22.4.2025
15 minutes
Богдан Щербаков
August 30, 2025
10 minutes
Богдан Щербаков: Завдання бізнесу — не впровадити AI, а правильно навчити людей ним користуватися
%20(1).png)
Богдан Щербаков: Завдання бізнесу — не впровадити AI, а правильно навчити людей ним користуватися
АІ не замінює людину, а посилює її можливості
Я задумався про впровадження штучного інтелекту в свою діяльність приблизно в той час, коли ChatGPT тільки-но набирав обертів в Україні. Спочатку я просто користувався ним, щоб побачити, як це працює, і зрозумів, що це досить цікава та корисна технологія. Я за освітою програміст, тож мені хотілося не просто поспілкуватися з «розумною машиною», а й інтегрувати це в робочі процеси на більш технічному рівні. Почав створювати чатботи, підключати API, і поступово все це перейшло в масштабнішу історію.
Мені завжди було важливо делегувати рутинні та «неулюблені» задачі. Наприклад, я не фанат писати великі тексти, хоч і можу це робити. Завдяки штучному інтелекту я можу «докручувати» тексти: він пропонує різні варіанти формулювань, я підправляю чи доповнюю їх, і так отримую кращий результат без зайвого стресу. Перші завдання, які я на нього «звалив», були саме з текстами: «Напиши ось це», «дай відповідь на те» — зовсім базові речі. А потім, коли я краще зрозумів, як правильно ставити запити, почав одержувати більш якісні відповіді. Це і є той самий «промпт-інжиніринг», про який багато зараз говорять.
Мій стек інструментів
Зараз я використовую різні інструменти — у мене є певний стек із приблизно восьми: це і ChatGPT, і Grok, і Claude, і Mistral, і Gemini, і Copilot, і Perplexity, і DeepSeek, і ще інші типу NotebookLM, Google AI Studio, Manus, Gamma, Napkin. Інколи звертаюся й до Midjourney чи ChatGPT 4o/Sora для генерації зображень, але це не моя щоденна робота. У мене переважно завдання пов’язані з обробкою текстів, аналітикою, пошуком ідей або ж створенням чатботів. Я люблю використовувати можливість «закинути» у модель якийсь файл, попросити щось із ним зробити — витягнути дані, класифікувати, сформувати висновки тощо.
3 рівні впровадження ШІ
На основі своєї роботи та величезної кількості виступів я зрозумів для себе, що існує всього 3 рівні впровадження ШІ в бізнес-процеси: 1 рівень — навчання співробітників, 2 рівень — створення простих асистентів та автоматизацій, 3 рівень — створення складних рішень та агентів.
Ці 3 рівні — це база для ідеального впровадження ШІ в вашу компанію і дуже бажано, щоб це було послідовно, рівень за рівнем. На 1 рівні ви отримаєте значний приріст вільних людиногодин ваших працівників, адже вони будуть виконувати задачі швидше і якісніше. На 2 рівні ви починаєте автоматизовувати певні процеси, для конкретних задач уже є прості ШІ рішення, які уже дають можливість не просто економити на часі, а створювати більше, отримувати більші результати. На 3 рівні можна створювати інструменти, які в принципі зможуть замінити частину роботи ваших співробітників або навіть окремих із них в цілому.
1 рівень впровадження ШІ — навчання співробітників
Особисто для мене навчання співробітників базується на “трьох китах”: технічні основи — теоретична частина, яка пояснює що таке ШІ, LLM, як генеруються відповіді, що таке токени і контекстні вікна, тощо; сервіси, режими і моделі — практична частина, де ми показуємо і розказуємо співробітникам для яких задач які сервіси краще використовувати; промпт інжиніринг (включно із фреймворками) — це уже найвищий рівень, де на основі попередніх знань ми вчимо співробітників просто правильно спілкуватися із ШІ сервісами.
Впровадивши лише 1 рівень ШІ в вашій компанії ваші співробітники уже зможуть обробляти більше запитів, виконувати більше роботи, якість роботи підвищиться. Простий кейс — я працюю в суспільно-політичний інформаційній агенції, де є відділ із редакторами, всього 8 людей. До впровадження ШІ за 1 день 1 редактор міг створювати вручну з нуля 5 статей. Після впровадження ШІ за 1 день 1 редактор міг створювати вручну мінімум 8 статей. Математика проста: 20 робочих днів * 8 редакторів * 3 статті додаткові = 480 людиногодин економії в місяць, яка використовується зараз для того, щоб отримувати більше трафіку на сайт. Це як найняти ще 3 редакторів! Трафік, до речі, за 1 рік зріс із 500-600к переглядів в місяц до 1-1.2 млн переглядів в місяць.
2 рівень впровадження ШІ — створення простих асистентів і автоматизацій
Давайте візьмемо попередній результат із 1 рівня (480 людиногодин економії в місяць, це як найняти ще 3 редакторів) і масштабуємо це на ще більші показники, адже при створенні автоматизацій і простих асистентів у нас може бути ще більше економії людиногодин — від 2 до 5 разів. Це як плюс декілька нових співробітників у вашій компанії.
Автоматизації, які надають звіти із рекламних кабінетів, фолоу-апи після зустрічей, асистенти, які швидко і якісно обробляють величезні масиви даних, дають чіткі і точні відповіді, базуючись на базі знань — це лише маленька частина конкретних прикладів, які можна застосувати в роботі компанії.
3 рівень впровадження ШІ — чат-бот для «єОселя»
Одним із найбільш відомих проєктів, до якого я долучився, став чат-бот на основі штучного інтелекту для проєкту «єОселя». Там багато заявок та запитань від користувачів, а менеджерів не так багато, тож вирішили створити бот, який може відповідати автоматично.
З технічного боку ми використали SendPulse (український сервіс для створення ботів, CRM, розсилок тощо), підключили OpenAI для генерації відповідей, я ще дописав скрипти на PHP для очищення й логування даних. Так вирішили проблему великого напливу звернень — чатбот тепер відповідає на безліч питань тисячам користувачів, а коли виникає складне або нестандартне запитання, підключається жива підтримка.
Я також впроваджую для бізнесів так звані GPTS (свої «штучно-інтелектуальні асистенти»). Мій підхід — це не тільки зробити інструмент, а й навчити персонал, як правильно ним користуватися, бо вважаю, що ефект від штучного інтелекту буде більшим, коли його повністю «вписують» у робочі процеси. Наприклад, була медіа-агенція з великим трафіком: ми впровадили там AI-асистента, видали людям покрокові інструкції, і тепер вони значно швидше створюють контент.
Переваги та перестороги
Іноді люди звертаються до мене з пересторогами: мовляв, модель може «галюцинувати», видавати помилки або якісь дивні відповіді. Тут важливо розуміти, що штучний інтелект вимагає правильного налаштування, а подекуди й «донавчання». Потрібно гратися з параметрами, стежити, щоб модель оперувала коректними даними. Так, він може економити час і частково замінювати ручну роботу, але я переконаний, що найкращий варіант — це «AI+людина», тобто коли фахівець знає, для чого йому інтелект, і використовує його як свого асистента.
Працюю я зараз сам, у мене немає власної великої команди. Моя освіта програміста дає мені змогу все робити власноруч: підключати API, писати скрипти, створювати чатботи. Але бачу, що перспективи на ринку величезні, особливо у секторі В2В і корпоративного навчання, де люди часто досі не розуміють, що їм може дати штучний інтелект. Дехто вже чув про ChatGPT і «молиться» лише на нього, тоді як існує море інших класних інструментів. Моя задача — показати, що AI може бути різним і розв’язувати найрізноманітніші завдання.
Кейс — ШІ помічник для Sales Manager (3 рівень впровадження ШІ)
Запит від клієнта: треба створити чат-бот, який буде допомагати sales менеджерам в продажах для покращення якості обслуговування і збільшення % закритих успішно продажів.
Рішення: чат-бот в Telegram на основі ШІ, із навчальною базою від клієнта (внутрішні правила, найкращі практики та кейси для формування скрипту продажів), та із можливістю генерувати фінальний скрипт у PDF форматі для зручності роботи.
Суть роботи: sales manager запускає бот, вводить туди всі необхідні дані про клієнта (назва компанії, сегмент продажів, ніша, короткий опис того, що клієнт продає, канал продажу, тип скрипта, опис ЦА), після цього бот надає варіанти діалогів для етапу відкриття, етапу виявлення потреби, етапу резюме потреб, етапу презентації, та етапу закриття угоди. Із варіантів можна обрати найкращий, надати інші дані, змінити його, покращити — повна свобода. Після цього формується фінальний скрипт із рекомендаціями та прикладами того, як краще спілкуватись із клієнтом. Після затвердження цього скрипта sales manager’ом формується фінальний PDF файл із скриптом, який можна завантажити і роздрукувати.
Навчальна база тут відіграє ключову роль, адже над “мозком” асистента працювали професіонали по продажам і надали йому якісні інструкції і поради щодо того, як правильно формувати діалоги, як правильно обробляти клієнтів.
Таким чином можна створити рішення, яке буде генерувати автоматично ідеальні скрипти продажів, які будуть максимально унікалізовані і підлаштовані під запит клієнта. Аналогічно на основі цього функціоналу можна реалізовувати будь-які інші інструменти, які можуть вимагати даний функціонал.
Моє бачення майбутнього AI
Якщо говорити про майбутнє, я впевнений, що популярності набуватимуть локальні мовні моделі (LLM), які можна встановити собі на комп’ютер чи навіть на iPhone і користуватися без підключення до серверів і зайвих витрат на підписки. Крім того, залишаться важливими якісні дані, бо штучний інтелект без достовірної інформації не так уже й корисний. Також ми, скоріш за все, рухаємося до епохи, коли люди будуть записувати відео чи аудіо свого життя і потім через AI аналізувати всі ці дані, підбивати підсумки дня, шукати певні патерни.
Поради підприємцям
Усім підприємцям, які тільки починають думати про впровадження AI, я раджу спочатку з’ясувати, які саме завдання у компанії можна делегувати штучному інтелекту, та розібратися, чи дійсно це прискорить і покращить роботу.
Далі варто йти покроково — спочатку навчити співробітників використовувати ШІ ефективно на базовому рівні. Наступний крок — впровадження автоматизацій і простих асистентів. Фінальний крок — створення складних рішень та агентів. Головне рухатись покроково, вимірювати результативність, окупність інвестицій (на навчання та впровадженян ШІ) і потім уже приймати рішення.
І найголовніше — це мотивація. Якщо люди будуть зацікавлені й розумітимуть, навіщо їм цей штучний інтелект, то результат не змусить себе чекати.
Успішні кейси впровадження AI в українському бізнесі
Цікавим прикладом ефективного використання AI в бізнесі є досвід команди FinMap, яка зуміла заощадити значні кошти через інтеграцію штучного інтелекту. Детальніше про їхній кейс читайте в матеріалі AI у FinMap: як заощадили 46 000 грн через впровадження штучного інтелекту
Хочете приєднатися до Business Match та познайомитися з Богданом? Додаток об'єднує підприємців та експертів. Дізнатися більше → Business Match
Богдан Щербаков: Завдання бізнесу — не впровадити AI, а правильно навчити людей ним користуватися
АІ не замінює людину, а посилює її можливості
Я задумався про впровадження штучного інтелекту в свою діяльність приблизно в той час, коли ChatGPT тільки-но набирав обертів в Україні. Спочатку я просто користувався ним, щоб побачити, як це працює, і зрозумів, що це досить цікава та корисна технологія. Я за освітою програміст, тож мені хотілося не просто поспілкуватися з «розумною машиною», а й інтегрувати це в робочі процеси на більш технічному рівні. Почав створювати чатботи, підключати API, і поступово все це перейшло в масштабнішу історію.
Мені завжди було важливо делегувати рутинні та «неулюблені» задачі. Наприклад, я не фанат писати великі тексти, хоч і можу це робити. Завдяки штучному інтелекту я можу «докручувати» тексти: він пропонує різні варіанти формулювань, я підправляю чи доповнюю їх, і так отримую кращий результат без зайвого стресу. Перші завдання, які я на нього «звалив», були саме з текстами: «Напиши ось це», «дай відповідь на те» — зовсім базові речі. А потім, коли я краще зрозумів, як правильно ставити запити, почав одержувати більш якісні відповіді. Це і є той самий «промпт-інжиніринг», про який багато зараз говорять.
Мій стек інструментів
Зараз я використовую різні інструменти — у мене є певний стек із приблизно восьми: це і ChatGPT, і Grok, і Claude, і Mistral, і Gemini, і Copilot, і Perplexity, і DeepSeek, і ще інші типу NotebookLM, Google AI Studio, Manus, Gamma, Napkin. Інколи звертаюся й до Midjourney чи ChatGPT 4o/Sora для генерації зображень, але це не моя щоденна робота. У мене переважно завдання пов’язані з обробкою текстів, аналітикою, пошуком ідей або ж створенням чатботів. Я люблю використовувати можливість «закинути» у модель якийсь файл, попросити щось із ним зробити — витягнути дані, класифікувати, сформувати висновки тощо.
3 рівні впровадження ШІ
На основі своєї роботи та величезної кількості виступів я зрозумів для себе, що існує всього 3 рівні впровадження ШІ в бізнес-процеси: 1 рівень — навчання співробітників, 2 рівень — створення простих асистентів та автоматизацій, 3 рівень — створення складних рішень та агентів.
Ці 3 рівні — це база для ідеального впровадження ШІ в вашу компанію і дуже бажано, щоб це було послідовно, рівень за рівнем. На 1 рівні ви отримаєте значний приріст вільних людиногодин ваших працівників, адже вони будуть виконувати задачі швидше і якісніше. На 2 рівні ви починаєте автоматизовувати певні процеси, для конкретних задач уже є прості ШІ рішення, які уже дають можливість не просто економити на часі, а створювати більше, отримувати більші результати. На 3 рівні можна створювати інструменти, які в принципі зможуть замінити частину роботи ваших співробітників або навіть окремих із них в цілому.
1 рівень впровадження ШІ — навчання співробітників
Особисто для мене навчання співробітників базується на “трьох китах”: технічні основи — теоретична частина, яка пояснює що таке ШІ, LLM, як генеруються відповіді, що таке токени і контекстні вікна, тощо; сервіси, режими і моделі — практична частина, де ми показуємо і розказуємо співробітникам для яких задач які сервіси краще використовувати; промпт інжиніринг (включно із фреймворками) — це уже найвищий рівень, де на основі попередніх знань ми вчимо співробітників просто правильно спілкуватися із ШІ сервісами.
Впровадивши лише 1 рівень ШІ в вашій компанії ваші співробітники уже зможуть обробляти більше запитів, виконувати більше роботи, якість роботи підвищиться. Простий кейс — я працюю в суспільно-політичний інформаційній агенції, де є відділ із редакторами, всього 8 людей. До впровадження ШІ за 1 день 1 редактор міг створювати вручну з нуля 5 статей. Після впровадження ШІ за 1 день 1 редактор міг створювати вручну мінімум 8 статей. Математика проста: 20 робочих днів * 8 редакторів * 3 статті додаткові = 480 людиногодин економії в місяць, яка використовується зараз для того, щоб отримувати більше трафіку на сайт. Це як найняти ще 3 редакторів! Трафік, до речі, за 1 рік зріс із 500-600к переглядів в місяц до 1-1.2 млн переглядів в місяць.
2 рівень впровадження ШІ — створення простих асистентів і автоматизацій
Давайте візьмемо попередній результат із 1 рівня (480 людиногодин економії в місяць, це як найняти ще 3 редакторів) і масштабуємо це на ще більші показники, адже при створенні автоматизацій і простих асистентів у нас може бути ще більше економії людиногодин — від 2 до 5 разів. Це як плюс декілька нових співробітників у вашій компанії.
Автоматизації, які надають звіти із рекламних кабінетів, фолоу-апи після зустрічей, асистенти, які швидко і якісно обробляють величезні масиви даних, дають чіткі і точні відповіді, базуючись на базі знань — це лише маленька частина конкретних прикладів, які можна застосувати в роботі компанії.
3 рівень впровадження ШІ — чат-бот для «єОселя»
Одним із найбільш відомих проєктів, до якого я долучився, став чат-бот на основі штучного інтелекту для проєкту «єОселя». Там багато заявок та запитань від користувачів, а менеджерів не так багато, тож вирішили створити бот, який може відповідати автоматично.
З технічного боку ми використали SendPulse (український сервіс для створення ботів, CRM, розсилок тощо), підключили OpenAI для генерації відповідей, я ще дописав скрипти на PHP для очищення й логування даних. Так вирішили проблему великого напливу звернень — чатбот тепер відповідає на безліч питань тисячам користувачів, а коли виникає складне або нестандартне запитання, підключається жива підтримка.
Я також впроваджую для бізнесів так звані GPTS (свої «штучно-інтелектуальні асистенти»). Мій підхід — це не тільки зробити інструмент, а й навчити персонал, як правильно ним користуватися, бо вважаю, що ефект від штучного інтелекту буде більшим, коли його повністю «вписують» у робочі процеси. Наприклад, була медіа-агенція з великим трафіком: ми впровадили там AI-асистента, видали людям покрокові інструкції, і тепер вони значно швидше створюють контент.
Переваги та перестороги
Іноді люди звертаються до мене з пересторогами: мовляв, модель може «галюцинувати», видавати помилки або якісь дивні відповіді. Тут важливо розуміти, що штучний інтелект вимагає правильного налаштування, а подекуди й «донавчання». Потрібно гратися з параметрами, стежити, щоб модель оперувала коректними даними. Так, він може економити час і частково замінювати ручну роботу, але я переконаний, що найкращий варіант — це «AI+людина», тобто коли фахівець знає, для чого йому інтелект, і використовує його як свого асистента.
Працюю я зараз сам, у мене немає власної великої команди. Моя освіта програміста дає мені змогу все робити власноруч: підключати API, писати скрипти, створювати чатботи. Але бачу, що перспективи на ринку величезні, особливо у секторі В2В і корпоративного навчання, де люди часто досі не розуміють, що їм може дати штучний інтелект. Дехто вже чув про ChatGPT і «молиться» лише на нього, тоді як існує море інших класних інструментів. Моя задача — показати, що AI може бути різним і розв’язувати найрізноманітніші завдання.
Кейс — ШІ помічник для Sales Manager (3 рівень впровадження ШІ)
Запит від клієнта: треба створити чат-бот, який буде допомагати sales менеджерам в продажах для покращення якості обслуговування і збільшення % закритих успішно продажів.
Рішення: чат-бот в Telegram на основі ШІ, із навчальною базою від клієнта (внутрішні правила, найкращі практики та кейси для формування скрипту продажів), та із можливістю генерувати фінальний скрипт у PDF форматі для зручності роботи.
Суть роботи: sales manager запускає бот, вводить туди всі необхідні дані про клієнта (назва компанії, сегмент продажів, ніша, короткий опис того, що клієнт продає, канал продажу, тип скрипта, опис ЦА), після цього бот надає варіанти діалогів для етапу відкриття, етапу виявлення потреби, етапу резюме потреб, етапу презентації, та етапу закриття угоди. Із варіантів можна обрати найкращий, надати інші дані, змінити його, покращити — повна свобода. Після цього формується фінальний скрипт із рекомендаціями та прикладами того, як краще спілкуватись із клієнтом. Після затвердження цього скрипта sales manager’ом формується фінальний PDF файл із скриптом, який можна завантажити і роздрукувати.
Навчальна база тут відіграє ключову роль, адже над “мозком” асистента працювали професіонали по продажам і надали йому якісні інструкції і поради щодо того, як правильно формувати діалоги, як правильно обробляти клієнтів.
Таким чином можна створити рішення, яке буде генерувати автоматично ідеальні скрипти продажів, які будуть максимально унікалізовані і підлаштовані під запит клієнта. Аналогічно на основі цього функціоналу можна реалізовувати будь-які інші інструменти, які можуть вимагати даний функціонал.
Моє бачення майбутнього AI
Якщо говорити про майбутнє, я впевнений, що популярності набуватимуть локальні мовні моделі (LLM), які можна встановити собі на комп’ютер чи навіть на iPhone і користуватися без підключення до серверів і зайвих витрат на підписки. Крім того, залишаться важливими якісні дані, бо штучний інтелект без достовірної інформації не так уже й корисний. Також ми, скоріш за все, рухаємося до епохи, коли люди будуть записувати відео чи аудіо свого життя і потім через AI аналізувати всі ці дані, підбивати підсумки дня, шукати певні патерни.
Поради підприємцям
Усім підприємцям, які тільки починають думати про впровадження AI, я раджу спочатку з’ясувати, які саме завдання у компанії можна делегувати штучному інтелекту, та розібратися, чи дійсно це прискорить і покращить роботу.
Далі варто йти покроково — спочатку навчити співробітників використовувати ШІ ефективно на базовому рівні. Наступний крок — впровадження автоматизацій і простих асистентів. Фінальний крок — створення складних рішень та агентів. Головне рухатись покроково, вимірювати результативність, окупність інвестицій (на навчання та впровадженян ШІ) і потім уже приймати рішення.
І найголовніше — це мотивація. Якщо люди будуть зацікавлені й розумітимуть, навіщо їм цей штучний інтелект, то результат не змусить себе чекати.
Успішні кейси впровадження AI в українському бізнесі
Цікавим прикладом ефективного використання AI в бізнесі є досвід команди FinMap, яка зуміла заощадити значні кошти через інтеграцію штучного інтелекту. Детальніше про їхній кейс читайте в матеріалі AI у FinMap: як заощадили 46 000 грн через впровадження штучного інтелекту
Хочете приєднатися до Business Match та познайомитися з Богданом? Додаток об'єднує підприємців та експертів. Дізнатися більше → Business Match
Богдан Щербаков: Завдання бізнесу — не впровадити AI, а правильно навчити людей ним користуватися
АІ не замінює людину, а посилює її можливості
Я задумався про впровадження штучного інтелекту в свою діяльність приблизно в той час, коли ChatGPT тільки-но набирав обертів в Україні. Спочатку я просто користувався ним, щоб побачити, як це працює, і зрозумів, що це досить цікава та корисна технологія. Я за освітою програміст, тож мені хотілося не просто поспілкуватися з «розумною машиною», а й інтегрувати це в робочі процеси на більш технічному рівні. Почав створювати чатботи, підключати API, і поступово все це перейшло в масштабнішу історію.
Мені завжди було важливо делегувати рутинні та «неулюблені» задачі. Наприклад, я не фанат писати великі тексти, хоч і можу це робити. Завдяки штучному інтелекту я можу «докручувати» тексти: він пропонує різні варіанти формулювань, я підправляю чи доповнюю їх, і так отримую кращий результат без зайвого стресу. Перші завдання, які я на нього «звалив», були саме з текстами: «Напиши ось це», «дай відповідь на те» — зовсім базові речі. А потім, коли я краще зрозумів, як правильно ставити запити, почав одержувати більш якісні відповіді. Це і є той самий «промпт-інжиніринг», про який багато зараз говорять.
Мій стек інструментів
Зараз я використовую різні інструменти — у мене є певний стек із приблизно восьми: це і ChatGPT, і Grok, і Claude, і Mistral, і Gemini, і Copilot, і Perplexity, і DeepSeek, і ще інші типу NotebookLM, Google AI Studio, Manus, Gamma, Napkin. Інколи звертаюся й до Midjourney чи ChatGPT 4o/Sora для генерації зображень, але це не моя щоденна робота. У мене переважно завдання пов’язані з обробкою текстів, аналітикою, пошуком ідей або ж створенням чатботів. Я люблю використовувати можливість «закинути» у модель якийсь файл, попросити щось із ним зробити — витягнути дані, класифікувати, сформувати висновки тощо.
3 рівні впровадження ШІ
На основі своєї роботи та величезної кількості виступів я зрозумів для себе, що існує всього 3 рівні впровадження ШІ в бізнес-процеси: 1 рівень — навчання співробітників, 2 рівень — створення простих асистентів та автоматизацій, 3 рівень — створення складних рішень та агентів.
Ці 3 рівні — це база для ідеального впровадження ШІ в вашу компанію і дуже бажано, щоб це було послідовно, рівень за рівнем. На 1 рівні ви отримаєте значний приріст вільних людиногодин ваших працівників, адже вони будуть виконувати задачі швидше і якісніше. На 2 рівні ви починаєте автоматизовувати певні процеси, для конкретних задач уже є прості ШІ рішення, які уже дають можливість не просто економити на часі, а створювати більше, отримувати більші результати. На 3 рівні можна створювати інструменти, які в принципі зможуть замінити частину роботи ваших співробітників або навіть окремих із них в цілому.
1 рівень впровадження ШІ — навчання співробітників
Особисто для мене навчання співробітників базується на “трьох китах”: технічні основи — теоретична частина, яка пояснює що таке ШІ, LLM, як генеруються відповіді, що таке токени і контекстні вікна, тощо; сервіси, режими і моделі — практична частина, де ми показуємо і розказуємо співробітникам для яких задач які сервіси краще використовувати; промпт інжиніринг (включно із фреймворками) — це уже найвищий рівень, де на основі попередніх знань ми вчимо співробітників просто правильно спілкуватися із ШІ сервісами.
Впровадивши лише 1 рівень ШІ в вашій компанії ваші співробітники уже зможуть обробляти більше запитів, виконувати більше роботи, якість роботи підвищиться. Простий кейс — я працюю в суспільно-політичний інформаційній агенції, де є відділ із редакторами, всього 8 людей. До впровадження ШІ за 1 день 1 редактор міг створювати вручну з нуля 5 статей. Після впровадження ШІ за 1 день 1 редактор міг створювати вручну мінімум 8 статей. Математика проста: 20 робочих днів * 8 редакторів * 3 статті додаткові = 480 людиногодин економії в місяць, яка використовується зараз для того, щоб отримувати більше трафіку на сайт. Це як найняти ще 3 редакторів! Трафік, до речі, за 1 рік зріс із 500-600к переглядів в місяц до 1-1.2 млн переглядів в місяць.
2 рівень впровадження ШІ — створення простих асистентів і автоматизацій
Давайте візьмемо попередній результат із 1 рівня (480 людиногодин економії в місяць, це як найняти ще 3 редакторів) і масштабуємо це на ще більші показники, адже при створенні автоматизацій і простих асистентів у нас може бути ще більше економії людиногодин — від 2 до 5 разів. Це як плюс декілька нових співробітників у вашій компанії.
Автоматизації, які надають звіти із рекламних кабінетів, фолоу-апи після зустрічей, асистенти, які швидко і якісно обробляють величезні масиви даних, дають чіткі і точні відповіді, базуючись на базі знань — це лише маленька частина конкретних прикладів, які можна застосувати в роботі компанії.
3 рівень впровадження ШІ — чат-бот для «єОселя»
Одним із найбільш відомих проєктів, до якого я долучився, став чат-бот на основі штучного інтелекту для проєкту «єОселя». Там багато заявок та запитань від користувачів, а менеджерів не так багато, тож вирішили створити бот, який може відповідати автоматично.
З технічного боку ми використали SendPulse (український сервіс для створення ботів, CRM, розсилок тощо), підключили OpenAI для генерації відповідей, я ще дописав скрипти на PHP для очищення й логування даних. Так вирішили проблему великого напливу звернень — чатбот тепер відповідає на безліч питань тисячам користувачів, а коли виникає складне або нестандартне запитання, підключається жива підтримка.
Я також впроваджую для бізнесів так звані GPTS (свої «штучно-інтелектуальні асистенти»). Мій підхід — це не тільки зробити інструмент, а й навчити персонал, як правильно ним користуватися, бо вважаю, що ефект від штучного інтелекту буде більшим, коли його повністю «вписують» у робочі процеси. Наприклад, була медіа-агенція з великим трафіком: ми впровадили там AI-асистента, видали людям покрокові інструкції, і тепер вони значно швидше створюють контент.
Переваги та перестороги
Іноді люди звертаються до мене з пересторогами: мовляв, модель може «галюцинувати», видавати помилки або якісь дивні відповіді. Тут важливо розуміти, що штучний інтелект вимагає правильного налаштування, а подекуди й «донавчання». Потрібно гратися з параметрами, стежити, щоб модель оперувала коректними даними. Так, він може економити час і частково замінювати ручну роботу, але я переконаний, що найкращий варіант — це «AI+людина», тобто коли фахівець знає, для чого йому інтелект, і використовує його як свого асистента.
Працюю я зараз сам, у мене немає власної великої команди. Моя освіта програміста дає мені змогу все робити власноруч: підключати API, писати скрипти, створювати чатботи. Але бачу, що перспективи на ринку величезні, особливо у секторі В2В і корпоративного навчання, де люди часто досі не розуміють, що їм може дати штучний інтелект. Дехто вже чув про ChatGPT і «молиться» лише на нього, тоді як існує море інших класних інструментів. Моя задача — показати, що AI може бути різним і розв’язувати найрізноманітніші завдання.
Кейс — ШІ помічник для Sales Manager (3 рівень впровадження ШІ)
Запит від клієнта: треба створити чат-бот, який буде допомагати sales менеджерам в продажах для покращення якості обслуговування і збільшення % закритих успішно продажів.
Рішення: чат-бот в Telegram на основі ШІ, із навчальною базою від клієнта (внутрішні правила, найкращі практики та кейси для формування скрипту продажів), та із можливістю генерувати фінальний скрипт у PDF форматі для зручності роботи.
Суть роботи: sales manager запускає бот, вводить туди всі необхідні дані про клієнта (назва компанії, сегмент продажів, ніша, короткий опис того, що клієнт продає, канал продажу, тип скрипта, опис ЦА), після цього бот надає варіанти діалогів для етапу відкриття, етапу виявлення потреби, етапу резюме потреб, етапу презентації, та етапу закриття угоди. Із варіантів можна обрати найкращий, надати інші дані, змінити його, покращити — повна свобода. Після цього формується фінальний скрипт із рекомендаціями та прикладами того, як краще спілкуватись із клієнтом. Після затвердження цього скрипта sales manager’ом формується фінальний PDF файл із скриптом, який можна завантажити і роздрукувати.
Навчальна база тут відіграє ключову роль, адже над “мозком” асистента працювали професіонали по продажам і надали йому якісні інструкції і поради щодо того, як правильно формувати діалоги, як правильно обробляти клієнтів.
Таким чином можна створити рішення, яке буде генерувати автоматично ідеальні скрипти продажів, які будуть максимально унікалізовані і підлаштовані під запит клієнта. Аналогічно на основі цього функціоналу можна реалізовувати будь-які інші інструменти, які можуть вимагати даний функціонал.
Моє бачення майбутнього AI
Якщо говорити про майбутнє, я впевнений, що популярності набуватимуть локальні мовні моделі (LLM), які можна встановити собі на комп’ютер чи навіть на iPhone і користуватися без підключення до серверів і зайвих витрат на підписки. Крім того, залишаться важливими якісні дані, бо штучний інтелект без достовірної інформації не так уже й корисний. Також ми, скоріш за все, рухаємося до епохи, коли люди будуть записувати відео чи аудіо свого життя і потім через AI аналізувати всі ці дані, підбивати підсумки дня, шукати певні патерни.
Поради підприємцям
Усім підприємцям, які тільки починають думати про впровадження AI, я раджу спочатку з’ясувати, які саме завдання у компанії можна делегувати штучному інтелекту, та розібратися, чи дійсно це прискорить і покращить роботу.
Далі варто йти покроково — спочатку навчити співробітників використовувати ШІ ефективно на базовому рівні. Наступний крок — впровадження автоматизацій і простих асистентів. Фінальний крок — створення складних рішень та агентів. Головне рухатись покроково, вимірювати результативність, окупність інвестицій (на навчання та впровадженян ШІ) і потім уже приймати рішення.
І найголовніше — це мотивація. Якщо люди будуть зацікавлені й розумітимуть, навіщо їм цей штучний інтелект, то результат не змусить себе чекати.
Успішні кейси впровадження AI в українському бізнесі
Цікавим прикладом ефективного використання AI в бізнесі є досвід команди FinMap, яка зуміла заощадити значні кошти через інтеграцію штучного інтелекту. Детальніше про їхній кейс читайте в матеріалі AI у FinMap: як заощадили 46 000 грн через впровадження штучного інтелекту
Хочете приєднатися до Business Match та познайомитися з Богданом? Додаток об'єднує підприємців та експертів. Дізнатися більше → Business Match
Богдан Щербаков: Завдання бізнесу — не впровадити AI, а правильно навчити людей ним користуватися
АІ не замінює людину, а посилює її можливості
Я задумався про впровадження штучного інтелекту в свою діяльність приблизно в той час, коли ChatGPT тільки-но набирав обертів в Україні. Спочатку я просто користувався ним, щоб побачити, як це працює, і зрозумів, що це досить цікава та корисна технологія. Я за освітою програміст, тож мені хотілося не просто поспілкуватися з «розумною машиною», а й інтегрувати це в робочі процеси на більш технічному рівні. Почав створювати чатботи, підключати API, і поступово все це перейшло в масштабнішу історію.
Мені завжди було важливо делегувати рутинні та «неулюблені» задачі. Наприклад, я не фанат писати великі тексти, хоч і можу це робити. Завдяки штучному інтелекту я можу «докручувати» тексти: він пропонує різні варіанти формулювань, я підправляю чи доповнюю їх, і так отримую кращий результат без зайвого стресу. Перші завдання, які я на нього «звалив», були саме з текстами: «Напиши ось це», «дай відповідь на те» — зовсім базові речі. А потім, коли я краще зрозумів, як правильно ставити запити, почав одержувати більш якісні відповіді. Це і є той самий «промпт-інжиніринг», про який багато зараз говорять.
Мій стек інструментів
Зараз я використовую різні інструменти — у мене є певний стек із приблизно восьми: це і ChatGPT, і Grok, і Claude, і Mistral, і Gemini, і Copilot, і Perplexity, і DeepSeek, і ще інші типу NotebookLM, Google AI Studio, Manus, Gamma, Napkin. Інколи звертаюся й до Midjourney чи ChatGPT 4o/Sora для генерації зображень, але це не моя щоденна робота. У мене переважно завдання пов’язані з обробкою текстів, аналітикою, пошуком ідей або ж створенням чатботів. Я люблю використовувати можливість «закинути» у модель якийсь файл, попросити щось із ним зробити — витягнути дані, класифікувати, сформувати висновки тощо.
3 рівні впровадження ШІ
На основі своєї роботи та величезної кількості виступів я зрозумів для себе, що існує всього 3 рівні впровадження ШІ в бізнес-процеси: 1 рівень — навчання співробітників, 2 рівень — створення простих асистентів та автоматизацій, 3 рівень — створення складних рішень та агентів.
Ці 3 рівні — це база для ідеального впровадження ШІ в вашу компанію і дуже бажано, щоб це було послідовно, рівень за рівнем. На 1 рівні ви отримаєте значний приріст вільних людиногодин ваших працівників, адже вони будуть виконувати задачі швидше і якісніше. На 2 рівні ви починаєте автоматизовувати певні процеси, для конкретних задач уже є прості ШІ рішення, які уже дають можливість не просто економити на часі, а створювати більше, отримувати більші результати. На 3 рівні можна створювати інструменти, які в принципі зможуть замінити частину роботи ваших співробітників або навіть окремих із них в цілому.
1 рівень впровадження ШІ — навчання співробітників
Особисто для мене навчання співробітників базується на “трьох китах”: технічні основи — теоретична частина, яка пояснює що таке ШІ, LLM, як генеруються відповіді, що таке токени і контекстні вікна, тощо; сервіси, режими і моделі — практична частина, де ми показуємо і розказуємо співробітникам для яких задач які сервіси краще використовувати; промпт інжиніринг (включно із фреймворками) — це уже найвищий рівень, де на основі попередніх знань ми вчимо співробітників просто правильно спілкуватися із ШІ сервісами.
Впровадивши лише 1 рівень ШІ в вашій компанії ваші співробітники уже зможуть обробляти більше запитів, виконувати більше роботи, якість роботи підвищиться. Простий кейс — я працюю в суспільно-політичний інформаційній агенції, де є відділ із редакторами, всього 8 людей. До впровадження ШІ за 1 день 1 редактор міг створювати вручну з нуля 5 статей. Після впровадження ШІ за 1 день 1 редактор міг створювати вручну мінімум 8 статей. Математика проста: 20 робочих днів * 8 редакторів * 3 статті додаткові = 480 людиногодин економії в місяць, яка використовується зараз для того, щоб отримувати більше трафіку на сайт. Це як найняти ще 3 редакторів! Трафік, до речі, за 1 рік зріс із 500-600к переглядів в місяц до 1-1.2 млн переглядів в місяць.
2 рівень впровадження ШІ — створення простих асистентів і автоматизацій
Давайте візьмемо попередній результат із 1 рівня (480 людиногодин економії в місяць, це як найняти ще 3 редакторів) і масштабуємо це на ще більші показники, адже при створенні автоматизацій і простих асистентів у нас може бути ще більше економії людиногодин — від 2 до 5 разів. Це як плюс декілька нових співробітників у вашій компанії.
Автоматизації, які надають звіти із рекламних кабінетів, фолоу-апи після зустрічей, асистенти, які швидко і якісно обробляють величезні масиви даних, дають чіткі і точні відповіді, базуючись на базі знань — це лише маленька частина конкретних прикладів, які можна застосувати в роботі компанії.
3 рівень впровадження ШІ — чат-бот для «єОселя»
Одним із найбільш відомих проєктів, до якого я долучився, став чат-бот на основі штучного інтелекту для проєкту «єОселя». Там багато заявок та запитань від користувачів, а менеджерів не так багато, тож вирішили створити бот, який може відповідати автоматично.
З технічного боку ми використали SendPulse (український сервіс для створення ботів, CRM, розсилок тощо), підключили OpenAI для генерації відповідей, я ще дописав скрипти на PHP для очищення й логування даних. Так вирішили проблему великого напливу звернень — чатбот тепер відповідає на безліч питань тисячам користувачів, а коли виникає складне або нестандартне запитання, підключається жива підтримка.
Я також впроваджую для бізнесів так звані GPTS (свої «штучно-інтелектуальні асистенти»). Мій підхід — це не тільки зробити інструмент, а й навчити персонал, як правильно ним користуватися, бо вважаю, що ефект від штучного інтелекту буде більшим, коли його повністю «вписують» у робочі процеси. Наприклад, була медіа-агенція з великим трафіком: ми впровадили там AI-асистента, видали людям покрокові інструкції, і тепер вони значно швидше створюють контент.
Переваги та перестороги
Іноді люди звертаються до мене з пересторогами: мовляв, модель може «галюцинувати», видавати помилки або якісь дивні відповіді. Тут важливо розуміти, що штучний інтелект вимагає правильного налаштування, а подекуди й «донавчання». Потрібно гратися з параметрами, стежити, щоб модель оперувала коректними даними. Так, він може економити час і частково замінювати ручну роботу, але я переконаний, що найкращий варіант — це «AI+людина», тобто коли фахівець знає, для чого йому інтелект, і використовує його як свого асистента.
Працюю я зараз сам, у мене немає власної великої команди. Моя освіта програміста дає мені змогу все робити власноруч: підключати API, писати скрипти, створювати чатботи. Але бачу, що перспективи на ринку величезні, особливо у секторі В2В і корпоративного навчання, де люди часто досі не розуміють, що їм може дати штучний інтелект. Дехто вже чув про ChatGPT і «молиться» лише на нього, тоді як існує море інших класних інструментів. Моя задача — показати, що AI може бути різним і розв’язувати найрізноманітніші завдання.
Кейс — ШІ помічник для Sales Manager (3 рівень впровадження ШІ)
Запит від клієнта: треба створити чат-бот, який буде допомагати sales менеджерам в продажах для покращення якості обслуговування і збільшення % закритих успішно продажів.
Рішення: чат-бот в Telegram на основі ШІ, із навчальною базою від клієнта (внутрішні правила, найкращі практики та кейси для формування скрипту продажів), та із можливістю генерувати фінальний скрипт у PDF форматі для зручності роботи.
Суть роботи: sales manager запускає бот, вводить туди всі необхідні дані про клієнта (назва компанії, сегмент продажів, ніша, короткий опис того, що клієнт продає, канал продажу, тип скрипта, опис ЦА), після цього бот надає варіанти діалогів для етапу відкриття, етапу виявлення потреби, етапу резюме потреб, етапу презентації, та етапу закриття угоди. Із варіантів можна обрати найкращий, надати інші дані, змінити його, покращити — повна свобода. Після цього формується фінальний скрипт із рекомендаціями та прикладами того, як краще спілкуватись із клієнтом. Після затвердження цього скрипта sales manager’ом формується фінальний PDF файл із скриптом, який можна завантажити і роздрукувати.
Навчальна база тут відіграє ключову роль, адже над “мозком” асистента працювали професіонали по продажам і надали йому якісні інструкції і поради щодо того, як правильно формувати діалоги, як правильно обробляти клієнтів.
Таким чином можна створити рішення, яке буде генерувати автоматично ідеальні скрипти продажів, які будуть максимально унікалізовані і підлаштовані під запит клієнта. Аналогічно на основі цього функціоналу можна реалізовувати будь-які інші інструменти, які можуть вимагати даний функціонал.
Моє бачення майбутнього AI
Якщо говорити про майбутнє, я впевнений, що популярності набуватимуть локальні мовні моделі (LLM), які можна встановити собі на комп’ютер чи навіть на iPhone і користуватися без підключення до серверів і зайвих витрат на підписки. Крім того, залишаться важливими якісні дані, бо штучний інтелект без достовірної інформації не так уже й корисний. Також ми, скоріш за все, рухаємося до епохи, коли люди будуть записувати відео чи аудіо свого життя і потім через AI аналізувати всі ці дані, підбивати підсумки дня, шукати певні патерни.
Поради підприємцям
Усім підприємцям, які тільки починають думати про впровадження AI, я раджу спочатку з’ясувати, які саме завдання у компанії можна делегувати штучному інтелекту, та розібратися, чи дійсно це прискорить і покращить роботу.
Далі варто йти покроково — спочатку навчити співробітників використовувати ШІ ефективно на базовому рівні. Наступний крок — впровадження автоматизацій і простих асистентів. Фінальний крок — створення складних рішень та агентів. Головне рухатись покроково, вимірювати результативність, окупність інвестицій (на навчання та впровадженян ШІ) і потім уже приймати рішення.
І найголовніше — це мотивація. Якщо люди будуть зацікавлені й розумітимуть, навіщо їм цей штучний інтелект, то результат не змусить себе чекати.
Успішні кейси впровадження AI в українському бізнесі
Цікавим прикладом ефективного використання AI в бізнесі є досвід команди FinMap, яка зуміла заощадити значні кошти через інтеграцію штучного інтелекту. Детальніше про їхній кейс читайте в матеріалі AI у FinMap: як заощадили 46 000 грн через впровадження штучного інтелекту
Хочете приєднатися до Business Match та познайомитися з Богданом? Додаток об'єднує підприємців та експертів. Дізнатися більше → Business Match
Щоб отримати доступ до всього матеріалу — підпишіться на AI Club.
99$/щомісяця
Що пропонує AI CLUB?
🤝 Майбутні AI-однодумці
60+ перевірених AI-експертів і підприємців, які вже інтегрували AI у свій бізнес.
📍 2 оффлайн івенти щомісяця
У Києві або Варшаві проходить AI Бізнес-розбір — жива сесія з AI-експертом, під час якої власник бізнесу з виручкою від $1 млн отримує персональну AI-стратегію.
📍 2 онлайн івенти щомісяця
Zoom-зустрічі з експертами з 8+ років досвіду, які розбирають реальні кейси впровадження AI у бізнес.
📚 База перевірених AI-експертів
Зі справжніми кейсами, відгуками та можливістю звернутись напряму до кожного.
💬 Закритий Telegram-чат
Постійний обмін досвідом, інсайдами та рішеннями у спільноті однодумців.
🧠4 щомісячних практичних AI-кейсів
Добірка практик використання підприємцями AI у реальному бізнесі у формі коротких статей про результативність інтеграції АІ.
🔥 AI-челленджі
Перша в Україні 3-тижнева інтенсивна програма, яка допомагає системно впровадити AI у бізнес та побачити перші результати вже за 7 днів.
💼 Доступ до Business Match
Соціальна мережа для підприємців, де можна знайти партнерів, клієнтів, інвесторів та менторів.
🧑💻 4 авторські промпти на місяць
Готові промпти для бізнесу, маркетингу, аналітики та оптимізації процесів.
💻 4 AI-програми на місяць
Огляд та інструкції по використанню 4 найефективніших AI-інструментів щомісяця
