“`html
2025 рік увійшов у технологічну історію як період розчарування очікуваннями від ШІ: після хвилі ейфорії світовий бізнес зіткнувся з реальністю – до 80% ШІ-проєктів провалилися або не дали очікуваного ефекту.
Про причини низької практичної віддачі ШІ, роль інфраструктури даних і те, як отримувати бізнес-цінність на основі даних, було обговорено з топменеджментом групи компаній AM-BITS / Dataslab.
Довідка про компанію
Група компаній AM-BITS / Dataslab понад 10 років працює на перетині великих даних, інфраструктури та штучного інтелекту, допомагаючи великому бізнесу переходити від експериментів до системного використання ШІ. Вона створює та впроваджує рішення на основі даних, що стають фундаментом для автоматизації, аналітики й управлінських рішень. У команді понад 150 фахівців, офіси працюють в Україні, Польщі, Австрії та Німеччині.
AM-BITS входить до топ-5 системних інтеграторів України та є першою і поки що єдиною компанією в Україні, що досягла одночасно трьох Cisco Preferred Partner статусів (Networking + Security + Service), HPE Platinum, Dell Gold, Cloudera MSP Partner (партнерські рівні провідних технологічних компаній, що підтверджують сертифіковану експертизу, успішний досвід впроваджень і відповідність міжнародним стандартам якості).
Також є офіційним партнером Microsoft, AWS, Google і ще десятка інших провідних світових виробників.
До портфеля компанії входять рішення Enterprise Data Hub (централізована платформа для зберігання й аналізу даних), Knowledge Base (база знань для зберігання, аналізу та пошуку інформації), Meeting Notes (структуровані записи результатів і рішень зустрічей), AI Platform (платформа для розробки, навчання та запуску моделей штучного інтелекту) та інші.
Серед клієнтів – АТ «УКРСИББАНК», АТ «РАЙФФАЙЗЕН БАНК», АТ «ПУМБ», ПрАТ «ЛЕКХІМ», ПрАТ «КАРЛСБЕРГ УКРАЇНА», ТОВ «ЦГПУ», ПрАТ «МХП», АТ «СК ʼІНГОʼ», АТ «СЕНС БАНК», холдинг «1+1 Медіа» та інші. Загалом реалізовано понад 400 проєктів у фінансах, телекомі, FMCG (товари повсякденного попиту з високою частотою споживання), агро, юридичній сфері та медіа, свідчать дані компанії.
Чому публічний ШІ – це ще не цифрова трансформація
Для великої корпорації ототожнення публічних мовних моделей із цифровою трансформацією є стратегічною помилкою. Генеративний ШІ у форматі загальнодоступних сервісів не є корпоративним рішенням, оскільки працює із загальними даними інтернету без урахування бізнес-контексту компанії.
Євген Манжулянов,
CEO та співзасновник групи компаній AM-BITS / Dataslab
Персональне використання таких сервісів може бути першим кроком. Але справжня трансформація починається тоді, коли генеративний ШІ перестає бути помічником «за запитом», а стає компонентою у щоденних бізнес-процесах.
Головна причина невдач криється в тому, що компанії часто фокусуються лише на «верхівці айсберга» – чат-ботах, автоматизації окремих процесів, недооцінюючи базовий рівень: інфраструктуру даних. Перевагу отримують ті, хто вибудував керованість і безпеку даних та створив стабільну основу для роботи алгоритмів. За досвідом групи компаній AM-BITS / Dataslab, левова частка (70–80%) роботи у будь-якому ШІ-проєкті припадає саме на збір, структурування та очищення даних.
Такий підхід реалізується через побудову централізованої дата-платформи. Dataslab Enterprise Data Hub – платформа, що обʼєднує різнорідні джерела даних у єдину систему з підтримкою потокової та пакетної обробки. Вона працює з великими обсягами інформації, забезпечує централізоване управління та підтримує сценарії від оперативної аналітики до довгострокового зберігання відповідно до регуляторних вимог.
Коли фундамент збудовано, на ньому природно зʼявляється ШІ-шар. Dataslab AI Platform працює як надбудова над Dataslab Enterprise Data Hub: від підготовки даних до розгортання прикладних сценаріїв – аналітики, автоматизації процесів, корпоративних ШІ-асистентів.
У результаті якісні корпоративні дані перетворюються на базу для масштабованого ШІ в бізнесі.
Конфіденційність – не опція, а умова
Коли співробітник завантажує конфіденційний договір у публічний сервіс, він миттєво створює критичний ризик витоку інтелектуальної власності. Ці дані як мінімум можуть бути використані для навчання моделей сторонніми розробниками.
Євген Манжулянов,
CEO та співзасновник групи компаній AM-BITS / Dataslab
Генеративний ШІ є дуже великою спокусою для людського мозку, оскільки він полегшує складні завдання. У поспіху люди часто надсилають неанонімізовані документи, ігноруючи загрозу конфіденційності та створюючи реальні ризики.
Особливо гостро це питання стосується юристів, які працюють із NDA-документами, розробників, чий код може бути перевикористаний. Окремою проблемою є неможливість обʼєднати результати роботи різних співробітників у єдину базу знань, якщо кожен використовує свою улюблену екосистему – Google, OpenAI тощо.
Саме з подібною ситуацією команда AM-BITS / Dataslab працювала у проєкті для юридичного департаменту аграрного холдингу. Значна частина часу витрачалася на моніторинг рішень АМКУ та пошук розбіжностей між законодавством і внутрішніми документами, тоді як використання публічних інструментів не відповідало вимогам безпеки. У результаті було впроваджено ШІ-асистента, який працює у закритому контурі компанії та формує відповіді на основі структурованої бази знань з офіційних джерел, що оновлюється в режимі реального часу. Дані не передаються зовнішнім моделям, кожна відповідь містить посилання на першоджерело, а час пошуку й аналізу інформації скоротився з тижнів до годин.
Керований ШІ забезпечує безпеку та контроль якості
У підході AM-BITS «керований ШІ» означає прогнозованість результатів і контроль над даними. Це досягається через роботу в закритому середовищі, використання механізмів анонімізації та впровадження процедур, які дозволяють інтегрувати технологію у внутрішні процеси без ризику для бізнесу.
Великі мовні моделі не перевіряють факти, а генерують найбільш ймовірну відповідь на основі контексту. Тому безконтрольне використання таких інструментів у бізнес-процесах створює ризик помилок, які складно відрізнити від фактів.
На практиці це означає, що галюционування потрібно керовано обмежувати. У корпоративному середовищі це вирішується через зміну ролі моделі: з універсального «знаю все» на інструмент, який працює в межах чітко визначеного контексту. Зокрема, у рішеннях на кшталт Dataslab Knowledge Base модель взаємодіє зі структурованою внутрішньою базою знань компанії. Відповіді формуються на основі релевантних документів, а користувач отримує не лише текст, а й посилання на джерело.
Ключовий принцип у цьому випадку – не «покращити модель», а налаштувати її середовище таким чином, щоб результат став передбачуваним для бізнесу.
Хмара чи земля: стратегічний вибір із довгостроковими наслідками
«Наземна інфраструктура часто є вигіднішою в довгостроковій перспективі, ніж хмарні сервіси», – зазначає Євген Манжулянов. Хмара забезпечує швидкий старт, однак зі зростанням обсягів даних витрати можуть суттєво збільшуватися, а повернення до власної інфраструктури часто вимагає перегляду архітектурних рішень. Отже, вибір архітектури на початковому етапі має стратегічне значення.
Так, наприклад, у роботі з міжнародним телеком-провайдером компанія зіткнулася з типовою для великих компаній потребою: необхідністю зберігати петабайти сирих даних, будувати наскрізну аналітику з оперативної інформації, розподіленої між різними системами. Дані оброблялись із затримками, а аналітика формувалась повільно і не могла підтримувати операційні процеси.
У межах проєкту побудували Enterprise Data Hub – централізовану гібридну платформу: ресурси хмари використовуються для оперативної аналітики, тоді як зберігання та обробка великих обсягів даних залишаються у власній інфраструктурі.
Це дозволило об’єднати джерела даних і перейти до обробки та доставки аналітики за секунди, створивши основу для розвитку сервісів у режимі реального часу. Такий підхід дозволяє поєднати гнучкість із контрольованими витратами та безпекою.
Василь Дробик,
комерційний директор групи компаній AM-BITS / Dataslab
Ефективність впровадження ШІ в бізнесі визначається не лише технологією, а й тим, хто і як її реалізує, адже саме від партнера залежить, чи залишиться проєкт на рівні пілотної демонстрації, чи перетвориться на повноцінний корпоративний сервіс.
Під час вибору партнера варто звертати увагу не тільки на галузевий досвід, а й на наявність експертизи в роботі з ШІ-проєктами й інфраструктурою даних. Без цього фундаменту рішення часто не виходять за межі демонстраційних сценаріїв. Важливо також, щоб партнер умів інтегрувати ШІ в наявні бізнес-системи – CRM (система управління взаєминами з клієнтами для обліку й автоматизації продажів і комунікацій), ERP (система планування ресурсів підприємства для управління фінансами, операціями та бізнес-процесами), документообіг, таск-трекери, корпоративні комунікації. Окрему роль відіграють безпека, контроль доступу до даних, керованість результатів і можливість масштабування рішень.
Розмір компанії-виконавця також має значення. Як компанія середнього розміру ми в AM-BITS / Dataslab розглядаємо це як перевагу: поєднуємо корпоративний рівень підходів – вимоги до безпеки, надійність архітектури, якісну інтеграцію та технічну підтримку – з гнучкістю та здатністю швидко адаптувати рішення під конкретні завдання клієнта. Це дозволяє працювати не за шаблоном, а під бізнес-логіку замовника.
У більшості випадків ми починаємо з визначення ШІ-стратегії, яка охоплює аналіз готовності компанії до впровадження ШІ та формування дорожньої карти ініціатив. Практика показує, що найкраще стартувати з простих сценаріїв, які дозволяють бізнесу швидко відчути результат і сформувати основу для масштабування подальших рішень.
Що визначає розвиток ШІ сьогодні
Ринок ШІ розвивається дуже швидко, водночас змінюються підходи до його використання. Серед трендів, які активно обговорюються в технологічній спільноті, – перехід до так званого vibe coding, коли код дедалі частіше генерується через природну мову без детальної специфікації.
Інший підхід, відомий як token maxxing, передбачає максимальне насичення контексту для отримання точніших відповідей. Водночас його значення поступово зменшується, оскільки нові архітектури моделей змінюють принципи роботи з контекстом.
Наразі формується більш системний напрям – рух від реактивного ШІ, який відповідає на запити, до агентських моделей, здатних самостійно виконувати багатокрокові завдання.
У своїй практиці команда AM-BITS / Dataslab постійно тестує нові інструменти, оцінює їхню ефективність у реальних сценаріях і адаптує під конкретні завдання клієнтів. Такий підхід дозволяє впроваджувати рішення, які відповідають поточному рівню розвитку технологій і залишаються релевантними у динамічному середовищі.
Кейси групи компаній AM-BITS / Dataslab
- Міжнародна компанія-виробник напоїв впровадила eCommerce Analytical HUB – централізовану систему збору й аналізу даних з онлайн-магазинів, маркетплейсів і мобільних застосунків. Щодня обробляється близько 24 000 товарних позицій. Рішення автоматизувало моніторинг цін, наявності, пошукових позицій, контенту та відгуків, формуючи єдину картину ринку. Дані агрегуються та візуалізуються в BI-інструментах, що дозволяє швидше реагувати на зміни ринку та приймати більш обґрунтовані управлінські рішення.
- Міжнародний телеком-провайдер запровадив Enterprise Data Hub у гібридному середовищі, об’єднавши CDR, технічні логи, білінгові та фінансові дані. Рішення забезпечило централізоване управління даними, обробку мільйонів записів, активний архів із контекстним пошуком і підтримку як потокової, так і пакетної обробки з дотриманням регуляторних вимог щодо зберігання даних. У результаті аналітичні дашборди формуються за лічені секунди, що підвищує операційну ефективність і формує основу для нових цифрових сервісів і монетизації даних.
- Міжнародний банк упровадив event-driven платформу лояльності на базі Dataslab Enterprise DataHub, яка обробляє клієнтські транзакції в режимі реального часу та запускає автоматизовані сценарії взаємодії. Рішення працює з потоком 2–3 млн подій щодня зі щорічним зростанням понад 20% і дозволяє запускати персоналізовані пропозиції – від кешбеку до геозалежних і партнерських акцій. Це дало змогу банку реагувати на поведінку клієнта в моменті та підвищувати рівень використання платіжних карток.
Попри хвилю інтересу до штучного інтелекту сам по собі доступ до генеративних моделей ще не означає цифрову трансформацію бізнесу. Практика показує: успішні ШІ-проєкти починаються не з чат-ботів, а з побудови інфраструктури даних, керованості процесів і контролю безпеки. Саме тому більшість компаній стикаються не з технологічною, а з архітектурною проблемою – відсутністю підготовленого фундаменту для масштабування ШІ.
Досвід AM-BITS / Dataslab демонструє, що бізнес-цінність штучного інтелекту формується там, де ШІ інтегрується у реальні процеси компанії – від аналітики й роботи з документами до персоналізованих сервісів у режимі реального часу. У такій моделі ключову роль відіграють не лише самі алгоритми, а й якість даних, безпечне середовище та здатність адаптувати технології під конкретну бізнес-логіку. Саме це сьогодні відрізняє експеримент із ШІ від повноцінної цифрової трансформації.
Контакти:
- Офiс: бул. Лесі Українки, 23А, 01133, Київ, Україна
- +38 044 225 66 52
- E-mail: [email protected]
“`