Партнер венчурного фонду SMRK VC Влад Тісленко запустив Startup Due Dil — вебзастосунок, який проводить комплексний аналіз стартапів перед інвестицією.
В основі Startup Due Dil є система з десяти ШІ-агентів, які аналізують команду, ринок, конкурентів, продукт, фінанси, бізнес-модель, юридичні та інші аспекти компанії. Для початку перевірки достатньо завантажити презентацію стартапу.
AIN розпитав Тісленка, як зʼявився Startup Due Dil, як влаштована його система, наскільки можна покладатися на ШІ під час інвестиційного аналізу, скільки коштувала розробка та що буде з продуктом далі.
Як зʼявилася ідея Startup Due Dil і чому ви вирішили перетворити внутрішній інструмент на окремий продукт?
Ідея виникла приблизно рік тому після розмови Тісленка з CEO Ability.ai Євгеном Виборовим. Той спрогнозував, що невдовзі дедалі більше людей почнуть автоматизовувати власну роботу за допомогою ШІ-агентів — і для цього їм навіть не обовʼязково бути програмістами.
«Я задумався, яку частину роботи АІ агенти вже зараз можуть автоматизувати в мене і відповідь була однозначною — процес проведення дью ділідженс», — каже Тісленко.
Спочатку він розробляв Startup Due Dil винятково для себе. Як на окремий продукт Тісленко почав дивитися на нього після того, як зросли витрати на токени. Тоді він вирішив додати бізнес-модель і відкрити сервіс для інших інвесторів. Мета — зробити продукт самоокупним, щоб покривати його витрати та мати можливість продовжувати експерименти з ШІ.
Яку проблему Startup Due Dil має вирішити для інвесторів?
Startup Due Dil автоматизує аналіз стартапу перед потенційною інвестицією. Така перевірка передбачає роботу з великою кількістю документів і, за словами Тісленка, вручну може тривати від кількох годин до кількох днів.
Сервіс виконує цей аналіз приблизно за 10 хвилин. Його завдання — зібрати та структурувати інформацію, яку інвестор може використати під час власної оцінки проєкту.
«Мета сервісу — не замінити інвестора, а дати йому повнішу доказову базу для ухвалення рішення та зменшити ризик пропустити важливий сигнал», — пояснює Влад Тісленко.
Як виглядає процес перевірки стартапу для користувача?
На рівні користувача процес починається із завантаження презентації стартапу. Після цього достатньо натиснути Run Due Dil і запустити перевірку.
Для глибшого аналізу до презентації можна додати фінансову звітність, таблицю капіталізації, юридичні документи, текстові коментарі та посилання на інші джерела. Після запуску система аналізує надані матеріали та зіставляє твердження стартапу з інформацією у відкритих джерелах.
«На рівні користувача достатньо завантажити презентацію та іншу інформацію в застосунок і натиснути “Run Due Dil”. В результаті отримуєш розгорнутий аналіз десь на 20 сторінок», — розповідає засновник сервісу.
Фінальний звіт містить посилання на джерела, а ключові висновки розподіляються на червоні, жовті та зелені сигнали — від суттєвих ризиків і суперечностей до питань, що потребують уточнення, і підтверджених позитивних показників.
Хто працює над Startup Due Dil та скільки ви в нього інвестували?
На створення першої публічної версії Тісленко витратив до $1000, а основну роботу над продуктом він виконує сам у вільний час.
У середньому засновник приділяє Startup Due Dil близько пʼяти годин на тиждень. Періодично він також звертається до агентської системи Ability.ai Євгена Виборова. Вона допомагає перевіряти якість і безпеку процесу розробки.
Як Startup Due Dil зароблятиме?
Користувач може придбати один аналіз стартапу за $49. Для бізнес-ангелів і фондів, які регулярно аналізують компанії, сервіс також пропонує підписки.
При цьому Тісленко не планує залучати для Startup Due Dil зовнішні інвестиції або розвивати проєкт як окрему компанію.
«Моя ціль — зробити проєкт самоокупним, щоб робити більші ШІ-експерименти», — пояснює Тісленко.
Саме бажання покривати витрати на роботу сервісу й подальші експерименти з ШІ стало однією з причин, чому початковий внутрішній інструмент отримав бізнес-модель.
В основі Startup Due Dil — десять ШІ-агентів. За що кожен із них відповідає?
Девʼять агентів працюють як окремі спеціалісти. Кожен відповідає за свій напрям due diligence: команду та засновників, ринок, конкурентів, технологію та продукт, бізнес-показники й фінанси, бізнес-модель, дотримання регуляторних вимог, структуру власності й таблицю капіталізації та юридичні аспекти.
Наприклад, агент, який відповідає за конкурентний аналіз, не обмежується інформацією з презентації стартапу. Він перевіряє наведені компанією дані та самостійно шукає інших гравців, які можуть працювати над схожими продуктами.
«Наприклад агент “Конкуренція” дивиться на наданий стартапом аналіз конкурентів, верифікує інформацію і шукає інші компанії, які могли би робити схожий продукт», — пояснює Тісленко.
Десятий агент називається «Оракул». Він виконує роль оркестратора всієї системи: проводить загальний аналіз, формує контекст для агентів-спеціалістів, розподіляє між ними завдання та контролює результати.
Якщо «Оракул» визначає, що певний напрям проаналізований недостатньо глибоко, він може повторно запустити відповідного агента з додатковим контекстом.
«”Оракул”, який робить загальний аналіз, дає задачі іншим агентам — спеціалістам і перезапускає їхню роботу, якщо вона виконана недостатньо якісно», — додає Тісленко.
Чому ви побудували систему з десяти агентів, а не доручили весь аналіз одному?
За словами Тісленка, поділ роботи між спеціалізованими агентами дає кращий результат, ніж спроба помістити всі завдання в один великий контекст.
Один агент мав би одночасно працювати з командою, фінансами, ринком, конкурентами, юридичними питаннями та іншими напрямами. Це, за його словами, підвищує ризик поверхневого аналізу та галюцинацій і ускладнює контроль якості.
«Якщо всіх агентів вивантажити в один контекст — буде більше шансів поверхневого аналізу, складніше тримати стандарт якості і буде більше галюцинацій», — пояснює Тісленко.
Мультиагентна система також дає змогу окремо вдосконалювати кожен напрям. Якщо користувач бачить проблему в роботі конкретного агента, він може змінити інструкції саме для нього, не перебудовуючи всю систему.
«Якщо я бачу, що якийсь агент щось робить не так, я йому фокусно даю додаткові вказівки», — зазначає Тісленко.
Є й практична перевага — швидкість. Девʼять спеціалізованих агентів можуть працювати паралельно, а не послідовно, що скорочує час до отримання фінального звіту.
Наскільки точними є результати і як ви перевіряєте, що ШІ не припустився помилки?
Тісленко каже, що під час налаштування системи спирається на власний 14-річний досвід роботи над у сфері стартапів. Накопичені знання й підходи до аналізу він поступово переносить у логіку роботи агентів.
Окремим джерелом перевірки є практичне використання продукту. Startup Due Dil уже застосовують у роботі SMRK, а систему також тестують інші інвестори. Їхній фідбек Тісленко використовує для подальшого налаштування агентів.
«Я вже 14 років працюю над стартапами і зі стартапами, бачу багато нюансів і, по суті, передаю свої знання системі», — розповідає Тісленко.
Наразі Startup Due Dil вийшов у версії 1.0 — це перший публічний реліз робочого продукту.
Чи знаходив Startup Due Dil те, що людина могла пропустити під час перевірки?
Сам Тісленко запускає Startup Due Dil паралельно зі своїм аналізом інвестиційних проєктів. Він не розглядає систему як заміну власній перевірці, але використовує її для розширення картини щодо стартапу.
«Наприклад, для базової верифікації обʼєму ринку чи конкуренції треба добряче погуглити, а Startup Due Dil відразу все по поличках подає», — каже Тісленко.
Скільки часу та ресурсів потрібно системі для одного аналізу?
Агенти працюють паралельно, тому базовий аналіз займає приблизно 10 хвилин. Однак фактичний обсяг роботи залежить від кількості інформації, яку завантажує користувач.
Що більше документів і даних отримує система, то більше часу й токенів зазвичай потрібно для їхнього опрацювання. Після отримання фінального звіту користувач може продовжити діалог із системою або знову запустити агентів, якщо потрібно глибше дослідити окреме питання.
Як ви вирішуєте питання конфіденційності, якщо користувач завантажує фінансові та юридичні документи стартапу?
За словами Тісленка, наразі аналіз документів відбувається на стороні OpenAI. Компанія може зберігати інформацію протягом 30 днів, однак для Startup Due Dil налаштовано заборону використовувати ці дані для навчання моделей.
Тісленко також стверджує, що сам не має доступу ані до завантажених користувачами документів, ані до сформованих для них звітів.
«У мене доступів до документів і репортів нема, збираються тільки логи самого процесу роботи агентів, щоб можна було в сапорті зрозуміти проблему», — пояснює Тісленко.
Які плани щодо Startup Due Dil до кінця 2026 року?
Тісленко планує підключати більше зовнішніх API та MCP, щоб розширити джерела й можливості системи. Ще один напрям — експерименти з використанням моделей кількох провайдерів у межах одного аналізу.
«Підключити більше зовнішніх api/MCP, та протестувати гібридний інференс на Anthropic + OpenAI», — розповідає Тісленко.
«Угод багато, але їх ніколи не буде достатньо». Інвестиції в DefTech, запуск «Дія.City Invest» та обмеження НБУ — інтервʼю з Наталею Денікеєвою
Джерело новини: ain.ua