Агентна епоха ШІ: ключові ідеї спікерів IT Arena
- Тетяна Кучер
- 3 дні тому
- Читати 5 хв
Оновлено: 1 день тому
Конференція IT Arena 2025 цього року зібрала найпомітніших гравців української та глобальної IT-сцени. У фокусі — штучний інтелект, трансформація бізнес-моделей, нові виклики для стартапів та венчурного капіталу. High Bar Journal розповідає про головні інсайти з виступів на IT Arena про агентні системи, керованість і практичні кейси ШІ — що справді працює в бізнесі, державі та освіті.
Олександр Краковецький, співзасновник і CEO DevRain
Генеративні моделі суттєво розширюють можливості ШІ. Мова не лише про LLM (великі мовні моделі), а про мультимодальні моделі, здатні працювати з різними типами даних. Швидкий прогрес у цій сфері означає, що ми перебуваємо на початку агентного етапу розвитку ШІ, коли моделі не просто генерують текст, а приймають рішення і виконують дії у складних контекстах.
Лише 1% компаній ідентифікують себе як AI-ready, бо більшість не розуміє, як впроваджувати ШІ. 95% пілотів впровадження ШІ зазнають невдачі (дослідження MIT). Проблема не в технології: сучасні моделі вже здатні робити майже все, що потрібно. Проблема — в культурі, якості даних, інфраструктурі та опорі з боку людей, які не розуміють, як саме працює ШІ, і не довіряють йому. Багато компаній хочуть використовувати ШІ, але не готові делегувати йому прийняття рішень, через що проєкти «ламаються» на етапі впровадження.
ШІ має бути інтегрованим у рішення, а не поверховим шаром. Недостатньо взяти будь-яку нішу й «покрити її ШІ». Натомість правильна інтеграція передбачає, що ШІ не просто допомагає писати тексти чи генерувати картинки, а стає частиною прийняття рішень і трансформує логіку взаємодії з даними. Це глибока зміна, яка вимагає довіри до системи, а не мікроменеджменту.
Вирішальний чинник — не інтелект ШІ, а відсутність інтенції. Роботу ШІ і людини варто розмежовувати за ключовою ознакою: інтенція. ШІ не має власних цілей, не прагне до чогось — він просто виконує алгоритми. Саме люди формують намір, тлумачать результати і повертають їх у реальний, нестабільний світ. Це і є роль людини — залишатися інтерпретатором і модератором цифрового сигналу.
Більшість компаній лише імітують цифрову трансформацію для зовнішнього ефекту, не змінюючи внутрішні процеси. Натомість справжня трансформація настане з впровадженням ШІ — коли компанії почнуть переглядати логіку процесів, делегувати автоматичне ухвалення рішень і переосмислювати роль людини в системі.
Медичні й наукові прориви будуть наступною великою віхою ШІ. Найбільші трансформації через ШІ відбудуться в медицині та науці. Саме там нові інструменти здатні значно пришвидшити дослідження, покращити діагностику й відкрити нові підходи до лікування — у масштабах, недоступних для традиційних методів. Ми тільки на початку цієї ери.
Марія Полянська, керівниця відділу маркетингу, MobiDev
ШІ — інструмент-підсилювач, а не «новий керівник». ШІ має допоміжну роль: підвищує продуктивність, але не приймає рішень і не замінює людей; відповідальність і «право останнього слова» лишаються за фахівцем, який задає рамки, перевіряє факти та керує процесом застосування інструментів ШІ.
Прикладами такої ролі є використання автонотаток зустрічей для заощадження часу, генерація бріфів і маркетингових досліджень із обов’язковою верифікацією джерел, а також свідоме невикористання ШІ для суто персональних комунікацій (листи подяки, привітання), де потрібна «людська інтонація».
Контент і трафік зсуваються до «answer engine» і LLM-присутності. Google перетворюється з пошуку на «машину відповідей», тож органіка з пошуку падає, а натомість зростає значущість реферального трафіку з LLM‑інструментів на кшталт ChatGPT/Perplexity, де «здоровою» конверсією вважається орієнтир у 3–10%. Це вимагає диверсифікувати джерела, будувати лідерство думок і цілеспрямовано оптимізуватися під LLM‑відповіді, а не лише під класичне SEO.
Експертиза людини у поєднанні з ШІ радикально прискорюють роботу і поглиблюють таргетинг. Наприклад, такий ефект у маркетингу дає збагачення даних (Apollo, HubSpot) для B2B‑акаунтів, що дозволяє точніше сегментувати тих, хто прийматиме рішення про купівлю, і формувати більш влучні кампанії та аутріч.
У результаті ШІ знімає операційні «тертя» (аналіз зустрічей, стартові версії бріфів і текстів), тоді як люди забезпечують методологію, перевірку і стратегічну відповідність, завдяки чому зростають релевантність комунікацій і швидкість циклів від інсайту до дії.
Тимофій Милованов, Президент KSE
ШІ — це технологія-підсилювач. Окрім технічних новацій вона змінює ментальність людей: системи працюють ймовірнісно, а не в суто детерміністичному режимі. Через це потрібна культурна адаптація — навчитися довіряти невизначеним результатам і приймати новий рівень невизначеності у процесах прийняття рішень.
Рутинні навички втрачають цінність. Значна частина шкільних і університетських завдань (написання есе, відповіді на фактичні питання) втрачає цінність, бо ШІ може їх легко генерувати. Це ставить питання реформування освіти: які навички вищого порядку потрібно виховувати, щоб випускники були корисні в ШІ-native світі.
Навіть потужні моделі потребують людини-оператора. Людина формулює намір, інтерпретує результати й переводить цифрові сигнали в практичні рішення в складному, нестабільному реальному світі. Саме ця здатність надавати сенс і спрямування залишається людською цінністю.
Борис Дрожак, співзасновник Rovertech, ШІ-інфлюенсер
Ми вже живемо не в імовірнісній ері, а в епосі конкретних дій. Багато хто досі сприймає LLM як щось нестабільне, як генератор випадковостей і галюцинацій. Але насправді ми вже маємо інфраструктуру, де ШІ не просто видає відповіді, а генерує код, який сам приймає рішення. Це створює якісно новий рівень надійності — і саме тому нині він працює так добре.
Якщо ШІ не дає відчутної користі — його потрібно видаляти. Команди не будуть просити виправити помилку або допиляти відповідь, вони просто перестануть ним користуватись. Потрібен постійний моніторинг, чи сервіс ще актуальний. Інакше — жодної ефективності, лише зайвий шум.
Надлишкова цінність створюється там, де людині фізично не встигнути. Є завдання, в яких ШІ конкурує з людиною — наприклад, відповіді на питання чи виявлення шахрайства. Але є й інші задачі — мікроагентні, високочастотні — де людина фізично не встигає. У випадку мільйонів фінансових операцій або бойових дій на великих територіях, тільки ШІ здатен миттєво аналізувати, реагувати і створювати додану вартість.
У військових умовах ШІ — це перевага, яка рятує життя. Уявіть: вам потрібно прорватися через мінні поля. Люди ходять по селах, запитують, де були окупанти, шукають візуальні сліди. А ШІ може виявити невидимі загрози — пластиковий пакет чи слід від машини — швидше за людину. Саме такі системи дають нам перевагу і буквально зменшують кількість жертв.
Олексій Шалденко, CEO Wantent
Пілоти без стратегії провалюються — потрібен Chief AI Officer. Більшість ШІ‑пілотів не злітає не через слабкість технології, а через відсутність якісної підготовки: неструктуровані дані, легасі‑процеси, хаотичний вибір інструментів у перенасиченому ринку та спроби зробити свій продукт без продуктового фокусу. Щоб масштабувати успішні кейси, потрібна чітка ШІ‑стратегія, рамки відбору рішень і виділена роль на кшталт Chief AI Officer, яка зшиває дані, процеси, безпеку й бізнес‑метрики.
Масштабне тестування креативів за допомогою ШІ‑агентів з емоційними профілями. Класичні тести на реальних аудиторіях повільні й дорогі, а при сотнях тисяч UGC/PGC‑креативів ще й дають втомлені, «зашумлені» дані.
ШІ‑агенти, зібрані на емоційних профілях «цифрових двійників» аудиторій, дозволяють в реальному часі проганяти масиви креативів, поєднувати результати з перфоманс‑даними, знаходити дієві меседжі й емоційні тригери та навіть виявляти патерни зв’язку емоційної залученості з продажами.
Щоби продавати ШІ ентерпрайзам, потрібний правильний фрейминг і забезпечення комплаєнсу. Що це означає? Надмірний акцент на «ШІ» у пітчі може гальмувати закупівлі через регуляторні ризики та політики безпеки, тож доцільно фреймити рішення як ML‑платформу з прозорим описом використовуваних моделей, типів даних і виходів. Такий підхід спрощує проходження комплаєнсу з боку CTO/безпекових команд і пришвидшує цикл угоди, зменшуючи «тривогу» навколо генеративних технологій.
