Як ми створюємо AI-проєкти: від MVP до автономних агентів

Світ IT змінився. Якщо у 2020 році більшість компаній замовляли сайти чи класичні веб-сервіси, то тепер усе частіше до нас звертаються партнери, які вже мають цифрову інфраструктуру й шукають способи оптимізувати процеси, скоротити витрати та підвищити ефективність. І саме тут на сцену виходить штучний інтелект - не як тренд, а як робочий інструмент.

Проєкти стають складнішими - і це добре

Сьогодні ми все частіше беремося за кейси, які ще кілька років тому здавалися нереальними. Якщо раніше MVP обмежувався базовим функціоналом, то тепер це симбіоз класичної розробки, AI-сервісів і мікросервісної архітектури.

Наприклад, ми розробляли продукт у сфері медитацій, який аналізував мозкові хвилі користувача через сенсори й адаптував музику в реальному часі. Після R&D-етапу ми знайшли готові мікросервіси, що покрили близько половини завдань - це зекономило майже 50 % бюджету і суттєво скоротило строки розробки. AI тут не замінив команду, а навпаки - дозволив зосередитися на якості та інтеграції.

Штучний інтелект - не магія, а інженерія

Бізнес зазвичай підходить до AI із двох крайнощів: одні сприймають його як чарівну паличку, інші - як марну витрату. А правда, як завжди, посередині.

AI чудово автоматизує рутину, але він не виправить відсутність процесів. Якщо у компанії немає чіткої воронки продажів, то навіть найрозумніший агент не врятує ситуацію. Тому перед інтеграцією ми завжди робимо аудит бізнес-моделі: описуємо процеси, визначаємо точки ефекту, і лише потім впроваджуємо AI.

Часто клієнт приходить із запитом «зробіть мені штучний інтелект», а після першої зустрічі виявляється, що реальна потреба - у CRM, автоматизації лідів чи підтримки, а не у власній нейромережі.

R&D і MVP як тест реальності

Кожен проєкт ми починаємо з R&D-дослідження. Це не формальність, а спосіб зрозуміти:

• чи реально реалізувати задум з поточними технологіями;
• які готові рішення існують;
• що потрібно будувати з нуля.

Іноді після цього аналізу концепція змінюється кардинально. R&D допомагає зекономити ресурси й вчасно відмовитись від ідей, що не мають цінності. У цьому сенсі AI - чудовий фільтр реальності: він або підтверджує потенціал, або швидко його спростовує.

Де AI приносить найбільшу користь: приклад із лідогенерації

Найпомітніший ефект ми отримали саме у лідогенерації.

Раніше менеджер вручну шукав контакти, перевіряв профілі у LinkedIn, складав повідомлення. Тепер це робить автоматизована система, яку ми створили всередині агентства.

AI:

• шукає потенційних клієнтів у відкритих джерелах;
• перевіряє релевантність до ніші;
• аналізує активність людини (пости, інтереси, компанію);
• формує персоналізоване перше повідомлення.

Те, що колись займало тиждень, тепер триває 20–30 хвилин. При цьому якість не падає - ми налаштували багаторівневу перевірку: один промпт генерує, інший оцінює релевантність. По суті, це команда з трьох фахівців - аналітика, сейлза і редактора, яка працює без перерв і помилок.

Як ми боремось із «галюцинаціями» нейромереж

У будь-якого AI є контекстне вікно - межа пам’яті. Коли воно переповнюється, модель починає фантазувати. Ми проходили це під час розробки агентів і виробили кілька правил:

• використовуємо лише перевірені джерела даних;
• ділимо запити на етапи, де кожен промпт перевіряє попередній;
• задаємо «роль» моделі - аналітик, фінансист, маркетолог тощо.

Так система вчиться самоперевірці й зменшує кількість помилок. Це не магія - просто інженерна дисципліна.

Виклики AI-розробки: дані й обчислення

Попри хайп, у світі все ще бракує обчислювальних ресурсів і структурованих даних. AI не може бути розумнішим за інформацію, на якій його навчили. Багато галузей досі не оцифровані - і саме там відкриваються ніші для стартапів. Системи збору й організації даних стають фундаментом для майбутніх агентів.

Хмарні рішення сьогодні домінують, бо швидкість вирішує все: ми живемо у час, коли на рішення дається три секунди (дякуємо TikTok). Та водночас локальні open-source-моделі залишаються актуальними: вони знижують витрати й забезпечують конфіденційність, що критично для проєктів із GDPR чи фінансовими даними.

AI - це не загроза, а нова грамотність

Чи захопить штучний інтелект світ? Ні. Але він уже змінив правила гри: AI-грамотність стає новою мовою програмування.

Той, хто розуміє, як працюють нейромережі, промпти, агенти та контексти, має перевагу - навіть без навичок кодування. Ми колись вчили англійську, щоб спілкуватися з людьми. Тепер настав час вивчати мову спілкування з машинами. Це не про заміну людини - це про розширення її можливостей.

🧠 Повну розмову дивись тут:

👉 Відео на YouTube

‍