Владислав Наумов, СОО Inweb, у колонці для AIN розповідає, як визначити, де ефективно застосовувати штучний інтелект, куди вигідно інвестувати та як уникнути ризиків та втрат у цьому процесі.
.JPG)
Згідно з даними McKinsey, генеративний ШІ може автоматизувати 60–70% робочих завдань у компаніях. Це не дивно, адже він допомагає не просто заощадити час на роботу, а й полегшити її для працівників — тим самим збільшуючи їхню продуктивність.
Як ШІ може допомогти вашому бізнесуШтучний інтелект економить співробітникам години рутинних завдань, підвищує продуктивність і додає зручності в роботу. Він надає можливості, які варто впроваджувати вже сьогодні, щоб зберігати конкурентоспроможність. Серед численних переваг впровадження ШІ, особливо варто виділити ключові:
- Економія бюджету. Microsoft — яскравий закордонний приклад. Завдяки штучному інтелекту компанія заощадила понад $500 млн у кол-центрах, хоч і водночас зменшила штат на ~4–5 %. В Inweb ми інтегрували багато таких інновацій: наприклад, автоматичний моніторинг чатів, де штучний інтелект перевіряє їх на наявність повідомлень,
що залишаються без відповіді довше як 2 години. А також сервіси, що самостійно створюють фолоуапи, транскрибують дзвінки або аналізують презентації КП (комерційних пропозицій). Завдяки цим автоматизаціям ми щороку економимо достатньо велику суму — понад $20 000.
- Швидкий збір даних. Amazon використовує штучний інтелект у багатьох аспектах бізнесу, наприклад — у зборі даних. Сенс у тому, щоб доставляти товари ще до того, як ви подумаєте про їхню покупку. Сайт продажів пропонує таку концепцію фізичного магазину як Amazon Go, де система штучного інтелекту відстежує, які товари забирає покупець. Технологія потім автоматично стягує з вас плату за ці товари через застосунок Amazon Go на телефоні. Оскільки каси немає, ви приносите власні сумки, щоб наповнювати їх, а камери стежать за кожним рухом, щоб ідентифікувати кожен товар, який ви кладете собі, щоб зрештою стягнути з вас плату за нього. В Inweb SEO-спеціалісти також використовують штучний інтелект для роботи з даними.
Ми маємо власний сервіс, який для зручності створений у форматі таблички. У ньому вказуємо URL або назву сторінки, а штучний інтелект самостійно її аналізує, і як результат надає потрібні метадані, тим самим спрощуючи роботу для SEO-спеціаліста.
- Комунікація На сьогодні багато компаній оптимізують витрати часу на комунікацію саме завдяки штучному інтелекту. Ми ж імплементували це через внутрішньо створеного ШІ-асистента «Альтман», який розшифровує відео- чи аудіорозмови. Завдяки чітко прописаному промпту сервіс прописує основні тези, домовленості. Також цей сервіс можна використовувати для створення мануалів чи інструкцій з відеодзвінка або навчання. Завдяки «Альтману» нам вдалося заощадити близько 82 годин, а на місяць це означає економія непоганої суми.
Такий вигляд має ШІ-асистент «Альтман»Базові помилки, яких важливо не припуститисьШтучний інтелект, попри всі переваги, має безліч підводних каменів. Компанії на початку впровадження роблять багато помилок, що забирають не лише час, але й бюджет. Ось ключові аспекти, яких варто не припускатись:
Уникати рішень, що вже існуютьЧасто люди виключають рішення,
що можна реалізувати без залучення ШІ. Це, напевно, найбільша помилка, адже існує безліч готових рішень, які варто лише пошукати, до прикладу, навіть за допомогою ШІ. Наприклад, є мовні бібліотеки, де можна відправити запит, щоб зробити прізвище у певному відмінку. Якщо ж розробляти це самостійно, можна втратити багато часу — як мінімум, на сам код, тоді як сервіс, що зробить задачу менш ніж за хвилину, уже існує.
Сподіватися, що штучний інтелект замінить людейШІ чудово справляється з обробкою великих даних, виконанням повторюваних операцій та аналізом, але йому бракує креативності, емоційного інтелекту, критичного мислення та здатності до справжнього розуміння людських взаємодій. Ці унікальні людські якості залишаються незамінними.
Останнє — довіряти штучному інтелекту на 100%Деякі моделі ШІ можуть генерувати інформацію, яка звучить правдоподібно, але насправді є вигаданою або хибною. Це особливо небезпечно, коли йдеться про фактологічні дані.
Окрім ризиків, пов’язаних із якістю відповіді, існують також технічні виклики. Наприклад, в OpenAI, Claude та інших ШІ-моделей трапляються збої в API (програмному інтерфейсі,
який дозволяє вашій системі обмінюватися даними з їхніми серверами). Через це важливо закладати механізми, щоб коли API запрацює правильно — дані дозібрались та обробились.
Промпти як ключ до ефективної роботи з ШІНезважаючи на те що в Inweb ми інтегрували багато інструментів штучного інтелекту в операційну систему, у співробітників все ще виникають труднощі з його використанням. Тоді ми шукаємо глибинні проблеми того, що відбувається, аналізуємо їх і намагаємось покращити сервіс. Але часто причина не в самому сервісі, а в підході працівників до нього — наприклад, найпоширенішою проблемою є невміння писати промпти. Це базова річ, але важлива річ, і її варто виконувати якісно. Ось 5 ключових способів, що допоможуть вам і вашим колегам написати якісний запит до штучного інтелекту:
- Формулюйте завдання лаконічно. Не ускладнюйте життя ні собі, ні штучному інтелекту. Формулюйте запит чітко та лаконічно, оскільки надмірна деталізація може ускладнити розуміння ШІ та вплинути на якість отриманого результату. Якщо завдання дійсно занадто складне, розбийте його на підзадачі.
Тоді штучний інтелект зчитає його у формі алгоритму і зробить все згідно з вказаними кроками.
- Сформулюйте за допомогою ШІ готовий шаблон запиту для роботи з ним. Часто рішення, над якими ми так старанно думаємо самостійно, гуглимо або ж питаємо у колег, є «під рукою». У таких випадках можна попросити штучний інтелект сформувати потрібний запит. Наприклад, «Створи промпт для ШІ, який на основі наданих мною даних зробить детальний звіт по витратах на маркетинг за останній квартал (жовтень-грудень 2025)».
Такий вигляд має промпт, який нам надав штучний інтелектЦей метод залишається одним із найпростіших, але водночас надзвичайно ефективних, особливо коли часу обмаль. Як видно на прикладі, ШІ не лише формує базовий запит, а й одразу пропонує розширену версію з аналітикою та стратегічними інсайтами. Тому цей підхід може не просто заощадити час, а й підвищити якість отриманих результатів.
- Використовуйте свій потік мовлення. Часто ми пишемо зовсім не так, як говоримо, — через надмірну увагу до граматики, синтаксису чи форми починаємо ускладнювати навіть прості завдання.
Спробуйте буквально проговорити свій запит — так ваше спілкування з ШІ буде більш природним, а взаємодія — більш плавною та якісною.
- Надайте сервісу роль. Штучний інтелект вміє круто вдавати, спробуйте використати це. Наприклад, напишіть: «Уяви, що ти data-аналітик, проаналізуй і зроби висновки на основі наданих мною даних» — і ви побачите, як ШІ трансформується у такого собі junior-спеціаліста, що виконує задачі якісно.
- Наостанок, уявіть, що штучний інтелект — новий стажер, що неймовірно старається. Можливо, десь незвичайний, але часто ефективний спосіб створити запит для штучного інтелекту — наприклад, для людини-емпата це буде найкращою порадою.
А от якщо ви дасте більше вказівок, наприклад: «Розробити звіт по витратах на маркетинг-відділ за останній квартал (жовтень-грудень 2025)», то старанний стажер не просто якісно виконає завдання,
а й зробить порівняння у відсотковому відношенні за цей та минулий квартал, а за потреби ще й надасть рекомендації щодо оптимізації бюджету.
Що можна зробити вже заразСтрахи, упередження або недовіра до нових технологій можуть зробити бізнес менш конкурентоспроможним. Щоб почати впроваджувати штучний інтелект в операційну систему, важливо все відкинути та просто почати робити.
Перше і найпростіше — впроваджувати культуру штучного інтелекту.
Продемонструйте на прикладах: як є та як може бути, доносьте цінність, підсвічуйте. Важливо, щоб співробітник мав ідею — «я виконую цю задачу ось так, а як можна зробити швидше».
Наступне — інтегрувати штучний інтелект у систему заповнення даних. Наприклад, у CRM-системах ШІ може контролювати правильність заповнення угод, перевіряючи дані від міста клієнта до посилання на комерційну пропозицію. Це дозволяє звільнити від рутинного контролю співробітників відділу продажів.
Також добре працюють чатботи. Наприклад, наша агенція має базу знань, схожу на Вікіпедію, яку ведемо в застосунку для управління інформацією Notion. Проте працівники часто не знали, як знайти потрібний файл за назвою. Як рішення ми створили Telegram-бот Wiki, з яким працюємо з червня 2024-го.
І наостанок — маленькі зміни можуть принести великі цифри, тому помічайте проблеми, підсвічуйте та пропонуйте рішення. І як наслідок — побудуєте компанію, що працює швидше та ефективніше.
Читайте також: Скорочення, найм із ШІ-асистентами та попит на prompt engineering. Як штучний інтелект змінює ринок праці
