AIHub: 32 млн рублей выручки и ставка на индивидуальные внедрения. Можно ли так масштабироваться?

Создать технологический продукт с помощью ИИ стало проще. А вот встроить его в работу бизнеса по-прежнему непросто: у заказчиков разные процессы, системы и требования. Разработчикам приходится выбирать между типовым решением и адаптацией продукта под каждого клиента.

Российская платформа AIHub сознательно делает ставку на второй подход. За 2025 год компания получила 32,3 млн рублей выручки и 5,3 млн рублей чистой прибыли. В феврале 2026-го привлекла около $1,5 млн инвестиций, а теперь рассчитывает удвоить бизнес по итогам года и перейти к активному масштабированию в 2027-м.

От анализа звонков к автоматизации продаж

Алексей Авдеев больше десяти лет руководил Calltouch, где ещё в 2016–2017 годах экспериментировали с машинным обучением для контроля качества разговоров.

С появлением генеративного ИИ команда решила развивать речевую аналитику на базе новых технологий и привлекла молодой стартап AIHub. Вместе они разработали решение и начали подключать первых клиентов. Результаты впечатлили Авдеева: по его словам, в отдельных проектах крупных дилерских сетей после запуска автоматических уведомлений фиксировали до 200–250 дополнительных продаж автомобилей в месяц.

Однако Авдеев не сразу увидел в речевой аналитике основу масштабируемого бизнеса. Анализировать звонки с помощью готовых ИИ-моделей становилось проще, а вот встроить технологию в процессы крупных компаний и добиться результата – гораздо сложнее. Именно в этом заключалась сильная сторона AIHub, хотя поначалу такой подход казался Алексею скорее моделью интегратора, чем продуктовой компании.

Позже он посмотрел на возможности AIHub шире. Через клиентские коммуникации проходит огромный объём информации о продажах, а значительная часть работы менеджеров по-прежнему выполняется вручную. Речевая аналитика могла стать частью более масштабного продукта, который не только анализирует разговоры, но и автоматизирует дальнейшие действия в продажах.

В этой идее Авдеев увидел перспективу AIHub. В конце 2025 года он приобрёл контрольную долю и возглавил компанию. Но понятная ему перспектива ещё не означала готового спроса со стороны заказчиков.

Продукт есть. Спрос ещё приходится формировать

«Основные продажи строятся в первую очередь через образование клиентов и осознание потребности», – объясняет Алексей Авдеев.

Алексей Авдеевуправляющий партнёр AIHub

По его словам, у AIHub пока нет готового спроса: компаниям приходится показывать, зачем анализировать клиентские коммуникации и как это может повлиять на продажи.

Проблема знакома и другим разработчикам ИИ-решений. По исследованию VK WorkSpace и Hi-Tech Mail, 38% опрошенных представителей малого и среднего бизнеса назвали отсутствие понятной пользы одним из барьеров внедрения ИИ.

Авдеев сравнивает нынешний этап AIHub с первыми годами Calltouch. Тогда бизнесу приходилось объяснять, зачем вообще нужно отслеживать источники телефонных звонков (коллтрекинг). Теперь команда показывает заказчикам, где теряются обращения, какие задачи можно автоматизировать и как использовать данные разговоров, чтобы не упускать продажи.

Но объяснить пользу технологии – только часть задачи. AIHub хочет изменить и сам принцип работы с клиентами: чтобы система не просто находила проблемы, а помогала их решать.

CRX: CRM перестаёт быть записной книжкой

Авдеев сравнивает современные CRM-системы для управления взаимоотношениями с клиентами «записной книжкой менеджеров»: сотрудники сами решают, какую информацию туда внести и когда к ней вернуться.

В AIHub предлагают другой подход – CRX (Customer Relationship Execution, выполнение действий при работе с клиентами). Так компания называет надстройку над CRM, которая должна не только хранить и анализировать информацию, но и выполнять часть работы отдела продаж.

Например, находить забытые обещания, создавать задачи, готовить сообщения с учётом истории сделки и подсказывать, какому клиенту пора уделить внимание. По словам Авдеева, новую функциональность уже тестируют на нескольких десятках клиентов.

Сама идея автоматизации действий в CRM не уникальна. На российском рынке похожие возможности развивает, например, amoCRM: её ИИ-агент может общаться с клиентами, создавать задачи и менять этапы сделок.

Авдеев рассчитывает, что в ближайшие годы российский рынок технологий для продаж будет двигаться в сторону более глубокой автоматизации. AIHub хочет занять место на этом рынке, опираясь на опыт работы с клиентскими коммуникациями и индивидуальную адаптацию продукта.

Внедрить – не значит получить результат

У AIHub есть стандартизированная платформа, но набор функций и автоматизаций команда подбирает под каждого заказчика.

Сам Авдеев формулирует задачу не как «просто внедрить какую-то функцию», а как «довести внедрение до пользы». Например, недостаточно выявить потерянное обращение: важно, чтобы с клиентом снова связались, данные попали в CRM, а руководитель разобрался в причинах ошибки.

Поэтому глубина настройки может сильно различаться. Простые проекты иногда удаётся автоматизировать за полчаса, а в больших компаниях первые решения появляются через несколько недель. В московском автосалоне Crystal Car на одну только калибровку критериев оценки звонков ушло три месяца. По данным опубликованного кейса, после внедрения потери потенциальных клиентов сократились на 20%, а конверсия обращений в визиты выросла на 18%.

Для AIHub такая индивидуальная работа – сознательная часть продуктовой стратегии. Авдеев не стремится свести платформу к ограниченному набору функций: компания адаптирует её под задачи заказчиков и использует полученный опыт для развития продукта. Подробнее этот подход он описывает в статье на Sostav.

И в этом Михаил Шатров, руководитель направления по работе со стартапами Точка Банка, видит перспективу для разработчиков решений для бизнеса (B2B):

Взгляд эксперта

«На мой взгляд, долгосрочное преимущество б2б ИИ-компаний формируется за счёт глубокой интеграции в процессы клиентов, отраслевой экспертизы и способности обеспечивать измеримый бизнес-результат. Особенно интересны решения, которые не просто анализируют данные, а превращают их в конкретные действия».

Михаил ШатровТочка Банк

По его мнению, такое сочетание технологий, экспертизы и интеграций значительно сложнее скопировать, чем отдельную ИИ-функцию.

А как масштабировать индивидуальные внедрения?

Глубокая работа с заказчиком может стать преимуществом продукта. Но что произойдёт, когда вместо десятков клиентов появятся сотни?

Михаил Шатров обращает внимание на экономику такой модели:

Взгляд эксперта

«Если каждый новый контракт требует значительных ресурсов разработки и внедрения, выручка может расти, но бизнес при этом будет масштабироваться скорее как интегратор, чем как продуктовая компания».

Михаил ШатровТочка Банк

Для оценки перспектив роста он предлагает смотреть на повторяемость внедрений, долю типовой функциональности и затраты на обслуживание клиентов.

Авдеев рассчитывает, что правила игры меняет агентская разработка. По его словам, AIHub уже создаёт большинство новых продуктов небольшими инженерными командами с использованием ИИ. Это позволяет быстрее разрабатывать функции под индивидуальные запросы заказчиков.

Однако разработка – лишь часть внедрения. Остаются интеграции, согласование процессов и проверка результатов. Насколько новые инструменты сокращают общие затраты, пока оценить сложно.

AIHub делает ставку на то, что индивидуальная настройка под заказчика и масштабируемый продукт могут сосуществовать. Индивидуальная работа помогает создавать ценность для заказчиков, а агентская разработка должна сделать этот подход экономически эффективнее.

Насколько устойчивой окажется такая модель, покажет следующий этап роста компании: сможет ли AIHub подключать больше клиентов, сохраняя индивидуальный подход и не увеличивая затраты в той же пропорции.