Привет! Я Илья Бердыш, сооснователь MymeetAI. Мы разрабатываем сервис для записи, расшифровки и саммари встреч. Сейчас в команде 20 человек, у продукта 250+ тысяч пользователей, 2000+ подписок и 400+ компаний, которые подключают его на уровне всей команды. Этот рост держится в диапазоне 3–7% месяц к месяцу.
Я разберу, с какой проблемой мы столкнулись в русскоязычной транскрибации, как постепенно довели качество до 96,7% и почему даже этого оказалось недостаточно. А также покажу, какие решения помогли вырастить MVP в продукт с выручкой 65 млн рублей.
Чем MymeetAI вообще отличается от обычного расшифровщика голоса
Автоматизация HR: 20+ сервисов с AI для найма, адаптации и аналитики Во многих компаниях продажа совершается не в переписке и не в CRM, а именно на онлайн-встрече. Поэтому во время звонка нужно одновременно слушать и записывать, а после — заполнять брифы, таблички, выводы, карточки кандидатов или исследовательские заметки. То есть важно не просто сохранить запись, а понять, что именно происходило: какой был запрос у клиента, какие возражения прозвучали, как отработал менеджер, что пообещали на следующем шаге.
В этом помогает транскрибация — это процесс, при котором аудио или видео переводится в текст. Например, после созвона с командой можно отправить запись в расшифровщик и получить транскрибацию. Сам текст при этом остается артефактом — не ясно, что с ним делать дальше.
MymeetAI строится не вокруг расшифровки, а вокруг сценария работы. Встреча автоматически проходит полный цикл: данные отправляются в CRM, из разговора формируются задачи для продаж, HR или исследования. Для этого мы уже подключили Яндекс Календарь, Яндекс Телемост, СберДжаз, amoCRM и другие отечественные сервисы.
Как мы начали дообучать модель, дошли до 96,7% — и до сих пор не закончили
Честно говоря, до запуска MymeetAI я почти не пользовался такими сервисами. Иногда пробовал зарубежные решения, когда хотел расшифровать созвон. Но как только в разговоре появлялись несколько участников, перебивания и фоновый шум, качество текста резко падало. Особенно это было заметно на русском языке, так как наша речь в целом быстрее, окончания слов часто меняются, а еще интонация влияет на смысл сказанного.
Поэтому с MymeetAI мы пошли в дообучение модели. Собирали датасет из русскоязычных рабочих звонков, размечали записи, добавляли разговоры с шумом, диалогами и живыми реакциями.
Параллельно работали с ИТМО: вместе сделали два исследования: сравнение подходов к распознаванию русскоязычной речи и способы использования LLM-моделей для анализа содержания встреч. Так мы поняли, какие модели и настройки дают лучший результат в реальных сценариях встреч, а также как извлекать смысл из диалога и структурировать тезисы.
Важно сказать, что мы не создаем модель с нуля, а дообучаем существующую — это Whisper Large V3. Она обучалась на субтитрах к фильмам и сериалам, в которых был не только текст, но и технические вставки. Например, «Субтитры подготовлены Дима Торжог». Нейросеть усвоила такие фразы как часть нормального языка и теперь вставляет в расшифровку, даже если такого на созвоне никто не говорил.
Конечно, мы очищаем аудио от шумов, улучшаем качество звука перед распознаванием, подбираем модели для разделения речи по спикерам и оптимизируем вычислительную инфраструктуру. Но до конца избавиться от артефактов у нас пока не получилось.
Как мы вышли на крупных B2B-клиентов
Когда мы впервые начали общаться с крупными компаниями, стало понятно, как у них проходит внедрение. Сначала пилот, потом юридическая проверка, затем согласования по инфраструктуре, требования к реестрам и безопасности. На каждом этапе подключаются разные команды, и даже небольшое изменение может растянуться на недели.
Нейросети и закон: как можно использовать сгенерированный контент Поэтому мы построили рост через пользователей. Фрилансер, менеджер или сотрудник внутри крупной компании пробует MymeetAI, получает отчет, применяет его в работе. Дальше он, скорее всего, делится находкой с коллегой, руководитель тоже пробует сам, затем подключается команда. Именно так мы заключили договора с отделами в крупных компаниях — «Ингосстрах», «СДЭК», «Ozon Банк».
Постепенно сервис выходит на уровень отдела, департамента, а затем и всей компании. Так мы работаем с производителем и поставщиком ИТ-оборудования «Наг», маркетинговым агентством «ОККАМ», сервисом автоматизации юридических процессов «ПравоТех» и компанией разработки игр «Диплей».
Конечно, мы быстро поняли, что одного интереса со стороны команды недостаточно — за дело берутся юристы и напоминают о требованиях к безопасности и инфраструктуре. А конкретнее, 152-ФЗ: данные должны храниться и обрабатываться в России. Поэтому мы как раз используем собственные сервера.
Для компаний с более строгими условиями научились развертывать MymeetAI внутри их контура. Мы устанавливаем им всю свою нейросеть, дальше она работает на их железе без выхода во внешний интернет.
Как мы закрываем любые возражения
Когда мы начинаем обсуждение с крупной компанией, разговор почти всегда упирается в скептицизм. И дело не в абстрактном недоверии к ИИ, а в вполне конкретных вопросах: что может дать автоматизация и не проще ли сделать все внутри своего контура.
Конечно, до ИИ в компании итак справлялись: кто-то вел заметки во время звонка, кто-то после встречи сразу заполнял CRM. Но у сотрудника в среднем 4 встречи в день. После каждой он тратит около 15 минут, чтобы разобрать разговор, записать договоренности и перенести их в рабочий софт. В сумме это примерно 21 час в месяц. При зарплате 100 000 рублей получаем около 12 500 рублей рабочего времени, которое уходит на обработку встреч. А когда их 6–8 в день, сумма растет до 23 800 рублей.
Подписка MymeetAI стоит всего 3 000 рублей в месяц на сотрудника, для корпоративных клиентов стоимость может снижаться до 1 700 рублей — и тогда разница становится еще заметнее. Помимо выгоды в деньгах, можно вернуть время, которое команда направит на продажи, найм, клиентскую работу и принятие решений.
Несколько больших компаний сначала искренне пытались собрать аналогичный нашему сервис самостоятельно — из соображений конфиденциальности, контроля над данными и желания не зависеть от внешнего провайдера.
На этом фоне с mymeet.ai бизнес получает готовый сервис или API-слой, на котором можно быстро построить свое решение — без необходимости заходить глубоко в ML-инженерию и содержать для этого отдельную команду.
Мы подключали amoCRM-виджет в отдел продаж electro.cars — компания управляет сетями ЭЗС для электромобилей. РОП сэкономил 15+ часов в неделю на анализе звонков менеджеров и техподдержки. При этом на полноценную автоматизацию отдел не перешел — короткие фоллоу-апы они составляют самостоятельно.
А как мы сами работаем в виртуальном офисе
Команда MymeetAI полностью на удаленке, поэтому мы открыли свой виртуальный офис. Это приложение, где у каждого есть свое рабочее место и статус: онлайн, отошел, без отвлечений и так далее. По ощущениям что-то между реальным офисом и видеосвязью, только в более игровом формате — как Minecraft или Sims.
Я вижу, как с этой фичей меняется взаимодействие внутри команды. Люди настраивают пространство под себя, например у нас появились переговорки для общих встреч. А еще я слышу фразы вроде «буду в офисе к 11».
В «офисе» разработчики быстрее обсуждают задачи друг с другом, саппорт может сразу подключиться к продажам или продукту, а сейлзы — уточнить детали у команды. Некоторые решения внутри появились именно из таких спонтанных разговоров, когда к обсуждению подключался человек со стороны и добавлял новый взгляд.
При этом виртуальный офис не заменяет всю инфраструктуру. Основная работа все равно остается в Telegram, почте и сервисах. Но для удаленной команды это один из самых близких вариантов для случайных разговоров и инсайтов. По крайней мере из тех, что мы пробовали.
Как мы будем развиваться дальше
Мы движемся к тому, чтобы собрать встречи в единую базу и сделать их доступными для разных ролей. Это означает, что маркетинг, продукт и продажи могут работать с одним источником и видеть одни и те же сигналы из разговоров.
Следующий шаг — анализ не одной встречи, а их совокупности. Мы будем объединять звонки по папкам и тегам, чтобы можно было взять, например, все разговоры отдела продаж за неделю и разобрать их вместе: как ведут диалог сильные менеджеры, какие вопросы вызывают затруднения. А пока развиваем аналитику внутри самих встреч. Считаем, сколько говорит каждый участник, оцениваем эмоциональную окраску диалога.
Отдельное направление — настройка под конкретную компанию. У каждой команды свои форматы отчетов и свои требования к результату. Поэтому мы будем разрабатывать гибкие шаблоны, где можно задать собственные брифы, протоколы и правила оценки.
12 лучших нейросетей для бизнеса 5 советов тем, кто хочет внедрить нейронки в созвоны
1. Начните с автоматического подключения ИИ к нужным встречам. Самый простой и полезный первый шаг — не заставлять сотрудников каждый раз вручную звать бота на звонок, а настроить автоматический сценарий. Для этого нужно синхронизировать календарь сотрудника с сервисом вроде mymeet.ai, чтобы бот сам приходил на встречи.
2. Перестаньте вручную делать то, что ИИ уже может взять на себя. Когда после встречи готов отчет, саммари, задачи и ключевые договоренности, не нужно продолжать делать ту же работу руками. Посмотрите, как сервис выделяет итоги звонка, какие задачи собирает, как фиксирует следующий шаг — и начните использовать это в реальной работе.
3. Сразу объясните команде, зачем вы это внедряете. Если просто посадить бота на встречи и ничего не объяснить, это вызовет тревогу и сопротивление. Людям важно заранее понимать, зачем ИИ появился в созвонах, какую проблему он решает и чем полезен лично им. Нужно прямо проговорить, что цель — не контроль ради контроля, а снижение рутины, более прозрачная коммуникация и помощь в работе: чтобы не вести параллельно заметки, не забывать договоренности и не тратить время на ручную обработку звонков.
4. Отдельно проговорите правила безопасности. Сотрудники должны понимать, какие данные можно обрабатывать через такие инструменты, а какие — нет. Нужно заранее объяснить, как компания подходит к вопросам конфиденциальности, где хранятся данные, какие есть ограничения и как не допускать лишних рисков.
5. Оценивайте ИИ в тех сферах, где он дает максимальный эффект. В первую очередь это HR-интервью, исследовательские звонки, сложные продажи в онлайне. Именно в таких встречах особенно полезно иметь транскрипт, саммари, задачи и возможность потом переслушать нужный фрагмент или уточнить детали через ИИ-чат.