Вчера мы это починили. За один день собрали AI-отдел продаж из 18 агентов. Они живут на двух серверах, говорят в нашем голосе, знают всех клиентов и цели до 2026 года.

Теперь каждое утро в 09:30 бот присылает мне в Telegram список из 5 hot KZ-банков с buying signals. Каждый вечер в 21:00 — отчёт о том, что сделано. Никакой магии. Системная инженерная работа.

Это не «AI-помощник». Это 18 AI-сотрудников, у каждого роль и метрика.

Что было до вчерашнего дня

Стандартная картина для команды-предпринимателя:

• AmoCRM — 18 827 контактов, 6 воронок. Лежали как архив. Не знал, кто FIT, у кого INTENT, кому TIMING.
• GetCourse — 343 человека прошли наш интенсив за $1 300+. Warm-warm-warm. Не апсейлили системно — времени не хватало.
• Алия делала первый контакт с банками по интуиции. Я подключался на технический discovery. Закрывали 2-3 крупных корпоратива в квартал. Не плохо, но не системно.
• Контент в 3 TG-каналах и LinkedIn шёл, но без оркестратора — то густо, то пусто.
• Каждое утро я тратил час, чтобы понять, что вообще сегодня делать. Это самая дорогая операционка — час руководителя на KZ-рынке стоит $50–80.

Что мы собрали за один день

Два сервера. 18 специализированных AI-агентов. 5 файлов корпоративной памяти. Один OAuth, который позволяет агентам пользоваться нашей подпиской ChatGPT Pro без отдельного API-бюджета.

• Yandex Cloud сервер ikigai-server-2 → бот @IKIGAIOpenClawYC_bot, conversational режим для меня лично
• Timeweb сервер → бот @IKIGAIOpenClaw_bot, operational режим: CRM-дайджесты, Whisper STT для голосовых, AI Office cron-ы
• Оба бота читают одну корпоративную память: кто такая Алия, что такое AI Library, чего стоит каждый из наших 10 продуктовых компонентов, как мы говорим
• systemd-сервисы с auto-restart. Падают — поднимаются. 24/7 без моего участия.

Это не «попробовал OpenClaw». Это собрал рабочую AI-инфраструктуру продаж под нашу цель — 25 миллионов тенге выручки в месяц.

10 этапов нашей воронки — у каждого свой AI-сотрудник

Я раньше называл этих ребят «скиллами», но за вчерашний день увидел: это команда. Я расскажу про каждого как про живого сотрудника.

1. Скаут банковских сигналов (signal-scanner)

Каждый день обходит KZ-банки и корпораты. Ищет 7 типов buying signals: новые вакансии AI/digital, приход новых CDO/CTO, funding rounds, упоминания конкурентов, pain language в свежих интервью руководства. Раньше Алия и я делали это вручную на похоронах времени. Сейчас бот приносит 5-15 hot лидов в неделю без нашего участия.

2. Аналитик перед встречей (meeting-prep)

За 30 минут до звонка присылает брифинг: история компании, вероятные болевые точки, talking points, objection prep, демо-сценарии под их процессы. Раньше я гуглил 30-45 минут перед каждым звонком. Теперь эти 30 минут я трачу на мышление о стратегии разговора, а не на сбор фактов.

3. Писатель холодных писем (cold-email + humanizer)

Берёт hot-сигнал от скаута, пишет первое письмо под конкретный контекст банка. Обязательно пропускает через humanizer — второго агента, который убирает AI-следы (em-dash overuse, rule of three, sycophantic tone, AI-вокабуляр). Алия видит драфт в своем Telegram, одобряет или правит. 30-50 персонализированных писем в неделю вместо наших исторических 5-7.

4. Менеджер pipeline (pipeline-manager)

Проживает 18 827 контактов в AmoCRM и выдаёт топ-100 по формуле FIT × INTENT × TIMING. FIT — размер компании, бюджет, релевантные процессы. INTENT — inbound-заявка или сигнал от скаута. TIMING — квартальный цикл, не во время финансового замыкания. Это превращает «архив контактов» в «список, кому звонить сегодня».

5. Двое стратегов продаж (founder-sales + enterprise-sales)

Для SME и среднего бизнеса работает founder-sales — сценарии founder-led sales, первые звонки, первые closes. Для KZ-банков и крупных корпоратов включается enterprise-sales — сложные buying committees, procurement, multi-stakeholder cycles. Каждый клиент получает правильный фреймворк, а не универсальную «продажу».

6. Архивариус встреч (discovery-debrief)

После каждой встречи я или Алия отправляем в бота голосовое на 5-10 минут. Whisper расшифровывает по русски. discovery-debrief парсит: какие боль озвучены, какие demand signals, какие бюджеты, кто реальный decision-maker. Обновляет гипотезы и перемещает сделку по pipeline-стадиям.

7. Копирайтер коммерческих предложений (brand-storytelling + positioning-messaging + copywriting)

Когда клиент готов к custom proposal — бот собирает питч с нашим brand-narrative: «Я перестал ДЕЛАТЬ — я начал УПРАВЛЯТЬ» плюс $50K story с разбивкой по 10 позициям плюс banking-кейс (47 страниц договора → 12 минут вместо 2 дней). Заканчивает канонической подписью «Human × AI: Где технологии служат смыслу».

8. Оператор воронки follow-up (email-sequence + outreach-sender + feedback-tracker)

343 человека GetCourse прошли наш интенсив — ни одного системного апсейла в AI Library. Этот агент собирает lifecycle-секвенцию под SendPulse (база 7 429), feedback-tracker проверяет реакцию через 48ч и 7дней, поднимает «not-replied» в pipeline. Цель конверсии 15-20% в AI Library 159K–990K ₸.

9. Контент-автор для 3 TG-каналов и LinkedIn (social-writer + idea-generator + brand-storytelling + humanizer)

Каждый день берёт тренд или инсайт из нашей дневной практики, собирает пост в нашем голосе (60% МЫ-команда + 40% Сергей first-person), пропускает через humanizer, присылает мне в Telegram на approval. Я одобряю — публикует. Раньше это было «то густо, то пусто». Сейчас — 4-5 постов в неделю без моих усилий сверх одобрения.

10. Личный хронометр CEO (morning-brief + evening-recap + ceo-weekly-review + focus-keeper)

09:30 — короткий брифинг: прогресс pipeline, предложенный GTM-action на сегодня, что боты сделали овернайт. 21:00 — рекап: что сделали я, Алия, боты. Понедельник 09:00 — ceo-weekly-review с 10 вопросами и фокусом на неделю. focus-keeper весь день держит меня на «constraint-serving work» — сейчас это GTM и корпоративы. Раньше я терял 5 часов в неделю на «что выбрать». Теперь не теряю.

Математика под 25 млн ₸/мес — как выходим на 300 млн ₸ в 2026

На 25 М ₸ в месяц нужны 4 канала выручки. Каждый тянет свою часть. Каждый обслуживается командой 18 агентов сверху.

• 5 корпоративов / мес × ×$2 000 (≈30 000 ₸) = 4,6 М ₸. Формат Altyn Banka 400 сотр — реалистично при системном outbound.
• 15 AI Library / мес × ≈0,4 М ₸ средний чек = 6 М ₸. Апсейл после интенсива на 4 тарифа: 159K / 399K / 690K / 990K.
• 8 интенсивов / мес × 88K ₸ = 0,7 М ₸. Это entry-point воронки — база для апсейла.
• 1-2 «Полных погружения» / мес × 880K ₸ = 0,9-1,8 М ₸. Премиум-версия на 23 дня.

3 точки максимального leverage на ближайшие 90 дней

1. Outbound к KZ-банкам — системный, не по интуиции

Altyn Banka, Евразийский, ОТБАСЫ — это всё ручной networking Алии. С signal-scanner + cold-email + humanizer + meeting-prep мы идём в 30-50 KZ-банков в месяц вместо 2-3 «по знакомству». Ожидание: +1-2 банка/мес в pipeline = $3-6K MRR через 2 квартала.

2. Апсейл из 343 GetCourse — одноразовый 20 М ₸ potential

343 юзера прошли наш интенсив за 88K-1300K ₸. Они видели нас вживую. Они warm. И мы не апсейлили. С email-sequence + humanizer через SendPulse: 343 × 15% × 400K ₸ = ~20 М ₸ potential. Это разовая выручка, но она даёт топливо на квартал и валидирует конверсию.

3. Content compounding в 3 TG-каналах и LinkedIn

AI Office на Timeweb уже делал тренды → пост → публикация. Теперь с social-writer + brand-storytelling + idea-generator + humanizer это × 4-5 постов в неделю в стабильном МЫ-голосе. Inbound из этого плюс outbound от signal-scanner = full top-of-funnel. Это не «посты ради постов» — это инженерный процесс роста аудитории.

Честно: что эти 18 агентов НЕ делают

Я не люблю питчи «AI всё сделает за вас». Поэтому честно — вот границы.

• Эти агенты НЕ заменяют меня на discovery с банком и Алию на первом контакте. Они убирают механику вокруг. Решения и связь с людьми — наша.
• cold-email без warm-сигналов = спам. Связка signal-scanner → cold-email работает только вместе.
• Контент-engine без нашего одобрения = generic AI-каша. Каждый пост идёт через approval в Telegram. Я трачу на это 10 минут в день вместо часов на писание.
• AI Library апсейл из 343 GetCourse — бот готовит письмо, но офер и решение цены — я и Алия. Это работа со-основателей, не бота.
• discovery-debrief парсит наше голосовое, но «видеть между строк» — читать эмоцию клиента, понимать скрытые приоритеты — это мы.

Агенты дают дисциплину, leverage и скорость. Закрывают сделки — Сергей и Алия. Это не баг. Это фича.

Главный paradigm shift

Бизнес вчерашнего дня рос так: больше задач → больше людей → больше зарплат → больше операционной нагрузки на руководителя → потолок.

Бизнес завтра растёт иначе: больше задач → больше AI-агентов → люди остаются там, где нужны мышление, ответственность и решение.

Я перестал ДЕЛАТЬ. Я начал УПРАВЛЯТЬ AI-системами.

И это не личная история. Со-основатель Алия Рызыхан, AI-команда из 18 агентов, два сервера, одна память. Мы. И это и есть новая модель работы, которой мы после этого будем учить KZ-банки.

И все ваши компании — тоже.

🎯 Точка входа в эту модель работы

МЫ с командой упаковали этот подход в интенсив. Это не про «попробовать ChatGPT» и не про теорию AI. Это про реальную смену позиции: с исполнителя — на архитектора. С нанимателя — на стратега.

Сергей Конев · Со-основатель IKIGAI PROMOTION · Победители Digital Qazaqstan Awards 2026

21 мая 2026

Human × AI: Где технологии служат смыслу 🌱

#вайбкодинг #ClaudeCode #AIагенты #продажи #IKIGAI #дневниквайбкодера