People.ai починалася з досить прозаїчної проблеми, адже менеджери з продажу ненавидять заповнювати CRM, а через неповні дані компанії часто не розуміють, чому виграють або програють мільйонні угоди. Українець Олег Рогінський перетворив цю проблему на AI-платформу, залучив близько $200 млн інвестицій і довів компанію до оцінки $1,1 млрд. А майже через десять років після запуску передав керівництво People.ai та взявся за зовсім іншу технологічну галузь — український defense tech.

Історія People.ai цікава не тільки тому, що це ще один «єдиноріг з українським корінням». У ній є майже підручниковий приклад того, як будується великий B2B-бізнес та як знайти не надто ефектну, але дуже дорогу для клієнта проблему, навчитися вирішувати її краще за інших і продавати рішення тим компаніям, для яких навіть невелике підвищення ефективності означає мільйони доларів. Саме так Олег Рогінський з Дніпра вийшов на один з найскладніших ринків Кремнієвої долини — корпоративне програмне забезпечення.

З Дніпра до США

Олег Рогінський народився у Дніпрі та ще підлітком переїхав до США, а згодом навчався в Бостонському Університеті. Y Combinator у своєму профілі підприємця називає його уродженцем України, який приїхав до Сполучених Штатів на початку 2000-х.

💡

Проте до створення People.ai Рогінський уже кілька років працював на перетині даних, машинного навчання та корпоративних продажів.

Він працював у Nstein Technologies, компанії, яка займалася text mining та аналізом контенту, а пізніше заснував Semantria — сервіс для аналізу текстових даних. У 2014 році Semantria придбала Lexalytics і вже після цього Рогінський також працював у H2O.ai, компанії, що розробляла технології машинного навчання. І саме цей досвід — технології з одного боку та корпоративні продажі з іншого зрештою й привів його до People.ai.

Проблема, яку всі знали, але продовжували терпіти

На перший погляд, ідея People.ai звучить не надто революційно, адже у великих компаніях відділи продажу працюють через CRM-системи на кшталт Salesforce. Менеджер телефонує клієнтові, проводить зустріч, надсилає листи, залучає колег, домовляється про наступний контакт і значну частину цієї інформації в ідеальному світі потрібно внести до CRM. У реальності менеджери цього чи не роблять, чи роблять з запізненням. Рогінський знав проблему не теоретично, адже керував кількома sales-командами й постійно стикався з однією ситуацією: компанія програвала угоду, але з даних було майже неможливо зрозуміти, чому саме вона її програла. Порівняння, яке він тоді наводив, було дуже простим.

І якщо роботу програміста можна частково простежити через код та побачити, що і як він робив, у продажах значна частина роботи лишалася невидимою — зустрічі, телефонні розмови, електронні листи та взаємодія з різними людьми всередині компанії клієнта були розкидані між десятками інструментів. People.ai мала зробити цю роботу видимою.

Ідея People.ai: нехай CRM заповнюється сама

Рогінський заснував People.ai на початку 2016 року. За даними Y Combinator, лише приблизно через 30 днів після запуску компанію прийняли до літнього набору акселератора YC. Початкова логіка продукту була доволі чіткою: автоматично збирати інформацію з інструментів, якими працівники й так користуються щодня, тобто еmail, календар, телефонні дзвінки, відеоконференції та CRM. Замість того щоб вимагати від менеджера після кожної зустрічі вручну заповнювати поля, система мала сама фіксувати активність, структурувати дані та пов'язувати її з конкретними контактами, компаніями й угодами.

У ранньому описі People.ai Y Combinator пояснював, що платформа аналізує дані з електронної пошти, календарів, дзвінків та Salesforce, щоб визначати, які дії продавців найбільше впливають на результат.

У 2018 році Рогінський пояснював ще простіше і казав, що People.ai збирає контактні та поведінкові дані працівників, які взаємодіють із клієнтами, а потім використовує їх для аналітики, coaching та прогнозування доходів. Одночасно система автоматизує частину ручного введення інформації в Salesforce.

Тобто People.ai продавала компаніям не "штучний інтелект", але продавала відповідь на запитання "що насправді відбувається з нашими продажами?"

Чому саме enterprise

Тут починається, мабуть, найцікавіша частина бізнес-моделі Рогінського. People.ai не намагалася стати програмою для мільйонів невеликих компаній або окремих продавців, вона пішла в enterprise. Це значно складніший ринок. Велика корпорація може місяцями тестувати програмне забезпечення, перевіряти його безпеку, узгоджувати інтеграції, проводити закупівельні процедури та залучати юридичні команди. Але й масштаб проблеми зовсім інший. Коли в компанії працює кілька тисяч продавців, навіть кілька годин непотрібної ручної роботи на одного працівника перетворюються на величезні втрати. Те саме працює з даними, адже якщо керівник невеликої команди помилився в прогнозі продажів — це неприємно. А якщо помиляється велика публічна компанія з мільярдними доходами, то наслідки можуть бути зовсім іншими.

Тому People.ai поступово перетворила автоматизацію CRM на значно ширшу систему revenue intelligence, тобто платформу, яка допомагає зрозуміти, що відбувається з клієнтами, угодами та роботою sales-команд. На ранніх етапах серед клієнтів People.ai були Lyft, Okta, Red Hat, New Relic і Zoom. Сьогодні список змінився й став ще показовішим. На своєму сайті People.ai називає серед компаній, які використовують її технології, NVIDIA, OpenAI, Red Hat, Hewlett Packard Enterprise, Zscaler, Rubrik, IBM, Okta та інші великі бізнеси. Компанія заявляє, що платформою користуються понад 100 тисяч продавців.

Що насправді продає People.ai у 2026 році

За десять років змінилася й сама People.ai. І якщо на старті основним меседжем було автоматичне збирання інформації про роботу продавця, сьогодні компанія описує продукт як AI revenue platform. Система автоматично збирає інформацію про листи, зустрічі, дзвінки та зміни в угодах, пов'язує активність із результатами продажів і допомагає визначати, які угоди рухаються вперед, а які можуть опинитися під загрозою.

Один із нових напрямів — можливість ставити системі запитання природною мовою замість того, щоб самостійно будувати складні звіти та дашборди.

Цікаво, що через десять років після заснування компанії вихідна ідея майже не змінилася. Технологія стала складнішою. AI — значно потужнішим. З'явилися генеративні моделі. Але проблема залишилася тією самою, адже у компанії є величезна кількість даних про клієнтів, але вони розкидані між людьми та системами й часто не перетворюються на рішення.

$60 млн, а потім — ще $100 млн

До бізнес-моделі People.ai швидко почали придивлятися великі венчурні фонди. У 2019 році компанія залучила $60 млн у раунді Series C. Серед інвесторів People.ai у різні роки були Andreessen Horowitz, Lightspeed Venture Partners, ICONIQ Capital, Index Ventures та інші відомі фонди Кремнієвої долини. Але головний фінансовий рубіж настав у серпні 2021 року. People.ai оголосила про новий раунд на $100 млн. Його спільно очолили Akkadian Ventures і Mubadala Capital, а оцінка компанії після інвестиції сягнула $1,1 млрд.

Так People.ai стала «єдинорогом» — приватною технологічною компанією з оцінкою понад $1 млрд.

На той момент загальний обсяг залучених компанією інвестицій оцінювався приблизно у $200 млн. Особливо показовим був контекст, бо вже 2020 році, на початку пандемії, People.ai скоротила близько 18% працівників і залучила боргове фінансування, готуючись до невизначеності на ринку. А вже наступного року отримала мільярдну оцінку, тобто шлях до «єдинорога» не був безперервним графіком угору.

У чому була сильна ставка Рогінського

Історію People.ai легко переказати як черговий сюжет: українець приїхав до США, створив AI-стартап і став засновником компанії вартістю понад $1 млрд. Але для підприємницької історії значно цікавіше інше. Рогінський не шукав технологію, яку можна було б продати. Він починав із проблеми, за вирішення якої великі компанії вже були готові платити. CRM існували задовго до People.ai, Machine learning теж, Sales analytics — тим більше.

Рогінський поєднав їх навколо конкретної проблеми, щоб у керівництва  було достатньо якісних даних про те, що відбувається між продавцем і клієнтом.

Друга ставка — дані. Ще до нинішнього буму генеративного AI Рогінський багато говорив про те, що головною конкурентною перевагою AI-компаній стають не самі алгоритми, а якість та унікальність даних, на яких вони працюють. Це особливо добре видно сьогодні, коли доступ до сильних моделей отримали тисячі компаній. Саму AI-функцію дедалі легше повторити. Значно складніше відтворити роками накопичений масив структурованих корпоративних даних та зв'язків між ними. Саме навколо цього People.ai і будувала свій технологічний бар'єр.

У жовтні 2025 року Олег залишив посаду CEO People.ai. Новим генеральним директором компанії став Джейсон Амброуз, який до цього відповідав у People.ai за маркетинг і стратегію. Сам Рогінський залишився членом ради директорів.  Причина переходу теж безпосередньо пов'язана з Україною. Рогінський пояснив, що хоче зосередитися на масштабуванні українських оборонних і безпілотних технологій.

Сьогодні він очолює UFORCE — defense-tech компанію, яка працює з автономними безпілотними системами морського, повітряного та наземного типів.

Виходить майже символічне завершення одного підприємницького циклу. У 2016 році Рогінський створив компанію, щоб перетворювати хаотичні дані на рішення для великих корпорацій. І майже через десять років він відійшов від операційного управління бізнесом вартістю понад мільярд доларів, щоб застосувати досвід побудови та масштабування технологічних компаній у зовсім іншій індустрії.