AI Requirements Assistant - разрабатываемый B2B веб-сервис для автоматизации аудита и актуализации требований к IT-продуктам. Помогает системным аналитикам и продуктовым командам проверять спецификации на неоднозначности, дубли и противоречия, а также вносить доработки в существующую документацию с сохранением контекста.

Проблема: значительная часть времени аналитиков уходит на ручную вычитку, кросс-ревью и согласование требований. При развитии сложных IT-продуктов новые изменения могут конфликтовать с ранее описанной логикой и приводить к возвратам задач на доработку.

Решение: редактор требований с автоматической проверкой качества текста и AI-подсказками. В развитие продукта заложены семантический поиск, выявление конфликтов между документами, предложения по объединению новых и существующих требований, интеграции с корпоративными базами знаний и трекерами задач. В основе - обработка естественного языка (NLP), большие языковые модели (LLM), семантические векторные представления и поиск по базе знаний (RAG), дополненные правилами проверки требований. Для корпоративного сегмента планируется вариант развёртывания в закрытом контуре заказчика.

Целевая аудитория: системные аналитики и руководители команд аналитиков. Первичный рынок - продуктовые IT-компании в FinTech, E-commerce, HR-tech и SaaS. Бизнес-модель - B2B SaaS: подписка для специалистов и команд; в дальнейшем - корпоративные лицензии. Направления НТИ: TechNet и NeuroNet.

Текущая стадия: разработка прототипа/MVP, продаж пока нет. Проведено 10 проблемных интервью, подготовлены анализ конкурентов, бизнес-модель, функциональные требования и архитектура решения. Команда из трёх участников МФТИ: Павельчук Никита Павлович - лидер и продакт-менеджер; Горохов Артём Владиславович - NLP-инженер; Антонова Анна Вадимовна - продуктовый аналитик.

Цели участия в акселераторе: завершить MVP, найти 3–5 команд для пилотного тестирования, проверить ценностное предложение и готовность клиентов платить, подготовить первые B2B-продажи. На пилотах планируется измерять время ревью и согласования требований, количество обнаруженных конфликтов и возвратов на доработку. Сокращение времени ревью на 40% рассматривается как целевая гипотеза, которую предстоит проверить.

На страницу проекта