Як SMRK створив GPT-бота-інвестора: технічний розбір кейса
Видання Forbes Ukraine розповіло про те, як венчурний фонд SMRK створив GPT-бота, що імітує мислення інвестора. Бот провів понад 10 000 сесій зі стартапами й допоміг автоматизувати перший контакт із фаундерами. Ми підготували виклад найцікавішого з цього кейса — разом із детальним розбором того, як можна створити подібного бота для власних завдань.
Навіщо інвестфонду створювати чат-бота
Щомісяця у фонд SMRK надходили десятки заявок від стартапів. Команда фонду не завжди мала змогу проводити первинні консультації з кожним фаундером. Часто фаундери не вміли чітко сформулювати свою бізнес-модель, не розуміли очікувань інвестора або приходили непідготовленими.
Ідея створити GPT-базованого чат-бота виникла як відповідь на потребу в структурованому первинному фільтрі. Бот мав стати інвестором-помічником: провокувати, ставити складні питання, виявляти слабкі місця, але водночас — не ухвалювати рішень замість людини.
За рік GPT-бот SMRK провів понад 10 000 діалогів, і значна частина фаундерів, що пройшли через нього, були краще підготовлені до зустрічей. Крім того, сам фонд зміг краще зрозуміти типові проблеми поданих стартапів.
Як побудований SMRK Chatbot: покроковий розбір
1. Формулювання задачі та поведінки бота
✅ Бот мав імітувати мислення інвестора: не просто відповідати на запити, а ставити провокативні запитання, виявляти слабкі місця в пітчі, підказувати, як покращити модель або презентацію.
➕ Доповнення: важливо чітко визначити не лише роль, а й «межі відповідальності». Бот не має ухвалювати фінансові рішення, давати юридичні поради чи замінювати реального інвестора. Задача — провокувати мислення фаундера.
🤖 Що додати: можна окремо сформулювати для GPT «етичні межі» та правила взаємодії. Наприклад, бот завжди має попереджати, що є лише симуляцією інвестора.
2. Вибір платформи: Custom GPT
✅ SMRK побудував чат-бота за допомогою Custom GPT від OpenAI. Це дозволило швидко запустити MVP без кодування, підвантажити документи (pitch deck-и), налаштувати стиль спілкування.
➕ Доповнення: Custom GPT дає змогу:
- задати персональність («Ти — партнер SMRK, інвестор ранньої стадії»);
- завантажити до 20 файлів у базу знань;
- прописати інструкції до відповідей (структура, тон, приклади);
- отримати публічне посилання й ділитися ним із фаундерами.
Підписуйтеся на наші соцмережі
Альтернатива — створення GPT через API, LangChain та векторну базу (Pinecone, Weaviate), якщо потрібно більше кастомізації або маєте великі обсяги знань.
🛠 Інструмент: Hugging Face + GPT API можна використати для інтеграції кастомного чат-бота у власний сайт стартап-студії чи акселератора.
3. Інжиніринг промптів: як бот «мислить»
✅ Команда SMRK вручну створила десятки промптів, перевіряла реакції GPT, додавала кейси реальних пітчів без згадок про компанії.
➕ Доповнення: важливо, щоб системні інструкції бота включали:
- чекліст запитань: про продукт, ринок, команду, фінанси;
- приклади правильних/помилкових презентацій;
- правило: якщо бот не розуміє — став запитання, не вигадуй відповідь.
💡 Практика: використовуйте формат інтерв’ю або дизайн-спринтів: GPT ставить блокові запитання, реагує на уточнення, повертається до слабких місць.
4. База знань: чим "живиться" бот
✅ SMRK завантажив у Custom GPT типові презентації стартапів, шаблони, приклади кейсів. Це дозволило GPT розуміти контекст і працювати з фаундерами ефективніше.
➕ Доповнення: для створення знань можна використовувати:
- пітч-деки (у PDF або docx);
- шаблони аналітичних таблиць, структур бізнес-моделей;
- FAQ з питань, які ставлять фаундерам.
📂 Що додати: можна створити окрему GPT-інструкцію, яка буде «аналізувати» завантажені пітч-деки, порівнюючи їх зі зразковими. Це особливо корисно для внутрішнього навчання команди фонду.
Як перевірити якість бота: тестування й адаптація
✅ Команда тестувала бота на реальних кейсах, перевіряла, чи правильно GPT ставить запитання, як реагує на слабко структуровану модель або на брак інформації.
➕ Доповнення:
- створіть таблицю з типами стартапів і запишіть відповіді бота;
- перевіряйте, чи GPT дає однакові поради для різних сценаріїв;
- збирайте фідбек через Google Forms або аналітику Custom GPT;
- оновлюйте промпти і файли на основі найпоширеніших збоїв.
🔁 Порада: раз на місяць проводьте «ревізію GPT» — оновлюйте знання, адаптуйте під нові типи фаундерів, додавайте нові шаблони.
Публічний запуск і масштабування
✅ Після успішного внутрішнього використання SMRK відкрив доступ до GPT-бота для всіх фаундерів. Це зменшило кількість непродуктивних зустрічей і покращило якість заявок.
➕ Доповнення: GPT можна опублікувати:
- у вигляді публічного посилання;
- з авторизацією або без;
- під своїм брендом (із кастомним аватаром, назвою, привітанням);
- через сайт, email, Telegram-бота або лендінг.
📣 Ідея: інтегруйте GPT-бота в welcome-етап подачі на акселератор або фонд: автоматичне вітання, первинна перевірка пітчу, коментарі, що варто допрацювати.
Що ще можна зробити з таким GPT
Бот, схожий на SMRK Chatbot, можна адаптувати для:
- аналізу грантових заявок;
- підготовки стартапів до акселераторів;
- самодіагностики пітчів на фандрейзинг;
- внутрішнього навчання (наприклад, GPT для нових аналітиків).
На практиці MVP такого бота створюється за 1–2 тижні без залучення розробників. Достатньо правильно сформулювати роль, підготувати файли й протестувати десяток сценаріїв.
🧠 Цікаво: GPT-бот також може бути «інвестором із фокусом» — наприклад, працювати лише зі стартапами в AI, Climate Tech чи SaaS. У цьому разі база знань і запитання будуть відповідними.
Кейс SMRK демонструє, як GPT-технології можуть дати бізнесу стратегічну перевагу навіть у такій складній сфері, як венчурні інвестиції. Бот став частиною операційної моделі фонду, допоміг структурувати знання команди та підвищити якість перших контактів зі стартапами. І найголовніше — він дав можливість фаундерам побачити себе очима інвестора.
Якщо у вас є повторювані запити, потреба в якісному самотестуванні або бракує часу на первинну аналітику — GPT-бот може стати рішенням, яке вже працює на практиці.
Цей матеріал підготовлений на основі інформації з відкритих джерел. Редакція самостійно відбирає ключові факти, аналізує їх та структурує за допомогою AI-інструментів.