Володимир Тетерук, засновник AI-агенції AI Assistant, понад три з половиною роки працює з впровадженням штучного інтелекту в бізнесах України та Європи. За цей час його команда реалізувала понад 100 кейсів для компаній різних сфер. Під час виступу Володимир розповів, як підготувати бізнес до AI-автоматизації, визначити процеси з найбільшим потенціалом і зрозуміти, чи принесе впровадження реальну фінансову користь.
Головна думка виступу: ефективна інтеграція штучного інтелекту починається не з вибору інструментів, а з аналізу бізнес-процесів, витрат і проблем, які потрібно вирішити.
Починати потрібно не з інструментів, а з бізнес-проблем
Одна з найпоширеніших помилок компаній — шукати AI-інструмент, не розуміючи, яку саме проблему він має вирішити. Бізнес може впроваджувати нові технології, але не отримувати очікуваного результату, якщо автоматизує процеси, які не потребують змін або не дають відчутної користі.
Володимир формулює головний принцип так:
«Ключове питання — не який інструмент обрати, а яка рутина коштує вам найбільше в бізнесі».
Перед впровадженням AI потрібно провести аудит і зрозуміти, як працює компанія: які завдання регулярно повторюються, скільки часу вони займають і де виникають найбільші втрати ресурсів.
Для цього варто почати з карти бізнес-процесів. Наступний крок — поспілкуватися зі співробітниками, які виконують ці завдання, та зібрати інформацію про те, як робота відбувається на практиці.
Особливу увагу слід приділити найефективнішим працівникам. Вони можуть мати власні підходи до виконання завдань, які відрізняються від офіційних інструкцій, але дають кращі результати. Розуміння цих підходів допомагає визначити стандарти, на основі яких надалі можна навчати AI-системи.
Важливо також враховувати взаємодію між відділами. Автоматизація одного процесу може впливати на роботу інших співробітників, тому потрібно бачити не лише окреме завдання, а й увесь ланцюжок дій.
Як визначити, що автоматизувати першим
Щоб зрозуміти, які процеси мають найбільший потенціал для автоматизації, Володимир рекомендує оцінювати їх за чотирма критеріями:
- Час і вартість. Скільки годин співробітники витрачають на завдання та скільки коштує їхня робота.
- Ризик помилки. Наскільки серйозними будуть наслідки, якщо AI неправильно обробить інформацію або виконає дію.
- Доступність даних. Чи зберігається необхідна інформація в цифровому вигляді та чи готова компанія використовувати її для автоматизації.
- Потенційний ефект. Скільки часу й грошей можна заощадити, зменшити кількість помилок або запобігти втраті клієнтів.
Наприклад, якщо співробітник щотижня витрачає кілька годин на підготовку звітів, заповнення таблиць або перенесення інформації між системами, це може бути хорошим кандидатом для автоматизації. Але перед ухваленням рішення потрібно порахувати вартість цього часу та порівняти її з витратами на впровадження й підтримку AI-рішення.
Володимир часто рекомендує починати з відділу продажів, адже його результати можна оцінювати за конкретними показниками: кількістю заявок, вартістю ліда, конверсією та кількістю залучених клієнтів.
Водночас автоматизувати все підряд не варто. Якщо процес передбачає високий чек, складні переговори або індивідуальний підхід до клієнта, помилка AI може коштувати компанії надто дорого. У таких випадках доцільніше залишити ключові рішення за людиною, а штучний інтелект використовувати як допоміжний інструмент.
Як пояснює Володимир:
«Є випадки, коли людина дешевша, ніж саме інтеграція штучного інтелекту».
Тому рішення про автоматизацію має спиратися на конкретні розрахунки, а не лише на бажання впровадити нову технологію.
Чат, AI-агент і автоматизація — у чому різниця
Під час впровадження штучного інтелекту важливо розрізняти три поняття, які часто використовують як синоніми.
Чат — це діалоговий інструмент, у якому користувач ставить запитання та отримує відповіді. Наприклад, ChatGPT може допомогти проаналізувати документ, підготувати текст або знайти потрібну інформацію.
AI-агент — система, яка може виконувати послідовність дій за визначеними правилами. Залежно від налаштувань вона здатна обробляти запити, перевіряти інформацію, передавати результати співробітникам або запускати наступні етапи процесу.
Автоматизація — інтегрований бізнес-процес, у якому AI обробляє інформацію та взаємодіє з іншими системами, наприклад CRM, електронною поштою чи внутрішніми базами даних.
Ці рішення можуть працювати разом. Наприклад, AI-агент може отримати заявку, перевірити її за заданими критеріями, внести дані до CRM і передати менеджеру інформацію про потенційного клієнта.
Саме інтеграція з реальними бізнес-процесами дає змогу перейти від звичайного використання чат-ботів до системної автоматизації роботи компанії.
Чотири напрямки, де AI може допомогти щодня
Володимир виділяє кілька напрямків, у яких штучний інтелект може бути особливо корисним для регулярних завдань.
1. Робота з текстами та документами
AI може допомагати готувати документи, заповнювати таблиці, формувати рахунки та працювати з інформацією в різних системах. Замість ручного перенесення даних співробітник може зосередитися на перевірці результату й ухваленні необхідних рішень.
2. Електронна пошта
Інтеграція AI з Gmail або Outlook дає змогу готувати чернетки відповідей, структурувати листування та знаходити потрібну інформацію. Це особливо корисно для працівників, які щодня обробляють велику кількість повідомлень.
3. Зустрічі та дзвінки
Транскрибування розмов, підготовка підсумків і визначення наступних кроків допомагають не втрачати важливі домовленості. Інформацію можна передавати до CRM або системи управління завданнями, щоб результати зустрічей перетворювалися на конкретні дії.
Окремий напрямок — аналіз дзвінків менеджерів. Якщо керівник не має часу прослуховувати всі розмови, AI може допомогти оцінювати їх за визначеними критеріями та виявляти типові помилки.
4. Внутрішні знання компанії
У бізнесах накопичуються інструкції, стандарти, скрипти, навчальні матеріали та інші документи. Якщо інформація розміщена в різних місцях, співробітники витрачають час на пошук відповідей і постійно звертаються до колег.
AI-рішення може об'єднати ці знання в зручну систему пошуку, щоб команда швидше знаходила потрібні відомості та працювала за спільними стандартами.
Практичні кейси: корпоративна база знань і голосовий агент
Один із кейсів AI Assistant — інтеграція для компанії Varus. Команда створила корпоративного Telegram-бота з AI-агентом, який допомагає співробітникам знаходити інформацію про компанію, її стандарти, інструкції та внутрішні процеси. Запити можна надсилати як текстом, так і голосом.
Рішення синхронізоване з внутрішньою базою знань компанії. Це дає змогу швидше знаходити потрібну інформацію та зменшувати кількість повторюваних запитань до колег і керівників.
Такий підхід можна використовувати й в інших бізнесах: наприклад, для пошуку інформації про продукти, внутрішні регламенти або порядок роботи з клієнтами.
Інший приклад — голосовий AI-агент, який приймає дзвінки, коли менеджер не відповідає, кваліфікує клієнта та передає інформацію до CRM. За словами Володимира, в одному з кейсів середня тривалість розмови становила 2 хвилини 17 секунд.
Подібне рішення може допомогти компанії не втрачати потенційних клієнтів через пропущені дзвінки та швидше обробляти звернення.
Ще один напрямок — AI-тренажери для відділів продажів і сервісу. Вони дають змогу співробітникам відпрацьовувати типові сценарії, відповідати на заперечення та тренувати навички спілкування з клієнтами. Система оцінює результати, а керівник отримує інформацію про сильні сторони працівника й аспекти, які потребують покращення.
Це може бути корисно як під час адаптації нових співробітників, так і для регулярного навчання команди.
Як порахувати окупність AI-рішення
Перш ніж переходити до впровадження, потрібно оцінити не лише потенційну економію, а й усі витрати, пов'язані з проєктом.
Володимир рекомендує враховувати:
- час, який співробітники витрачають на поточний процес;
- вартість цього часу для компанії;
- витрати на розробку та інтеграцію рішення;
- час команди на зустрічі, підготовку документів, тестування й узгодження;
- витрати на подальшу підтримку;
- потенційну економію та зменшення втрат клієнтів.
Наприклад, якщо AI допомагає обробляти заявки швидше, результат можна оцінювати за кількістю опрацьованих звернень, швидкістю відповіді та кількістю клієнтів, яких вдалося залучити.
При цьому важливо розрізняти очікуваний і фактичний ефект. Навіть якщо автоматизація технічно працює, це ще не означає, що вона економічно виправдана.
Тому компанії потрібно визначити показники ще до початку проєкту, а після запуску порівняти результати з початковими даними.
Безпека даних — частина впровадження
Автоматизація не повинна створювати додаткові ризики для компанії. Володимир наголошує, що не варто завантажувати конфіденційну інформацію, бази клієнтів, номери телефонів та інші чутливі дані у звичайні AI-інструменти без належних заходів захисту.
Перед інтеграцією потрібно перевірити умови використання сервісів, визначити правила доступу до інформації та за потреби передбачити локальне розгортання або знеособлення даних.
Не менш важливо навчати співробітників безпечної роботи зі штучним інтелектом. Навіть якщо керівництво користується AI лише для простих завдань, команда може вже передавати інструментам робочі документи або іншу чутливу інформацію.
Тому компаніям варто створювати внутрішні правила використання AI: які інструменти дозволені, які дані можна передавати та хто відповідає за впровадження нових рішень. Також корисно призначити відповідальну людину, яка допомагатиме команді освоювати інструменти й координуватиме їх використання.
З чого почати вже зараз
Перший крок не потребує складних технічних рішень. Володимир радить виписати 10–15 регулярних процесів у компанії: роботу із заявками, листами, звітами, документами, дзвінками або підтримкою клієнтів.
Для кожного процесу варто зазначити:
- хто його виконує;
- як часто він повторюється;
- скільки часу займає;
- скільки коштує виконання;
- які проблеми та помилки виникають;
- чи доступні необхідні дані в цифровому вигляді.
На основі цих даних можна визначити пріоритети й обрати один процес для першого впровадження. Не потрібно відразу автоматизувати всі відділи: краще почати з конкретного завдання, де очікуваний результат можна виміряти.
Володимир також рекомендує звертати увагу на готовність компанії до впровадження. Якщо процеси не описані, дані не оцифровані, а відповідальні люди не визначені, спочатку варто навести лад у цих питаннях.
«Ви маєте отримати для себе певну дорожню карту, які інструменти штучного інтелекту можуть бути доцільні для вашого бізнесу».
Результатом аудиту має бути зрозумілий план: які процеси автоматизувати, у якій послідовності, хто відповідатиме за реалізацію та як оцінювати результат. Важливо також визначити, хто контролюватиме впровадження всередині компанії. Ця людина не обов'язково має бути AI-фахівцем — достатньо добре розуміти відповідний бізнес-процес і координувати роботу команди.
Головна думка Володимира Тетерука проста: ефективне впровадження штучного інтелекту починається з розуміння власного бізнесу. Коли компанія знає, де втрачає час і гроші, вона може обирати рішення на основі реальних потреб, оцінювати їхню окупність і поступово масштабувати успішні результати.