Артур Кривцов и Нурлыбек Маратов управляли ИТ-студией. Однажды клиент попросил их обучить ИИ-бота на большом массиве корпоративных данных. Артур и Нурлыбек поняли, что это не разовый заказ, а массовая боль бизнеса, и создали Barion AI – AI-платформу для быстрого запуска ИИ-агентов.
Специально для совместного проекта Digital Business и Astana Hub «100 стартап-историй Центральной Евразии» Артур и Нурлыбек рассказали, почему компаниям сложно внедрять AI-ассистентов, как превратить сотни документов в «ИИ-мозг» и что происходит, когда робот-продажник обзванивает тысячи клиентов за полдня.
«Продукта еще не было, а деньги уже лежали на счету»
— Как вы познакомились и чем занимались до Barion AI?
Артур: — С Нурлыбеком вместе изучали программное обеспечение в Университете Нархоз в Алматы, дипломную работу тоже писали вдвоем — она была посвящена разработкам в сфере дополненной реальности.
Сразу после окончания бакалавриата в 2021 году создали мини-прототип AR-проекта для мебельных магазинов. С его помощью можно было посмотреть, как будет выглядеть мебель в доме. С этим решением подались в программу Seed Money от Astana Hub. Нам удалось выиграть финансирование на разработку MVP. Так сразу после университета у нас появился первый стартап.Нашли несколько крупных клиентов среди мебельных магазинов. Вскоре проект окупился и даже заработал небольшую прибыль, но взрывного роста в Казахстане не получилось. Ездили в Дубай и пытались выйти на рынок ОАЭ, но из-за отсутствия опыта в продажах компанию пришлось закрыть.
Тем не менее осталась команда, опыт и контакты: переформатировали бизнес в классическую ИТ-студию и стали выполнять заказы на аутсорсе.
Артур Кривцов
— Как решили создать новый стартап?
Нурлыбек: — Однажды получили запрос от одной образовательной компании: обучить ИИ-бота, который бы проверял домашние работы и отвечал на вопросы учеников. При этом там было огромное количество информации: 50 курсов, по каждому из них – уроки, домашние задания, тесты. Чтобы обучить одного ИИ-помощника нужно было бы скормить огромный массив данных, написать сотни промптов, потратить много времени и средств. На тот момент у нас не было готового продукта и четкого понимания, как это реализовать, поэтому сначала отказались.
Артур: — Потом обсуждали этот кейс и подумали: «А что, если мы все-таки возьмемся?» Поняли, что неудобно обучать отдельного ИИ-ассистента под каждый курс, отдел или задачу. Если сделать единую платформу, куда бизнес будет загружать всю свою информацию — документы, регламенты, скрипты продаж, учебные материалы, базы знаний, то система структурирует эти данные и формирует общий «ИИ-мозг». После этого клиент сможет выбрать нужную роль для бота: менеджер по продажам, специалист техподдержки или преподаватель, проверяющий задания. С этой идеи и начался Barion AI.
– Что предприняли на старте?
Артур: — Прикинули техническую архитектуру, поняли, кто из команды сможет это реализовать. Позвонили клиенту и сказали, что согласны, и уже на следующий день получили полную предоплату. То есть продукта еще не было, идее исполнился всего день, а деньги уже лежали на счету.
Затем вспомнили еще несколько компаний, которые ранее обращались к нам с похожими болями. Всех обзвонили и предложили войти в проект сейчас на более выгодных условиях. Так собрали предоплат почти на 7 млн тенге, которые и стали нашим бюджетом на разработку.
«Качественный голосовой ИИ на казахском языке должен быть разработан именно в Казахстане»
— LLM-модели и голосовые движки уже существуют. В чем тогда ноу-хау Barion AI? Что именно автоматизировали?
Артур: — Обычно бизнесу приходится вручную собирать документы, регламенты, скрипты продаж, FAQ, переписки, базы товаров, потом структурировать их, писать промпты, тестировать ответы и отдельно настраивать сценарии. Поэтому, по данным McKinsey, запуск одного ИИ-бота в крупной организации может занимать до 6 месяцев.
Постепенно поняли, что наша киллер-фича — автообучение ИИ-агентов. Можно загрузить файлы, а система сама структурирует эту информацию и формирует базу знаний для бота.
У нас разные LLM-модели — Gemini, Claude, ChatGPT в зависимости от задач. Но сам алгоритм, который собирает данные, структурирует их и обучает бота, — это собственная разработка.
Нурлыбек: — В целом видим Barion AI как платформу, где бизнес выбирает нужный сценарий, нажимает кнопку и создает бота без необходимости писать промпты.
Сейчас решили сосредоточиться на голосовых ИИ-агентах, потому что для бизнеса это один из самых понятных сценариев применения: робот может обзванивать клиентов, квалифицировать лиды, делать допродажи и передавать менеджерам уже обработанные заявки.
Голосовые движки тоже подключаем через API сторонних разработчиков. Но в будущем планируем создать собственную голосовую модель. Это имеет смысл, так как глобальные модели очень плохо и неестественно воспроизводят казахский язык. Уверен, что качественный голосовой ИИ на казахском языке должен быть разработан именно в Казахстане, и мы надеемся приложить к этому руку.
— Почему выбрали это направление?
Артур: — В этом году попали в число 6 стартапов из Казахстана, которые поехали в Кремниевую долину для участия в международной акселерационной программе Hero Training от Astana Hub и Draper University. У нас был конкретный запрос к менторам и инвесторам из США: как упаковать нашу технологию в масштабируемый продукт? Потому что тяжело продавать «голое» технологическое ядро — система по построению ИИ-ботов для автоматизации выглядит слишком сложно и «по-гиковски».
Поэтому сейчас решили заходить через продажу готовых сценариев, когда клиент покупает понятное решение конкретной проблемы. Начали с голосовых звонков.
«Люди могут издеваться над ИИ»
— Как работает сценарий со звонками?
Нурлыбек: — Вы заходите в кабинет на платформе, загружаете туда информацию, выбираете сценарий со звонками, настраиваете, загружаете базу для обзвона и запускаете кампанию. После получаете подробный отчет. Все это можно сделать за несколько минут.
Расскажу на примере недавнего кейса с консалтинговой компанией, которая оказывает юридические и бухгалтерские услуги. У них была база холодных контактов, и мы настроили голосового робота, чтобы он звонил, обращался по имени-отчеству и задавал уточняющие вопросы, а в некоторых сценариях после согласия клиента отправлял презентацию на WhatsApp. На выходе заказчик получил детальный отчет с записями разговоров, транскрибацией и сортировкой лидов по уровню «теплоты».
Обзвон был по 5 тысячам контактов. Начали в обед, а к вечеру у клиента уже был подробный отчет. Представьте, сколько сотрудников колл-центра и времени понадобилось бы, чтобы вручную обработать такой объем за полдня. По итогам нашего обзвона заказчик заключил около 30 договоров, причем одна только продажа полностью окупила затраты на всю кампанию.
— Нужно ли предупреждать людей, что с ними разговаривает робот?
Артур: — Люди по своей природе предпочитают общаться с другими людьми. Если человек понимает, что говорит с роботом, то может либо сбросить звонок, либо начать издеваться над ИИ.
Наши агенты говорят очень естественно, поэтому только 3-5% догадываются, что на том конце провода не человек. И конечно, для эффективности продаж лучше не афишировать, что звонит программа, а не живой оператор.
Вообще, не все люди отличают ИИ от живого человека. Для своей компании сгенерировали аватар красивой девушки, и вдруг по ночам стали получать сообщения на рабочий WhatsApp с вопросами вроде: «Диана, а вы замужем?» Пришлось убрать все смайлики из ответов, чтобы она не была слишком дружелюбной. Ну и разочаровывать клиентов, которые при визите в офис спрашивали: «А где Диана?».
— Если человек распознает ИИ-агента и начнет его уговаривать дать большую скидку?
Артур: — Наши боты запрограммированы так, чтобы не уходить в сторону от цели разговора. Поскольку они обучаются на регламентах и чатах, которые уже были у компании, то робот строго следует поставленным рамкам. Если в переписках не было случаев, когда клиенту просто так давали скидку, то и ИИ ее тоже не даст.
Нурлыбек: — Но вообще за тем, что пишут AI-помощники, нужно следить. У нас был курьезный случай, когда тестировали текстового бота в WhatsApp. Он пригласил клиента на встречу в офис на 11 утра, а мы были не в курсе, и в офисе никого не было. Клиент приехал, присылает фото из зоны ожидания и пишет: «Я на месте, вы где?». А бот в WhatsApp мгновенно отвечает: «Подождите, пожалуйста, сейчас за вами спустятся». И так несколько раз подряд. После этого пришлось лично извиняться, объяснять и заглаживать ситуацию.
Почему так произошло? Видимо, бот обучился на наших старых переписках, где мы клиентам назначали встречи в офисе и спускались за ними. Но все это единичные технические баги, которые быстро исправляем.
«ИИ-агент за секунды ищет автомобили по базе автодилера с 20 филиалами»
— Сколько человек сейчас работает над Barion AI?
Артур: — Мы с Нурлыбеком — сооснователи проекта. Оба айтишники по образованию, поэтому совмещаем в себе роли и технических специалистов, и предпринимателей.
Но основу нашей технологии заложил наш ведущий разработчик Эльдар Хайбуллов — это опытный ИТ-специалист.
Так что можно сказать, что сейчас над продуктом активно работают 3 человека.
— Как продаете ваше решение?
Артур: — В основном клиенты приходят по сарафанному радио — это те фирмы, с кем сотрудничали еще со времен нашего первого AR-стартапа, или были заказчиками ИТ-студии.
Для работы с крупным бизнесом привлекаем хорошего знакомого: он отлично знаком со спецификой ИТ-индустрии, имеет выходы на руководство крупных компаний в Казахстане. Это он помог нам закрыть наши первые крупные сделки.
— Какая сейчас модель монетизации?
Артур: — Изначально использовали контрактную модель: разрабатывали решение под конкретного клиента и внедряли его. Сейчас компания генерит выручку уже более 100 млн тенге в год, но мы переходим на модель pay-as-you-go — оплата по мере использования. То есть клиент загружает данные на платформу, подключает нужные сценарии и платит по факту расхода токенов. Финальных цен пока не знаем, ценовую политику еще не сформировали.
— На какой сегмент бизнеса ориентируетесь?
Артур: — Решили сфокусироваться на компаниях от 500 сотрудников и выше. У таких предприятий есть все необходимые файлы, которые можно загружать в систему для обучения. И при этом у них есть потребность и боль — быстрое обучение ИИ-агентов. Ее мы можем закрыть — есть готовая платформа, не нужно тратить время и усилия на тесты и внедрение.
Начинали со сферы образования, но потом поняли, что наш продукт актуален для разных видов бизнеса. Например, для крупного казахстанского автодилера, у которого 20 филиалов по всей стране, интегрировали нашу разработку с их огромной базой данных подержанных машин. И теперь, если их клиент в Атырау ищет автомобиль, то по его описанию и пожеланиям система за секунду находит подходящую машину в этом городе и по всему Казахстану. А также рекомендует подходящие под запрос автомобили других марок — с аналогичной комплектацией. Кроме того, автоматически перенаправляет сообщение нужному менеджеру в соответствующий филиал.
Хотелось бы сделать пару кейсов в нефтедобывающей отрасли, так как знаем, что у них огромный массив документов и регламентов. Внедрять ИИ-системы в таком случае сложно, и Barion AI мог бы помочь.
– Как обстоят дела с безопасностью данных? Для крупного бизнеса это, как правило, одна из самых чувствительных тем.
Артур: — Во-первых, ИИ-бот в любом случае будет использовать для общения с клиентами публичную информацию — цены, условия предоставления услуг, презентации. Контакты и данные клиентов не забираем и не передаем третьим лицам — они остаются в контуре компании.
Во-вторых, если критически важно хранить все на своих серверах, нет проблем развернуть наше решение локально.
«Хотим, чтобы Barion AI вышел на IPO»
— На какие средства развиваете проект?
Артур: — Придерживаемся философии бутстраппинга: развиваемся на собственные заработанные средства, не привлекая кредиты или венчурные деньги.
Однако во время программы в Кремниевой долине поняли, что если хотим расти быстро и масштабироваться на глобальные рынки, то инвестиции необходимы. Но начнем искать инвесторов только тогда, когда полностью отладим юнит-экономику новой бизнес-модели по продаже готовых сценариев.
– Что в планах у Barion AI в ближайшее время?
Артур: – Помимо Казахстана хотелось бы поработать на рынке США. На это сильно повлияло участи в Hero Training: увидели, насколько рынок США большой и важный для ИИ-стартапов. Также рассматриваем регион MENA.
— Каким видите стартап в долгосрочной перспективе?
Артур: — Наше государство делает очень много для развития технологий: Казахстан вошел в топ-30 стран по использованию ChatGPT, у нас создается национальная LLM. Очевидно, что рано или поздно в Центральной Азии появится стартап стоимостью в триллион долларов, которая проведет IPO на международной бирже. Очень хотели бы, чтобы этой компанией стал Barion AI.
Нурлыбек: — В ИТ-сфере все меняется очень быстро. Когда мы в 2021 году занимались дополненной реальностью, Apple Vision Pro еще не был представлен, и рынок выглядел совсем иначе. Сейчас занимаемся ИИ-агентами. Сложно сказать, что будет через 5 лет, но мы точно хотим, чтобы масштабы наших проектов росли, а наши решения приносили реальную пользу бизнесу.
Қазақстандықтар өнімді іске қоспай тұрып-ақ клиенттен 7 млн теңге алып, бизнеске арналған AI-платформа әзірледі
Артур Кривцов пен Нұрлыбек Маратов ІТ-студияны басқарып, тапсырыспен түрлі жоба жасап жүрген. Бір күні клиент олардан корпоративтік деректердің ауқымды қорына негізделген жасанды интеллект ботын үйретуді сұрайды. Сол сәтте Артур мен Нұрлыбек мұның бір реттік тапсырыс емес, көптеген компанияға ортақ мәселе екенін түсінеді. Сөйтіп жасанды интеллект агентін тез қосатын Barion AI платформасын құрады.
Digital Business пен Astana Hub-тың «Орталық Еуразияның 100 стартап тарихы» бірлескен жобасы аясында Артур мен Нұрлыбек компанияларға AI-көмекшіні енгізу неге қиын екенін, жүздеген құжатты «жасанды интеллект миына» қалай айналдыруға болатынын және сатушы-роботтың жарты күннің ішінде мыңдаған клиентке қалай қоңырау шалатынын айтып берді.
«Өнім әлі дайын болмай тұрып, ақша шотта жатты»
— Қалай таныстыңыздар және Barion AI-ға дейін немен айналыстыңыздар?
Артур: — Нұрлыбекпен бірге Алматыдағы Нархоз университетінде бағдарламалық қамтамасыз ету мамандығында оқыдық. Дипломдық жұмысымызды да бірге жаздық, ол толықтырылған шынайылық (AR) технологияларына арналды.
2021 жылы бакалавриатты тәмамдаған соң бірден жиһаз дүкеніне арналған AR-жобаның шағын прототипін жасадық. Оның көмегімен сатып алушы жиһаздың үйінде қалай көрінетінін ">алдын ала көре алатын. Осы шешіммен Astana Hub-тың Seed Money бағдарламасына қатыстық. MVP әзірлеуге қаржы ұтып алдық. Осылайша университетті бітіргеннен кейін бірден алғашқы стартапымыз пайда болды.
Жиһаз дүкендерінің арасынан бірнеше ірі клиент таптық. Көп ұзамай жоба өзін ақтап, аздап пайда әкеле бастады. Бірақ Қазақстанда қарқынды өсімге қол жеткізе алмадық. Дубайға барып, БАӘ нарығына шығуға тырыстық, алайда сату тәжірибесінің жетіспеуіне байланысты компанияны жабуға тура келді.
Соған қарамастан команда, тәжірибе және байланысты сақтап қалдық. Бизнесті қайта бейімдеп, кәдімгі IT-студия ретінде аутсорсинг тапсырыс орындай бастадық.
Артур Кривцов
— Жаңа стартап құрамыз деп қалай шештіңіздер?
Нұрлыбек: — Бір күні білім беру компанияларының бірінен сұраныс түсті. Олар үй тапсырмасын тексеріп, оқушылардың сұрақтарына жауап беретін ЖИ-бот жасауды сұрады. Бірақ онда ақпарат өте көп еді: 50 курс, әрқайсысында сабақтар, үй тапсырмасы мен тесттер бар. Бір ғана ЖИ-көмекшіні оқыту үшін орасан көлемдегі деректерді енгізіп, жүздеген промпт жазып, көп уақыт пен қаражат жұмсау қажет болатын. Ол кезде бізде дайын өнім де, мұны қалай іске асыратынымыз жөнінде нақты түсінік те болмағандықтан, бастапқыда бас тарттық.
Артур: — Кейін осы жағдайды талқылап отырып: «Мүмкін бәрібір қолға алармыз?» деп ойладық. Әр курсқа, бөлімге немесе міндетке арнап бөлек ЖИ-көмекші оқытудың қолайсыз екенін түсіндік. Егер бизнес барлық ақпаратын: құжаттарын, регламентін, сату сценарийін, оқу материалдарын, білім базасын жүктей алатын бірыңғай платформа жасасақ, жүйе сол деректерді құрылымдап, ортақ «ЖИ-миын» қалыптастырады. Содан кейін клиент ботқа қажетті рөлді: сату менеджері, техникалық қолдау маманы немесе тапсырмаларды тексеретін оқытушы таңдай алады. Barion AI идеясы дәл осылай пайда болды.
– Бастапқы кезеңде не істедіңіздер?
Артур: — Техникалық архитектураны шамалап жасап шықтық, оны команданың қай мүшсі жүзеге асыра алатынын анықтадық. Клиентке хабарласып, жобаны қолға алуға келісетінімізді айттық. Келесі күні-ақ толық алдын ала төлем алдық. Яғни өнім әлі жоқ, идеяға небәрі бір күн болған, ал ақша шотымызға түсіп үлгерді.
Содан кейін бізге бұрын осындай мәселемен жүгінген тағы бірнеше компания есімізге түсті. Барлығына хабарласып, тиімді шарттармен жобаға қазір қосылуды ұсындық. Осылайша шамамен 7 миллион теңге көлемінде алдын ала төлем жинадық. Бұл қаражат әзірлеу жұмыстарының бюджеті болды.
«Қазақ тіліндегі сапалы дауыстық жасанды интеллект Қазақстанда жасалуы керек»
— LLM-модельдер мен дауыстық технологиялар қазірден бар. Онда Barion AI-дың ерекшелігі неде? Нақты қандай үдерісті автоматтандырдыңыздар?
Артур: — Әдетте бизнес құжаттарды, регламенттерді, сату сценарийлерін, жиі қойылатын сұрақтарды, хат алмасуларды, тауар базаларын қолмен жинайды. Кейін оларды құрылымдап, промпттар жазып, жауаптарды тексеріп, әртүрлі сценарийлерді бөлек баптауға мәжбүр болады. Сондықтан McKinsey деректеріне сәйкес, ірі ұйымдарда бір ЖИ-ботты іске қосу алты айға дейін созылуы мүмкін.
Уақыт өте келе біздің басты артықшылығымыз — ЖИ-агентті автоматты түрде оқыту екенін түсіндік. Пайдаланушы файлдарды жүктейді, ал жүйе ақпаратты өзі құрылымдап, ботқа арналған білім базасын қалыптастырады.
Біз әртүрлі міндеттерге қарай Gemini, Claude және ChatGPT сияқты әртүрлі LLM-модельдерді қолданамыз. Бірақ деректерді жинап, оларды құрылымдап, ботты оқытатын алгоритм — өзіміздің жеке әзірлемеміз.
Нұрлыбек: — Жалпы, біз Barion AI-ды бизнес қажетті сценарийді таңдап, бір батырманы басу арқылы промпт жазбай-ақ бот құра алатын платформа ретінде көреміз. Қазір дауыстық ЖИ-агенттерге басымдық беруді шештік. Себебі бұл бизнес үшін ең түсінікті қолдану бағыттарының бірі. Робот клиенттерге қоңырау шалып, лидтерді саралап, қосымша сатылымдар жасап, алдын ала өңделген өтінімдерді менеджерлерге жолдай алады.
Дауыстық технологияны әзірге үшінші тарап әзірлеушілерінің API-лары арқылы қосамыз. Бірақ болашақта өзіміздің дауыстық моделімізді жасауды жоспарлап отырмыз. Мұның мәні бар, өйткені жаһандық модельдер қазақ тілін өте нашар әрі табиғи емес түрде дыбыстайды. Қазақ тіліндегі сапалы дауыстық жасанды интеллект Қазақстанда жасалуы керек деп сенемін және осы іске өз үлесімізді қосамыз деп үміттенемін.
— Почему выбрали это направление?
— Неге дәл осы бағытты таңдадыңыздар?
Артур: — Биыл Astana Hub пен Draper University ұйымдастырған Hero Training халықаралық акселерациялық бағдарламасына қатысу үшін Кремний алқабына барған Қазақстаннан шыққан алты стартаптың қатарына ендік. АҚШ-тағы менторлар мен инвесторларға технологиямызды масштабтауға болатын өнімге қалай айналдырамыз деген нақты бір сұрақпен бардық. Өйткені жай ғана технологиялық өзекті сату қиын. ЖИ-боттар құруға арналған автоматтандыру жүйесі тым күрделі әрі «гиктерге арналған» өнім сияқты көрінеді.
Сондықтан қазір нақты мәселені шешетін дайын сценарийлерді сатуға көшуді жөн көрдік. Яғни клиент түсінікті әрі нақты шешімді сатып алады. Алғашқы бағыт ретінде дауыстық қоңырауларды таңдадық.
«Адамдар жасанды интеллектіні келемеждеуі мүмкін»
— Қоңырау шалу сценарийі қалай жұмыс істейді?
Нұрлыбек: — Платформадағы жеке кабинетке кіріп, қажетті ақпаратты жүктейсіз, қоңырау шалу сценарийін таңдап, баптайсыз, қоңырау шалынатын базаны енгізіп, науқанды іске қосасыз. Бірнеше минуттан кейін толық есеп аласыз. Мұның бәрін санаулы минут ішінде жасауға болады.
Жуырда болған бір мысалды айтып берейін. Заңгерлік және бухгалтерлік қызмет көрсететін консалтингтік компаниямен жұмыс істедік. Оларда бұрын хабарласпаған клиенттер базасы болды. Біз дауыстық роботты баптап, оның клиенттерге хабарласып, аты-жөнімен сөйлесуін, нақтылайтын сұрақтар қоюын ұйымдастырдық. Кейбір сценарийлерде клиент келіскеннен кейін WhatsApp арқылы презентация жіберілді. Нәтижесінде тапсырыс беруші сөйлесулердің жазбасы, мәтіндік нұсқасы және қызығушылық деңгейіне қарай сұрыпталған лидтері бар егжей-тегжейлі есеп алды.
5 мың байланыс нөміріне қоңырау шалынды. Түскі уақытта бастадық, ал кешке қарай клиенттің қолында толық есеп болды. Осынша көлемді жарты күнде қолмен өңдеу үшін қанша колл-орталық қызметкері мен уақыт қажет болатынын елестетіп көріңіз. Нәтижесінде тапсырыс беруші шамамен 30 келісімшарт жасады. Оның үстіне бір ғана сатылым бүкіл науқанның шығынын толық жапты.
— Адамдарға олармен робот сөйлесіп тұрғанын ескерту қажет пе?
Артур: — Адамдар табиғатынан басқа адамдармен сөйлескенді жөн көреді. Егер адам роботпен сөйлесіп тұрғанын түсінсе, қоңырауды бірден үзуі немесе жасанды интеллектіні мазақтай бастауы мүмкін.
Біздің агенттер өте табиғи сөйлейді. Сондықтан олардың ар жағында адам емес екенін жұрттың 3-5 пайызы ғана аңғарады. Әрине, сатылымның тиімділігі үшін қоңырауды бағдарлама емес, тірі оператор шалып тұрғандай әсер қалдырған дұрыс.
Жалпы, бәрі бірдей жасанды интеллектіні адамнан ажырата алмайды. Компаниямыз үшін әдемі қыздың аватарын жасаған едік. Бір кезде жұмыс WhatsApp-ына түн ортасында: «Диана, сіз тұрмыстасыз ба?» деген сияқты хабарламалар келе бастады. Кейін оның жауаптарынан барлық смайликті алып тастауға тура келді, өйткені тым достық пейіл танытып тұрғандай көрінген. Кеңсеге келіп: «Диана қайда?» деп сұрайтын клиенттердің көңілін түсіруге де тура келді.
— Егер адам ЖИ-агентті танып қойып, үлкен жеңілдік сұрай бастаса ше?
Артур: — Біздің боттар әңгіменің негізгі мақсатын өзгерпейтіндей етіп бағдарламаланған. Олар компанияның регламенті мен бұрынғы хат алмасуы негізінде оқытылады, сондықтан белгіленген шекарадан шықпайды. Егер бұрынғы жазбаларда клиентке себепсіз жеңілдік беру жағдайлары болмаған болса, жасанды интеллект те ондай жеңілдік ұсынбайды.
Нұрлыбек: — Дегенмен AI-көмекшілердің не жазып жатқанын бақылап отыру қажет. Бірде WhatsApp-тағы мәтіндік ботты сынап жатқанда қызық жағдай болды. Ол клиентті таңғы сағат 11-де кеңседе кездесуге шақырған. Бірақ біз мұны білмедік, кеңседе ешкім болмаған. Клиент келіп, сурет жіберіп: «Мен келдім, сіздер қайдасыздар?» деп жазды. Ал WhatsApp-тағы бот бірден: «Сәл күте тұрыңыз, қазір сізді қарсы алуға түседі», — деп жауап берген. Мұны бірнеше рет қайталады. Кейін клиенттен жеке кешірім сұрап, жағдайды түсіндіруге тура келді.
Неге бұлай болды? Сірә, бот біздің бұрынғы хаттарымыздан үйренген болуы керек. Бұрын клиенттерді кеңсеге шақырып, өзіміз барып қарсы алатынбыз. Бірақ мұндай жағдайлар — сирек кездесетін техникалық қателіктер ғана, оларды тез түзетеміз.
«ЖИ-агент 20 филиалы бар автодилердің базасынан көлікті бірнеше секундта тауып береді»
— Қазір Barion AI жобасында қанша адам жұмыс істейді?
Артур: — Нұрлыбек екеуміз жобаның тең құрылтайшыларымыз. Екеуміз де IT мамандығы бойынша білім алғанбыз, сондықтан техникалық маман мен кәсіпкердің міндеттерін қатар атқарамыз.
Алайда технологиямыздың негізін жетекші әзірлеушіміз Эльдар Хайбуллов қалады. Ол тәжірибелі IT-маман.
Сондықтан қазір өнімді дамытуға белсенді түрде үш адам қатысып жатыр деуге болады.
— Шешімдеріңізді қалай сатасыздар?
Артур: — Клиенттердің басым бөлігі бізге ауызша ұсыныс арқылы келеді. Олар — алғашқы AR-стартапымыз кезінен бері бірге жұмыс істеп келе жатқан компаниялар немесе IT-студиямыздың бұрынғы тапсырыс берушілері.
Ірі бизнеспен жұмыс істеу үшін жақсы танысымызды тартамыз. Ол IT саласының ерекшеліктерін жақсы біледі әрі Қазақстандағы ірі компания басшыларымен байланысы бар. Алғашқы ірі келісімдерімізді жасауға сол көмектесті.
— Қазіргі монетизация моделі қандай?
Артур: — Бастапқыда келісімшарт моделімен жұмыс істедік: нақты клиентке арналған шешім әзірлеп, оны енгізетінбіз. Қазір компанияның жылдық табысы 100 миллион теңгеден асты. Бірақ біз pay-as-you-go моделіне, яғни пайдаланған көлеміне қарай төлем жасау жүйесіне көшіп жатырмыз. Клиент платформаға деректерін жүктейді, қажетті сценарийлерді қосады және жұмсалған токендер көлеміне қарай ақы төлейді. Әзірге нақты бағаларды білмейміз, баға саясатын әлі қалыптастырудамыз.
— Қай бизнес сегментіне басымдық беріп отырсыздар?
Артур: — Қызметкерлер саны 500 адамнан асатын компанияларға назар аударуды жөн көрдік. Мұндай кәсіпорындарда жүйені оқыту үшін жүктеуге болатын барлық қажетті құжаттар бар. Сонымен бірге олардың нақты қажеттілігі мен мәселесі бар, ол — ЖИ-агенттерді жылдам оқыту. Біз осы мәселені шеше аламыз: дайын платформа бар, тестілеу мен енгізуге уақыт пен күш жұмсаудың қажеті жоқ.
Білім беру саласынан бастадық. Кейін өніміміз әртүрлі бизнеске қажет екенін түсіндік. Мысалы, Қазақстандағы 20 филиалы бар ірі автодилердің пайдаланылған көліктер базасымен жүйемізді біріктірдік. Енді Атыраудағы клиент көлік іздесе, оның сипаттамасы мен талаптарына сәйкес жүйе бірнеше секунд ішінде сол қаладан да, Қазақстанның басқа өңірлерінен де лайықты нұсқаларды тауып береді. Сонымен қатар сұранысқа сәйкес келетін басқа маркадағы, жабдықталуы ұқсас көліктерді де ұсынады. Бұдан бөлек, хабарламаны автоматты түрде қажетті филиалдағы тиісті менеджерге бағыттайды.
Мұнай өндіру саласында да бірнеше жоба жасағымыз келеді. Өйткені ол жақта құжаттар мен регламенттердің көлемі өте үлкен екенін білеміз. Мұндай жағдайда ЖИ-жүйелерін енгізу күрделі болады, ал Barion AI бұл мәселеде көмектесе алады.
– Деректер қауіпсіздігі мәселесі қалай шешілген? Ірі бизнес үшін бұл әдетте ең маңызды тақырыптардың бірі ғой.
Артур: — Біріншіден, ЖИ-бот клиенттермен байланыс кезінде бәрібір баға, қызмет көрсету шарттары, презентациялар сияқты ашық ақпаратты пайдаланады. Біз клиенттердің байланыс деректерін алмаймыз және үшінші тараптарға бермейміз. Олар компанияның өз ішінде қалады.
Екіншіден, егер барлық деректі өз серверінде сақтау аса маңызды болса, біздің шешімді жергілікті инфрақұрылымда орналастыруға ешқандай кедергі жоқ.
«Barion AI-дың IPO-ға шыққанын қалаймыз»
— Жобаны қандай қаражатқа дамытып жатырсыздар?
Артур: — Бутстрэппинг қағидатын ұстанамыз: несиесіз, венчурлік инвестициясыз, тек өзіміз тапқан қаражатымызға өсіп келеміз.
Алайда Кремний алқабындағы бағдарлама кезінде жаһандық нарықтарға шығып, жылдам масштабталғымыз келсе, инвестиция қажет екенін түсіндік. Бірақ дайын сценарийлерді сату моделінің юнит-экономикасын толық жолға қойғаннан кейін ғана инвестор іздеуді бастаймыз.
– Barion AI-дың алдағы жоспары қандай?
Артур: – Қазақстаннан бөлек АҚШ нарығында және MENA өңірінде жұмыс істегіміз келеді. Бұған Hero Training бағдарламасына қатысуымыз қатты әсер етті. АҚШ нарығының жасанды интеллект стартаптары үшін қаншалықты ауқымды әрі маңызды екенін өз көзімізбен көрдік.
— Стартапты ұзақ мерзімді перспективада қалай елестетесіздер?
Артур: — Мемлекет технологияларды дамыту үшін көп жұмыс атқарып жатыр. Қазақстан ChatGPT қолдану бойынша әлемдегі алғашқы 30 елдің қатарына кірді, ұлттық LLM моделі жасалып жатыр. Ерте ме, кеш пе, Орталық Азиядан халықаралық биржаға IPO өткізетін, құны бір триллион долларға жететін компания шығатыны анық. Сол компанияның Barion AI болғанын қатты қалаймыз.
Нұрлыбек: — IT саласында бәрі өте жылдам өзгереді. Біз 2021 жылы толықтырылған шынайылықпен айналысып жүрген кезде Apple Vision Pro әлі таныстырылмаған еді, нарық мүлде басқаша болатын. Қазір ЖИ-агенттермен жұмыс істеп жатырмыз. Бес жылдан кейін не боларын айту қиын. Бірақ жобаларымыздың ауқымы кеңейіп, шешімдеріміз бизнеске нақты пайда әкелгенін қалаймыз.
Kazakh Founders Secured 7 Million Tenge From Clients Before Even Launching Their Product and Built an AI Platform for Businesses
Arthur Krivtsov and Nurlybek Maratov were running an IT studio and building custom projects for clients. One day, a client asked them to train an AI bot on a large volume of corporate data.That request made Arthur and Nurlybek realise this was not just a one-off job, but a common problem for businesses. So they went on to create Barion AI, an AI platform that helps companies launch AI agents quickly.
As part of the special joint project by Digital Business and Astana Hub, “100 Startup Stories from Central Eurasia”, Arthur and Nurlybek shared why companies struggle to bring AI assistants into their workflows, how hundreds of documents can be turned into an “AI brain”, and what happens when a robot sales rep calls thousands of customers in just half a day.
“The product didn’t even exist yet, but the money was already in the bank”
— How did you two meet, and what were you doing before Barion AI?
Arthur: — Nurlybek and I studied software engineering together at Narxoz University in Almaty. We even wrote our thesis together. It focused on development in the field of augmented reality.
Right after finishing our bachelor’s degree in 2021, we built a small prototype for an AR project aimed at furniture stores. It let people ">see how a piece of furniture would look in their own home. We applied to Astana Hub’s Seed Money programme with that solution and managed to secure funding to build an MVP. So, straight out of university, we had our first startup.
We landed several major clients among furniture stores. Before long, the project had paid for itself and even made a small profit, but we never managed to achieve explosive growth in Kazakhstan. We went to Dubai and tried to break into the UAE market, but because we lacked sales experience, we eventually had to shut the company down.
Still, we had a team, experience and contacts, so we reshaped the business into a classic IT studio and started taking on outsourced projects.
Arthur Krivtsov
— How did you decide to build a new startup?
Nurlybek: — One day, we got a request from an education company. They wanted us to train an AI bot that could check homework and answer students’ questions. But there was a huge amount of information involved: 50 courses, each with its own lessons, homework and tests. To train just one AI assistant, we would have had to feed it a massive amount of data, write hundreds of prompts, and spend a lot of time and money on it. At that point, we did not have a ready-made product or a clear understanding of how to make it work, so we said no at first.
Arthur: — Later, we came back to that case and thought, “What if we actually took it on?” We realised it was inconvenient to train a separate AI assistant for every course, department or task. But if we built a single platform where a business could upload all its information, including documents, policies, sales scripts, training materials and knowledge bases, the system could structure that data and turn it into one shared “AI brain”. After that, the client could simply choose the role they needed for the bot: a sales manager, a tech support specialist or a teacher checking assignments. That was the idea that kicked off Barion AI.
– What did you do at the very beginning?
Arthur: — We sketched out the technical architecture and worked out who on the team could actually build it. Then we called the client, said yes, and the very next day they paid the full amount upfront. So the product did not exist yet, the idea was only a day old, but the money was already sitting in our account.
Then we thought of a few other companies that had come to us with similar problems before. We called each of them and offered them the chance to get in early on better terms. That’s how we brought in almost 7 million tenge in prepayments, which became our development budget.
“High-quality voice AI in Kazakh needs to be built in Kazakhstan”
— LLM models and voice engines already exist. So where does Barion AI’s know-how come in? What exactly have you automated?
Arthur: — Usually, businesses have to manually pull together documents, policies, sales scripts, FAQs, messages and product databases, then structure all of it, write prompts, test the answers and set up separate scenarios. That is why, according to McKinsey, launching a single AI bot in a large organisation can take up to six months.
Over time, we realised that our killer feature was auto-training AI agents. You can upload your files, and the system structures the information itself, then turns it into a knowledge base for the bot.
We use different LLM models, including Gemini, Claude and ChatGPT, depending on the task. But the algorithm that collects the data, structures it and trains the bot is our own development.
Nurlybek: — Overall, we see Barion AI as a platform where a business can choose the scenario it needs, click a button and create a bot without having to write any prompts.
Right now, we’ve decided to focus on voice AI agents because, for businesses, this is one of the easiest use cases to understand. A bot can call customers, qualify leads, handle upsells and pass already processed requests on to managers.
We also connect voice engines through third-party APIs. But in the future, we plan to build our own voice model. It makes sense because global models reproduce Kazakh very poorly and unnaturally. I’m sure that high-quality voice AI in Kazakh needs to be built in Kazakhstan, and we hope to play a part in that.
— Why did you choose this direction?
Arthur: — This year, we were selected as one of six startups from Kazakhstan to travel to Silicon Valley for Hero Training, an international accelerator programme run by Astana Hub and Draper University. We came to the mentors and investors in the US with one clear question: how do we turn our technology into a product that can scale? Because selling the tech on its own is tough. A system that builds AI bots for automation can sound too complex and a bit too geeky.
So now, we’ve decided to go to market with ready-made scenarios, where the client buys a clear solution to a specific problem. We started with voice calls.
“People can mess with AI”
— How does the call scenario work?
Nurlybek: — You log in to your account on the platform, upload the information, choose the call scenario, set it up, upload the contact list and launch the campaign. Afterwards, you get a detailed report. The whole thing can be done in just a few minutes.
Let me explain using a recent case with a consulting company that provides legal and accounting services. They had a database of cold contacts, so we set up a voice robot to make the calls, address people by their first name and patronymic, and ask follow-up questions. In some scenarios, once the client gave consent, the bot would send a presentation via WhatsApp. In the end, the client received a detailed report with call recordings, transcripts and leads sorted by how “warm” they were.
The campaign covered 5,000 contacts. We kicked it off around lunchtime, and by the evening the client already had a full report. Just imagine how many call centre agents, and how many hours it would take to get through that volume manually in half a day. The campaign led to around 30 signed contracts for the client, and just one of those sales covered the full cost of the whole campaign.
— Do people need to be told they’re speaking to a robot?
Arthur: — People naturally prefer speaking to other people. Once someone realises they’re talking to a robot, they might either hang up or start messing with the AI.
Our agents sound very natural, so only around 3 to 5% of people realise there isn’t a human on the other end of the line. And of course, from a sales performance point of view, it’s better not to make a big deal of the fact that the call is coming from software rather than a real operator.
In general, not everyone can tell AI apart from a real person. For our own company, we generated an avatar of a beautiful girl, and suddenly we started getting messages on our work WhatsApp at night with questions like, “Diana, are you married?” We had to remove all the emojis from her replies so she wouldn’t come across as too friendly. And then, of course, we had to disappoint clients who came to the office and asked, “So where’s Diana?”
— What if someone realises they’re talking to an AI agent and starts trying to persuade it to give them a big discount?
Arthur: — Our bots are programmed not to drift away from the purpose of the conversation. Because they are trained on the company’s own policies and previous chats, the robot sticks strictly to the rules it has been given. So if there were no cases in past conversations where a customer was given a discount for no reason, the AI will not give one either.
Nurlybek: — But in general, you do need to keep an eye on what AI assistants are writing. We had a funny incident when we were testing a text bot on WhatsApp. It invited a client to a meeting at our office at 11 am, but we had no idea, and there was no one in the office. The client arrived, sent us a photo from the waiting area and wrote, “I’m here, where are you?” And the bot instantly replied on WhatsApp, “Please wait, someone will come down for you now.” And then it did the same thing several times in a row. After that, we had to apologise personally, explain what had happened and smooth things over.
Why did that happen? Apparently, the bot had learned from our old conversations, where we used to arrange meetings with clients at the office and come downstairs to meet them. But these are all isolated technical bugs, and we fix them quickly.
“An AI agent searches a car dealer’s database with 20 branches in seconds”
— How many people are currently working on Barion AI?
Arthur: — Nurlybek and I are the project’s co-founders. We both have IT backgrounds, so we combine the roles of technical specialists and entrepreneurs.
But the foundation of our technology was built by our lead developer, Eldar Khaibullov, who is an experienced IT specialist.
So you could say there are currently three people actively working on the product.
— How are you selling your solution?
Arthur: — Most of our clients come through referrals. They’re either companies we’ve worked with since our first AR startup, or former clients from our IT studio.
For larger enterprise clients, we bring in a good contact of ours. He knows the IT industry inside out and has access to senior decision-makers at major companies in Kazakhstan. He was the one who helped us close our first big deals.
— What is your monetisation model right now?
Arthur: — At first, we worked on a contract basis: we would build a solution for a specific client and then roll it out for them. The company is now making over 100 million tenge a year in revenue, but we’re moving towards a pay-as-you-go model, where clients pay based on usage. In practice, the client uploads their data to the platform, connects the scenarios they need and pays for the tokens they actually use. We don’t have the final prices yet, as we’re still working on the pricing model.
— What business segment are you targeting?
Arthur: — We decided to focus on companies with 500 or more employees. Businesses of that size already have all the files needed to train the system. At the same time, they have a real need and a real pain point: training AI agents quickly. That is exactly what we can help with. We already have a ready-made platform, so they do not have to spend time and effort on testing and implementation.
We started out in education, but later realised the product was relevant for all kinds of businesses. For example, for a large Kazakh car dealer with 20 branches across the country, we integrated our technology with their huge database of used cars. Now, if a customer in Atyrau is looking for a car, the system can take their description and preferences and find a suitable vehicle in that city, or anywhere else in Kazakhstan, in seconds. It also recommends similar cars from other brands with comparable specs. On top of that, it automatically forwards the message to the right manager at the relevant branch.
We’d love to run a couple of cases in the oil production sector, as we know companies there deal with huge volumes of documents and regulations. Rolling out AI systems in that kind of environment can be tricky, and that’s exactly where Barion AI could help.
– How do you handle data security? For large businesses, that is usually one of the most sensitive topics.
Arthur: — First of all, the AI bot will use public information to communicate with clients anyway, things like prices, service terms and presentations. We don’t take or share customer contacts or data with third parties. They stay within the company’s own environment.
Secondly, if it’s absolutely critical to keep everything on your own servers, we can easily deploy our solution locally.
“We want Barion AI to reach the IPO stage”
— How are you funding the project?
Arthur: — We stick to a bootstrapping philosophy: we grow using the money we earn ourselves, without taking out loans or bringing in venture capital.
However, during the programme in Silicon Valley, we realised that if we want to grow quickly and scale into global markets, we will need investment. But we’ll only start looking for investors once we have fully fine-tuned the unit economics of our new business model, which is based on selling ready-made scenarios.
– What are Barion AI’s plans for the near future?
Arthur: – Beyond Kazakhstan, we’d like to work in the US market, as well as in the MENA region. Hero Training had a big influence on that. It showed us just how large and important the US market is for AI startups.
— How do you see the startup in the long term?
Arthur:— The government is doing a lot to support the tech sector. Kazakhstan is now among the top 30 countries for ChatGPT usage, and the country is also building its own national LLM. Sooner or later, Central Asia will produce a trillion-dollar startup that goes public on an international exchange. We’d love Barion AI to be that company.
Nurlybek: — Tech moves incredibly fast. Back in 2021, when we were working on augmented reality, Apple Vision Pro had not even been announced yet, and the market looked completely different. Now we’re building AI agents. It’s hard to say what the next five years will look like, but we definitely want our projects to grow in scale and our solutions to bring real, practical value to businesses.