Как девушка из Душанбе создала AI-стартап для правительства: история epsilon3.ai

Наджима Ноёфтова, город — Душанбе, директор исполнительного офиса в A7σ, сооснователь и операционный директор в epsilon3.ai, Instagram

Как все началось

Я директор исполнительного офиса A7σ, A7Sigma, холдинговой компании, которая объединяет AI-стартапы в Таджикистане. В наш холдинг входят несколько проектов, в том числе zypl.ai и zehn.ai.  

В 2024 году наша R&D-команда в zypl.ai завершила работу над zGAN — генератором синтетических данных — и передала его zehn.ai для дальнейшей разработки, в частности, для работы над мультимодальностью. Мы договорились, что zypl.ai получит полную лицензию на использование zGAN в FinTech.  

Поскольку zehn.ai занимается глубоким R&D, он не ведет активные продажи. При этом мы уже видели применение zGAN в других секторах.  

Параллельно мы получали запросы на применение ИИ в государственном секторе. Учитывая этот интерес, мы приняли решение создать стартап epsilon3.ai, который будет заниматься аналитикой и прогнозированием для госсектора и получит лицензию на использование zGAN.

Запуск стартапа

В сентябре 2024 года мы начали активно работать над стартапом, собрав команду из наших коллег по холдингу. С самого начала над проектом работали три человека.  

За первые пять месяцев мы нашли партнеров в шести странах: Таджикистане, Казахстане, Узбекистане, Индонезии, ОАЭ и Саудовской Аравии. Быстрый поиск юзкейсов объясняется тем, что государственные структуры во многом сталкиваются с одинаковыми проблемами — отсутствие качественного прогнозирования, которое приводит к значительным операционным издержкам.  

Чтобы доказать эффективность нашего подхода, первым кейсом стало прогнозирование спроса на жилье в Казахстане. Мы использовали открытые данные egov о нуждающихся в жилье, дополнили их макроэкономическими показателями региона и синтетическими данными. В результате модель, обученная на синтетических данных, показала на 30% более точные результаты, чем на исторических данных.  

Эти результаты мы презентовали различным государственным структурам в нескольких странах, и они вызвали высокий интерес.

Целевая аудитория 

Главными пользователями нашего решения считаются государственные структуры, которым необходимы аналитика и прогнозирование. Для нас не имеет принципиального значения, какой именно юзкейс реализовывать — прогнозирование генерации и спроса на электроэнергию или планирование умных городов. Механика работы остается неизменной, важно лишь наличие табличных данных.  

Наше решение значительно упрощает процессы планирования ресурсов. Ранее клиенты проводили прогнозирование вручную в Excel, используя только исторические данные, что приводило к высокой неточности. Теперь же, помимо исторических данных, в модель включаются макроэкономические показатели, которые могут оказывать значительное влияние, а также синтетические данные, моделирующие разные внезапные события. Это делает модель более устойчивой и повышает точность прогнозов.  

На данный момент мы уже работаем с АО НИТ и Karabatan Utility Solutions в Казахстане, а также с несколькими министерствами и государственными учреждениями в Таджикистане, Узбекистане, Индонезии, Саудовской Аравии и ОАЭ.  

Наше решение оказывает прямое влияние и на жизнь населения — благодаря более точному прогнозированию государственные структуры могут предоставлять качественные услуги, улучшая комфорт и уровень жизни граждан.

Программы инкубаций

Так как мы существуем относительно недавно, еще не успели поучаствовать в длительных акселерационных программах. В декабре 2024 года мы участвовали в Industrial AI Accelerator, организованный Филиалом Автономного кластерного фонда «Парк инновационных технологий» по городу Алматы при поддержке Комитета искусственного интеллекта Министерства цифрового развития и аэрокосмической промышленности Республики Казахстан. Акселератор был создан для ускорения внедрения AI-решений в ключевые отрасли Казахстана, связывая стартапы и разработчиков с заказчиками из государственного и промышленного секторов. Программа помогала находить и тестировать перспективные технологии, запускать пилотные проекты и интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы крупных предприятий и госструктур. Всего на акселератор были отобраны 30 стартапов и epsilon3.ai оказался одним из семи стартапов, которые в конце акселератора подписали паспорт пилотного проекта и реализовали свой пилот.

Трудности

Предоставляя услуги для государственного сектора неизбежно сталкиваешься с тем, что процессы с ними не такие простые как с коммерческим сектором. Здесь процессы принятия решений дольше и сложнее. Для нас на данный момент это главная сложность. Хотя несмотря на это, мы уже сотрудничаем с государственными учреждениями в шести странах.

Кроме того, стартапам, работающим в сфере AI для госсектора, часто приходится преодолевать барьеры доверия. Государственные структуры требуют доказанной надежности технологий, особенно когда речь идет о критически важных процессах, таких как прогнозирование, кибербезопасность или автоматизация административных процедур. Мы решаем эту задачу за счет пилотных проектов, которые позволяют на практике доказать эффективность наших решений.

Совет для стартапов, работающих в этом направлении — начинать с небольших пилотов, искать поддержку локальных партнеров, которые уже имеют опыт работы с государственным сектором, и уделять особое внимание юридической проработке контрактов. Это поможет ускорить процесс внедрения и минимизировать потенциальные риски.

Достижения 

За пять месяцев работы нашего стартапа мы достигли значительных результатов. Нам удалось наладить партнерские отношения в шести странах и успешно реализовать несколько пилотных проектов. В рамках Industrial AI Accelerator мы вошли в число шести стартапов из 30, которые сумели довести пилот до успешного завершения.  

Одним из наших самых значимых достижений стала победа на Industrial Startup Battle на Digital Almaty в номинации «Самое революционное решение», что подтверждает инновационность и перспективность наших разработок.

Планы

В настоящее время мы привлекаем инвестиции в размере $300 000 при оценке компании в $6 миллионов. Наши планы включают участие в ведущих международных акселераторах и выход на новые рынки, расширяя географию наших решений.  

Ключевой приоритет по продукту на этот год — завершение работы над мультимодальностью zGAN, что позволит нашей модели обрабатывать не только табличные данные, но также изображения и текст. Это значительно расширит возможности ее применения и усилит конкурентные преимущества.