Искусственный интеллект на службе бизнеса

Как искусственный интеллект работает на бизнес – демонстрировали основатели стартапов на питч-сессии AI Startup Lynch, организованной «Технопарком Санкт-Петербурга» совместно с Центром Искусственного Интеллекта СПбГУ.

Экспертами на мероприятии выступили ведущие представители отрасли – как со стороны центров компетенций по искусственному интеллекту, так и представители бизнеса: Дмитрий Федоров, к.т.н., руководитель лаборатории интеллектуальных сервисов и приложений «LISA», доцент факультета прикладной информатики Университета ИТМО, Михаил Козин, ведущий аналитик Центра ИИ и науки о данных СПбГУ, Елена Попова, представитель команды MTS StartUp Hub в Санкт-Петербурге, преподаватель предпринимательского майнора в ВШЭ и Университете ИТМО, Владислав Моисеев, GR-консультант, ментор и лектор Бизнес-инкубатора «Технопарка Санкт-Петербурга» и другие.

По каждому проекту, представленному на Стартап-линче, эксперты дали ценную обратную связь: предприниматели получили не просто опыт выступлений, но и новые идеи для совершенствования решений, которыми поделились с ними коллеги из технологических центров компетенций по искусственному интеллекту и из бизнес-среды. После питчей у предпринимателей, экспертов и гостей была возможность обсудить проекты, поделиться полезными контактами, договориться о возможном сотрудничестве.

У вас тоже есть шанс получить бесплатную консультацию профессиональных экспертов по развитию инновационного проекта! Следите за нашими анонсами!

Нейросметчик – автоматизация составления сметной документации. Проект помогает сэкономить время и деньги при подготовке, к примеру, тендерной документации. Решение основано на методе NLP и машинном обучении. Реально достижимая выручка за 3 года, по расчетам команды, – 150 млн рублей. В июле 2025 года планируется запуск пилота, в сентябре – выход на рынок. Инвестиционный запрос основателя – 4 млн рублей на проработку прототипа, архитектуры нейронной сети, оптимизацию ПО.

ViSaver –это ИИ-сервис мгновенного поиска внутри видео, автоматического получения таймкодов, конспектов и тестов по видео, решает проблему отсутствия единого инструмента обработки содержания и поиска внутри видео, сокращает время поиска информации внутри видео на 90%. Сервис предназначен для применения в системе образования, в корпоративном обучении, а также провайдерами конференцсвязи. Бизнес-модель предполагает плату за рабочее место, за создание материалов по видео и др. В планах на 4 квартал 2025 года – разработка индивидуального обучения и выход на рынок Ближнего Востока. По оценке команды, реально достижимая выручка в 2027 году – 1,35 млн долларов.

аIDeepFake – это система выявления фальсифицированного контента. Решает проблему распространения дезинформации, нарушения конфиденциальности, мошеннических действий с применением deepfake-технологии. По информации основателя, решение осуществляет deepfake-детекцию с вероятностью 98 %. Применяется технология обучения на больших данных, мультимодальный подход. ЦА – это корпоративный сектор, медиа-индустрия, государственные органы. Проект зарабатывает на продаже доступа к программному обеспечению и предоставлении аналитических услуг. В планах основателя – к 2028 году лидировать на рынке. Основной запрос – сотрудничество с крупными корпорациями и банками.

Sales coach – это голосовой тренажер для общения с клиентом. Решает проблему нехватки времени у руководителя отдела продаж для обучения каждого нового менеджера, повышает эффективность отдела продаж. Проект предлагает несколько тарифов: от решений для небольшой компании до комплексных для больших корпораций. Запрос основателя – на сотрудничество с компаниями для пилотного внедрения.

VETAI. Разработанная система определяет заболевания животных по внешнему виду с помощью технологий искусственного интеллекта и компьютерного зрения – «ABOUTACOW». Проект решает проблему слишком высокой нагрузки на ветеринарных врачей, которая не позволяет осуществлять регулярный мониторинг поголовья, что ведет к дополнительным расходам на лечение и увеличению падежа. Система использует видео и фото, обрабатывает их с помощью нейронной сети, формирует диагноз и рекомендации с применением машинного обучения. ЦА – сельхозпредприятия, племенные хозяйства, агрохолдинги. Реально достижимый объем рынка – 1,4 млрд рублей. Инвестиционный запрос команды проекта – 14 млн рублей за 2 % уставного капитала.

All in one – AI агент для работы с мультимодальными данными. Проект решает проблемы потребителей, сталкивающихся с задержками при получении данных из государственных баз. Сегодня эта задача решается за счет содержания штата аналитиков и инженеров данных в госорганах и крупных компаниях. All in one – это контурное ПО, которое позволяет автоматически извлекать информацию из баз данных и хранилищ с использованием больших языковых моделей и технологии RAG. Продукт обеспечивает автономность процесса, интеграцию с другими сервисами и безопасность. По данным основателя, реально достижимый объем рынка – 1 млрд рублей. Первые продажи планируются осенью 2025 года. Инвестиционный запрос – 10 млн рублей на масштабирование.

Все фотографии доступны по ссылке.