Из Худжанда в Менло-Парк: как Зебо Фуркатзода покоряет Кремниевую долину 

Редакция STEPPE продолжает рубрику STEPPE Youth. В новом материале знакомим вас с Зебо Фуркатзодой из Таджикистана, которая работает в сфере ИИ и живет в Кремниевой долине. Ранее девушка окончила NYU Abu Dhabi и создала адаптивную систему LOVA, пройдя отбор в несколько международных программ для молодых основателей.

В интервью для STEPPE Зебо рассказывает, как ее первые проекты привели к международным программам и какие возможности есть у молодых основателей из Центральной Азии.

Первые проекты и учеба за рубежом

Свой подход к работе Зебо связывает с историей, произошедшей с ней в 13 лет. Однажды соседская девочка попросила ее купить куклу на базаре. Зебо согласилась, но взяла за нее заметно больше, чем та стоила. Когда об этом узнала мама, она попросила дочь вернуть лишние деньги и объяснить свою ошибку. Так Зебо впервые поняла, что цена должна соответствовать ценности.

Позже она начала плести браслеты и предложила продавать их владельцу магазина рядом с домом. Когда он согласился, Зебо привлекла двух подруг к изготовлению браслетов, а сама стала договариваться с другими магазинами. На полученную прибыль она купила маме серьги, которые та раньше себе присмотрела.

Спустя годы Зебо описывает этот опыт через понятия, которых тогда еще не знала: инициативу, цену, делегирование и дистрибуцию. Из первых попыток появился принцип, которого она придерживается до сих пор — сначала сделать, потом просить и соглашаться на то, что немного пугает.

Первым выходом за пределы привычной среды для нее стал летний лагерь Университета Центральной Азии в Кыргызстане. После поездки Зебо решила как можно быстрее выучить английский. Она слушала, читала и старалась говорить, даже когда ошибалась. Язык она воспринимала как инструмент, открывающий доступ к новым возможностям.

После физико-математического лицея имени Осими Зебо подала заявку на стипендию United World College. По ее словам, на отбор поступило около тысячи заявок, а сам процесс продолжался пять месяцев и включал несколько этапов. В итоге были выбраны пять кандидатов, а Зебо номинировали в UWC South East Asia в Сингапуре — первой из Таджикистана. Ее стипендия в 168 тысяч сингапурских долларов покрывала расходы на обучение и перелеты.

После учебы в Сингапуре Зебо поступила в NYU Abu Dhabi с полной стипендией в размере 365 тысяч долларов. Такие же предложения она получила от Williams, Swarthmore, Babson и Barnard.

Первые проекты и новые возможности

Одним из важных принципов Зебо стала готовность пробовать снова после отказа. В первый раз она не прошла в TechGirls — программу Государственного департамента США. Однако вместо того чтобы остановиться, она решила разобраться, чего не хватало ее заявке.

Уже в следующем году девушка разработала технологический проект MedAlert, идея которого возникла из наблюдений в Худжанде: при вызове скорой помощи несколько минут могли уходить на объяснение местонахождения дома. Так, приложение позволяло одной кнопкой отправить GPS-координаты в больницу и сохранить ценное время в критической ситуации. С MedAlert команда Зебо вышла на Technovation. В тот год в соревновании участвовали более 7,2 тысячи девушек из 57 стран с почти 2 тысячами проектов. В полуфинал прошли 170 команд, а проект Зебо стал первым из Таджикистана за всю историю соревнования, которому удалось дойти до этого этапа.

В 2020 году Зебо повторно подала заявку на TechGirls и прошла интервью в посольстве США. По итогам отбора она стала одной из шести участниц TechGirls из Таджикистана. В рамках программы обучения Зебо выбрала направление data science.

В Сингапуре Зебо запустила еще один проект — Writerama, бесплатную онлайн-платформу творческого письма для девушек из Центральной Азии. Первые средства стартап получил благодаря награде Garden of Hope Foundation. Работа проходила через сеть American Spaces, а программу прошли более 600 участниц.

Параллельно Зебо вместе с соорганизатором получила лицензию TEDx. Они собрали команду из 35 волонтеров, отобрали шесть спикеров и несколько месяцев готовили конференцию. Из-за ковидных ограничений до последней недели было неизвестно, состоится ли мероприятие, но в итоге его удалось провести.

Очередной инициативой Зебо стало исследование отбора студентов в UWC. Она изучила деятельность национальных комитетов в 159 странах, провела 25 интервью внутри сети и работала под менторством докторанта Гарвардской школы бизнеса. Результаты своего проекта Зебо представила президенту UWC.

LOVA: обучение, которое подстраивается под ребенка

Во время учебы Зебо начала работу над проектом LOVA — адаптивной системой для детей, испытывающих трудности с чтением и обучением. По ее словам, таким ученикам необходима длительная тренировка для закрепления связи между звуками и буквами. Однако в процессе может возникнуть проблема: действительно ли ребенок усваивает материал или он просто устал и начал угадывать ответы?

Чтобы определять состояние ученика, LOVA использует сразу несколько показателей: EEG-гарнитура измеряет электрическую активность мозга, камера отслеживает изменение размера зрачка, а пульс определяется по едва заметным изменениям цвета лица. Система сопоставляет несколько сигналов, после чего на их основе меняет сложность и темп заданий в реальном времени. Если ребенок начинает перегружаться, нагрузка снижается, а если может продолжать — увеличивается.

В проекте Зебо отвечала за обработку сигнала, модель адаптивной сложности, дизайн игровых механик и гарнитуру — последнюю Зебо самостоятельно собрала из компонентов, заказанных из Китая.

В ноябре 2024 года стартап, тогда еще называвшийся NeuroHope, занял второе место на питч-конкурсе Harvard Undergraduate Women in Entrepreneurship. В марте 2025 года LOVA занял первое место среди 37 команд на хакатоне AI for Good, который проводила Hult International Business School в Сан-Франциско. На хакатоне Зебо представляла систему одна — она надела гарнитуру и показала работу системы вживую. В жюри из 17 человек, по ее словам, были инженеры Google, Microsoft, Apple, Amazon, Tesla и Nvidia. Позже проект получил поддержку Emergent Ventures при Университете Джорджа Мейсона, O’Shaughnessy Ventures и Medici от 1517 Fund. В мае 2026 года Y Combinator также отобрал Зебо в Startup School из более чем 30 тысяч заявок.

Как проходят отборы в международные программы

Опыт нескольких отборов изменил представление Зебо о том, что именно международные программы ищут в молодых основателях. Раньше она считала, что главное — потенциал, но теперь думает иначе: нужны доказательства того, что человек уже способен создавать. Зебо выделяет четыре вещи, на которые обращают внимание: артефакт (уже достигнутый результат, которым можно поделиться), скорость обучения, уникальное понимание конкретной проблемы, готовность самостоятельно действовать, собирать команду и доводить работу до результата. Свою стратегию она формулирует просто: делать работу и показывать ее.

Еще девушка советует изучить, как устроены сами отборы, и вспоминает свой непростой путь: «Я была номинирована в EWOR, фелоушип в Берлине, который ведут основатели SumUp и Adjust. Тогда у меня были интервью с партнером, письменные задания, кейс и два дня отбора. Из более чем 35 тысяч заявок принимают 35 человек в год». 

В Nautilus в Сан-Франциско Зебо вошла в когорту из десяти основателей из 950 кандидатов. Отбор продолжался с ноября по март и состоял из нескольких этапов: от заявки и звонка до разбора проекта и финальных интервью. В O’Shaughnessy Ventures процесс занял четыре с половиной месяца и включал три интервью и звонок рекомендателю.

В мае Зебо окончила NYU Abu Dhabi и сейчас живет в Менло-Парке. Свою нынешнюю работу она объединяет одним вопросом: как построить ИИ, который подстраивается под человека, а не наоборот. Одно из направлений — оценка возможностей больших языковых моделей. Зебо опубликовала 42-страничную работу Evaluating Cognitive Capabilities in Large Language Models. В ней она разбирает, что на самом деле можно заключить о возможностях модели после успешного прохождения бенчмарка. Само исследование выросло из ее дипломной работы, написанной под руководством профессора Гэбриела Рабина.

После выпуска Зебо отобрали в Silkroad Innovation Hub — венчурную платформу в Кремниевой долине, которая выводит стартапы Центральной Евразии на американский рынок. Параллельно она оценивает проекты других команд. Уже весной 2026 года Зебо вошла в жюри трех международных хакатонов, где участники создавали автономных агентов: Milan AI Week с 2 382 участниками и 726 командами, хакатона IBM с 5 628 участниками и глобального хакатона AI Tinkerers совместно с Google DeepMind, проходившего одновременно в 17 городах. За это время она написала более 80 развернутых оценок. До этого, в октябре 2025 года, Cursor пригласил ее в жюри своего первого хакатона в ОАЭ.

Сейчас Зебо также работает над вертикальными ИИ-агентами для конкретных рабочих процессов. Еще один ее проект — Rush. Он показывал брендам, как они представлены в ответах ИИ. По словам Зебо, через несколько недель у проекта появились клиенты из компаний с трех континентов.

Что можно создавать с ИИ в Центральной Азии

По мнению Зебо, развитие ИИ позволяет одному человеку создавать продукты, для которых раньше потребовалась бы целая команда. Для молодых людей из Центральной Азии она выделяет несколько направлений:

Первое — вертикальные агенты, выполняющие конкретную задачу в определенной отрасли: например, обрабатывают заявки, готовят документы или помогают с тендерами и логистикой.

Второе — продукты для таджикского, узбекского и кыргызского языков. Зебо считает, что из-за небольшого количества данных большие модели пока хуже работают с языками региона, поэтому качественные данные и тесты могут стать основой новых продуктов.

Она также выделяет инструменты вокруг поиска через ИИ, образовательные продукты с сенсорами на доступном оборудовании и превращение повторяющихся услуг в программные решения.

При этом у основателей из Центральной Азии, по мнению Зебо, есть собственные преимущества. Одно из них — возможность замечать проблемы, которые сложно увидеть человеку извне. 

Другими преимуществами она называет более низкую стоимость проверки гипотез, возможность некоторых рынков сразу переходить к новым решениям и знание нескольких языков. Сама Зебо работает на таджикском, русском и английском и воспринимает это как доступ к трем разным рынкам и кругам людей.

Главное правило для начинающих основателей она формулирует так: сначала найти клиента, готового платить за продукт, а уже потом искать инвестора. По ее мнению, первые деньги от клиента способны убедить инвестора намного сильнее презентации.

Какие навыки нужны и с чего начать

Среди профессий, которые уже появляются вместе с развитием ИИ, Зебо выделяет специалистов по оценке моделей, инженеров по контексту и памяти, операторов автономных агентов, специалистов по прикладному ИИ в регулируемых сферах и инженеров, умеющих адаптировать систему под бизнес клиента.

Тем, кто хочет работать в области искусственного интеллекта, она советует развивать четыре навыка: письмо, умение измерять качество, инженерную базу и продажи. Письмо Зебо рассматривает шире обычной работы с текстом: промпт, техническое задание и питч для нее объединяет способность ясно формулировать мысль.

А тем, кто пока не знает, с чего начать, Зебо предлагает конкретный первый шаг: за две недели создать минимально работающую версию чего-то полезного и опубликовать ее. Не ждать окончания курса или получения диплома, а выбрать знакомую проблему и сделать самый простой вариант ее решения.

Следующий шаг — самостоятельно обратиться к людям, работающим в этой сфере. Зебо советует написать сто коротких писем со ссылкой на готовый проект: представиться, объяснить, что уже сделано, почему письмо адресовано именно этому человеку, и задать один конкретный вопрос. Сама она отправила 165 подобных писем исследователям. По ее словам, ей ответил профессор MIT, один из ведущих ученых в области. В Shorooq Partners Зебо попала после «холодного письма» основателю фонда.

«И последнее, во что я по-настоящему верю — мир построен людьми, и любая мечта на самом деле достижима. Многие за своими мечтами не тянутся, потому что не верят, что это возможно, однако стоит начать действовать, и с каждым шагом появляются доказательства, из которых рождается уверенность, из уверенности — следующий шаг. Все, что мы видим вокруг, когда-то было мечтой в чьей-то голове, за которой кому-то хватило смелости пойти».