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.

• Читать этот текст на казахском
• Читать этот текст на английском

«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.

– 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: – 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.

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 Бактыгалиев. 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.

Қазақ жігіттері құрылыс саласын ЖИ арқылы жақсартудың жолын тауып, $1 млн инвестиция алды

Санжар Рахметжанов 25 жыл бойы өндірістік инжинирингпен айналысып, технологиялық бизнесін дамытып келеді. Ал 2025 жылы ол ұлы Темірлан Рахметжанов және Нұралы Бақтығалиевпен бірге Armeta AI компаниясын құрды. Команда құрылыс-жобалау саласына арналған ЖИ платформасын жасап, америкалық-қатарлық қордан $1 млн инвестиция тартты.

Digital Business пен Astana Hub-тың бірлескен «Орталық Азияның 100 стартап тарихы» жобасы аясында Санжар мен Темірлан Armeta AI идеясының қалай пайда болғанын және олардың өнімі құрылыс жобаларын сараптайтын инженерлердің жұмысын қалай жеңілдететінін айтып берді. Сондай-ақ, бұл жоба несімен ерекше екенін, $40 млн алдағы жылдары қандай мақсаттарға жұмсалатынын білдік. Компанияның Таяу Шығыс пен АҚШ нарықтарына шығу жоспарын және ІТ саласында отбасылық бизнес жүргізу неліктен жақсы шешім екенін де талқыладық.

«Инженерлеріміз уақытының 90%-ын бірсарынды жұмысқа жұмсайтынын көруден шаршадым»

– Armeta AI-ды іске қоспай тұрып немен айналыстыңыздар?

Санжар: – Көп жыл бойы өнеркәсіптік технологиялар саласында жұмыс істедім. 2012 жылға дейін жалдамалы менеджер болдым: инвестицияларға жауап бердім, зауыттарды дамыту, оларды цифрландырумен айналыстым. Кейін өз бизнесімді аштым. KPSP жобалау институтының және Өскемендегі өнеркәсіптік арматура зауытының тең иесі болдым. Сонымен қатар құрылыс барысын қадағалау, есептеу, техникалық бақылау және мердігерлермен жұмыс істеуге арналған түрлі технологиялық сервистерді іске қостым. Жобаларды дамыттық, саттық, жаңасын бастадық, оны да саттық. Клиенттер Қазақстанда да, шетелде де болды. Мысалы: Ресейде, Таяу Шығыста, т.б.

Темірлан: – Германиядағы Constructor University-де инженер мамандығы бойынша оқыдым. Сол жерде алғаш рет жұмыс істедім. 1-курста әкем: «Мен тек оқуыңды төлеймін. Тамақтану, көңіл көтеруге қажет ақшаны өзің тап» деді. Сөйтіп, бір неміс кәсіпкері мені көмекші етіп алды. Оның жылжымайтын мүлікті басқаруға қатысты бірнеше бизнесі бар еді. Төрт жыл адал еңбек етіп, ақыры топ-менеджер деңгейіне дейін өстім.

Германияда мен үшін өте жайлы болды, бірақ соған қарамастан бір арманым бар еді, әкеммен бірге жұмыс істегім келді. Оған жақын болғым келді.

– Бірге стартап ашу идеясы қалай туды?

Темірлан: – Қазақстанға келген алғашқы үш жылда әкемнің бизнесін жан-жақты зерттедім, процестерге тереңірек үңілдім. Бір кезде әкеме барып: «Инженерлеріміздің уақытын қайталана беретін жұмыстар жеп қоятынын көріп, шаршадым. Бұған бірдеңе істеу керек» дедім. «Не өзім жеке ЖИ жобасын бастаймын, не оны бірге жасаймыз» деп те айттым.

Санжар: – Мен оған: «Ешқайда кетпе. Мен де дайынмын. Кірісейік» деп жауап бердім. Сол күні-ақ АҚШ-та компания ашып қойдық.

– Қандай бағыт таңдадыңыздар?

Санжар: – Бұл идея стартаптан әлдеқайда бұрын, ChatGPT шыққан кезде туған еді. Сол уақытта мен MIT пен Стэнфордта оқып, ЖИ мен венчурлық капитал нарығын зерттеп жүрдім. Әрине, алдымен өзімізге жақын саланы – жобалау, құрылыс, индустриялық активтерді басқару бағыттарын қарап, қандай өзгерістер жасауға болатынын ойластырдық.

Алғашында GitHub-тың баламасын жасауды ойладық. Бұл – код сақталатын, пікір алмасатын, командалар бірге жұмыс істей алатын платформа. Сол секілді, бірақ жобалаушы инженерлерге арналған жүйе құрғымыз келді. Көп ұзамай мұның ауыр шаруа екенін, әрі сол кезде технологиялардың оған дайын емесін түсіндік. Бағдарламашыларда тек код бар. Ал инженердің қолында сан алуан форматтар, құжаттар, сызбалар, 3D-үлгілер, сипаттамалар, техникалық және нормативтік талаптар болады. Жобаны пилот ретінде тек өзіміздің жобалау институтында іске қостық.

Темірлан: – Бастапқы идеядан уақытша бас тартып, AI-көмекші жасауға көңіл бөлдік. Ол мамандарға арналған техникалық құжаттар жасап бере алатын, инженерлік-техникалық есептер орындайтын, құрылысқа қатысты политехникалық сұрақтарға жауап бере алатын. Бірақ оны да уақытша кейінге қалдырдық.

«Сені мойындау үшін өнім тез қаржылық нәтиже беруі керек»

– Неге AI-көмекші жасау идеясынан бас тарттыңыздар?

Санжар: – АҚШ-қа ұшып барып, Кремний алқабындағы венчурлық қорлар мен сарапшылармен кездесе бастадық. Сонда ассистент тақырыбы өзектілігін жоғалтып бара жатқанын білдік. Бізге: «Егер бір жыл бұрын келгендеріңізде, нарыққа қажет болар едіңіздер. Қазір бұдан да терең нәрсе жасаңыздар» деп тура айтты.

Темірлан: – Construction Tech – ең дәстүрлі салалардың бірі. Бұл нарықта сені мойындау үшін өнім айқын пайда әкеліп, лезде қаржылық нәтиже беруі қажет. Сондықтан біз терең технологиялық платформа бағытына бет бұрдық. Қазір құрылыс саласына арналған өзіміздің үлгілерімізді жасап жатырмыз. Ең басты мақсат – мамандарды күн сайын қайталанатын бірқалыпты жұмыстан арылту.

– Қандай жұмыстарды?

Темірлан: – Нақты мысал келтірейін. Қазір Қазақстанда мемлекеттік серіктеспен пилот жобаны бастап жатырмыз. Бұл – құрылысқа рұқсат беретін реттеуші орган. Әдетте мамандар барлық құжатты қолмен қарайды. Біздің модель осы бірсарынды жұмысты өзіне алып, мамандарға шынымен жақсы көретін әрі жақсы меңгерген сараптама, шығармашылық ой және талдауды қалдырады.

– Реттеуші органдар үшін бұл жоба қалай жұмыс істейді?

Темірлан: – Мемлекеттік органдарда арнайы порталдар бар, оған құрылыс компаниялары жобалық-сметалық құжаттаманы жүктеп, тексеруге жібереді. API-инфрақұрылымы арқылы файлдар автоматты түрде біздің жүйеге түседі, ал біз оларды тексере бастаймыз.

Санжар: – Соңында сарапшы анықталған сәйкессіздіктер, жиналған түсініктемелерден дайын нәтижелер жиынтығын алады. Қарапайым тілмен айтсақ: жүйе жүктелген құжаттардың бүкіл пакетін: сызбаларды, модельдерді, сметаларды, сипаттамаларды автоматты түрде «талдап», оларды біздің модельдер мен ережелер тізбегінен өткізіп шығады. Құжаттарды қолданыстағы нормалармен салыстырады, айырмашылықтарды табады, күдік тудыратын элементтерді белгілейді, есеп құрылымын жасайды және мәселенің нақты қай жерде екенін көрсетеді.

Сарапшы бірден жалпы көріністі көреді, алынған ақпаратты талдайды, құрылысшыға ескерту береді және соңында құрылысқа рұқсат беру-бермеу жөнінде шешім қабылдайды.

– Неге AI-ға басымдық бердіңіздер? Қайталанатын жұмысты жай ғана автоматтандырса болмай ма?

Санжар: – Кәдімгі автоматтандыру – бұл қатаң ережелер жиыны, монолитті жүйе. Алгоритмге не жазылса, соны ғана орындайды. Жоба құрылымы, сызбалардың форматы немесе құжаттардың түрі сәл өзгерсе болды – алгоритм жұмыс істемей қалады.

Ал инженерлік жобалар ешқашан бірдей болмайды. Әр жобада өзіне тән сызбалар, сипаттамалар, техникалық талаптар, 3D-модельдер бар. Мұның бәрін бір ғана «скриптке» сыйдыру мүмкін емес. Сондықтан дәстүрлі автоматтандыру бұл жерде жарамайды.

AI басқаша жұмыс істейді. Ол контексті түсіне алады, инженерлік деректерді оқи алады, жаңа форматтар мен объектілерге бейімделеді. Қазіргі компьютерлік көру, мысалы, сызбалардағы элементтерді тануға және күрделі техникалық құрылымдарды түсіндіруге мүмкіндік береді. Мұны бұрынғы алгоритмдер жасай алмайтын.

«Бір жылға созылатын құрылыс жобасының сараптамасы енді санаулы күнде дайын болады»

– Құрылыс сапасы – адамдардың өмірі. Сонда инженерлік жобаларды AI-ға қалай сеніп тапсыруға болады? Ол да қателесуі мүмкін ғой.

Санжар: – Біз әдейі жалпыға белгілі LLM модельдерін қолданудан бас тарттық. Өйткені дәл солар кең тараған қателердің негізгі себебі. ChatGPT секілді көпшілікке арналған модельдер қарапайым тұрмыстық тақырыптан бастап күрделі тақырыптарға дейін ақпараттың бәріне оқытылған. Ол құрылыс инженериясының контекстін түсінбейді, қажетті стандарттарды ажырата алмайды, саланың ерекшелігін білмейді.

Біз тек жобалау-құрылыс саласына арналған, нақты қатысы бар деректермен оқытылатын өзіміздің базалық модельдерімізді жасаймыз. Сонымен қатар мультиагенттік жүйені қолданамыз, яғни тапсырмаға бір ғана модель емес, бірнешеуі қатар жұмыс істейді. Әр модель басқасын «тексереді», деректерді нақтылайды, қателерді түзетеді. Нәтижесінде қорытынды әлдеқайда дәл және сенімді болады.

Темірлан: – Соңғы шешімді бәрібір адам-сарапшы қабылдайды. AI сәйкессіздіктер мен күмәнді тұстарды көрсетеді, ал инженер қорытындыны бекітеді және жауапкершілік алады. Мұндай тандем әрі дәлдікті, әрі қауіпсіздікті қамтамасыз етеді.

– Сіздердің өнімді компания пайдаланса, онда не өзгереді?

Санжар: – Шығармашылыққа уақыт пайда болады. Елестетіп көріңіз: порталға жүздеген файл жүктеледі, мөрлерді, қолтаңбаларды, датасын, құжаттар құрамын, түпнұсқалығын тексеру керек. Бұл – адамды титықтататын жұмыс. Сарапшы күн сайын 100 мөрді салыстыру үшін оқымаған. Ол – архитектор, жобалаушы инженер, технологиялар маманы. Оның міндеті – жобалау, талдау, шешім ойлап табу, эксперимент жасау. AI арқасында дәл осы жұмысқа қайта оралады.

– Демек, сараптама әлдеқайда жылдам жүре ме? Бұл құрылыс саласына қалай әсер етеді?

Темірлан: – Бекітілген нормалар бар, құжаттардың толықтығын тексеруге 5 жұмыс күні, жобаны қарауға және қорытынды беруге 45 жұмыс күні қарастырылған. Бұған дейін экологиялық сараптама, техникалық шарттарды алу сияқты өзге де кезеңдер бар. Нәтижесінде бүкіл цикл кей жағдайда бір жылға дейін созылып кетуі мүмкін. Біздің мақсат – сараптаманы санаулы күнге дейін қысқарту.

Қазір құрылыс саласындағы реттеу – инвестициялық жобалардың жүзеге асуына кедергі болатын «тежеліс нүктесі». Мемлекеттік сараптама арқылы жылына мыңдаған жоба өтеді. Ал шын мәнінде жүйе ондаған мың жобаны өңдей алады. Бұл капитал айналымын жеделдетіп, құрылыс қарқынын арттыру арқылы ЖІӨ-нің де өсуіне ықпал етуі мүмкін.

«Алдағы 2 жылда өнімге $40 млн инвестиция салуды жоспарлап отырмыз»

– Жоба қалай табыс табады?

Санжар: – Бізде монетизацияның аралас моделі бар. Мемлекеттік сектор үшін – құны мен шарттары алдын ала белгіленген кәдімгі мемлекеттік сатып алу форматы немесе мемлекеттік-жекеменшік әріптестік.

Жеке компаниялар үшін – лицензиялық модель. Компания өнімді пайдалану үшін лицензия сатып алады, бірақ оны бір ретке емес, ай сайын немесе жыл сайын жазылу форматында төлейді.

– Инвестициялар туралы сөйлесейік. Жоба қандай қаражатқа дамып жатыр?

Санжар: – Бастапқыда жоба толықтай өз қаражатымыз есебінен өсті, оған жүздеген мың доллар инвестиция салдық. Кейін АҚШ-катарлық қордан алғашқы $1 млн инвестициямызды тарттық.

Менің ойымша, екі апта ішінде Pre-Seed раундымызды толық жабамыз. Мен де компанияның тең иесі ретінде жобаны қаржыландырамын. Идеямызға сенемін және ерте кезеңде үлесті тым қатты сұйылтқым келмейді.

– Қазір ақша қандай мақсаттарға қажет?

Темірлан: – Алдағы екі жылда өзіміздің фундаменталды модельдерімізді дамыту және оқытуды басымдық етіп отырмыз. Бүгінде AI саласындағы ең қымбат бағыт – осы. Біз оған шамамен $40 млн көлемінде инвестиция салуды жоспарлап отырмыз, қаржыны кезең-кезеңімен тартамыз.

Модельдерді оқыту – өте ауқымды жұмыс: барлық ақпаратты белгілеу керек, модельді контексті түсінуге үйрету, деректермен дұрыс жұмыс істеуге бейімдеу қажет. Оның үстіне, деректерді сақтау, өңдеу, түрлі сервистерге жазылымдар, инфрақұрылым шығындары бар.

Санжар: – Біздің стартап – DeepTech, ал ол әлдеқайда терең әрі күрделі тәсілді талап етеді. Мұнда «екі аптада өнім жасап» MVP шығарып тастау мүмкін емес. Үлкен команда, маңызды зерттеулер, қуатты R&D қажет.

50-60 мықты AI-, ML- және backend-инженердің еңбекақысы да арзан емес. Бұл – болашаққа жасалған есеп. Қазір командада 26 адам бар және біз қарқынды өсіп келеміз.

– Команда қайда орналасқан?

Санжар: – Басты R&D орталығымыз Астанада. Басқа қалаларды қарастырған да жоқпыз. Ұлым Арланның сөзімен айтқанда, технология тұрғысынан қарасақ, Алматы Нью-Йоркке, ал Астана Сан-Францискоға ұқсайды. Мұнда стартаптарға мүмкіндік көп, талантты студенттер мен жас мамандар жетеді.

АҚШ-та шағын офисіміз бен екі ML-инженер бар. Олардың міндеті – технологиядағы ең жаңа дүниелерді бірінші болып бақылау. Кремний алқабында не жаңалық шықса, бірден бізге жеткізеді. Сынақтан өткіземіз, эксперимент жасаймыз, көп нәрсе жарамсыз болады, бірақ сол арқылы расында жұмыс істейтін шешімдер пайда болады.

– Команда ішінде рөлдер қалай бөлінген?

Санжар: – Темірлан – компанияның CEO-сы әрі тең иесі, ол өнімдер мен корпоративтік бағытты басқарады. Мен – тең иемін және сату, коммерция, бизнесті дамытуға жауаптымын. Менің лауазымым – Chief Business Development Officer (CBDO). Үшінші кофаундер – CTO Нұралы Бақтығалиев. Ол Ұлыбританиядағы университеттің компьютерлік технологиялар факультетін үздік бітірді. Оқып жүрген кезден бастап AI, ML және сол салаларға толықтай ден қойды. Диплом алған бойда ұшып келді, үшеуміз компанияны бірге құруға келістік.
Нұралы – менің жақын досымның баласы, яғни жиенім десем болады.

– Сіз үшін отбасылық байланыстың маңызы не?

Санжар: – Көп адам «отбасылық бизнес – жаман идея» дейді. Ал мен керісінше, отбасылық байланыс пен ортақ құндылықтар компанияны керемет нығайтады деп ойлаймын. Мұндай модельдер АҚШ-та да, Еуропада да жақсы жұмыс істейді. Ондай бизнес­термен әріптестік жасағанмын, олардың қалай дамитынын жылдар бойы көрдім.
Шынымды айтсам, менде бір стартап болған, ол кофаундерлер арасындағы келіспеушіліктен ыдырап кетті. Сол жағдайдан кейін балаларым есейгенін күтуді және бизнесімді олармен бірге құруды жөн көрдім. Ортаншы ұлым Арлан өз жолымен кетті, оның Nozomio атты стартапы бар, оған тек кеңес беріп тұрамын.

– Алдағы бір жылдағы жоспар қандай?

Темірлан: – Біздің міндет – Қазақстанда мемлекеттік секторда да, жеке компанияларда да мүмкіндігінше кең интеграция жасау. Платформамызды қолдануға болатын салалар өте көп, әсіресе мемлекеттік және квазимемлекеттік құрылымдарда. Қаңтардан бастап Сан-Францискода Alchemist акселераторында алты айлық бағдарламадан өтеміз. Сол кезеңде АҚШ-қа масштабтауды бастаймыз. Америкалық нарық сыйымдылығы үлкен, әрі Қазақстанға қарағанда әлдеқайда фрагменттелген. Құрылыс талаптары штаттан штатқа ғана емес, қала деңгейінде де өзгере береді. Сондықтан саланы реттеушілер мен ірі корпорацияларға ыңғайлы құрал қажет екеніне сенімдімін.

Санжар: – Біз үшін Орталық Азия мен Оңтүстік Кавказ да стратегиялық маңызды нарық, соның ішінде бірінші кезекте Өзбекстан мен Әзербайжан нарықтары. 2026 жылы бұл елдерде бөлімшелер ашамыз, қазір әлеуетті клиенттермен келіссөздер жүріп жатыр.

Таяу Шығысқа шығып жатырмыз. Жуырда Катарда кеңсеміз ашылды.

Бір өңірге тәуелді болғымыз келмейді. Мақсат – бірнеше елде қатар дамып, өнімді жергілікті құрылыс нормаларына тез бейімдеп, аймақтық серіктестер желісін құру.

Kazakh Innovators Have Found a Way To Improve Construction Using AI And Have Already Raised $1 Million

Sanzhar Rakhmetzhanov has been working in industrial engineering and developing his own technology business for more than 25 years. In 2025, together with his son Temirlan Rakhmetzhanov and Nuraly Baktygaliev, he founded Armeta AI. The team is building an AI platform for the design and construction industry and has already raised $1 million from a US–Qatari fund.

As part of the joint project «100 Startup Stories of Central Asia» by Digital Business and Astana Hub, Sanzhar and Temirlan shared how the idea for Armeta AI came about and how their product helps engineers simplify the process of reviewing construction projects. We also discussed what makes the project unique, how they plan to invest $40 million in the coming years, and the company’s expansion into the Middle East and the United States. Finally, they explained why running a family business in IT can be a great idea.

«I got tired of watching our engineers spend 90% of their time on repetitive tasks»

– What were you doing before launching Armeta AI?

Sanzhar: – I spent many years working in industrial technology. Until 2012, I was a hired manager responsible for investments, plant development, and digitalization. After that, I started my own business. I became a co-owner of the KPSP Design Institute and the Ust-Kamenogorsk Industrial Valves Plant. At the same time, I launched several tech services focused on construction support, calculations, technical supervision, and contractor management. We developed projects, sold them, started new ones, and sold those too. Our clients included companies in Kazakhstan as well as abroad — in Russia and the Middle East.

Temirlan: – I studied engineering at Constructor University in Germany, where I gained my first work experience. In my first year, my father told me, «I’ll pay for your studies, but if you want to eat or have fun, go earn your own money.» As a result, I got a job with a German entrepreneur as an assistant. He owned several businesses related to property management. I worked for him faithfully for four years and eventually rose to a top management position.

Life in Germany was very comfortable, but despite that, I had a dream to work with my father. I wanted to become closer to him.

– How did the idea to launch a joint startup come about?

Temirlan: – In Kazakhstan, I spent the first three years studying my father’s businesses and learning the processes. At some point, I came to him and said, «I’m tired of watching our engineers spend 90% of their time on repetitive tasks. Let’s do something about it.» I added that I would either create my own AI project or we could launch it together.

Sanzhar: – I told him, «Don’t go anywhere. I’m ready too. Let’s do it». That same day, we registered a company in the United States.

– What did you decide to focus on?

Sanzhar: – The idea started forming long before we launched the startup. When ChatGPT appeared, I was studying at MIT and Stanford, focusing on AI and the venture capital market. Naturally, we first looked at our own field, which includes design, construction, and industrial asset management, and began to consider what kinds of transformations could happen there.

At first, we thought about creating something similar to GitHub, a code repository where people exchange ideas and work together as teams. We wanted to build a similar platform for design engineers. Soon we realized that we had taken on too much, and the technology at that time was not ready. Developers work only with code, while engineers deal with a huge variety of formats, documents, drawings, 3D models, specifications, and technical and regulatory requirements. We launched the pilot version of the project only within our own design institute.

Temirlan: – We temporarily stepped back from the original idea and focused on creating an AI assistant. It could generate technical documents for specialists, perform engineering calculations, and answer polytechnic questions related to construction. But we soon put the assistant project on hold as well.

«To be recognized, you need to deliver an instant financial impact»

– Why did you decide to give up on the idea of an AI assistant?

Sanzhar: – We flew to the USA and started meeting with venture funds and experts in Silicon Valley. It turned out that the AI assistant topic was already becoming outdated. They told us directly, «If you had come a year earlier, you would have been a perfect fit for the market. Now you need to create something more fundamental.»

Temirlan: – The construction tech market is one of the most traditional industries. To gain recognition, your product must deliver clear value and an instant financial impact. That’s why we decided to move toward building a deep technological platform. We’re now working on developing our own foundational models for the construction sector. The main idea is to take over routine, repetitive tasks from specialists.

– Which ones?

Temirlan: – I’ll give an example based on a real case. We are currently launching a pilot project with a government partner in Kazakhstan. This organization is a regulator that issues construction permits. Usually, experts review documents manually. Our model can take over the monotonous part of the work and leave specialists with what they truly enjoy and do best, such as expert analysis, creative tasks, and the analytical part of the process.

– How does your project work for regulators?

Temirlan: – Governments have portals where developers upload design and estimate documentation for review. Through API infrastructure, the files are automatically transferred to our system, and we begin checking them.

Sanzhar: – As a result, the expert receives a ready-made set of findings that includes identified inconsistencies and compiled comments. To put it simply, the system automatically processes the entire package of uploaded documents such as drawings, models, estimates, and specifications, and runs them through a chain of our models and rules. It compares the documents with current regulations, detects discrepancies, highlights suspicious elements, creates a structured report, and shows exactly where a problem might be.

The expert immediately sees the overall picture, analyzes the information, provides feedback to the developer, and ultimately makes the decision on whether to grant construction approval.

– Why did you choose to focus on AI? You could have just automated the routine processes.

Sanzhar: – Traditional automation is a set of rigid rules, a monolithic system. The algorithm only does what it has been programmed to do. If a project differs even slightly in structure, drawing format, or type of documentation, the algorithm can no longer handle it.

Engineering projects are never the same. Each one has its own set of drawings, specifications, technical requirements, and 3D models. It’s impossible to fit all of that into a single script. That’s why classical automation quickly hits a ceiling in this field.

AI works differently. It can understand context, learn from engineering data, and adapt to new formats and object types. Modern computer vision, for example, can recognize elements in drawings and interpret complex technical structures, something that was previously impossible to achieve with traditional algorithms.

«Instead of taking a year, the review of a construction project will take just a few days»

– The quality of construction affects people’s lives. How can engineering projects be trusted to AI, knowing that it can make mistakes?

Sanzhar: – We deliberately moved away from using well-known LLMs because they’re exactly what cause most of the errors and hallucinations. Public models like ChatGPT are trained on all kinds of data, from everyday topics to highly technical ones. They don’t understand the context of construction engineering, can’t distinguish the correct standards, and lack knowledge of the industry’s specifics.

We’re building our own foundational models trained on a strictly relevant dataset created specifically for the design and construction industry. We also use a multi-agent system, where several models work on a task simultaneously. Each one checks the other’s results, refines the data, and corrects mistakes. As a result, the output is more accurate and reliable.

Temirlan: – The final decision is always made by a human expert. AI highlights inconsistencies and problem areas, while the engineer reviews and approves the findings and takes responsibility for them. This combination ensures both accuracy and safety.

– What changes for a company that starts using your product?

Sanzhar: – It frees up time for creative work. Imagine uploading hundreds of files to a portal. Someone has to check seals, signatures, dates, document sets, and authenticity. It is an enormous amount of routine work. Experts did not study for years just to verify a hundred seals a day. They are architects, design engineers, and technology specialists. Their real job is to design, analyze, create solutions, and experiment. That is exactly what they can start focusing on again.

– So, does that mean the review process will become faster? How will this affect the construction industry?

Temirlan: – There are established standards: five working days to check the completeness of the documentation and forty-five working days to review the project and issue a conclusion. Before the state examination, there are other stages, such as environmental assessments and obtaining technical conditions. As a result, the entire cycle in some cases can stretch to a year. Our goal is to make the review process take only a few days.

Right now, regulation in construction is a bottleneck for investment projects. A limited number of projects go through the state review process — we are talking about thousands of sites per year. But the system has the potential to process tens of thousands. This could even contribute to a noticeable GDP increase by accelerating capital turnover and construction speed.

«We plan to invest $40 million into the product over the next two years»

– How does the project make money?

Sanzhar: – We use a hybrid monetization model. For the public sector, it’s either the classic government procurement format with fixed pricing and terms or a public-private partnership model.
For private companies, we follow a licensing model. A firm purchases a license to use the product but pays for it on a subscription basis, either monthly or annually, rather than as a one-time payment.

– Let’s talk about investments. What funds are being used to develop the project?

Sanzhar: – Initially, the project was developed entirely with our own funds. We invested several hundred thousand dollars. Later, we received our first investment of $1 million from a US – Qatari fund.

I think we will finalize our pre-seed round within the next two weeks. I am also investing in the project as a co-owner of the company. I believe in our idea and do not want to dilute our share too much at this early stage.

– What do you need the funds for right now?

Temirlan: – Over the next two years, our main priority is developing and training our own foundational models. This is the most expensive area in AI today. We plan to invest around $40 million in it, which we will attract gradually.

Training the models involves an enormous amount of work. All the data must be labeled, the model needs to be taught to understand context and process information correctly. On top of that, there are costs for data storage, processing, various service subscriptions, and infrastructure.

Sanzhar: – Our startup is DeepTech, which requires a much more fundamental approach. You can’t just jump into it. This is not the kind of story where you can «code a product in two weeks» and quickly build an MVP. It takes a large team, serious research, and strong R&D.

Paying 50 to 60 skilled AI, ML, and backend engineers is expensive. These are our estimates for the future. For now, we have 26 people, and we are actively growing.

– Where is your team based?

Sanzhar: – Our main R&D center is located in Astana. We didn’t even consider other cities. As my son Arlan once said, Almaty is like New York, and Astana is like San Francisco when it comes to technology. There are great opportunities for startups here, including many talented students and young professionals.

In the USA, we have a small office and two ML engineers. Their job is to stay at the cutting edge of technological development. Everything new that appears in Silicon Valley, they immediately share with our R&D team. We test and experiment with it. Of course, much of it doesn’t stick, but that’s how we discover what truly works.

– How do you divide roles within the team?

Sanzhar: – Temirlan is the CEO and co-owner of the company. He oversees product development and corporate matters. I am also a co-owner and responsible for sales, commerce, and business development. My position is Chief Business Development Officer (CBDO). The third co-founder is CTO Nuraly Baktygaliev. He graduated with honors from a university in the UK, majoring in computer technologies. Even during his studies, he fully focused on AI, ML, and related fields. As soon as he graduated, he flew here, and we agreed to launch the company together.

And one more thing — Nuraly is practically my nephew, the son of a close friend.

– Why is family such an important value for you?

Sanzhar: – Many people think that a family business is a bad idea. I believe the opposite. Family ties and shared values within a team can make a company incredibly strong. This model works well in both the USA and Europe. I have worked with such businesses and watched how these systems function for decades.

To be honest, I once had a startup that fell apart because of conflicts between co-founders. After that, I decided to wait until my children grew up and then build a business with them. My middle son, Arlan, chose his own path. He runs a startup called Nozomio, and I only help him with advice.

– What are your plans for the coming year?

Temirlan: – Our goal is to integrate our solutions as widely as possible in Kazakhstan, both in the public and private sectors. There are countless areas where our AI platform can be applied, especially in government and quasi-government institutions. Starting in January, we will also join a six-month acceleration program at Alchemist in San Francisco. During this period, we plan to begin scaling in the United States.

The US market is large, dynamic, and much more fragmented than Kazakhstan’s. Construction requirements differ not only from state to state but even from city to city. That is why I am confident there is a strong demand there for a convenient tool for regulators and large corporations.

Sanzhar: – The markets of Central Asia and the South Caucasus are also strategically important for us, especially Uzbekistan and Azerbaijan. In 2026, we plan to open offices there, and we are already in talks with potential clients.

We are also actively expanding into the Middle East, and just recently, we opened an office in Qatar.

We do not want to depend on a single region. Our plan is to grow in several countries at once, quickly adapt the product to local construction and design standards, and build a strong network of local partnerships.