Місто, яке мислить: як штучний інтелект може змінити українські міста
Штучний інтелект уже змінює освіту, бізнес і державне управління. Але наступний етап цифрової трансформації — не просто навчитися користуватися AI, а створити середовище, у якому технології перетворюються на нові можливості для розвитку міст, економіки та людей.
Ще кілька років тому штучний інтелект здавався технологією майбутнього. Сьогодні він уже став частиною повсякденного життя. Підприємець генерує маркетингові матеріали, викладач готує навчальні завдання, студент працює над проєктом разом з AI-асистентом, а працівник органу місцевого самоврядування використовує штучний інтелект для опрацювання документів.
Проте за цією доступністю приховується значно складніше питання: чи вміємо ми перетворювати можливості штучного інтелекту на реальні економічні та суспільні результати?
Між використанням ChatGPT та створенням ефективної AI-системи для підприємства, університету або міської ради є суттєва різниця. Потрібні фахівці, які розуміють технологію, якісні дані, інфраструктуру, організаційні зміни, оцінювання ризиків і, найголовніше, чітке розуміння проблеми, яку необхідно розв'язати.
Саме тут виникає потреба в новому типі інституцій — центрах та інститутах штучного інтелекту, які об'єднують науку, освіту, бізнес, владу й технологічне підприємництво.
На моє переконання, для України це вже не питання технологічної моди. Це питання конкурентоспроможності, відновлення та здатності наших міст формувати власне майбутнє.
Світовий досвід: від наукових досліджень до трансформації економіки
У світі вже сформувалося кілька моделей розвитку AI-екосистем. Вони відрізняються масштабом, фінансуванням і завданнями, але мають спільну рису: штучний інтелект розглядається не як ізольована технологія, а як основа довгострокового розвитку.
Монреаль: науковий потенціал як основа інноваційної економіки.
Канадський інститут Mila — один із найвідоміших прикладів формування потужної дослідницької екосистеми у сфері штучного інтелекту. Він об'єднує дослідників кількох університетів, працює з компаніями, підтримує стартапи та розвиває міждисциплінарні дослідження.
Важливо, що Mila не обмежується фундаментальною наукою. Навколо інституту сформувалося середовище, де наукові розробки можуть переходити в бізнес-продукти, а підприємства отримують доступ до дослідницької експертизи й талантів.
Для українських міст тут важливий сам принцип: університети не повинні діяти ізольовано, а наукові результати мають отримувати можливість практичного застосування.
Швеція: спільна платформа для впровадження AI.
AI Sweden — національний центр прикладного штучного інтелекту, який співпрацює з понад 180 партнерами з бізнесу, державного сектору та академічного середовища.
Його діяльність охоплює підтримку підприємств, галузеві проєкти, роботу з муніципалітетами та розвиток спільних технологічних рішень. Наприклад, у межах співпраці з громадами створюються механізми обміну практичним досвідом, проводяться пілотні проєкти та розробляються інструменти, що допомагають організаціям оцінити готовність до впровадження AI.
Особливо цікавий підхід до муніципального сектору. Замість того щоб кожна громада самостійно розв'язувала однакові проблеми, формується середовище співпраці, у якому результати одних проєктів можуть використовувати інші.
Сінгапур: від бізнес-проблеми до готового рішення.
Програма 100 Experiments від AI Singapore демонструє іншу модель — цілеспрямоване впровадження AI у діяльність організацій. Її логіка передбачає визначення конкретного завдання, оцінювання можливостей застосування штучного інтелекту, розробку рішення та передачу отриманих знань команді замовника.
Це особливо важливий досвід для малого й середнього бізнесу. Компаніям часто не потрібні масштабні наукові дослідження. Їм необхідно зрозуміти, де саме технологія може скоротити витрати, покращити сервіс або відкрити нові можливості.
Амстердам і Гельсінкі: відповідальне використання AI у місті.
Ці міста розвивають підходи до прозорості алгоритмічних систем, які застосовуються в публічному секторі. Відкриті реєстри алгоритмів і відповідні стандарти допомагають громадянам розуміти, де використовуються автоматизовані інструменти та яку роль вони відіграють у прийнятті рішень. Подібний підхід поширюється й на інші європейські міста.
Це нагадує, що технологічний розвиток не може відбуватися без довіри. Чим більший вплив AI має на життя людини, тим важливішими стають прозорість, безпека, захист даних і людська відповідальність.
Ці приклади демонструють чотири взаємодоповнювальні напрями: наукові дослідження, прикладні інновації, спільні рішення для публічного сектору та відповідальне управління технологіями. Для України цінним є не копіювання конкретної установи, а поєднання цих підходів відповідно до власних потреб.
Український виклик: не втратити можливість, яку створює AI
Україна має сильні передумови для розвитку штучного інтелекту: технічну освіту, інженерні компетентності, досвід IT-індустрії, активну цифровізацію державних послуг та підприємницьке середовище.
Водночас існує суттєвий розрив між наявністю технологій і їх системним використанням. Частина компаній експериментує з AI, але не має стратегії його впровадження. Освітні установи шукають баланс між використанням нових інструментів і розвитком самостійного мислення. Місцеві органи влади мають значний масив даних, проте не завжди володіють достатніми ресурсами для їх повноцінного аналізу.
До цього додаються завдання, пов'язані з війною та відновленням: ефективніше використання обмежених ресурсів, аналіз пошкоджень, планування інфраструктурних проєктів, підтримка ветеранів, розвиток людського капіталу та відновлення економічної активності.
Очевидно, що AI не розв'яже цих проблем самостійно. Але він може стати інструментом, який підвищить швидкість, якість і обґрунтованість роботи фахівців.
Для цього Україні потрібні не тільки окремі успішні стартапи чи університетські лабораторії, а й інституції, здатні об'єднувати наявні компетентності, забезпечувати співпрацю та масштабувати практичні рішення.
AI-інститут міста: не нова установа, а нова модель співпраці
На мою думку, ключова особливість цієї ініціативи має полягати в тому, що вона не повинна дублювати роботу університетів, наукових лабораторій, IT-компаній або міських структур. Її завдання — об'єднати їхні можливості в єдину систему.
Я бачу майбутній інститут як міжсекторальну платформу або консорціум, який спочатку може працювати без створення окремої юридичної особи. Це дасть змогу перевірити модель на конкретних проєктах, сформувати партнерства, визначити пріоритети й лише після цього ухвалювати рішення про постійну організаційну структуру.
Принципово важливо, щоб такий інститут був відкритим до партнерів і не перетворювався на інструмент просування інтересів однієї організації.
Шість напрямів роботи AI-інституту
Підписуйтеся на наші соцмережі
Для практичної реалізації цієї ідеї пропоную шість взаємопов'язаних напрямів діяльності.
1. AI Research — дослідження та технологічна експертиза.
Напрям має об'єднувати наукові команди, дослідників, викладачів і студентів для роботи над актуальними технологічними завданнями.
Йдеться не лише про створення нових моделей, а й про адаптацію сучасних рішень, роботу з українською мовою, аналіз даних, комп'ютерний зір, кібербезпеку, робототехніку, енергоефективність і надійність AI-систем.
2. AI Business Lab — штучний інтелект для економіки.
Цей напрям має допомагати підприємствам переходити від експериментів до системного використання технологій.
Його діяльність може включати:
- аудит бізнес-процесів і визначення можливостей автоматизації;
- створення та тестування AI-прототипів;
- розробку галузевих рішень для маркетингу, продажів, виробництва, логістики, фінансів і HR;
- консультування щодо економічної ефективності впровадження;
- підтримку підприємницьких команд і технологічних стартапів.
Важливо, щоб інститут не лише демонстрував можливості AI, а й допомагав оцінювати реальну окупність інвестицій.
3. AI for City — цифрова трансформація міста та громад.
Це один із напрямів, який міг би забезпечити інституту чітку суспільну місію.
Серед потенційних проєктів:
- інтелектуальні системи пошуку та опрацювання міських документів;
- аналіз звернень мешканців і виявлення типових проблем;
- автоматизація підготовки довідкових матеріалів;
- аналітичні інструменти для управління транспортом, енергоспоживанням та інфраструктурою;
- підтримка планування й моніторингу проєктів відновлення;
- створення доступних цифрових сервісів для громадян.
Перші проєкти варто обирати з тих, де є конкретний замовник, доступні дані та можливість виміряти результат.
4. AI Education — освіта та розвиток людського капіталу.
Без підготовлених людей навіть найкраща технологічна інфраструктура не забезпечить очікуваного результату.
Інститут міг би стати платформою для навчання школярів, студентів, викладачів, державних службовців і підприємців.
Окрему увагу варто приділити AI-грамотності, інженерній підготовці, міждисциплінарним програмам, розвитку критичного мислення та навичкам роботи з AI-агентами.
Важливим завданням може бути формування системи коротких практичних програм для різних професійних груп, а також спільних освітніх проєктів університетів і роботодавців.
Такий підхід уже випробовують у Львові — у співпраці університетського середовища, міської влади та бізнесу. Як наголошує Юрій Костюченко, викладач ІТ СТЕП Університету, учасник AI CLUB і співзасновник UBOS, навчання має стати відправною точкою впровадження штучного інтелекту:
«Будь-яка інновація починається з навчання. Новий інструмент запрацює в місті чи компанії лише тоді, коли люди розуміють, що він робить і навіщо він їм.
Ми в АІ Клубі ІТ Степ Університету бачимо це на практиці. Коли ми навчали працівників Львівської міської ради, найважливішим результатом стали не нові навички, а зміна ставлення. Людина приходить зі страхом, що штучний інтелект її замінить. Іде вона з розумінням, що ШІ вже сьогодні може взяти на себе рутину: допомогти з документами, листами, довідковими матеріалами. Тоді в неї з'являється час на те, що потребує людського рішення.
Так само працював практикум «ШІ для бізнесу», який ми 31 липня провели разом із Львівською міською радою. Ми свідомо обійшлися без теорії. Спікери-практики показували реальні кейси, AI-агентів у ролі діловода, бухгалтера чи юриста, а також інструменти, які підприємець може застосувати вже наступного дня.
Коли людина сама бачить практичну користь, наступним кроком вона починає думати, що ще можна змінити у своїй роботі. Так ідеї для впровадження народжуються там, де їх найкраще розуміють: у самих фахівців. Тому навчання ми розглядаємо як перший етап впровадження, а не як окремий напрям. Саме з нього, на мою думку, має починатися і АІ Інститут Львова.»
5. AI Innovation & Startup Hub — інновації та технологічне підприємництво.
Місто має бути не тільки споживачем готових AI-рішень, а й середовищем, де виникають власні продукти та компанії.
Для цього потрібні студентські та міжуніверситетські хакатони, лабораторії прототипування, менторська підтримка, взаємодія з інвесторами, акселераційні програми та можливість тестувати продукти на реальних завданнях бізнесу й громад.
Особливо перспективними можуть бути проєкти на перетині AI з медициною, освітою, виробництвом, оборонними технологіями в межах відповідних правових і безпекових вимог, культурою та міськими сервісами.
6. AI Governance & Ethics — відповідальне використання штучного інтелекту.
Цей напрям має забезпечувати методичну та експертну підтримку партнерів з питань безпеки, приватності, прозорості та відповідального використання AI.
Йдеться про розробку рекомендацій, оцінювання ризиків, формування стандартів роботи з даними, перевірку якості систем і визначення ситуацій, у яких остаточне рішення обов'язково має ухвалювати людина.
Це не допоміжна функція, а необхідна умова довіри до всіх інших напрямів роботи інституту.
Як має працювати інститут: від потреби до результату
Найважливіше — не просто визначити напрями діяльності, а побудувати механізм, який перетворюватиме ідеї на завершені проєкти.
Я пропоную таку послідовність.
Перший етап — формування спільноти та портфеля завдань.
На початку необхідно створити невелику засновницьку групу з представників університетів, міста, бізнесу та технологічного середовища. Її завдання — визначити пріоритети, домовитися про принципи співпраці, зібрати конкретні проблеми потенційних замовників і сформувати перший портфель проєктів.
Другий етап — запуск кількох пілотів.
Замість масштабної організаційної структури доцільно розпочати з трьох-п'яти проєктів у різних сферах. Наприклад, один для міської ради, один для малого бізнесу, один для освітньої установи та один дослідницький або інноваційний.
Кожен проєкт повинен мати відповідального замовника, команду, обмежений бюджет, критерії оцінювання та визначений термін реалізації.
Третій етап — створення постійних механізмів підтримки.
Після оцінювання пілотів можна визначити, які функції потребують постійних команд, які компетентності варто розвивати спільно, чи потрібна власна обчислювальна інфраструктура та як забезпечити фінансову сталість.
Четвертий етап — масштабування.
Успішні рішення потрібно документувати, перевіряти можливість їх повторного використання й поширювати на інші громади. Це дасть змогу не починати кожен проєкт із нуля та ефективніше використовувати обмежені ресурси.
Важливо передбачити різні джерела фінансування: внески партнерів, замовлення бізнесу й громад, грантові програми, наукові проєкти, міжнародну співпрацю та, за наявності відповідних умов, інвестиції у створення нових продуктів.
Як виміряти реальну цінність AI-інституту
Інститут не повинен оцінювати свою ефективність кількістю проведених конференцій, кількістю учасників навчальних заходів або обсягом придбаного обладнання.
Набагато важливіше вимірювати конкретні зміни.
Для бізнесу — скорочення часу виконання процесів, зменшення витрат, підвищення продуктивності або збільшення доходу.
Для міста — покращення якості послуг, швидкості опрацювання звернень, доступності інформації та ефективності використання ресурсів.
Для освіти — кількість підготовлених фахівців, нові практичні компетентності, спільні проєкти з роботодавцями та здатність випускників працювати в середовищі, де AI стає звичайним професійним інструментом.
Для наукового середовища — спільні дослідження, технологічні розробки, публікації, передача технологій і створення нових інноваційних команд.
Не менш важливим є облік повної вартості впровадження, зокрема підтримки, безпеки, оновлення моделей, якості даних і підготовки персоналу.
Інститут має бути готовим звітувати не лише про успіхи, а й про невдалі експерименти, виявлені обмеження та проєкти, від яких довелося відмовитися. Такий підхід сприятиме довірі партнерів і допомагатиме уникати неефективних витрат.
Не кожному місту потрібна окрема будівля. Кожному потрібна компетентність
Я переконаний, що Україні не потрібна централізована модель, у якій кожне місто намагається створити повноцінний AI-інститут із власним обладнанням, штатом і адміністрацією.
Для великих університетських і технологічних центрів доцільно розвивати повноцінні інститути або міжуніверситетські консорціуми. Для середніх міст — регіональні AI-центри, що об'єднують університети, бізнес і місцеву владу. Для невеликих громад — мережеву модель, за якої вони отримують доступ до експертизи, навчання та спільних технологічних рішень.
У такій системі великі центри можуть виконувати функції наукової та методичної підтримки, а регіональні команди — зосереджуватися на місцевих проблемах і впровадженні.
Це дозволить уникнути дублювання функцій, ефективніше використовувати фахівців і створити мережу співпраці між українськими містами.
Львів може стати одним із майданчиків, де така модель буде випробувана на практиці. Його університети, IT-середовище, підприємницькі спільноти та міжнародні зв'язки створюють передумови для формування відкритої AI-екосистеми.
Проте результат визначатиметься не статусом міста й не назвою інституту. Він залежатиме від здатності партнерів домовлятися, працювати над спільними завданнями та досягати вимірюваних результатів.
Майбутнє належить не тим, хто просто використовує AI
Штучний інтелект поступово стає універсальним інструментом, доступним практично кожному. Тому сама можливість користуватися сучасними моделями вже не буде визначальною конкурентною перевагою.
Нею стане здатність створювати власні рішення, інтегрувати технології у складні процеси, працювати з даними, розвивати людський капітал і формувати середовище, у якому знання швидко переходять у практику.
Саме в цьому я бачу стратегічну роль AI-інститутів українських міст.
Вони можуть стати простором, де університетська наука зустрічається з підприємницькою ініціативою, де міські проблеми перетворюються на інноваційні проєкти, де студенти отримують можливість створювати реальні продукти, а громади — використовувати нові технології для підвищення якості життя.
Можливо, найбільша цінність таких інституцій полягатиме навіть не в окремих технологічних рішеннях, а в здатності об'єднати людей, які разом створюватимуть нові можливості.
І якщо сьогодні ми говоримо про цифрову трансформацію міст, то завтра маємо говорити про їхню інтелектуальну спроможність.
Українські міста можуть залишатися користувачами глобальних технологій. Але вони також можуть стати середовищем, де народжуються нові ідеї, продукти, компетентності та моделі розвитку.
Для цього потрібно починати вже сьогодні — не з гучних назв і великих бюджетів, а з партнерства, конкретних завдань і готовності спільно працювати на результат.