Що змінилося в компаніях із появою AI та як його можна впровадити в бізнес?
Штучний інтелект увірвався в наше повсякденне життя зовсім нещодавно. Ще кілька років тому світ уперше побачив, як працює ChatGPT. Для більшості користувачів по всьому світу він став першим AI-продуктом. Минуло небагато часу, і провідні глобальні компанії почали запускати свої альтернативні продукти. Заголовки новин заповнилися анонсами нових рішень на базі штучного інтелекту:
- Google представив Gemini
- Anthropic — Claude
- Microsoft — Copilot
- У Китаї з’явився DeepSeek
- У США компанія X (колишній Twitter) запустила власний AI
Штучний інтелект почав розвиватися надзвичайно швидкими темпами. Ледь не щодня з’являється інформація про нові застосунки на основі штучного інтелекту.
Що змінилося в бізнес-процесах із появою штучного інтелекту?
Коли штучний інтелект почав активно впроваджуватися в робочі процеси, прогнози звучали доволі тривожно. У 2024 році аналітики Goldman Sachs передбачали, що близько 300 мільйонів робочих місць у всьому світі опиняться під загрозою автоматизації. McKinsey Global Institute навіть говорив про 400 мільйонів робочих місць до 2030 року. У середині 2025 року з’явилися прогнози, що половина посад початкового рівня в офісному секторі може зникнути протягом п’яти років. Це створювало враження, що на нас чекає хвиля масових скорочень і радикальних змін на ринку праці.
Але реальні результати виявилися значно менш драматичними, ніж очікувалося. Станом на 2025 рік у світі було втрачено приблизно 85–92 мільйони робочих місць — безперечно, значна цифра — але ці втрати майже повністю компенсувалися появою нових ролей: від 97 до 170 мільйонів вакансій, пов’язаних із розвитком технологій штучного інтелекту. Наприклад, у США було скорочено близько 2,1 мільйона робочих місць. Найбільше постраждали професії, де домінували рутинні операції — обробка даних, введення даних, бухгалтерський облік, базові юридичні завдання та підтримка клієнтів. Проте водночас ринок почав активно створювати нові спеціальності: AI-інженерія, дата-аналітика, фахівці з інтеграції штучного інтелекту, експерти з комплаєнсу та етики.
Штучний інтелект не “забрав” роботу в людей, а радше змінив її характер. Те, що ще недавно здавалося загрозою, тепер стало потужним інструментом підвищення ефективності. AI можна уявити як величезну бібліотеку або енциклопедію, здатну миттєво обробляти неймовірно великі обсяги інформації та формувати відповідь на основі її аналізу. Важливо розуміти: штучний інтелект не вигадує дані з нуля, адже він не є людиною. Це складна система, яка працює з наявною інформацією, виділяючи ключові слова та визначаючи смислові зв’язки між ними, щоб надати максимально релевантну відповідь.
Звідки штучний інтелект отримує всю інформацію?
Звідусіль, де тільки можливо. Спочатку модель штучного інтелекту потрібно навчити. Під «навчити» мається на увазі завантажити в модель величезну кількість інформації. Це можуть бути електронні книги, будь-які медіаресурси, енциклопедії, статті, блоги, форуми, публікації, будь-які загальнодоступні бази знань, наукові матеріали, дані з відкритих бібліотек, відкритий програмний код (GitHub, Stack Overflow), технічна документація, приклади рішень і бібліотек, публічні розмови, Reddit, обговорення на форумах, коментарі до публікацій, а також штучно створені приклади. Тобто вся інформація, яка є у вільному доступі та яку розробники могли завантажити в модель.
Як працює механіка штучного інтелекту? AI не шукає інформацію в момент запиту так, як це робить Google. Він працює на основі даних, отриманих під час навчання. Тобто інформація завантажується до моменту використання. Модель не запам’ятовує текст дослівно, а навчається на мовних шаблонах, фактах і структурах — не на всьому тексті у первісному вигляді. Коли користувач надсилає запит, система генерує відповідь на основі ймовірностей — тобто того, що найкраще відповідає запиту, — а не просто шукає збігів ключових слів в інтернеті, як пошуковик. У момент запиту AI перетворює слова на вектори (числові представлення). Це дозволяє моделі дуже швидко обчислювати подібності та зв’язки між словами.
Поясню на прикладі ChatGPT. Модель використовує архітектуру Transformer та механізм Attention, який аналізує контекст усіх слів одночасно, а не послідовно. Це дає змогу системі розуміти зміст тексту й перевіряти всі слова на відповідність одразу, а не окремо для кожного слова. Обробка такого великого обсягу даних потребує потужного обладнання. AI зазвичай працює на графічних процесорах (GPU) або TPU. Це дозволяє виконувати понад трильйон операцій за мілісекунди.
Далі система AI використовує ймовірнісний підхід — тобто обирає наступне слово з найвищою ймовірністю, враховуючи контекст. Цей процес дуже швидко повторюється для кожного токена (частини слова).
Розуміння принципів роботи AI дозволяє побачити, що він не є співрозмовником у прямому сенсі, а є програмою, яка має доступ до великої бази слів і речень та генерує відповіді на основі тієї інформації, яку ви їй надаєте.
Які моделі використання штучного інтелекту існують для бізнесу?
Існують різні моделі використання штучного інтелекту для бізнесу:
Ви можете спробувати розробити й навчити власну модель AI, адаптовану під ваші потреби, та встановити параметри відповіді системи, характерні саме для вас. Але сьогодні це дуже дорого, і такі ресурси зазвичай доступні лише великим корпораціям. Або, якщо ви — бізнес і хочете впровадити «міфічний AI» у свої процеси, то з імовірністю 99,99% ви будете використовувати готове рішення на основі штучного інтелекту.
Підписуйтеся на наші соцмережі
Нижче наведені приклади AI і готових програм, які компанії розробили на основі власних моделей штучного інтелекту:
OpenAI Models
ChatGPT API Інтерфейс для інтеграції AI-чату у власні застосунки. Підходить для: – Інтелектуальної підтримки користувачів у мобільних застосунках або на вебплатформах. – Автоматизації відповідей у сервісах.
Assistants API Створення індивідуальних AI-асистентів для бізнес-завдань. Використовується для автоматизації процесів (відповіді на запити, створення контенту, допомога у внутрішніх задачах).
Code Interpreter (Advanced Data Analysis) Аналіз великих обсягів даних і робота зі скриптами Python. Ідеально підходить для фінансової аналітики та створення дашбордів.
Google Cloud AI (Vertex AI)
Document AI Автоматична обробка й розбір документів. Підходить для банків, фінтеху, лізингових компаній (KYC, договори, виписки).
AutoML Навчання моделей без написання коду. Мета: швидке створення моделі для прогнозування або скорингу.
AI Hub Забезпечує швидкий старт для задач, таких як виявлення шахрайства або кредитний скоринг.
Amazon Web Services (AWS AI Services)
Textract Розпізнавання тексту з PDF та сканів. Мета: автоматизована обробка інвойсів і фінансових документів.
Comprehend Аналіз тексту на тональність і сутності. Використання: моніторинг згадок бренду, аналіз відгуків клієнтів.
SageMaker Платформа для навчання моделей. Мета: індивідуальні AI-рішення для прогнозування та управління ризиками.
Microsoft Azure AI (Azure AI / Copilot)
Document Intelligence OCR та розпізнавання форм. Використання: аналіз контрактів, обробка звітів.
Azure OpenAI Service Доступ до GPT у хмарі Microsoft. Використання: AI-функції в корпоративних рішеннях (CRM, ERP, пошук).
Anthropic (Claude / Claude 3.5)
Claude API Чат, генерація тексту, аналіз даних. Мета: автоматизація комплаєнсу, аналіз юридичних документів, робота з великими обсягами тексту.
Fireblocks
AI Integrations Policy Engine + AI-аналітика. Моніторинг транзакцій у реальному часі. AML та санкційний комплаєнс. Захист від шахрайства у криптосекторі.
DocuSign AI (Agreement Cloud AI)
Intelligent Insights Аналіз контрактів і оцінка ризиків. Для кого: юридичні департаменти, фінтех, великі компанії з великим документообігом.
Salesforce Einstein AI GPT
Einstein for Sales / Service Прогнозування продажів, автоматизація CRM-процесів. Мета: підвищення ефективності роботи відділу продажів та служби підтримки.
Це далеко не повний перелік доступних AI-модулів. Кожна з цих компаній створила власну модель та надала або інтерфейс, або зручну API-документацію — а інколи й те, і інше.
Якщо ваша компанія планує інтегрувати AI у бізнес-процеси, першим кроком є чітке визначення, яку саме проблему ви хочете розв’язати або який процес оптимізувати. Після цього слід обрати готову модель AI або поєднати кілька рішень та сформувати список задач, які потрібно реалізувати. Більшість провідних компаній уже пропонують зручні інтерфейси (наприклад, ChatGPT) або детальну API-документацію, як-от Anthropic.
Нові AI-рішення з’являються щодня, і вже існуючі продукти постійно розширюють свої можливості: додають нові сценарії використання, покращують моделі завдяки навчанню на нових даних, роблять інтерфейси ще більш зручними та інтуїтивними.
Але попри те, що на ринку вже є структуровані сервіси та готові сценарії застосування, кінцевий результат інтеграції AI залежить від потреб вашого бізнесу та рівня креативності.
Ключовий момент: як зрозуміти, яке саме впровадження AI потрібне компанії?
Щоб зрозуміти, які саме AI-інновації потрібні компанії, першим кроком є аналіз поточних бізнес-процесів і визначення найбільших «вузьких місць». Поставте собі кілька запитань: де команда витрачає найбільше часу на рутинні завдання? У яких процесах найчастіше виникають помилки? Які етапи можна автоматизувати без втрати якості?
Далі потрібно визначити цілі: чи це підвищення швидкості обробки запитів, оптимізація витрат, зниження операційних ризиків або покращення клієнтського досвіду. На основі цього формується список завдань, і відповідно підбираються AI-рішення — від автоматизації документообігу, впровадження чатботів для підтримки клієнтів до складних систем предиктивної аналітики або антифрод-модулів.
Важливо пам’ятати, що AI не повинен бути «модним інструментом», а частиною стратегії, яка приносить конкретні бізнес-результати.
Штучний інтелект більше не є технологією майбутнього — він став реальним інструментом, який допомагає бізнесам рухатися швидше, працювати ефективніше й ухвалювати обґрунтовані рішення. Але його впровадження не має бути хаотичним.
Ключ до успіху — розуміння власних бізнес-процесів, чітке визначення цілей та вибір тих AI-рішень, які принесуть найбільшу цінність вашій компанії.
Ігор Ніколаєв, Technical Product Lead in Fintech and AI