# Как Model ML внедряет агентный ИИ в крупнейшие инвестбанки мира Источник: https://www.youtube.com/watch?v=lqokpIme47A Канал: Y Combinator Опубликовано: 31.07.2025 --- Братья Ари и Чэз Ингландеры — редкий пример серийных предпринимателей в экосистеме Y Combinator. После двух успешных экзитов (сервиса аренды вещей Fat Llama и службы доставки продуктов Fancy) они запустили Model ML — платформу на базе агентного ИИ, которая автоматизирует сложную аналитическую работу в крупнейших инвестиционных банках и фондах прямых инвестиций. В беседе с представителем YC они обсуждают взрывной рост спроса на ИИ в финансовом секторе, уроки выживания в предыдущих проектах и специфику найма сотрудников, готовых работать в режиме «7 дней в неделю». ## 🧠 Model ML: Когнитивная архитектура для Уолл-стрит [[JUMP:01:05]] Model ML позиционируется как интеллектуальное рабочее пространство для финансовых услуг [01:05]. По словам фаундеров, это фактически современная версия офисного пакета (Word, PowerPoint и Excel), построенная поверх «агентной системы» [01:20]. Ключевые особенности продукта: * **Интеграция данных:** Система имеет доступ к тем же ресурсам, что и живой аналитик: файловые системы, электронная почта, CRM, платные вендоры данных (например, S&P или FactSet), публичные отчеты и внутренние наборы данных компании [01:34]. * **Когнитивная архитектура:** Ари Ингландер описывает это как «цифровой мозг», который имитирует доступ человека ко всем цифровым инструментам фирмы [01:47]. * **Автоматизация рутины:** Продукт заменяет часы ручного труда, когда аналитики годами копировали данные из отчетов в таблицы и презентации [03:05]. Ари Ингландер утверждает, что их модели уже сейчас работают точнее людей в задачах сбора и структурирования данных из публичных документов [08:56]. По его мнению, это со временем изменит уровень доверия к ИИ-инструментам в консервативных финансовых кругах [09:10]. ## 📈 Рыночный сдвиг: от пилотов к полноценным контрактам [[JUMP:02:13]] Темпы роста компании в начале 2024 года фаундеры характеризуют словом «вертикальные» [02:13]. Чэз Ингландер привел показательную цифру: за последние семь дней компания подписала столько же контрактов, сколько за весь четвертый квартал предыдущего года [02:26]. Собеседники выделили фундаментальные изменения в поведении заказчиков: 1. **Завершение фазы тестирования:** Если 2023 год был годом проб и пилотных проектов («AI curious»), то 2024 стал годом реального внедрения [07:09]. 2. **Уровень принятия решений:** Если раньше софт в банках покупался на уровне отдельных команд, то теперь ИИ — это приоритет №1 в повестке CEO и топ-менеджмента [10:43]. 3. **Охват рынка:** На данный момент продукт Model ML используют около 10% крупнейших мировых фондов прямых инвестиций (Private Equity) и инвестиционных банков [04:48]. Чэз Ингландер отмечает, что работа с такими клиентами требует огромного доверия. Ошибка аналитика в банке может стоить ему карьеры, поэтому фаундеры инвестируют много времени в личные встречи (FaceTime) и кастомизированные демо-версии [12:11]. ## 🛠 Путь серийных фаундеров: от «плохих инвесторов» к строителям [[JUMP:03:31]] Идея Model ML родилась из личной боли. После продажи второй компании братья пробовали себя в инвестировании, но, по их собственному признанию, были в этом «довольно плохи» [03:31]. Чтобы упростить себе жизнь, они начали собирать агентную систему для автоматизации оценки стартапов. Первый прототип работал следующим образом: * При получении предложения об инвестировании по почте система заходила в LinkedIn, изучала бэкграунд основателей, искала конкурентов на Crunchbase или S&P и проверяла отзывы о продукте [04:11]. * На выходе фаундеры получали структурированный «one-pager», где 90% информации было добыто системой автономно [03:57]. Этот инструмент вызвал интерес у профессиональных участников рынка, что и послужило толчком к созданию полноценного бизнеса. ## 🥊 Уроки предыдущих стартапов: Fat Llama и Fancy [[JUMP:12:37]] Опыт братьев Ингландер в YC начался задолго до Model ML. Их предыдущие проекты дали им жесткую школу выживания. **Fat Llama (W17):** Маркетплейс аренды вещей, которому потребовалось 3 года, чтобы найти Product-Market Fit (PMF) [17:13]. Чэз вспомнил историю с первым клиентом, который арендовал дрон за 600 долларов и перестал выходить на связь [20:54]. Фаундеры, опасаясь краха бизнес-модели, сами выследили дрон по геолокации в Северном Лондоне и вернули его владельцу, выдав это за «автоматический сервис возврата» [22:49]. Этот случай научил их важности верификации и страхования рисков. **Fancy (W20):** Сервис сверхбыстрой доставки продуктов с собственными складами (dark stores) [17:52]. В отличие от Fat Llama, Fancy нашел PMF мгновенно. Команда вручную доставила первые 1500 заказов [25:13]. Ари Ингландер вспоминает, как во время пандемии платежный сервис Stripe внезапно заблокировал их аккаунт на несколько дней [24:09]. Чтобы бизнес не встал, фаундеры принимали оплату наличными, через PayPal и даже по телефону, пока не достучались до руководства Stripe напрямую [24:35]. Общий вывод фаундеров: стартап — это «удары крикетной битой по лицу» и постоянные эмоциональные качели, к которым нужно быть готовым [19:22]. ## 🤝 Философия найма и соосновательства [[JUMP:31:14]] Братья Ингландер придерживаются радикального подхода к работе: в течение последних 18 месяцев они работают 7 дней в неделю, а их команда — 6 дней [15:53]. Ключевые принципы работы с людьми: * **Найм «вдолгую»:** Они ищут тех, с кем будет приятно проводить больше времени, чем с семьей [31:29]. * **Vibe coding:** Фаундеры ценят инженеров, которые получают искреннее удовольствие от самого процесса создания продукта [16:19]. * **Прозрачность между сооснователями:** Будучи братьями, Ари и Чэз не имеют фильтров в общении и могут быть предельно честными друг с другом, что предотвращает главную причину гибели стартапов — конфликты фаундеров [32:07]. * **Разделение ролей:** Ари (компьютерные науки) отвечает за разработку и продукт, Чэз (бухгалтерский учет) — за коммерцию и финансы. Их интересы пересекаются только в вопросах продукта и клиентов [32:47]. Ари Ингландер считает, что сотрудникам из традиционных финансов часто приходится «разучиваться» работать: в стартапе нет времени на двухдневную подготовку презентации — результат нужен «сейчас» [38:08]. ## 🌍 География стартапа: Лондон против Сан-Франциско [[JUMP:42:18]] Model ML базируется в Лондоне, но имеет офисы в Нью-Йорке, Индии, Гонконге и Сингапуре [11:33]. Около 80% их клиентов находятся в США [45:06]. Сравнение локаций от фаундеров: * **Сан-Франциско (SF):** Уникальная экосистема и этика труда. Чэз Ингландер привел пример: в SF можно увидеть людей, которые бегут на дорожке в спортзале с ноутбуком, участвуя в Zoom-колле [42:56]. В Лондоне такого уровня одержимости нет. * **Лондон:** Преимущество в доступе к сильным инженерным кадрам при меньшей конкуренции и стоимости по сравнению с Кремниевой долиной [43:49]. Несмотря на лондонскую базу, фаундеры советуют всем амбициозным строителям при возможности переезжать в Сан-Франциско или хотя бы в города «первого тира», чтобы быть рядом с другими создателями [45:46]. ## 🔮 Будущее ИИ в финансах: полная автономность [[JUMP:30:36]] По прогнозу Ари Ингландера, текущий этап, когда человек должен нажать кнопку «Run», чтобы ИИ выполнил задачу, скоро закончится [30:36]. В ближайшем будущем системы станут полностью автономными: аналитик будет приходить утром на работу и видеть уже готовые отчеты и расчеты, которые ИИ выполнил за ночь, отреагировав на рыночные события [30:49]. Братья резюмируют свою мотивацию: деньги быстро становятся скучными, а создание продукта, который заставляет пользователей удивляться («как вы уже здесь?» или «как он это сделал?»), — это то, ради чего стоит работать без выходных [28:14].