Как стартап из Узбекистана за год превратился из простого бота в AI-платформу для бизнеса

Узбекский стартап Kotib AI начал с простого бота для расшифровки узбекской речи, а за год превратился в платформу для анализа звонков, чатов и других коммуникаций бизнеса. Сооснователь и CEO Самандар Турсуналиев рассказал, как компания без внешнего финансирования вышла на самоокупаемость за восемь месяцев, привлекла около 100 клиентов и готовится открыть первый зарубежный рынок в Азербайджане.

Самандар Турсуналиев, город — Ташкент, сооснователь и CEO, Instagram, LinkedIn

Как все началось

Я сооснователь и CEO Kotib AI. До этого я много лет руководил XCDM — студией, которая разрабатывала программное обеспечение для других компаний. Kotib изначально не задумывался как стартап. Все началось с бота, который переводил узбекскую речь в текст. На тот момент качественных решений для этого практически не было, поэтому перед нами встала задача научить ИИ по-настоящему понимать узбекский язык.

В какой-то момент с нами связался Zoodmall. До этого они уже пробовали работать с несколькими крупными игроками на рынке речевых технологий, но результат их не устроил — прежде всего качество работы с узбекской речью. Тогда им порекомендовали обратить внимание на то, что делаем мы.

У Zoodmall был большой колл-центр в Узбекистане и задача, знакомая практически любому крупному бизнесу: тысячи разговоров каждый день, но невозможно вручную понять, что происходит во всех этих звонках. Они спросили нас: «Вы работаете с голосом и ИИ — можете проанализировать наши разговоры и показать, что там происходит?».

Мы обработали их звонки через нашу систему и представили результаты. Тогда стало понятно, что проблема гораздо шире, чем просто распознавание узбекской речи. Практически любая компания с большим количеством звонков не имеет полного представления о том, что происходит в большинстве разговоров с клиентами.

Продукта у нас тогда еще не было. Но мы уже увидели проблему, которая регулярно возникала у бизнеса.

Запуск стартапа

После первого проекта с Zoodmall мы начали замечать, что проблема не уникальна. Мы разговаривали с другими компаниями и слышали примерно одно и то же: звонков слишком много, руководитель физически не может их прослушать, а выборочная проверка не дает полной картины.

Тогда мы поняли, что из этой задачи можно создать отдельный продукт. Так в августе 2025 года появился Kotib Analytics.

Первая версия была очень простой. У нас не было ни сайта, ни дашборда, ни личного кабинета. Система расшифровывала и анализировала звонки, а результат мы собирали и отправляли клиенту в Excel. По сути, сначала мы предлагали не интерфейс, а сам ответ на вопрос что на самом деле происходит в разговорах компании с клиентами.

Дальше продукт развивался вместе с клиентами. Они просили определять причины потерянных продаж, оценивать работу операторов по своим критериям, выявлять нарушения скрипта, отслеживать возражения, получать отчеты не по нескольким выбранным звонкам, а по всему потоку. Так вокруг первоначального анализа разговоров постепенно сформировался полноценный продукт.

Команда

Основу технической команды составили люди, с которыми мы уже работали раньше. Сардор Сайдаматов, наш нынешний CTO, перешел вместе со мной из XCDM. С Игорем Музыкиным мы познакомились, когда он работал в Skillbox, а позже он присоединился к Kotib как COO. Асрор Хасанов пришел из TBC Bank, а Татьяна Солодовникова, наш CPO, сама вышла на нас и предложила присоединиться к команде. Сейчас в команде больше двенадцати человек.

За первый год Kotib Analytics прошел путь от Excel-файла для одного клиента до продукта, которым пользуются около ста компаний.

Целевая аудитория

Kotib Analytics нужен прежде всего компаниям, где значительная часть продаж и сервиса происходит через непосредственное взаимодействие с клиентом: колл-центрам, отделам продаж, клиникам, девелоперам, ритейлу и сервисным компаниям.

В Узбекистане это особенно заметно. Многие процессы по-прежнему происходят в голосовом формате: люди звонят, отправляют голосовые сообщения, приходят в офис и часто предпочитают поговорить с человеком, а не вести длительную переписку. Поэтому значительная часть взаимодействия бизнеса с клиентами остается за пределами CRM-систем и отчетов — непосредственно в разговорах.

Проблема в том, что таких разговоров слишком много, чтобы руководитель мог получить полную картину. Можно вручную прослушать несколько звонков в день, но это все равно будет лишь небольшой частью общего объема. Например, в одном из филиалов сети Shoxmed International поток достигает примерно 500 звонков в сутки — обработать такой объем вручную практически невозможно.

Kotib Analytics делает этот сегмент работы бизнеса видимым: анализирует разговоры, помогает выявлять повторяющиеся ошибки и возражения, определять причины потерянных обращений, оценивать соблюдение стандартов и понимать, каким сотрудникам требуется дополнительное обучение.

При этом сам продукт с самого начала развивался вместе с клиентами. Мы не определяли все его функции заранее. Компании приходили со своими скриптами, критериями оценки и реальными задачами, а мы добавляли инструменты, которые действительно были необходимы в работе. Постепенно аналитика стала использоваться не только для оценки звонков, но и для обучения сотрудников, работы над ошибками и принятия управленческих решений.

Этот процесс продолжается до сих пор. Чем больше компаний работает с Kotib Analytics, тем больше реальных сценариев мы видим и тем шире становятся возможности продукта.

Сегодня с Kotib Analytics работают около ста компаний. Среди них Oqtepa Lavash, Bellissimo, Turon Telecom, Shoxmed, Murad Buildings, Apex, Xonsaroy, Max Way, Texnomart и другие.

Трудности

Технологии были сложными. Люди — сложнее.

ИИ отличается от любого другого софта тем, что затрагивает людей, которые с ним работают. Операторы видели, что система слушает их звонки, и первый вопрос был понятный и справедливый: что это значит лично для меня. Реакция нормальная, и поначалу мы ее недооценивали — думали, что достаточно договориться с руководителем.

Что мы поняли: договор подписывает директор, но продукт живет вместе с командой. Поэтому теперь мы приходим не через голову сотрудников, а вместе с ними: показываем инструмент, который помогает не упустить сделку, а не отчет, который ищет ошибки. Когда человек видит, что система работает на него, вопросы снимаются сами.

Совет тем, кто начинает: не стройте продукт в вакууме. Найдите компанию с настоящей проблемой и решите ее тем, что у вас есть сегодня — пусть даже вручную. Мы начинали с того, что отдавали клиенту результат анализа обычной таблицей. Интерфейс, дашборды и все остальное появились потом, когда мы уже точно знали, что людям нужно.

Достижения

За 12 месяцев мы прошли путь от одной таблицы для одного клиента до платформы, где больше 9 ИИ-агентов, и около 100 компаний-клиентов. Больше двух миллионов проанализированных диалогов. Без внешних денег вышли в 0 за восемь месяцев. И то, чем гордимся больше всего: Kotib нативно понимает узбекский и русский, а все данные остаются в Узбекистане. Решений такого уровня под узбекский на рынке мы не встречали.

Планы

Мы хотим взять на себя весь разговор между бизнесом и клиентом — от первого «алло» до закрытой сделки.

Сегодня Kotib Analytics слушает звонки, чаты и даже офлайн-точки продаж. Kotib Support отвечает на комментарии в Instagram и Telegram и на обращения на сайте — без человека в цепочке. Kotib Calls сам берет трубку и сам звонит. Вместе это значит, что каждая точка контакта проходит через Kotib — и работает на уровне лучшего продавца компании в его лучший день.

Сейчас мы поднимаем Seed-раунд для масштабирования. Первый зарубежный рынок — Азербайджан.