Почему украинский AI-стартап, поддержанный Y Combinator и Bloomberg Beta, выбрал клиентами "скучные" заводы кондиционеров и тракторов
Будьте первыми в курсе главного – подпишитесь на Новини на OBOZ.UA в Google
Украинский AI-стартап Prox, который прошел акселератор Y Combinator и привлек инвестиции от Bloomberg Beta, SV Angel и ряда других фондов, сделал ставку на рынок промышленного оборудования вместо популярных направлений вроде финансовых технологий. Среди клиентов компании – производители тракторов, кондиционеров, строительной техники и квадроциклов в США.
Об этом в интервью OBOZ.UA рассказал сооснователь и генеральный директор Prox Дмитрий Яновский. По его словам, компания сознательно выбрала так называемые "скучные" индустрии, где проблемы клиентской поддержки остаются нерешенными даже несмотря на стремительное развитие искусственного интеллекта.
Среди клиентов Prox уже есть американский логистический единорог ShipBob, который ежемесячно проводит через систему более миллиона долларов транзакций клиентской поддержки. Стартап также привлек внимание международных инвесторов, а весной 2026 года о нем написала газета The New York Times.
Почему именно промышленное оборудование, а не банки
Яновский объясняет, что большинство современных AI-сервисов хорошо работают с простыми запросами клиентов – например, когда нужно узнать статус доставки товара или вернуть заказ. Такие задачи уже давно решают крупные платформы вроде Zendesk, Intercom или Front.
Зато производители промышленного оборудования сталкиваются с гораздо более сложными запросами. Во время ремонта или настройки дорогостоящего оборудования техникам часто приходится часами искать информацию в технической документации, схемах, таблицах совместимости и сервисных бюллетенях.
"Если вы продаете промышленный нагреватель за двадцать тысяч долларов, ваш техник два часа стоит на линии с производителем, чтобы выяснить, какой терминал соединяется с каким проводом. Обычная AI-модель схему не нарисует", – объяснил Яновский.
Для решения этой проблемы Prox создал систему, которая загружает техническую документацию производителя в единую базу знаний и позволяет AI-агентам работать с чертежами, схемами, CAD-моделями и даже видео в режиме реального времени.
Почему компания не ушла в FinTech
По словам руководителя стартапа, решающим фактором стала не популярность отрасли, а стоимость ошибки. Если искусственный интеллект неправильно ответит клиенту банка, последствия могут быть ограниченными. В случае с трактором, кондиционером или строительной техникой неправильный совет может привести к дорогостоящему ремонту или длительному простою оборудования.
"Мы выбираем категории, где AI имеет реальный финансовый рычаг. Если техник неверно понял, какой провод куда идет, это не баг в софте. Это сгоревшая плата и вызванный мастер за двести долларов в час", – отметил Яновский.
Дополнительным фактором стала нехватка технических специалистов в США. По его словам, производители кондиционеров, сельскохозяйственной техники и тяжелого оборудования годами сталкиваются с дефицитом сервисных инженеров, тогда как опытные работники выходят на пенсию быстрее, чем появляются новые кадры.
Яновский добавляет, что значительную часть новых клиентов компания находит через LinkedIn, где регулярно рассказывает о применении искусственного интеллекта в промышленных отраслях. Именно оттуда часто начинаются первые контакты с производителями оборудования.
