Як ми будуємо проекти з AI: від MVP до автономних агентів

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

Ринок змінився. Якщо у 2020-му більшість компаній замовляли сайти або класичні веб-сервіси, то сьогодні запити інші. До нас приходять партнери, які вже мають цифрову присутність, але шукають способи оптимізувати бізнес-процеси, зменшити витрати й підняти ефективність.

І тут на сцену виходить штучний інтелект — не як модна штука, а як реальний інструмент.

Проекти стають складнішими — і це добре

Ми все частіше стикаємося з кейсами, які раніше здавалася б неможливими. Якщо раніше створення MVP зводилося до базового функціоналу, то зараз це — комбінація класичного девелопменту, AI-сервісів і мікросервісної логіки.

Наприклад, у нас був проект у сфері медитації, де потрібно було аналізувати мозкові хвилі користувача через сенсори, перетворювати їх на патерни й адаптувати музику в реальному часі.

Звучить фантастично, але після R&D-фази ми знайшли готові мікросервіси, які покрили половину функціоналу. У результаті — зекономили близько 50 % бюджету і скоротили час на розробку.

AI тут не замінив команду, а допоміг фокусуватись на головному — інтеграції та якості.

Штучний інтелект — не магія, а інструмент

Сьогодні бізнес часто підходить до AI з двох полюсів.

Одні бачать у ньому чарівну паличку, інші — зайві витрати.

А істина, як завжди, десь посередині.

AI справді може автоматизувати рутину, але він не вирішить проблеми процесів, якщо їх немає. Умовно: якщо компанія не має чітких етапів продажу, то навіть найрозумніший агент не врятує ситуацію.

Тому перед будь-якою інтеграцією ми проводимо аналітику бізнес-моделі, розкладаємо її на процеси, визначаємо точки, де AI може реально дати ефект. І лише потім автоматизуємо.

Часто клієнт приходить із запитом «зробіть мені AI», а після першої зустрічі виявляється, що оптимізувати потрібно облік, лідогенерацію або підтримку, а не створювати власну нейромережу.

MVP і R&D як фільтр реальності

Кожен новий проект ми починаємо з R&D.

Це не формальність, а спосіб перевірити:

• чи реально взагалі реалізувати задум у поточних технологічних умовах;
• які існують готові рішення;
• які частини варто робити з нуля.

Іноді після такого дослідження ідея змінюється повністю.

R&D допомагає не лише зекономити гроші, а й вчасно зупинити проекти, які не принесуть цінності.

У цьому сенсі AI — чудовий фільтр реальності: він або одразу показує, що ідея має потенціал, або швидко спростовує її.

Де AI справді працює: наш досвід у лідогенерації

Найбільш відчутний ефект ми побачили у лідогенерації.

Раніше менеджер тижнями збирав контакти, вручну перевіряв профілі в LinkedIn, готував повідомлення.

Тепер ці кроки виконує автоматизована система, яку ми створюємо всередині агентства.

AI:

1. шукає потенційних клієнтів у відкритих джерелах;
2. перевіряє їхню релевантність до нашої ніші;
3. збирає додаткові дані про активність людини — що постить, де працює, чим цікавиться;
4. формує персоналізоване перше повідомлення на основі цих даних.

Те, що раніше займало тиждень, тепер робиться за 20–30 хвилин.

А ще — якість комунікації не падає, бо ми налаштовуємо кілька рівнів перевірки результату: один промпт генерує, інший оцінює якість і релевантність.

Це схоже на команду з трьох спеціалістів: аналітика, сейлза і редактора — тільки працюють вони одночасно й без перерв.

Як ми уникаємо «галюцинацій» нейронок

У будь-якого AI є межа пам’яті, так зване контекстне вікно.

Коли воно переповнюється, нейронка починає вигадувати.

Ми зіткнулися з цим під час тестування агентів, тому розробили кілька практичних прийомів:

• обмежуємо джерела даних (наприклад, лише перевірені сайти або документи);
• ділимо запити на послідовні етапи — коли один промпт перевіряє попередній;
• додаємо «рольову» логіку: AI може виступати аналітиком, фінансистом або маркетологом залежно від завдання.

Таким чином, система навчається самоперевірці і зменшує кількість помилок.

Звучить складно, але на практиці це звичайна інженерна дисципліна — не магія.

Виклики AI-розробки: дані та обчислення

Попри загальний хайп, у світі не вистачає обчислювальних ресурсів і якісних даних.

AI не може бути розумнішим за інформацію, якою його навчили.

Багато сфер ще не оцифровані, і саме тут з’являються нові можливості для стартапів: створення систем збору та структурування даних — це основа для будь-яких майбутніх агентів.

Хмарні сервіси зараз перемагають, бо ніхто не хоче чекати.

Ми живемо в епосі «три секунди на рішення» — дякуємо TikTok.

Але одночасно локальні open-source-моделі залишаються актуальними: вони зменшують витрати й дозволяють працювати конфіденційно, що критично для проєктів із GDPR або фінансовими даними.

AI — це не кінець світу, а нова грамотність

Чи захопить штучний інтелект світ? Ні. Принаймні не зараз. Але він точно змінює правила гри: AI-грамотність стає новою мовою програмування.

Той, хто розуміє, як працюють нейронки, промпти, агенти та контексти — має перевагу, навіть якщо не пише код.

Ми звикли вчити англійську, щоб спілкуватися з людьми. Тепер настав час вивчати мову спілкування з машинами. Це не про заміну людини — це про розширення можливостей.

🧠 Повну розмову можна переглянути тут: