Наталья Новикова пришла в разработку из ветеринарии и начинала как самоучка — с курсов по Java. В рамках дипломного проекта онлайн‑магистратуры МФТИ «Разработка ИТ‑продукта» она создала продукт в новой для себя сфере — мобильное приложение для детского чтения на базе искусственного интеллекта. Наталья опубликовала его в RuStore и получила первые 44 платные подписки еще до защиты диплома.

В статье разбираем путь от первой идеи до работающего продукта: как проходила проверка гипотез, почему пришлось пересобирать ИИ‑ядро, как решались проблемы с галлюцинациями LLM, из чего состоит архитектура приложения и каких результатов удалось добиться после запуска.

Как сменить профессию и стать разработчиком 

До перехода в разработку Наталья Новикова работала ветеринарным врачом‑ортопедом. 

В ветеринарной практике она столкнулась с ограничениями существующих программ для специалистов. Тогда и возник вопрос: можно ли создавать более удобные цифровые инструменты, которые действительно помогают в работе? Так появился интерес к программированию и разработке продуктов. 

В какой‑то момент Наталья решила, что хочет кардинально сменить сферу, и начала путь в ИТ с курсов JavaRush. Java стала первым инструментом, но постепенно пришло понимание: чтобы создать собственный продукт, недостаточно знать один язык программирования — нужны более широкие инженерные компетенции. 

Затем она прошла EPAM RD Lab и окончила программу UpSkillMe по направлению Java. Наталья признается, что не решилась выбрать что‑то новое: она была самоучкой, считала свой багаж знаний небольшим, а Java уже была ей знакома. 

До магистратуры у нее не было опыта в коммерческих компаниях. Наталья не работала в ИТ‑корпорациях и собирала инженерную базу по кусочкам. 

В МФТИ она пришла с конкретной целью: знаний уже много, задачи решать умеет, но хочется создать собственный продукт и стать фулстек‑разработчиком. 

После курсов и лабораторий наступает момент, когда понимаешь: можно бесконечно решать учебные задачи, но настоящим инженером становишься только тогда, когда берешь на себя ответственность за реальный сложный проект. 

Наталья Новикова: «Я выбрала МФТИ, потому что это фундаментальная школа. Я хотела не просто написать академическую диссертацию „в стол“, а создать живой B2C‑продукт с нуля. Моей целью было пройти весь цикл: от проектирования баз данных и написания бэкенда до интеграции нейросетей и поиска первых платящих пользователей».

Как появилась идея стартапа

На втором курсе пришло время выбирать формат дипломной работы — и Наталья решила делать стартап. Из банка идей она выбрала тему детского чтения. 

Наталья Новикова: «Я живу за рубежом, в Анталье. Найти здесь современную или классическую детскую литературу на русском языке в печатном виде — это настоящий квест. Стало очевидно, что нужен удобный цифровой продукт, чтобы не возить книги чемоданами и всегда иметь под рукой библиотеку».

Общаясь со знакомыми, Наталья убедилась, что проблема актуальна для многих родителей: традиционное статичное чтение вчистую проигрывает дофаминовым ловушкам гаджетов — играм, TikTok, YouTube. Заставить ребенка читать — это почти всегда стресс, контроль и семейный конфликт. Родителям же хочется, чтобы ребенок читал с удовольствием и не терял интерес к книгам с возрастом. 

В чем идея приложения и как пробудить интерес ребенка к чтению: добавить магии

Наталья погрузилась в исследование темы. Она собрала родителей, детям которых от 6 до 12 лет, на глубинное интервью. Результаты показали, что около 70% участников беспокоятся из‑за снижения интереса детей к чтению. 

Продукт «ЧитКит» призван решить эту проблему. Не нужно пытаться отобрать у ребенка гаджет, можно превратить чтение в нем в интерактивный опыт — Active Reading. Ребенок читает главу, а затем общается в чате с умным ИИ‑персонажем из книги. Для ребенка это магия и вовлечение, а для родителя — решение проблемы дефицита русскоязычных книг в любой точке мира и готовая аналитика того, насколько хорошо ребенок понял текст.

Приложение Натальи работает на устройствах с Android. В «ЧитКит» уже загружена большая библиотека книг, их можно читать без интернета. Все произведения находятся в публичном доступе и относятся к общественному достоянию. В приложение добавлена нейросеть Gemini.

Наталья Новикова: «Используется прегенерированный контент на базе книг, то есть такая система, которая знает содержание конкретной книги и ведет ребенка по ней. ИИ не будет спойлерить следующую главу, не будет рассказывать про другие книги и персонажей».

На старте это был сплошной R&D‑процесс. Наталья тестировала ИИ и пыталась понять, как заставить языковую модель отвечать ребенку строго в рамках заданного вопроса и контекста книги, не выдумывать факты, не раскрывать сюжет раньше времени и не запутывать читателя. 

Что получилось

Сейчас это уже готовое приложение. 

Продукт официально опубликован в RuStore. Это мобильное приложение с библиотекой книг, встроенными квизами и тем самым ИИ‑чатом с героями. 

Под капотом — бэкенд на микросервисах, векторные базы данных для ИИ и встроенная аналитика для родительского кабинета.

Полностью настроена коммерческая часть: подключены биллинг ЮKassa и автоматическая выдача чеков.

К моменту предзащиты дипломной работы в приложении было 44 платные подписки. Для Натальи это стало подтверждением того, что родители готовы платить за продукт. 

Как собрать ИТ‑продукт в одиночку 

Наталья работала как соло‑фаундер: сама написала мобильное приложение на Flutter, собрала бэкенд на Go и Python, настроила инфраструктуру в Yandex Cloud, базы данных и RAG‑пайплайн. Параллельно она проводила интервью, считала юнит‑экономику, разрабатывала тарифы, разбиралась с требованиями к персональным данным, регистрировала товарный знак, подключала платежи и проходила модерацию в RuStore. 

Хотя после EPAM и UpSkillMe у Натальи уже была хорошая база по разработке, реальный стартап — это совершенно другой уровень. Пришлось в крайне сжатые сроки осваивать с нуля:

• машинное обучение;

• проектирование баз данных;

• мобильную разработку; 

• юридические и коммерческие аспекты бизнеса.

По сути, каждый день работы над «ЧитКитом» был непрерывным процессом самообучения.

Как проверить, что продукт действительно жизнеспособен

Для Натальи было принципиально важно не строить продукт «в вакууме». Поэтому валидация идеи проходила в два этапа.

Первый этап — классический CustDev (глубинные интервью с пользователями)

Прежде чем писать сложный бэкенд, Наталья провела более 40 проблемных и решенческих интервью. Общалась с родителями, детям которых от 6 до 12 лет, директорами школ, детскими психологами и EdTech‑специалистами. 

Подтвердили, что всерьез обеспокоены тем, как гаджеты убивают интерес к книгам, 73% родителей. Чтение превратилось в источник семейных конфликтов, и главный запрос родителей звучал следующим образом: «Снимите с меня рутину контроля и сделайте так, чтобы ребенок читал сам». 

Второй этап — проверка боем

Когда MVP был готов, началось закрытое бета‑тестирование. В нем участвовали 15 семей (22 ребенка), которым предоставили доступ к платформе на 28 дней. После этого проанализировали все действия пользователей в приложении. 

Результаты оказались обнадеживающими: во‑первых, среднее время чтения выросло в 2,3 раза — до 17,4 минуты за сессию; во‑вторых, удержание 7-го дня (D7 Retention) составило 46%, а индекс лояльности (NPS) достиг +25.

Но самая важная метрика — опрос родителей после пилота: 72% из них подтвердили, что ребенок начал читать с реальным интересом. Именно это стало окончательным подтверждением готовности продукта к выходу на рынок.

Первые тесты

Первые тесты — это всегда холодный душ. Пришлось кардинально пересобрать несколько критически важных узлов.

Логика работы LLM

Изначально использовали базовые алгоритмы (one‑shot prompting), но обнаружили две проблемы. Во‑первых, ИИ задавал слишком примитивные вопросы формата «Кто куда пошел?»; во‑вторых, персонажи иногда могли раскрыть сюжет раньше времени или «галлюцинировать», выдумывая факты. Пришлось полностью пересобрать ИИ‑ядро. 

Наталья Новикова: «Я внедрила строгую векторную изоляцию и пайплайн Chain‑of‑Thought с LLM‑арбитром — нейросетью, которая проверяет ответы другой нейросети. Это позволило генерировать аналитические вопросы по таксономии Блума и свело уровень ИИ‑галлюцинаций до 0,1%». 

Архитектура и борьба с «зависаниями»

Во время тестирования выяснилось, что прямые запросы к языковым моделям заставляют приложение ждать ответа по 3–15 секунд. Для ребенка это слишком долго — он просто закроет приложение. 

Пришлось переписывать систему доставки контента: внедрять асинхронные очереди (Redis Streams) и технологию Server‑Sent Events (SSE). В итоге время отклика (TTFB) удалось улучшить на 98,8%.

Изменения на уровне позиционирования

Изначально проект назывался BookAlive. Однако, когда начали заниматься юридическими аспектами и подготовкой к выходу на рынок, обнаружили конфликт товарных знаков. Пришлось быстро адаптироваться, проводить ребрендинг и менять название на «ЧитКит». Под этим брендом уже успешно зарегистрировали заявку в Роспатенте.

Какие знания и поддержка помогли создать продукт 

В процессе работы над проектом помогли несколько факторов: 

Инженерная база 

Курсы дали инженерную базу по машинному обучению, без которой не получилось бы выстроить надежную RAG‑архитектуру и решить проблему галлюцинации нейросетей. 

Проверка гипотез через данные

Наталья Новикова: «Физтех научил меня не верить интуиции, а верить данным. Вся архитектура „ЧитКита“ строилась на жесткой проверке инженерных гипотез. Мы брали конкретную проблему, например долгий отклик языковой модели, и доказывали эффективность ее решения (через асинхронные очереди и Server‑Sent Events) математически и статистически. Этот подход спасает стартап от огромного количества ошибок».

Работа с научным руководителем

Наталья Новикова: «Со мной работал Игорь Евгеньевич Асонов, руководитель Центра аналитики НИУ ВШЭ. Это дало проекту синергию: инженерную глубину и технологичность Физтеха мы сбалансировали продуктовой и аналитической экспертизой „Вышки“„. „„„““““»

Это помогло правильно рассчитать юнит‑экономику и подготовить стартап к выходу на рынок.

После MVP: первые пользователи, партнерства и планы масштабирования 

Наталья Новикова: «Хочу довести проект до тех амбициозных целей, которые есть у меня в голове. Посмотреть, может ли мне мое детище, мой продукт в самостоятельном виде, если я посвящу себя только ему, приносить удовлетворение и финансовую независимость, к которой хотелось бы стремиться». 

В июне Наталья успешно защитила дипломный проект в МФТИ, поэтому теперь фокус полностью сместился с академической части на развитие бизнеса. Текущий этап — это переход от успешного soft launch к системному масштабированию. 

Приложением пользуются более 100 человек, причем первые пользователи пришли без рекламы — благодаря рекомендациям и сарафанному радио. 

Что дальше?

Развитие самого продукта

Ближайший крупный релиз — внедрение полностью автономных голосовых технологий (on‑device TTS/STT). Они позволят приложению не только вести переписку, но и разговаривать с младшими школьниками, которым пока сложно быстро набирать текст в чате.

Запуск В2В‑пилотов

Осенью, с началом нового учебного года, в планах запустить первый школьный пилот. Учителя получат инструменты для геймификации внеклассного чтения и кабинет с аналитикой. 

Параллельно должна начаться техническая работа с издательствами по переводу новых книг в интерактивный RAG‑формат. На акселераторе «Физтех.Идея» Наталья познакомилась с директором одного из издательств. Проект вызвал интерес, и сейчас стороны обсуждают B2B‑лицензирование инфраструктуры Натальи. 

Масштабирование и новые рынки

Началось активное привлечение В2С‑пользователей с помощью маркетинговых инструментов. Глобально Наталья видит потенциал продукта не только внутри РФ, но и на международном рынке. В планах на 2027–2028 гг. — запуск англоязычной версии платформы и локализация для рынков СНГ и семей экспатов‑билингвов.

При этом продолжаются исследования и доработка приложения. Приоритет сейчас — выйти на рынок, проверить инфраструктуру под большей нагрузкой и убедиться, что продукт действительно дает пользователям заявленную ценность. 

Как запустить продукт не «в стол» 

Самая частая ошибка новичков — полгода делать продукт втайне от пользователей, а потом узнать, что он никому не нужен. 

Наталья Новикова: «Если ты делаешь какой‑то классный продукт, который нравится только тебе, но еще никому его не показал и не знаешь, кто как на него отреагирует, то, к сожалению, часто придется очень сильно откатиться и многое переделывать, потому что люди на самом деле могут хотеть совершенно другого».

Сначала — тесты

Наталья уверена: сначала нужно протестировать идею, даже если готового продукта еще нет. Пусть это будут лишь несколько макетов в Figma — показывайте экраны приложения еще до начала разработки.

Нужно пройти эту стадию: поговорить со своей аудиторией, взять 30–40 потенциально платящих клиентов, показать приложение и понять, что им действительно нравится. Спросить, в чем они видят ценность, за что готовы платить. 

Если удается подтвердить, что продукт решает реальную проблему пользователей, можно переходить к разработке. Если нет — лучше изменить идею до того, как будут потрачены ресурсы на создание продукта. 

Записывайте задачи в цифровые трекеры

Наталья работала самостоятельно и быстро поняла, что задач очень много и удержать их все в голове невозможно. Она абсолютно все, даже мелкие задачи, записывала в цифровые трекеры. 

Наталья Новикова: «Например, я прошла регистрацию товарного знака в Роспатенте, уже оформила товарный знак, выбрала имя, концепцию бренда. Это все наваливается в кучу, очень много вопросов идут параллельно с разработкой. В голове все держать нереально, мозг просто паникует от масштаба знаний, задач, которые нужно сделать. Когда чувствуешь, что вот‑вот выгоришь, — заходишь в эти закрытые задачки, и тебе уже как‑то тепло на душе становится, что ты вообще‑то работал, ты молодец. Уже есть за что себя похвалить».

Не бойтесь того, чего пока не знаете

Наталье хорошо знакомо чувство, когда кажется, что сначала нужно еще чему‑то научиться, а уже потом начинать делать.

Но подвох в том, что невозможно быть готовым ко всему. Например, когда Наталья настраивала базы данных или проходила регистрацию в Роскомнадзоре — там была куча непонятных задач. Но всему можно научиться в процессе.

Наталья Новикова: «Развивать стартап — это все равно что ехать через туман. Ты видишь только ближайшую часть дороги, метров 50, но это же не значит, что на основе этого ты проедешь всю дорогу без проблем, без происшествий. Так же и у продукта: если ты чего‑то не знаешь, остальное доучишь по пути. Главное — видеть, что есть реальный пользователь, который готов платить, а остальному научишься».

Проект «ЧитКит» был создан в рамках дипломной работы онлайн‑магистратуры МФТИ «Разработка ИТ‑продукта» в формате «Стартап как диплом».