Який ШІ вибрати для вашого бізнесу та як його впровадити

Коли говорять про штучний інтелект у бізнесі, найчастіше згадують ChatGPT. Але генерація текстів — лише один зі способів використовувати ШІ. Технології можуть аналізувати дані, розпізнавати зображення та мовлення, прогнозувати попит, персоналізувати пропозиції, спілкуватися з клієнтами й навіть виконувати послідовність дій у корпоративних системах.

Генеративний штучний інтелект

Генеративний ШІ створює новий контент за запитом користувача: тексти, зображення, код, переклади, аудіо та інші матеріали. Для бізнесу такі інструменти насамперед корисні там, де потрібно швидко підготувати або опрацювати великі обсяги інформації: написати опис товару чи лист клієнту, створити допис для соцмереж, зробити стислий виклад документа, підготувати чернетку інструкції або бази знань.

Водночас результат роботи генеративної моделі потрібно перевіряти. Вона може помилятися, вигадувати факти або неправильно інтерпретувати інформацію.

Для роботи з конфіденційними даними варто використовувати корпоративні рішення з відповідними налаштуваннями приватності. Наприклад, OpenAI зазначає, що не використовує дані клієнтів ChatGPT Business, Enterprise та API для навчання своїх моделей за замовчуванням. Перед використанням будь-якого ШІ-сервісу компанії також варто перевірити його умови обробки даних і внутрішні вимоги до роботи з конфіденційною інформацією.

Розмовний ШІ та аналіз мовлення

Розмовний ШІ дає змогу системам взаємодіяти з людьми природною мовою — у чаті або телефоном. На його основі працюють чат-боти на сайтах і в месенджерах, голосові роботи для вихідних дзвінків, а також асистенти операторів, які підказують відповіді під час розмови.

Такі рішення можуть автоматизувати частину підтримки клієнтів, відповідати на типові запитання, кваліфікувати звернення та передавати складні випадки працівникам.

Окремий напрям — аналіз мовлення. ШІ може автоматично перетворювати записи дзвінків і нарад на текст, визначати теми розмов, шукати ключові слова та оцінювати роботу менеджера. Це дає змогу аналізувати значно більше розмов, ніж може прослухати один керівник.

Наприклад, компанія може виявити, які запитання клієнти ставлять найчастіше, на яких етапах продажів менеджери втрачають потенційних покупців або чи дотримуються працівники затверджених сценаріїв спілкування.

Приклад. «Нова пошта» використовує ШІ-рекрутера Девіда, щоб проводити первинні співбесіди із кандидатами в європейську мережу компанії. За словами директора компанії з ШІ Данаїла Мальцева, система може проводити співбесіди мовою, якою зручно спілкуватися кандидату, а її використання дає змогу скоротити витрати та заощадити близько 4000 робочих годин на рік.

На Маркетплейсі Київстар ви знайдете ШІ-інструменти для роботи з клієнтами. Зокрема:

• AI-асистент оператора IPTel. Слухає дзвінки та аналізує листування з клієнтами в реальному часі. Підказує оператору відповіді з бази знань, швидкі репліки та наступний крок.
• ConnectiveOne. Об'єднує всі канали комунікації в єдину панель оператора, дозволяє будувати сценарії самообслуговування, робити тригерні розсилки та переглядати статистику.
• Голосовий AI-робот IPTel. Обробляє вхідні та вихідні дзвінки живою мовою: нагадує, інформує, опитує та кваліфікує клієнтів. Робот інтегрується з телефонією та CRM, фіксує результати розмов. Налаштування сценарію займає один день. 
• Голосовий AI-агент UniTalk. Інструмент автоматизує дзвінки в системі UniTalk Omni. UniTalk об’єднує канали зв’язку, гнучко розподіляє виклики, інтегрується з CRM, взаємодіє за складними сценаріями та глибоко аналізує розмови за допомогою AI. 

Переходьте на Маркетплейс, аби знайти своє рішення, отримати всю необхідну інформацію та порівняти ШІ-інструменти в кілька кліків. У деяких рішеннях доступні спеціальні бонуси та подарунки для тих, хто підключається за допомогою Маркетплейса.

Штучний інтелект для предиктивної аналітики

Предиктивна аналітика використовує історичні дані, щоб оцінити ймовірний розвиток подій у майбутньому. У бізнесі такі моделі можуть прогнозувати попит на товари, обсяг продажів, потребу в персоналі або ймовірність відтоку клієнта.

Прогнози допомагають ухвалювати рішення на основі даних. Наприклад, ритейлер може визначити, скільки товару замовити на наступний період, щоб зменшити ризик дефіциту або надлишкових запасів.

Зокрема, за даними Асоціації ритейлерів України, у мережі EVA працює команда Data Science, яка використовує дані для побудови прогнозних моделей. Серед завдань — прогнозування продажів, потреби у працівниках на складі та цінових показників в інтернет-магазині. Одна з моделей також прогнозує тривалість роботи нового касира в компанії.

Для таких моделей потрібні якісні дані: інформація про продажі, залишки товарів, поведінку клієнтів та інші бізнес-показники.

Рекомендаційні системи

Рекомендаційні системи підбирають товари, послуги або контент з урахуванням поведінки користувача. Вони аналізують, що людина вже переглядала, купувала чи слухала, а також враховують поведінку інших користувачів із подібними інтересами.

Результатом можуть бути блоки «З цим товаром купують», персональні рекомендації в розсилках або індивідуальний порядок показу товарів у каталозі.

Netflix використовує персоналізовані рекомендації, щоб підбирати для кожного користувача контент із великого каталогу. Дослідження 2026 року показало, що заміна нинішньої системи рекомендацій на простіші алгоритми могла б зменшити залученість користувачів приблизно на 4–12% залежно від моделі. Це демонструє, що персоналізація може впливати не лише на зручність пошуку контенту, а й на поведінку користувачів. 

Комп'ютерний зір

Комп'ютерний зір дає змогу аналізувати фото та відео й автоматично розпізнавати на них об'єкти, людей, текст або дефекти. Бізнес використовує цю технологію для різних завдань: у ритейлі — для підрахунку відвідувачів і контролю викладки, на виробництві — для виявлення браку, у логістиці — для зчитування номерів, штрихкодів та етикеток.

Наприклад, «Нова пошта» використовує комп'ютерний зір для контролю стандартів у відділеннях. За словами директора з R&D Євгенія Хоменка, раніше проблема полягала в тому, що перед приїздом керівництва працівники встигали привести відділення до ладу, тоді як клієнти могли бачити іншу картину. Автоматичний аналіз фотографій дає компанії змогу регулярно контролювати стан відділень без таких поїздок.

ШІ-агенти

ШІ-агент може не лише сформувати відповідь на запит, а й виконати послідовність дій, аби досягти певної мети. Для цього він взаємодіє з іншими програмами та базами даних, отримує інформацію з корпоративних систем і виконує дозволені операції.

Наприклад, агент служби підтримки може отримати запит клієнта, знайти його замовлення в CRM, перевірити статус доставки, оформити повернення за встановленими правилами та надіслати клієнту підтвердження. Людина при цьому може контролювати дії агента або підтверджувати операції, які мають важливі наслідки.

Оскільки агент може отримувати доступ до корпоративних систем і виконувати дії від імені працівника або компанії, його впровадження потребує окремої уваги до безпеки. Важливо визначити, до яких даних він має доступ, які операції може виконувати самостійно, а для яких потрібне підтвердження людини.

Відштовхуйтеся від завдання, яке хочете вирішити:

Не обов'язково одразу розробляти власну систему штучного інтелекту. Компанія може почати з готових функцій у знайомих сервісах, підключити спеціалізований інструмент або інтегрувати ШІ зі своїми системами.

1. Використовуйте вбудовані функції ШІ

Найпростіший варіант — скористатися ШІ, який уже є в сервісах компанії. CRM, поштові та офісні системи можуть автоматично підсумовувати листування, створювати чернетки відповідей, аналізувати дані або прогнозувати показники.

Це дає змогу перевірити користь ШІ без окремої розробки та складної інтеграції. Якщо результат влаштовує, наступним кроком може стати автоматизація складніших процесів.

2. Підключіть готовий ШІ-сервіс

Якщо потрібне конкретне рішення, можна скористатися готовим сервісом за підпискою. Наприклад, підключити голосового робота для вихідних дзвінків, чат-бота для підтримки клієнтів або систему аналізу розмов.

У такому випадку не потрібно розробляти технологію з нуля. Компанія визначає завдання, надає необхідні дані, базу знань або скрипти, а постачальник налаштовує рішення та інтегрує його з потрібними системами.

3. Інтегруйте ШІ у власні процеси

Для складних або специфічних завдань готового сервісу може бути недостатньо. Тоді ШІ інтегрують із CRM, ERP, контакт-центром, базами даних та іншими корпоративними системами через API або розробляють власного ШІ-агента.

Такий підхід дає більше можливостей для автоматизації, але потребує технічної розробки, якісних даних і продуманих правил доступу. Тому власне рішення має сенс тоді, коли готові інструменти не закривають потреби бізнесу або інтеграція дає відчутний економічний ефект.

Незалежно від підходу, не варто намагатися автоматизувати за допомогою ШІ весь бізнес одразу. Краще вибрати один конкретний процес, визначити показники, за якими оцінюватимете результат, і порівняти їх до та після впровадження.

Це можуть бути час на виконання завдання, кількість оброблених звернень, вартість операції, конверсія або кількість помилок. Якщо рішення дає вимірюваний результат, його можна масштабувати на інші процеси.