Чому вашому бізнесу потрібен ШІ і як його впровадити

У цій статті ви детально дізнаєтесь, як правильно впроваджувати AI у свій бізнес: ми розберемо все — від базових технік prompt-інжинірингу до просунутих рішень із використанням API та кастомних моделей. Ця стаття — ваш гід по трендах, без яких у наш час уже неможливо уявити успішний бізнес.

Приєднуйтесь до нашої Безкоштовної Школи Бізнесу в Telegram.

Чому бізнесу не можна ігнорувати нові технології

Вам може не подобатися штучний інтелект, ви можете вважати його черговим хайпом або навіть трохи побоюватися, але факти — річ уперта. AI — це вже не майбутнє. Просто зараз лідери ринку вкладають величезні суми, щоб потужно рвонути вперед і залишити конкурентів далеко за горизонтом. І, звісно, робити вони це збираються саме за допомогою штучного інтелекту.

Інвестиції в AI: основний показник того, що нас чекає

Минулий рік увійшов в історію як рік штучного інтелекту. Розробники великих мовних моделей (LLM) залучили майже 12 мільярдів доларів інвестицій — це, до речі, у 12 разів більше, ніж за попередній рік.

Тільки уявіть ці масштаби:

• OpenAI — $10 мільярдів;

• Стартап Anthropic — $450 мільйонів;

• Cohere — $270 мільйонів;

• Mistral AI — $114 мільйонів.

AI вже приносить компаніям гроші

Якщо ви досі сумніваєтеся, що AI вам потрібен, просто погляньте на статистику. Компанії, які зробили ставку на штучний інтелект у своїх робочих процесах, у середньому отримують у 3,5 раза більше прибутку з кожного вкладеного долара. Непогано, правда?

Ось що саме AI дає бізнесу вже сьогодні в розрізі трьох найбільших його частин:

1. Маркетинг і продажі. AI генерує персоналізований контент, прогнозує поведінку клієнтів і підвищує конверсію.

2. Операційна діяльність. Технологія зводить рутину до мінімуму, залишаючи керівникам час для важливого — стратегічних рішень і творчості.

3. HR і рекрутинг. Із штучним інтелектом підбір персоналу стає швидшим, точнішим і дешевшим. AI миттєво визначає, хто саме потрібен компанії — без зайвих запитань і помилок.

Коротше кажучи, AI — це вже давно не просто черговий інструмент, який можна взяти або відкласти на потім.

Великі мовні моделі (LLM): що це і як це працює?

Особливої уваги у світі штучного інтелекту заслуговують LLM (Large Language Models). ChatGPT, Claude, Mistral, Cohere — ще пару років тому про ці продукти ніхто не знав, а сьогодні вони диктують нові правила гри в маркетингу, продажах, HR і операційній діяльності.

Моделі вміють:

• відповідати на запитання і давати поради;

• створювати тексти в різних стилях і форматах;

• аналізувати величезні обсяги даних за секунди;

• вести діалог на рівні живого співрозмовника.

Головна «суперздібність» таких моделей — розуміти й відтворювати людську мову природно й усвідомлено, передбачаючи ваші бажання ще до того, як ви їх повністю сформулювали.

Input & Output

Робота з великими мовними моделями схожа на звичайний діалог. Ви ставите запитання або даєте інструкцію — це називається вхід (або input). У відповідь модель генерує рішення, пораду, текст або іншу корисну інформацію — це вихід (або output).

Чим точніше ваше запитання, тим краща відповідь. Розуміти технічну мову й знати складні коди для спілкування з AI зовсім не обов’язково. Тепер ваше головне завдання — максимально докладно й чітко формулювати задачі, щоб грамотно вести діалог із штучним інтелектом.

Спілкування з AI — це нове програмування

Prompt-інжиніринг — це мистецтво ставити правильні запитання й формулювати чіткі інструкції, щоб отримати потрібний результат від AI. По суті, кожен ваш запит, кожне слово — це команда, яка програмує поведінку моделі. Чим краще ви володієте цим навиком, тим потужніший результат отримуєте від взаємодії зі штучним інтелектом.

Опанувавши prompt-інжиніринг, ви зможете:

• автоматизувати десятки рутинних задач;

• швидко тестувати гіпотези;

• приймати якісні рішення на основі точних даних;

• створювати потужний контент, у якому не зчитується стиль робота.

Саме тому бізнесу важливо не просто «погратися» з LLM, а навчитися використовувати цю технологію усвідомлено, ефективно й стратегічно. У штучному інтелекті сьогодні міститься повноцінний процес управління майбутнім вашого бізнесу.

4 рівні використання AI у бізнесі

Але все ж таки, штучний інтелект — не долар, щоб всім подобатися (ну, майже). Щоб правильно й ефективно впровадити AI у ваш бізнес, потрібно розуміти, з чого взагалі варто почати.

Спеціально для цього існує система з чотирьох рівнів використання великих мовних моделей (LLM):

• Рівень 1: prompt-інжиніринг — базові навички спілкування з AI;

• Рівень 2: prompt-інжиніринг з API — для глибшого контролю;

• Рівень 3: fine-tuning — тонке налаштування моделі під ваші задачі;

• Рівень 4: власна мовна модель — вищий пілотаж, доступний одиницям.

Кожен наступний рівень вимагає глибшого занурення, але й дає набагато потужніші результати. Зазвичай починають із простого prompt-інжинірингу — саме його сьогодні повинен опанувати абсолютно кожен підприємець.

Рівень 1: Prompt-інжиніринг — базові навички спілкування з AI

Prompt-інжиніринг — це вміння грамотно формулювати запити до AI, щоб отримувати саме той результат, який вам потрібен.

Цей навик може опанувати кожен із нас без серйозних інвестицій. Щоб кратно підвищити ефективність роботи зі штучним інтелектом, достатньо знати всього кілька базових технік — про них і поговоримо далі.

Техніки prompt-інжинірингу (+приклади для бізнесу)

Few-shot prompting (демонстрація прикладів)

Ви показуєте AI кілька зразків потрібного вам результату, а модель відтворює їхній стиль і формат.

Наприклад: якщо ви хочете швидко проаналізувати відгуки клієнтів, покажіть AI деякі з них і поясніть принцип оцінки їхньої тональності (від позитивної до негативної). Модель сама проаналізує інші відгуки, виявивши ключові проблеми й претензії на адресу вашої компанії.

Chain-of-thought prompting (техніка «крок за кроком»)

AI розв’язує складні задачі, послідовно розбиваючи їх на прості кроки.

Наприклад: ваше завдання — збільшити продажі інтернет-магазину. Ви даєте AI запит: «Давай подумаємо, як підвищити конверсію, крок за кроком». Після цього сервіс детально розписує, що саме потрібно зробити, підказуючи вам наступний крок.

Self-consistency prompting (техніка перевірки відповідей)

Модель кілька разів відповідає на одне й те саме запитання, використовуючи різні способи міркування, щоб ви могли вибрати найточнішу відповідь.

Наприклад: ви намагаєтесь зрозуміти, які клієнти потенційно можуть піти від вас. AI кілька разів аналізує дані опитувань, виявляючи закономірності: проблеми з оплатою, незручний інтерфейс або погана техпідтримка.

Iterative prompting (техніка діалогу й уточнення задач)

Ви поступово уточнюєте запити до AI, коригуючи та спрямовуючи модель до точного результату.

Наприклад: ви хочете створити продаючий текст для нового курсу. Спочатку задаєте моделі загальне питання, а потім поступово заглиблюєтесь у деталі, уточнюючи кожну частину тексту — заголовок, структуру, заклик до дії.

У яких сферах варто використовувати prompt-інжиніринг

Оскільки prompt-інжиніринг — це перший, базовий рівень роботи з AI, використовувати його можна практично скрізь. Але найефективніше він працює в таких сферах:

1. Маркетинг — створення контенту, генерація ідей для рекламних кампаній, написання креативних повідомлень.

2. Продажі — швидкі відповіді на заперечення клієнтів, автоматизовані сценарії спілкування та обробка вхідних запитів.

3. HR — допомога у створенні описів вакансій, первинний відбір кандидатів, складання планів навчання й мотивації співробітників.

4. Операційка — автоматичне формування звітів, аналітика клієнтських даних, підтримка при ухваленні рішень.

Це саме той старт, який потрібен будь-якому бізнесу для ефективного впровадження штучного інтелекту.

Рівень 2: Prompt-інжиніринг з API

Коли бізнес уже освоїв базовий рівень prompt-інжинірингу, часто настає момент, коли простих рішень моделі стає недостатньо. Завдання стають більш спеціалізованими, складними й потребують постійного контролю за точністю та стилем відповідей AI.

Саме в цей момент ідеальним рішенням стає prompt-інжиніринг через API — інструмент, який виводить взаємодію бізнесу з AI на другий рівень.

Як зрозуміти, що час переходити на рівень API?

• ви хочете максимально автоматизувати процеси, зберігши точність результатів і їхню персоналізацію;

• у вас є великий обсяг специфічних даних, які потрібно постійно використовувати;

• ви хочете керувати не лише відповідями AI, а й їхнім стилем, тональністю та довжиною.

Якщо у вас три «так» — ласкаво просимо на новий щабель.

Інструменти й підходи другого рівня

Тут вам відкриваються нові можливості, які дають значно більше контролю й точності в роботі з AI:

Контроль виводу через API (налаштування tone of voice, довжини відповіді)

API дозволяє задати AI особливий стиль спілкування й контролювати довжину відповіді. Уявіть, що ви можете дати AI певну роль: зробити його суворим фінансовим консультантом, дружнім менеджером або навіть брутальним начальником. Після цього система завжди відповідатиме саме в цій ролі.

Наприклад: якщо вам потрібно, щоб AI відповідав на запитання клієнтів коротко, чітко й без води, ви просто задаєте налаштування довжини відповідей в API і обираєте tone of voice, що вам підходить. Тепер щоразу ви отримуватимете відповіді у вашому стилі.

Гіперпараметри для налаштування креативності й точності

У деяких AI є низка гіперпараметрів — користувацьких налаштувань, які можна змінювати на свій розсуд. Ось пара найпоширеніших:

1. Температура (temperature) — відповідає за креативність. Високий рівень дає неочікувані й оригінальні ідеї, низький — максимально точні й консервативні відповіді.

2. Максимальна кількість токенів (max_tokens) — дозволяє контролювати довжину відповіді й вартість використання моделі.

Наприклад, якщо ви хочете запустити A/B-тестування рекламного оголошення, з гіперпараметрами ви отримаєте одразу дві версії тексту. Далі залишиться лише обрати переможця за конверсією.

Векторні бази даних для роботи з великими обсягами контенту

Уявіть, що вам потрібно миттєво отримувати точні відповіді на запитання з сотень або навіть тисяч документів. Звичайний пошук тут безсилий. У такому випадку вам стануть у пригоді векторні бази даних — спеціальна технологія, яка дозволяє AI «розуміти» смисли й миттєво знаходити потрібну інформацію в купі різних джерел.

Після цього AI автоматично генеруватиме відповіді на будь-які запитання, точно знаходячи потрібний контент за лічені секунди.

AI-агенти для автоматизації комплексних задач

AI-агенти — це віртуальні помічники, здатні виконувати цілі ланцюжки завдань. Вони можуть самостійно приймати рішення, обирати відповідні інструменти й автоматично виконувати багатоступеневі процеси.

Наприклад, кафе може використовувати AI-агента для управління складськими запасами. Агент автоматично відстежить залишки продуктів на складі, спрогнозує їх витрати й сам оформить заявки постачальникам.

Рівень 3: Fine-tuning — AI для специфічних задач

Коли навіть просунутого prompt-інжинірингу через API вже недостатньо для вирішення задач бізнесу, настає час переходити до fine-tuning.

Його можна порівняти з гарним повсякденним автомобілем і спорткаром — перший підходить для більшості рутинних задач, але за потужністю, швидкістю й точністю з другим не зрівняється нічого.

Що таке fine-tuning і коли він необхідний бізнесу?

Fine-tuning (тонке налаштування) — це метод адаптації попередньо навченої мовної моделі під конкретні задачі вашого бізнесу. Простіше кажучи: ви берете готову модель і додатково навчаєте її на своїх даних, щоб вона ідеально вирішувала саме ваші задачі.

Без fine-tuning не обійтись, якщо:

• у вас багато специфічних даних і стандартні AI-моделі вже не дають потрібного результату;

• потрібна максимальна точність відповідей на вузькоспеціалізовані питання;

• необхідна повна інтеграція AI у конкретні процеси вашого бізнесу (наприклад, техпідтримку або автоматичну генерацію специфічного контенту).

Fine-tuning потрібен невеликій кількості бізнесів: як правило, лише гігантським корпораціям і лідерам ринку. Завдання більшості компаній із запасом закривають попередні рівні.

Скільки це коштує?

Будемо чесні: fine-tuning — не найдешевша історія. Реальні витрати бізнесу в цьому випадку можуть варіюватися від $50 тисяч до $300 тисяч і навіть вище.

Але ось що важливо розуміти: інвестиції в fine-tuning майже завжди виправдані. Їхнім результатом стає потужний AI, який працює виключно під ваш бізнес і вирішує задачі з максимальною ефективністю. Модель, що повністю адаптована саме під ваші процеси, — це найпотужніший важіль конкурентної переваги.

Рівень 4: Власна мовна модель — вершина розвитку AI у бізнесі

Якщо fine-tuning — це спорткар, то створення власної мовної моделі (LLM) — це вже особистий космічний корабель, який відправить ваш бізнес далеко за межі можливостей конкурентів

Але AI-космоліт, звісно, потрібен далеко не всім — давайте поговоримо про те, що це таке і кому він справді стане в пригоді.

Коли потрібно будувати власну LLM

Створення власної моделі — це величезний проект, що вимагає значних вкладень і ресурсів. Така модель потрібна лише тим компаніям, яким:

• критично важливо мати повний контроль над AI;

• потрібно працювати з унікальними або надсекретними даними, які не можна довірити стороннім сервісам;

• важливо мати конкурентну перевагу за рахунок абсолютно унікальної моделі, яка не буде доступна іншим гравцям ринку.

Створення власної мовної моделі виправдане в першу чергу для великих компаній і організацій. Наприклад:

1. Великі корпорації, що працюють із величезними обсягами унікальних даних (банки, страхові компанії, технологічні гіганти).

2. Державні структури, яким необхідна найвища ступінь безпеки й конфіденційності даних.

3. Технологічні компанії й стартапи, які прагнуть побудувати власну унікальну AI-інфраструктуру й мають достатньо ресурсів на цей амбітний проект.

Ну а якщо раптом ви бачите себе в цьому списку — час починати діяти.

Що потрібно, щоб створити власну модель

Створення власної LLM — це гігантський проєкт. Звісно, він потребує чималих вкладень:

• фінансових (від кількох мільйонів до десятків мільйонів доларів);

• команди висококваліфікованих спеціалістів (AI-інженерів, розробників, фахівців із даних, аналітиків і проєктних менеджерів);

• потужної технологічної інфраструктури (спеціалізовані сервери, хмарні потужності та сучасні обчислювальні ресурси);

• тривалого часу на розробку (від кількох місяців до року і більше).

Це справді дорого й складно. Але в результаті компанії з власною мовною моделлю отримують унікальний інструмент, який стає їхньою конкурентною перевагою й точкою зростання бізнесу на роки вперед.

Як бізнесу правильно впровадити AI у робочі процеси

2025 рік диктує свої умови — бізнес або використовує штучний інтелект, або втрачає гроші, клієнтів і перспективи. Щоб AI став для вас потужним інструментом зростання, підходити до його впровадження потрібно максимально усвідомлено й заздалегідь. Ми склали для вас орієнтовний план дій — він підійде більшості бізнесів із різних ніш.

З якого рівня почати

Щоб не загубитися в можливостях і не переплатити за непотрібні рішення, перед початком роботи з AI поставте собі три прості запитання:

Який обсяг задач ви хочете автоматизувати?

Якщо вам потрібно вирішувати лише кілька типових задач (наприклад, генерація контенту або відповіді на запитання клієнтів) — вам цілком вистачить рівня 1 (prompt-інжиніринг у масових сервісах).

Наскільки складні й унікальні задачі вашого бізнесу?

Якщо задачі спеціалізовані, але все ще досить типові — вам підійде рівень 2 (prompt-інжиніринг з API). А якщо вам потрібно, щоб AI повністю інтегрувався у ваші унікальні процеси та специфіку бізнесу — придивіться до рівня 3 (fine-tuning).

Наскільки вам важливо мати унікальний підхід і абсолютний контроль над процесом?

Якщо ваш бізнес — великий гравець з унікальними даними та необхідністю повного контролю над AI, варто задуматися про рівень 4 (власна LLM).

Як формувати команду для роботи з AI

Якість впровадження штучного інтелекту у ваш бізнес напряму залежить від людей, які з ним працюватимуть.

Ось що потрібно обов’язково врахувати:

1. Починайте з невеликої команди. Для старту достатньо одного-двох спеціалістів, які опанують базові навички prompt-інжинірингу та інтеграції AI.

2. Прокачуйте власні кадри. Організовуйте тренінги й курси, щоб ключові співробітники розуміли можливості та принципи роботи AI.

3. Якщо у вас немає внутрішніх ресурсів і часу на формування AI-відділу — краще одразу знайти надійного партнера-розробника. Це заощадить вам гроші й значно пришвидшить впровадження технологій.

Найчастіше в команді має бути AI-інженер або Data Scientist (якщо ви використовуєте fine-tuning або власну LLM), бізнес-аналітик або продакт-менеджер, який розуміє бізнес-процеси та задачі компанії, а також спеціаліст із інтеграції або розробник, який займається технічним впровадженням і налаштуванням.

Типові помилки при впровадженні AI і як їх уникнути

Навіть найперспективніші технології можна перетворити на головний біль, якщо допустити класичні помилки під час їхнього впровадження. Ми вивчили історії досвідчених підприємців і зібрали для вас три основні помилки:

Помилка №1: Почати з найскладнішого

Багато компаній одразу хочуть створити власну LLM або fine-tuning, хоча насправді їхні задачі легко вирішуються prompt-інжинірингом.

Почніть із найпростіших рішень і поступово ускладнюйте їх у міру зростання задач.

Помилка №2: Ігнорувати необхідність навчання співробітників

Навіть найкрутіший AI буде марним, якщо співробітники не вміють правильно ним користуватися.

Регулярно проводьте навчання співробітників і давайте людям можливість практикуватися у використанні AI з різних боків.

Помилка №3: Недооцінювати витрати на впровадження

AI вимагає вкладень не лише в технології, а й у команду, інфраструктуру та навчання.

Одразу закладайте в бюджет витрати на команду, інтеграцію та супровід проекту, щоб не виникло неприємних сюрпризів після початку роботи.

Трохи психології: як підготувати свою команду до роботи з AI

Перехід на AI — насправді серйозний психологічний стрес для команди. І це не дивно: як часто ми стикаємось із настільки глобальними нововведеннями в житті?

Роблячи ставку на штучний інтелект, багато компаній забувають про головне — їхні люди, швидше за все, бояться змін. Тому, щоб AI плавно інтегрувався у ваш бізнес, вам потрібно грамотно попрацювати з опором співробітників. Розповідаємо, як саме це зробити.

Чому співробітники часто чинять опір штучному інтелекту

Причини опору прості й зрозумілі. Найчастіше успішному впровадженню технологій заважають такі переживання:

• страх втратити роботу;

• невпевненість у власних навичках;

• боязнь змін і виходу із зони комфорту;

• недовіра до технологій.

Розуміння цих страхів — уже половина успіху. А другу половину забезпечать правильні методи роботи з командою. Про них говоримо далі.

Методи плавного залучення команди й подолання внутрішніх бар’єрів

Щоб співробітники не просто прийняли AI, а щиро його полюбили й почали активно використовувати у своїй роботі, використовуйте п’ять важливих рекомендацій.

Говоріть чесно й відкрито

Одразу поясніть команді, що AI впроваджується не для заміни людей, а для полегшення їхньої роботи й позбавлення від рутинних задач. Підкресліть, що головна цінність вашої команди — у креативності та розв’язанні складних, нестандартних завдань.

Залучайте співробітників до процесу ухвалення рішень

Покажіть, що думка команди вам важлива. Проводьте зустрічі, де кожен зможе поставити запитання, висловити побоювання й запропонувати свої ідеї щодо використання AI у робочих процесах.

Запускайте AI поступово, маленькими кроками

Не намагайтеся впровадити все й одразу. Починайте з невеликих проектів, у яких AI принесе швидку й помітну користь співробітникам. Наприклад, автоматизуйте найнудніші задачі, щоб команда побачила реальну вигоду від використання технології.

Регулярно навчайте й підтримуйте команду

Покажіть, що компанія готова інвестувати в навчання співробітників не словами, а діями. Організуйте тренінги, воркшопи й індивідуальні консультації, щоб люди могли в комфортній обстановці познайомитися з новими інструментами.

Підкреслюйте успіхи й позитивні зміни

Регулярно розповідайте команді про успіхи, яких вдалося досягти завдяки AI. Демонструйте конкретні цифри, економію часу, покращення результатів. Людям потрібно бачити, що технології реально роблять їхню роботу простішою й приємнішою.

Підбиваємо підсумки. Як штучний інтелект змінить бізнес у найближчі 5 років?

Роль підприємця останнім часом змінилася кардинально. Тепер ви не просто керуєте командою й ухвалюєте стратегічні рішення — ви стаєте провідником нових технологій у свій бізнес.

І головне місце серед них займає AI. Уже сьогодні бізнеси, які активно використовують штучний інтелект, отримують результати, про які вчора навіть не мріяли. Економія часу, автоматизація рутини, стрімке й багаторазове зростання прибутку — усе це стає можливим завдяки розумному впровадженню нових технологій.

Ті, хто починають сьогодні, вже завтра стануть лідерами. AI дає величезні можливості тим, хто розуміє, як працює технологія, і вміє нею користуватись. Майбутнє вже настало — і саме зараз вирішується, хто буде попереду.

Тож якщо ви хочете не просто спостерігати за змінами, а керувати ними — саме час опанувати професію майбутнього й узяти впровадження AI у свої руки.

Приєднуйтесь до нашої Безкоштовної Школи Бізнесу в Telegram.