Ще кілька років тому створення власної нейромережі було прерогативою лише технологічних гігантів. Сьогодні все більше компаній замислюються: чи не час інвестувати у власну нейромережу?
В інтерв’ю з Владиславом Юрченком, українським та міжнародним AI-розробником і системним інженером, ми говоримо про те, як бізнесу зрозуміти, що настав час створювати власні AI-рішення, з чого почати цей шлях та яких результатів можна досягти. Владислав є визнаним експертом у сфері AI із понад десятирічним досвідом, який працює на стику технологій, бізнесу та штучного інтелекту. У його портфоліо понад 200 реалізованих проєктів у США, Європі та Україні, що охоплюють понад сім індустрій: від нерухомості та фінансів до девелопменту, ритейлу й промисловості. Владислав власноруч проєктує й впроваджує інтелектуальні системи, що реально працюють у бізнесі: від нейромереж для підбору об’єктів нерухомості до AI-сервісів для банків та виробничих компаній. Його рішення допомагають автоматизувати процеси, підвищувати ефективність команд і створювати нову якість взаємодії між бізнесом та клієнтами.
Чому бізнесу варто думати про власну нейромережу?
Владиславе, сьогодні є безліч готових AI-сервісів. Навіщо бізнесу взагалі створювати власну нейромережу?
Готові рішення на кшталт ChatGPT справді корисні, але вони універсальні й не враховують особливостей конкретної компанії. Власна нейромережа "вчиться" саме на бізнес-даних компанії, інтегрується у CRM чи ERP, враховує специфіку процесів і навіть корпоративну культуру. Це означає, що результат завжди буде більш точним і релевантним для конкретних задач.
Тобто ключ у даних?
Абсолютно. Наприклад, у банківських проектах ми інтегрували AI-модуль, який аналізував реальні транскрибації дзвінків і знаходив найбільш ефективні сценарії продажів. Готові моделі так не зможуть, бо вони не знають ваших клієнтів і ваших розмов. Те саме у нерухомості: наш AI-сервіс автоматично обдзвонював клієнтів і власників квартир, формував угоди й навіть створював події в календарі агентів. Це можливо лише тоді, коли нейромережа "живе" всередині бізнесу.
Чи можна сказати, що власний AI — це конкурентна перевага і з чого бізнесу починати будування власної нейромережі?
Так, наразі це дуже серйозна конкурентна перевага. Компанія, яка володіє власною нейромережею, не залежить від зовнішніх інструментів, має контроль над даними та формує унікальні процеси, які складно повторити конкурентам. І якщо компанія вирішила: так, ми хочемо власну - то її кроки наступні.
Перше — чітка бізнес-задача. Не технологіі, не фреймворки, а конкретне питання: що саме ви хочете автоматизувати чи покращити? Наприклад, у будівництві ми зробили нейромережу, яка прораховує вартість проекту з урахуванням сотень змінних: від кількості робітників до матеріалів. У банківському секторі це був аналіз дзвінків, у виробництві — прогнозування поломок обладнання.
Наступний крок: збір і підготовка даних. Це найважливіше. AI без даних не працює. У моїй практиці ми працювали з дуже різними наборами: IoT-дані з датчиків і камер, CRM-записи клієнтів, звіти співробітників, аудіо- та відеотранскрибації. Чим якісніші та структурованіші дані — тим кращий результат дає модель.
А технічна сторона? Які інструменти використовують для побудови нейромереж?
Є багато варіантів. Найпопулярніші — PyTorch і TensorFlow. Це фреймворки, які дозволяють будувати як прості моделі для окремих задач, так і складні системи з інтеграціями у CRM/ERP, телефонію чи мобільні додатки. Важливо розуміти: не завжди потрібна складна архітектура. Іноді невелика модель на власних даних вирішує проблему ефективніше, ніж "велика нейромережа заради нейромережі".
Приклади з практики: як це працює насправді
Владиславе, можете навести приклади, де власні нейромережі вже довели ефективність?
Так, звісно. Візьмемо нерухомість: ми створили AI-сервіс, який самостійно телефонує клієнтам та власникам об’єктів, підбирає квартири й формує документи. Це зняло величезне навантаження з агентів і скоротило час на закриття угод. У фінансовій сфері ми зробили модель, яка аналізувала тисячі транскрибацій дзвінків у кол-центрі банку. Вона показувала, які фрази приводять до успішних угод, а які ведуть до відмови. Це дало змогу вибудувати зовсім нову систему навчання персоналу і суттєво збільшити конверсію. У будівництві ми використали модель для прорахунку вартості проектів. Клієнт одразу бачив реалістичний бюджет, і кількість заявок зросла на 64%. У промисловості ми працювали з ERP, IoT та AR-модулями: системи збирали дані з датчиків, камер і обладнання, щоб прогнозувати збої й підвищувати безпеку. А вже у США, в компанії з яхтового ритейлу, ми створили AI-чат і AI-телефонію, які допомагають клієнтам вибирати яхти та оформлювати фінансування.
Якщо бізнес хоче запустити власну нейромережу, що йому потрібно для старту?
Перш за все - це дані. Це основа. Далі визначитися з сервером чи хмарим середовищем, де буде розгорнута модель. І, звичайно, команда: хоча б один Full Stack-розробник і один спеціаліст з AI. Якщо такої немає, можна почати з аутсорсу. Щодо інструментів: найчастіше використовують PyTorch і TensorFlow. Це базові фреймворки для машинного навчання, які дозволяють створювати моделі різної складності й інтегрувати їх у CRM, ERP, чат-боти чи телефонію. Також активно використовуються API та мікросервіси, які дають можливість швидко масштабувати рішення.
А якщо говорити про масштаб? Це завжди дорого?
Не обов’язково. Іноді невелика модель для конкретної задачі коштує менше й дає більший ефект, ніж дорогий "універсальний AI". Тут важливо почати з конкретного бізнес-запиту і вже під нього вибирати архітектуру та команду.
Економічний ефект і ROI
Владиславе, чи можна виміряти реальний ефект від впровадження нейромереж у бізнесі?
Так, і це найкращий аргумент на користь AI. Наприклад, у виробничій ERP ми змогли підвищити продуктивність 35% завдяки автоматизації. У будівництві після запуску моделі для прорахунку вартості кількість заявок зросла на 64%. У сфері нерухомості AI-звонки й автоматизація угод дозволили значно прискорити роботу агентів. Це не просто технології заради технологій — це конкретна економія ресурсів і зростання прибутку.
Яку головну пораду ви дали б підприємцям, які лише замислюються про AI?
Виділіть прості рутинні завдання, які необхідно автоматизувати. AI справляється з ними найкраще. Почніть із простої задачі, яка реально полегшить життя вашій команді чи клієнтам. Технологія має сенс тільки тоді, коли приносить практичну користь.