Всім привіт, друзі. Мене звати Олександра Богуславська, я СЕО та засновниця компанії Data Science UA. Ми на ринку вже 9 років. Наша історія розпочалася у 2016 році, коли ми провели першу в Києві технічну конференцію з data science — галузі, що згодом стала основою сучасного штучного інтелекту. Це було в далекі часи, як я завжди жартую, ще до виходу ChatGPT. Ми навіть не очікували такого успіху. На нашу конференцію приїхав засновник компанії DataRobot, яка зараз оцінюється в кілька мільярдів доларів і базується в Бостоні. Всі найкращі AI-інженери зі США, Європи та України приїхали на нашу першу Data Science UA конференцію. Це стало потужним стартом для нашої компанії.

Після цього ми отримали запит від data science інженерів: «Друзі, будь ласка, продовжуйте, розвивайте комʼюніті». Ми організували перші в Києві технічні курси зі штучного інтелекту для розробників, які проводили інженери з DataRobot. Нашими студентами стали фахівці з технічним IT-бекграундом — Data Engineers, Python Developers, Data Analysts. Люди, які вже кілька років працювали в ІТ і прагнули заглибитися в штучний інтелект.

Тоді ж у 2016 році ми почали проводити технічні мітапи та воркшопи зі штучного інтелекту щотижня в Києві. За кілька років ми стали найбільшою AI-спільнотою в Україні. За 9 років ми організували 9 міжнародних конференцій Data Science UA, cотні мітапів і технічних воркшопів зі штучного інтелекту. Через нашу компанію та наші курси пройшли тисячі інженерів, які перейшли в галузь штучного інтелекту.

Наша рекрутингова агенція Data Science UA працює на ринку вже 9 років, співпрацюючи з топовими компаніями, такими як Reface, DataRobot та 3DLook. Ми допомагали наймати ключову AI команду для Reface – компанії, що розробила одну з найперших і найуспішніших систем FaceSwap на основі генеративного AI, здатну заміняти обличчя у відео, GIF чи зображеннях – робити це автоматично, швидко і реалістично. Хлопці з Воздвиженки створили додаток, який став №1 в американському App Store і за рік досяг 100 мільйонів завантажень. Крім того, у них інвестував венчурний фонд Andreessen Horowitz. Це величезний успіх для української команди.

Ми також працювали з іншими відомими компаніями, наприклад, зі Snapchat. Ви пам’ятаєте маски кроликів і зайчиків? Це була команда, яка спочатку працювала в Одесі, потім у Києві, а згодом переїхала до Лос-Анджелеса. Вони зробили можливим трекінг обличчя в реальному часі за допомогою технології Computer Vision. Завдяки можливості розпізнавати форми обличчя та його вирази з'явилися перші фільтри: песик, веселка з рота, зміна рис обличчя тощо. Ми пишаємося тим, що підсилюємо найтоповіші компанії в Україні, які займаються штучним інтелектом і створюють глобальні продукти для мільйонів користувачів по всьому світу.

На чому ви зараз фокусуєтеся?

Зараз ми зосередились на наданні послуг з AI-консалтингу. До нас звертаються компанії з різних галузей: FinTech, Retail, Agro, Pharma, Healthcare, Industrial Manufacturing з запитами щодо впровадження штучного інтелекту. Іноді ці запити звучать так: «Нам потрібен AI, тому що ми прочитали в інтернеті, що це круто». Іноді компанії кажуть: «Наші конкуренти заявили на конференції, що в них є AI, а ми хочемо бути сильніше і швидше, тому давайте і нам запровадимо AI». Бувають і компанії з чітким технічним завданням: «Ми розуміємо, що нам потрібна така-така система, це Deep Tech Solution, і ми вже його розробляємо».

За 9 років на ринку Data Science UA зібрала команду з 80 людей з виключною експертизою – інженери, розробники, команда, якою я дуже пишаюся, і яку ми будували багато років. Нас знають в Україні майже всі, хто дотичний до сфери штучного інтелекту, як-то кажуть, «широко відомі у вузьких колах». До того ж, нас добре знають і у США, адже ми історично співпрацюємо з цим ринком.

З 2020 року, коли почався COVID-19, до нас почали звертатися багато стартапів із Каліфорнії. У Silicon Valley зрозуміли, що немає сенсу наймати занадто дорогих розробників локально, якщо можна отримати таку ж якість за нижчою ціною. Ми стали ідеальним рішенням для таких компаній, адже швидкість роботи українських команд відповідає американським стандартам. Ми працюємо нон-стоп, як і вони.

У Європі темп роботи трохи інший. Коли клієнти просять зробити щось супершвидко, я завжди питаю: «На коли вам потрібно?». Американці зазвичай кажуть: «Реліз через місяць» – європейці відповідають: «Через три роки нормально буде». Я кажу: «За три роки ми можемо з нуля побудувати що завгодно».

Отже, коротко: ми – сервісна IT-компанія з фокусом на штучний інтелект. Ми займаємося AI вже 9 років. Наша суперсила – це експертиза, наша команда, наші кейси та наше комʼюніті. Ми розробляємо високоефективні рішення на базі штучного інтелекту для компаній зі всього світу.

Зараз ми сконцентрувалися на розробці AI-агентів та кастомізованих систем, подібних до ChatGPT, для наших корпоративних клієнтів. Це найпопулярніший запит, адже великі компанії з тисячами співробітників мають величезні внутрішні бази знань. Ці бази часто оновлюються, і співробітники не встигають вивчати нові політики чи правила. Ми створюємо системи, які дозволяють швидко отримувати потрібну інформацію. Наприклад, співробітник e-commerce магазину може ввести запит на лаконічному сайті, створеному під клієнта, і система видасть усю необхідну інформацію. Або ж імплементуємо AI-агентів – це тренд, який дозволяє автоматизувати роботу людей, наприклад, він може аналізувати заповнені анкети на отримання візи і, якщо не знайде потрібної інформації, направити емейл людині про необхідність доповнення – або ж просто передасть цю інформацію живому співробітнику.

Багато клієнтів також цікавляться можливістю локального розгортання LLM-систем, адже категорично не готові пересилати дані до зовнішніх сервісів – ми також маємо потужний досвід у вирішенні таких запитів.

Хто шукає ментора, щоб заробляти більше, — пишіть фаундеру Business Match Андрію Остапчуку.

Коли ти почула про AI, де це було, з ким це було, хто був біля тебе?

Я дуже чітко пам’ятаю цю дату – це був 2015 рік. Я працювала операційним менеджером в американській продуктовій IT-компанії. Ми відкрили R&D-центр у Києві і в нас була сильна команда .NET-інженерів. Хлопці сказали мені, що ввечері ми йдемо на AI-мітап. Я пішла разом із інженерами, і вони сказали: «Олександра, це революційна технологія, AI скоро захопить світ, це майбутнє, це щось неймовірне». Уявіть, 2015 рік – ще немає ні ChatGPT, ні TikTok, нічого.

Я сказала: «Як круто! А хтось проводить конференції з AI у Києві?» – на що мені відповіли: «Ні». У відповідь на моє питання «Чому немає конференцій?», я почула «Ми дуже хочемо, але їх немає». Я кажу: «Хлопці, якщо я проведу конференцію з AI, ви прийдете?». Вони відповіли: «Звісно, ми прийдемо». Я організувала конференцію, думала, що прийдуть мої знайомі, інженери та друзі. Але в підсумку приїхали найтоповіші data science інженери з усього світу. Це був шалений бум.

Тоді тільки відкрився офіс компанії Ring у Києві – компанії, яка розробляє Smart Home Security Systems, такі як Smart Video Cameras, Video Doorbells та системи сигналізації, які інтегровані між собою в одному мобільному додатку. Їх викупив Amazon у 2018 році за більш ніж 1 мільярд доларів, оскільки продукти компанії ідеально вбудовувалися в екосистему доставки Amazon. У США часто крадуть посилки, тому для клієнтів Amazon використання продуктів Ring достатньо ефективно вирішувало цю проблему. Ring почав розвиватися одночасно з нашою компанією в Україні. У той же час – потужний R&D-центр Samsung створював AI-продукти, і минув лише рік як був відкритий офіс компанії DataRobot в Києві – потужної ML-платформи, яку почали використовувати великі американські компанії для прогнозування та аналітики. Усе лише починалося.

Grammarly – це взагалі найпотужніша українська NLP-компанія у світі, яка стала юнікорном і підкорила світ. Звісно, ChatGPT трохи вплинув на їхню сенсаційність після листопада 2022 року, але те, що зробили в Grammarly, – неймовірно. Вони були першопрохідцями в розвитку NLP-експертизи в Україні, проводили літні навчальні табори, брали лінгвістів і вчили їх програмувати.

Для мене співпраця з Grammarly, Ring, Snapchat, Reface, 3DLook та іншими стартапами, – це велика гордість. Ми багато років працювали з 3DLook, наймали для них спеціалістів із Computer Vision і Machine Learning. 3Dlook це унікальна компанія, яка вирішує проблему примірки в онлайн-магазинах. Вони збирали датасети різних типів фігур по всьому світу. Ми пишаємось нашою співпрацею з ТОП-компаніями з України і світу.

Якими були твої перші джерела доходу? Корпоративні тренінги, AI-консалтинг, AI-рішення? І як трансформувалась твоя бізнес-модель?

Я була дуже вражена мітапом у 2015 році, і мене надихнув спікер – потужний AI-експерт в Україні Сергій Шельпук, який тоді працював в сервісній компанії, а зараз заснував свій стартап. Я вдячна колегам інженерам, які запросили мене на цей мітап.

Я вирішила зробити маленьку конференцію з AI у 2016 році на 20 людей – хто прийде, той і прийде. Але коли ми анонсували спікерів і дату, квитки розкупилися так швидко, що я щотижня змінювала зал. Спочатку думала, що буде 20 людей, потім 50, 100, 200, 300. Я скасовувала попередні зали, бронювала більші, і думала: «Скільки ж можна?». Була ідея закрити продажі й прибрати рекламу, бо ми не встигали обробляти запити від спікерів, учасників, медіа тощо.

Я зрозуміла, що це стане справою мого життя, коли відбулася перша конференція Data Science UA. Я побачила найрозумніших інженерів світу, які приїхали до нас. Усі були голодні до знань, їхні очі горіли. Через місяць ми запустили перші курси і почали регулярно проводити AI-мітапи – зустрічі на 100–150 інженерів із технічними доповідями.

Перші наші прибутки були з конференції, потім пішли доходи від курсів Data Science UA. Через місяць після курсів ми з командою заснували першу в Україні AI-рекрутингову агенцію, бо компанії почали звертатися з проханнями знайти AI-команди, інженерів, консультантів. Спочатку я хотіла будувати виключно освітню компанію – конференції та курси. Я казала: «Ні, я не рекрутер, рекрутингом не займаюся». Але коли такі запити приходили п’ятий раз, я зрозуміла, що це потрібно робити для розбудови комʼюніті.

Те саме було з AI-консалтингом. У 2017 році нам казали: «Прийдіть, подивіться на наші дані». Я відповідала: «Ми таке не робимо». Але після п’ятого запиту ми почали проводити discovery-фази, аналізувати системи та будувати технічну архітектуру, щоб розвивати продукт якнайкраще. Цей крок став для нас відправною точкою у створенні цілої екосистеми сервісів, які покривають усі потреби клієнта – від генерації ідеї для вирішення бізнес-запиту до імплементації рішення.

Зараз найбільші доходи приносить напрямок AI-консалтингу та аутсорсингу. Ми постійно відстежуємо лідів – їх сотні. Активно розвиваємо напрямок аустафінгу: ми наймаємо людей, адміністративно їх супроводжуємо, але технічно вони підпорядковуються нашим клієнтам із Великої Британії, США чи інших країн. Це AI-команди, Data Engineers, DevOps, MLOps – команди, які створюють потужні продукти. Корпоративні AI-тренінги ми теж проводимо, і це, зазвичай, старт роботи для нашого AI-консалтингу, така собі точка входу. Ми показуємо топ-менеджерам, що таке AI і як його використовувати, вони бачать перші результати його впливу, а потім переходимо до розробки проєктів чи рішень для компаній.

Скільки конференцій ти провела за весь час?

9 конференцій Data Science UA і понад 300 AI-івентів – технічних мітапів і зустрічей для розробників, де обговорювалися нові технології, рішення та нюанси їхньої розробки.

Скільки людей Data Science UA найняла, коли ти вирішила створити напрямок рекрутинг-агентства? Скільки людей ти найняла за весь час?

Ми започаткували AI-рекрутингову агенцію через два місяці після запуску компанії, бо був шалений дефіцит інженерів у компаніях. Рекрутери хантили розробників всюди – у Tinder, на вулицях, вішали борди навпроти офісів великих IT компаній. За 9 років ми найняли тисячі інженерів для різних компаній.

День, місце, час, коли ти створила IT-рекрутингове агентство? Хто був першим клієнтом?

Це був початок січня 2017 року. Першим нашим клієнтом стала компанія Ciklum. До них зайшов великий європейський клієнт, якому потрібна була команда AI-інженерів, але в Ciklum їх не вистачало. Вони сказали: «Сашо, хелп, що робити? Де їх знайти? Зроби щось за будь-які гроші». З цього і почалась наша співпраця.

Тоді ж Deloitte запускав власний сервіс із обробки документів для клієнтів. Ми зібрали для них усю NLP-команду – топову AI-команду серед усієї Великої Четвірки в Україні. Це був січень 2017 року, і з того часу ми зрозуміли, що полетіли, і почали розбудовувати рекрутинг. У нас з’явилися рекрутери, екосистема, наче холдинг: окремо освіта (конференції, курси, мітапи), окремо рекрутинг, а незабаром і консалтинг. FinTech, Retail, Pharma, Industrial Manufacturing та не-IT-компанії почали звертатися з запитами, що таке AI і як його імплементувати.

Знайомтеся з найкращими маркетинговими експертами в соціальній мережі для підприємців Business Match.

Чи правда, що Ernst & Young приходив до тебе в клієнти?

Так, ми плідно працювали з Ernst & Young. Вони збирають зарплатну аналітику для великих компаній з найрізноманітніших ніш – зарплати і бенефіти, скільки заробляють працівники: від пакувальників до фінансових директорів і які зарплати на ринку тощо. Ми створили рішення, яке дозволяло швидко та комфортно бачити всю зарплатну аналітику. У великих компаніях сотні ролей, і потрібно знати, які зарплати, бонуси, підвищення робити для кожного члена компанії. Ми почали з AI-курсів для команди Ernst & Young, а потім розробили велику аналітичну систему зі збору та аналізу усіх цих даних, що відповідала метадології Ernst & Young.

День, місце, час, коли ти найняла першого інженера до AI-консалтингу у Data Science UA? Хто був першим клієнтом?

Ми найняли першого менеджера інженерної команди у квітні 2018 року. Це була AI-експертка, яка навчалася в бізнес-школі IE в Мадриді й повернулася в Україну. У неї були знання по AI, бачення як запроваджувати AI в різні бізнеси, ідеальна англійська й міжнародний майндсет. Ми зустрілися на каву, проспілкувалися півдня у кавʼярні, зрозуміли, що це ідеальний метч, і розробили бізнес-модель . Наступного дня вона стала хедом AI-консалтингу. Я дуже рада, що ми це започаткували. Вона проводила AI-тренінги, ми разом наймали команду інженерів, і це полетіло. Зараз консалтинг – один із наших основних напрямків.

Одним з наших перших клієнтів стала французька фармкомпанія Servier. Ми почали співпрацю з AI-тренінгу, а потім – розробили для них систему для аналізу ринкових даних, що стала джерелом інсайтів. Потім до нас звернулися Edenred, Ernst & Young і багато інших компаній. Для мережі товарів для краси і дому EVA ми створили рішення для прогнозування продажів, утримання клієнтів і апсейлу: аналізували чеки та смаки клієнтів, після чого рекомендаційна система пропонувала найбільш релевантні продукти, щоб збільшити середній чек. Також ми зібрали для EVA всю AI-команду in-house. Часто клієнти починають із одного напряму, наприклад консалтингу, а потім підключають рекрутинг чи освіту.

Чи можете поділитися прикладом одного з найуспішніших кейсів впровадження AI у бізнес вашого клієнта? Якою була початкова проблема?

Візьмемо кейс Uklon – сервіс таксі, який я дуже люблю. Його нещодавно придбали за 155 мільйонів доларів, це повністю українська команда, і я дуже надихаюсь їхнім успіхом. Проблема була в аналізі відгуків. Після поїздки пасажири ставлять оцінку водію (від 1 до 5 зірок) і можуть залишити коментар. Часто оцінка не відповідала коментарю: наприклад, ставлять 5 зірок, а пишуть: «Погана музика, водій не посміхався». Як зрозуміти, що насправді думає клієнт? Наскільки проблема критична? Оцінки трекаються чітко, і служба підтримки має на них реагувати, проте випадки порушень правил дорожнього руху більш критичні і потребують швидшої реакції, аніж музикальні уподобання – у кожного вони свої.

Крім того, відгуки писали різними мовами – українською, російською, англійською, іспанською, французькою, адже в Києві багато іноземців. Проаналізувати це вручну дуже складно. Саме тому в Uklon було спеціальне AI-рішення, яке метчило їх із оцінками та аналізувало зміст. Але рішення мало потенціал для росту і внутрішня команда інженерів це розуміла.

Наша задача полягала у тому, щоб пріорітизувати коментарі, аби служба підтримки Uklon у першу чергу реагувала на найбільш критичні. Для цього ми проаналізували вже існуючі відгуки, запропонували їхню категоризацію на кілька груп: коментарі про водія, машину, запах у салоні, стиль водіння, відсутність дитячого крісла тощо. Крім того, AI аналізував ще й тональність коментаря. В результаті ми покращили існуючу модель і натренерували її.

У результаті служба підтримки Uklon зменшила час на аналіз відгуків, пришвидшила відповіді і реакції на відгуки, що значно підвищило лояльність та задоволеність клієнтів, крім того – їхню безпеку. Адже поки фахівець служби підтримки міг бути зайнятий пʼятьма відгуками про погано підібраний ароматизатор у салоні – водій, що не дотримується правил дорожнього руху, міг встигнути здійснити додаткову поїздку.

Дане рішення допомогло службі підтримки Uklon зменшити кількість негативних відгуків (1-2 зірки) на 20%. Це величезний результат, адже Uklon обробляє сотні тисяч поїздок щодня по всій Україні й уже вийшов на міжнародний ринок. Наша система допомогла покращити сервіс.

Які конкретні інструменти й рішення ви використовували? Як відбувався процес?

Ми співставляли оцінки з текстом відгуків. Наприклад, багато коментарів стосувалися водія чи стану машини, але це не завжди відображалося в оцінці. Ми створили систему, яка аналізує текст і визначає ключові проблеми. Потім, на основі категоризації, відгуки потрапляли до служби підтримки та оброблялися вже ними згідно пріоритетів. А вже від служби підтримки рекомендації передавалися до управляючої компанії Uklon, яка розподіляла їх між IT-департаментом (для покращення застосунку чи карт) і департаментом водіїв та машин.

Загалом, ми співпрацювали з Uklon багато років, допомагаючи їм наймати найкращих інженерів на ринку. Безперечно, їх внутрішня data science команда є однією з найсильніших в Україні, тож наша сумісна робота не просто покращила існуючу систему – вона вивела обслуговування клієнтів службою підтримки на новий рівень.

Як змінилося життя або бізнес клієнта після впровадження AI? Які результати були досягнені в цифрах, відгуках, процесах?

Після впровадження нашого рішення, служба підтримки зменшила кількість негативних відгуків Uklon на 20%. Ми допомогли побудувати систему обробки відгуків і алгоритм роботи з ними.

Як ти визначила, що це саме 20%? Що це означає?

Ми вимірювали це за допомогою кількох показників. По-перше, покращилися оцінки – більше п’ятірок, менше низьких балів. По-друге, зросла кількість позитивних відгуків у текстовому полі. Клієнти стали лояльнішими, рекомендували сервіс і продовжували ним користуватися навіть у разі дрібних проблем. Ці 20% – це комплексний показник, який відображає покращення user experience.

Знайомтеся з найкращими експертами зі систематизації бізнесу в соціальній мережі для підприємців Business Match.

Чого найчастіше бояться або не розуміють ваші клієнти, коли мова йде про впровадження AI, і як ви долаєте цей бар’єр?

Раніше клієнти думали, що AI – це дуже дорого й складно. До листопада 2022 року, до появи ChatGPT, розробка AI-рішень була дорожчою й тривалішою. Зараз є багато готових рішень, які ми адаптуємо та інтегруємо в технічну архітектуру клієнтів. Це значно здешевило й прискорило процес. AI став доступним для бізнесу будь-якого розміру.

Наприклад, до нас звернувся ювелірний бренд, який хоче створювати ювелірні прикраси за допомогою AI. Раніше колекції розроблялися місяцями 3D-дизайнерами й ювелірами. Зараз AI робить це швидше. Логістичні компанії просять замінити логістів, які вручну планують маршрути й обдзвонюють клієнтів. Ми автоматизуємо ці процеси.

Ще один популярний запит – прогнозування фінансових ринків. Наші клієнти з Великої Британії хочуть передбачати ціни на золото, акції, базуючись на новинах, політичних сигналах, злиттях компаній. Ми збираємо величезні обсяги даних і створюємо предиктивні моделі.

Щодо страхів, ми показуємо клієнтам конкретні кейси й пояснюємо, як AI може вирішити їхні проблеми. Наприклад, ми жартуємо, що замінити можна всіх, крім прибиральниць, бо один робот ще не вміє мити вікна й складати речі. Але в Retail, e-commerce, FinTech вже працює AI.

Які AI-тренди очікувати в найближчі два роки? Яке твоє бачення?

Я думаю, що AI-агенти будуть усюди. Зараз ми їх активно впроваджуємо в бізнеси наших клієнтів, але через рік вони стануть повсюдними. Також зростатиме кількість роботів – від пилососів до роботів, які варять каву чи допомагають у побуті. У Японії та Азії це вже реальність.

Ще один тренд – AI-асистенти. Зараз багато компаній розробляють AI-асистентів, які інтегруються з календарем і замінюють особистих помічників. Такі системи замінять рутинну комунікацію в чатах, емейлах, новинах та структуруватимуть інформацію. Сьогодні підприємці перевантажені інформацією, і AI допоможе це вирішити.

Що станеться через два роки – важко передбачити, бо AI розвивається шаленими темпами. ChatGPT уже змінив наше життя – ми звертаємося до нього з будь-якими питаннями. Три роки тому ми не могли цього уявити.

Яку пораду ти даси підприємцю, який хоче інтегрувати AI в свій бізнес, але не знає, з чого почати?

Звертайтеся до Data Science UA прямо сьогодні, а не чекайте поки конкуренти випередять вас. Давайте подумаємо разом як AI може покращити ваш бізнес. Сьогодні AI потрібен не лише компаніям із великими даними – ми швидко налаштовуємо збір і обробку даних. Ще один приклад: ми працюємо з мережами спортклубів, які хочуть автоматизувати customer journey: від тренувань до замовлення шейків і футболок у додатку. Клієнти хочуть натиснути дві кнопки й отримати сервіс без участі людей. AI – це конкурентна перевага, і чим раніше ви почнете, тим краще.

Знайомтеся з найкращими експертами для розвитку бізнесу в соціальній мережі Business Match

‍

Всім привіт, друзі. Мене звати Олександра Богуславська, я СЕО та засновниця компанії Data Science UA. Ми на ринку вже 9 років. Наша історія розпочалася у 2016 році, коли ми провели першу в Києві технічну конференцію з data science — галузі, що згодом стала основою сучасного штучного інтелекту. Це було в далекі часи, як я завжди жартую, ще до виходу ChatGPT. Ми навіть не очікували такого успіху. На нашу конференцію приїхав засновник компанії DataRobot, яка зараз оцінюється в кілька мільярдів доларів і базується в Бостоні. Всі найкращі AI-інженери зі США, Європи та України приїхали на нашу першу Data Science UA конференцію. Це стало потужним стартом для нашої компанії.

Після цього ми отримали запит від data science інженерів: «Друзі, будь ласка, продовжуйте, розвивайте комʼюніті». Ми організували перші в Києві технічні курси зі штучного інтелекту для розробників, які проводили інженери з DataRobot. Нашими студентами стали фахівці з технічним IT-бекграундом — Data Engineers, Python Developers, Data Analysts. Люди, які вже кілька років працювали в ІТ і прагнули заглибитися в штучний інтелект.

Тоді ж у 2016 році ми почали проводити технічні мітапи та воркшопи зі штучного інтелекту щотижня в Києві. За кілька років ми стали найбільшою AI-спільнотою в Україні. За 9 років ми організували 9 міжнародних конференцій Data Science UA, cотні мітапів і технічних воркшопів зі штучного інтелекту. Через нашу компанію та наші курси пройшли тисячі інженерів, які перейшли в галузь штучного інтелекту.

Наша рекрутингова агенція Data Science UA працює на ринку вже 9 років, співпрацюючи з топовими компаніями, такими як Reface, DataRobot та 3DLook. Ми допомагали наймати ключову AI команду для Reface – компанії, що розробила одну з найперших і найуспішніших систем FaceSwap на основі генеративного AI, здатну заміняти обличчя у відео, GIF чи зображеннях – робити це автоматично, швидко і реалістично. Хлопці з Воздвиженки створили додаток, який став №1 в американському App Store і за рік досяг 100 мільйонів завантажень. Крім того, у них інвестував венчурний фонд Andreessen Horowitz. Це величезний успіх для української команди.

Ми також працювали з іншими відомими компаніями, наприклад, зі Snapchat. Ви пам’ятаєте маски кроликів і зайчиків? Це була команда, яка спочатку працювала в Одесі, потім у Києві, а згодом переїхала до Лос-Анджелеса. Вони зробили можливим трекінг обличчя в реальному часі за допомогою технології Computer Vision. Завдяки можливості розпізнавати форми обличчя та його вирази з'явилися перші фільтри: песик, веселка з рота, зміна рис обличчя тощо. Ми пишаємося тим, що підсилюємо найтоповіші компанії в Україні, які займаються штучним інтелектом і створюють глобальні продукти для мільйонів користувачів по всьому світу.

На чому ви зараз фокусуєтеся?

Зараз ми зосередились на наданні послуг з AI-консалтингу. До нас звертаються компанії з різних галузей: FinTech, Retail, Agro, Pharma, Healthcare, Industrial Manufacturing з запитами щодо впровадження штучного інтелекту. Іноді ці запити звучать так: «Нам потрібен AI, тому що ми прочитали в інтернеті, що це круто». Іноді компанії кажуть: «Наші конкуренти заявили на конференції, що в них є AI, а ми хочемо бути сильніше і швидше, тому давайте і нам запровадимо AI». Бувають і компанії з чітким технічним завданням: «Ми розуміємо, що нам потрібна така-така система, це Deep Tech Solution, і ми вже його розробляємо».

За 9 років на ринку Data Science UA зібрала команду з 80 людей з виключною експертизою – інженери, розробники, команда, якою я дуже пишаюся, і яку ми будували багато років. Нас знають в Україні майже всі, хто дотичний до сфери штучного інтелекту, як-то кажуть, «широко відомі у вузьких колах». До того ж, нас добре знають і у США, адже ми історично співпрацюємо з цим ринком.

З 2020 року, коли почався COVID-19, до нас почали звертатися багато стартапів із Каліфорнії. У Silicon Valley зрозуміли, що немає сенсу наймати занадто дорогих розробників локально, якщо можна отримати таку ж якість за нижчою ціною. Ми стали ідеальним рішенням для таких компаній, адже швидкість роботи українських команд відповідає американським стандартам. Ми працюємо нон-стоп, як і вони.

У Європі темп роботи трохи інший. Коли клієнти просять зробити щось супершвидко, я завжди питаю: «На коли вам потрібно?». Американці зазвичай кажуть: «Реліз через місяць» – європейці відповідають: «Через три роки нормально буде». Я кажу: «За три роки ми можемо з нуля побудувати що завгодно».

Отже, коротко: ми – сервісна IT-компанія з фокусом на штучний інтелект. Ми займаємося AI вже 9 років. Наша суперсила – це експертиза, наша команда, наші кейси та наше комʼюніті. Ми розробляємо високоефективні рішення на базі штучного інтелекту для компаній зі всього світу.

Зараз ми сконцентрувалися на розробці AI-агентів та кастомізованих систем, подібних до ChatGPT, для наших корпоративних клієнтів. Це найпопулярніший запит, адже великі компанії з тисячами співробітників мають величезні внутрішні бази знань. Ці бази часто оновлюються, і співробітники не встигають вивчати нові політики чи правила. Ми створюємо системи, які дозволяють швидко отримувати потрібну інформацію. Наприклад, співробітник e-commerce магазину може ввести запит на лаконічному сайті, створеному під клієнта, і система видасть усю необхідну інформацію. Або ж імплементуємо AI-агентів – це тренд, який дозволяє автоматизувати роботу людей, наприклад, він може аналізувати заповнені анкети на отримання візи і, якщо не знайде потрібної інформації, направити емейл людині про необхідність доповнення – або ж просто передасть цю інформацію живому співробітнику.

Багато клієнтів також цікавляться можливістю локального розгортання LLM-систем, адже категорично не готові пересилати дані до зовнішніх сервісів – ми також маємо потужний досвід у вирішенні таких запитів.

Хто шукає ментора, щоб заробляти більше, — пишіть фаундеру Business Match Андрію Остапчуку.

Коли ти почула про AI, де це було, з ким це було, хто був біля тебе?

Я дуже чітко пам’ятаю цю дату – це був 2015 рік. Я працювала операційним менеджером в американській продуктовій IT-компанії. Ми відкрили R&D-центр у Києві і в нас була сильна команда .NET-інженерів. Хлопці сказали мені, що ввечері ми йдемо на AI-мітап. Я пішла разом із інженерами, і вони сказали: «Олександра, це революційна технологія, AI скоро захопить світ, це майбутнє, це щось неймовірне». Уявіть, 2015 рік – ще немає ні ChatGPT, ні TikTok, нічого.

Я сказала: «Як круто! А хтось проводить конференції з AI у Києві?» – на що мені відповіли: «Ні». У відповідь на моє питання «Чому немає конференцій?», я почула «Ми дуже хочемо, але їх немає». Я кажу: «Хлопці, якщо я проведу конференцію з AI, ви прийдете?». Вони відповіли: «Звісно, ми прийдемо». Я організувала конференцію, думала, що прийдуть мої знайомі, інженери та друзі. Але в підсумку приїхали найтоповіші data science інженери з усього світу. Це був шалений бум.

Тоді тільки відкрився офіс компанії Ring у Києві – компанії, яка розробляє Smart Home Security Systems, такі як Smart Video Cameras, Video Doorbells та системи сигналізації, які інтегровані між собою в одному мобільному додатку. Їх викупив Amazon у 2018 році за більш ніж 1 мільярд доларів, оскільки продукти компанії ідеально вбудовувалися в екосистему доставки Amazon. У США часто крадуть посилки, тому для клієнтів Amazon використання продуктів Ring достатньо ефективно вирішувало цю проблему. Ring почав розвиватися одночасно з нашою компанією в Україні. У той же час – потужний R&D-центр Samsung створював AI-продукти, і минув лише рік як був відкритий офіс компанії DataRobot в Києві – потужної ML-платформи, яку почали використовувати великі американські компанії для прогнозування та аналітики. Усе лише починалося.

Grammarly – це взагалі найпотужніша українська NLP-компанія у світі, яка стала юнікорном і підкорила світ. Звісно, ChatGPT трохи вплинув на їхню сенсаційність після листопада 2022 року, але те, що зробили в Grammarly, – неймовірно. Вони були першопрохідцями в розвитку NLP-експертизи в Україні, проводили літні навчальні табори, брали лінгвістів і вчили їх програмувати.

Для мене співпраця з Grammarly, Ring, Snapchat, Reface, 3DLook та іншими стартапами, – це велика гордість. Ми багато років працювали з 3DLook, наймали для них спеціалістів із Computer Vision і Machine Learning. 3Dlook це унікальна компанія, яка вирішує проблему примірки в онлайн-магазинах. Вони збирали датасети різних типів фігур по всьому світу. Ми пишаємось нашою співпрацею з ТОП-компаніями з України і світу.

Якими були твої перші джерела доходу? Корпоративні тренінги, AI-консалтинг, AI-рішення? І як трансформувалась твоя бізнес-модель?

Я була дуже вражена мітапом у 2015 році, і мене надихнув спікер – потужний AI-експерт в Україні Сергій Шельпук, який тоді працював в сервісній компанії, а зараз заснував свій стартап. Я вдячна колегам інженерам, які запросили мене на цей мітап.

Я вирішила зробити маленьку конференцію з AI у 2016 році на 20 людей – хто прийде, той і прийде. Але коли ми анонсували спікерів і дату, квитки розкупилися так швидко, що я щотижня змінювала зал. Спочатку думала, що буде 20 людей, потім 50, 100, 200, 300. Я скасовувала попередні зали, бронювала більші, і думала: «Скільки ж можна?». Була ідея закрити продажі й прибрати рекламу, бо ми не встигали обробляти запити від спікерів, учасників, медіа тощо.

Я зрозуміла, що це стане справою мого життя, коли відбулася перша конференція Data Science UA. Я побачила найрозумніших інженерів світу, які приїхали до нас. Усі були голодні до знань, їхні очі горіли. Через місяць ми запустили перші курси і почали регулярно проводити AI-мітапи – зустрічі на 100–150 інженерів із технічними доповідями.

Перші наші прибутки були з конференції, потім пішли доходи від курсів Data Science UA. Через місяць після курсів ми з командою заснували першу в Україні AI-рекрутингову агенцію, бо компанії почали звертатися з проханнями знайти AI-команди, інженерів, консультантів. Спочатку я хотіла будувати виключно освітню компанію – конференції та курси. Я казала: «Ні, я не рекрутер, рекрутингом не займаюся». Але коли такі запити приходили п’ятий раз, я зрозуміла, що це потрібно робити для розбудови комʼюніті.

Те саме було з AI-консалтингом. У 2017 році нам казали: «Прийдіть, подивіться на наші дані». Я відповідала: «Ми таке не робимо». Але після п’ятого запиту ми почали проводити discovery-фази, аналізувати системи та будувати технічну архітектуру, щоб розвивати продукт якнайкраще. Цей крок став для нас відправною точкою у створенні цілої екосистеми сервісів, які покривають усі потреби клієнта – від генерації ідеї для вирішення бізнес-запиту до імплементації рішення.

Зараз найбільші доходи приносить напрямок AI-консалтингу та аутсорсингу. Ми постійно відстежуємо лідів – їх сотні. Активно розвиваємо напрямок аустафінгу: ми наймаємо людей, адміністративно їх супроводжуємо, але технічно вони підпорядковуються нашим клієнтам із Великої Британії, США чи інших країн. Це AI-команди, Data Engineers, DevOps, MLOps – команди, які створюють потужні продукти. Корпоративні AI-тренінги ми теж проводимо, і це, зазвичай, старт роботи для нашого AI-консалтингу, така собі точка входу. Ми показуємо топ-менеджерам, що таке AI і як його використовувати, вони бачать перші результати його впливу, а потім переходимо до розробки проєктів чи рішень для компаній.

Скільки конференцій ти провела за весь час?

9 конференцій Data Science UA і понад 300 AI-івентів – технічних мітапів і зустрічей для розробників, де обговорювалися нові технології, рішення та нюанси їхньої розробки.

Скільки людей Data Science UA найняла, коли ти вирішила створити напрямок рекрутинг-агентства? Скільки людей ти найняла за весь час?

Ми започаткували AI-рекрутингову агенцію через два місяці після запуску компанії, бо був шалений дефіцит інженерів у компаніях. Рекрутери хантили розробників всюди – у Tinder, на вулицях, вішали борди навпроти офісів великих IT компаній. За 9 років ми найняли тисячі інженерів для різних компаній.

День, місце, час, коли ти створила IT-рекрутингове агентство? Хто був першим клієнтом?

Це був початок січня 2017 року. Першим нашим клієнтом стала компанія Ciklum. До них зайшов великий європейський клієнт, якому потрібна була команда AI-інженерів, але в Ciklum їх не вистачало. Вони сказали: «Сашо, хелп, що робити? Де їх знайти? Зроби щось за будь-які гроші». З цього і почалась наша співпраця.

Тоді ж Deloitte запускав власний сервіс із обробки документів для клієнтів. Ми зібрали для них усю NLP-команду – топову AI-команду серед усієї Великої Четвірки в Україні. Це був січень 2017 року, і з того часу ми зрозуміли, що полетіли, і почали розбудовувати рекрутинг. У нас з’явилися рекрутери, екосистема, наче холдинг: окремо освіта (конференції, курси, мітапи), окремо рекрутинг, а незабаром і консалтинг. FinTech, Retail, Pharma, Industrial Manufacturing та не-IT-компанії почали звертатися з запитами, що таке AI і як його імплементувати.

Знайомтеся з найкращими маркетинговими експертами в соціальній мережі для підприємців Business Match.

Чи правда, що Ernst & Young приходив до тебе в клієнти?

Так, ми плідно працювали з Ernst & Young. Вони збирають зарплатну аналітику для великих компаній з найрізноманітніших ніш – зарплати і бенефіти, скільки заробляють працівники: від пакувальників до фінансових директорів і які зарплати на ринку тощо. Ми створили рішення, яке дозволяло швидко та комфортно бачити всю зарплатну аналітику. У великих компаніях сотні ролей, і потрібно знати, які зарплати, бонуси, підвищення робити для кожного члена компанії. Ми почали з AI-курсів для команди Ernst & Young, а потім розробили велику аналітичну систему зі збору та аналізу усіх цих даних, що відповідала метадології Ernst & Young.

День, місце, час, коли ти найняла першого інженера до AI-консалтингу у Data Science UA? Хто був першим клієнтом?

Ми найняли першого менеджера інженерної команди у квітні 2018 року. Це була AI-експертка, яка навчалася в бізнес-школі IE в Мадриді й повернулася в Україну. У неї були знання по AI, бачення як запроваджувати AI в різні бізнеси, ідеальна англійська й міжнародний майндсет. Ми зустрілися на каву, проспілкувалися півдня у кавʼярні, зрозуміли, що це ідеальний метч, і розробили бізнес-модель . Наступного дня вона стала хедом AI-консалтингу. Я дуже рада, що ми це започаткували. Вона проводила AI-тренінги, ми разом наймали команду інженерів, і це полетіло. Зараз консалтинг – один із наших основних напрямків.

Одним з наших перших клієнтів стала французька фармкомпанія Servier. Ми почали співпрацю з AI-тренінгу, а потім – розробили для них систему для аналізу ринкових даних, що стала джерелом інсайтів. Потім до нас звернулися Edenred, Ernst & Young і багато інших компаній. Для мережі товарів для краси і дому EVA ми створили рішення для прогнозування продажів, утримання клієнтів і апсейлу: аналізували чеки та смаки клієнтів, після чого рекомендаційна система пропонувала найбільш релевантні продукти, щоб збільшити середній чек. Також ми зібрали для EVA всю AI-команду in-house. Часто клієнти починають із одного напряму, наприклад консалтингу, а потім підключають рекрутинг чи освіту.

Чи можете поділитися прикладом одного з найуспішніших кейсів впровадження AI у бізнес вашого клієнта? Якою була початкова проблема?

Візьмемо кейс Uklon – сервіс таксі, який я дуже люблю. Його нещодавно придбали за 155 мільйонів доларів, це повністю українська команда, і я дуже надихаюсь їхнім успіхом. Проблема була в аналізі відгуків. Після поїздки пасажири ставлять оцінку водію (від 1 до 5 зірок) і можуть залишити коментар. Часто оцінка не відповідала коментарю: наприклад, ставлять 5 зірок, а пишуть: «Погана музика, водій не посміхався». Як зрозуміти, що насправді думає клієнт? Наскільки проблема критична? Оцінки трекаються чітко, і служба підтримки має на них реагувати, проте випадки порушень правил дорожнього руху більш критичні і потребують швидшої реакції, аніж музикальні уподобання – у кожного вони свої.

Крім того, відгуки писали різними мовами – українською, російською, англійською, іспанською, французькою, адже в Києві багато іноземців. Проаналізувати це вручну дуже складно. Саме тому в Uklon було спеціальне AI-рішення, яке метчило їх із оцінками та аналізувало зміст. Але рішення мало потенціал для росту і внутрішня команда інженерів це розуміла.

Наша задача полягала у тому, щоб пріорітизувати коментарі, аби служба підтримки Uklon у першу чергу реагувала на найбільш критичні. Для цього ми проаналізували вже існуючі відгуки, запропонували їхню категоризацію на кілька груп: коментарі про водія, машину, запах у салоні, стиль водіння, відсутність дитячого крісла тощо. Крім того, AI аналізував ще й тональність коментаря. В результаті ми покращили існуючу модель і натренерували її.

У результаті служба підтримки Uklon зменшила час на аналіз відгуків, пришвидшила відповіді і реакції на відгуки, що значно підвищило лояльність та задоволеність клієнтів, крім того – їхню безпеку. Адже поки фахівець служби підтримки міг бути зайнятий пʼятьма відгуками про погано підібраний ароматизатор у салоні – водій, що не дотримується правил дорожнього руху, міг встигнути здійснити додаткову поїздку.

Дане рішення допомогло службі підтримки Uklon зменшити кількість негативних відгуків (1-2 зірки) на 20%. Це величезний результат, адже Uklon обробляє сотні тисяч поїздок щодня по всій Україні й уже вийшов на міжнародний ринок. Наша система допомогла покращити сервіс.

Які конкретні інструменти й рішення ви використовували? Як відбувався процес?

Ми співставляли оцінки з текстом відгуків. Наприклад, багато коментарів стосувалися водія чи стану машини, але це не завжди відображалося в оцінці. Ми створили систему, яка аналізує текст і визначає ключові проблеми. Потім, на основі категоризації, відгуки потрапляли до служби підтримки та оброблялися вже ними згідно пріоритетів. А вже від служби підтримки рекомендації передавалися до управляючої компанії Uklon, яка розподіляла їх між IT-департаментом (для покращення застосунку чи карт) і департаментом водіїв та машин.

Загалом, ми співпрацювали з Uklon багато років, допомагаючи їм наймати найкращих інженерів на ринку. Безперечно, їх внутрішня data science команда є однією з найсильніших в Україні, тож наша сумісна робота не просто покращила існуючу систему – вона вивела обслуговування клієнтів службою підтримки на новий рівень.

Як змінилося життя або бізнес клієнта після впровадження AI? Які результати були досягнені в цифрах, відгуках, процесах?

Після впровадження нашого рішення, служба підтримки зменшила кількість негативних відгуків Uklon на 20%. Ми допомогли побудувати систему обробки відгуків і алгоритм роботи з ними.

Як ти визначила, що це саме 20%? Що це означає?

Ми вимірювали це за допомогою кількох показників. По-перше, покращилися оцінки – більше п’ятірок, менше низьких балів. По-друге, зросла кількість позитивних відгуків у текстовому полі. Клієнти стали лояльнішими, рекомендували сервіс і продовжували ним користуватися навіть у разі дрібних проблем. Ці 20% – це комплексний показник, який відображає покращення user experience.

Знайомтеся з найкращими експертами зі систематизації бізнесу в соціальній мережі для підприємців Business Match.

Чого найчастіше бояться або не розуміють ваші клієнти, коли мова йде про впровадження AI, і як ви долаєте цей бар’єр?

Раніше клієнти думали, що AI – це дуже дорого й складно. До листопада 2022 року, до появи ChatGPT, розробка AI-рішень була дорожчою й тривалішою. Зараз є багато готових рішень, які ми адаптуємо та інтегруємо в технічну архітектуру клієнтів. Це значно здешевило й прискорило процес. AI став доступним для бізнесу будь-якого розміру.

Наприклад, до нас звернувся ювелірний бренд, який хоче створювати ювелірні прикраси за допомогою AI. Раніше колекції розроблялися місяцями 3D-дизайнерами й ювелірами. Зараз AI робить це швидше. Логістичні компанії просять замінити логістів, які вручну планують маршрути й обдзвонюють клієнтів. Ми автоматизуємо ці процеси.

Ще один популярний запит – прогнозування фінансових ринків. Наші клієнти з Великої Британії хочуть передбачати ціни на золото, акції, базуючись на новинах, політичних сигналах, злиттях компаній. Ми збираємо величезні обсяги даних і створюємо предиктивні моделі.

Щодо страхів, ми показуємо клієнтам конкретні кейси й пояснюємо, як AI може вирішити їхні проблеми. Наприклад, ми жартуємо, що замінити можна всіх, крім прибиральниць, бо один робот ще не вміє мити вікна й складати речі. Але в Retail, e-commerce, FinTech вже працює AI.

Які AI-тренди очікувати в найближчі два роки? Яке твоє бачення?

Я думаю, що AI-агенти будуть усюди. Зараз ми їх активно впроваджуємо в бізнеси наших клієнтів, але через рік вони стануть повсюдними. Також зростатиме кількість роботів – від пилососів до роботів, які варять каву чи допомагають у побуті. У Японії та Азії це вже реальність.

Ще один тренд – AI-асистенти. Зараз багато компаній розробляють AI-асистентів, які інтегруються з календарем і замінюють особистих помічників. Такі системи замінять рутинну комунікацію в чатах, емейлах, новинах та структуруватимуть інформацію. Сьогодні підприємці перевантажені інформацією, і AI допоможе це вирішити.

Що станеться через два роки – важко передбачити, бо AI розвивається шаленими темпами. ChatGPT уже змінив наше життя – ми звертаємося до нього з будь-якими питаннями. Три роки тому ми не могли цього уявити.

Яку пораду ти даси підприємцю, який хоче інтегрувати AI в свій бізнес, але не знає, з чого почати?

Звертайтеся до Data Science UA прямо сьогодні, а не чекайте поки конкуренти випередять вас. Давайте подумаємо разом як AI може покращити ваш бізнес. Сьогодні AI потрібен не лише компаніям із великими даними – ми швидко налаштовуємо збір і обробку даних. Ще один приклад: ми працюємо з мережами спортклубів, які хочуть автоматизувати customer journey: від тренувань до замовлення шейків і футболок у додатку. Клієнти хочуть натиснути дві кнопки й отримати сервіс без участі людей. AI – це конкурентна перевага, і чим раніше ви почнете, тим краще.

Знайомтеся з найкращими експертами для розвитку бізнесу в соціальній мережі Business Match

‍

Всім привіт, друзі. Мене звати Олександра Богуславська, я СЕО та засновниця компанії Data Science UA. Ми на ринку вже 9 років. Наша історія розпочалася у 2016 році, коли ми провели першу в Києві технічну конференцію з data science — галузі, що згодом стала основою сучасного штучного інтелекту. Це було в далекі часи, як я завжди жартую, ще до виходу ChatGPT. Ми навіть не очікували такого успіху. На нашу конференцію приїхав засновник компанії DataRobot, яка зараз оцінюється в кілька мільярдів доларів і базується в Бостоні. Всі найкращі AI-інженери зі США, Європи та України приїхали на нашу першу Data Science UA конференцію. Це стало потужним стартом для нашої компанії.

Після цього ми отримали запит від data science інженерів: «Друзі, будь ласка, продовжуйте, розвивайте комʼюніті». Ми організували перші в Києві технічні курси зі штучного інтелекту для розробників, які проводили інженери з DataRobot. Нашими студентами стали фахівці з технічним IT-бекграундом — Data Engineers, Python Developers, Data Analysts. Люди, які вже кілька років працювали в ІТ і прагнули заглибитися в штучний інтелект.

Тоді ж у 2016 році ми почали проводити технічні мітапи та воркшопи зі штучного інтелекту щотижня в Києві. За кілька років ми стали найбільшою AI-спільнотою в Україні. За 9 років ми організували 9 міжнародних конференцій Data Science UA, cотні мітапів і технічних воркшопів зі штучного інтелекту. Через нашу компанію та наші курси пройшли тисячі інженерів, які перейшли в галузь штучного інтелекту.

Наша рекрутингова агенція Data Science UA працює на ринку вже 9 років, співпрацюючи з топовими компаніями, такими як Reface, DataRobot та 3DLook. Ми допомагали наймати ключову AI команду для Reface – компанії, що розробила одну з найперших і найуспішніших систем FaceSwap на основі генеративного AI, здатну заміняти обличчя у відео, GIF чи зображеннях – робити це автоматично, швидко і реалістично. Хлопці з Воздвиженки створили додаток, який став №1 в американському App Store і за рік досяг 100 мільйонів завантажень. Крім того, у них інвестував венчурний фонд Andreessen Horowitz. Це величезний успіх для української команди.

Ми також працювали з іншими відомими компаніями, наприклад, зі Snapchat. Ви пам’ятаєте маски кроликів і зайчиків? Це була команда, яка спочатку працювала в Одесі, потім у Києві, а згодом переїхала до Лос-Анджелеса. Вони зробили можливим трекінг обличчя в реальному часі за допомогою технології Computer Vision. Завдяки можливості розпізнавати форми обличчя та його вирази з'явилися перші фільтри: песик, веселка з рота, зміна рис обличчя тощо. Ми пишаємося тим, що підсилюємо найтоповіші компанії в Україні, які займаються штучним інтелектом і створюють глобальні продукти для мільйонів користувачів по всьому світу.

На чому ви зараз фокусуєтеся?

Зараз ми зосередились на наданні послуг з AI-консалтингу. До нас звертаються компанії з різних галузей: FinTech, Retail, Agro, Pharma, Healthcare, Industrial Manufacturing з запитами щодо впровадження штучного інтелекту. Іноді ці запити звучать так: «Нам потрібен AI, тому що ми прочитали в інтернеті, що це круто». Іноді компанії кажуть: «Наші конкуренти заявили на конференції, що в них є AI, а ми хочемо бути сильніше і швидше, тому давайте і нам запровадимо AI». Бувають і компанії з чітким технічним завданням: «Ми розуміємо, що нам потрібна така-така система, це Deep Tech Solution, і ми вже його розробляємо».

За 9 років на ринку Data Science UA зібрала команду з 80 людей з виключною експертизою – інженери, розробники, команда, якою я дуже пишаюся, і яку ми будували багато років. Нас знають в Україні майже всі, хто дотичний до сфери штучного інтелекту, як-то кажуть, «широко відомі у вузьких колах». До того ж, нас добре знають і у США, адже ми історично співпрацюємо з цим ринком.

З 2020 року, коли почався COVID-19, до нас почали звертатися багато стартапів із Каліфорнії. У Silicon Valley зрозуміли, що немає сенсу наймати занадто дорогих розробників локально, якщо можна отримати таку ж якість за нижчою ціною. Ми стали ідеальним рішенням для таких компаній, адже швидкість роботи українських команд відповідає американським стандартам. Ми працюємо нон-стоп, як і вони.

У Європі темп роботи трохи інший. Коли клієнти просять зробити щось супершвидко, я завжди питаю: «На коли вам потрібно?». Американці зазвичай кажуть: «Реліз через місяць» – європейці відповідають: «Через три роки нормально буде». Я кажу: «За три роки ми можемо з нуля побудувати що завгодно».

Отже, коротко: ми – сервісна IT-компанія з фокусом на штучний інтелект. Ми займаємося AI вже 9 років. Наша суперсила – це експертиза, наша команда, наші кейси та наше комʼюніті. Ми розробляємо високоефективні рішення на базі штучного інтелекту для компаній зі всього світу.

Зараз ми сконцентрувалися на розробці AI-агентів та кастомізованих систем, подібних до ChatGPT, для наших корпоративних клієнтів. Це найпопулярніший запит, адже великі компанії з тисячами співробітників мають величезні внутрішні бази знань. Ці бази часто оновлюються, і співробітники не встигають вивчати нові політики чи правила. Ми створюємо системи, які дозволяють швидко отримувати потрібну інформацію. Наприклад, співробітник e-commerce магазину може ввести запит на лаконічному сайті, створеному під клієнта, і система видасть усю необхідну інформацію. Або ж імплементуємо AI-агентів – це тренд, який дозволяє автоматизувати роботу людей, наприклад, він може аналізувати заповнені анкети на отримання візи і, якщо не знайде потрібної інформації, направити емейл людині про необхідність доповнення – або ж просто передасть цю інформацію живому співробітнику.

Багато клієнтів також цікавляться можливістю локального розгортання LLM-систем, адже категорично не готові пересилати дані до зовнішніх сервісів – ми також маємо потужний досвід у вирішенні таких запитів.

Хто шукає ментора, щоб заробляти більше, — пишіть фаундеру Business Match Андрію Остапчуку.

Коли ти почула про AI, де це було, з ким це було, хто був біля тебе?

Я дуже чітко пам’ятаю цю дату – це був 2015 рік. Я працювала операційним менеджером в американській продуктовій IT-компанії. Ми відкрили R&D-центр у Києві і в нас була сильна команда .NET-інженерів. Хлопці сказали мені, що ввечері ми йдемо на AI-мітап. Я пішла разом із інженерами, і вони сказали: «Олександра, це революційна технологія, AI скоро захопить світ, це майбутнє, це щось неймовірне». Уявіть, 2015 рік – ще немає ні ChatGPT, ні TikTok, нічого.

Я сказала: «Як круто! А хтось проводить конференції з AI у Києві?» – на що мені відповіли: «Ні». У відповідь на моє питання «Чому немає конференцій?», я почула «Ми дуже хочемо, але їх немає». Я кажу: «Хлопці, якщо я проведу конференцію з AI, ви прийдете?». Вони відповіли: «Звісно, ми прийдемо». Я організувала конференцію, думала, що прийдуть мої знайомі, інженери та друзі. Але в підсумку приїхали найтоповіші data science інженери з усього світу. Це був шалений бум.

Тоді тільки відкрився офіс компанії Ring у Києві – компанії, яка розробляє Smart Home Security Systems, такі як Smart Video Cameras, Video Doorbells та системи сигналізації, які інтегровані між собою в одному мобільному додатку. Їх викупив Amazon у 2018 році за більш ніж 1 мільярд доларів, оскільки продукти компанії ідеально вбудовувалися в екосистему доставки Amazon. У США часто крадуть посилки, тому для клієнтів Amazon використання продуктів Ring достатньо ефективно вирішувало цю проблему. Ring почав розвиватися одночасно з нашою компанією в Україні. У той же час – потужний R&D-центр Samsung створював AI-продукти, і минув лише рік як був відкритий офіс компанії DataRobot в Києві – потужної ML-платформи, яку почали використовувати великі американські компанії для прогнозування та аналітики. Усе лише починалося.

Grammarly – це взагалі найпотужніша українська NLP-компанія у світі, яка стала юнікорном і підкорила світ. Звісно, ChatGPT трохи вплинув на їхню сенсаційність після листопада 2022 року, але те, що зробили в Grammarly, – неймовірно. Вони були першопрохідцями в розвитку NLP-експертизи в Україні, проводили літні навчальні табори, брали лінгвістів і вчили їх програмувати.

Для мене співпраця з Grammarly, Ring, Snapchat, Reface, 3DLook та іншими стартапами, – це велика гордість. Ми багато років працювали з 3DLook, наймали для них спеціалістів із Computer Vision і Machine Learning. 3Dlook це унікальна компанія, яка вирішує проблему примірки в онлайн-магазинах. Вони збирали датасети різних типів фігур по всьому світу. Ми пишаємось нашою співпрацею з ТОП-компаніями з України і світу.

Якими були твої перші джерела доходу? Корпоративні тренінги, AI-консалтинг, AI-рішення? І як трансформувалась твоя бізнес-модель?

Я була дуже вражена мітапом у 2015 році, і мене надихнув спікер – потужний AI-експерт в Україні Сергій Шельпук, який тоді працював в сервісній компанії, а зараз заснував свій стартап. Я вдячна колегам інженерам, які запросили мене на цей мітап.

Я вирішила зробити маленьку конференцію з AI у 2016 році на 20 людей – хто прийде, той і прийде. Але коли ми анонсували спікерів і дату, квитки розкупилися так швидко, що я щотижня змінювала зал. Спочатку думала, що буде 20 людей, потім 50, 100, 200, 300. Я скасовувала попередні зали, бронювала більші, і думала: «Скільки ж можна?». Була ідея закрити продажі й прибрати рекламу, бо ми не встигали обробляти запити від спікерів, учасників, медіа тощо.

Я зрозуміла, що це стане справою мого життя, коли відбулася перша конференція Data Science UA. Я побачила найрозумніших інженерів світу, які приїхали до нас. Усі були голодні до знань, їхні очі горіли. Через місяць ми запустили перші курси і почали регулярно проводити AI-мітапи – зустрічі на 100–150 інженерів із технічними доповідями.

Перші наші прибутки були з конференції, потім пішли доходи від курсів Data Science UA. Через місяць після курсів ми з командою заснували першу в Україні AI-рекрутингову агенцію, бо компанії почали звертатися з проханнями знайти AI-команди, інженерів, консультантів. Спочатку я хотіла будувати виключно освітню компанію – конференції та курси. Я казала: «Ні, я не рекрутер, рекрутингом не займаюся». Але коли такі запити приходили п’ятий раз, я зрозуміла, що це потрібно робити для розбудови комʼюніті.

Те саме було з AI-консалтингом. У 2017 році нам казали: «Прийдіть, подивіться на наші дані». Я відповідала: «Ми таке не робимо». Але після п’ятого запиту ми почали проводити discovery-фази, аналізувати системи та будувати технічну архітектуру, щоб розвивати продукт якнайкраще. Цей крок став для нас відправною точкою у створенні цілої екосистеми сервісів, які покривають усі потреби клієнта – від генерації ідеї для вирішення бізнес-запиту до імплементації рішення.

Зараз найбільші доходи приносить напрямок AI-консалтингу та аутсорсингу. Ми постійно відстежуємо лідів – їх сотні. Активно розвиваємо напрямок аустафінгу: ми наймаємо людей, адміністративно їх супроводжуємо, але технічно вони підпорядковуються нашим клієнтам із Великої Британії, США чи інших країн. Це AI-команди, Data Engineers, DevOps, MLOps – команди, які створюють потужні продукти. Корпоративні AI-тренінги ми теж проводимо, і це, зазвичай, старт роботи для нашого AI-консалтингу, така собі точка входу. Ми показуємо топ-менеджерам, що таке AI і як його використовувати, вони бачать перші результати його впливу, а потім переходимо до розробки проєктів чи рішень для компаній.

Скільки конференцій ти провела за весь час?

9 конференцій Data Science UA і понад 300 AI-івентів – технічних мітапів і зустрічей для розробників, де обговорювалися нові технології, рішення та нюанси їхньої розробки.

Скільки людей Data Science UA найняла, коли ти вирішила створити напрямок рекрутинг-агентства? Скільки людей ти найняла за весь час?

Ми започаткували AI-рекрутингову агенцію через два місяці після запуску компанії, бо був шалений дефіцит інженерів у компаніях. Рекрутери хантили розробників всюди – у Tinder, на вулицях, вішали борди навпроти офісів великих IT компаній. За 9 років ми найняли тисячі інженерів для різних компаній.

День, місце, час, коли ти створила IT-рекрутингове агентство? Хто був першим клієнтом?

Це був початок січня 2017 року. Першим нашим клієнтом стала компанія Ciklum. До них зайшов великий європейський клієнт, якому потрібна була команда AI-інженерів, але в Ciklum їх не вистачало. Вони сказали: «Сашо, хелп, що робити? Де їх знайти? Зроби щось за будь-які гроші». З цього і почалась наша співпраця.

Тоді ж Deloitte запускав власний сервіс із обробки документів для клієнтів. Ми зібрали для них усю NLP-команду – топову AI-команду серед усієї Великої Четвірки в Україні. Це був січень 2017 року, і з того часу ми зрозуміли, що полетіли, і почали розбудовувати рекрутинг. У нас з’явилися рекрутери, екосистема, наче холдинг: окремо освіта (конференції, курси, мітапи), окремо рекрутинг, а незабаром і консалтинг. FinTech, Retail, Pharma, Industrial Manufacturing та не-IT-компанії почали звертатися з запитами, що таке AI і як його імплементувати.

Знайомтеся з найкращими маркетинговими експертами в соціальній мережі для підприємців Business Match.

Чи правда, що Ernst & Young приходив до тебе в клієнти?

Так, ми плідно працювали з Ernst & Young. Вони збирають зарплатну аналітику для великих компаній з найрізноманітніших ніш – зарплати і бенефіти, скільки заробляють працівники: від пакувальників до фінансових директорів і які зарплати на ринку тощо. Ми створили рішення, яке дозволяло швидко та комфортно бачити всю зарплатну аналітику. У великих компаніях сотні ролей, і потрібно знати, які зарплати, бонуси, підвищення робити для кожного члена компанії. Ми почали з AI-курсів для команди Ernst & Young, а потім розробили велику аналітичну систему зі збору та аналізу усіх цих даних, що відповідала метадології Ernst & Young.

День, місце, час, коли ти найняла першого інженера до AI-консалтингу у Data Science UA? Хто був першим клієнтом?

Ми найняли першого менеджера інженерної команди у квітні 2018 року. Це була AI-експертка, яка навчалася в бізнес-школі IE в Мадриді й повернулася в Україну. У неї були знання по AI, бачення як запроваджувати AI в різні бізнеси, ідеальна англійська й міжнародний майндсет. Ми зустрілися на каву, проспілкувалися півдня у кавʼярні, зрозуміли, що це ідеальний метч, і розробили бізнес-модель . Наступного дня вона стала хедом AI-консалтингу. Я дуже рада, що ми це започаткували. Вона проводила AI-тренінги, ми разом наймали команду інженерів, і це полетіло. Зараз консалтинг – один із наших основних напрямків.

Одним з наших перших клієнтів стала французька фармкомпанія Servier. Ми почали співпрацю з AI-тренінгу, а потім – розробили для них систему для аналізу ринкових даних, що стала джерелом інсайтів. Потім до нас звернулися Edenred, Ernst & Young і багато інших компаній. Для мережі товарів для краси і дому EVA ми створили рішення для прогнозування продажів, утримання клієнтів і апсейлу: аналізували чеки та смаки клієнтів, після чого рекомендаційна система пропонувала найбільш релевантні продукти, щоб збільшити середній чек. Також ми зібрали для EVA всю AI-команду in-house. Часто клієнти починають із одного напряму, наприклад консалтингу, а потім підключають рекрутинг чи освіту.

Чи можете поділитися прикладом одного з найуспішніших кейсів впровадження AI у бізнес вашого клієнта? Якою була початкова проблема?

Візьмемо кейс Uklon – сервіс таксі, який я дуже люблю. Його нещодавно придбали за 155 мільйонів доларів, це повністю українська команда, і я дуже надихаюсь їхнім успіхом. Проблема була в аналізі відгуків. Після поїздки пасажири ставлять оцінку водію (від 1 до 5 зірок) і можуть залишити коментар. Часто оцінка не відповідала коментарю: наприклад, ставлять 5 зірок, а пишуть: «Погана музика, водій не посміхався». Як зрозуміти, що насправді думає клієнт? Наскільки проблема критична? Оцінки трекаються чітко, і служба підтримки має на них реагувати, проте випадки порушень правил дорожнього руху більш критичні і потребують швидшої реакції, аніж музикальні уподобання – у кожного вони свої.

Крім того, відгуки писали різними мовами – українською, російською, англійською, іспанською, французькою, адже в Києві багато іноземців. Проаналізувати це вручну дуже складно. Саме тому в Uklon було спеціальне AI-рішення, яке метчило їх із оцінками та аналізувало зміст. Але рішення мало потенціал для росту і внутрішня команда інженерів це розуміла.

Наша задача полягала у тому, щоб пріорітизувати коментарі, аби служба підтримки Uklon у першу чергу реагувала на найбільш критичні. Для цього ми проаналізували вже існуючі відгуки, запропонували їхню категоризацію на кілька груп: коментарі про водія, машину, запах у салоні, стиль водіння, відсутність дитячого крісла тощо. Крім того, AI аналізував ще й тональність коментаря. В результаті ми покращили існуючу модель і натренерували її.

У результаті служба підтримки Uklon зменшила час на аналіз відгуків, пришвидшила відповіді і реакції на відгуки, що значно підвищило лояльність та задоволеність клієнтів, крім того – їхню безпеку. Адже поки фахівець служби підтримки міг бути зайнятий пʼятьма відгуками про погано підібраний ароматизатор у салоні – водій, що не дотримується правил дорожнього руху, міг встигнути здійснити додаткову поїздку.

Дане рішення допомогло службі підтримки Uklon зменшити кількість негативних відгуків (1-2 зірки) на 20%. Це величезний результат, адже Uklon обробляє сотні тисяч поїздок щодня по всій Україні й уже вийшов на міжнародний ринок. Наша система допомогла покращити сервіс.

Які конкретні інструменти й рішення ви використовували? Як відбувався процес?

Ми співставляли оцінки з текстом відгуків. Наприклад, багато коментарів стосувалися водія чи стану машини, але це не завжди відображалося в оцінці. Ми створили систему, яка аналізує текст і визначає ключові проблеми. Потім, на основі категоризації, відгуки потрапляли до служби підтримки та оброблялися вже ними згідно пріоритетів. А вже від служби підтримки рекомендації передавалися до управляючої компанії Uklon, яка розподіляла їх між IT-департаментом (для покращення застосунку чи карт) і департаментом водіїв та машин.

Загалом, ми співпрацювали з Uklon багато років, допомагаючи їм наймати найкращих інженерів на ринку. Безперечно, їх внутрішня data science команда є однією з найсильніших в Україні, тож наша сумісна робота не просто покращила існуючу систему – вона вивела обслуговування клієнтів службою підтримки на новий рівень.

Як змінилося життя або бізнес клієнта після впровадження AI? Які результати були досягнені в цифрах, відгуках, процесах?

Після впровадження нашого рішення, служба підтримки зменшила кількість негативних відгуків Uklon на 20%. Ми допомогли побудувати систему обробки відгуків і алгоритм роботи з ними.

Як ти визначила, що це саме 20%? Що це означає?

Ми вимірювали це за допомогою кількох показників. По-перше, покращилися оцінки – більше п’ятірок, менше низьких балів. По-друге, зросла кількість позитивних відгуків у текстовому полі. Клієнти стали лояльнішими, рекомендували сервіс і продовжували ним користуватися навіть у разі дрібних проблем. Ці 20% – це комплексний показник, який відображає покращення user experience.

Знайомтеся з найкращими експертами зі систематизації бізнесу в соціальній мережі для підприємців Business Match.

Чого найчастіше бояться або не розуміють ваші клієнти, коли мова йде про впровадження AI, і як ви долаєте цей бар’єр?

Раніше клієнти думали, що AI – це дуже дорого й складно. До листопада 2022 року, до появи ChatGPT, розробка AI-рішень була дорожчою й тривалішою. Зараз є багато готових рішень, які ми адаптуємо та інтегруємо в технічну архітектуру клієнтів. Це значно здешевило й прискорило процес. AI став доступним для бізнесу будь-якого розміру.

Наприклад, до нас звернувся ювелірний бренд, який хоче створювати ювелірні прикраси за допомогою AI. Раніше колекції розроблялися місяцями 3D-дизайнерами й ювелірами. Зараз AI робить це швидше. Логістичні компанії просять замінити логістів, які вручну планують маршрути й обдзвонюють клієнтів. Ми автоматизуємо ці процеси.

Ще один популярний запит – прогнозування фінансових ринків. Наші клієнти з Великої Британії хочуть передбачати ціни на золото, акції, базуючись на новинах, політичних сигналах, злиттях компаній. Ми збираємо величезні обсяги даних і створюємо предиктивні моделі.

Щодо страхів, ми показуємо клієнтам конкретні кейси й пояснюємо, як AI може вирішити їхні проблеми. Наприклад, ми жартуємо, що замінити можна всіх, крім прибиральниць, бо один робот ще не вміє мити вікна й складати речі. Але в Retail, e-commerce, FinTech вже працює AI.

Які AI-тренди очікувати в найближчі два роки? Яке твоє бачення?

Я думаю, що AI-агенти будуть усюди. Зараз ми їх активно впроваджуємо в бізнеси наших клієнтів, але через рік вони стануть повсюдними. Також зростатиме кількість роботів – від пилососів до роботів, які варять каву чи допомагають у побуті. У Японії та Азії це вже реальність.

Ще один тренд – AI-асистенти. Зараз багато компаній розробляють AI-асистентів, які інтегруються з календарем і замінюють особистих помічників. Такі системи замінять рутинну комунікацію в чатах, емейлах, новинах та структуруватимуть інформацію. Сьогодні підприємці перевантажені інформацією, і AI допоможе це вирішити.

Що станеться через два роки – важко передбачити, бо AI розвивається шаленими темпами. ChatGPT уже змінив наше життя – ми звертаємося до нього з будь-якими питаннями. Три роки тому ми не могли цього уявити.

Яку пораду ти даси підприємцю, який хоче інтегрувати AI в свій бізнес, але не знає, з чого почати?

Звертайтеся до Data Science UA прямо сьогодні, а не чекайте поки конкуренти випередять вас. Давайте подумаємо разом як AI може покращити ваш бізнес. Сьогодні AI потрібен не лише компаніям із великими даними – ми швидко налаштовуємо збір і обробку даних. Ще один приклад: ми працюємо з мережами спортклубів, які хочуть автоматизувати customer journey: від тренувань до замовлення шейків і футболок у додатку. Клієнти хочуть натиснути дві кнопки й отримати сервіс без участі людей. AI – це конкурентна перевага, і чим раніше ви почнете, тим краще.

Знайомтеся з найкращими експертами для розвитку бізнесу в соціальній мережі Business Match

‍

Всім привіт, друзі. Мене звати Олександра Богуславська, я СЕО та засновниця компанії Data Science UA. Ми на ринку вже 9 років. Наша історія розпочалася у 2016 році, коли ми провели першу в Києві технічну конференцію з data science — галузі, що згодом стала основою сучасного штучного інтелекту. Це було в далекі часи, як я завжди жартую, ще до виходу ChatGPT. Ми навіть не очікували такого успіху. На нашу конференцію приїхав засновник компанії DataRobot, яка зараз оцінюється в кілька мільярдів доларів і базується в Бостоні. Всі найкращі AI-інженери зі США, Європи та України приїхали на нашу першу Data Science UA конференцію. Це стало потужним стартом для нашої компанії.

Після цього ми отримали запит від data science інженерів: «Друзі, будь ласка, продовжуйте, розвивайте комʼюніті». Ми організували перші в Києві технічні курси зі штучного інтелекту для розробників, які проводили інженери з DataRobot. Нашими студентами стали фахівці з технічним IT-бекграундом — Data Engineers, Python Developers, Data Analysts. Люди, які вже кілька років працювали в ІТ і прагнули заглибитися в штучний інтелект.

Тоді ж у 2016 році ми почали проводити технічні мітапи та воркшопи зі штучного інтелекту щотижня в Києві. За кілька років ми стали найбільшою AI-спільнотою в Україні. За 9 років ми організували 9 міжнародних конференцій Data Science UA, cотні мітапів і технічних воркшопів зі штучного інтелекту. Через нашу компанію та наші курси пройшли тисячі інженерів, які перейшли в галузь штучного інтелекту.

Наша рекрутингова агенція Data Science UA працює на ринку вже 9 років, співпрацюючи з топовими компаніями, такими як Reface, DataRobot та 3DLook. Ми допомагали наймати ключову AI команду для Reface – компанії, що розробила одну з найперших і найуспішніших систем FaceSwap на основі генеративного AI, здатну заміняти обличчя у відео, GIF чи зображеннях – робити це автоматично, швидко і реалістично. Хлопці з Воздвиженки створили додаток, який став №1 в американському App Store і за рік досяг 100 мільйонів завантажень. Крім того, у них інвестував венчурний фонд Andreessen Horowitz. Це величезний успіх для української команди.

Ми також працювали з іншими відомими компаніями, наприклад, зі Snapchat. Ви пам’ятаєте маски кроликів і зайчиків? Це була команда, яка спочатку працювала в Одесі, потім у Києві, а згодом переїхала до Лос-Анджелеса. Вони зробили можливим трекінг обличчя в реальному часі за допомогою технології Computer Vision. Завдяки можливості розпізнавати форми обличчя та його вирази з'явилися перші фільтри: песик, веселка з рота, зміна рис обличчя тощо. Ми пишаємося тим, що підсилюємо найтоповіші компанії в Україні, які займаються штучним інтелектом і створюють глобальні продукти для мільйонів користувачів по всьому світу.

На чому ви зараз фокусуєтеся?

Зараз ми зосередились на наданні послуг з AI-консалтингу. До нас звертаються компанії з різних галузей: FinTech, Retail, Agro, Pharma, Healthcare, Industrial Manufacturing з запитами щодо впровадження штучного інтелекту. Іноді ці запити звучать так: «Нам потрібен AI, тому що ми прочитали в інтернеті, що це круто». Іноді компанії кажуть: «Наші конкуренти заявили на конференції, що в них є AI, а ми хочемо бути сильніше і швидше, тому давайте і нам запровадимо AI». Бувають і компанії з чітким технічним завданням: «Ми розуміємо, що нам потрібна така-така система, це Deep Tech Solution, і ми вже його розробляємо».

За 9 років на ринку Data Science UA зібрала команду з 80 людей з виключною експертизою – інженери, розробники, команда, якою я дуже пишаюся, і яку ми будували багато років. Нас знають в Україні майже всі, хто дотичний до сфери штучного інтелекту, як-то кажуть, «широко відомі у вузьких колах». До того ж, нас добре знають і у США, адже ми історично співпрацюємо з цим ринком.

З 2020 року, коли почався COVID-19, до нас почали звертатися багато стартапів із Каліфорнії. У Silicon Valley зрозуміли, що немає сенсу наймати занадто дорогих розробників локально, якщо можна отримати таку ж якість за нижчою ціною. Ми стали ідеальним рішенням для таких компаній, адже швидкість роботи українських команд відповідає американським стандартам. Ми працюємо нон-стоп, як і вони.

У Європі темп роботи трохи інший. Коли клієнти просять зробити щось супершвидко, я завжди питаю: «На коли вам потрібно?». Американці зазвичай кажуть: «Реліз через місяць» – європейці відповідають: «Через три роки нормально буде». Я кажу: «За три роки ми можемо з нуля побудувати що завгодно».

Отже, коротко: ми – сервісна IT-компанія з фокусом на штучний інтелект. Ми займаємося AI вже 9 років. Наша суперсила – це експертиза, наша команда, наші кейси та наше комʼюніті. Ми розробляємо високоефективні рішення на базі штучного інтелекту для компаній зі всього світу.

Зараз ми сконцентрувалися на розробці AI-агентів та кастомізованих систем, подібних до ChatGPT, для наших корпоративних клієнтів. Це найпопулярніший запит, адже великі компанії з тисячами співробітників мають величезні внутрішні бази знань. Ці бази часто оновлюються, і співробітники не встигають вивчати нові політики чи правила. Ми створюємо системи, які дозволяють швидко отримувати потрібну інформацію. Наприклад, співробітник e-commerce магазину може ввести запит на лаконічному сайті, створеному під клієнта, і система видасть усю необхідну інформацію. Або ж імплементуємо AI-агентів – це тренд, який дозволяє автоматизувати роботу людей, наприклад, він може аналізувати заповнені анкети на отримання візи і, якщо не знайде потрібної інформації, направити емейл людині про необхідність доповнення – або ж просто передасть цю інформацію живому співробітнику.

Багато клієнтів також цікавляться можливістю локального розгортання LLM-систем, адже категорично не готові пересилати дані до зовнішніх сервісів – ми також маємо потужний досвід у вирішенні таких запитів.

Хто шукає ментора, щоб заробляти більше, — пишіть фаундеру Business Match Андрію Остапчуку.

Коли ти почула про AI, де це було, з ким це було, хто був біля тебе?

Я дуже чітко пам’ятаю цю дату – це був 2015 рік. Я працювала операційним менеджером в американській продуктовій IT-компанії. Ми відкрили R&D-центр у Києві і в нас була сильна команда .NET-інженерів. Хлопці сказали мені, що ввечері ми йдемо на AI-мітап. Я пішла разом із інженерами, і вони сказали: «Олександра, це революційна технологія, AI скоро захопить світ, це майбутнє, це щось неймовірне». Уявіть, 2015 рік – ще немає ні ChatGPT, ні TikTok, нічого.

Я сказала: «Як круто! А хтось проводить конференції з AI у Києві?» – на що мені відповіли: «Ні». У відповідь на моє питання «Чому немає конференцій?», я почула «Ми дуже хочемо, але їх немає». Я кажу: «Хлопці, якщо я проведу конференцію з AI, ви прийдете?». Вони відповіли: «Звісно, ми прийдемо». Я організувала конференцію, думала, що прийдуть мої знайомі, інженери та друзі. Але в підсумку приїхали найтоповіші data science інженери з усього світу. Це був шалений бум.

Тоді тільки відкрився офіс компанії Ring у Києві – компанії, яка розробляє Smart Home Security Systems, такі як Smart Video Cameras, Video Doorbells та системи сигналізації, які інтегровані між собою в одному мобільному додатку. Їх викупив Amazon у 2018 році за більш ніж 1 мільярд доларів, оскільки продукти компанії ідеально вбудовувалися в екосистему доставки Amazon. У США часто крадуть посилки, тому для клієнтів Amazon використання продуктів Ring достатньо ефективно вирішувало цю проблему. Ring почав розвиватися одночасно з нашою компанією в Україні. У той же час – потужний R&D-центр Samsung створював AI-продукти, і минув лише рік як був відкритий офіс компанії DataRobot в Києві – потужної ML-платформи, яку почали використовувати великі американські компанії для прогнозування та аналітики. Усе лише починалося.

Grammarly – це взагалі найпотужніша українська NLP-компанія у світі, яка стала юнікорном і підкорила світ. Звісно, ChatGPT трохи вплинув на їхню сенсаційність після листопада 2022 року, але те, що зробили в Grammarly, – неймовірно. Вони були першопрохідцями в розвитку NLP-експертизи в Україні, проводили літні навчальні табори, брали лінгвістів і вчили їх програмувати.

Для мене співпраця з Grammarly, Ring, Snapchat, Reface, 3DLook та іншими стартапами, – це велика гордість. Ми багато років працювали з 3DLook, наймали для них спеціалістів із Computer Vision і Machine Learning. 3Dlook це унікальна компанія, яка вирішує проблему примірки в онлайн-магазинах. Вони збирали датасети різних типів фігур по всьому світу. Ми пишаємось нашою співпрацею з ТОП-компаніями з України і світу.

Якими були твої перші джерела доходу? Корпоративні тренінги, AI-консалтинг, AI-рішення? І як трансформувалась твоя бізнес-модель?

Я була дуже вражена мітапом у 2015 році, і мене надихнув спікер – потужний AI-експерт в Україні Сергій Шельпук, який тоді працював в сервісній компанії, а зараз заснував свій стартап. Я вдячна колегам інженерам, які запросили мене на цей мітап.

Я вирішила зробити маленьку конференцію з AI у 2016 році на 20 людей – хто прийде, той і прийде. Але коли ми анонсували спікерів і дату, квитки розкупилися так швидко, що я щотижня змінювала зал. Спочатку думала, що буде 20 людей, потім 50, 100, 200, 300. Я скасовувала попередні зали, бронювала більші, і думала: «Скільки ж можна?». Була ідея закрити продажі й прибрати рекламу, бо ми не встигали обробляти запити від спікерів, учасників, медіа тощо.

Я зрозуміла, що це стане справою мого життя, коли відбулася перша конференція Data Science UA. Я побачила найрозумніших інженерів світу, які приїхали до нас. Усі були голодні до знань, їхні очі горіли. Через місяць ми запустили перші курси і почали регулярно проводити AI-мітапи – зустрічі на 100–150 інженерів із технічними доповідями.

Перші наші прибутки були з конференції, потім пішли доходи від курсів Data Science UA. Через місяць після курсів ми з командою заснували першу в Україні AI-рекрутингову агенцію, бо компанії почали звертатися з проханнями знайти AI-команди, інженерів, консультантів. Спочатку я хотіла будувати виключно освітню компанію – конференції та курси. Я казала: «Ні, я не рекрутер, рекрутингом не займаюся». Але коли такі запити приходили п’ятий раз, я зрозуміла, що це потрібно робити для розбудови комʼюніті.

Те саме було з AI-консалтингом. У 2017 році нам казали: «Прийдіть, подивіться на наші дані». Я відповідала: «Ми таке не робимо». Але після п’ятого запиту ми почали проводити discovery-фази, аналізувати системи та будувати технічну архітектуру, щоб розвивати продукт якнайкраще. Цей крок став для нас відправною точкою у створенні цілої екосистеми сервісів, які покривають усі потреби клієнта – від генерації ідеї для вирішення бізнес-запиту до імплементації рішення.

Зараз найбільші доходи приносить напрямок AI-консалтингу та аутсорсингу. Ми постійно відстежуємо лідів – їх сотні. Активно розвиваємо напрямок аустафінгу: ми наймаємо людей, адміністративно їх супроводжуємо, але технічно вони підпорядковуються нашим клієнтам із Великої Британії, США чи інших країн. Це AI-команди, Data Engineers, DevOps, MLOps – команди, які створюють потужні продукти. Корпоративні AI-тренінги ми теж проводимо, і це, зазвичай, старт роботи для нашого AI-консалтингу, така собі точка входу. Ми показуємо топ-менеджерам, що таке AI і як його використовувати, вони бачать перші результати його впливу, а потім переходимо до розробки проєктів чи рішень для компаній.

Скільки конференцій ти провела за весь час?

9 конференцій Data Science UA і понад 300 AI-івентів – технічних мітапів і зустрічей для розробників, де обговорювалися нові технології, рішення та нюанси їхньої розробки.

Скільки людей Data Science UA найняла, коли ти вирішила створити напрямок рекрутинг-агентства? Скільки людей ти найняла за весь час?

Ми започаткували AI-рекрутингову агенцію через два місяці після запуску компанії, бо був шалений дефіцит інженерів у компаніях. Рекрутери хантили розробників всюди – у Tinder, на вулицях, вішали борди навпроти офісів великих IT компаній. За 9 років ми найняли тисячі інженерів для різних компаній.

День, місце, час, коли ти створила IT-рекрутингове агентство? Хто був першим клієнтом?

Це був початок січня 2017 року. Першим нашим клієнтом стала компанія Ciklum. До них зайшов великий європейський клієнт, якому потрібна була команда AI-інженерів, але в Ciklum їх не вистачало. Вони сказали: «Сашо, хелп, що робити? Де їх знайти? Зроби щось за будь-які гроші». З цього і почалась наша співпраця.

Тоді ж Deloitte запускав власний сервіс із обробки документів для клієнтів. Ми зібрали для них усю NLP-команду – топову AI-команду серед усієї Великої Четвірки в Україні. Це був січень 2017 року, і з того часу ми зрозуміли, що полетіли, і почали розбудовувати рекрутинг. У нас з’явилися рекрутери, екосистема, наче холдинг: окремо освіта (конференції, курси, мітапи), окремо рекрутинг, а незабаром і консалтинг. FinTech, Retail, Pharma, Industrial Manufacturing та не-IT-компанії почали звертатися з запитами, що таке AI і як його імплементувати.

Знайомтеся з найкращими маркетинговими експертами в соціальній мережі для підприємців Business Match.

Чи правда, що Ernst & Young приходив до тебе в клієнти?

Так, ми плідно працювали з Ernst & Young. Вони збирають зарплатну аналітику для великих компаній з найрізноманітніших ніш – зарплати і бенефіти, скільки заробляють працівники: від пакувальників до фінансових директорів і які зарплати на ринку тощо. Ми створили рішення, яке дозволяло швидко та комфортно бачити всю зарплатну аналітику. У великих компаніях сотні ролей, і потрібно знати, які зарплати, бонуси, підвищення робити для кожного члена компанії. Ми почали з AI-курсів для команди Ernst & Young, а потім розробили велику аналітичну систему зі збору та аналізу усіх цих даних, що відповідала метадології Ernst & Young.

День, місце, час, коли ти найняла першого інженера до AI-консалтингу у Data Science UA? Хто був першим клієнтом?

Ми найняли першого менеджера інженерної команди у квітні 2018 року. Це була AI-експертка, яка навчалася в бізнес-школі IE в Мадриді й повернулася в Україну. У неї були знання по AI, бачення як запроваджувати AI в різні бізнеси, ідеальна англійська й міжнародний майндсет. Ми зустрілися на каву, проспілкувалися півдня у кавʼярні, зрозуміли, що це ідеальний метч, і розробили бізнес-модель . Наступного дня вона стала хедом AI-консалтингу. Я дуже рада, що ми це започаткували. Вона проводила AI-тренінги, ми разом наймали команду інженерів, і це полетіло. Зараз консалтинг – один із наших основних напрямків.

Одним з наших перших клієнтів стала французька фармкомпанія Servier. Ми почали співпрацю з AI-тренінгу, а потім – розробили для них систему для аналізу ринкових даних, що стала джерелом інсайтів. Потім до нас звернулися Edenred, Ernst & Young і багато інших компаній. Для мережі товарів для краси і дому EVA ми створили рішення для прогнозування продажів, утримання клієнтів і апсейлу: аналізували чеки та смаки клієнтів, після чого рекомендаційна система пропонувала найбільш релевантні продукти, щоб збільшити середній чек. Також ми зібрали для EVA всю AI-команду in-house. Часто клієнти починають із одного напряму, наприклад консалтингу, а потім підключають рекрутинг чи освіту.

Чи можете поділитися прикладом одного з найуспішніших кейсів впровадження AI у бізнес вашого клієнта? Якою була початкова проблема?

Візьмемо кейс Uklon – сервіс таксі, який я дуже люблю. Його нещодавно придбали за 155 мільйонів доларів, це повністю українська команда, і я дуже надихаюсь їхнім успіхом. Проблема була в аналізі відгуків. Після поїздки пасажири ставлять оцінку водію (від 1 до 5 зірок) і можуть залишити коментар. Часто оцінка не відповідала коментарю: наприклад, ставлять 5 зірок, а пишуть: «Погана музика, водій не посміхався». Як зрозуміти, що насправді думає клієнт? Наскільки проблема критична? Оцінки трекаються чітко, і служба підтримки має на них реагувати, проте випадки порушень правил дорожнього руху більш критичні і потребують швидшої реакції, аніж музикальні уподобання – у кожного вони свої.

Крім того, відгуки писали різними мовами – українською, російською, англійською, іспанською, французькою, адже в Києві багато іноземців. Проаналізувати це вручну дуже складно. Саме тому в Uklon було спеціальне AI-рішення, яке метчило їх із оцінками та аналізувало зміст. Але рішення мало потенціал для росту і внутрішня команда інженерів це розуміла.

Наша задача полягала у тому, щоб пріорітизувати коментарі, аби служба підтримки Uklon у першу чергу реагувала на найбільш критичні. Для цього ми проаналізували вже існуючі відгуки, запропонували їхню категоризацію на кілька груп: коментарі про водія, машину, запах у салоні, стиль водіння, відсутність дитячого крісла тощо. Крім того, AI аналізував ще й тональність коментаря. В результаті ми покращили існуючу модель і натренерували її.

У результаті служба підтримки Uklon зменшила час на аналіз відгуків, пришвидшила відповіді і реакції на відгуки, що значно підвищило лояльність та задоволеність клієнтів, крім того – їхню безпеку. Адже поки фахівець служби підтримки міг бути зайнятий пʼятьма відгуками про погано підібраний ароматизатор у салоні – водій, що не дотримується правил дорожнього руху, міг встигнути здійснити додаткову поїздку.

Дане рішення допомогло службі підтримки Uklon зменшити кількість негативних відгуків (1-2 зірки) на 20%. Це величезний результат, адже Uklon обробляє сотні тисяч поїздок щодня по всій Україні й уже вийшов на міжнародний ринок. Наша система допомогла покращити сервіс.

Які конкретні інструменти й рішення ви використовували? Як відбувався процес?

Ми співставляли оцінки з текстом відгуків. Наприклад, багато коментарів стосувалися водія чи стану машини, але це не завжди відображалося в оцінці. Ми створили систему, яка аналізує текст і визначає ключові проблеми. Потім, на основі категоризації, відгуки потрапляли до служби підтримки та оброблялися вже ними згідно пріоритетів. А вже від служби підтримки рекомендації передавалися до управляючої компанії Uklon, яка розподіляла їх між IT-департаментом (для покращення застосунку чи карт) і департаментом водіїв та машин.

Загалом, ми співпрацювали з Uklon багато років, допомагаючи їм наймати найкращих інженерів на ринку. Безперечно, їх внутрішня data science команда є однією з найсильніших в Україні, тож наша сумісна робота не просто покращила існуючу систему – вона вивела обслуговування клієнтів службою підтримки на новий рівень.

Як змінилося життя або бізнес клієнта після впровадження AI? Які результати були досягнені в цифрах, відгуках, процесах?

Після впровадження нашого рішення, служба підтримки зменшила кількість негативних відгуків Uklon на 20%. Ми допомогли побудувати систему обробки відгуків і алгоритм роботи з ними.

Як ти визначила, що це саме 20%? Що це означає?

Ми вимірювали це за допомогою кількох показників. По-перше, покращилися оцінки – більше п’ятірок, менше низьких балів. По-друге, зросла кількість позитивних відгуків у текстовому полі. Клієнти стали лояльнішими, рекомендували сервіс і продовжували ним користуватися навіть у разі дрібних проблем. Ці 20% – це комплексний показник, який відображає покращення user experience.

Знайомтеся з найкращими експертами зі систематизації бізнесу в соціальній мережі для підприємців Business Match.

Чого найчастіше бояться або не розуміють ваші клієнти, коли мова йде про впровадження AI, і як ви долаєте цей бар’єр?

Раніше клієнти думали, що AI – це дуже дорого й складно. До листопада 2022 року, до появи ChatGPT, розробка AI-рішень була дорожчою й тривалішою. Зараз є багато готових рішень, які ми адаптуємо та інтегруємо в технічну архітектуру клієнтів. Це значно здешевило й прискорило процес. AI став доступним для бізнесу будь-якого розміру.

Наприклад, до нас звернувся ювелірний бренд, який хоче створювати ювелірні прикраси за допомогою AI. Раніше колекції розроблялися місяцями 3D-дизайнерами й ювелірами. Зараз AI робить це швидше. Логістичні компанії просять замінити логістів, які вручну планують маршрути й обдзвонюють клієнтів. Ми автоматизуємо ці процеси.

Ще один популярний запит – прогнозування фінансових ринків. Наші клієнти з Великої Британії хочуть передбачати ціни на золото, акції, базуючись на новинах, політичних сигналах, злиттях компаній. Ми збираємо величезні обсяги даних і створюємо предиктивні моделі.

Щодо страхів, ми показуємо клієнтам конкретні кейси й пояснюємо, як AI може вирішити їхні проблеми. Наприклад, ми жартуємо, що замінити можна всіх, крім прибиральниць, бо один робот ще не вміє мити вікна й складати речі. Але в Retail, e-commerce, FinTech вже працює AI.

Які AI-тренди очікувати в найближчі два роки? Яке твоє бачення?

Я думаю, що AI-агенти будуть усюди. Зараз ми їх активно впроваджуємо в бізнеси наших клієнтів, але через рік вони стануть повсюдними. Також зростатиме кількість роботів – від пилососів до роботів, які варять каву чи допомагають у побуті. У Японії та Азії це вже реальність.

Ще один тренд – AI-асистенти. Зараз багато компаній розробляють AI-асистентів, які інтегруються з календарем і замінюють особистих помічників. Такі системи замінять рутинну комунікацію в чатах, емейлах, новинах та структуруватимуть інформацію. Сьогодні підприємці перевантажені інформацією, і AI допоможе це вирішити.

Що станеться через два роки – важко передбачити, бо AI розвивається шаленими темпами. ChatGPT уже змінив наше життя – ми звертаємося до нього з будь-якими питаннями. Три роки тому ми не могли цього уявити.

Яку пораду ти даси підприємцю, який хоче інтегрувати AI в свій бізнес, але не знає, з чого почати?

Звертайтеся до Data Science UA прямо сьогодні, а не чекайте поки конкуренти випередять вас. Давайте подумаємо разом як AI може покращити ваш бізнес. Сьогодні AI потрібен не лише компаніям із великими даними – ми швидко налаштовуємо збір і обробку даних. Ще один приклад: ми працюємо з мережами спортклубів, які хочуть автоматизувати customer journey: від тренувань до замовлення шейків і футболок у додатку. Клієнти хочуть натиснути дві кнопки й отримати сервіс без участі людей. AI – це конкурентна перевага, і чим раніше ви почнете, тим краще.

Знайомтеся з найкращими експертами для розвитку бізнесу в соціальній мережі Business Match

‍

АІ Кейс: Команда підтримки Uklon скоротила негативні відгуки на 20%

На чому ви зараз фокусуєтеся?

Коли ти почула про AI, де це було, з ким це було, хто був біля тебе?

Якими були твої перші джерела доходу? Корпоративні тренінги, AI-консалтинг, AI-рішення? І як трансформувалась твоя бізнес-модель?

Скільки конференцій ти провела за весь час?

Скільки людей Data Science UA найняла, коли ти вирішила створити напрямок рекрутинг-агентства? Скільки людей ти найняла за весь час?

День, місце, час, коли ти створила IT-рекрутингове агентство? Хто був першим клієнтом?

Чи правда, що Ernst & Young приходив до тебе в клієнти?

День, місце, час, коли ти найняла першого інженера до AI-консалтингу у Data Science UA? Хто був першим клієнтом?

Чи можете поділитися прикладом одного з найуспішніших кейсів впровадження AI у бізнес вашого клієнта? Якою була початкова проблема?

Які конкретні інструменти й рішення ви використовували? Як відбувався процес?

Як змінилося життя або бізнес клієнта після впровадження AI? Які результати були досягнені в цифрах, відгуках, процесах?

Як ти визначила, що це саме 20%? Що це означає?

Чого найчастіше бояться або не розуміють ваші клієнти, коли мова йде про впровадження AI, і як ви долаєте цей бар’єр?

Які AI-тренди очікувати в найближчі два роки? Яке твоє бачення?

Яку пораду ти даси підприємцю, який хоче інтегрувати AI в свій бізнес, але не знає, з чого почати?

На чому ви зараз фокусуєтеся?

Коли ти почула про AI, де це було, з ким це було, хто був біля тебе?

Якими були твої перші джерела доходу? Корпоративні тренінги, AI-консалтинг, AI-рішення? І як трансформувалась твоя бізнес-модель?

Скільки конференцій ти провела за весь час?

Скільки людей Data Science UA найняла, коли ти вирішила створити напрямок рекрутинг-агентства? Скільки людей ти найняла за весь час?

День, місце, час, коли ти створила IT-рекрутингове агентство? Хто був першим клієнтом?

Чи правда, що Ernst & Young приходив до тебе в клієнти?

День, місце, час, коли ти найняла першого інженера до AI-консалтингу у Data Science UA? Хто був першим клієнтом?

Чи можете поділитися прикладом одного з найуспішніших кейсів впровадження AI у бізнес вашого клієнта? Якою була початкова проблема?

Які конкретні інструменти й рішення ви використовували? Як відбувався процес?

Як змінилося життя або бізнес клієнта після впровадження AI? Які результати були досягнені в цифрах, відгуках, процесах?

Як ти визначила, що це саме 20%? Що це означає?

Чого найчастіше бояться або не розуміють ваші клієнти, коли мова йде про впровадження AI, і як ви долаєте цей бар’єр?

Які AI-тренди очікувати в найближчі два роки? Яке твоє бачення?

Яку пораду ти даси підприємцю, який хоче інтегрувати AI в свій бізнес, але не знає, з чого почати?

На чому ви зараз фокусуєтеся?

Коли ти почула про AI, де це було, з ким це було, хто був біля тебе?

Якими були твої перші джерела доходу? Корпоративні тренінги, AI-консалтинг, AI-рішення? І як трансформувалась твоя бізнес-модель?

Скільки конференцій ти провела за весь час?

Скільки людей Data Science UA найняла, коли ти вирішила створити напрямок рекрутинг-агентства? Скільки людей ти найняла за весь час?

День, місце, час, коли ти створила IT-рекрутингове агентство? Хто був першим клієнтом?

Чи правда, що Ernst & Young приходив до тебе в клієнти?

День, місце, час, коли ти найняла першого інженера до AI-консалтингу у Data Science UA? Хто був першим клієнтом?

Чи можете поділитися прикладом одного з найуспішніших кейсів впровадження AI у бізнес вашого клієнта? Якою була початкова проблема?

Які конкретні інструменти й рішення ви використовували? Як відбувався процес?

Як змінилося життя або бізнес клієнта після впровадження AI? Які результати були досягнені в цифрах, відгуках, процесах?

Як ти визначила, що це саме 20%? Що це означає?

Чого найчастіше бояться або не розуміють ваші клієнти, коли мова йде про впровадження AI, і як ви долаєте цей бар’єр?

Які AI-тренди очікувати в найближчі два роки? Яке твоє бачення?

Яку пораду ти даси підприємцю, який хоче інтегрувати AI в свій бізнес, але не знає, з чого почати?

На чому ви зараз фокусуєтеся?

Коли ти почула про AI, де це було, з ким це було, хто був біля тебе?

Якими були твої перші джерела доходу? Корпоративні тренінги, AI-консалтинг, AI-рішення? І як трансформувалась твоя бізнес-модель?

Скільки конференцій ти провела за весь час?

Скільки людей Data Science UA найняла, коли ти вирішила створити напрямок рекрутинг-агентства? Скільки людей ти найняла за весь час?

День, місце, час, коли ти створила IT-рекрутингове агентство? Хто був першим клієнтом?

Чи правда, що Ernst & Young приходив до тебе в клієнти?

День, місце, час, коли ти найняла першого інженера до AI-консалтингу у Data Science UA? Хто був першим клієнтом?

Чи можете поділитися прикладом одного з найуспішніших кейсів впровадження AI у бізнес вашого клієнта? Якою була початкова проблема?

Які конкретні інструменти й рішення ви використовували? Як відбувався процес?

Як змінилося життя або бізнес клієнта після впровадження AI? Які результати були досягнені в цифрах, відгуках, процесах?

Як ти визначила, що це саме 20%? Що це означає?

Чого найчастіше бояться або не розуміють ваші клієнти, коли мова йде про впровадження AI, і як ви долаєте цей бар’єр?

Які AI-тренди очікувати в найближчі два роки? Яке твоє бачення?

Яку пораду ти даси підприємцю, який хоче інтегрувати AI в свій бізнес, але не знає, з чого почати?

Щоб отримати доступ до всього матеріалу — підпишіться на Business Match.

4.99 $/щомісяця

Щоб отримати доступ до всього матеріалу — підпишіться на Business Match.

4.99 $/щомісяця

Інші статті

Створити обліковий запис