Как мы учили нейросеть привлекать ресурсы государства, а получился инвестиционный фонд на ИИ-агентах

Это история лаборатории Promtagram и про том, как я решил бороться с бюрократией, из-за которой отказался от госслужбы.

Меня зовут Владимир Король. Я основатель лаборатории ИИ Promtagram.

И если совсем коротко, наша история выглядит странно: сначала мы хотели научить нейросеть помогать людям получать поддержку от государства. Потом выяснилось, что найти программу — это примерно десятая часть дела. А всё остальное подозрительно похоже на работу инвестиционного фонда.

Только вместо этажа аналитиков у нас появились ИИ-агенты.

Сразу уточню, чтобы дальше не играть словами: юридически Promtagram пока не инвестиционный фонд. У нас нет собственного пула капитала, мы не управляем чужими деньгами и не выдаём себя за финансовую организацию.

Но за время работы мы фактически собрали его мозг: поиск проектов, первичный отбор, проверку рисков, конструирование финансирования, подготовку материалов и контроль следующего шага.

И начиналось всё вообще не с денег. И даже не с нейросетей.

Я действительно собирался работать на государство

Я учился в РАНХиГС в Астрахани. Изучал экономику и государственное управление. В 2015 году проходил практику в администрации региона и участвовал в подготовке методических материалов по президентским грантам для общественных проектов.

Потом были избирательные кампании, общественные проекты, работа рядом с государственными структурами.

В одном из проектов, связанных с поправками к закону о тишине, я увидел, как один вроде бы простой вопрос о полномочиях вытягивает за собой муниципалитеты, полицию, парламент, регламенты и бюджеты.

Спустя годы были лекции для сотрудников министерств и ведомств. То есть государство я видел не только снаружи, по новостям и табличкам на дверях.

И мне нравился масштаб.

Внутри государства есть ресурсы, данные, институты развития, люди с большим опытом и возможность менять целые отрасли. Там можно сделать вещь, которая повлияет не на сто клиентов, а на миллион человек.

Но была одна проблема.

Между ресурсом и человеком почти всегда стоял интерфейс, похожий на квест, который проектировали сразу несколько ведомств и ни разу не проходил обычный предприниматель.

Государство говорит на языке постановлений, реестров, кодов ОКВЭД, показателей эффективности и комплектов документов.

Предприниматель говорит:

Мне нужен станок, иначе я сорву контракт.

Оба говорят о развитии экономики. Но друг друга не слышат.

Бюрократия для меня — это не очередь в МФЦ и не хмурый человек в окошке. Это отсутствие ядра в работе структуры: каждый честно выполняет свой участок, но за путь человека от потребности до результата целиком не отвечает никто.

В такой огромной ветвистой системе движение одного стебля заставляет трястись всю ветку.

Чтобы получить поддержку, директор небольшого предприятия должен на время стать юристом, финансистом, специалистом по госпрограммам, переводчиком с канцелярского языка и немного археологом.

Потому что нужное условие иногда лежит в приложении к порядку, который ссылается на постановление, которое уже трижды менялось.

Это не было красивым киношным эпизодом, когда я бросил удостоверение на стол и хлопнул дверью.

Решение накопилось из десятков ситуаций, в которых хорошая инициатива ходила по кругу не потому, что кто-то был против, а потому, что у процесса не было хозяина.

В какой-то момент я понял, что идти на классическую госслужбу не хочу.

Не потому, что разочаровался в государстве. Наоборот. Я слишком хорошо увидел, сколько там ресурсов и сколько пользы они могли бы принести.

Я отказался от карьеры внутри системы, потому что не хотел учиться объяснять людям, почему у них не получилось пройти через процесс. Мне было интереснее переделать сам процесс.

Я не решил бороться с государством. Я решил бороться за то, чтобы его ресурсы доходили до тех, для кого они создавались.

Всё началось с вяленого мяса

В феврале 2023 года я впервые нормально сел за ChatGPT.

Сначала, как и большинство людей, задавал ему обычные вопросы. Потом философские. Затем решил проверить его на действительно важной задаче и спросил:

Как правильно вялить мясо?

Я ожидал рецепт уровня «возьмите соль и подождите».

Вместо этого получил почти научную работу: пропорции, расчёты, химические процессы, риски и объяснение того, почему один способ безопаснее другого.

И меня зацепил не рецепт. Меня зацепил принцип.

Передо мной была система, которая могла быстро собрать разрозненные знания, разложить задачу на части и объяснить сложное человеческим языком.

Она не знала, кто я. Не просила справку. Не отправляла в соседнее окно. Не говорила, что специалист в отпуске.

В тот момент я подумал: если нейросеть может так объяснить вяленое мясо, почему она не может так же объяснить человеку, какие ресурсы государства ему доступны и что конкретно нужно сделать?

Я начал разбираться в промптах, ролях и контексте.

Довольно быстро стало понятно, что «правильно спросить нейросеть» — не магический навык. Это проектирование процесса мышления.

Одна роль должна собрать факты. Другая — проверить ограничения. Третья — посмотреть на ответ глазами юриста или финансиста.

Человек при этом не исчезает. Он ставит задачу, принимает решения и отвечает за результат.

Из этих экспериментов и начала оформляться лаборатория Promtagram.

Сначала мы хотели сделать понятного ИИ-чиновника

Одним из первых направлений стала «Госнейросеть».

Идея была простой: не заставлять каждого сотрудника учреждения заново осваивать десятки сервисов и инструкций, а дать ему ИИ-ассистента, который помогает разобрать обращение, найти нормативную основу, подготовить черновик документа и не потерять следующий шаг.

Мы делали метапромпты, собирали ботов, проводили лекции по системной работе с нейросетями.

Из этой работы появился КИРА — наш мета-контекстуальный системный архитектор.

Его принцип был фундаментальным для дальнейшего развития: не просить одну нейросеть быть всем сразу, а разворачивать вокруг задачи несколько ролей с разной логикой проверки.

За один из этапов у нас получилось пять метапромптов, три рабочих бота и три лекции примерно для 200 участников.

Совокупный охват материалов Promtagram, по нашей аналитике, дошёл примерно до 500 тысяч просмотров, а концепция «Госнейросеть» вошла в топ-1000 форума «Сильные идеи для нового времени».

Ещё были километры текста, сотни чатов внутри LLM и сны, в которых нейронки продолжают печатать ответы. Исследование выглядело примерно так.

Но важнее охватов был один практический эпизод.

Вместе с бизнес-омбудсменом Амурской области Игорем Радченко мы разбирали, как ИИ-ассистент может работать с обращениями предпринимателей и юридическими документами.

По публичным итогам двухмесячного пилота время обработки обращения сократилось с двух рабочих дней до одного часа. Ассистент помогал анализировать ситуации и готовить документы, а окончательное решение оставалось за человеком. (Компьютерра)

Для меня это было подтверждением: бюрократическую работу можно не просто ускорить. Её можно разобрать на понятные операции и передать часть из них машине.

Казалось, мы нашли главную задачу.

Потом к нам пришёл бизнес и всё испортил. В хорошем смысле.

## Предпринимателю нужен не список программ. Ему нужны деньги

Когда разговариваешь с предпринимателями, быстро выясняется, что никто не просыпается утром с мыслью:

Хочу участвовать в мере поддержки № 1764.

Человек говорит иначе:

Нужны 2,8 миллиона на пресс-форму.

Нужно 5 миллионов на сырьё, иначе встанет производство.

Нужно 10 миллионов в оборотку для маркетплейсов.

Хотим построить модульный объект, бюджет от 10 до 40 миллионов.

Есть контракт, но нет денег на исполнение.

Программа — не цель. Программа — один из возможных источников.

В начале мы этого до конца не понимали.

Мы сделали систему, которая задавала предпринимателю пять вопросов: ИНН, регион, отрасль, цель расходов и наличие документов. После этого нейросеть находила подходящие меры поддержки и помогала подготовить обращение.

В апреле 2026 года мы протестировали подход на продавцах маркетплейсов и подготовили восемь адресных писем.

Восемь писем выглядели как результат.

Но деньги — это не письма.

Ни одно письмо само по себе не превращалось в финансирование. У одной компании не сходилась экономика. Другая не подходила по отрасли. Третьей нужны были оборотные средства, а найденная программа оплачивала оборудование. Четвёртая была интересной, но не готовой к заявке.

Это был неприятный, но очень полезный момент.

Мы поняли, что научили нейросеть искать ответы, но ещё не научили её принимать инвестиционные решения.

Найти программу — ещё не значит найти деньги

В мае к нам пришёл проект по роботизации: китайские манипуляторы, российский интегратор, производство, понятный технологический эффект.

На первом экране всё выглядело почти идеально. Роботизация — государственный приоритет. Есть программы. Есть спрос. Есть оборудование.

Можно было написать красивое заключение и отправить клиента собирать документы.

Но когда мы начали разбирать проект как финансисты, а не как поисковик, появились вопросы.

Каково происхождение оборудования? Есть ли российский аналог? Подходит ли продукция под требования реестров? Кто является заёмщиком — производитель, интегратор или покупатель? Есть ли собственные средства? Что можно предложить в обеспечение? Подтверждён ли сбыт? Как устроен денежный поток? Кто несёт валютный риск?

Один ответ менял весь маршрут.

Если оборудование импортное, одна программа отпадает. Если у покупателя нет залога, нужен гарантийный механизм или лизинг.

Если деньги требуются не на станок, а на выполнение контракта, надо смотреть факторинг, банковскую линию или аванс заказчика.

Если проект пока существует только в презентации, отправлять его в фонд рано.

Именно тогда у нас появилась фраза, которую я теперь повторяю постоянно:

Мониторить — не значит обещать.

В июле мы окончательно перестроили модель.

На первом месте теперь была не мера поддержки, а ответ на вопрос: из каких денег этот проект в принципе может быть собран?

Грант? Льготный заём? Банк? Лизинг? Факторинг? Поручительство? Частный инвестор? Деньги заказчика? Собственные средства? Или комбинация из нескольких источников?

Это уже была не поисковая система.

Это был инвестиционный конвейер.

## ИИ начал делать самое полезное — отказывать

В начале работы с нейросетью хочется, чтобы она впечатляла.

Чтобы быстро находила сто вариантов, красиво писала и на любой вопрос отвечала:

Да, это возможно.

Но в инвестициях полезный ИИ должен иногда расстраивать.

Он должен говорить:

Под 5% сейчас не получится: ваш проект не проходит по целевым расходам.

Грант здесь не нужен: у компании есть выручка и понятная возвратная модель, лучше собрать долговое финансирование.

Инвестору рано показывать презентацию: не подтверждён спрос.

Заявку подавать нельзя: цифры в финансовой модели противоречат данным компании.

Нужен не кредит на 10 миллионов, а факторинг под конкретный контракт.

Отказ экономит предпринимателю месяцы. А иногда — деньги, репутацию и отношения с институтом развития.

Мы начали учить систему не просто находить совпадения по словам, а проверять весь контекст проекта: компанию, собственников, отрасль, назначение денег, экономику, риски, документы и историю взаимодействия.

Снаружи пять сообщений «нужны деньги» выглядят одинаково.

Внутри это пять разных конструкций.

Пресс-форма за 2,8 миллиона может идти через лизинг оборудования.

Пять миллионов на сырьё — через оборотную линию, факторинг или финансирование под контракт.

Десять миллионов продавцу маркетплейсов — это отдельный разговор о сезонности, оборачиваемости, марже и зависимости от площадки.

Туристический объект на 12 миллионов требует проверить землю, разрешения, сезонность и региональные меры.

Модульное производство на 40 миллионов — уже полноценный инвестиционный проект со сбытом, оборудованием и капитальными затратами.

Так нейросеть перестала отвечать на вопрос «где взять деньги?» и начала отвечать на более взрослый вопрос:

Какие деньги подходят этому проекту и почему?

Как из этого получился фонд на ИИ-агентах

К сентябрю у нас сложилась система из четырёх основных ИИ-ролей.

Первый агент ищет проекты. Он видит не просто компанию, а возможную потребность: новое оборудование, контракт, рост производства, кассовый разрыв, экспортную задачу.

Его работа — найти сигнал и собрать минимум фактов, не устраивая предпринимателю допрос на сорок страниц.

Второй агент работает как аналитик и андеррайтер. Он проверяет компанию, красные флаги, отрасль, расходы, обеспечение, собственные средства и логику возврата денег. Затем строит не список программ, а маршрут финансирования.

Третий агент упаковывает проект.

Для банка, фонда развития, лизинговой компании и частного инвестора нужны разные акценты. Один смотрит на возвратность, другой — на технологический эффект, третий — на залог, четвёртый — на рост стоимости бизнеса.

Агент готовит материалы под конкретного адресата, а не рассылает всем одну презентацию.

Четвёртый агент контролирует первых трёх. Он проверяет, на каких источниках основан вывод, не устарела ли программа, заполнены ли документы, кто отвечает за следующий шаг и почему проект остановился.

Над всем этим остаётся человек.

Потому что инвестиционное решение — это не генерация текста. Это ответственность, переговоры, доверие и иногда способность услышать то, чего нет ни в одной таблице.

Но человек больше не обязан каждый раз вручную выполнять всю подготовительную работу.

Если посмотреть на эту конструкцию сверху, она делает то, что делает инвестиционная команда: находит сделки, отбирает их, проводит первичную проверку, собирает структуру капитала, готовит инвестиционную записку и сопровождает движение проекта.

Именно поэтому внутри команды всё чаще звучало слово «фонд».

Почему я всё-таки называю это инвестиционным фондом

Ещё раз: это не фонд в юридическом смысле. Пока.

Promtagram не является фондом или управляющей компанией, не управляет чужим капиталом и не имеет права обещать кому-либо финансирование.

Название в заголовке — не свидетельство о регистрации. Это результат развития системы.

Мы начинали с идеи:

Давайте найдём человеку государственную программу.

Потом пришли к вопросу:

Подходит ли он под неё?

Затем:

Можно ли вообще профинансировать этот проект?

А потом:

Как собрать для него капитал из разных источников и провести до решения?

Оказалось, что до капитала всегда появляется инвестиционная функция: способность увидеть качественный проект, отделить его от сырой идеи, понять риск и соединить с правильным источником денег.

Мы собрали эту функцию в виде ИИ-агентов.

По сути, Promtagram сейчас — операционная система будущего фонда. Или его мозг до появления тела.

## Ресурсы государства есть. Не хватает нормального интерфейса

Иногда кажется, что господдержка — это небольшой грант, который где-то разыгрывают раз в год.

Масштаб совсем другой.

По данным Корпорации МСП, в 2026 году малый и средний бизнес сможет привлечь около 900 миллиардов рублей финансирования с помощью инструментов господдержки. (corpmsp.ru)

Фонд развития промышленности сообщил, что только за 2025 год и первое полугодие 2026 года начал финансирование 330 новых проектов на 110 миллиардов рублей. За всё время работы — более 2 200 проектов и свыше 730 миллиардов рублей финансирования. (en.frprf.ru)

По основным программам ФРП целевые займы выдаются по ставкам 3% и 5% годовых, на срок до семи лет, в диапазоне от 5 миллионов до 2 миллиардов рублей. (frprf.ru)

Это не значит, что любая компания может нажать кнопку и получить деньги под 5%.

Наоборот. Дешёвые деньги требуют качественной подготовки, целевого использования, понятной экономики и соответствия условиям программы.

Но разница огромна.

Если очень грубо и без учёта графика погашения и комиссий, 20 миллионов рублей под 20% — это 4 миллиона процентов за первый год.

Под 5% — один миллион.

Три миллиона разницы могут стать новой единицей оборудования, зарплатой команды разработки или запасом сырья.

Поэтому мы смотрим на господдержку не как на набор льгот.

Это отдельный рынок капитала. Большой, сложный и плохо переведённый на язык предпринимателя.

Государство уже создало ресурсы. Бизнес уже создаёт проекты. Между ними не хватает точного механизма сопоставления.

Мы строим именно его.

Где мы находимся сейчас?

Мне хочется заканчивать эту историю фразой «и дальше всё полетело».

Пока не полетело.

У нас нет тысячи профинансированных компаний. Мы не распределяем миллиарды.

И если кто-то обещает гарантированно получить государственные деньги, от такого человека лучше отойти подальше.

У нас есть другое: работающая методология, прототип системы, реальные входящие проекты, первые платные этапы структурирования и список собственных ошибок, за которые уже заплачено временем.

Один из первых клиентов заплатил 100 тысяч рублей не за обещание привлечь до 25 миллионов, а за работу до заявки: разобрать проект, проверить варианты, собрать финансовый маршрут и понять, куда вообще имеет смысл идти.

Для меня это был важный сигнал.

Рынок готов платить не только за «успех любой ценой». Он готов платить за снижение неопределённости.

Сейчас через систему проходят запросы на оборудование, сырьё, оборотный капитал, туризм, модульные здания и роботизацию.

Где-то подходит льготное финансирование. Где-то обычный банк. Где-то лизинг. Где-то проекту нужно сначала подтвердить сбыт.

А где-то честный вывод звучит так:

Пока рано.

Это и есть взрослая работа с инвестициями.

Не продавать надежду. Сокращать расстояние между проектом и обоснованным решением.

Что будет дальше

Я думаю, через несколько лет предприниматель перестанет искать меры поддержки вручную.

У предприятия будет цифровой профиль: выручка, отрасль, оборудование, контракты, инвестиционная программа, история заявок и допустимая долговая нагрузка.

ИИ-агент будет видеть, что компании нужен новый станок, ещё до того, как директор напишет запрос «где взять деньги».

Он сопоставит потребность с доступными источниками, покажет ограничения, предложит структуру и подготовит черновики документов.

Другой агент со стороны банка или фонда проверит эту конструкцию.

Люди останутся там, где нужно решение и ответственность. Машины заберут поиск, сопоставление, контроль сроков и большую часть рутины.

В такой системе государство не превращается в банкомат, а нейросеть — в волшебную кнопку.

Просто качественные проекты быстрее находят подходящий капитал, а слабые раньше узнают, что именно им нужно исправить.

Когда-то я хотел работать внутри государственной системы. Потом отказался от госслужбы, потому что не хотел мириться с бюрократией как с природным явлением.

Но от государства я не ушёл.

Я просто выбрал другой способ быть реально полезным.

Мы учили нейросеть привлекать ресурсы государства. А она заставила нас самих начать мыслить как инвестиционный фонд.

Возможно, однажды Promtagram станет фондом не только по устройству, но и по форме.

А пока мы строим самое важное — способность соединять деньги с проектами, которые имеют смысл.

И мне интересно: на каком этапе у вас чаще всего ломается финансирование — при поиске программы, подготовке документов, подтверждении экономики, залоге или уже на переговорах?

Владимир Король — основатель лаборатории ИИ Promtagram, специалист по господдержке и финансовому структурированию.