Как создать ИИ-агентство: ниши, возможности, запуск [Запись вебинара]

ИИ стремительно трансформирует рынок: от customer support до маркетинга и HR. На этой неделе мы провели вебинар «Как создать ИИ-агентство: ниши, возможности, запуск», где спикером выступил Ердос Абжамиев, архитектор чат-ботов и основатель Koktem-Ai.kz.

Ердос поделился практическими стратегиями, кейсами и подходами к запуску успешного агентства в сфере AI, основанными на собственном опыте.

Вебинар собрал предпринимателей, разработчиков, маркетологов и всех, кто хочет освоить новую нишу — AI как сервис.

1. Бизнес-ниши в AI: где деньги?

Одним из ключевых вопросов был выбор ниши. Ердос представил аналитический срез по трем критериям:

• Маржинальность — насколько прибыльна модель при масштабировании
• Рентабельность — как быстро выходит в плюс
• Ликвидность — насколько легко продать решение или агентство

ТОП-5 прибыльных ниш:

1. AI-ассистенты для отдела продаж
   Автоматизируют первичный контакт с клиентом, ведут переписку, собирают данные. Часто используются в B2B.
2. Чат-боты для клиентского сервиса
   Уменьшают нагрузку на операционные отделы, работают 24/7, особенно востребованы в e-commerce и финтехе.
3. Автоматизация бизнес-процессов
   Генерация отчетов, резюме, контрактов. Особенно востребовано в юриспруденции и HR.
4. Контент-генерация под бренды
   Email-рассылки, посты, описания товаров и соцсети — быстро, недорого и на основе ТЗ.
5. AI для внутреннего обучения персонала
   Агенты, которые обучают сотрудников на основе корпоративной базы знаний.

💡 Инсайт: Чем конкретнее ваша ниша и боль, которую вы решаете, тем быстрее клиенты начинают платить.

 2. MCP: новый подход к запуску AI-продукта

Многие задаются вопросом: «Что продавать?» или «Как протестировать идею?»
Ответ — MCP (Minimum Credible Product) — это следующий шаг после MVP, адаптированный под AI-рынок.

В чём разница:

• MVP: прототип с базовым функционалом
• MCP: минимальный продукт, который уже создаёт ценность и вызывает доверие у клиента

Ердос пояснил, почему стартапы на AI не могут позволить себе выпускать “сырой” продукт:

• Клиенты ожидают конкретную пользу, а не эксперименты
• Стоимость ошибок выше: пользователи доверяют ИИ важные задачи
• В AI-продукте важен UX и доведённый результат, даже на ранней стадии

Примеры MCP:

• Не просто “бот для HR”, а агент, который собирает ключевые данные из резюме и проводит короткое интервью
• Не просто “контент-генератор”, а AI-копирайтер, который пишет email-рассылки в тональности бренда

✅ Главное: MCP — это не просто «фича», а осмысленное решение конкретной боли клиента.

 3. Работа с API Claude AI: как использовать Anthropic в агентстве

Финальный блок вебинара был техническим, но не менее важным. Ердос продемонстрировал, как быстро можно создать собственного AI-агента на базе Claude AI от Anthropic — одного из главных конкурентов OpenAI.

Основные моменты:

• Подключение API через Anthropic Console — всё можно сделать без сложной DevOps-настройки.
• Простая авторизация, понятная документация — удобно даже для начинающих разработчиков.
• Возможность задать “личность” и стиль общения бота: от формального консультанта до дружелюбного помощника.
• Продвинутые функции: токен-менеджмент, temperature-настройки, system prompts и управление контекстом.

🔧 Демо-проект на вебинаре: агент-помощник для поддержки клиентов, который умеет отвечать на вопросы по базе знаний, уточнять детали заказа и собирать фидбек.

Что это даёт?

Создание AI-агентства сегодня — это не хайп, а возможность сформировать устойчивую бизнес-модель, опираясь на реальные запросы рынка и доступ к мощным инструментам.

Для этого нужно:

1. Выбрать чёткую нишу
2. Сформулировать MCP
3. Освоить API-инструменты (Claude, GPT, Gemini и др.)
4. Построить воронку продаж под B2B или B2C