«Де моя велика ложка?», або що AI робить зі звичним нам бізнесом
Спробую зіставити світові тренди з власним досвідом і зробити висновки. Можливо – сміливі і комусь неприємні. Я зараз говорю про використання AI в бізнесі. Про те, що бізнес зазвичай очікує від AI, що виходить в результаті, і які трансформації чекають на бізнес.
1. Великі надії, або десь ми це вже бачили
Нещодавно багато шуму наробила стаття «The 2028 Global Intelligence Crisis», опублікована CitriniResearch. Це цікавий макроекономічний огляд, зроблений в форматі «записки з майбутнього».
Там прямо вказується, що в кінці 2025 року інструменти агентного програмування здійснили якісний стрибок. Компетентний розробник, що використовує Claude Code або Codex, тепер може відтворити основний функціонал SaaS-продукту середнього рівня за лічені тижні. Не ідеально, але достатньо добре, щоб IT-директор, що розглядає рахунок на $500 тисяч за продовження річної підписки, задався питанням: «А що, якщо ми просто зберемо це самі?»
Не можна сказати, що SaaS «помер» або «вмирає». Але акції класичних софтверних компаній швидко падають в ціні. Причина проста: бізнес-користувачі різного масштабу зрозуміли, що завдяки AI-агентам «самописний» варіант став реальною альтернативою дорогим стороннім продуктам. AI полегшив розробку нових функцій, і диференціація продуктів зникла. Старі гравці вступили в «гонку на виживання», демпінгуючи в боротьбі один з одним і з новою хвилею зухвалих стартапів, у яких немає старої структури витрат.
SaaS-компанії вже почали скорочувати робочі місця, оскільки для їхніх клієнтів використання LLM стає новим корпоративним стандартом. AI-агенти, поки ще часто недосконалі, вже починають працювати в фоновому режимі, перетворюючи комерцію з серії дискретних людських рішень в процес безперервної оптимізації 24/7.
Це все вже реальність – в США точно, в Європу і в Україну – це швидко приходить прямо зараз. Ось, наприклад, буквально сьогодні я дізнався, що команда Anthropic більше не пише код сама, вручну, – вже кілька місяців. Вони запускають безліч агентів паралельно і діють скоріше як менеджери, аніж як інженери. Новий підхід полягає не в тому, щоб «використовувати AI для прискорення роботи». Він формулюється так: «Ви – продакт-менеджер, AI-агенти – ваші інженери, а ваше завдання – координувати роботу всіх цих агентів».
Підписуйтеся на наші соцмережі
Бізнес-видання весь останній рік пишуть про те, як гіганти світової економіки впроваджують у себе AI-рішення. Ось яскравий приклад: найбільший банк Великої Британії HSBC Holdings розглядає можливість скорочення до 20 тис. робочих місць в рамках масштабної технологічної трансформації. За даними Bloomberg, йдеться приблизно про 10% глобального штату банку. Зміни можуть бути реалізовані протягом найближчих 3-5 років і пов'язані з впровадженням технологій штучного інтелекту та оптимізацією операційних процесів. Основний удар припаде на адміністративні та допоміжні функції, включаючи бек-офісні підрозділи.
Тільки за перші два місяці 2026 року IT-компанії скоротили 32 000 робочих місць. У 2025 році – 1,17 млн звільнень у США, і 55 000 з них компанії офіційно пов'язали з AI. Amazon скоротив 30 000 корпоративних позицій за останні чотири місяці. Pinterest, CrowdStrike, Chegg – всі назвали ту саму причину. Британські дані лякають ще більше: Morgan Stanley зафіксував 8% чисту втрату робочих місць за останні 12 місяців – найвищий показник серед розвинених економік. McKinsey підрахував: рішення на базі нейромереж можуть автоматизувати до 70% часу, який співробітники зараз витрачають на роботу. Міжнародна організація праці попередила в лютому 2026 року: темп витіснення «білих комірців» може стати найвищим з часів механізації сільського господарства на початку XX століття.
2. Мрії розбиваються о реальність
Набагато менше бізнес-видання пишуть (але все ж згадують) про те, що нерідко звільнених «через AI» співробітників доводиться наймати назад. Тому що робочі процеси розвалюються без людей, що знають, як все влаштовано в даному конкретному випадку. AI здатний автоматизувати добре прописані, чіткі і налагоджені бізнес-процеси. А якщо у вас в бізнес-процесах хаос – в результаті автоматизації ви отримаєте автоматизований хаос, і нічого більше.
Я регулярно бачу це в українських компаніях. Звертається директор або власник бізнесу, ставить завдання автоматизувати бізнес-процеси, щоб знизити операційні витрати (читай: скоротити частину співробітників). Але тільки перший етап автоматизації – це аудит існуючих бізнес-процесів. Ось: найчастіше на цьому етапі ми і застряємо.
Тому що досить намалювати BPMN-діаграму бізнес-процесів замовника, – і одразу зрозуміло, хто халтурить, а хто працює старанно. Хто краде, а хто просто відсиджує робочі години. На жаль, в українських компаніях (якщо вони не використовують західні практики менеджменту), і сьогодні безліч неоптимальних бізнес-процесів. Неправильних, надлишкових, дублюючих, тупикових… (можете продовжити самі).
І тут всім стає зрозуміло, що наявний стан речей просто не можна автоматизувати. Тобто насправді потрібно не «впроваджувати AI, щоб заощадити», а перебудовувати роботу. Змінювати (оптимізувати) бізнес-процеси, прибирати «незамінних» людей. Та і в цілому – запускати нові продукти. А це вже зовсім інше завдання.
3. Бізнес наступного рівня
Сьогодні, на самому початку епохи AI, багато топ-менеджерів вважають, що штучний інтелект просто дасть їм інструменти для скорочення витрат і підвищення віддачі бізнесу. Але прогрес у сфері AI йде занадто швидко, і парадигми змінюються прямо зараз.
Нова парадигма – вона на рівні устрою компанії. Це досі люди працювали, а комп'ютери просто допомагали їм в роботі. Інакше кажучи, всі IT-рішення (ПК, локальні мережі, інтернет, SaaS і так далі) просто вбудовувалися в існуючі бізнес-моделі, щоб підвищити ефективність роботи людей.
Тепер же виникає інша схема: технічно просунуті менеджери все частіше керують системами («оркестрами») AI-агентів. Ці агенти самі враховують корпоративні правила, контекст, логіку і вхідні дані. Відбувається відхід від команд найманих людей до взаємопов'язаних систем AI-агентів.
Але не можна просто скопіювати наявну структуру компанії і замінити живих людей «оркестром» AI-агентів. Знадобиться «з нуля» перепроектувати весь робочий процес: його логіку, контроль, контекст, ланцюжок виконання і KPI на кожному етапі. Фірма, що працює в новій парадигмі, вже мало буде схожа на звичайну організацію. Це буде більшою мірою невелика група менеджерів, які керують розгалуженим автоматизованим механізмом. На Заході вже і назву для такого придумали – «AI-native компанія».
Таких компаній поки немає. Але тут я можу навести приклад з добре знайомої мені сфери – енергетики. Зараз в атомній енергетиці один з головних трендів – малі модульні реактори (SMR). В них інвестують, їх розробляють і будують заводи з їх виробництва, їх закуповують – і навіть Україна вже уклала відповідні контракти. Ось тільки жодного працюючого комерційного малого модульного реактора в світі поки ще немає. Це розробка в фінальній стадії готовності, яку реалізують багато атомних компаній по всьому світу. І ніхто не сумнівається, що вже в 2027 році SMR дійсно вийдуть на ринок.
Та сама ситуація з AI-native компаніями. Особисто я ще не знаю жодної. Але я знаю безліч людей, які прямо зараз працюють над їх створенням. Вже видні перші грубі начерки нової форми існування комерційної компанії – нехай навіть поки ніхто не розуміє, як саме все це виглядатиме в реальному житті. Люди експериментують, долають купу проблем, іноді йдуть всупереч звичній логіці, намагаючись зібрати на практиці нову архітектуру бізнесу з початково інтегрованим в нього AI.
Денис Стаджі