Не так страшний ШІ, як його малюють

Штучний інтелект (ШІ) перебуває на етапі активної комерціалізації та масштабування. Ми пройшли фазу дослідницьких проривів, коли нейромережі стали досить потужними для обробки мови, зображень і складних патернів.

З 2023 року бізнес почав масово інтегрувати ШІ в продукти, намагаючись знайти реальні кейси застосування. За даними опитування консалтингової компанії Gartner, 40% менеджерів стверджували, що ШІ-інструменти застосовано більш ніж у трьох бізнес-підрозділах їхніх компаній – найбільше в сапорті та маркетингу.

З іншого боку, серед зрілих організацій лише 10% активно експериментують з новими технологіями.

Що всі думають про ШІ, але помиляються Одне з найпоширеніших упереджень – ШІ ось-ось стане AGI (загальний інтелект, який вміє “думати”). Насправді сучасні LLM (GPT, Gemini, Claude) – потужні, але вузькоспеціалізовані системи, що працюють через статистичні моделі. Вони не розуміють контексту так, як людина, і не можуть приймати складні стратегічні рішення без ретельного налаштування.

Автоматизація пришвидшує рутинні завдання, але більшість бізнес-процесів вимагають інтеграції з людським досвідом, доменною експертизою та критичним мисленням.

Компанії, які досі не впроваджують ШІ-функціонал, ризикують втратити конкурентоспроможність. І хоча досі немає однієї універсальної “кілер-фічі” для всіх, є багато окремих, сильних застосувань – автоматизовані чат-боти, розпізнавання зображень, генеративні моделі для контенту.

Технології розвиваються настільки швидко, що навіть якщо сьогодні у вашій сфері немає очевидного застосування ШІ, ситуація може змінитися за 6-12 місяців. І компанії, які вже почали інтеграцію, матимуть величезну перевагу. Ті, хто почне працювати з ШІ пізніше, втратять ринок або будуть змушені наздоганяти, витрачаючи більше ресурсів на адаптацію.

Ключовий виклик – інтеграція, а не просто “впровадження ШІ”. Розробники зіткнулися з тим, що просто додати LLM у продукт недостатньо. Його потрібно інтегрувати в UX, оптимізувати, забезпечити персоналізацію під конкретні задачі користувачів.

Водночас використання ШІ має бути виправданим. Ми бачимо безліч стартапів, які додають генеративний ШІ лише для маркетингу, але без реальної користі. У результаті рішення виходять дорогими, ненадійними або навіть зайвими.

Способи використання ШІ в бізнесіШІ може скоротити час і витрати, автоматизуючи рутинні завдання. Один з найпоширеніших варіантів – чат-боти для підтримки клієнтів. Це віртуальні асистенти на базі NLP (обробка природної мови), які відповідають на типові запитання, обробляють запити користувачів і скеровують їх до потрібного відділу.

Також вони можуть бути реалізовані у форматі консультантів, які інтегруються у сайти та застосунки та допомагають користувачам здійснити покупку товару чи послуги. ШІ-алгоритми можуть автоматично розпізнавати, структурувати та класифікувати документи (рахунки, договори, звіти), аналізувати транзакції, готувати фінансові звіти та виявляти аномалії у витратах.

ШІ також допомагає обробляти великі обсяги даних і прогнозувати майбутні події. Банки та страхові компанії використовують його для аналізу кредитоспроможності, визначення ризику шахрайства або несплати заборгованостей. Інший великий напрям – аналіз поведінки користувачів. Моделі прогнозують, як вони взаємодіють із продуктами, які товари купують.

Штучний інтелект підвищує ефективність реклами та персоналізує взаємодію з користувачами. Наприклад, аналізує їхні інтереси і налаштовує рекламу, показуючи її тим, хто найбільш ймовірно здійснить покупку. Такі рекомендаційні системи використовуються в e-commerce (Amazon, Rozetka), стрімінгових сервісах (Netflix, Spotify) для персоналізації контенту та підвищення продажів.

Оптимізація ланцюгів постачання. ШІ аналізує історичні дані продажів, сезонність та інші фактори (погода, економічні показники) для точного прогнозу попиту. І на його базі допомагають компаніям підтримувати оптимальний рівень товарів, знижуючи витрати на зберігання та запобігаючи дефіциту. Також алгоритми оптимізують маршрути, розподіляють вантажі між складами та прогнозують затримки.

Кібербезпека – ШІ аналізує поведінку користувачів і мережевого трафіку, виявляючи незвичайні дії, які можуть сигналізувати про загрозу. Банки та фінансові установи використовують його, щоб виявити підозрілі транзакції, запобігти крадіжці даних і блокувати підозрілі операції. Також алгоритми виявляють витоки інформації, перевіряють надійність паролів і контролюють доступ до критичних систем.

ШІ також може автоматизувати роботу з візуальним і текстовим контентом. Наприклад, розпізнавати та витягувати потрібні дані з документів, що скорочує час обробки паперів. Технології OCR (оптичне розпізнавання символів) дозволяють автоматично оцифровувати рукописні записи та форми.

Як обрати напрям та інтегрувати ШІ-інструмент Якщо коротко, впроваджувати ШІ у процеси можна за такою схемою:

Оцініть проблеми та вузькі місця: де є рутина, неефективність або високі витрати ресурсів. Наприклад, довга обробка запитів, перевантажена служба підтримки.

Визначте цілі: зменшити витрати, підвищити якість обслуговування, автоматизувати процеси чи покращити прийняття рішень.

Дослідіть доступні інструменти та підготуйте відповідні дані для навчання моделей.

Протестуйте рішення в обмеженому середовищі та виміряйте результат.

Масштабуйте.

Що може піти не так Відсутність чіткої бізнес-цілі. Коли компанія впроваджує ШІ тому, що це модний тренд, в результаті витрачаються ресурси, а реальної користі немає. Щоби цього уникнути потрібно чітко визначити проблему, яку має вирішити інструмент, оцінити поточний стан, обрати метрики успішності та виміряти результат.

Низька якість даних. Якщо ШІ працює з нерелевантними, неповними або неочищеними даними, це призводить до неправильних прогнозів або рішень. Якщо в історичних даних є помилки або вони зміщені, модель навчиться робити неправильні висновки.

Також потрібно якісно протестувати модель і переконатися, що дані репрезентують реальні сценарії використання та уникають упередженості.

Переоцінка можливостей ШІ. Не варто очікувати, що ШІ миттєво вирішить усі проблеми компанії, оптимізує роботу цілих команд та працюватиме без помилок з першого запуску. У реальності більшість рішень потребують адаптації, налаштування та донавчання.

Важливо почати з інтеграції в окремі процеси та розуміти обмеження технології: ШІ не приймає самостійних рішень, а працює на основі вхідних даних. Люди мають ретельно перевіряти результати та приймати остаточне рішення.

Дані на першому місці В інтеграції ШІ-технологій якість даних прямо впливає на результати. Якщо модель тренується на нерелевантних даних, вона видаватиме помилкові прогнози. Тому навичка роботи з даними є одною з найбільш затребуваних, згідно зі звітом The State of Data & AI Literacy.

Якщо раніше стартапу було цілком нормально мати декількох аналітиків, які закривали усі задачі з даними, то тепер зʼявилася необхідність у дата-інженерах, які працюватимуть зі складними процесами зберігання і очищення даних. Як це виглядає на практиці?

Уявімо, що e-commerce платформа хоче використовувати ШІ для персоналізованих рекомендацій товарів.

Команда розробки відповідає за те, щоб правильно збирати дані взаємодії користувачів (перегляди, покупки, додавання в кошик). Вони мають налаштувати логіку логування та врахувати edge-кейси.

Дата-інженери відповідають за побудову пайплайнів, очищення та перевірку даних. Вони усувають дублікати, пропущені значення, виявляють аномалії на технічному рівні, наприклад, 10 покупок за секунду від одного користувача.

Аналітик працює з уже обробленими даними, перевіряє їхню коректність у контексті бізнес-метрик, аналізує тренди та знаходить відхилення. Якщо, наприклад, у звіті раптово зростає кількість покупок у певний період, він оцінює, чи це ефект маркетингової кампанії, сезонного попиту або збій у логах. Аналітик формує гіпотези та співпрацює з дата-інженерами й розробниками для уточнення причин змін у даних.

Компанії, які будують якісні пайплайни й вкладаються в культуру роботи з даними, отримують конкурентну перевагу, адже їхні рішення працюють точніше, швидше та ефективніше. Завдання менеджера – побудувати культуру роботи з даними, де кожен в команді їхню цінність.

Що також важливо:

• Якісна інфраструктура. Необхідно інвестувати в надійне зберігання, обробку та доступ до даних: хмарні рішення, data lake чи data warehouse, оптимізовані бази.
• Чистота даних. Дата-інженери мають налаштувати автоматизовані пайплайни для очищення, перевірки якості та оновлення даних. Аналітики — працювати лише з валідними джерелами, а розробники – ретельно логувати бізнес-події.
• Стандартизація. Важливо визначити єдині формати збереження та передачі даних, уникати хаотичних структур, що ускладнюють інтеграцію та аналіз.

Що ми робимо? Ось кілька ключових напрямів:

• AI для code review. Ми інтегрували ШІ у процес перевірки коду, що суттєво скорочує час рев’ю та підвищує його якість. ШІ допомагає знаходити потенційні помилки, недоліки у стилістиці коду та оптимізаційні можливості ще до того, як код потрапляє на ручну перевірку. Це дозволяє розробникам зосередитися на складних логічних аспектах, а не на рутинних виправленнях.
• AI у написанні коду. Ми експериментуємо з AI-асистентами для генерації коду. Поки що не зупинилися на єдиному рішенні для всіх команд, але тестуємо різні інструменти, такі як Copilot, Cursor та GPT-4. AI чудово справляється з рутинними задачами – автогенерація шаблонного коду, документації, тестів. Але є завдання, які краще не передавати ШІ, наприклад, архітектурні рішення чи складну бізнес-логіку, де критичне мислення розробника є незамінним.
• Генерація контенту та перевірка якості.

Ми розглядаємо ШІ не як заміну людям, а як потужний інструмент, який дозволяє нашим командам працювати швидше, ефективніше та зосереджуватися на більш складних і стратегічних задачах. AI уже став невід’ємною частиною наших бізнес-процесів, і ми продовжуємо досліджувати нові можливості його використання.

Щоби інтеграція ШІ-інструментів пройшла успішно, в команді має бути розвинена практика прийняття рішень на основі даних, а також культура експериментів. Якщо у співробітників є великий страх помилитися, їм бути важко приймати рішення і брати відповідальність за них. Тому рекомендую починати з навчання команди, шукати конкретну проблему та пробувати.

ШІ вже незворотно змінив ринок, але його реальний вплив – це не миттєва революція, а поступова трансформація бізнес-процесів.