ИИ для инвестиционных проектов: почему деньги — не самая сложная часть

Когда-то я учился, по сути, на чиновника. Мне была интересна сама архитектура государства: почему одни решения работают, другие годами ходят между кабинетами и каким образом государство вообще может менять экономику.

Но довольно быстро я понял неприятную для себя вещь. Если просто встроиться в административную вертикаль, то с большой вероятностью я стану одним из её винтиков. Хорошим, компетентным, возможно даже полезным — но всё равно винтиком.

А мне хотелось видеть результат напрямую. Не написать ещё одну справку о предпринимателе, которому нужна помощь, а попробовать эту помощь организовать.

Так я постепенно пришёл к господдержке бизнеса.

Я думал, проблема в том, что предприниматели просто не знают о возможностях

Со стороны система выглядит довольно просто: государство создаёт программы, фонды, льготные финансовые инструменты, гарантии, лизинг, экспортные механизмы. Бизнесу остаётся только понять, что ему подходит.

Когда языковые модели стали достаточно сильными, первая идея Promtagram была почти очевидной: собрать знания о поддержке и научить ИИ быстро сопоставлять их с конкретным предприятием.

ИИ, который знает господдержку лучше человека.

Казалось, что если предпринимателю быстро показать подходящие возможности, значительная часть проблемы исчезнет.

Но эта гипотеза оказалась слишком простой.

Потому что люди не всегда хотят то, что им действительно нужно

Предприниматель может прийти со словами: «Мне нужны деньги». Но через несколько разговоров выясняется, что деньги — только верхний слой.

На самом деле нужно менять оборудование. Пересобирать экономику. Наводить порядок в документах. Отказываться от привычной модели. Показывать реальные цифры. Иногда — признавать, что первоначальная идея просто не работает.

То есть мы довольно быстро обнаружили, что продаём не кредит и даже не господдержку.

«Мы найдём вам деньги» звучит прекрасно.

«Нам сначала придётся разобраться в вашем бизнесе, найти слабые места и, возможно, сказать, что нынешняя конструкция не работает» — значительно хуже.

Отсюда появляется человеческий фактор, которого нет ни в одном регламенте. Иногда человек очень мотивирован, присылает документы, обсуждает развитие — а потом просто пропадает.

Сначала я воспринимал такие истории как сбой. Потом понял: это часть самой системы.

И вот здесь ИИ оказался гораздо полезнее, чем в простом поиске программ

Нейросеть легко может выдать длинный список вариантов. Но список ещё не является решением.

Гораздо интереснее заставить систему сначала понять сам бизнес: как он зарабатывает, зачем ему новый проект, где слабое место, какие цифры противоречат друг другу, что изменится после инвестиций и какую проблему собственник на самом деле пытается решить деньгами.

В какой-то момент я понял, что мы строим уже не «бота по господдержке».

Мы начали собирать маленький цифровой инвестиционный офис.

То, для чего крупная компания может собрать финансиста, аналитика, юриста, проектного менеджера и специалиста по взаимодействию с государством, мы пытаемся частично соединить в одной системе.

Не для того, чтобы заменить этих людей. А чтобы сделать такую плотность компетенций доступнее небольшому бизнесу.

Чем больше мы используем ИИ, тем меньше меня впечатляют красивые ответы

Сегодня нейросеть за несколько минут напишет стратегию, бизнес-план или инвестиционную презентацию. Выглядеть это может великолепно.

Но красивый документ и хорошее решение — совершенно разные вещи.

Мне намного интереснее, когда система способна сказать:

«Вот чего мы не знаем».

«Эти цифры не сходятся».

«Вы пытаетесь решить деньгами проблему, которая находится вообще в другом месте».

Парадоксально, но чем больше в нашей работе становится искусственного интеллекта, тем важнее становится человек.

ИИ может обработать огромный объём информации, сравнить сценарии и заметить противоречия. Но кто-то всё равно должен задать правильный вопрос. А собственник должен решить, готов ли он что-то менять.

Поэтому я всё меньше воспринимаю господдержку как просто «льготные деньги»

Для меня это уже скорее инфраструктура развития.

Государство создаёт инструменты, которыми пытается направлять капитал в производство, технологии, экспорт и развитие компаний. Бизнес пытается использовать эти инструменты для собственного роста.

А между этими двумя мирами существует огромный слой перевода.

С языка государства — на язык предпринимателя. С языка предпринимателя — на язык инвестиционного проекта.

Из фразы «хочу новый цех» — в понятную конструкцию: зачем он нужен, что изменит, сколько ресурсов потребует и имеет ли вообще экономический смысл.

Именно здесь, на мой взгляд, у искусственного интеллекта огромный потенциал.

Не потому, что он волшебным образом найдёт деньги.

А потому, что поможет быстрее понять, стоит ли вообще эти деньги брать.

К чему мы в итоге пришли

Promtagram начинался для меня как лаборатория экспериментов с искусственным интеллектом. Сейчас всё больше этих экспериментов сходятся в одной точке.

Я хочу построить систему, в которую предприниматель приходит не за списком программ и не за очередной красивой презентацией.

Он приходит с задачей.

«Хочу увеличить производство».

«Хочу купить оборудование».

«Хочу выйти на новый рынок».

А дальше человек вместе с ИИ пытается понять, как превратить это желание в осуществимый проект.

Иногда ответом будет господдержка. Иногда коммерческое финансирование. Иногда партнёр. Иногда несколько инструментов одновременно.

А иногда самым полезным результатом будет честное: «Сейчас этого делать не надо».

И, пожалуй, именно последнее лучше всего объясняет, зачем здесь нужен человек.

Потому что самая ценная функция такой системы — не рассказывать предпринимателю красивую сказку.

А помогать принимать решения, после которых его бизнес действительно становится сильнее.

Именно эту работу мы сейчас и учимся делать в Promtagram.