Три ИИ-проекта из Казахстана для переписки, заявок и рабочих процессов
Клиент пишет в WhatsApp, менеджер отвечает, а затем вручную переносит договорённости в CRM — систему учёта клиентов и сделок. В техподдержке похожая рутина: собрать сведения из нескольких программ, разобраться в заявке и подготовить ответ.
STIKER.AI, Sensei и Axellero предлагают автоматизировать части этой работы. Мы выбрали три проекта из Startup Radar и посмотрели, какие задачи им можно поручить, кому они подходят и сколько стоит начать. Здесь есть сервис для небольшого бизнеса, решение для корпоративных заявок и конструктор собственной автоматизации.
STIKER.AI отвечает в мессенджерах и записывает клиентов
STIKER.AI объединяет WhatsApp, Telegram, Instagram, CRM и календарь. Разработчик — VeAi Ventures из Астаны. По описанию сервиса, ИИ-агенты ведут переписку, уточняют потребность клиента, создают запись и обновляют данные о сделке.
Такой помощник может пригодиться салону, студии или частному специалисту, который принимает клиентов по записи. В документации Altegio описана интеграция: агент отвечает в мессенджере и создаёт запись в системе. Также заявлены напоминания, возврат клиентов и выставление счетов через Kaspi.
Представим, что клиент вечером спрашивает о свободном времени на завтра. После подключения расписания и настройки правил агент может довести разговор до записи. Администратор увидит её в рабочей системе и подключится, если вопрос потребует человека. Это пример сценария, а не результат нашего теста.
На сайте STIKER.AI тариф Solo стоит $99 в месяц, Teams — $199 и включает до пяти мест. Для платных тарифов указан трёхдневный пробный период. Бесплатный план даёт CRM и календарь, но не включает ИИ-генерацию сообщений и автоматизацию WhatsApp.
Для связки с Altegio партнёрская документация показывает другие условия: Solo — 20 000 ₸ в месяц, Teams — 49 000 ₸ и семь пробных дней. Перед подключением уточните, какой пакет действует для вашей точки. На старте проверьте, корректно ли агент записывает клиента и вовремя ли передаёт сложный разговор администратору.
Досье STIKER.AI в Startup Radar
Sensei собирает ответ из нескольких внутренних систем
Sensei работает с повторяемыми задачами средних и крупных компаний. По ответу команды редакции RAEM, проект основан в 2026 году, штаб-квартира находится в Алматы. Его развивают Владислав Пахомов и Александр Погребняк; первые целевые рынки — телеком и инфраструктурный бизнес.
Один из сценариев — проверить, можно ли подключить абоненту нужную услугу. Для этого нужно собрать данные об оборудовании, доступных портах и маршруте подключения. По описанию разработчиков, Sensei обращается к внутренним системам и возвращает подготовленный ответ в заявке.
Другие заявленные задачи — собрать контекст сетевого инцидента, подготовить рекомендации инженеру или найти историю обращений клиента. Польза для сотрудника — получить сведения и черновик ответа в привычном рабочем интерфейсе.
Разработчик заявляет установку внутри инфраструктуры заказчика, разграничение доступа и журнал действий. По умолчанию агент читает данные и готовит ответ; изменения в системе требуют подтверждения человека или заранее заданного разрешения. Эти условия нужно согласовать при внедрении.
Фиксированного публичного прайса нет. По информации команды для RAEM, работа начинается с одного процесса или одной ИИ-роли: стороны фиксируют исходные показатели и три критерия результата, затем проводят платный пилот на 14–30 дней. Такой формат позволяет проверить пользу на собственных заявках.
Axellero помогает собрать ИИ под свой рабочий процесс
Axellero — платформа из Астаны для визуальной сборки приложений, ИИ-агентов и рабочих процессов. По уточнению компании для RAEM, основатели — Азат Нугусбаев и Тимур Тажибаев. В платформе есть конструкторы процессов и баз данных, а встроенный помощник Forge помогает создавать решение по описанию задачи.
Например, бизнес может собрать цепочку: поступила заявка с сайта, система определила её тему, создала запись в CRM и уведомила нужного сотрудника. Другой вариант — помощник поддержки, который ищет ответ в документации компании и передаёт сложный вопрос человеку. Эти сценарии приведены в документации платформы.
Шаги соединяются в визуальном редакторе. Команда задаёт источники данных, условия и действия, затем проверяет процесс на примерах. Такой подход может пригодиться компании с собственными правилами обработки заявок или интегратору, который собирает решения для клиентов.
В калькуляторе на сайте Single Application рассчитан по 5 400 ₸ за сотрудника в месяц, Multiple Applications — по 10 800 ₸. Пакет токенов для ИИ-ассистента указан отдельно: ещё 5 400 ₸ за пользователя в месяц. При показанных настройках — 50 сотрудников и один ассистент — итог Single составляет 275 400 ₸ в месяц.
На странице также упоминается годовой пакет, поэтому период оплаты и состав предложения нужно уточнить у команды. Ещё один вопрос — доступность нужного подключения: в документации блок со 100+ готовыми интеграциями помечен Coming Soon. Проверяйте конкретную систему, с которой будет работать ваш агент.
Досье Axellero в Startup Radar
Выбирайте по задаче, которую хотите поручить ИИ
Если обращения теряются в мессенджерах, начните с проверки STIKER.AI. Если сотрудник собирает ответ из нескольких внутренних систем, обсудите пилот Sensei. Если нужно спроектировать собственную цепочку действий, посмотрите Axellero.
| Проект | Что поручить | Условия старта |
|---|---|---|
| STIKER.AI | Переписку, запись и обновление CRM | Solo — $99/мес.; Teams — $199/мес.; пробный период — 3 дня* |
| Sensei | Сбор данных и подготовку ответа по внутренней заявке | Демо и платный пилот на 14–30 дней; цену согласовать |
| Axellero | Сборку собственного агента и процесса | Демо и расчёт по числу сотрудников; ИИ-пакет оплачивается отдельно |
*Условия с основного сайта STIKER.AI. Для интеграции с Altegio опубликовано отдельное предложение. Цены и публичные условия проверены 10 октября 2026 года. Возможности описаны по источникам разработчиков; редакция не проводила сравнительный тест продуктов.
Начать можно с одного процесса и измерить три вещи: сколько времени он занимал до подключения, сколько занимает теперь и какую долю результатов приходится исправлять. Для записи клиентов добавьте проверку пропущенных обращений, для внутренних заявок — полноты ответа. Так будет видно, окупается ли автоматизация вместе с настройкой и проверкой работы ИИ.
У этих проектов есть отдельные карточки с командами, стадией развития и источниками в Startup Radar RAEM.KZ. Если вы уже выбрали задачу для автоматизации, досье поможет подготовить предметный разговор с разработчиками.
