Як COMFY будує AI Workfow та переходить до AI-first e-commerce

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

Я Михайло Берелет IT Director в Comfy Holdings. На початку травня ми з командою презентували на AWS Summit Warsaw 2026 внутрішній AI-продукт — AI Workflow. Тож я хочу детальніше розповісти про систему, яка дозволяє будувати повний цикл розробки за допомогою AI-агентів: від бізнес-аналізу та постановки задач до розробки, тестування та performance review.

Ще два роки тому більшість розмов про AI в бізнесі були дуже схожими між собою. Компанії тестували ChatGPT, генерували тексти для соцмереж, робили перші кроки в автоматизації відповідей клієнтам. Хтось писав перші промпти й намагався зрозуміти, чи це справді нова ера, чи просто черговий хайп. Тоді AI був радше цікавою іграшкою для експериментів, ніж чимось, що реально впливає на операційну модель великого бізнесу. Але зараз ринок дуже швидко проходить точку, після якої повернення до старих процесів уже не буде.

Це особливо відчувалося на AWS Summit Warsaw 2026, де головною темою став уже не сам generative AI, а те, як компанії будують навколо нього нову логіку роботи. Не окремі AI-функції й не чат-боти. Мова вже про AI-процеси, AI-оркестрацію та агентні системи, які можуть брати на себе значну частину щоденної операційної роботи.

У компанії ми теж пройшли цей шлях: від простого використання GPT до побудови власного AI Workflow, у створення якого значний внесок зробив Станіслав Ліфер. Сьогодні ця система використовується, як розробниками, так і великими бізнес-командами. Таким чином, для нас, AI стає новим способом організації роботи компанії загалом.

Багато компаній досі використовують AI як «розумний чат» та цього вже не достатньо. Нажаль, багато хто і досі сприймає AI як умовного співрозмовника. Запитав — отримав відповідь. Попросив написати текст — отримав текст. Але це дуже поверхневий рівень використання технології. Справжня цінність починається тоді, коли AI перестає бути просто генератором відповідей і стає виконавцем конкретної задачі в межах чітко побудованого процесу. Саме тому сьогодні весь ринок рухається в сторону AI-агентів.По суті, повноцінний агент — це система, якій можна дати роль, контекст, обмеження, інструкції, правила роботи та конкретну спеціалізацію. І, якщо зробити все правильно, такий агент починає працювати, як окремий цифровий спеціаліст та закривати щоденну рутину цілих команд.

На саміті у Варшаві це було видно буквально всюди. Великі компанії вже не дискутують, чи потрібен їм AI. Вони намагаються зрозуміти, як масштабувати його на всю компанію, як перебудувати під нього процеси, як інтегрувати AI у розробку, аналітику, support, operations, документообіг, маркетинг, внутрішні сервіси. І найголовніше в цьому, що глобально AI зараз рухається не в бік заміни людей. Бо сьогодні часто можна почути страхи про те, що AI замінить розробників, аналітиків чи маркетологів. Але на практиці ми бачимо інше: AI НЕ замінює хороших спеціалістів. Він дуже швидко замінює слабкі, повільні та рутинні процеси. А ще людей, які відмовляються працювати з новими інструментами.

Фактично зараз відбувається не заміна людей AI, а заміна одних людей іншими людьми, які вже вміють користуватись AI. Наприклад, ми бачимо за нашими процесами, як задачі, які раніше займали дні або навіть тижні, зараз виконуються за години. Тут справа не в тому, що AI все робить сам. Навпаки, найважливішою стає людська експертиза, тому що AI — це не справжній інтелект у людському розумінні. Це величезна математична модель, яка працює на основі даних, контексту та ймовірностей і якщо дати їй нечітку задачу, вона так само нечітко її виконає. А інколи ще й дуже впевнено згенерує помилкову відповідь. Ми всі вже стикалися з такими ситуаціями (коли AI галюцинує, плутає факти або намагається додумати те, чого не знає). Саме тому зараз головне питання не в тому чи використовуєте ви AI, а наскільки правильно ви побудували систему роботи з ним.

Що таке AI Workflow і як він працює

Це і привело нас до створення власного AI Workflow. Головна ідея продукту — це orchestration-підхід, у якому декілька спеціалізованих AI-агентів працюють як єдина команда з чіткими ролями, контекстом, quality gates та повним audit trail. Ці агенти винонують ролі PM, бізнес-аналітика, дизайнера, розробника, QA та performance engineer. Система дозволяє автоматизувати майже весь цикл розробки: від постановки задачі до готового pull request і перевірки якості. Кожен етап перевіряється окремими review-агентами на відповідність security, performance, API testing та бізнес-вимогам. Усі артефакти — user stories, wireframes, специфікації, code review — автоматично зберігаються, забезпечуючи прозорість процесу та повну історію змін.І це кардинально відрізняється від хаотичного «vibe coding», який зараз дуже популярний на ринку, коли людина просто починає щось генерувати через AI без структури, документації та контролю. Проблема такого підходу в тому, що він часто створює хаос. Так, щось може працювати, але ніхто не розуміє, як саме це було створено, чому система працює саме так, як її масштабувати, як підтримувати її через пів року.В основу нашого кейсу лягла реальна бізнес-проблема: стара admin-панель COMFY існувала понад 10 років і вже потребувала повної заміни. До цього будь-які зміни проходили через класичну dev-чергу: бізнес формував запит, чекав на розробників, а команди були постійно перевантажені. AI Workflow дозволив змінити саму логіку роботи, адже після первинного налаштування системи доступ до неї отримав не розробник, а бізнес-користувач, який адмініструє сайт. Сьогодні нова admin-панель уже працює в production, а значну частину змін бізнес-команда може реалізовувати самостійно без залучення developers.

AI Workflow є provider-agnostic рішенням і підтримує роботу з різними AI-моделями та CLI-системами, зокрема Kiro CLI та Claude Code та Codex CLI.

Для команди процес виглядає звично — як робота з Jira: створюються тікети, відстежуються статуси, видно результати роботи кожного агента та проходження задачі по етапах. Це дозволяє інтегрувати AI-агентів у існуючі engineering-процеси з мінімальним порогом входу. Платформа є повністю конфігурованою: можна змінювати пайплайни, додавати або вимикати ролі, підключати кастомні skills і шаблони та масштабувати їх між командами.

І з цього починає змінюватися роль бізнес-команд. Вже сьогодні, бізнес-користувачі самостійно розвивають admin-панелі, створюють внутрішні інструменти, працюють із dashboard-системами, автоматизують частину своєї рутини. Ще кілька років тому для цього потрібно було поставити задачу, чекати в backlog, залучати розробників, проходити довгий цикл погоджень. Зараз частину цих задач бізнес може реалізовувати самостійно і це, як на мене, один із найважливіших сигналів для ринку. Тому що AI змінює не тільки ефективність, а й структуру взаємодії між бізнесом, IT та продуктом. Межі між ними починають стиратися.Бізнес отримує можливість значно глибше впливати на технології. А технічні команди з виконавців задач стають архітекторами систем, процесів та AI-середовищ.

Які результати це вже дає компанії

Внутрішньо ми вже бачимо конкретні результати. У середньому одна задача, від ідеї до merged pull request, займає близько години, включно з етапами бізнес-аналізу, дизайну, розробки, тестування та performance review. В окремих задачах фіксуємо прискорення роботи від х4 до х20. AI допомагає швидко знаходити складні інфраструктурні проблеми, які раніше шукали тижнями.

Ми розглядаємо AI Workflow, як нову модель організації розробки в компанії та плануємо масштабувати систему на інші внутрішні продукти, залучати більше бізнес-користувачів до роботи з AI-агентами. Ідея проста: більше не чекати на розробників. Ми один раз налаштовуємо систему, а далі бізнес-команди самостійно вносять зміни.

У перспективі це дозволить значно прискорювати запуск нових рішень, підвищувати автономність команд і масштабувати бізнес без пропорційного збільшення кількості розробників. Фактично наш AI Workflow стає прикладом переходу від класичної моделі в якій бізнес ставить задачі — IT реалізує, до нової AI-first моделі, де AI є повноцінною частиною операційних процесів компанії. І команди, які використовують такий підхід, рухаються швидше за конкурентів.

Якою буде роль людини у світі AI

Ми ще дуже далекі від історії, де AI працює автономно без людей. І, насправді, поки що це навіть добре. Бо одна з найбільших помилок бізнесу сьогодні — або повністю недооцінювати AI, або навпаки сліпо йому довіряти. І мене дуже дивує наскільки багато великих компаній досі не довіряють AI навіть у тих процесах, де він уже об’єктивно працює швидше за людей. Часто це не проблема технології, а проблема мислення, бо люди все ще намагаються використовувати AI як помічника, хоча він уже стає повноцінною операційною платформою. Але при цьому без сильної людини вся ця система теж не працює. AI може написати код, але хороший продукт усе ще створює людина. AI може проаналізувати тисячі рядків даних, але правильне бізнес-рішення все ще приймає людина. AI може згенерувати десятки варіантів, але вибір правильного сценарію — це все ще відповідальність людини з досвідом. Тобто людська експертиза стає ще ціннішою. AI може виконати роботу, але якість цієї роботи залежить від того, наскільки сильна людина стоїть за процесом. Тож найближчі роки, думаю, мова не йтиме про те, що AI замінить людей. Скоріше компанії почнуть ділитися на два типи: ті, хто перебудували свої процеси під AI і ті, хто залишилися жити в старій логіці роботи. З роками цей розрив буде тільки збільшуватися.

Ми вже живемо в реальності, де технології змінюються настільки швидко, що через пів року все може виглядати інакше. Стратегія може залишатися тією самою, але шлях до неї кардинально зміниться. Вже зараз зрозуміло одне: майбутнє бізнесу — це компанії, де AI працює як частина команди, процеси стають автономними, швидкість реалізації ідей зростає в рази, а роль людини зміщується від ручного виконання роботи до управління сенсами, рішеннями та стратегією.