идет о тысячах объектов в год. Потенциально же система может обрабатывать десятки тысяч. Это даже может дать значимый прирост ВВП за счет ускорения оборота капитала и темпов строительства.
«Планируем вложить в продукт $40 млн в ближайшие 2 года»
– Как проект зарабатывает?
Санжар: – У нас гибридная модель монетизации. Для государственного сектора либо классический формат госзакупок с фиксированной стоимостью и условиями, либо государственно-частное партнерство.
Для частных компаний – модель на основе лицензий. Фирма приобретает лицензию на использование продукта, но оплачивает ее не раз навсегда, а в подписочном формате – ежемесячно или ежегодно.
– Поговорим про инвестиции. На какие деньги развивается проект?
Санжар: – Первоначально проект развивался полностью на собственные средства – инвестировали сотни тысяч долларов. Затем получили первые инвестиции – $1 млн от американо-катарского фонда.
Думаю, в течение двух недель окончательно закроем наш Pre-Seed раунд. Я тоже профинансирую проект как совладелец компании. Уверен в нашей идее и не хочу сильно размывать долю на раннем этапе.
– На что сейчас нужны средства?
Темирлан: – В ближайшие два года приоритет – развитие и обучение собственных фундаментальных моделей. Это самое затратное направление в AI сегодня. Планируем инвестировать в него примерно $40 млн, которые будем привлекать постепенно.
Тренировка моделей предполагает огромный массив работ: весь объем информации нужно разметить, научить модель понимать контекст, корректно работать с данными. Плюс – хранение, обработка данных, различные подписки на сервисы, инфраструктура.
Санжар: – Наш стартап – это DeepTech, и он предполагает куда более фундаментальный подход. С наскоку сюда не зайдешь. Это не история, где можно «запрограммировать продукт за две недели» и быстро собрать MVP. Здесь нужна большая команда, серьезные исследования, мощный R&D.
Оплата труда 50-60 сильных AI-, ML- и backend-инженеров – дорогое удовольствие. Это прикидки на будущее. Пока нас 26 человек и мы активно растем.
– Где базируется команда?
Санжар: – Основной R&D-центр находится в Астане. Другие города даже не рассматривали. Как сказал мой сын Арлан, Алматы похож на Нью-Йорк, а Астана – на Сан-Франциско, если смотреть с точки зрения технологий. Здесь есть возможности для стартапов, в том числе много талантливых студентов и молодых специалистов.
В США у нас небольшой офис и два ML-инженера. Их задача – быть на острие технологического развития: все новое, что появляется в Кремниевой долине, они сразу перекидывают R&D-команде. Тестируем, экспериментируем – многое, конечно, отваливается, но так и появляется то, что действительно работает.
– Как вы делите роли в команде?
Санжар: – Темирлан – CEO компании и совладелец, он занимается развитием продуктов и корпоративными вопросами. Я – совладелец и отвечаю за продажи, коммерцию, развитие бизнеса. Моя должность – Chief Business Development Officer (CBDO). Третий кофаундер – CTO Нуралы Бактагалиев. Он с отличием окончил факультет компьютерных технологий в университете в Великобритании. Еще во время учебы полностью сфокусировался на AI, ML и смежных областях. И как только выпустился, прилетел, мы договорились, что запускаем компанию втроем.
И еще один момент: Нуралы – практически мой племянник, сын моего близкого друга.
– Почему для вас так важна семейственность?
Санжар: – Многие считают, что семейный бизнес – плохая идея. А я, напротив, считаю, что семейные узы и общие ценности внутри команды невероятно укрепляют компанию. Такие модели успешно работают и в США, и в Европе. Сотрудничал с подобными бизнесами и десятилетиями наблюдал, как устроены эти системы.
Честно скажу: у меня был стартап, который распался именно из-за конфликта кофаундеров. После этого решил ждать, пока подрастут дети, и строить бизнес с ними. Средний сын Арлан пошел по своему пути – у него стартап Nozomio, ему помогаю только советами.
– Какие планы на ближайший год?
Темирлан: – Максимально интегрировать наши решения в Казахстане, как в государственном секторе, так и в частном. Областей для применения нашей ИИ-платформы огромное количество, особенно в государственном и квазигосударственном секторах. Параллельно с января будем проходить 6-месячную акселерацию в Alchemist в Сан-Франциско. И в этот период планируем начать масштабирование в США. Американский рынок очень емкий, большой и при этом гораздо более фрагментированный, чем казахстанский. Требования к строительству отличаются не только от штата к штату – они меняются даже на уровне городов. Поэтому, уверен, там есть потребность в удобном инструменте для регуляторов и крупных корпораций.
Санжар: – Для нас также стратегически важен рынок Центральной Азии и Южного Кавказа – в первую очередь Узбекистан и Азербайджан. В 2026 году будем открывать там подразделения, переговоры с потенциальными заказчиками уже идут.
Активно выходим на Ближний Восток. На днях открылся офис в Катаре.
Не хотим быть зависимыми от одного региона. План – развиваться параллельно в нескольких странах, быстро адаптировать продукт под местные нормы строительства и проектирования и строить сеть локальных партнерств.