Команда SKELAR провела конференцію «СлухAI», в основі якої — розмова про штучний інтелект і його застосування в бізнесі. Основні інсайти зібрали для Scroll.media в форматі конспекту.

Відповідальність за AI-трансформацію компанії — це не відповідальність однієї людини

Будувати компанію сьогодні = будувати її в дуже динамічному світі. Тому зараз бізнеси постійно перебувають на шляху трансформації, повʼязаної не тільки з ШІ. Зміни можуть відбуватись органічним шляхом, коли команда помічає, які зміни відбуваються на ринку, що конкуренти роблять краще, які процеси можна оптимізувати — і це стимулює покращувати свій продукт, операційні процеси тощо.

Так у компанії зʼявляються AI-амбасадори, які бачать потенціал змін, яких драйвить дослідження можливостей штучного інтелекту, щоб забрати нові інструменти в роботу. Колеги надихаються ними, переймають те, що дослідили амбасадори — і поступово приходять до того, що кожен співробітник вже працює у Claude щодня.

Ще один шлях, новий на ринку — це залучення зовнішнього AI-консультанта. З одного боку, успіх історії, в якій зовнішній експерт прийде до бізнесу, проаналізує всі процеси, налаштує автоматизації та роздасть команді доступи — невідомий. З іншого, консультант може стати наставником, а імплементувати всі процеси буде команда.

Наприклад, показати співробітникам можливості AI на прикладі одного робочого процесу — це більш ефективний спосіб, через який спеціалісти будуть досліджувати та інтегрувати штучний інтелект у роботу самостійно.

Що обʼєднує ці шляхи? В обох випадках інтеграцію AI у бізнес не закриває одна людина. «Виділити» одного спеціаліста та покласти відповідальність на нього означає звільнити від впровадження ШІ інших, бо «є хтось, хто цим займається — значить до мене прийдуть пізніше». Очевидно, що це не працюватиме, тому що AI-трансформація — це не проєкт з єдиним власником. Ключова зміна полягає в тому, як думає і працює вся команда. 

Фундамент AI-трансформації — це алгоритм з 4 кроків (що актуальний і для будь-якої іншої глобальної зміни в бізнесі):

1. Вказати на незворотність трансформації.
2. Сформувати візію цієї зміни, щоб її можна було уявити (та щоб показати команді, куди ви рухаєтеся).

3. Зрозуміти розрив між командою та процесами зараз і тим рівнем AI-зрілості, якого компанія прагне досягти.
4. Донести, яку користь це принесе кожному члену команди конкретно на його місці, аби зменшити резистивність.

Автоматизація процесів потрібна до тих пір, доки це має бізнес-логіку

Через хайп навколо генеративного штучного інтелекту поняття «AI-native» перетворюється з технічної характеристики на маркетинговий ярлик, який хоче здобути ледь не кожна компанія. Але використання генеративного ШІ чи інтеграція AI-асистента в застосунок автоматично не роблять компанію AI-native.

Бажаючи здобути цей статус, команди забувають, що ШІ не є диференціатором — це інструмент для досягнення результату або його прискорення. Немає обовʼязку автоматизувати 90% процесів, якщо в бізнесу відсутнє насамперед розуміння, як це підвищить якість продукту чи сервісу, зменшить бюджети чи надасть іншу перевагу компанії.

Наприклад, підтримка користувачів — та частина бізнесу, яка містить чимало повторюваних запитів та механізмів їх обробки, які можна автоматизувати. Чи означає це, що функцію сапорту на 100% можна делегувати AI? Саме так зробили у шведській фінтех-компанії Klarna — 700 customer-агентів замінили на ШІ-асистента. Та зрештою рівень задоволеності користувачів упав, а кількість скарг після звернення в підтримку збільшилась.

Подібні кейси доводять, що найбільш ефективною системою є комбінація експертизи фахівця та ШІ:

• АІ краще працює для зрозумілих запитів, де користувач потребує базової відповіді, а в команди немає сумнівів, що ШІ її надасть;
• запити, в яких потрібно донести користувачу цінність, допомогти йому розібратися в продукті чи розвʼязати іншу нетипову проблему, потребують мануальної обробки.

Щойно використання ШІ в компанії перетворюється на самоціль, ефективність знижується — тому важливо правильно спрямовувати експертизу спеціалістів у команді. Вона потрібна для того, щоб розвʼязувати нестандартні виклики, а також для тренування та коригування AI.

Штучний інтелект приносить бізнесу перевагу тоді, коли ним керує людина, яка знає, де автоматизація створить цінність, а де — зруйнує її.

AI не замінює людей, але рекомпозує ринок праці

Битва за таланти на українському tech-ринку продовжується, але чимало компаній змінюють профіль тих, кого хочуть найняти. Штучний інтелект закриває процеси, які раніше доводилося робити вручну — від первинного аналізу фідбеку користувачів до локалізації контенту.

Тому більший попит на спеціалістів, які можуть створювати способи автоматизацій, ухвалювати стратегічні рішення та челенджити те, що робить AI. 

Яких кандидатів шукають компанії:

• тих, хто вже має досвід взаємодії з ШІ не тільки як користувач ChatGPT, а на рівні проєктування AI-агентів, архітектурних та інженерних процесів;
• тих, хто швидко опановує співпрацю зі штучним інтелектом — має сильні soft skills та є достатньо антикрихким, аби в період трансформації бізнесу адаптуватися та освоїти необхідні інструменти.

Сьогодні будь-яка професія, що потребує роботи з великими обсягами даними, наче зобовʼязує використовувати штучний інтелект. Та наскільки цінним не було б уміння кандидата працювати з AI, важливо паралельно будувати соціальний капітал.

Попри те, що на потокових вакансіях первинні етапи інтерв’ю автоматизують, компанії не хочуть втрачати людський контакт із фахівцями. Тому пасивно очікувати, що вас помітять, не інвестуючи в нетворкінг — це програшна стратегія. Натомість ефективним підходом вважають постійне навчання, проактивність та розширення мережі контактів.

Зрештою уявлення ринку про AI-трансформацію компанії виходить за межі копіювання скриптів з ChatGPT чи генерації коду в Claude. Якщо кілька місяців тому ключове питання було, чи забере штучний інтелект роботу в спеціалістів, то сьогодні компанії переглядають, як AI може глобально трансформувати продукти та робочі процеси. А фахівці аналізують, як саме змінює їхню роботу ШІ — та як ефективно заменеджити ці зміни.