Де штучний інтелект реально генерує прибуток, а де бізнес просто піддається хайпу? Навколо цього питання побудували фінальну панель FutureTech MeetUp: AI First. Топменеджери Uklon, Cargofy, IT-Enterprise та IT SmartFlex, які щодня використовують AI у власних продуктах, чесно розібрали свої кейси: від вдалих рішень до відвертих факапів.
Дискусію «Вам (не) потрібен AI» модерувала Інна Чут, CEO Laba Group Ukraine. Досвідом ділилися: Олександр Чумак, CTO Uklon; Олександр Мельниченко, керівник з розвитку продуктів IT SmartFlex; Олексій Щербатенко, співвласник IT-Enterprise і SmartTender; і Стах Возняк, CEO та співзасновник Cargofy.
Розмову побудували за трьома тематичними блоками: успішні кейси, провали та ситуації, коли впроваджувати AI не варто було починати.
Де AI вже окупається
Cargofy інтегрував голосового AI-агента в операційку логістичної компанії у США, де близько 70% перевізників є приватними водіями. Вони фізично не можуть гортати застосунок за кермом, тож тут голосовий AI тут зайшов ідеально, розповідає Возняк:.
Зараз AI worker може робити 500 дзвінків за хвилину. Ми не позиціонуємо це як заміну людей — ми говоримо, що це дає людині super-power.
Uklon будує на AI весь маркетплейс: сотні тисяч замовлень на добу, тисячі водіїв та пасажирів, яких треба метчити щосекунди — усім цим керують кілька тисяч моделей.
Вони відповідають за все: від вибору адреси й маршрутизації до динамічного ціноутворення та пошуку наступного замовлення для водія.
Щороку ми покращуємо воронку на 1–2%. За останній квартал ревеню — $33 мільйони. Помножте на ці відсотки і отримаєте мільйон доларів додаткового доходу щороку, — ділиться Чумак.
Команда IT SmartFlex запустила аналізатор дзвінків для колцентру Vodafone: інструмент оцінює якість розмови та надає рекомендації менеджеру. Результат: конверсія продажів зросла на 21%, а тривалість дзвінка скоротилася на 11%.
Олексій Щербатенко вважає масштаб найкращою перевіркою для АІ-рішень. На майданчику SmartTender щодня з’являється 10 тисяч тендерів, а на початку кожного року в ERP-систему IT-Enterprise автоматично потрапляють 28 тисяч документів.
Раніше менеджер витрачав цілий день, щоб вичитати 120 сторінок закупівлі, знайти точки доставки й звірити ціни. Тепер це займає 1–2 хвилини, і торік клієнти компанії зекономили близько 8 тисяч людино-годин.
Факапи, заблоковані акаунти та економіка запитів
У кулуарах профільних конференцій усі звітують про «швидкий успіх», проте реальне впровадження — це місяці доопрацювань і помилок.
- Економіка масштабу. Перший серйозний провал IT-Enterprise стосувався собівартості. Коли два роки тому компанія запустила функцію розпізнавання тендерної документації, один запит коштував близько €10. Продати таку послугу за адекватні гроші було нереально. Команді знадобилося кілька місяців, щоб з нуля перебудувати модель і знизити вартість. Урок: економіка на тисячному запиті виглядає абсолютно інакше, ніж на десятому.
- Бунт машин. Стах Возняк розповів, як їхній цифровий співробітник отримав завдання запланувати щотижневий дзвінок. Через збій у логіці агент почав створювати окремий мітинг щотижня, надсилати запрошення, отримувати відмови й надсилати знову. Він нагенерував зустрічей на кілька годин наперед, заповнив пам’ять поштового клієнта, через що Google просто заблокував корпоративний акаунт. Урок: агентам потрібні жорсткі межі й чіткі промпти.
- Організаційний супротив. Для Олександра Чумака найскладнішим випробуванням став організаційний етап. Провести воркшоп і оголосити, що «відтепер усі використовують AI», виявилося недостатньо. Впроваджувати штучний інтелект в HR та адміністративні функції «згори вниз» в Uklon не вийшло — довелося перебудовувати самі процеси та структуру компанії. Урок: починати трансформацію на рівні організації варто було на рік раніше
Де AI взагалі не потрібен
Наприкінці панелі модераторка Інна Чут запропонувала спікерам розібрати три бізнес-кейси, пов’язані з хайпом навколо технології.
Кейс 1: Креативна агенція. Власник готовий вкласти $100 тисяч, бо «так роблять усі».
Олександр Мельниченко вказав на поширену помилку: компанії починають із грошей, а не з бізнес-задачі. Спершу треба сформувати мапу повторюваних завдань, які можна автоматизувати, і лише потім рахувати бюджет (він може скласти як $5 тисяч, так і $200 тисяч). Витрачати кошти виключно заради хайпу — найгірша стратегія.
Кейс 2: Виробник на Excel та 1С. Підприємство женеться за конкурентами в бажанні інтегрувати AI.
Олексій Щербатенко нагадав: проблема не в написанні коду, а у відсутності глибших in-house компетенцій. Без власної IT-команди краще обрати надійне галузеве рішення, ніж «на коліні» збирати скрипти, які потім не буде кому підтримувати.
Кейс 3: Ілюзія попиту.
Сама Інна Чут поділилася кейсом Laba Group: коли компанія зібрала близько сотні «охочих» на новий AI-курс, їхня команда оперативно запустила програму. У реальності на курс зареєструвалися лише четверо. Заявлений попит і реальна готовність платити — різні речі.
Дякуємо
Наш FutureTech MeetUp: АІ-First відбувся завдяки підтримці надійних партнерів Diia.City United: AI HOUSE, IT SmartFlex та HPE by Sophela.
Щиро вдячні й усім друзям Спілки, які допомогли зробити цей вечір по-справжньому особливим: Дія.City, Ukrainian Startup Fund, American Chamber of Commerce in Ukraine, Ukrainian Corporate Governance Academy, Vuzoll, Challenger Accelerator, Radar Tech, De Novo, DOU, Defender Media, Marketer, dev.ua, AIN.UA, Tala Water, Underwood Brewery, Kyiv Kraut, Kombucha Wild, BOX Catering, Холдинг Шериф.
Читайте найцікавіше з панельної дискусії «AI в Defence Tech» на FutureTech MeetUp: AI First — про автономність бойових технологій, етичні межі ШІ та пропозиції щодо розвитку українського defence tech, а також лідери технологічної екосистеми обговорили вплив штучного інтелекту на бізнес, освіту й оборону, а провідні експерти галузі під час панельної дискусія «AI future vision: тренди та прогнози».
Презентували перший відкритий датасет «RUKOPYS» та розповіли про хакатон «Handwritten to Data», про навчання штучного інтелекту розпізнавати складні українські рукописні й архівні документи, розвиваючи власні технології оптичного розпізнавання (OCR) та мовні моделі.
Про MacPaw — одну з перших українських продуктових компаній, яка публічно презентувала повноцінну AI-first стратегію.
