Голосовий AI-агент збирає кошик замість менеджера, no-code платформа аналізує бізнес-комунікації, LLM допомагає працювати з держзакупівлями та ліцензіями. Саме так сьогодні виглядає операційна реальність українського технологічного бізнесу.

10 червня зібрали спільноту на AI Stream — закриту зустріч для учасників Спілки. Разом із експертами Respeecher, NBM Labs, De Novo та BUKI розбирали виклики впровадження AI-технологій у реальні процеси компаній.  

Між гучним «AI вже вміє все» та прагматичним «AI працює на мій бізнес» керівникам доводиться долати непросту дистанцію з управлінських і технічних рішень. Що саме автоматизувати, яку модель обрати, де її розгорнути, як не «злити» бюджет на хибну архітектуру та що робити, коли ваш агент раптом починає галюцинувати?

Саме цю «підкапотну» частину учасники AI Stream досліджували на прикладах із власної бізнес-практики.

Голосові агенти: від «робота» до співрозмовника

Програму відкрив кейс Respeecher — компанії, відомої створенням голосів для Голлівуду та AAA-ігор, яка сьогодні також розробляє інтерактивних голосових агентів для бізнесу.

Співзасновник та CTO компанії Дмитро Бєлєвцов показав роботу «Ігоря», голосового агента для e-commerce. Він самостійно розбиває запит клієнта на кроки, перемикає контекст і коригує кошик у реальному часі українською мовою.

Це зручний інтерфейс і взаємодія з ним настільки природна, що не кожен користувач здогадається, що спілкується з машиною. Втім, така довершеність має свої підводні камені. 

Дмитро поділився показовим кейсом: літні люди, телефонуючи в супермаркет, починають детально розповідати боту історії з життя — куди вони їхали, як рятувалися і чому ціни на помідори такі високі. Мінімізували подібні сценарії дуже просто.

Ми навчили агента чесності: він одразу каже, що є помічником, і просить коротко описати проблему. А якщо розмова все одно затягується, система робить коротку вижимку та передає її живому оператору. Так клієнт не мусить повторювати свою історію двічі, а оператор не витрачає час марно, — розповів Бєлєвцов.

 

Агент має не тільки звучати людяно, але й тримати контекст, адекватно реагувати на нестандартні запити та не ламати користувацький досвід. Чим більше контексту враховує модель, тим «розумнішою», але водночас дорожчою та повільнішою вона стає. У живій розмові ж людина очікує відповідь за лічені секунди. 

Звідси й головна архітектурна дилема: як зробити агента достатньо швидким і водночас достатньо розумним? 

Рішення Respeecher полягає у гібридній архітектурі: компактна, але достатньо кваліфікована мовна модель відповідає за живий діалог та ідентифікує потребу звернутися до потужніших текстових моделей або бази знань.

Дізнайтеся, як голосові AI-агенти оптимізують бізнес-процеси та покращують клієнтський досвід, у новій колонці Дмитра Бєлєвцова.

ШІ-комунікації без коду: досвід CallAider.ai

Після «анатомії» одного голосового агента учасники перейшли до питання масштабування: як бізнесу швидко збирати AI-рішення під власні процеси без окремої команди розробників.

Роман Нерозний, директор та співзасновник NBM Labs, представив платформу CallAider.ai — no-code інструмент для AI-комунікацій.

Платформа працює у двох напрямах: 1) мовна аналітика діалогів — дзвінків, відеоконференцій і чатів з автоматичним заповненням метрик, кастомними правилами оцінювання та контролем дотримання скриптів; 2) конструктор голосових і текстових агентів, зокрема з комп’ютерним зором.

Найкраще цінність платформи продемонструвала добірка реальних кейсів інтеграції платформи:

  • Віртуальний диспетчер, що маршрутизує тисячі дзвінків на день між відділами. 
  • Агент, який приймає заявки на побутові послуги за тисячами скриптів.  
  • Голосові опитування NPS та рекрутингові інтерв’ю, що скоротили час обробки з пів години до лічених хвилин.

Не менш цінним був чесний антикейс — холодні дзвінки виявилися сценарієм, де агенти поки програють людині. 

Окремою перевагою CallAider.ai є можливість працювати з будь-якою телефонією через SIP, що знімає потребу перебудовувати інфраструктуру.

Ключовий висновок: no-code знижує бар’єр входу, але не скасовує потреби у якісному сценарії, зрозумілих метриках і чіткому розумінні, де AI справді створює операційний ефект.

Фундамент для інновацій: хмарна AI-інфраструктура De Novo

Коли бізнес-сценарій визначений, наступне питання у тому, де та як це рішення запускати, масштабувати і захищати. Адже без надійної інфраструктури не «злетить» навіть найамбітніший ШІ-проєкт. 

Цю частину розмови взяли на себе експерти De Novo, які допомогли учасникам розібратися, як може виглядати інфраструктурний фундамент для AI-рішень.

De Novo будує інфраструктуру для роботи з AI на базі тензорних процесорів NVIDIA, а фахівці компанії мають сильну експертизу в IaaS, Cloud Native, GPU-інфраструктурі та впровадженні AI-рішень. У портфелі команди є кейси з держсектору, агро та навіть AI-моделі для кардіодіагностики.

Дмитро Федоренко, Head of AI, відповідав на питання аудиторії про вибір моделі, GPU та програмного стека. З Артемом Глувчинським, Head of CNA, говорили про динамічне масштабування, керування навантаженням через Kubernetes і специфіку запуску AI-рішень в українських реаліях.

Окремо зупинилися не питанні безпеки даних. У чутливих сферах, зокрема у фінтеху, обробку даних варто тримати в периметрі підприємства, а зовнішні сервіси залучати мінімально.

Ключовий висновок: інфраструктура є частиною бізнес-рішення. У сценаріях із високою ціною помилки архітектура має будуватися насамперед навколо контролю даних, а вже потім — навколо продуктивності.

Практика в EdTech: досвід BUKI

Фінальний кейс показав, як AI може стати частиною операційної системи продукту.

Андрій Чума, Senior Project Manager в BUKI, розповів, як міжнародний освітній маркетплейс інтегрує AI у ключові процеси — від першого контакту з клієнтом до контролю якості та безпеки на платформі.

BUKI використовує AI-рішення одразу в кількох напрямах:

  • У клієнтському сервісі штучний інтелект допомагає швидше підібрати репетитора через чат із помічником.
  • Після занять система аналізує їхній перебіг та формує підсумки й звіти про прогрес для клієнтів.
  • У HR та контролі якості AI працює на етапі реєстрації та співбесіди з репетиторами: моделі перевіряють знання, навички, вимову та граматику.
  • Система також аналізує проведені уроки, підсвічує сильні й слабкі сторони викладачів, допомагаючи підтримувати високий стандарт сервісу.
  • Окремі інструменти працюють для аналітики дзвінків команди продажів та антифроду.

Тобто AI залучений не лише у зовнішню взаємодію з клієнтом, а й у внутрішні процеси, що безпосередньо впливають на ефективність платформи.

Ключовий висновок: найбільшу цінність AI створює тоді, коли інтегрується не точково, а вшивається у продукт системно. Головне чітко знати відповідь на питання «навіщо?»

BUKI — міжнародний освітній маркетплейс, де можна знайти репетитора з понад 100 предметів: від шкільної програми та мов до університетських курсів і хобі. Платформа працює в Україні, Польщі, Румунії, Болгарії, Казахстані та Іспанії.

Спільний знаменник

Головний висновок AI Stream: впровадження штучного інтелекту сьогодні — це насамперед інженерне та управлінське завдання. Починати його варто не з гонитви за трендовою моделлю, а з фундаментального запитання: яку конкретно бізнес-задачу ми вирішуємо, який процес прагнемо посилити і чи дійсно його варто віддавати машині?.

Перемагає тут не той, хто найшвидше впровадить «найрозумнішу» технологію. Перемагає той, хто чесно зважить компроміси між швидкістю та інтелектом, no-code і гнучкістю, хмарою та власним периметром, амбіцією та ціною помилки.

Саме тому Diia.City United розвиває формат Stream як простір, де лідери технологічних компаній вчаться один в одного на реальних кейсах, звіряють кроки з тими, хто вже пройшов цей шлях, і перетворюють точкові експерименти на спільну експертизу.

 

Бажаєте мати доступ до таких ексклюзивних подій Спілки? Долучайтеся до Diia.City United!  Щоб дізнатися більше про умови вступу та можливості для учасників, напишіть нам на members@diiacityunited.org або заповніть заявку.