Unitlab: Toshkentlik jamoa AQSh bozori uchun AI-biznesni qanday qurmoqda

Unitlab startapi asoschisi Shohruh Bekmirzayev Spot’ga nega kompaniyani AQShda ro‘yxatdan o‘tkazgani, sobiq hamkasblari mahsulotni yaxshilashga qanday yordam bergani, nima uchun butun dunyodan mutaxassislar yollayotgani va venchur fondlardan qancha investitsiya jalb qilgani haqida so‘zlab berdi. 

Shohruh Bekmirzayev — sun’iy intellekt bo‘yicha sobiq muhandis. U bir necha yil Janubiy Koreyaning texnologik kompaniyalarida ishlagan, so‘ng barqaror ishni tark etib, O‘zbekistonda o‘z mahsulotini ishga tushirishga qaror qilgan. Shu tariqa ma’lumotlarni annotatsiya qilish platformasi — Unitlab AI paydo bo‘ldi. 

Startap g‘oyasi shaxsiy tajribadan kelib chiqqan. AI bilan ishlagan paytda Shohruh aksariyat AI-jamoalarga tanish bo‘lgan muammoga duch kelgan: ma’lumotlarni razmetka qilish jarayoni sekin, qimmat va katta hajmda qo‘l mehnatini talab qilardi. 

Ma’lumotlarni razmetka qilish sun’iy intellektni o‘qitish uchun juda muhim. Undan tashqari AI nima bilan ishlayotganini tushunmaydi: tasvir u uchun piksellar to‘plami, matn esa belgilar ketma-ketligidir. Modelni o‘qitish uchun inson ma’lumotda nima borligini qo‘lda tushuntirishi kerak — masalan, rasmdagi obyektni belgilab, unga nom berish. Bunday yondashuv juda ko‘p vaqt va resurs talab qiladi. 

Shu sababli bugun tobora ko‘proq kompaniyalar razmetkani AI yordamida avtomatlashtirishga o‘tmoqda. Shunday yechimlardan biri — Unitlab. Qisqa vaqt ichida startap xalqaro bozorga chiqdi va Samsung kabi yirik korporatsiyalarning e’tiborini tortdi. Bugun platformadan AQSh, Janubiy Koreya, Yaponiya va Hindistonni o‘z ichiga olgan 40 ta davlatdan 2 mingdan ortiq jamoa foydalanmoqda. 

Spot’ga bergan intervyusida Shohruh Bekmirzayev kompaniyani nega AQShda ro‘yxatdan o‘tkazgani, sobiq hamkasblari mahsulotni qanday takomillashtirgani, nima uchun global jamoa tuzayotgani va venchur fondlardan qancha investitsiya jalb qilingani haqida gapirib berdi. 

Hammasi qanday boshlangan 

Men Toshkent axborot texnologiyalari universitetida bakalavr darajasini olganman, 2018 yilda esa Janubiy Koreyadagi Kumoh National Institute of Technology’da kompyuter fanlari bo‘yicha magistraturani tamomladim. Mening mutaxassisligim — sun’iy intellekt va chuqur o‘rganish. 

O‘qishni tugatgach, Janubiy Koreyaning Lululab kompaniyasida AI muhandisi sifatida faoliyat boshladim. U yerda sun’iy intellekt sohasida beshta patent topshirdim, ulardan ikkitasi AQShda ro‘yxatdan o‘tgan. Keyinchalik Mathpresso kompaniyasiga qo‘shilib, uch yildan ortiq vaqt davomida AI-dvigatelning asosiy yadrosini ishlab chiqishga rahbarlik qildim. 

Menda barqaror ish bor edi, lekin men doim o‘z mahsulotimni yaratishni xohlaganman. 2022 yilda ishni tark etdim, vatanga qaytdim va o‘zim muntazam duch kelgan muammoni hal qiladigan kompaniyani ishga tushirishga to‘liq kirishdim — bu AI uchun ma’lumotlarni razmetka qilish muammosi edi. O‘sha paytda bu jarayon sekin, qimmat va samarasiz edi. 

Texnologik kompaniyalarda ishlash davomida AI rivojidagi asosiy “bo‘g‘in” modellarni o‘qitish emas, balki ma’lumotlarni razmetka qilishga ketadigan ulkan vaqt va resurslar ekanini angladim. Biz bu muammoni innovatsiyaga aylantirib, razmetka jarayonini avtomatlashtirish va ortiqcha qo‘l mehnatini yo‘qotishga qaror qildik. 

Shu tariqa Unitlab AI startapi paydo bo‘ldi. 

Boshlanishida professional doiramdan ikki muhandis — Ahror Baratov va Shahzod Uralovni ishga oldim. Kichik jamoa bo‘lib platformaning birinchi versiyasi ustida intensiv ishladik. Ular yuqori darajadagi bilim va to‘liq sadoqatni namoyon qilgach, kompaniya hammuassislari bo‘lishdi. Bugun uchovimiz Unitlab AI’ni birgalikda rivojlantiryapmiz. 

Birinchi tashqi investitsiyalar jalb qilingunga qadar uch yildan ortiq vaqt davomida kompaniyani to‘liq o‘z hisobimdan moliyalashtirdim: $170 mingdan ortiq mablag‘ sarfladim, o‘zimga maosh to‘lamadim va butun e’tiborni mahsulotga qaratdim. 

Unitlab’ning ilk versiyasi juda sodda edi — tasvirlarni razmetka qilish uchun asosiy vosita. Bu bosqichdagi maqsadimiz aniq edi: AI-jamoalarga modellarning o‘qitilishi uchun ma’lumotlarni tezroq va arzonroq tayyorlashga yordam berish. 

Gipotezalarni tekshirish va ilk mijozlar 

Biz haqiqiy muammoni hal qilayotganimizga ishonch hosil qilish uchun Janubiy Koreyadagi sobiq hamkasblarimga murojaat qilib, platformani sinab ko‘rishni taklif qildim. Ulardan batafsil fikr-mulohazalar oldik va shu asosda mahsulotga yana ko‘proq sarmoya kiritishga qaror qildik: funksionallik va UI/UX’ni jiddiy yaxshilash uchun qo‘shimcha ikki muhandis va dizaynerni ishga oldik. 

Keyinchalik LinkedIn orqali to‘g‘ridan-to‘g‘ri maqsadli auditoriyamizga chiqib, mahsulotni test qilishni taklif qila boshladim. Ularning ayrimlari ilk to‘lovchi mijozlarimizga aylandi. 

Shuningdek, texnik kontentga e’tibor qaratdik: korporativ blogni yuritish uchun texnik blogerni ishga oldim, keyinchalik mualliflar jamoasi to‘rt kishiga yetdi, ular orasida xorijlik mutaxassislar ham bor edi. Ushbu maqolalarni LinkedIn va Facebook’dagi AI/ML hamjamiyatlarida tarqatdik — bu bizning birinchi barqaror foydalanuvchi jalb qilish kanalimiz bo‘ldi. 

Vaqt o‘tishi bilan texnik maqolalarimiz Google’da yuqori o‘rinlarni egallay boshladi va SEO sezilarli darajada kuchaydi. Tobora ko‘proq jamoalar Unitlab AI’ni o‘z ish vazifalariga oid qidiruvlar orqali topa boshladi. 

Shuningdek, mahsulotga avtomatik fikr-mulohaza yig‘ish tizimini joriy etdik va platformani real foydalanuvchi izohlari asosida doimiy ravishda yaxshilab bordik. 

Dastlabki faol foydalanuvchilar AI-startaplar va universitet laboratoriyalari bo‘ldi. Avvaliga xatolarga yo‘l qo‘ydik — onboarding jarayonining murakkabligini yetarlicha baholamadik va interfeysni ortiqcha yuklab yubordik. Biroq har bir xato qimmatli tajribaga aylandi: interfeysni soddalashtirdik, avtomatlashtirishni kuchaytirdik va foydalanuvchi tajribasini yaxshiladik. 

1,5 mingdan ortiq jamoa organik tarzda platformaga ulanganini va Samsung kabi kompaniyalar maxsus demo so‘ray boshlaganini ko‘rganimizda, biz hal qilayotgan muammo global ekanini va masshtablash vaqti kelganini angladik. 

AQShda ro‘yxatdan o‘tish 

Unitlab jamoasi Toshkentda ishlashiga qaramay, kompaniya yuridik jihatdan AQShda ro‘yxatdan o‘tgan. Bu qarorni birinchi navbatda global to‘lov infratuzilmasiga, ayniqsa AQSh va Yevropa mijozlari bilan ishlash uchun zarur bo‘lgan Stripe’ga kirish imkonini olish uchun qabul qildik. 

Bugun deyarli har kim onlayn tarzda istalgan davlatda kompaniya ochishi, mahalliy bank tizimlariga ulanishi va to‘g‘ri marketing orqali butun dunyodan mijoz topishi mumkin — bularning barchasi shaxsan borishni talab qilmaydi. 

Ro‘yxatdan o‘tish jarayoni to‘liq qonuniy bo‘ldi. Delaver shtatining rasmiy portali orqali onlayn ariza topshirdim, tekshiruvdan o‘tdim va tasdiq oldim. Shundan so‘ng AQShda bank hisob raqamini ochdik, Stripe’ni integratsiya qildik va xalqaro mijozlardan to‘lov qabul qila boshladik. 

Hozirda platformadan 40 ta davlatdan 2 mingdan ortiq jamoa foydalanmoqda. Ular asosan fintech, retail, e-commerce, EdTech va HealthTech sohalarida faoliyat yuritadi. Platformaga 39 dan ortiq universitet, jumladan Carnegie Mellon University va University of Mississippi ham ishonadi. 

Bizning eng kuchli ishtirokimiz AQSh, Yevropa va Osiyoda (Yaponiya, Koreya, Hindiston, Xitoy). Har bir bozor o‘ziga xos talablarni qo‘yadi: AQShda masshtablanuvchanlik va integratsiyalar muhim bo‘lsa, Osiyoda qat’iy compliance va on-premise yechimlar talab etiladi. 

AQSh bozori juda raqobatli — Scale AI, Labelbox va Roboflow kabi yirik o‘yinchilar mavjud. Ammo aksariyat raqobatchilardan farqli ravishda, biz kraudsorsingga emas, avtomatlashtirishga e’tibor qaratamiz. Bu razmetkani 15 barobar tezlashtiradi va xarajatlarni 5 barobar kamaytiradi. 

Biz AI-loyihalardagi asosiy muammoni — qo‘lda razmetkaga bog‘liqlikni bartaraf etamiz. Foydalanuvchilar istalgan formatdagi ma’lumotlarni (tasvir, matn, audio) yuklashi, avto-razmetkani ishga tushirishi, tekshiruv pipeline’larini sozlashi va o‘z modellarini (BYOM) ulashi mumkin. Annotatorlarni boshqarish, sifat nazorati va avtomatlashtirishning barchasi bitta interfeysda amalga oshiriladi. 

Avto-razmetka uchun AI-dvigatel va moslashuvchan workflow’lar mahsulotimizning asosi hisoblanadi. Mijozlar yirik loyihalarni bir necha soniya ichida ishga tushirishi, tekshiruvlarni avtomatlashtirishi va o‘z modellarini integratsiya qilishi mumkin. Masalan, shifoxona o‘z tibbiy modelini yoki bank antifrod modelini bizning pipeline’ga ulashi mumkin — bu men ayniqsa faxrlanadigan jihat. 

Shuningdek, biz korporativ funksiyalarni ham taklif qilamiz: on-premise joylashtirish, BYOM va tibbiy vizualizatsiya (DICOM) qo‘llab-quvvatlanadi. Bu bizni qat’iy compliance talablari va maxsus vazifalari bo‘lgan yirik kompaniyalar uchun jozibador qiladi. 

Investitsiyalarni qanday jalb qildik 

Unitlab AI dastlab bootstrapping modeli asosida rivojlandi. Taxminan uch yildan so‘ng barqaror traction paydo bo‘lgach, investorlar bilan mustaqil ishlay boshladik — xatlar yozdik, uchrashuvlar tashkil qildik va doimiy ravishda pitch qildik. Bu jarayon bir necha oy davom etdi. Har bir qo‘ng‘iroq va demo’dan keyin yangilanishlar yubordik va har bir update ishonchni oshirib bordi. 

Shu bilan birga, 500 Global va Startup Wise Guys akseleratorlariga ariza topshirdik — ularga kirish ancha qiyin. Bir necha uchrashuvlar bo‘lib o‘tdi, ularning har biri bir soatdan ortiq davom etdi. Ularda mahsulot, bozor, traction va jamoani batafsil muhokama qildik. Yakuniy uchrashuvdan so‘ng investitsiya bilan batch’ga taklif oldim. 

Investorlarni nafaqat ma’lumot annotatsiyasi bozorining hajmi (taxminan $12 mlrd), balki amalga oshirish tezligimiz, real mijozlar talabi va jamoaning to‘liq sadoqati ham ishontirdi. 

Jami hisobda to‘rtta venchur fonddan $610 ming jalb qildik: 

• 500 Global — $100 ming 
• Startup Wise Guys (SWG) — $110 ming 
• Aloqa Ventures — $200 ming 
• IT Park Ventures — $200 ming 

Ushbu investitsiyalar savdoni kengaytirish, muhim xodimlarni yollash va infratuzilmani rivojlantirish imkonini beradi. Yaqin 12 oy ichida ARR’ni 5–10 barobar oshirish va yangi bozorlarga chiqishni rejalashtiryapmiz. 

Hozirgi vazifamiz — asosiy metrikalarga erishish, daromadni oshirish, korporativ mijozlar bilan ishlashni kengaytirish va strategik hamkorliklarni yo‘lga qo‘yish. Shundan so‘ng yangi investitsiya raundini ochishni rejalashtiryapmiz. 

Biz freemium SaaS modeli asosida ishlaymiz. Bu platforma hamma uchun ochiq ekanini va bepul bazaviy tarif mavjudligini anglatadi. Kengaytirilgan funksiyalar oyiga jamoa uchun $99 dan $195 gacha bo‘lgan pullik tariflarda taklif etiladi. Korporativ mijozlar uchun moslashtirilgan shartlar, on-premise o‘rnatish va kengaytirilgan qo‘llab-quvvatlash mavjud. 

Bizning maqsadimiz — 2026 yil oxiriga qadar $1 mln ARR’ga erishish. 

O‘sish va chaqiriqlar 

Dastlab mahsulotni kichik jamoalar va alohida foydalanuvchilarga sotdik, keyinchalik kompaniyalar bilan ishlashga o‘tdik. Hozir asosiy e’tiborimiz — korporativ mijozlar. 

Korporativ segment eng murakkab hisoblanadi. Yirik kompaniyalarga sotish oddiy SaaS foydalanuvchilarini ulashdan tubdan farq qiladi. Qarorlar uzoq vaqt davomida qabul qilinadi, ishonchni shakllantirish, ko‘p bosqichli tekshiruv va kelishuvlardan o‘tish talab etiladi. AQSh yoki Yevropada katta savdo jamoasi bo‘lmagan O‘zbekiston startapi uchun bu jiddiy sinov. 

Asosiy muammolardan biri mehnat bozori bo‘ldi. O‘zbekistonda kuchli muhandislar ko‘p, biroq B2B savdo va xalqaro SaaS mahsulotlarini ishga tushirish tajribasiga ega mutaxassislar kam. Shu sababli bunday kadrlarni xorijdan izlashga majbur bo‘ldik. 

Avvaliga bo‘sh ish o‘rinlarini e’lon qilib, mustaqil ravishda suhbatlar o‘tkazdik. Shu bilan birga rekryuting agentliklari bilan ham ishladik. Tizim oddiy edi: avval nomzodni to‘liq tasdiqlaymiz, shundan keyingina agentlik xizmatlari uchun to‘lov qilamiz. 

Shu tariqa global SaaS mahsulotlari bilan ishlagan, savdo voronkalarini, enterprise mijozlarni va uzoq kelishuv sikllarini tushunadigan mutaxassislarni yollay boshladik. 

Natijada gibrid jamoa shakllandi: O‘zbekistonda kuchli muhandislik bazasi va mamlakat tashqarisida tijorat ekspertizasi. Bu bizga mahsulotni rivojlantirish va global bozorga chiqish strategiyasini bir vaqtda qurish imkonini berdi. 

Bugun savdo bo‘limimizda Yevropa (Serbiya, Kosovo, Ispaniya) va Filippindan besh nafar xodim ishlaydi. Ularning barchasi to‘liq masofaviy formatda ishlaydi. Asosiy maoshlar $2,5–3,5 ming, qo‘shimcha ravishda oyiga $1–1,5 ming komissiya to‘lanadi. 

Har bir xodim bilan rasmiy shartnoma tuziladi, maoshlar esa kompaniyaning AQShdagi bank hisob raqami orqali to‘lanadi — bu xalqaro jamoa uchun eng qulay variant. 

Ish jarayonlari bosqichma-bosqich yo‘lga qo‘yildi. Muhandislar ofisda ishlaydi, masofaviy xodimlar esa muntazam qo‘ng‘iroqlar, task-trekerlar, hisobotlar va aniq KPI’lar orqali ulanadi. Shu tariqa taqsimlangan jamoada ham tezlik, shaffoflik va nazoratni saqlab qoldik. Hozir kompaniyada jami 14 kishi ishlaydi: muhandislar, AI-muhandislar, savdo va marketing mutaxassislari. 

Rejalar 

Bizning ustuvor bozorlarimiz — AQSh, G‘arbiy Yevropa va Xitoy. Aynan shu hududlarda sun’iy intellekt eng tez rivojlanmoqda va daromadni masshtablash uchun eng katta salohiyat mavjud. 

Biz AQSh bozorida allaqachon mavjudmiz, biroq ommaviy segmentga emas, balki korporativ mijozlar va aviatsiya hamda mudofaa sohalaridagi yirik tashkilotlarga e’tibor qaratmoqdamiz. 

Asosiy chaqiriq — ishonch va reputatsiya. Silikon vodiysidan tashqarida turib amerikalik kompaniyalar bilan raqobat qilish faqat kuchli кейslar, referenslar va mahsulotning ishonchliligi orqali mumkin. Qo‘shimcha murakkablikni compliance talablari keltirib chiqaradi: yirik mijozlar tobora ko‘proq on-premise yoki gibrid yechimlarni talab qilmoqda. 

Bunday mijozlar bilan ishlash uchun xalqaro xavfsizlik standartlariga mos kelish zarur. Ular qatoriga ISO/IEC 27001 standarti kiradi, u xavflarni boshqarish, kirish nazorati, ma’lumotlarni himoyalash va biznes jarayonlarining barqarorligini qamrab oladi. 

Uzoq muddatli maqsadimiz — har bir yirik AI-habda mintaqaviy ofislar yoki hamkorlarga ega bo‘lgan global ma’lumotlarni avtomatlashtirish platformasiga aylanish. 

Kelajakda uch yo‘nalishda rivojlanishni rejalashtiryapmiz: geografiyani kengaytirish, yangi modullarni ishga tushirish (tibbiy vizualizatsiya, video annotatsiya, agentli AI workflow’lar) va mijozlarga AI modellarini o‘qitish uchun o‘z GPU-serverlarini ulash imkonini beruvchi BYOD-GPU hisoblash platformasini yaratish.