За 14 дней екатеринбургский основатель собрал ИИ-агент для продаж, а к концу мая довел проект до 48 клиентов и заявленной окупаемости 10 к 1 в первый месяц. Для российской IT-аудитории тут важна не только сама история AI Hunter, но и экономика запуска: MVP без команды разработки, с минимальными затратами и быстрым выходом в выручку.
Проект запустил основатель компании «Социальный код» Артем Аментес, сообщает CNews. Речь о B2B-сервисе AI Hunter, который берет на себя заметную часть холодных продаж: ищет компании по заданной нише и региону, собирает контакты, готовит персонализированные письма, анализирует ответы и передает горячие лиды менеджеру в Telegram. По сути, это не просто генератор писем, а ИИ-агент для продаж, который закрывает весь рутинный контур до момента, когда в процесс уже имеет смысл включать живого человека.
По заявлению разработчика, сервис способен отправлять до 200 писем в день, а также пополнять и чистить базу от нерелевантных контактов со скоростью до 400 записей в сутки. Для клиентов это подается как замена части ручной работы отдела продаж: аренда «цифрового менеджера», по словам создателя, стоит примерно вдвое дешевле обычного sales-специалиста, а по объему и качеству работы превосходит его в четыре раза. Такие оценки, конечно, стоит воспринимать как данные самой компании, а не как независимый аудит. Но даже в таком виде они хорошо показывают, куда сейчас смещается рынок: компании все чаще готовы автоматизировать не только поддержку и аналитику, но и один из самых затратных участков B2B-воронки.
Самый любопытный фрагмент этой истории даже не продажи, а сборка продукта. Аментес утверждает, что на MVP ушло всего две недели, при том что раньше на такие запуски требовалось три-четыре месяца и команда из трех человек. Теперь, по его словам, достаточно одного основателя, подписки на ИИ-сервисы примерно за 200 долларов и понятной прикладной задачи, у которой есть платежеспособный спрос. Это хороший маркер для разработчиков, техдиректоров и фаундеров: порог входа в прикладной SaaS продолжает снижаться, а ценность все сильнее уходит из «написать код» в «быстро собрать работающий процесс, который приносит деньги».
Финансовая рамка у AI Hunter тоже выглядит показательно. По итогам первого месяца разработчик говорит о выручке около 400 тыс. руб. при инвестициях примерно 40 тыс. руб. в подписки на ИИ-сервисы и инфраструктуру. Заявленная окупаемость составила 10:1. Тарифы сервиса находятся в диапазоне от 9,9 тыс. до 69,9 тыс. руб. в месяц в зависимости от объема обрабатываемых компаний и числа подключенных цифровых сотрудников. Плановая стоимость лида оценивается примерно в 20 руб., а встречи — в 1,6-2,7 тыс. руб. Для сравнения создатель приводит холодные звонки, где эти показатели, по его расчетам, доходят до 8 тыс. и 16 тыс. руб. соответственно. Иными словами, AI Hunter продают не как «еще один AI-инструмент», а как попытку радикально удешевить юнит-экономику outbound-продаж.
Есть и еще один слой, который важен именно для российского рынка. Сервис, как утверждается, умеет работать и с российскими LLM, включая YandexGPT и GigaChat, и с западными моделями, а также поддерживает on-prem-развертывание, например через Ollama. Это уже не просто техническая деталь для презентации. Для части B2B-заказчиков выбор модели, вопрос хранения данных и возможность развернуть решение внутри собственного контура давно важнее красивых обещаний про «магический AI». Если продукт действительно можно развернуть on-prem, это расширяет его шансы в сегментах, где outbound связан с чувствительными клиентскими базами, внутренними регламентами и привычной осторожностью служб ИБ.
Отдельно интересно, что проект появился в начале 2026 года, стартовал в январе и к концу мая, по словам основателя, дошел до 48 клиентов без привлечения инвестиций. В планах — вырасти до 100 пользователей, сохранив рост за счет операционной прибыли. Расходы на «ИИ-команду» при этом оцениваются не более чем в 20 тыс. руб. в месяц. Для стартап-сцены здесь нет романтики про «гараж и гениальную идею»; есть более приземленная и потому неприятно убедительная мысль: если у фаундера есть экспертиза в нише, доступ к современным моделям и умение быстро проверять спрос, то сооснователь, команда и внешний капитал действительно перестают быть обязательным стартовым набором. Не всегда и не для всех, но уже заметно чаще, чем рынок привык думать еще пару лет назад.
В то же время история AI Hunter высвечивает и ограничения нового подхода. Автоматизация холодных продаж хорошо смотрится на слайде, пока не упирается в качество базы, доставляемость писем, репутационные риски и банальную усталость рынка от массового AI-аутрича. Чем дешевле становится отправка персонализированного письма, тем быстрее она перестает быть конкурентным преимуществом сама по себе. Значит, выиграют не те, кто просто прикрутил модель к рассылке, а те, кто лучше решит связку из сегментации, сигнала намерения к покупке, качества данных и аккуратного перехода от автоматизации к живому диалогу.
Поэтому главный вопрос в этой истории даже не в том, можно ли собрать SaaS за две недели. Можно, и AI Hunter это подтверждает по крайней мере на уровне заявленных метрик. Вопрос в другом: сколько еще B2B-процессов в российском IT окажутся не «слишком сложными для автоматизации», а просто слишком долго ждали момента, когда ИИ-агент для продаж или для любой другой рутинной функции станет дешевле, быстрее и достаточно убедительным, чтобы у бизнеса пропал повод откладывать запуск.