Кнопка «Сделать все хорошо»: как мы построили ИИ-бизнес, который растет на 20% в месяц без бюджета на маркетинг

Привет! Меня зовут Денис Баталин. Я несколько лет занимался внедрением ИИ в российских компаниях и заметил одну проблему: 

бизнес хочет пользоваться нейросетями, но не готов вкладываться в обучение сотрудников

Поэтому я решил создать платформу komanda.ai — рабочую среду, где сотрудник просто ставит задачу ИИ-агенту, а система сама уточняет детали и помогает решить запрос.

Расскажу, как мы пришли к этой идее, зачем подключили к платформе 36 ИИ-моделей, почему нам не нужен бюджет на маркетинг и при чем тут тарологи.

Как появилась идея создать такой продукт

Когда в 2022 году появился ChatGPT, я испытал настоящее дежавю. Примерно такое же было в 1998 году, когда я впервые столкнулся с интернетом: казалось, что теперь все вокруг должны срочно начать этим пользоваться.

В то время я отошел от операционного управления своей компании Adconsult и несколько лет занимался внедрением ИИ в продаже рекламы и автоматизаций российском энтерпрайзе. К началу 2025 года мне уже казалось, что с ИИ в России все хорошо: люди используют его, бизнес внедряет новые инструменты, рынок растет.

Потом я понял, что ошибался: я общался в основном с разработчиками и другими людьми из IT, поэтому находился внутри пузыря и видел только часть рынка. Когда я поговорил с предпринимателями и руководителями из разных регионов, оказалось, что для малого и среднего бизнеса массового внедрения ИИ еще практически не произошло, и я стал разбираться почему.

Почему МСБ не внедряет ИИ в процессы

Я ожидал услышать про дорогие подписки, сложности с оплатой зарубежных сервисов или безопасность данных. Но главной проблемой оказалось другое — компании не хотели отдельно обучать сотрудников работе с ИИ.

Малый и средний бизнес научился генерировать картинки и играть с чат-ботами, но в реальные бизнес-процессы ИИ не пришел. И дело не в сложностях с оплатой зарубежных сервисов и не в страхе утечки данных. Главный блокер оказался другим: предприниматели просто не готовы инвестировать в обучение сотрудников 

Если компания обучит сотрудника работе с ИИ, вместе с этими знаниями он может уйти к другому работодателю: для небольшого бизнеса это особенно чувствительно.

Мы решили убрать из процесса саму необходимость учиться писать промпты. Так появилась komanda.ai с концепцией «ИИ без промптов» — Promptless AI. Пользователю не нужно учиться писать запросы, он просто выбирает задачу — например, «составить P&L» или «подготовить контент-план», а нейросеть сама начинает задавать уточняющие вопросы.  

500 000 ₽

Столько мы потратили на серверный контур

Проще говоря, вместо того чтобы учить сотрудника разговаривать с нейросетью, мы сделали так, чтобы нейросеть сама научилась разговаривать с сотрудником.

Нам повезло, у нас сразу же в команде был сильнейший разработчик одного известного литературного портала, опытнейший медиаиздатель и лучший франчайзи сервиса 2Gis. 

Отдельно мы занялись безопасностью

Для этого разработали собственный процесс деперсонализации данных и подали патентную заявку. Механика выглядит так: перед отправкой информации во внешнюю модель персональные и другие чувствительные данные могут заменяться обезличенными значениями, а после получения ответа система возвращает их в исходный вид.

Мы научились маскировать данные при передаче в зарубежные модели искусственного интеллекта

Речь идет не только об именах и фамилиях – система умеет находить данные, которые можно определить по формальным признакам: ИНН, ОГРН, адреса, названия компаний и другие идентификаторы.

Почему внутри работает сразу много AI-моделей

Внутри komanda.ai не привязана к одной нейросети. Сейчас в системе используется около 36 моделей, конкретная выбирается в зависимости от сложности задачи.

Простой запрос вроде «сколько сейчас времени в Москве» нет смысла отправлять в самую мощную и дорогую модель, а вот анализ большой монографии или таблицы с несколькими тысячами строк требует другого подхода.

Мы используем около 36 различных моделей в зависимости от сложности задачи. Но наша главная фишка – корпоративный контур. Чем дольше компания работает внутри системы, тем больше накапливается её собственный контекст, и тем умнее становится модель конкретно под этот бизнес

Выходить на международный рынок оказалось непросто: когда потенциальные партнеры узнавали, что у проекта российские корни, это становилось отдельным препятствием для переговоров. Поэтому международный проект мы выстроили через другую юрисдикцию.

Какие задачи решают с помощью komanda.ai

Сейчас с продуктом работают компании из разных отраслей, среди пользователей есть риелторы, PR-компании, юристы, бухгалтеры и финансисты, логисты, медицинские организации и государственные структуры.

• Например, в медицине команда AI используется не для постановки диагнозов, а для работы с репутацией: сотрудники готовят ответы на отзывы и обращения.
• Нашими решениями пользуются в администрации Липецкой области, Бурятии и Дальнего Востока: здесь службы ЖКХ используют ИИ для обработки жалоб граждан. Там, где раньше ответы могли быть формальными или грубыми, ИИ помогает формулировать их структурированно, вежливо и по существу.
• Есть и более неожиданные сценарии. В продукте есть функция «Совет директоров»: пользователь описывает проблему, а система предлагает посмотреть на нее с точки зрения нескольких исторических персонажей, например Маркса.

Кнопка «Сделать все хорошо»

Сейчас мы движемся к концепции, которую в шутку называем кнопкой «Сделать все хорошо». 

Сценарий будущего выглядит так: вы говорите агенту: «Договорись с Денисом об интервью на 25 сентября следующего года». Агент сам находит контакт, через интеграцию стучится в календарь, согласовывает время, присылает ссылку, проводит беседу, а после встречи — транскрибирует разговор. Это не фантастика, это вопрос нескольких месяцев

Я партнер медиапортала Зооинформ, и благодаря ИИ-агентам, мы буквально в десятки раз оптимизировали редакционные процессы.

Читайте: Не только копирайтеры: какие специалисты рискуют потерять работу из-за ИИ

Как компания растет без бюджета на рекламу и маркетинг

Первую версию komanda.ai мы подготовили к марту 2025 года. Я просто написал об этом пост в своем Telegram-канале — и спрос оказался неожиданным. 

Оказалось, что людям действительно нужен инструмент, где не надо ничего придумывать, а можно просто отвечать на уточняющие вопросы системы. 

• Не потратили ни рубля на прямой маркетинг, работая исключительно через партнерскую сеть из Adconsult 
• Рост выручки и количества подписчиков в среднем 20% месяц к месяцу с марта 2025 года

Сначала мы делали инструменты чисто для бизнес-задач, но быстро добавили опции и для самих сотрудников: от финансового планирования и практики публичных выступлений до роли таролога. 

Мы видим, что к нам приходят те, кто профессионально занимается созданием натальных карт. Они генерируют почти  терабайты прогнозов.

Мы сразу запустили подписочную модель с рекуррентными платежами. Стоимость начинается от 3 500 рублей в месяц, а максимальный стандартный тариф доходит до 51 000 рублей. Для крупных клиентов предусмотрены специализированные пакеты.

Но что нас по-настоящему воодушевило, так это метрика удержания: около 90% пользователей просто продлевают подписку. Отток оказался минимальным, чего я не видел в своих предыдущих проектах. 

• Стоимость подписки от 3 500 до 51 000 рублей в месяц
• Около 90% пользователей продлевают подписку на следующий период

Начиная с марта 2025 года, мы в среднем растем на 20% месяц к месяцу — для нишевого B2B-продукта это более чем здоровый и устойчивый цикл.

При этом мы вообще не тратили ни рубля на классическую рекламу вроде Яндекс.Директа. Зачем, если благодаря моему основному бизнесу Adconsult у меня по всей России есть сеть партнеров и знакомых владельцев медиа- и рекламных агентств?

Мы просто пошли по партнерской модели: пригласили тех, кто может развивать продукт в своих регионах — так у нас практически сразу «забрали» Дальневосточный и Южный федеральные округа.

Сейчас у нас около 15 партнеров. Ядро нашей собственной команды — всего 6 человек, а вместе с партнерами и их сотрудниками — около 40. Мы сознательно поставили себе суперцель: держать фокус на метрике revenue per employee (выручка на одного сотрудника) и не допускать ее падения

Поэтому мы не раздуваем штат, а жестко оптимизируем процессы. Кстати, пару бэкенд-разработчиков мы уже успешно заменили сильными ИИ-моделями, потому что их рутинная работа стала просто не нужна.

3 причины, почему бизнесу нужен ИИ и какие проблемы он решит

1. Управление, хранение и обработка данных компании во внутреннем контуре. Знания, экспертиза, подходы которые раньше принадлежали отдельным сотрудникам — теперь становятся «собственностью» компании и обрабатываются с помощью ИИ.
2. Независимая оценка текущих процессов в компании с помощью ИИ. Их автоматизация и повышение эффективности.
3. Радикальное повышение ROE при внедрении ИИ в повседневную работу сотрудников. За счет масштабирования и повышения эффективности работы: то, на что раньше уходили дни — теперь реализуется за часы и минуты.

Главный совет

Если вы предприниматель и думаете о внедрении ИИ, я дам один совет, под которым готов подписаться: 

Никогда ИИ в компании не будет работать снизу. Если сам босс не разберется, полноценного внедрения никогда не будет.

Фраза «мы наймем умного парня, и он все внедрит» не работает. Внедрение ИИ — это не только про автоматизацию — это про то, чтобы понять, какие процессы трогать нельзя, потому что они и так работают идеально. А этому может научиться только тот, кто принимает решения.