П’ять AI-фіч, які стануть стандартом через п`ять років

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Привіт усім! Мене звати Саша, я Product Manager у Boosta та кофаундерка й CPO Skyworker AI. З 2020 року активно стежу за розвитком AI-технологій та інтегрую ці рішення. Окрім того, сьогодні в Boosta займаюся R&D, а саме створюю нові продукти на базі AI.

У цій статті розповім про п’ять фіч, які трансформують більшість продуктів уже за п’ять років. Разом ми розглянемо, як вони вже змінюють user journey, як їх можна інтегрувати, які ризики й результати вони можуть принести. Крім того, поділюся, які компанії і як уже використовують ці AI-технології.

Ринок AI: тренди й прогнози

У 2021 році вийшла книжка «AI 2041: Ten Visions for Our Future» Лі Кайфу і Чень Цюфань, у якій автори аналізували тодішню версію GPT-3. Її критикували за помилки, обмеження та слабкий інтелект. Прогнозували, що значні покращення з’являться років через 10. Але вже у 2025-му ми маємо GPT-4, що іноді виконує завдання краще за людину. Прогрес, який мав би тривати десятиліття, відбувся всього за кілька років.

Уявіть: уже цього року обсяг ринку AI досягне $243 мільярдів, а до 2030 року він перевищить $826 мільярдів, згідно з дослідженням Statista. Величезний попит і шалений прогрес технологій.

Хочете побачити вплив AI на власні очі? Варто лише зазирнути на Crunchbase, де десятки стартапів трансформують різні галузі: від медицини до дизайну. Або просто загугліть: «AI у [ваша галузь]» — і побачите сотні прикладів, як він вже працює для бізнесу.

За статистикою, 40% компаній вже використовують AI у своїх продуктах, але здебільшого для внутрішніх процесів, а не для продуктів, які взаємодіють із користувачами. Ось причини:

• Недосконалі моделі. Помилки AI можуть підірвати довіру до продукту та досвід користувачів.
• Побоювання витрат. Чимало компаній вважають AI занадто дорогим рішенням.
• Брак фахівців. На ринку ще недостатньо хороших спеціалістів у цій галузі.
• Ризики безпеки. Використання сторонніх AI-рішень створює небезпеку для корпоративних даних.

Однак є гарні новини — ці бар’єри поступово зникають. Завдяки компаніям на кшталт OpenAI, Anthropic і Google, впровадження AI стає простішим і доступнішим. Стартапи тепер можуть використовувати AI без величезних витрат із бюджетів і власних ML-команд. А великі компанії мають змогу інтегрувати кастомні рішення за допомогою технологій з відкритих джерел, краще контролюючи інтеграцію й безпеку даних. Можна також використовувати кілька бекап-моделей, щоб нівелювати ризики.

І це лише початок. Уже за кілька років майже кожен бізнес буде використовувати AI, адже інакше просто не зможе конкурувати на ринку. Які ж фічі можна почати впроваджувати вже зараз, щоб за 5 років не залишитися позаду? Розберімося разом.

Фіча № 1. AI-агенти

2025 рік уже називають «роком AI-агентів», коли штучний інтелект стає повноцінним асистентом у продажах, підтримці й автоматизації завдань. Нещодавній лонч Tasks від OpenAI — ще одне цьому підтвердження.

Чат-боти вже допомагають бізнесам економити до $11 мільярдів щорічно, згідно з дослідженням Juniper Research. Їх активно використовують Uber, Walmart, Coca-Cola, Starbucks — і це лише початок. Поговорімо про найпопулярніші різновиди AI-чат-ботів.

Sales bots

Sales-боти допомагають персоналізувати комунікацію з клієнтами, аналізуючи джерело запиту (лендінг, ключові слова) й інші дані.

Як це працює

1. Бот враховує геолокацію, запит клієнта (PPC / SEO-ключі) чи інші релевантні параметри.
2. Бот починає комунікацію й надсилає персоналізовані повідомлення. Наприклад, клієнту в певному регіоні бот запропонує послуги, актуальні саме для нього.
3. Бот відповідає на питання або перенаправляє до потрібного відділу.

Які компанії застосовують

• Walmart. AI-боти працюють для пошуку товарів, відповідаючи на запити покупців у реальному часі, що підвищує конверсії.
• Shopify. Використовує AI-ботів для персоналізованих рекомендацій товарів і допомагає знайти потрібний продукт і швидше завершити покупку.
• Starbucks. Використовує AI-ботів для замовлень через мобільний застосунок, адаптуючи рекомендації до вподобань клієнтів.

Ризики під час використання

• Неправильне розуміння запиту. Бот може неправильно зрозуміти, чого хоче клієнт, і дати нерелевантну відповідь.
• «Механічні» відповіді. Якщо бот не врахує тон чи потреби, спілкування виглядатиме неприродним.
• Помилки в налаштуванні. Наприклад, бот може неправильно інтерпретувати запит і запропонувати щось, чого навіть немає в асортименті.

Q&A bots

Такий бот відповідає на типові питання клієнтів, використовуючи історичні дані та скрипти компанії.

Як це працює

Наприклад, клієнт питає: «Де моє замовлення?» або «Як скасувати бронювання?». Бот швидко відповідає.

Які компанії застосовують

• Uber Eats. Шукає ресторани та відповідає на питання про доставку.
• Amazon. Дає відповіді про статус замовлення чи повернення товару.
• Duolingo. Розповідає про прогрес у навчанні або правила використання.

Ризики під час використання

• Помилки у відповідях. Бот може неправильно інтерпретувати ключові слова й дати не ту відповідь.
• Нерелевантні пропозиції. Якщо питання нестандартне, то бот може фантазувати й написати щось таке, що ваш продукт не робить.
• Неповна автоматизація. Не всі питання можна вирішити автоматично, часто потрібна дія агента в CRM.

Як робимо у Boosta

• Оцінка чатів. Ми автоматизували перевірку відповідей спеціалістів із підтримки. Тепер AI аналізує майже 100% чатів, економлячи 30% часу керівників.
• Оцінка задоволеності. Бот визначає, наскільки клієнти задоволені, використовуючи аналіз тональності повідомлень. Це збільшило кількість чатів із фідбеками з 12% до майже 100%.
• Автовідповіді. Ми інтегрували Q&A-бот у стандартні запити через Intercom FinAI. Це звільнило час спеціалістів із підтримки для обробки складніших питань.

На які результати можна очікувати після впровадження Q&A і Sales-ботів

• За даними IBM, використання AI-чат-ботів може скоротити витрати на підтримку на 30–40%.
• Sales-команди стають на 20–25% ефективнішими завдяки автоматизації першого контакту з клієнтами.
• Чат-боти можуть зменшити витрати до 8–12% за перший рік впровадження.

Як впровадити Q&A і Sales-боти

• Готові рішення. Інструменти, як-от Intercom, Drift, Zendesk AI Chat, можна налаштувати за 1–2 тижні. Вони ідеальні для автоматичних відповідей на типові запитання чи рекомендацій продуктів.
• Моделі LLM. Використовуйте моделі, як-от OpenAI GPT, Anthropic, Azure OpenAI. Уявіть це як універсального помічника. Ви йому кажете: «Будь нашим чат-ботом, відповідай ось так!» — і він починає працювати. Саме налаштування швидке, більше часу піде на створення й тестування промптів.
• Кастомні рішення. Для складніших завдань, як у Booking.com чи Airbnb, потрібні спеціалісти Data Scientist. Це займає 3–6 місяців, але забезпечує ідеальну адаптацію до вашого бізнесу.

Фіча № 2. Predictive AI

Forbes AI Trends 2025 написали про цю фічу так: «Predictive AI — це інструмент, що дає змогу компаніям не лише передбачати майбутнє, а й активно впливати на нього». Іншими словами, Predictive AI аналізує дані з минулого, щоб передбачати майбутнє й допомагати бізнесу ухвалювати рішення. Тобто цей інструмент не лише прогнозує, а й підказує, як діяти.

Застосовують Predictive AI у таких випадках:

• Прогнозування конверсій. Хто готовий купити та скільки витратить.
• Персоналізація. Що потрібно клієнту саме зараз.
• Динамічне ціноутворення. Ціни змінюються залежно від попиту чи типу клієнта.
• Метчинг. З’єднує юзера з продуктом або іншим юзером.
• Категоризація. Швидке розподілення продуктів/юзерів/запитів за категоріями.

Predictive AI дає змогу бізнесу бути на крок попереду: прогнозувати тренди, підлаштовувати стратегії й заробляти більше. Тож розгляньмо конкретні приклади цього інструменту.

AI-категоризація

Цей інструмент допомагає автоматично сортувати дані, наприклад, товари, запити чи транзакції, у правильні категорії. Такий спосіб швидший і точніший, ніж якщо категоризувати вручну.

Як це працює

• Векторні ембедінги. Дані (слова, зображення, опис продукту) перетворюються на числа, які система розуміє.
• Алгоритм KNN. Порівнює ці числа (вектори) та визначає, що найближче за змістом.

Які компанії застосовують

• Ebay, Amazon. AI автоматично сортує нові продукти та пропонує схожі товари.
• PayPal. AI виявляє підозрілі транзакції.
• Pinterest. AI автоматично визначає тематику зображень.

Ризики під час використання

• Неправильне навчання. Якщо модель навчена на неточних даних, помилки неминучі.
• Брак балансу між точністю прогнозів і відсотком покриття. Якщо система приймає лише на 100% впевнені рішення, можна втратити багато потенційних запитів.

Як робимо у Boosta

• Автоматично категоризуємо запити клієнтів. Наприклад, замість того, щоб відправити запит у «Other», система точно визначає потрібну категорію. Це підвищило релевантність для 85% таких запитів.
• Створили матрицю подібності між категоріями. Використовуємо для пропонування подібних продуктів/фрилансерів і сортування за релевантністю.

На які результати можна очікувати

• +20% конверсій завдяки релевантним рекомендаціям.
• +10–15% середній чек через додаткові пропозиції.
• Скорочення витрат на мануальну категоризацію й перевірки.

Як впровадити

• Готові рішення. Pinecone, Weaviate — інструменти для роботи з векторами. Google Recommendations AI — для автоматизації категоризації в e-commerce.
• Кастомні моделі. Розробка на основі TensorFlow, PyTorch або інших ML-бібліотек.

Фіча № 3. Динамічне ціноутворення

Динамічне ціноутворення дає змогу автоматично змінювати ціни в реальному часі, залежно від типу клієнтів, попиту, поведінки клієнтів або ринкових умов. А також підібрати таку ціну, яку конкретний клієнт готовий заплатити, балансуючи на рості конверсії та середнього чека.

Як це працює

1. Аналіз. AI вивчає дані — історичні ціни, сезонність, поведінку клієнтів і дії конкурентів.
2. Адаптація. Ціни змінюються в реальному часі, щоб забезпечити максимальний дохід.
3. Тестування. Алгоритм тестує різні цінові сценарії, знаходячи найкращий.

Які компанії застосовують

• Uber. Ціна поїздки змінюється залежно від попиту в конкретний момент.
• Amazon. Ціни на товари адаптуються залежно від вашої активності й ринкових змін.
• Booking.com. Готелі отримують динамічні тарифи, що залежать від зайнятості номерів.
• Delta Airlines. AI підбирає оптимальні ціни на квитки в реальному часі.

Ризики під час використання

• Недостатнє тестування моделі. Якщо юзер побачить зависоку ціну, це поріже конверсію. Якщо ціна буде занадто низька — впаде профіт.
• Непрозорість змін. Коливання цін без пояснення підривають довіру користувачів.

Як робимо у Boosta

Створили систему на базі ембедед-векторів, яка аналізує дані юзерів, їхні попередні замовлення й оплати. На базі цього алгоритм прогнозує оптимальну вартість для кожного наступного замовлення й замовлень нових користувачів, що схожі за типажем. Зараз ми тестуємо це рішення, щоб підібрати оптимальну ціну з огляду на складність роботи та навички експертів.

На які результати можна очікувати

• Зростання прибутків. +5–15% завдяки точній оптимізації цін.
• Підвищення конверсій. +20–30%, оскільки ціни адаптовані до потреб клієнтів.

Як впровадити

• Готові рішення

Використати Sniffie для моніторингу конкурентів і корекції цін. А Dynamic Yield для персоналізованого ціноутворення.

• Кастомні AI-моделі

Можна лише один раз вкластися у створення ембедінгів, щоб вони автоматично генерувалися за новими продуктами/замовленнями/юзерами. А потім цей інструмент можна використовувати як для ціноутворення, так і для інших завдань.

Фіча № 4. Персоналізація продукту

Сьогодні 75% покупців очікують на персоналізований досвід. Ми хочемо, щоб бренди «читали наші думки» — розуміли потреби й пропонували лише те, що дійсно цікаво.

AI допомагає брендам бути «на одній хвилі» з клієнтами. Це покращує досвід користувачів, підвищує довіру та прибутки компанії.

Рекомендаційні системи

Як це працює

Найпоширеніші різновиди персоналізації — це системи рекомендацій. AI аналізує поведінку користувачів: історію покупок, пошукові запити чи перегляди. На основі цього система пропонує товари, послуги чи контент, які з високою ймовірністю сподобаються клієнту.

Які компанії застосовують

• Netflix. Рекомендації фільмів.
• TikTok. Персоналізована стрічка відео.
• Tinder. Підбір профілів для взаємних інтересів.
• LinkedIn. Пропозиції вакансій і контактів.
• Coursera. Рекомендації курсів.
• YouTube. Адаптивна головна сторінка.

Як робимо у Boosta

Ми створили систему, яка допомагає з’єднувати клієнтів із виконавцями, враховуючи статичні фактори, як-от навички й досвід, а також динамічні фактори — поточне завантаження чи рейтинг. Це зменшує ризики втрати клієнтів і максимізує дохід.

UX/UI Персоналізація

Як це працює

AI адаптує інтерфейс під кожного користувача.

Які компанії застосовують

• Grammarly. Підказки змінюються залежно від вашого рівня письма.
• Duolingo. Уроки налаштовуються під ваш прогрес і рівень.
• Airbnb. Інтерфейс адаптується до ваших пошуків і попередніх бронювань.
• Uber. Пропонує маршрути й місця залежно від вашої історії використання.

Як робимо у Boosta

Ми впровадили предиктивну модель, яка визначає ймовірність оплати замовлення. Це дає змогу спрямовувати користувачів через різні сценарії, покращуючи конверсію та досвід користувача.

Ризики під час використання систем рекомендацій і UX/UI персоналізації

• Надмірна адаптація. Занадто часті рекомендації можуть дратувати.
• Неточні дані. Помилки у прогнозах можуть знижувати довіру користувачів.
• Приватність. Використання особистих даних потребує обережності.

На які результати можна очікувати завдяки системам рекомендацій і UX/UI персоналізації

• Рекомендації. +30–50% до конверсій, збільшення середнього чека.
• UX/UI. +15–20% до утримання користувачів, зниження відтоку.

Як впровадити системи рекомендацій і UX/UI персоналізацію

• Готові рішення

Google Recommendations AI, Dynamic Yield, Rebuy.

• Кастомні моделі

Створення систем з урахуванням ваших бізнес-даних і потреб. Для рекомендацій це можуть бути алгоритми, що аналізують покупки й поведінку. Для UX/UI персоналізації — моделі, що прогнозують, як змінити інтерфейс для різних користувачів

Фіча № 5. AI Content Generation

Це автоматизація створення контенту: текстів, фото, відео, SEO-лендінгів. AI допомагає робити це швидко, якісно й у великих обсягах, що дає змогу масштабувати бізнес. Уже 73% компаній використовують генеративний штучний інтелект для створення контенту.

Генерація тексту

AI автоматично створює описи товарів, саммарі, інструкції.

Як це працює

За допомогою GPT або Gemini можна без втручання людини генерувати тексти для різних потреб:

• описів товарів на маркетплейсах;
• персоналізованих відповідей на запити;
• SEO-контенту для масштабування охоплення. У тому числі для автоматичної генерації сотень лендінгів під усі релевантні ключі.

Які компанії застосовують

• Amazon. Створює описи товарів.
• Booking.com. Генерує описи номерів і готелів.
• HubSpot. Створює маркетингові тексти для різних сегментів.

Ризики під час використання

• Потреба в контролі. Навіть найкращий AI вимагає ручного перегляду важливих матеріалів, адже може робити помилки.
• Якість генерації. Згенеровані тексти можуть виглядати надто «машинними» або нецікавими, що шкодить бренду.

Як робимо у Boosta

• Автоматичні саммарі. Ми створюємо короткі й зрозумілі описи замовлень через LLM Gemini, що спрощує комунікацію з клієнтами.
• AI-опис виконаних робіт. У кожному відгуку про фрилансера AI генерує короткий опис виконаних завдань.

На які результати можна очікувати

• Скорочення часу на створення контенту: до 80-90%.
• Скорочення витрат на контент-менеджмент: до 30%.
• Зростання продажів: до +10-15% завдяки швидкій оптимізації під SEO.

Як впровадити

• Готові рішення
  • Copymonkey. Для автоматизації створення описів товарів і SEO-текстів.
  • Surfer SEO. Оптимізація текстів під ключові запити й поліпшення позицій у пошукових системах.
  • Writesonic. Швидке створення маркетингових матеріалів і текстів для сайтів.
    
• Кастомні моделі
• Будь-яка LLM (GPT, Gemini). Ви можете натренувати їх на своїх даних для створення унікального контенту.
• SEO-інтеграція. Застосування кастомних моделей для програматичного SEO й масштабування генерації текстів.

Генерація фото та відео

AI автоматизує створення візуального контенту.

Як це працює

Створення 3D-зображень для демонстрації товарів, відеоінструкцій для пояснення функціоналу, анімованих онбордингів для клієнтів.

Які компанії застосовують

• IKEA. Генерує 3D-моделі меблів для віртуальних шоурумів.
• Levi’s. Використовує AI для демонстрації одягу на різних типах фігур.
• Adobe. Інструменти на базі AI автоматизують створення візуальних матеріалів для дизайнерів.
• Toyota, BMW. Використовують AI для створення віртуальних турів інтер’єрами автомобілів.

Ризики під час використання

• Штучний вигляд контенту. Занадто ідеалізовані зображення можуть викликати недовіру.
• Етичні питання. Використання згенерованих моделей можуть сприйняти негативно, якщо користувачі очікують на реальне зображення.
• Обмеження AI. Може не впоратися зі складними запитами на створення візуального контенту, які потребують глибшого й творчого підходу.

На які результати можна очікувати

• Підвищення конверсій. Якісна демонстрація функцій товарів збільшує конверсії на 15–20%.
• Зростання продажів. Покращена презентація продуктів може збільшити продажі до 10–15%.
• Економія витрат. Зниження витрат на залучення моделей і створення контенту.
• Часова ефективність. Фаундери та команди заощаджують час, не займаючись записами вручну.
• Швидкість оновлень. Можливість швидко створювати й оновлювати контент під час зміни продуктів чи акцій.

Як впровадити

• Готові рішення
• DALL-E. Для створення продуктових зображень і ілюстрацій.
• Synthesia. Для автоматизації створення відеоінструкцій.
• Canva AI. Для швидкої генерації візуального контенту без складних налаштувань.
• Кастомні моделі
• Інтеграція з ML-бібліотеками, як-от PyTorch або TensorFlow, для створення унікальних моделей.
• Інтеграція з базами даних компанії для адаптації контенту до потреб клієнтів

Замість висновку

Розвиток AI — це не просто модний тренд, а реальна можливість для вашого бізнесу бути на крок попереду. Зараз існує безліч AI-інструментів, які можна впроваджувати вже сьогодні. Ми розглянули кілька з них, проте це лише верхівка айсберга.

Кількість можливостей з AI росте швидко, а технології стають простішими й доступнішими. Усі загадані у статті компанії вже використовують ШІ. Це дає їм конкурентну перевагу, і невдовзі стане не просто трендом, а необхідністю.

Попит на фахівців, які розуміють, як працювати з AI, зростає шаленими темпами. З 2023 року кількість вакансій для продакт-менеджерів із досвідом в AI збільшилася в 6 разів. І це не просто цифри — це сигнал діяти.

Починайте з малого: тестуйте нові AI-інструменти у своїх продуктах, адаптуйте їх під потреби вашого бізнесу й не бійтеся експериментувати. AI вже змінює правила гри на ринку, і ті, хто готовий діяти зараз, отримають найбільші переваги в майбутньому. І найголовніше — пам’ятайте: людина + AI = сила. Це інструмент, який розширює наші можливості, а не замінює нас.