Украинский стартап Prox (useprox.com), который осенью 2025 года приняли в батч Y Combinator под руководством партнера Харджа Таггара, создает AI-поддержку клиентов — но не для очевидных рынков вроде fintech. Клиенты компании — американские производители оборудования: сельхозтехники, строительных машин, квадроциклов и кондиционеров, пишут Dengi.ua.
Один из клиентов Prox — американский e-commerce-юникорн ShipBob — ежемесячно прогоняет через систему более $1 млн транзакций клиентской поддержки. Prox имеет венчурное финансирование; среди инвесторов — Bloomberg Beta, Y Combinator, SV Angel и другие. В марте 2026 года The New York Times опубликовала материал о компании.
Стратегический вопрос для украинской tech-экосистемы — почему один из самых заметных украинских стартапов Y Combinator продает клиентам, которые производят на первый взгляд неприметные товары, вместо того чтобы гнаться за индустриями, куда вложено больше всего капитала.
Мы спросили Дмитрия Яновского, 25-летнего соучредителя и CEO Prox: почему именно «скучные» отрасли — кондиционеры, тракторы, квадроциклы — а не fintech; как работает Y Combinator; и каким будет рынок AI-поддержки клиентов через десять лет.
В чем заключалась проблема
Стандартный ИИ клиентской поддержки, говорит Дмитрий, создавали для простых категорий. Покупатель носит футболку или покупает клавиатуру онлайн; если заказ задерживается, отвечает универсальный агент. Эту задачу решили пятнадцать лет назад. Zendesk, Intercom и Front закрыли её.
«Мы сосредоточены на категориях, где проблема клиентской поддержки вообще не решена, — говорит Яновский. — Если вы продаете промышленный нагреватель за двадцать тысяч долларов, ваш техник два часа просидит на линии с производителем, чтобы выяснить, какой терминал подключается к какому проводу. Обычная AI-модель схему не нарисует. Это та категория, для которой мы и создавали».
Техническая проблема, объясняет он, в том, что ответ на вопрос, заданный производителю, лежит в схемах проводки на 48 страниц, в трех матрицах совместимости и в стопке сервисных бюллетеней — а не в открытом интернете. Поэтому Prox построил систему, которая загружает полный технический каталог производителя в мультимодальный знаниевый движок и отвечает голосом, в чате и через системы кейс-менеджмента. Агенты рисуют схемы, делятся CAD-моделями и обрабатывают видеозаписи с места событий в реальном времени.
Почему именно промышленное оборудование, а не банки
Дмитрий объясняет: общее в этих отраслях — не сложность технологии, а сложность продукта и цена ошибки в обслуживании. Кондиционер за десять тысяч долларов, трактор за двести тысяч, квадроцикл за тридцать тысяч — для человека на другом конце линии один неправильный шаг равен нескольким неделям простоя или ремонту на четырехзначную сумму.
«Мы выбираем сферы, где ИИ обладает реальным финансовым рычагом, — говорит Яновский. — Если техник неверно понял, какой провод куда идет, это не баг в программном обеспечении. Это сгоревшая плата и вызов мастера за двести долларов в час».
Вторая причина — кадровый разрыв. В США остро не хватает сервисных инженеров в рабочих профессиях: монтажников кондиционеров, агроинженеров, механиков тяжелой техники, моторных мастеров. Дилерские сети Carrier, Trane, Lennox (это три крупнейших в мире производителя кондиционеров) годами не закрывают вакансии, а старые мастера уходят на пенсию быстрее, чем приходят новые. Техническая поддержка от производителя — тот узел, где этот кризис наиболее ощутим для конечного клиента.
«Это не та индустрия, куда ИИ пришел впервые, — объясняет Дмитрий. — Это индустрия, где ИИ впервые стал действительно нужен. Раньше звонок на сорок минут стоил неудобства. Сегодня он стоит контракта».
Кстати, значительную часть клиентов мы находим именно через LinkedIn, — добавляет Яновский. — Я регулярно пишу там о том, как AI-агенты работают в «скучных» отраслях, и часто первый разговор с производителем начинается именно оттуда». Профиль Дмитрия в LinkedIn.
Ранее мы писали, что американский автогигант General Motors масштабно интегрирует генеративный искусственный интеллект в процесс дизайна автомобилей, чтобы кардинально сократить цикл разработки.
