Як ІТ-компанія UKAD використовує ШІ у щоденних процесах. Та з чого почати інтеграцію?
Для більшості компаній питання вже не в тому, чи впроваджувати ШІ, а як отримати від нього вимірювану користь. Денис Денисенко, COO UKAD, ділиться практичним досвідом інтеграції ШІ в робочі процеси.
З 2022 року ми активно інтегруємо ШІ у процеси та сервіси UKAD. Сьогодні штучний інтелект допомагає всім членам команди в безлічі процесів – від тестування до планування, – а рішення із його застосуванням є постійною частиною пропозиції компанії на ринку.
На практиці найбільшу цінність дають не масштабні, стратегічні ШІ-проєкти з багатомісячною розробкою, а локальні покращення повсякденних процесів: розробки, підтримки клієнтів, управління знаннями, аналітики, підготовки документації.
ШІ як новий інструмент автоматизації
Класична автоматизація заснована на правилах і сценаріях. Це чудово працює там, де процеси чітко визначені і майже не змінюються. Але не працює зі складнішими процесами взагалі.
Саме тут з’являється штучний інтелект. Фактично, це другий рівень автоматизації. Він не просто виконує інструкції буквально, а допомагає працювати з інформацією: аналізувати тексти, узагальнювати, пропонувати варіанти рішень, готувати чернетки відповідей. Тобто, ШІ допомагає відповісти на питання «як краще це зробити в конкретному випадку».
Сам по собі штучний інтелект не замінює автоматизацію процесів. Він добре працює як надбудова: аналізує, підказує, формує варіанти рішень. Але якщо під ним немає зрозумілої логіки процесу, користь буде обмеженою.
Практичні кейси використання ШІ у щоденній роботі
Найшвидше і найбільш органічно ШІ прижився в інженерних командах. За нашими спостереженнями, інструменти на кшталт GitHub Copilot або спеціалізовані інструменти розробки, такі як Cursor, дають приріст продуктивності в межах 30-50% у типовій розробці. Вони знімають дрібну виснажливу рутину, яка забирає увагу і час у досвідчених інженерів.
Найпоширеніші сценарії виглядають так:
- генерація шаблонного коду та типових конфігурацій для фреймворків, CI/CD, інфраструктури;
- пояснення legacy-коду, особливо в проєктах з довгою історією або слабкою документацією;
- підготовка юніт-тестів і тестових кейсів як стартової точки для подальшого доопрацювання;
- первинний code review – пошук очевидних проблем, стилістичних помилок, потенційних edge cases;
- прототипування ідей і нових функцій.
У результаті розробники менше часу витрачають на механічну роботу і більше – на архітектуру, логіку і складні рішення.
Як працює ШІ-автоматизація з нетехнічною частиною процесів
Окрім розробки, помітний ефект дає використання ШІ в QA та тестуванні. Тут він добре підходить для монотонних, але критично важливих завдань. Наприклад, генерація тест-кейсів на основі user stories, пошук крайніх сценаріїв поведінки системи, а також аналіз логів і нестабільних тестів, які складно відловити вручну. Тут він працює як додатковий «шар уважності», який підсвічує потенційні проблеми ще до того, як вони потрапляють у продакшн.
Підтримка клієнтів – одна з найбільш зрілих зон для впровадження ШІ-помічників, де присутній вимірюваний практичний ефект. Найчастіші сценарії: це AI-асистенти першої лінії, автоматична класифікація звернень і підказки оператору в режимі реального часу. В результаті зменшується навантаження на команду, скорочується час відповіді і вирівнюється якість комунікації незалежно від досвіду конкретного співробітника.
В аналітиці ШІ допомагає з інтерпретацією результатів: знаходить аномалії в даних, підсвічує нетипові зміни в метриках, пояснює, що саме могло вплинути на результат. Це знижує навантаження на аналітиків і менеджерів і дозволяє швидко переходити від цифр до рішень.
Практична сторона впровадження
Попри те, що інтеграція ШІ-інструментів – це технічно простий процес, в ньому є простір для помилок. З технічного боку вхідний поріг сьогодні низький: інструменти доступні, інтеграції зрозумілі, базові рішення можна запустити за лічені дні. Натомість організаційно все складніше.
Найбільше ускладнюють інтеграцію не технології, а підхід, з яким компанія починає цей шлях. У більшості випадків, це впровадження ШІ без прив’язки до конкретного процесу і чіткого бачення кінцевого результату.
Друга типова помилка – очікування миттєвого ефекту без адаптації процесів. Штучний інтелект часто вбудовується в поточну рутину, але це все одно потребує змін: нових правил, ролей, відповідальності за результат. Якщо цього не зробити, інструмент швидко перетворюється на іграшку для кількох ентузіастів.
Початок з мінімальним ризиком
Перш за все, необхідно визначити особу, яка буде відповідальна за впровадження та застосування штучного інтелекту. Ця роль також передбачає менторські функції на початкових етапах і поширення знань про нові інструменти в команді.
Найважливіша складова інтелектуальної власності кожної компанії — це накопичені з часом робочі дані. На них спираються, коли ухвалюють рішення, розробляють плани і створюють нові рішення. ШІ-агенти значно підвищують ефективність їх використання і спрощують доступ для співробітників. Проте якість вхідних даних та доступ до контекстної інформації мають критичне значення: погана підготовка робить ШІ-агентів радше шкідливими.
Автоматизуючи погані процеси, ми отримуємо ефективний хаос.
Для частини команди ШІ може сприйматися як загроза або як інструмент контролю, а для інших – як можливість працювати ефективніше. Якщо цей аспект ігнорувати, опір з боку людей може звести нанівець будь-який технічний прогрес. Тому важливо рухатися поступово й інтегрувати нові інструменти в культуру компанії. Тут регулярний зворотний зв’язок і готовність коригувати підхід часто важать більше, ніж вибір конкретної платформи.
Покрокова інтеграція
Найкраще працює поетапний, максимально практичний підхід.
Крок 1. Обрати один процес з високою часткою рутинної роботи.
Це має бути процес, де багато повторюваних дій і зрозумілий результат. Наприклад: підготовка відповідей у службі підтримки, аналіз звернень клієнтів або написання типових юніт-тестів. Краще починати не з критичної частини бізнесу, а там, де помилка не матиме серйозних наслідків.
Наприклад, ми автоматизували щотижневий звіт із Google Search Console – просту і регулярно повторювану задачу, – і з часом вдосконалювали його, додаючи нові виміри і підвищуючи якість даних.
Крок 2. Запустити короткий пілот на 2–4 тижні.
Пілот дозволяє перевірити гіпотези без великого інвестування. За цей час стає зрозуміло, чи вписується інструмент у реальну роботу команди, а не лише гарно виглядає на демо.
Крок 3. Зафіксувати метрики ефективності.
Це можуть бути дуже прості показники: зекономлений час, швидкість відповіді, кількість ручних дій або кількість виправлень після першої версії результату. Без цього легко отримати відчуття користі, але не реальну картину.
Крок 4. Отримати зворотний зв’язок через достатній проміжок часу.
Слід дати команді час звикнути до нового інструменту і лише потім збирати фідбек – що справді допомагає, а що заважає.
Крок 5. Масштабувати лише після підтвердження користі.
Якщо пілот показав результат, його можна обережно розширювати на інші процеси або команди. Якщо ні – краще чесно це визнати і зупинитися. Такий підхід дозволяє уникнути розчарувань і зберегти довіру команди до нових інструментів.
Робота з командою
Наш досвід показує, що ключову роль відіграє відкрита комунікація. Важливо пояснювати, навіщо впроваджується ШІ, які задачі він має вирішувати і де проходять межі його використання. Разом із тим, оголошення на широку аудиторію неодмінно будуть проігноровані. Тому не варто починати з офіційного email зі словами: сьогодні ми починаємо використовувати ШІ.
Набагато краще працюють регулярні короткі навчальні сесії та обмін практичним досвідом між співробітниками. В нашій компанії ми впровадили one-to-one розробників з техлідами, де пояснювали, як і навіщо застосовувати нові інструменти, і далі вони передавали ці знання у своїх командах. А на додачу запустили окремий канал в Slack для обміну досвідом і новинами зі сфери ШІ.
Коли люди бачать реальні приклади від колег – як інструмент економить час або спрощує роботу – бар’єр входу зникає сам по собі. У результаті ШІ-автоматизація перестає бути нав’язаною ініціативою зверху і стає предметом спільного обговорення.
Що потрібно запам’ятати, починаючи впровадження ШІ-інструментів в компанії?
Штучний інтелект підсилює добре вибудувані процеси, але не компенсує організаційний хаос. Якщо в компанії немає зрозумілих правил, відповідальності й логіки прийняття рішень, жоден інструмент цього не виправить.
Штучний інтелект не замінює людей, але змінює те, як вони виконують рутинні завдання. Саме в цих дрібних змінах і накопичується реальний ефект.
І, напевно, найважливіше: компанії, які вже сьогодні впроваджують ШІ як частину своєї операційної моделі, отримують структурну перевагу. Не тому, що вони використовують «модні технології», а завдяки зміні підходу до роботи та використання інформації. З часом цю перевагу буде все складніше наздогнати, навіть за наявності тих самих інструментів.
Автор: Денис Денисенко, COO в UKAD
Як ІТ-компанія UKAD використовує ШІ у щоденних процесах. Та з чого почати інтеграцію?
Для більшості компаній питання вже не в тому, чи впроваджувати ШІ, а як отримати від нього вимірювану користь. Денис Денисенко, COO UKAD, ділиться практичним досвідом інтеграції ШІ в робочі процеси.
З 2022 року ми активно інтегруємо ШІ у процеси та сервіси UKAD. Сьогодні штучний інтелект допомагає всім членам команди в безлічі процесів – від тестування до планування, – а рішення із його застосуванням є постійною частиною пропозиції компанії на ринку.
На практиці найбільшу цінність дають не масштабні, стратегічні ШІ-проєкти з багатомісячною розробкою, а локальні покращення повсякденних процесів: розробки, підтримки клієнтів, управління знаннями, аналітики, підготовки документації.
ШІ як новий інструмент автоматизації
Класична автоматизація заснована на правилах і сценаріях. Це чудово працює там, де процеси чітко визначені і майже не змінюються. Але не працює зі складнішими процесами взагалі.
Саме тут з’являється штучний інтелект. Фактично, це другий рівень автоматизації. Він не просто виконує інструкції буквально, а допомагає працювати з інформацією: аналізувати тексти, узагальнювати, пропонувати варіанти рішень, готувати чернетки відповідей. Тобто, ШІ допомагає відповісти на питання «як краще це зробити в конкретному випадку».
Сам по собі штучний інтелект не замінює автоматизацію процесів. Він добре працює як надбудова: аналізує, підказує, формує варіанти рішень. Але якщо під ним немає зрозумілої логіки процесу, користь буде обмеженою.
Практичні кейси використання ШІ у щоденній роботі
Найшвидше і найбільш органічно ШІ прижився в інженерних командах. За нашими спостереженнями, інструменти на кшталт GitHub Copilot або спеціалізовані інструменти розробки, такі як Cursor, дають приріст продуктивності в межах 30-50% у типовій розробці. Вони знімають дрібну виснажливу рутину, яка забирає увагу і час у досвідчених інженерів.
Найпоширеніші сценарії виглядають так:
- генерація шаблонного коду та типових конфігурацій для фреймворків, CI/CD, інфраструктури;
- пояснення legacy-коду, особливо в проєктах з довгою історією або слабкою документацією;
- підготовка юніт-тестів і тестових кейсів як стартової точки для подальшого доопрацювання;
- первинний code review – пошук очевидних проблем, стилістичних помилок, потенційних edge cases;
- прототипування ідей і нових функцій.
У результаті розробники менше часу витрачають на механічну роботу і більше – на архітектуру, логіку і складні рішення.
Як працює ШІ-автоматизація з нетехнічною частиною процесів
Окрім розробки, помітний ефект дає використання ШІ в QA та тестуванні. Тут він добре підходить для монотонних, але критично важливих завдань. Наприклад, генерація тест-кейсів на основі user stories, пошук крайніх сценаріїв поведінки системи, а також аналіз логів і нестабільних тестів, які складно відловити вручну. Тут він працює як додатковий «шар уважності», який підсвічує потенційні проблеми ще до того, як вони потрапляють у продакшн.
Підтримка клієнтів – одна з найбільш зрілих зон для впровадження ШІ-помічників, де присутній вимірюваний практичний ефект. Найчастіші сценарії: це AI-асистенти першої лінії, автоматична класифікація звернень і підказки оператору в режимі реального часу. В результаті зменшується навантаження на команду, скорочується час відповіді і вирівнюється якість комунікації незалежно від досвіду конкретного співробітника.
В аналітиці ШІ допомагає з інтерпретацією результатів: знаходить аномалії в даних, підсвічує нетипові зміни в метриках, пояснює, що саме могло вплинути на результат. Це знижує навантаження на аналітиків і менеджерів і дозволяє швидко переходити від цифр до рішень.
Практична сторона впровадження
Попри те, що інтеграція ШІ-інструментів – це технічно простий процес, в ньому є простір для помилок. З технічного боку вхідний поріг сьогодні низький: інструменти доступні, інтеграції зрозумілі, базові рішення можна запустити за лічені дні. Натомість організаційно все складніше.
Найбільше ускладнюють інтеграцію не технології, а підхід, з яким компанія починає цей шлях. У більшості випадків, це впровадження ШІ без прив’язки до конкретного процесу і чіткого бачення кінцевого результату.
Друга типова помилка – очікування миттєвого ефекту без адаптації процесів. Штучний інтелект часто вбудовується в поточну рутину, але це все одно потребує змін: нових правил, ролей, відповідальності за результат. Якщо цього не зробити, інструмент швидко перетворюється на іграшку для кількох ентузіастів.
Початок з мінімальним ризиком
Перш за все, необхідно визначити особу, яка буде відповідальна за впровадження та застосування штучного інтелекту. Ця роль також передбачає менторські функції на початкових етапах і поширення знань про нові інструменти в команді.
Найважливіша складова інтелектуальної власності кожної компанії — це накопичені з часом робочі дані. На них спираються, коли ухвалюють рішення, розробляють плани і створюють нові рішення. ШІ-агенти значно підвищують ефективність їх використання і спрощують доступ для співробітників. Проте якість вхідних даних та доступ до контекстної інформації мають критичне значення: погана підготовка робить ШІ-агентів радше шкідливими.
Автоматизуючи погані процеси, ми отримуємо ефективний хаос.
Для частини команди ШІ може сприйматися як загроза або як інструмент контролю, а для інших – як можливість працювати ефективніше. Якщо цей аспект ігнорувати, опір з боку людей може звести нанівець будь-який технічний прогрес. Тому важливо рухатися поступово й інтегрувати нові інструменти в культуру компанії. Тут регулярний зворотний зв’язок і готовність коригувати підхід часто важать більше, ніж вибір конкретної платформи.
Покрокова інтеграція
Найкраще працює поетапний, максимально практичний підхід.
Крок 1. Обрати один процес з високою часткою рутинної роботи.
Це має бути процес, де багато повторюваних дій і зрозумілий результат. Наприклад: підготовка відповідей у службі підтримки, аналіз звернень клієнтів або написання типових юніт-тестів. Краще починати не з критичної частини бізнесу, а там, де помилка не матиме серйозних наслідків.
Наприклад, ми автоматизували щотижневий звіт із Google Search Console – просту і регулярно повторювану задачу, – і з часом вдосконалювали його, додаючи нові виміри і підвищуючи якість даних.
Крок 2. Запустити короткий пілот на 2–4 тижні.
Пілот дозволяє перевірити гіпотези без великого інвестування. За цей час стає зрозуміло, чи вписується інструмент у реальну роботу команди, а не лише гарно виглядає на демо.
Крок 3. Зафіксувати метрики ефективності.
Це можуть бути дуже прості показники: зекономлений час, швидкість відповіді, кількість ручних дій або кількість виправлень після першої версії результату. Без цього легко отримати відчуття користі, але не реальну картину.
Крок 4. Отримати зворотний зв’язок через достатній проміжок часу.
Слід дати команді час звикнути до нового інструменту і лише потім збирати фідбек – що справді допомагає, а що заважає.
Крок 5. Масштабувати лише після підтвердження користі.
Якщо пілот показав результат, його можна обережно розширювати на інші процеси або команди. Якщо ні – краще чесно це визнати і зупинитися. Такий підхід дозволяє уникнути розчарувань і зберегти довіру команди до нових інструментів.
Робота з командою
Наш досвід показує, що ключову роль відіграє відкрита комунікація. Важливо пояснювати, навіщо впроваджується ШІ, які задачі він має вирішувати і де проходять межі його використання. Разом із тим, оголошення на широку аудиторію неодмінно будуть проігноровані. Тому не варто починати з офіційного email зі словами: сьогодні ми починаємо використовувати ШІ.
Набагато краще працюють регулярні короткі навчальні сесії та обмін практичним досвідом між співробітниками. В нашій компанії ми впровадили one-to-one розробників з техлідами, де пояснювали, як і навіщо застосовувати нові інструменти, і далі вони передавали ці знання у своїх командах. А на додачу запустили окремий канал в Slack для обміну досвідом і новинами зі сфери ШІ.
Коли люди бачать реальні приклади від колег – як інструмент економить час або спрощує роботу – бар’єр входу зникає сам по собі. У результаті ШІ-автоматизація перестає бути нав’язаною ініціативою зверху і стає предметом спільного обговорення.
Що потрібно запам’ятати, починаючи впровадження ШІ-інструментів в компанії?
Штучний інтелект підсилює добре вибудувані процеси, але не компенсує організаційний хаос. Якщо в компанії немає зрозумілих правил, відповідальності й логіки прийняття рішень, жоден інструмент цього не виправить.
Штучний інтелект не замінює людей, але змінює те, як вони виконують рутинні завдання. Саме в цих дрібних змінах і накопичується реальний ефект.
І, напевно, найважливіше: компанії, які вже сьогодні впроваджують ШІ як частину своєї операційної моделі, отримують структурну перевагу. Не тому, що вони використовують «модні технології», а завдяки зміні підходу до роботи та використання інформації. З часом цю перевагу буде все складніше наздогнати, навіть за наявності тих самих інструментів.
Автор: Денис Денисенко, COO в UKAD
