Наразі штучний інтелект перестав бути лише трендом, а став невіддільною частиною повсякденної реальності й для українського бізнесу. Це підтверджують результати всеукраїнського опитування, проведеного компанією Stayinno AI, в якому взяли участь 240 компаній та 460 керівників різних рівнів. ШІ в Україні вже не обмежується експериментами, він переходить до системних рішень з вимірюваним ефектом.
Куди саме інвестуватимуть компанії в цьому році та чи стане ШІ ключовим фактором для підвищення продуктивності та конкурентоспроможності і в якому напрямі рухається розвиток ШІ в Україні.
Глобальні тренди інвестицій у ШІ: прогнози від McKinsey, PwC та Gartner
Міжнародна консалтингова компанія McKinsey & Company нещодавно повідомила, що до 2030 року, за прогнозами аналітиків, центрам обробки даних у всьому світі знадобиться $6,7 трлн, щоб задовольнити попит на обчислювальну потужність. Так, дата-центри для обробки ШІ-навантажень потребуватимуть $5,2 трлн капітальних витрат, а ті центри, які використовуватимуть традиційні ІТ-застосунки, потребуватимуть $1,5 трлн інвестицій. Для того, щоб зрозуміти, скільки грошей потрібно вкласти в обчислювальну потужність, компаніям спочатку треба спрогнозувати майбутній попит.
З огляду на те, що ШІ-сектор швидко змінюється, це завдання досить складне. Дослідження McKinsey & Company демонструють, що глобальний попит на потужності дата-центрів може потроїтися до 2030 року, причому близько 70% цього попиту припадатиме на навантаження, які будуть пов’язані зі штучним інтелектом. Цей прогноз залежить від двох ключових невизначеностей: варіанти використання штучного інтелекту; швидкі цикли інновацій та збої.
Зі свого боку фахівці консалтингової компанії PricewaterhouseCoopers виділяють такі ключові напрями інвестицій у штучний інтелект в найближчому майбутньому:
генеративний ШІ
фокус на створенні тексту, коду, зображень, дизайну, відео; застосування в автоматизації рутинних завдань, покращенні клієнтського досвіду, підвищенні ефективності креативних процесів;
ШІ в аналітиці та прийнятті рішень
метою є використання ШІ для прогнозного аналізу, оптимізації операцій та стратегічного планування; інструментами є вбудовані аналітичні моделі в ERP-системах, CRM тощо; ефект – зростання ефективності рішень і прискорення їх прийняття;
ШІ в кібербезпеці
головною роллю є виявлення аномалій, запобігання загрозам у реальному часі через зростаючі ризики та складність атак в сучасних умовах; інвестиції – в посилення захисту даних, особливо в хмарних і гібридних середовищах;
інфраструктура та дата-центри забезпечення потужностей для роботи складних моделей ШІ; основні інвестиції в апаратне забезпечення – графічні процесори та ШІ-чипи, а також у розширення обчислювальних потужностей;
автоматизація бізнес-процесів
наприклад, роботизована автоматизація процесів, обробка документів, фінансові звіти, HR-задачі; головними перевагами є скорочення витрат, зменшення людських помилок, вивільнення ресурсів;
ШІ в клієнтському сервісі
віртуальні помічники, чат-боти, персоналізовані рекомендації, які покращують взаємодію з клієнтами, підвищують рівень лояльності;
навчання та розвиток персоналу
навчальні платформи з ШІ, адаптивне навчання, автоматизоване оцінювання знань; ефект – підвищення рівня цифрової грамотності працівників та підготовка до роботи в умовах штучного інтелекту;
ШІ для сталого розвитку
моделювання впливу на довкілля, оптимізація споживання енергії, виявлення ESG-ризиків; ефект – допомога компаніям у досягненні цілей сталого розвитку та відповідності стандартам.
А ось дослідницька компанія Gartner прогнозує, що глобальні витрати на генеративний ШІ досягнуть $644 млрд у 2025 році. За даними фахівців, зростання вже цього року може сягнути 76,4% порівняно з 2024 роком. Майже 80% цих витрат буде спрямовано на формування кваліфікованих команд і апаратне забезпечення, включно з серверами, графічними процесорами та компонентами, необхідними для обробки даних великих ШІ-моделей.
Сфери з найбільшим потенціалом для впровадження ШІ у 2025 році
Вже всім зрозуміло, що у 2025 році штучний інтелект продовжить трансформувати ключові галузі економіки та бізнесу. Спеціалісти PwC, Gartner, McKinsey та інших компаній виокремлюють такі найперспективніші сфери застосування ШІ, що отримають найбільше інвестицій і продемонструють найвищу віддачу:
фінансові послуги та банкінг:
кредитний скоринг, виявлення шахрайства, роботизовані радники, автоматизація бек-офісу; йдеться про підвищення точності рішень, зниження операційних витрат, покращення обслуговування клієнтів;
сфера охорони здоров’я:
діагностика з використанням ШІ, персоналізована медицина, розробка ліків, віртуальні помічники для пацієнтів; йдеться про раннє виявлення хвороб, скорочення витрат на лікування, ефективніші клінічні випробування;
виробництво та індустрія 4.0:
е обслуговування обладнання, оптимізація ланцюгів постачання, контроль якості через комп’ютерний зір; йдеться про зменшення простоїв, покращення продуктивності, зниження витрат;
ритейл та електронна комерція:
персоналізовані рекомендації, прогноз попиту, динамічне ціноутворення, віртуальні продавці; йдеться про підвищення конверсії, кращий клієнтський досвід, точніший мерчендайзинг;
медіа та розваги:
генерація контенту (відео, музики, текстів), персоналізація стримінгу, автоматизований монтаж; йдеться про створення нових форматів, залучення аудиторії, економію часу на постпродакшн;
освіта та e-learning:
адаптивне навчання, інтелектуальні тьютори, генеративні освітні матеріали; йдеться про індивідуалізацію навчання, підвищення мотивації учнів, доступність освіти;
транспорт і логістика:
автономні транспортні засоби, оптимізація маршрутів, прогнозування заторів і потреб у доставці; йдеться про економію пального, точну доставку, зниження навантаження на інфраструктуру;
кібербезпека:
виявлення аномалій, поведінковий аналіз, реагування на загрози в реальному часі; йдеться про захист критичних систем, мінімізацію витоків даних, автоматизоване реагування;
право та комплаєнс:
аналіз контрактів, автоматизація юридичних документів, виявлення порушень регуляцій; йдеться про зменшення витрат на юридичні послуги, прискорення перевірок, вищу точність аналізу;
енергетика та сталий розвиток:
управління попитом і пропозицією, оптимізація розподілу енергії, прогнозування споживання; йдеться про зниження викидів, підвищення ефективності мереж, перехід до "зеленої" енергетики.
Що означає AI-ready компанія?
Через бурхливий розвиток ШІ наразі часто можна почути відносно новий термін AI-ready company. Йдеться про компанію, яка готова впроваджувати, масштабувати та ефективно використовувати штучний інтелект для досягнення бізнес-цілей. Така організація не просто експериментує з ШІ, а має структурований підхід, стратегію, інфраструктуру і культуру, які дозволяють використовувати ШІ на рівні всієї організації.
Ця "готовність" дозволяє швидше впроваджувати інновації, випереджаючи конкурентів; знижувати витрати та підвищувати ефективність; приймати кращі рішення на основі даних; підвищувати лояльність клієнтів.
Основними ознаками AI-ready company є:
- наявність ШІ-стратегії - штучний інтелект інтегрований в загальну бізнес-стратегію; визначені пріоритетні напрями застосування ШІ;
- дані як стратегічний актив - доступ до якісних, структурованих і захищених даних; встановлені процеси збору, зберігання та управління даними;
- технічна інфраструктура - платформи для розгортання ШІ-моделей: хмара, GPU, ML-оптимізовані середовища; наявність CI/CD-процесів для ML-рішень (CI/CD – це практика розробки ПЗ, яка поєднує як безперервну інтеграцію, так і безперервну доставку, щоб спростити процес розробки);
- команда та навички - власні спеціалісти з data science, ML, AI/ML-інженери; програми з підвищення кваліфікації персоналу в ШІ-сфері;
- гнучкість і культура інновацій - експерименти з новими ШІ-технологіями підтримуються керівництвом; співпраця між ІТ, бізнесом та аналітикою;
- системи управління ризиками - наявність політик етичного використання штучного інтелекту; контроль прозорості, справедливості та безпеки моделей;
- пілотні проєкти та масштабування - компанія має досвід успішного впровадження ШІ-рішень; є структура для масштабування MVP до продуктивних рішень.
Штучний інтелект в українському бізнесі: виклики, можливості та перші успіхи
Штучний інтелект (ШІ) вже давно перестав бути лише трендом у техно-індустрії. Сьогодні він активно входить у повсякденну практику українського бізнесу — від ритейлу до агросектору, від логістики до фінансових послуг. У 2025 році впровадження AI-рішень в Україні вже не є питанням майбутнього — це нова реальність для компаній, які прагнуть залишатися конкурентоспроможними в умовах глобальної цифрової трансформації.
Де саме ШІ вже працює в Україні?
-
Фінансовий сектор. Банки, страхові компанії та фінтехи активно використовують AI для скорингу клієнтів, боротьби з шахрайством, персоналізованих пропозицій і чат-ботів. Наприклад, віртуальні асистенти обробляють тисячі звернень щодня, зменшуючи навантаження на операторів.
-
Ритейл та e-commerce. Українські онлайн-магазини використовують штучний інтелект для прогнозування попиту, управління складом, автоматизації реклами й персоналізації досвіду покупця.
-
Агросектор. Дрони, супутникові знімки, аналітика ґрунту та погоди на основі AI дозволяють агрокомпаніям оптимізувати врожаї, зменшувати витрати і ефективніше використовувати ресурси.
-
Логістика. Алгоритми AI допомагають оптимізувати маршрути, знижувати витрати на паливо та передбачати ризики затримок.
-
HR та рекрутинг. Автоматизовані системи аналізують резюме, підбирають кандидатів і навіть проводять первинні інтерв’ю.
Що стримує розвиток AI в Україні?
Попри зростаючий інтерес, український бізнес усе ще стикається з низкою бар’єрів:
-
Нестача кваліфікованих кадрів. Потреба у фахівцях з data science, машинного навчання та AI-рішень перевищує пропозицію.
-
Висока вартість впровадження. Для малого й середнього бізнесу інвестиції в AI-технології можуть бути занадто дорогими без гарантованої окупності.
-
Нерозвинена культура роботи з даними. Багато компаній не мають системного підходу до збору, зберігання та аналізу даних — основи для впровадження AI.
-
Правові та етичні виклики. Питання конфіденційності, відповідальності алгоритмів і прозорості рішень поки що не мають чіткого регулювання.
Чому AI — це необхідність, а не вибір
У сучасних умовах — особливо на фоні війни та економічних викликів — бізнес в Україні змушений шукати нові інструменти ефективності, гнучкості та адаптивності. Саме ШІ дозволяє автоматизувати рутинні завдання, скорочувати витрати, приймати кращі рішення на основі даних і створювати нові конкурентні переваги.
Крім того, AI — це ключ до виходу на глобальні ринки. Українські компанії, які зможуть інтегрувати ШІ в свої продукти або процеси, матимуть значно вищі шанси на успіх у міжнародній конкуренції.
Що далі?
Для українського бізнесу ключовими кроками у напрямі AI-ready статусу є:
-
Побудова системи роботи з даними
-
Інвестиції в навчання персоналу
-
Пілотні проєкти з AI на практичних кейсах
-
Пошук надійних партнерів у сфері технологій
Україна має великий потенціал стати регіональним хабом для розробки й впровадження AI-рішень. Але для цього потрібна синергія бізнесу, держави, освіти та інвесторів.
AI-ready компанії: український контекст
Компанія є AI-ready тоді, коли дані, процеси та культура готові до експериментів зі штучним інтелектом, готові до впровадження цих рішень та до інвестицій в ці рішення.
За його словами Артема Скрипника, СЕО Favbet Tech у Favbet Tech підходять до цього через три ключові аспекти:
чистота і наявність даних - мова йде про дані, на яких можна навчити моделі, з якими можна працювати чи які можна отримати через структурування, маніпуляції з даними;
процеси й те, як вони впроваджуються - йдеться про розуміння бізнес-процесів, які готові до того, щоб бути оптимізованими або покращеними за допомогою різних моделей, побудованих на ШІ – різні ML, нейронки тощо;
компетенції - наприклад, є проблема, коли бізнес-оперування, тобто бізнесові люди – в маркетингу, в кол-центрі, в інших підрозділах – не розуміють, як використовувати ШІ, які бізнес-процеси можна покращити, як бути ефективними зі штучним інтелектом, що можна зробити за допомогою штучного інтелекту.
"Тому ми будуємо сильну технологічну команду та зрощуємо експертизу в різних бізнесових напрямах, а також залучаємо з ринку людей, які будуть приносити ідеї та будуть агентами втілення таких рішень на місцях", – зазначив СЕО Favbet Tech.
У компанії покроково дивляться на різні аспекти бізнесу, тому будують пілоти.
"У нас все зароджується з гіпотези. Ми брейнштормимо, дивимося, що можемо покращити, де можемо використовувати third party-інструмент, типу Cursor або Milestone, де хтось пише код, хтось рев’юіть код, хтось аналізує ефективність розробників. Я оцінюю, що ми вже достатньо зрілі й стратегічно прийняли для себе рішення, тому рухаємось в цьому напрямі", – відмітив Артем Скрипник.
За його словами, це нескінченний шлях до перебудови, диджиталізації та впровадження рішень в бізнес-компанії та у продукти компаній. Щодо ШІ-фокуса, то Favbet Tech наразі активно фокусується на ризик-менеджменті та боротьбі з шахрайством.
"Дивимося на різні варіанти, як можемо покращити цю взаємодію і перейти з алгоритмічних моделей роботи з шахрайством до більш просунутих ШІ-асистентів, що можуть автоматизовано щось знаходити, аналізувати, фільтрувати, підсвічувати, альортити. Намагаємось зробити цей процес AI-driven – щоб не людина казала, який алгоритм писати, а щоб АІ казав для людини: подивись сюди чи сюди. Інший аспект – це, безумовно, персоналізація", – пояснив фахівець.
Йдеться про аналітику, клієнтський досвід, різні recommended-сервіси та динамічні підказки – набір інструментів, що можуть щось спрогнозувати чи прорахувати для користувача.
"І це відбувається як на бек-офісі для операторів, які займаються операційною діяльністю, так і безпосередньо напряму для юзерів. Ще є ряд, умовно, гіпотез, ідей, думок, які ми постійно намагаємося пробувати. Ми з ними теж працюємо, але це більш стартапні ідеї", – зауважив СЕО Favbet Tech.
За словами експерта, у світі штучного інтелекту є декілька ключових проблем, які стосуються, зокрема, й України та українського бізнесу: перш за все – це дані, якісні дані та доступ до якісних даних, адже не кожен бізнес це має:
"Наприклад, є якісь ідеї, які потребують великого датасету. Його можна знайти у відкритих джерелах, але наскільки він буде якісний? Йти купувати? Але якою буде якість цих даних? Бізнес боїться та не хоче ділитися своїми даними, тому що це його інтелектуальна власність, напрацьована роками. Держава, на мою думку, не має ще якихось відкритих наборів даних для навчання, сформованих і адекватних. Боротьба за дані та за модельки буде загострюватись. Будуть великі гравці, малі гравці, розрив буде надзвичайно великий, якщо проблема не вирішиться".
друга велика проблема, яка є особливо актуальною для України, – це дефіцит спеціалістів, дефіцит кадрів:
"Зараз AI-моделі полетіли в небеса. Надзвичайно багато всього виходить. Я не встигаю перечитувати всі новини, всі нові AI-тулзи класні, які виходять. Не кажу вже про те, щоб їх тестувати. Є надзвичайний бум і попит на AI-розробки в багатьох сегментах, але спеціалістів, як на мене, недостатньо. Багато хто виїхав через війну. Ринок не так динамічно розвивається всередині, так само через війну, мобілізацію. І цей дефіцит кадрів, я думаю, не підживлюється з боку навчальних закладів або внутрішнього розвитку так сильно, як того потребує ринок. Плюс є великі компанії, які зацікавлені в цьому. Вони перекуповують, забирають цей невеликий обсяг кадрів у ШІ-галузі. Вони не монополізують цей ринок, але очевидно, що вони можуть собі це дозволити, можуть собі дозволити в це інвестувати".
і третій фактор – це те, що штучний інтелект ніяк не зарегульований:
"Немає законодавчої бази, немає юридичної бази на рівні країни. Але, відверто, я не вважаю, що це якось заважає розвитку і впровадженню ШІ-рішень. Є певна частина проблем, є певна частина ризиків, і просто юристи здебільшого не знають, що з цим робити".
На думку спеціаліста, все ж варто активно розвивати освітній ринок.
"Це одна з ключових тез, про яку ми говорили в рамках AI-комітету асоціації IT Ukraine. Ми маємо працювати з цим, ми маємо готувати кадрів для ШІ-сфери, працювати з вищими навчальними закладами, з внутрішніми ініціативами компаній, щоб цей напрям зростав", – підсумував СЕО Favbet Tech Артем Скрипник.
