Технологічні інновації продовжують стрімко змінювати бізнес-ландшафт, і сьогодні особливо важливо почути думки експертів, здатних визначити перспективні напрямки розвитку. Своїм баченням з нами ділиться Ольга Панчук — спеціаліст, яка присвятила більше двох десятиліть впровадженню передових технологічних рішень у різних галузях.
Професійний шлях Ольги Панчук почався в банківській сфері, продовжився в галузі страхування та прямих продажів, а потім призвів до створення власного технологічного бізнесу, який сьогодні представлений у Великобританії, Індії, Казахстані та інших країнах.
Сьогодні багато компаній уже освоїли базові сценарії використання штучного інтелекту, такі як чат-боти або автоматизований аналіз даних. Однак справжній прорив у бізнес-ефективності прихований у неочевидних сферах застосування ШІ. Спираючись на багаторічний практичний досвід розвитку міжнародного технологічного бізнесу, Ольга Панчук пропонує своє бачення того, як штучний інтелект може трансформувати традиційні IT-процеси в найнеочікуваніших областях.
Современий стан застосування ШІ в бізнесі
Коли ми говоримо про штучний інтелект у 2025 році, ми вже не обговорюємо технологію майбутнього – ми говоримо про сьогодення. За останні роки ШІ міцно зайняв свої позиції в таких сферах, як обробка природної мови, комп’ютерне зору та предиктивна аналітика. Чат-боти, рекомендативні системи та інструменти бізнес-аналітики, що працюють на основі ШІ, стали стандартом для більшості великих компаній.
Однак існує очевидний дисбаланс у тому, як і де застосовується штучний інтелект. Технологічні гіганти, фінансові установи та компанії електронної комерції використовують ШІ на повну потужність, в той час як багато традиційних галузей ще знаходяться на початку цього шляху. Чому так відбувається?
Першим бар’єром часто стає нерозуміння реальної цінності ШІ для конкретного бізнесу. Керівники бачать абстрактні приклади з інших індустрій, але не можуть адаптувати їх під свої завдання. Другим перешкодою є технологічний розрив — наявність застарілих IT-систем, не готових до інтеграції з сучасними ШІ-рішеннями. Нарешті, багато компаній стикаються з нестачею спеціалістів, здатних не тільки впровадити, а й підтримувати ШІ-системи в довгостроковій перспективі.
При цьому найцікавіші можливості для прориву сьогодні лежать саме на перетині традиційних галузей і передових технологій. Взявши за основу класичні бізнес-процеси та переосмисливши їх через призму штучного інтелекту, можна створити унікальні конкурентні переваги. Саме тут прихований той самий неочевидний потенціал ШІ, про який багато хто поки що не задумується.
Неочевидні сфери застосування ШІ для оптимізації IT-процесів
Коли ми говоримо про неочевидні сфери застосування штучного інтелекту, я маю на увазі галузі та процеси, які на перший погляд здаються досить традиційними або навіть консервативними. Саме тут часто приховується найбільший потенціал для трансформації.
Візьмемо, наприклад, сферу страхування та управління ризиками для електронних пристроїв. Традиційно цей напрямок опирається на актуарні розрахунки та статистичні моделі. Однак впровадження ШІ дозволяє перейти від реактивного до проактивного підходу. Сучасні алгоритми здатні аналізувати дані про стан пристроїв в режимі реального часу, передбачати потенційні поломки та автоматично ініціювати заміну техніки до моменту критичного збою. Це не лише покращує клієнтський досвід, але й значно знижує операційні витрати страхових компаній.
Особливої уваги заслуговує потенціал ШІ в трансформації процесу андеррайтингу в страхових компаніях. Традиційна модель вимагає від фахівців аналізу величезної кількості документів, форм та даних для оцінки ризиків. Цей процес не тільки займає значний час, але й піддається людським помилкам, які можуть призводити до неточностей у розрахунках і, як наслідок, до фінансових втрат. ШІ-системи здатні обробляти тисячі параметрів одночасно, враховуючи неявні закономірності та історичні дані, забезпечуючи більш точну оцінку ризиків за частку часу, який потребує людина. Це не лише пришвидшує процес ухвалення рішень, але й підвищує точність оцінки, що безпосередньо впливає на фінансові показники страхових компаній.
Роздрібна торгівля технікою та післяпродажне обслуговування — ще одна сфера з величезним нерозкритим потенціалом. ШІ може трансформувати весь цикл взаємодії з клієнтом: від персоналізованих рекомендацій при виборі пристрою до автоматизованої діагностики несправностей та пропозицій щодо ремонту або заміни. Уявіть собі систему, яка на основі аналізу поведінки користувача може точно визначити момент, коли він готовий оновити своє пристрій, і запропонувати оптимальний варіант заміни з урахуванням його потреб та звичок використання.
У сфері логістики й управління ланцюгами постачання технічних товарів ШІ може вирішити проблему «останньої милі» — найскладнішого та найдорожчого етапу доставки. Інтелектуальні системи маршрутизації, які враховують не лише географію, а й особливості конкретного клієнта, час його доступності, історію взаємодії — здатні радикально підвищити ефективність логістичних процесів.
Окремої уваги заслуговує інтеграція сучасних ШІ-рішень із застарілими системами у фінансовому секторі. Замість повної заміни інфраструктури, що часто неможливо через регуляторні вимоги, ШІ може виступати як «інтелектуальний міст» між поколіннями технологій, забезпечуючи безшовну роботу різнорідних систем і поступову модернізацію ІТ-інфраструктури.
Ключ до успіху в кожній із цих галузей — розуміння специфіки галузі та вміння побачити ті точки, де впровадження штучного інтелекту створить максимальну цінність для бізнесу і його клієнтів.
Практичні кейси впровадження ШІ для покращення ІТ-процесів
Без практики теорія мало що варта, тож розгляньмо конкретні приклади, як штучний інтелект уже сьогодні трансформує традиційні ІТ-процеси у різних галузях.
Один із найвражаючіших кейсів — автоматизація процесу заміни пошкоджених пристроїв. Класична схема обробки страхового випадку включає безліч етапів: заява клієнта, перевірка покриття, оцінка збитків, погодження заміни, логістика. Цей процес зазвичай займає від кількох днів до тижнів. Сучасні ШІ-системи дозволяють скоротити його до хвилин. Алгоритм автоматично перевіряє дійсність заявки, зіставляє дані з різних джерел, виявляє потенційне шахрайство і приймає рішення щодо заміни. Більше того — система самонавчається на основі накопичених даних, постійно підвищуючи точність рішень.
Прогнозна аналітика для запобігання збоям у роботі ІТ-систем — ще один приклад високоефективного застосування ШІ. Традиційно компанії реагують на проблеми постфактум, що призводить до простоїв і втрати прибутку. Сучасні алгоритми машинного навчання здатні аналізувати величезні масиви даних про роботу ІТ-інфраструктури, виявляти аномалії та передбачати можливі збої за години або навіть дні до їх настання. Це дає ІТ-командам дорогоцінний час на превентивне усунення проблем.
Персоналізація клієнтського досвіду за допомогою ШІ виходить далеко за межі звичних рекомендаційних систем. Уявіть, що система не лише пропонує продукт на основі попередніх покупок, а й враховує поточний життєвий контекст клієнта. Наприклад, якщо алгоритм виявляє, що клієнт нещодавно змінив роботу, переїхав або в нього народилась дитина — пропозиції автоматично адаптуються під нові потреби. Це суттєво підвищує конверсію і лояльність.
Оптимізація документообігу й договірних процесів — ще одна сфера, де ШІ демонструє вражаючу ефективність. Сучасні системи обробки природної мови здатні не лише автоматизувати створення типових договорів, а й аналізувати складні юридичні документи, виявляти потенційні ризики і невідповідності. Як наслідок — час узгодження документів скорочується в рази, а кількість помилок — знижується до мінімуму.
Варто підкреслити, що в усіх цих випадках ШІ не замінює людину, а розширює її можливості, дозволяючи зосередитись на складних, нестандартних завданнях, які потребують креативності й емпатії — якостей, у яких люди досі перевершують машини.
Методологія впровадження ШІ-рішень в усталені бізнес-процеси
Розуміння потенціалу ШІ — лише початок. Ключовий виклик для більшості організацій — це практична реалізація цього потенціалу. Спираючись на власний досвід, я пропоную методологію впровадження ШІ-рішень, яка допоможе уникнути типових помилок і максимізувати ефективність інвестицій.
Перший і найважливіший етап — аудит існуючих процесів. Це не просто опис «як ми працюємо зараз». Глибокий аудит означає виявлення вузьких місць, неефективностей і прихованих можливостей для оптимізації. Особливу увагу слід приділити точкам ухвалення рішень і ручним операціям, які потребують значних затрат часу. Саме тут впровадження ШІ дає найбільший ефект. До процесу необхідно залучати не лише ІТ-спеціалістів, а й співробітників, які щодня виконують ці операції — їхнє практичне знання безцінне.
Другий крок — визначення чітких критеріїв ефективності для майбутніх рішень. Абстрактні формулювання на кшталт «підвищення продуктивності» чи «покращення клієнтського досвіду» не підходять. Потрібні конкретні, вимірювані метрики: скорочення часу обробки заявки з Х до Y хвилин, зменшення частки помилок у документах на Z%, збільшення коефіцієнта конверсії на певний відсоток. Ці показники стануть не лише орієнтиром при розробці, а й основою для оцінки успішності проекту.
Створення пілотних проектів — обов’язковий етап перед масштабуванням. Оберіть вузьку область застосування з чіткими межами і помірними ризиками. Це дозволить швидко отримати перші результати, протестувати методологію і показати цінність підходу всім зацікавленим сторонам. Успішний пілот стане найкращим аргументом для розширення.
Масштабування має відбуватись поступово, з постійним зворотним зв’язком і корекцією стратегії. Типова помилка — впровадження ШІ одразу по всій компанії, що часто призводить до хаосу і розчарування. Поступовий підхід із засвоєнням уроків кожного етапу значно підвищує шанси на успіх.
Нарешті, навчання персоналу роботі з ШІ-інструментами — критично важливий, але часто недооцінений аспект. Навіть найдосконаліша технологія марна, якщо люди не готові або не хочуть нею користуватись. Навчання має бути постійним процесом, адаптованим до конкретних ролей і рівня технічної підготовки. Важливо не лише пояснити, як користуватись інтерфейсом, а й розкрити принципи роботи ШІ, його можливості й обмеження. Це формує правильні очікування і зміцнює довіру до нових інструментів.
Впроваджуючи цю методологію, важливо пам’ятати: ШІ — це не просто технічний, а перш за все бізнес-проєкт. Його успіх визначається не досконалістю алгоритмів, а здатністю вирішувати реальні бізнес-завдання і створювати цінність для компанії та її клієнтів.
Прогнози розвитку ШІ-технологій у неочевидних сферах
Майбутнє штучного інтелекту в контексті оптимізації ІТ-процесів обіцяє масштабні трансформації. Я хочу звернути увагу не на загальні тренди, а на ті сфери, які зараз перебувають у тіні, але мають великий потенціал.
Перше — системи управління фізичними активами й інфраструктурою. Замість традиційного обслуговування за графіком чи за фактом поломки, нове покоління систем на базі ШІ та IoT зможе точно прогнозувати, коли потрібно обслуговування. Це дає змогу оптимізувати витрати й запобігати серйозним аваріям.
Друге — симбіоз ШІ та людського досвіду в експертних сферах. У праві ШІ аналізуватиме прецеденти й пропонуватиме стратегії, але фінальне рішення ухвалюватиме людина. У медицині — допомагатиме з діагностикою і плануванням лікування з урахуванням індивідуальних особливостей.
Третє — демократизація ШІ для малого й середнього бізнесу. У найближчі 2–3 роки з’являться доступні рішення, що змінять конкурентну динаміку, даючи змогу малим компаніям конкурувати з гігантами завдяки гнучкості та персоналізації.
Але зростає і ризик непрозорості алгоритмів. Розуміння принципів роботи складних моделей — виклик як для бізнесу, так і для суспільства. «Пояснюваний ШІ» стане конкурентною перевагою, особливо в регульованих сферах.
Нарешті, з’являться нові бізнес-моделі. Наприклад, страхова компанія, яка не відшкодовує збитки, а запобігає їм; сервісна компанія, яка гарантує роботу техніки, а не просто її обслуговує.
Головний висновок — час реактивного підходу до ШІ минає. Компанії, які вже зараз експериментують і впроваджують ШІ у свої процеси, отримають беззаперечну перевагу в найближчі роки. І йдеться не лише про технологічних гігантів — саме у традиційних галузях криється найбільший потенціал проривних інновацій.
