Поради українським компаніям, які впроваджують ШІ, від експертів Winstars.AI, EPAM, МХП
Штучний інтелект увірвався у галузі й стрімко трансформує їх — від автоматизації рутинних процесів до створення абсолютно нових моделей ведення справ.
Такі завдання, як опрацювання великих обсягів даних, персоналізація маркетингових кампаній та клієнтська підтримка вже значною мірою делеговані ШІ, а розвиток інноваційних продуктів у сфері біотехнологій, фінансів або логістики без нейромереж був би практично неможливим. Завдяки ШІ новачки на ринку можуть стрімко скорочувати відрив від великих гравців, а лідери галузей — запускати проривні рішення та виходити на нові ринки.
Український бізнес ще на початках активного використання ШІ. Водночас низка українських компаній вже задає темп ринку, створюючи ШІ-рішення для клієнтів у США, Європі та Азії. Там, де інтелектуальні системи інтегруються грамотно, з урахуванням ризиків, етики та цифрової безпеки, бізнес отримує чудові результати, підвищує ефективність та здобуває відчутну конкурентну перевагу.
Як правильно впроваджувати ШІ у роботу компанії? Що потрібно врахувати перед стартом і які підводні камені чекатимуть на цьому шляху?
SPEKA поспілкувалась з експертами ІТ-сфери, що розробляють рішення на базі штучного інтелекту:
Дмитром Софиною, СЕО Winstars.AI;
Вадимом Власенком, AI-директором з програмної інженерії EPAM;
Тарасом Гошовським, ІТ- та диджитал-директором МХП.
На скільки оцінюєте рівень впровадження ШІ українськими компаніями? Чи використовують українські підприємці весь можливий ресурс ШІ?
Вадим Власенко
AI-директор з програмної інженерії EPAMНатепер рівень впровадження штучного інтелекту на українському ринку досить низький і повільний. Деякі компанії вже два роки тому почали інвестувати в AI і впроваджувати його, проте багато великих гравців і компаній досі обережно ставляться до цього розвитку.
Вони не ухвалюють стратегічних рішень через відсутність чіткого розуміння того, що саме вони хочуть отримати від впровадження AI.
Підписуйтеся на наші соцмережі
Дмитро Софина
СЕО Winstars.AIРівень впровадження ШІ в українських компаніях я б оцінив як початковий, але перспективний. Більшість бізнесів лише знайомляться з можливостями штучного інтелекту й використовують його переважно для точкових завдань: генерація контенту, чатботи, базова аналітика. Тобто це не стратегічна трансформація, а швидкі рішення «за ситуацією».
Українські підприємці безперечно зацікавлені у ШІ, але потенціал цієї технології використовується лише частково. Причини — це як обмежений доступ до інвестицій, так і відсутність кваліфікованих кадрів, здатних спроєктувати й реалізувати повноцінну AI-архітектуру під завдання компанії. Поки що мало хто готовий інвестувати в R&D, будувати data-інфраструктуру або проводити глибинну трансформацію бізнес-моделі під ШІ.
Однак є й позитивні сигнали. Українська ШІ-екосистема зростає: маємо сотні стартапів, сильні технічні університети, зростальну кількість фахівців. І, що важливо, зростає усвідомлення, що ШІ — це не про магніт на хайпі, а про системну зміну ефективності та масштабованості бізнесу.
Тому моя оцінка така: ми на початку шляху. Потенціал величезний, але, щоб його реалізувати, бізнесу потрібно навчитися думати про ШІ не як про інструмент для окремих завдань, а як про ядро майбутньої операційної моделі.
Зважаючи на ваш досвід та експертизу, які ключові чинники успіху компаній, що хочуть розробляти та впроваджувати штучний інтелект у своїх галузях? Яких знань, компетенцій та ресурсів це потребує від бізнесу в Україні та світі?
Вадим Власенко, АІ-директор з програмної інженерії EPAM
Ключовими факторами успіху для компаній, які хочуть розробляти та впроваджувати штучний інтелект, є:
-
1
Чітка ціль впровадження з погляду бізнесу або довгострокових цілей. Без чіткої цілі та OKR компанія ризикує розмити фокус і не отримати бажаного результату.
-
2
Раціональні інвестиції згідно з фіксованими цілями, враховуючи ROI та інші чинники.
-
3
Використання наявних напрацювань і продуктів на ринку, проведення попереднього дослідження ринку згідно з фіксованими цілями. Це дає змогу уникнути винайдення велосипеда та зосередитися на стратегічних результатах.
-
4
Навчання персоналу. Компанії мають інвестувати у навчання своїх співробітників, щоб підвищити їхню кваліфікацію у галузі AI. Йдеться про аналітиків даних, розробників та інших спеціалістів.
-
5
Побудова сильної AI-команди — створення команди з різноплановими навичками. Наприклад, фахівці з машинного навчання, аналітики даних, розробники програмного забезпечення та фахівці з доменних знань.
-
6
Етичні аспекти та відповідальність — компанії повинні враховувати етичні аспекти та розуміти відповідальність при розробленні та впровадженні AI-рішень. А також забезпечувати прозорість і справедливість їхнього використання.
Компанії мають ретельно оцінювати необхідність впровадження AI, беручи до уваги стратегічні результати, яких вони хочуть досягти.
Що можете порекомендувати компаніям, які хочуть вийти на новий рівень застосування ШІ — не лише для копірайтингу та генерації картинок, а для серйозних бізнес-процесів? З чого почати?
Тарас Гошовський
ІТ- та диджитал-директор МХППорада керівникам і власникам бізнесів: запитайте своїх людей. Вони розкажуть вам те, чого ви не знаєте і що треба робити вже сьогодні.
Раджу зосередитися на інноваційності, експертності та новаторському підході своїх працівників. Вони найкраще знають конкретні бізнес-процеси вашої компанії, болі, проблеми і запити, тому вони чудові порадники у впровадження АІ у компанії.
Також заохочуйте та підтримуйте навчання працівників, і далі хвиля знизу потягне за собою весь процес так, що тільки встигай за ним.
Вадим Власенко
АІ-директор з програмної інженерії EPAMНасамперед необхідно провести аналіз бізнес-процесів і визначити, які з них можуть бути автоматизовані за допомогою ШІ. Якісний консалтинг допоможе оцінити ці процеси та визначити потрібні для їхньої автоматизації навички.
Якщо компанія на стратегічному рівні ухвалює рішення про впровадження AI, варто створити R&D-команду для дослідження та здобуття необхідних навичок. Рекомендую також знайти ініціативних людей з досвідом в AI всередині компанії або найняти експертів з ринку, якщо таких фахівців немає.
Дмитро Софина
СЕО Winstars.AIПерший крок — перестати сприймати ШІ лише як інструмент для контенту. Його справжній потенціал — у зміні самих принципів роботи компанії: через автоматизацію рутинних операцій, покращення точності прогнозів, персоналізацію продуктів та оптимізацію витрат.
З чого почати:
- Аудит бізнес-процесів. Визначте, які завдання у вашій компанії є найбільш рутинними, трудомісткими або такими, що накопичують багато даних.
- Залучіть профільну команду з досвідом у ШІ. Це можуть бути зовнішні консультанти або спеціалізовані компанії, які допоможуть вам провести аудит, ідентифікувати процеси, де впровадження ШІ справді матиме вплив, і розробити roadmap подальших кроків.
- Створіть AI-стратегію. Окресліть цілі впровадження, можливі рішення, часові межі та очікувану віддачу.
- Почніть з пілотного проєкту. Оберіть одне завдання, протестуйте рішення на невеликому масштабі, отримайте зворотний зв’язок і лише тоді масштабуйте.
Щодо навичок, то якщо ваша компанія ще не працювала із ШІ, важливо почати з базового розуміння,
що це таке і як воно працює. Рекомендую, щоб керівництво та ключові
менеджери пройшли вступні курси, які пояснюють не технічну, а бізнесову
сторону AI: які завдання він може вирішувати, які є обмеження, де
потрібен контроль людини. Це дозволить сформувати реалістичне бачення
можливостей.
Команді також варто навчитися працювати з даними, навіть на базовому рівні: збирати, зберігати, аналізувати. Якщо ви не плануєте будувати власні моделі, а хочете впроваджувати готові рішення, вашим фахівцям достатньо буде розуміти, як підключити й ефективно використовувати AI-сервіси, інтегрувати їх у CRM, ERP, служби підтримки тощо.
Ресурси, які варто використовувати:
AI for Everyone (Coursera) — короткий і доступний курс від Andrew Ng, що пояснює, як ШІ працює у бізнесі, які можливості відкриває і як почати впровадження.
AI for Ukraine Business (KSE) — українська ініціатива від Київської школи економіки, орієнтована на практичне застосування ШІ у вітчизняних компаніях.
Google Career Certificates (Google Україна) — сертифікаційні програми з аналітики даних, IT та інших суміжних напрямів, які допоможуть команді отримати потрібну технічну базу.