ПРОБЛЕМА. Продуктовые команды тратят недели на функции, которые не нужны пользователям. По нашей оценке на основе интервью с продактами большая часть запросов на доработку не подтверждается данными, а проверка одной гипотезы занимает 2-6 недель работы команды. Discovery ведут вручную: транскрипты в одном месте, интервью во втором, задачи в Jira, аналитика в третьем, общий контекст о продукте и клиенте не накапливается.

РЕШЕНИЕ. AITROPOS собирает обратную связь из созвонов, интервью, рабочих чатов и тикетов, структурирует её с помощью LLM, находит реальную проблему, собирает прототип решения и проверяет его на пользователях. На выходе - Product Evidence: гипотеза, данные теста и решение по фиче. Финальное решение принимает продакт, AI готовит доказательства.

КАК РАБОТАЕТ. Цикл: разговор, понимание, решение, действие, проверка. Внутри: транскрибация и структуризация интервью; гибридный поиск и RAG по базе знаний клиента; статистика и модели для A/B-тестов; связка Customer Memory и Product Graph - контекст о продукте, команде и клиенте растёт от цикла к циклу.

ТЕХНОЛОГИИ И СУВЕРЕНИТЕТ. Работа в контуре клиента, возможен on-prem: локальные модели без выхода данных, соответствие требованиям защиты. TRL 6 - прототип проверен пользователями.

СТАТУС. aitropos.ru - работающий прототип: AI-сессии и backlog предложений. Проект вошёл в семь лучших на питч-сессии Бизнес-клуба и Бизнес-инкубатора МГУ. Проведены глубинные интервью с продактами, включая сотрудника Т-Банка.

РЫНКИ. NeuroNet, TechNet. Целевой рынок: продуктовые команды РФ и СНГ; цель - 25-30 платящих клиентов, 5% от SAM.

БИЗНЕС-МОДЕЛЬ. Подписка на продуктовую команду - 60-120 тыс рублей в месяц. On-prem и выделенный контур - от 200 тыс рублей в месяц. Настройка источников фидбека - отдельный этап. Каналы: продуктовые сообщества и конференции, акселераторы и бизнес-клубы, прямые продажи в банки и энтерпрайз.

КОМАНДА. Дамбинов Илья Сергеевич - CEO, основатель, капитан команды. Михеев-Жданович Клим Юрьевич - CTO, сооснователь, студент 3 курса МФТИ, победитель студенческого стартапа ФСИИ: 4 сервиса в промышленной эксплуатации, спроектировал MVP (NestJS API, Next.js, React), отвечает за архитектуру, AI-контур и сборки on-prem. Планируем усилить команду ML-инженером под RAG и дизайнером интерфейсов.

Сайт проекта: https://aitropos.ru