Карманный наставник для каждого сотрудника.
ИИ-наставник, который учит по реальным пробелам сотрудника, ставит цели и закрепляет результат тестами — всегда на связи.
Сериков Дмитрий Сергеевич · генеральный директор, ООО «ДИВИТИО» · invest@divitio.ru · +7 908 178-68-54
Проблема
Курсов вокруг много, а системности и поддержки — нет.
Нет системности
Знаний и курсов море, но цели теряются, а прогресс никто не держит.
Мотивация падает
Без поддержки и обратной связи обучение бросают на полпути.
Наставник дорог
Персональный ментор стоит дорого и доступен не всем.
Решение и ценность
DivitiMentor учит по пробелам и доводит до результата.
Личный ассистент
ИИ понимает контекст сотрудника и ведёт к целям — индивидуально.
Цели и планы
Разбивает большую цель на шаги и держит темп.
Обучение по пробелам
Программа под реальные слабые места, а не «для всех».
Тесты и трекинг
Закрепляет результат тестами и показывает прогресс — 24/7 на связи.
Клиент — компании для обучения сотрудников (корпоративное обучение) и частные пользователи. Ценность: измеримый рост компетенций сотрудника при цене в разы ниже живого наставника.
Рынок и конкуренция
Оценка: корпоративное обучение РФ — ~100 тыс. компаний, обучающих персонал × ~300 тыс ₽/год (средний чек по тарифам) + частные пользователи.
Реально адресуемый сегмент: средний бизнес и растущие компании ~20 тыс. × ~300 тыс ₽/год.
Реалистичный захват за 3 года — по нашей финмодели: ~816 клиентов и ~119 млн ₽ выручки к 3-му году.
Конкуренты: LMS-платформы, онлайн-курсы, корпоративные тренеры, коуч-приложения. · Наше отличие: Отличие: не «каталог курсов», а персональный наставник, который учит по пробелам и доводит до результата.
Почему конкуренты не смогут это повторить? Технологического рва нет, и мы это не прячем: ИИ-наставника можно повторить. Ров здесь другой — скорость и фокус. Единый ИИ-движок Divitio позволяет собрать продукт за недели: доказательство — 8 продуктов на одном движке, собранных одним основателем. Пока конкурент проходит цикл «решение → команда → разработка», мы уже в нише. Настоящий ров строится после захвата: профили пробелов сотрудников и накопленные программы и клиентская база, которых у догоняющего нет.
Почему сейчас
Обучение сотрудников — одна из первых задач, куда бизнес принёс генеративный ИИ: наставник стал дешёвым.
- Наставник подешевел. Персональное обучение требовало живого эксперта — теперь ИИ ведёт каждого сотрудника индивидуально.
- Рынок ИИ ×4,5 за год. GenAI в РФ: 13 → 58 млрд ₽ за год, прогноз 778 млрд ₽ к 2030 (среднегодовой рост ~68%).
- Кадры дорожают. Найти готового специалиста дороже, чем дорастить своего — обучение становится экономикой, а не HR-статьёй.
- Курсы не работают. Массовые курсы дают низкую доходимость; спрос смещается к персональному обучению по реальным пробелам.
⏳ Окно 2–3 года: стать «наставником по умолчанию» для МСП, пока ниша не занята.
Источники: исследование рынка генеративного ИИ в РФ 2025–2030 (Just AI) — объём и прогноз рынка GenAI.
Что сделано · трекшен
MVP с пилотами: наставник ставит цели, учит и тестирует.
Работающий MVP: личный ассистент, цели/планы, тесты и трекинг прогресса.
Идут пилоты — ранняя обратная связь от пользователей.
Тарифная сетка определена: «Старт», «Команда», «Компания».
Ядро: модель пробелов + программа обучения + тесты.
Метрики
Ранняя стадия: MVP + пилоты, выход на продажи.
Год 1 — по финмодели; год 3–5 — сценарий масштабирования (не гарантия).
Команда
Продукт до прода довёл один основатель — раунд открывает найм.
Сейчас
Соло-основатель: продукт, разработка, продажи. ИИ делает бóльшую часть работы на клиента, поэтому расходы низкие (~20 тыс ₽/мес) и безубыточность — с первых клиентов. ООО «ДИВИТИО».
После раунда
Найм по фазам, из выручки (не авансом): на ~10–15 клиентах беру первого специалиста поддержки/внедрения, дальше — разработку, продажи/маркетинг и поддержку по мере притока клиентов. Раунд ускоряет этот найм, а не заменяет выручку.
Как привлекаем клиентов
Привлечение клиентов — корпоративное обучение компаний + воронка для частных.
Прямые продажи отделам обучения
Выход на отделы кадров и обучения — им нужен измеримый результат.
Воронка для частных
Частные пользователи через контент и бесплатный старт → подписка.
Партнёры-эксперты
Эксперты и школы ставят наставника поверх своих программ.
Экспертный контент
Примеры роста компетенций притягивают ЦА.
Пилоты идут; продажи компаниям и партнёрства — приоритет раунда.
Планы: 1 / 3 / 5 / 10 / 20 лет
Продукт, бизнес и финансы — по горизонтам роста.
| Горизонт | Продукт | Бизнес | Финансы |
|---|---|---|---|
| 1 год | Библиотека компетенций, интеграции с кадровыми системами | ~170 клиентов, первые корп. контракты | Выручка ~33 млн ₽ · операционный плюс почти сразу |
| 3 года | Отраслевые наставники, командная аналитика | Лидер ИИ-наставничества, СНГ | Прибыль, оценка 55–95 млн ₽+ |
| 5 лет | Платформа наставников, API | Национальное покрытие | Масштабирование |
| 10 лет | Наставник для каждого сотрудника по умолчанию | Глобальный выход | Кратный рост |
| 20 лет | Стандарт персонального обучения | Глобальная платформа | Категорийный лидер |
Без инвестиций: развитие органически — на ~20 тыс ₽/мес силами основателя, за счёт реинвеста прибыли: медленнее, но устойчиво и безубыточно. С инвестициями — ускорение найма, данных и маркетинга.
Финмодель и юнит-экономика
Подписка (SaaS): тарифы «Старт»/«Команда»/«Компания». Основная выручка — регулярная.
| Год 1 | Год 2 | Год 3 | |
|---|---|---|---|
| Клиентов (на конец года) | 170 | 408 | 816 |
| Выручка | 16,5 | 56,1 | 118,8 |
| Расходы | 15,5 | 32,5 | 61,9 |
| Фин. результат | +1 | +23,6 | +56,9 |
| Инвестиции | 2 | — | — |
Допущения: набор клиентов с нуля (линейно), средний чек ~16,2 тыс ₽/мес, рост базы ×2,4 и ×2, привлечение ~62 тыс ₽/клиент, ФОТ 1,5 млн ₽/чел в год.
Экономика клиента (прогноз): приносит ~324 тыс ₽ (средний чек ~16,2 тыс ₽/мес × срок жизни ~20 мес) · привлечение ~62 тыс ₽ · возврат ~5,2×.
Низкий burn — деньги идут в рост, не в дыру. Детальная модель по запросу.
Инвестиционное предложение
- Требуемый раунд: 2 млн ₽ за ~9% (спринт 3–4 мес до первых платящих клиентов)
- Оценка: pre-money 20 млн ₽ + раунд 2 = post-money 22 млн ₽
- На что (спринт 3–4 мес): ~50% платный трафик — замерить реальную цену клиента; ~30% первый человек в продажи/поддержку; ~20% продукт и данные (контент программ).
Любая сумма в диапазоне — доля по оценке post-money. Хоть 1,5–2 млн — договоримся.
🎯 Соло — 0,25–0,75 млрд; миллиард — в составе платформы Divitio. Сценарий год 3–5, не гарантия.
Ориентир оценки при выходе на рынок: 55–95 млн ₽ — по мере коммерциализации (~1–2 года, выход на выручку ~33 млн ₽/год).
ИИ-наставник, который учит по реальным пробелам сотрудника, ставит цели и закрепляет результат тестами — всегда на связи.