Пицца-питч — это ежемесячная встреча стартапов, студентов и инженеров, которые готовы делиться идеями, получать обратную связь и искать новые возможности.

•

Omnichem

— платформа для химической отрасли с крупнейшим каталогом сырья. Упрощает поиск материалов, партнёров и помогает развивать продажи в цифровой среде.
•

НаноЗевс

— устройство для производства печатных плат методом электроэрозии. Позволяет сократить себестоимость на 20% и работает в обход санкционных ограничений.
•

AccuRisk Solution

s — система прогнозирования ущерба здоровью работников на опасных объектах с применением машинного обучения.
•

Оптимайс

— ПО, оптимизирующее работу электрооборудования и снижающее энергозатраты на производстве.
•

ISim360

— интеллектуальная платформа для автоматизации управления eSIM-профилями в IoT-устройствах по новым стандартам GSMA.
•

ИнПоинт

— программно-аппаратный комплекс управления автономными аппаратами и сенсорными системами для защиты крупных инфраструктурных объектов.

🔸 Продукт решает конкретную задачу и делает это понятным образом

Крупный бизнес ценит понятные решения, которые закрывают боли бизнеса. Если у вас есть чёткое и простое объяснение, в чём именно польза от вашего MVP, и вы можете это продемонстрировать — это хороший сигнал.

Важно, чтобы польза была измеримой и ощутимой: экономия времени, сокращение затрат, рост конверсии.

🔸

Масштабируемая архитектура и готовность к нагрузкам

Большие компании, как правило, используют сложные системы и большие объёмы данных.

Если MVP не сможет обрабатывать возрастающее число запросов или не справится с интеграцией, сотрудничество быстро зайдёт в тупик.

Проверьте, продумана ли у вас архитектура и есть ли планы по масштабированию.

🔸

Чётко отлаженный процесс технической поддержки

Чем крупнее клиент, тем строже требования к надёжности и качеству сервиса.

Важно показать, что ваша команда готова быстро реагировать на проблемы и оказывать техническую поддержку 24/7 или по согласованному SLA (Service Level Agreement).

В стартапах часто недооценивают важность поддержки, но для большого бизнеса это одно из ключевых требований.

🔸

Наличие тестовых кейсов и пилотных результатов

Обязательно продемонстрируйте реальные кейсы или хотя бы результаты пилотных проектов, которые подтверждают работоспособность решения.

Чёткие цифры или отзывы первых клиентов повысят доверие со стороны крупных партнёров.

🔸

Продуманный roadmap развития

Крупным компаниям важно понимать, что вы не просто «сделали MVP и всё», а планируете его развитие и улучшение.

Покажите дорожную карту с будущим функционалом и улучшениями, чтобы партнёры видели перспективу и понимали, что вы будете продолжать совершенствовать решение под нужды рынка.

🔸

Команда, которая способна довести проект до конца

Когда вы заходите в крупный бизнес, люди хотят быть уверены, что ваша команда сможет «потянуть» проект.

Покажите экспертизу своих ключевых сотрудников, укажите опыт и компетенции, докажите, что у вас есть ресурсы, чтобы поддерживать продукт и реагировать на фидбэк.

🔸

Подготовленные коммерческие предложения и проработанные бизнес-модели

Не забывайте о цифрах и юридических нюансах. Убедитесь, что у вас есть понятная, прозрачная схема ценообразования и что вы готовы обсуждать условия поставок, сервисных контрактов и т.д.

Крупные компании ценят чёткость и детальную проработку коммерческой составляющей.

🔸 Когда команда перестаёт справляться с объёмом работы
Самый очевидный момент — когда текущая команда уже не может справляться с увеличивающимся объёмом задач. Это может проявляться в том, что важные процессы начинают тормозить, а рабочие часы становятся недостаточными. Если вы уже упираетесь в пределы возможностей существующей команды, значит, пора добавлять людей.

🔸

Когда вы выходите на новый рынок или создаёте новый продукт

Масштабирование команды также необходимо, когда вы решаете расширяться в новые географические регионы или запускать новые продукты. Это требует дополнительных ресурсов: продажников, маркетологов, техподдержки и других специалистов. Понимание, что эти этапы нуждаются в фокусе и экспертизе, а не в универсальных усилиях вашей маленькой команды, — это сигнал для расширения.

🔸

Когда нужно увеличить скорость разработки или производства

Если вы понимаете, что конкуренты уже быстрее выводят продукт на рынок или оптимизируют процессы, вам нужно будет увеличить скорость разработки, и для этого, возможно, потребуются дополнительные разработчики, инженеры или специалисты по производству. Масштабирование здесь необходимо, чтобы не отставать от рынка.

🎙В программе:

• Презентация ТОП-5 проектов-победителей в формате road-show: узнаем, кто станет лучшим и заберет призовой фонд в 1 500 000 рублей 🔥

• Знакомство с R•Vision — одной из самых технологичных компаний в области цифровизации бизнеса!

• Возможность узнать о карьерных возможностях R•Vision: общение с HR-департаментом компании.

• Награждение победителей 🏆

• Нетворкинг с предпринимателями и инвесторами: возможность продолжить общение в неформальной обстановке!

• Праздничный фуршет 🍾

1️⃣ Понимание проблемы — ключ к решению
AI не должен быть просто модным трендом. Он должен решать чёткую и конкретную задачу. Если алгоритм не улучшает процесс, не сокращает время или не снижает затраты, то это просто «картинка», а не продукт.

2️⃣

Данные — основа, а не обёртка

Если ваш AI работает на основе слабых или неполных данных, он не решит проблему. Нужно понимать, что только качественные данные, на которых обучен алгоритм, могут привести к реальным результатам. AI не должен быть красивой оболочкой, а должен быть инструментом для анализа и принятия решений.

3️⃣

Улучшения от внедрения

Когда вы предлагаете AI‑решение, важен реальный результат. Сравните, что изменится в бизнесе клиента: станет ли быстрее производственный процесс, улучшится ли качество обслуживания или снизятся затраты? Если ответ «да», то ваш AI-решение действительно решает задачу.

4️⃣

Не всё, что умеет AI, нужно бизнесу

Многие команды пытаются использовать AI для всего подряд, что технологически возможно. Однако бизнесу часто не нужны «игры» с AI, а нужны решения, которые могут оперативно решить их насущные задачи. Придерживайтесь конкретных целей, а не мнимых возможностей.

5️⃣

Отсутствие гипотез — потерянное время

AI не должен быть просто «встраиваемым» элементом без гипотезы, что именно он улучшит. Например, если задача — оптимизировать логистику, AI должен отвечать за то, чтобы маршруты стали эффективнее. Если алгоритм просто анализирует данные и не даёт результатов — это не решение.