3 мировые корпорации, успешная карьера за рубежом: как казахстанец променял Meta на собственный ИИ-стартап

Бейбіт Бактыгалиев работал data scientist и инженером машинного обучения в Chevron, Amazon и Meta, а в 2024 году вернулся в Казахстан, чтобы строить суверенный ИИ. Его команда разрабатывает atlanti.ai — голосовых ИИ-агентов для бизнеса, которые работают на собственных серверах клиента, и Letsi — платформу, где студенты готовятся к IELTS, разговаривая по телефону с ИИ-репетитором.

Бейбіт рассказал The Tech, почему отказался от модели конструктора ботов, как ИИ-агент в четыре раза увеличил продажи ритейлеру и в чем главная ошибка основателей-технарей.

Бейбіт Бактыгалиев, 36 лет, город — Астана, основатель atlanti.ai и Letsi, LinkedIn

О себе

Я родом из Уральска. Окончил РФМШ, год проучился в МГУ, а затем по программе «Болашак» перевелся в Малайзию на специальность Information Systems Engineering. Проходил стажировку в Германии в проекте Европейской комиссии по планированию урбанизации в городах.

После учебы вернулся в Казахстан и работал в «Тенгизшевройле». Начинал администратором баз данных, но параллельно учился и перешел в data science. В 2017 и 2018 годах работал в Chevron в Хьюстоне, штат Техас.

В 2019 году Amazon пригласил меня в Швецию на позицию Senior Data Scientist и TechLead. Я занимался цифровой трансформацией таких компаний, как Formula 1, HSBC, Novartis и BioNTech.

В 2023 году я решил, что пора открывать свое дело, и написал заявление об увольнении. Но тут Meta предложила мне позицию Senior Machine Learning Engineer в Лондоне. Я решил воспользоваться возможностью и посмотреть на компанию изнутри.

В середине 2024 года я ушел из Meta, чтобы строить суверенный ИИ и развивать собственные продукты на Родине. Первым делом собрал команду. В Астане мы начали помогать крупным компаниям выстраивать хранилища данных Data Lake и обучать ИИ-модели для казахского языка: большие языковые модели, а также модели распознавания и синтеза речи. Из этого опыта логично выросли два наших продукта — atlanti.ai и Letsi.

Как все началось 

На рынке сейчас огромное количество стартапов, которые по сути являются обертками над API ChatGPT. Мы пошли другим путем. Крупному бизнесу нужны гарантии безопасности данных и интеграция с закрытыми внутренними системами. Поэтому с самого начала мы строили суверенный ИИ и разворачивали его на собственных серверах, on-premise, на кластерах с мощными GPU.

Мы с нуля дообучили собственные модели распознавания и синтеза речи, которые понимают местную специфику. Например, постоянное переключение между казахским и русским языками в одном предложении — так называемый code-switching.

На этой технологии мы создали atlanti.ai — платформу голосовых ИИ-агентов для бизнеса. Клиенты получают звонки без задержек и гарантию, что данные никуда не утекут. Изначально мы строили решение для крупных компаний, но со временем смогли масштабировать его и для малого и среднего бизнеса в облаке. Это компании, которым не нужны жесткие требования к хранению данных, но нужен ИИ высокого уровня.

Второй продукт, Letsi, появился из личного опыта. После возвращения в Казахстан я заметил, что у моих детей стал проседать английский. Популярные приложения быстро надоедают, а главное — не помогают преодолеть разговорный барьер. Мы обсудили это с другом, который уже 10 лет готовит учеников к IELTS, и решили применить здесь наши наработки в голосовом ИИ. Так появилась платформа, где студент звонит ИИ-репетитору по телефону и тренирует разговорную речь в реальных условиях, не боясь ошибиться.

Запуск стартапа

Собрать IT-команду оказалось несложно. Выяснилось, что много ребят хотят учиться у сильных экспертов, а наши проекты были передовыми и интересными.

Нашей главной иллюзией на старте atlanti.ai была идея self-service платформы, где каждый бизнес самостоятельно собирает себе ИИ-агентов. Но в реальном B2B мы быстро поняли: технически собрать бота может любой школьник, однако такой бот будет выдумывать факты и звучать неестественно. Это лишь отпугнет клиентов.

Серьезный бизнес не хочет играть в конструкторы. Ему нужен агент «под ключ», который говорит голосом без задержек, подстраивается под тон клиента и закрывает сделки не хуже лучшего менеджера. Когда мы это поняли, то полностью сменили модель и взяли обучение агентов на себя. Наш чек стал выше, но клиент получает бескомпромиссное качество.

С Letsi ситуация была другой. Сначала мы строили продукт по модели Duolingo, но с упором на разговорную практику. После запуска приложение скачали более 3000 раз за две недели. Однако мы быстро заметили, что пользователи проходят пробный период, покупают подписку, а затем забрасывают занятия — через три дня, неделю или месяц. Стало понятно, что одного приложения недостаточно и нужно помогать людям сохранять дисциплину. Поэтому мы перешли к более традиционной модели: у ученика есть платформа, но вместе с ней и человек, который постоянно направляет его в обучении.

Целевая аудитория

Клиенты atlanti.ai — это прежде всего основатели компаний, коммерческие директора и руководители клиентского сервиса, которые хотят масштабировать бизнес, но не готовы бесконечно увеличивать штат и бюджет колл-центров в ущерб качеству обслуживания. По нашим данным, наш ИИ позволяет обслуживать в 100 раз больше клиентов с конверсией лучшего менеджера. Еще одна группа клиентов — компании, которым нужно разворачивать модели на своих серверах из соображений безопасности данных.

Letsi ориентирован на амбициозных школьников и студентов, которым нужен высокий балл IELTS для поступления в зарубежные вузы или получения грантов. Те, кто понимает, что зубрежка грамматики не работает, и кому нужна постоянная языковая практика под нагрузкой, которую может дать персональный ИИ-ментор.

Программы инкубаций

Мы сознательно не шли в классические инкубаторы на старте. У нас есть ангельские инвестиции, но в основном мы развиваемся на собственные средства.

Мы выходцы из корпораций, и нам не нравится классическая игра в стартапы, когда основатели тратят время на красивые презентации без реального продукта. Для нас было принципиально сначала построить сложную технологию, получить выручку и прийти к инвесторам с работающей бизнес-моделью и крупными B2B-клиентами. Сейчас этот этап пройден, и для выхода на зарубежные рынки мы открыты к сильным международным акселераторам.

Трудности

Мы попали в классическую ошибку технарей. У нас сильный технический бэкграунд, и мы слишком долго «полировали» продукт под капотом, уделяя мало внимания продажам и маркетингу. Думали: «Сделаем круто, и клиенты придут сами».

Но рынок движется довольно быстро. Мы поняли, что идеального кода недостаточно: нужно было раньше выходить к клиентам, собирать обратную связь и продавать. Теперь мы учимся на своих ошибках и выстроили баланс между инженерией и коммерцией.

Достижения

За atlanti.ai уже стоят конкретные результаты и крупные клиенты. Нам доверяют ForteBank, «Самрук-Энерго» и Orbis.

Например, ритейлеру детских товаров наш ИИ увеличил продажи в четыре раза всего за четыре месяца. При этом от 93% до 97% заказов ИИ-агент самостоятельно довел до оплаты, а его конверсия оказалась даже немного выше, чем у живых менеджеров.

Другой пример — отдел продаж крупного автомобильного дилера в Казахстане. Как только появляется новый потенциальный клиент, наш агент сразу пишет ему в WhatsApp. ИИ подстраивается под язык и стиль общения человека и доводит сделку, как опытный продавец. Если клиент перестает отвечать, агент звонит ему голосом. И только на финальном этапе, когда клиент уже «прогрет», подключается живой менеджер. Мы поняли, что такая гибридная модель работает лучше всего.

Еще один пример — застройщик в Казахстане, который подключил atlanti.ai к поддержке клиентов. Наш ИИ выступает экспертом с пятилетним стажем, у которого есть вся необходимая база знаний, и отвечает на запросы круглосуточно. Если случай редкий и агент не может решить его сам, он сразу переводит диалог на человека или создает заявку.

Примеров много, но главное — у нас не было случаев, когда клиент уходил. Наоборот, многие клиенты нас рекомендуют, увеличивают объемы и хотят работать долгосрочно.

В случае с Letsi главный результат — прогресс учеников. В EdTech сложнее всего показать измеримый результат. Наше главное достижение в том, что всего за месяц занятий с ИИ-репетитором студенты стабильно повышают результат IELTS на один-полтора балла, особенно в секциях Speaking и Writing. Сейчас на рынке мало кто может гарантировать такую динамику.

Планы

Стадия исследований, разработки и первых пилотов завершена. Технология доказала свою эффективность, и мы нащупали product-market fit. Сейчас весь фокус смещен на маркетинг и активные продажи.

До конца года наша цель — закрепиться на рынке Казахстана и занять нишу ИИ-автоматизации для бизнеса. А в следующем году мы планируем упаковать этот опыт и выходить на международные рынки.