Українська продуктова компанія Favbet Tech, що займається створенням iGaming-рішень та програмного забезпечення, багато інвестує у впровадження штучного інтелекту як у продуктах, так і серед співробітників, аби автоматизувати частину рутинних задач. На відміну від європейських та американських бізнесів, які говорять про скорочення персоналу шляхом AI, тут ідея інша: робити більше з наявними ресурсами та поглиблювати експертизу там, де раніше рук не вистачало. При цьому, AI бачать як інструмент, а не як рішення. 

Говорити про штучний інтелект я прийшов до керівника компанії — Артема Скрипника. Він довго перелічує напрямки, у яких компанія впроваджує AI, але критичну увагу ми звертаємо на два з них: розробка та кібербезпека. 

«У нас напевно не було такого здивування перед всіма цими моделями, оскільки ми постійно займаємось вивченням та впровадженням сучасних технологій», — починає розповідь Артем. Компанія, зважаючи на рід своєї діяльності, мала велику кількість аналітики та людей, що цим займались. Щоб зрозуміли масштаб — це приблизно 300 спеціалістів, що збирають та вивчають дані. «Маючи величезну експертизу, ми захотіли її оптимізувати і мати більшу віддачу від наших зусиль», — додає Артем. 

Для цього зібрали невелику команду математиків, що почали будувати математичні моделі з найпопулярніших видів спорту. Важливо, що перед математиками та створеними моделями аналітики не ставили задачу «замінити 300 згаданих вище спеціалістів», навпаки: вони мали лише покращувати їхню роботу. «Що, загалом, і трапилось: завдяки інвестиціям у цей напрямок ми маємо свої внутрішні продукти, які дають кращі коефіцієнти ніж від зовнішніх постачальників. І нехай це буде 1% чи навіть 0,5% — на наших обʼємах це значні цифри», — пояснює мій співрозмовник. 

Насправді за таким же принципом сьогодні працює чимало великих компаній у світі. Так, голова Google Сундар Пічаї заявив, що мета впровадження AI — не звільнення, а підвищення ефективності інженерів, аби вони могли робити більше. 

Коли про штучний інтелект почали говорити багато та активно, Favbet Tech не став чекати і почав уважно дивитись, що пропонує ринок. Компанія вже мала розуміння, яку цінність дають сучасні технології. У 2022 році  запустили паралельний стрім: невелика команда людей вивчала AI-технології і намагалась зʼясувати, як їх використати для покращення продукту. 

До цього ми ще повернемось, а поки хочеться згадати про ті два напрямки, про які йшлося з самого початку — розробка та кібербезпека. Ці приклади — дуже показові. 

Кібербезпека

Favbet Tech завжди дбала про кібербезпеку, бо має велику кількість персональних даних. Але після початку повномасштабного вторгнення число кібератак зросло: російська сторона постійно атакує великий український бізнес, аби завдати збитків чи вкрасти інформацію. Найяскравіший кейс — «Київстар» у 2023 році. А згодом і падіння реєстрів. 

«Ми дивимось по сторонах і почали значно більше потрібно інвестувати у безпеку. Зокрема, з залученням штучного інтелекту. І він став дуже у пригоді, — розповідає Артем. — Коли у тебе 50-100 людей у команді, то вистачить кількох спеціалістів. Але коли у тебе величезний холдинг на сотні і тисячі спеціалістів — слідкувати за безпекою значно важче. А ще ж проблема у спеціалістах, їх не так щоб дуже багато вільних на ринку, це окрема дуже потрібна категорія, дуже дорога. AI такі проблеми допомагає вирішувати». 

«У кібербезпеці все працює за принципом «поки ворог малює мапу місцевості, ми змінюємо ландшафт», тому робота тут є завжди. І ми будемо далі інвестувати у цей напрямок», — додає Скрипник.

Окрім питання внутрішньої безпеки Favbet Tech також використовує штучний інтелект для відстеження аномалій у поведінці користувачів, аби відсікти можливість шахрайських дій. Завдяки AI, знову ж таки, кількість працівників не хочуть зменшувати, а навпаки — збільшувати продуктивність, відстежуючи більшу кількість ймовірних сценаріїв. 

Розробка

Вайб-кодинг, розробка з допомогою штучного інтелекту — трендові сьогодні обговорення серед розробників. У Favbet Tech з цим працюють, але не заграють. «Рік тому все працювало відверто кажучи жахливо, сьогодні — класно, але ми не довіряємо AI-асистентам на 100%. Знаємо проєкт, який вайб-кодингом будували три місяці, в результаті все зламалось і команда відкотилась на три місяці назад — в результаті втратили пів року, бо хотіли зекономити», — ділиться досвідом Артем. Ціна помилки неякісного коду, ще й у настільки великому продукті, може бути занадто великою. 

Що у такому випадку? До штучного інтелекту сьогодні ставляться як до допоміжного інструменту, але не замінника. Senior-спеціалістам він допомагає, бо вони можуть бачити і, головне, розуміти, наскільки якісний чи не поганий код написав штучний інтелект. Спеціаліст-початківець цього не зробить. Інша історія — використання AI для двох напрямків:

• Щоб він перевіряв написаний код і казав, чи можна його покращити. Десь можливо підказав, що можна переробити. Такий собі AI для зворотного звʼязку. 
• Щоб перевіряв, чи не написаний код весь з допомогою AI. Це зроблено для того, аби джуни та мідли дійсно намагались писати самі, вчились, а не просто відправляли запит у Gemini, Claude чи ще кудись і звідти копіювали результат. Можна скільки хочеш забороняти це робити, але ніхто не зможе прослідкувати, щоб розробник не купив собі власний доступ і не користувався ним. 

Чи хоче компанія скорочувати людей завдяки AI? «Відверто кажучи, у нас беклог роботи — на роки. Тому роботи вистачить всім, і розробникам, і AI, якщо він таки навчиться якісно виконувати роботу», — жартує Артем. 

Де ще може знадобитися штучний інтелект? 

Вигадувати велосипед не стали і подивились на приклади найбільш успішних компаній. «На поверхні — Netflix. Система рекомендацій, персоналізація — ми вирішили рухатись у ту ж сторону», — розповідає Артем. 

Штучний інтелект допомагає сегментувати користувачів за великою кількістю параметрів, дивитись, у що вони грають, що їм подобається, коли вони грають, наскільки активно, які формати обирають і так далі. Варіацій чимало. 

Враховуючи велику кількість похідних, платформа може підлаштовуватись під конкретного користувача, щоб надати йому найкращий досвід. Як Netflix показує, що подивитись, ми пропонуємо, у що грати, тому що вибір на платформах — величезний. І от ціль наших розробок — спростити вибір і дати можливість людині відпочити. 

Favbet Tech залучає AI і для роботи в маркетингу. Історичні дані допомагають в побудові ретеншену, допомагає краще з залученням клієнтів, збільшенням їх LTV, краще підходить для сегментації гравців і, як наслідок, взаємодії з ними вже не в масовому форматі, а персональному. Це дуже допомагає, оскільки продукти Favbet Tech працюють на різних ринках — Україна, Хорватія, Румунія, інші локації — і всюди потрібно враховувати специфіку. AI вчиться цьому і потім допомагає прискорювати процес, враховуючи специфіку ринків і користувачів на них. 

«Але скажу, що все описане вище — не історія, що вже трапилась і умовний OpenAI все зробив за нас. Наприклад, даних по Румунії у нас поки мало і AI-моделі працюють не так добре, як в Україні. Тому потрібен час і ресурс, щоб донавчати моделі. AI сьогодні нам допомагає, але це не рішення для всіх проблем і болей», — уточнює Артем. 

Ще одна причина, яка стримує компанію у використані AI — юридична сторона. Приклад — картинки. Ніхто не застрахований від того, що згенерована штучним інтелектом картинка щось запозичить зі справжнього зображення, авторське право на яке комусь належить. «Якщо ми бачимо юридичні ризики — не підемо в такі кейси, нам це буде дорожче, плюс іміджеві проблеми», — додає співрозмовник. 

А що на рахунок AI-директора? Посади, що набуває сьогодні популярності в українських не лише ІТ-компаніях. 

У Favbet Tech  є так звані агенти змін, що готові до нового і є тими, хто готовий впроваджувати новаторські зміни в роботу компанії. «Потрібно розуміти, що суть — у готовності компанії до змін. Те, про що я казав вище, це далеко не день чи тиждень роботи. Моделі будуються 6-9 місяців, інколи — рік. Паралельно може йти 3-5 таких процесів, десь на рівні створення мікросервісів. Це не швидко, це інвестиції. І ми до цього готові», — додає Артем. 

До штучного інтелекту в Favbet Tech ставляться як до інструменту. І цей інструмент повинен дати змогу стати ефективнішим, швидшим, безпечнішим, а продукту — кращим. «Ми готові до змін, викликаних часом. Як і були завжди», — на завершення каже Артем.