Як ми впроваджуємо Agentspace в українському бізнесі

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

Привіт, мене звати Євген Якишин, я працюю в TeraSky, фокусуюсь на хмарних технологіях Google, безпеці та автоматизації. За останній рік я активно занурився у корпоративну AI-платформу Google Agentspace — і в цій статті хочу поділитися практичним досвідом її впровадження, а також розповісти, як ми в компанії бачимо трансформацію бізнес-процесів за допомогою мультимодального AI.

Що таке Agentspace

Google Agentspace — це середовище для роботи зі штучним інтелектом на рівні організації. Якщо просто: це не просто бот або окремий інтерфейс, а ціла платформа, яка дозволяє співробітникам взаємодіяти з AI-помічниками, шукати інформацію в корпоративних системах, аналізувати документи, генерувати контент і автоматизовувати процеси — все це через природну мову.

Що мені особисто подобається — це комбінація LLM-потужностей Gemini, пошукових технологій Google і можливості інтеграцій із внутрішніми та зовнішніми джерелами даних. Це дозволяє працювати не з одним окремим чатиком, а з екосистемою, яка справді вбудовується в щоденну роботу.

Типові сценарії, з якими я стикався

Хочу поділитися кількома кейсами з реальних запитів наших клієнтів. Тут не йдеться про якісь абстрактні речі — лише про те, що ми вже запускали або тестували.

1. Маркетинг

Один з прикладів — автоматизований аналіз ефективності рекламних кампаній. Команда маркетингу завантажує дані з Google Sheets, AI робить зведений аналіз, витягує інсайти, генерує коротке резюме англійською або українською. Також ми запускали сценарії створення текстів для email-розсилок на базі брифу або старих шаблонів.

2. HR

Тут працює цікава річ — доступ до внутрішніх політик компанії через natural language запити. Наприклад: «Які кроки адаптації новачка?» — і AI видає релевантний фрагмент з Notion або Confluence. Також тестували сценарій щоденних опитувань щодо настрою команди — результати аналізуються автоматично.

3. Продажі

Зібрати коротке резюме про компанію-клієнта? Підготувати шаблон листа на основі попередніх комунікацій? Витягти інформацію про стадію угоди з CRM? Agentspace дозволяє об’єднати Gmail, Salesforce та Google Docs в один робочий флоу — і це справді економить час.

4. Розробка

Тут ми запускали AI-агентів, які допомагали шукати схожі баги в Jira, аналізувати логіку повторюваних помилок, знаходити приклади схожого коду у внутрішніх репозиторіях, навіть створювати опис задачі з тікета для Product Owner’а.

Як усе це виглядає на практиці

Agentspace — це не магія і не «чудо в коробці». Щоб воно запрацювало, потрібно:

• Дозволити доступ до джерел даних (з правильними правами)
• Чітко налаштувати, які типи запитів обробляє агент
• Визначити, чи агент має лише відповідати, чи ще й створювати задачі, листи тощо

Ми часто починаємо з пілотного проєкту на 1–2 департаменти. Наприклад, для HR + маркетинг або для сейлз-команди. Коли бачимо результати — масштабуємо.

Що важливо — це безпечне середовище, яке працює в межах організації. Права доступу, шифрування, контроль над тим, що бачить AI — усе це реалізовано на рівні Google Cloud. Як людина, яка займається безпекою, для мене це ключовий аргумент.

Інтеграції

Крутість у тому, що Agentspace не обмежується лише продуктами Google. Ми інтегрували такі системи, як Salesforce, Jira, Confluence, Microsoft SharePoint, ServiceNow, Slack. Усе це дозволяє створювати цілісні кросс-платформенні сценарії. Наприклад:

• З листа в Gmail автоматично створюється тікет у Jira
• Зі Slack можна запитати витяг з Salesforce
• Дані з Google Sheets автоматично зшиваються з PowerBI через API

І все це через звичайні запити, типу: «Покажи мені останні зміни у звіті по команді Х за Q2».

Чому я вирішив про це написати

Я не фанат хайпу навколо AI, але бачу, як це реально змінює щоденну роботу. Не завжди це революція — часто це просто мінус 30 хвилин рутинної задачі, або мінус 3 ітерації узгоджень. Але коли таких речей багато — це відчутна трансформація.

В Україні багато компаній зараз шукають, де оптимізувати витрати, але не втратити темп. І отут Agentspace може бути реально корисним.

Поки що ми лише на початку цього шляху. Але вже зараз видно, що грамотне впровадження AI-агентів може не просто спростити роботу, а й змінити підхід до самої організації знань і процесів всередині компанії.

Якщо комусь буде цікаво глибше — можу окремо написати про технічну реалізацію, роботу з API, або, наприклад, як виглядає процес навчання кастомного агента під конкретні задачі компанії.

Буду радий вашим запитанням і досвіду в коментарях.