ШІ в monobank: Михайло Рогальський про +50% ефективності

Штучний інтелект у monobank уже не виглядає як експеримент для окремих ентузіастів. Це інструмент, який змінює швидкість розробки, операційні процеси, підхід до штату й логіку запуску продуктів. Співзасновник monobank Михайло Рогальський в інтерв’ю Forbes Ukraine розповів, чому компанія витрачає на ШІ сотні тисяч доларів на місяць, як ефективність розробників зросла приблизно на 50% і чому сам застосунок більше не є достатнім захистом для ІТ-бізнесу.

ШІ в monobank: сотні тисяч доларів на місяць і швидший код

Особисто для Михайла Рогальського робота з ШІ коштує $400 на місяць. Його набір сервісів виглядає так:

У масштабі monobank рахунок уже інший — сотні тисяч доларів щомісяця. Для компанії це не технологічна мода, а плата за швидкість.

За словами співзасновника банку, у monobank майже не залишилося розробників, які пишуть код без ШІ. Компанія вимірює внесок інженерів за складністю задач, які вони закривають, і впливом цих задач на продукт. За останні три місяці середній показник ефективності розробників зріс приблизно на 50%.

Один із засновників Fintech-IT Group чітко розділяє особисте й корпоративне використання штучного інтелекту. Особисті акаунти можуть використовувати дані для навчання моделей, а для бізнесу це ризик: якщо надати доступ до вихідного коду, його фрагменти теоретично можуть з’явитися в чужих відповідях. Тому для роботи над продуктом у monobank використовують лише корпоративні акаунти.

Fintech-IT Group і monobank: чому масштаб важливий для ШІ

monobank працює в екосистемі Fintech-IT Group — холдингової структури без окремої юрособи, яка об’єднує FintechBand, «Кілобайт1024», «Шейк-ту-Пей», «Ей Сі Ді Сі Процессінг» та інші компанії.

Найбільший виторг у 2024 році отримав FintechBand — 3,7 млрд грн. Це близько 90% виторгу всіх компаній, що входять до Fintech-IT Group за даними YouControl.

Засновники групи — Олег Гороховський і Михайло Рогальський. У 2025 році IT-холдинг залучив інвестиції від UMAEF, після чого оцінка компанії зросла до понад $1 млрд. Гороховський і його бізнес-партнер залишилися рівними мажоритарними співвласниками, а UMAEF отримав міноритарні частки.

Для бізнесу з понад 10 млн клієнтів ШІ стає не лише способом писати код швидше. Це механізм, який дозволяє запускати більше продуктів без постійного розширення команди.

Продуктивність розробників: чому спеціаліст без ШІ стає ризиком

Позиція співзасновника monobank жорстка: спеціаліст, який добре знає бекенд, SQL і бази даних, але не хоче вивчати ШІ, уже майже не має шансів у такій компанії. Логіка проста: ІТ-компанія не може будувати майбутнє з людьми, яким нецікаві нові технології.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Водночас monobank не відмовляється від молодих спеціалістів. Раз на пів року компанія проводить інтернатуру, бере випускників у команди до сильних розробників і залишає до 70% інтернів.

Сам Михайло Рогальський не називає себе головним ШІ-євангелістом банку. За його словами, у компанії вже є фахівці, яких він відносить до топ-5 спеціалістів із ШІ в Україні.

Штучний інтелект у бізнесі: як змінюється IT-команда

ШІ змінює не тільки інструменти, а й саму структуру роботи. У monobank уже є люди, які можуть поєднувати фронтенд, бекенд, дизайн, продуктове мислення і доводити ідею до готового коду. Проблема в іншому: такі спеціалісти краще працюють над новими продуктами, ніж усередині великих наявних проєктів.

Співзасновник компанії посилається на підхід, про який говорив Сатья Наделла щодо LinkedIn: відмову від жорсткого поділу на фронтенд, бекенд, бізнес-аналітиків і дизайнерів. У такій моделі проджект-менеджер і дизайнер фактично можуть ставати однією роллю.

Причина — у втраті контексту. Довгий ланцюг із бізнес-аналітика, дизайнера, фронтендера, бекендера, тестувальника і DevOps щоразу забирає час та частину сенсу. Нова логіка допускає помилки, але робить ставку на швидке виправлення, а не на спробу все ідеально спланувати наперед.

ШІ в monobank: маркетплейс, операції й контроль людини

Розробка — лише найочевидніший напрям. У monobank ШІ вже працює і в операційних процесах.

На маркетплейсі люди раніше вручну переглядали товари й доповнювали картки параметрами, щоб вони виглядали однаково. Тепер це робить штучний інтелект. Ефект практичний: із тією самою кількістю людей можна додавати вдесятеро більше товарів.

Контроль залишається за людиною. Найближчі п’ять років підприємець не готовий передавати ШІ ухвалення рішень. Його аргумент не технічний, а людський: користувачам некомфортно, коли рішення приймає не людина.

Михайло Рогальський і Walkable: застосунок за $300 000 без команди

Окрема історія підприємця — Walkable. Застосунок він придумав під час ковіду, бо любить ходити пішки й помітив, що часто обирає одні й ті самі маршрути. Ідея продукту проста: мапа показує, де користувач уже був, а де ще ні.

У старій парадигмі на це пішло два роки й близько $300 000. Спочатку Рогальський заплатив аутсорсинговій компанії $150 000, але вона нічого не поставила. Потім він найняв штатну команду, яка продовжила розвивати функціонал. Згодом стало очевидно: продукт створювався для себе і не заробляв грошей. Команда розійшлася.

Після цього співзасновник monobank почав використовувати Claude для маркетингу: генерації креативів, запуску реклами й A/B-тестів. Далі довелося змінити Facebook Pixel у застосунку — і це втягнуло його в код. Він почав виправляти баги, паралельно створюючи нові, а також зробив бота, який збирає проблеми користувачів Walkable і щоранку надсилає звіт.

Після виходу Fable, за словами Михайла Рогальського, за один день вдалося зробити 80% Android-версії застосунку. Вона вже працює, залишилося допрацювати деталі. Сам Walkable він називає не стартапом, а артпроєктом.

ШІ-граф знань: як monobank економить ресурси

Ще один експеримент — персональний ШІ-граф знань. Один із засновників Fintech-IT Group почав будувати його після тексту Андрія Карпати про концепцію Second Brain. Раз на кілька тижнів система обробляє записи продуктових нарад, презентації, звіти команд і дані з окремої папки.

Спеціальний скіл із репозиторію Карпати розкладає інформацію на сутності та зв’язки між ними, після чого модель усе візуалізує.

Практичний ефект уже є. Коли Михайло Рогальський запитав систему, що команда робить неефективно, ШІ підсвітив проєкт, який вважався одним із пріоритетів на другий квартал 2026 року. За результатами внутрішнього експерименту він виявився не дуже цікавим аудиторії. Проєкт не закрили, але ресурсів на нього тепер витрачають значно менше.

В іншому випадку система мала підказати, кому передати проєкти менеджера, який звільнявся, і що попросити його зробити до виходу. ШІ сформував документ на півтори сторінки. На той момент менеджер уже підготував власний план передачі справ — документи збіглися на 80%.

Майбутнє IT-команд: чому застосунок більше не є бар’єром

Михайло Рогальський визнає: теоретично новий monobank може з’явитися швидше, ніж це було можливо раніше. Якщо бізнес — це лише застосунок, ризик справді великий. За кілька років ІТ-продукти можна буде дуже швидко копіювати.

Але monobank, за логікою співзасновника банку, захищає не тільки застосунок. Банк — це не лише інтерфейс і програмний комплекс, а також регуляторна, операційна, фінансова й довірча інфраструктура. Саме це залишається бар’єром.

Показовий приклад — внутрішній неанонсований продукт. Двоє співробітників із ресторанного напряму показали сервіс для пошуку й оренди житла. У ньому були:

Застосунок написав один розробник, а команда з трьох людей працювала над ним три місяці лише вечорами. Після цього їм запропонували зробити новий продукт без розширення команди. Через два місяці вони принесли готове рішення.

Майбутнє IT-команд: більше продуктів без роздування штату

На початку року в monobank працювало близько 800 людей, із них приблизно 600 — розробники. Через пів року штат залишився приблизно таким самим. Стратегія компанії — не збільшувати команду, а робити більше з наявними людьми.

Схожий підхід Михайло Рогальський бачить у Palantir. CEO компанії Алекс Карп називав ШІ революцією ефективності й говорив про бажання збільшити виручку вдесятеро, водночас скоротивши команду з 4100 до 3600 людей.

Якщо доступ до потужних LLM раптом обмежать, monobank це сповільнить, але не зупинить. Є китайські моделі, відкриті моделі й можливість запускати менш потужні рішення на власній інфраструктурі.

Власну LLM у компанії теж розглядають, але для цього потрібна велика кількість GPU — дорогих або недоступних. Практичного застосування, яке виправдало б такі інвестиції, наразі немає.

Для бізнесу головний висновок прагматичний: якщо тією самою кількістю людей можна робити більше проєктів, компанія має робити більше проєктів. А люди, які навчаться працювати з ШІ, зможуть запускати власні продукти. Тоді дефіцитом стане не робота, а фахівці, які ще не будують свій стартап.