Бізнесу не існує без ШІ: як великі українські компанії впроваджують ШІ та чому це потрібно

Дедалі більше інструменти штучного інтелекту інтегруються й в українських бізнес. Це відбувається на різних рівнях – власне розробки компаній, надбудови до програм, якими користуються працівники. І, звичайно, на їхньому особистому рівні.

На події XPERT EXCHANGE у Києві 4 грудня на одній сцені зібралися люди, які фактично відповідають за те, як штучний інтелект вбудовується у "важку" українську економіку: енергетику, агро, банківський сектор та газ.

24 Канал відвідав панельну дискцусію "ШІ як стратегія: як великі компанії інтегрують штучний інтелект у бізнес–модель", в якій взяли участь:

• Дмитро Осика, CEO MODUS X, CIO (головний менеджер з інформатизації) DTEK Group;
• Тарас Гошовський, директор з інформаційних та диджитал технологій МХП;
• Андрій Бегунов, СІО ПУМБ;
• Володимир Красотін, Digital Transformation Director у "Нафтогаз України".

Попри різні галузі, всі четверо говорили про одне – ШІ перестає бути "іграшкою для айтівців" і стає частиною стратегічних програм – від програм QUANTUM у DTEK до багаторічних проєктів МХП, які вже приносять мільйони доларів економічного ефекту. Детальніше розповідаємо про те, як ШІ змінює бізнес.

Дмитро Осика (ліворуч), Володимир Красотін, Андрій Бегунов, Тарас Гошовський (праворуч) / Фото MODUS X

Від особистих експериментів до корпоративних програм

Перше питання – як варто оцініти зрілість використання ШІ у власному житті й у компанії?

• Тарас Гошовський з МХП пропонує розділяти особистий досвід і використання ШІ у компанії. Він зізнався, що щодня користується ШІ–асистентами й оцінює свій особистий рівень "прокачаності" як досить високий – десь на рівні "highly proficient". Але парадокс у тому, що в компанії вже з’явилися "амбасадори ШІ" з бізнес–підрозділів, які формально не мають стосунку до ІТ чи data science, а за фактом – використовують інструменти так активно, що їхня продуктивність в листуванні та операційній роботі вже вища, ніж у CIO. При цьому МХП, за його словами, почала системно працювати з ШІ задовго до хайпу навколо ChatGPT.
• Андрій Бегунов з ПУМБ наголосив, що банківський сектор за своєю природою – один із найконсервативніших. Він визнає, що в банках часто переоцінюють власну "модерновість", а реальний рівень adoption ще далекий від того, щоб називатися масовим. Попри це, ПУМБ вважає себе одним із активних гравців на ринку з точки зору інвестицій у компетенції, час і технологічну базу для ШІ.
• Дмитро Осика нагадав, що DTEK ще до "генеративного вибуху" мав потужний напрям цифрової трансформації. Команда створювала цифрові продукти, автоматизувала процеси, працювала з даними. З появою generative AI компанія зробила наступний крок – MODUS X запустила програму QUANTUM для системної інтеграції ШІ в бізнес–процеси групи DTEK.

Осика підкреслив, що для них ШІ – не окрема "іграшка", а інструмент трансформації бізнес–процесів і компанії загалом. QUANTUM – це, по суті, надбудова над існуючою цифровізацією, яка задає нову траєкторію: від точкових кейсів до системного переосмислення того, як працює енергетичний бізнес.

• Красотін визнає, що в "Нафтогазі" сьогоднішня зрілість ШІ швидше особиста, ніж корпоративна. Цікаво, що інформаційний менеджер "Нафтогазу" визнає, що його власна продуктивність завдяки ШІ вища, ніж у компанії загалом. За кілька місяців роботи він встиг показати колегам, як з допомогою ШІ можна швидко занурюватися в складні теми – від геології до публічних закупівель – і в реальному діалозі посилатися на конкретні норми законодавства чи технічні деталі.

На рівні групи "Нафтогаз" ще на старті, але він бачить у цьому радше перевагу: є можливість спиратися на досвід інших великих компаній і не повторювати їхніх помилок.

Дмитро Осика (ліворуч), Володимир Красотін, Андрій Бегунов, Тарас Гошовський (праворуч) / Фото MODUS X

Коли експерименти перестають бути експериментами?

Спікери торкнулися й теми тригерів: у який момент компанія перестає "балуватися пілотами" і починає закладати ефекти ШІ в бізнес–плани та KPI?

Для Дмитра Осики цей момент настає тоді, коли сходяться три умови:

1. Технологічна готовність – моделі стабільно дають якісний результат.
2. Підтверджений економічний ефект – є рахунок, що саме і скільки зекономило або заробило рішення.
3. Підтримка всередині компанії – команда, яка впроваджує, і бізнес–користувачі готові змінювати звичні способи роботи.

Тільки коли ці три компоненти складаються, ШІ–проєкт перестає бути "експериментом" і переходить в режим масштабування.

Бегунов описує шлях ПУМБ як класичну еволюцію від базової аналітики й сховищ даних – до ML, а далі до усвідомлення, що розрізнені ініціативи більше не працюють. Два роки тому банк дійшов точки, де стало зрозуміло, що потрібна централізація – функції, процесів і компетенцій, інакше масштабування буде хаотичним.

Він наголосив, що зовнішній хайп ("ШІ звучить на кожній конференції") – це лише фон. Реальний тригер – усвідомлення, що ефекти від точкових кейсів обмежені, а значить треба будувати технологічну платформу і внутрішню спільноту, яка зможе генерувати десятки кейсів, а не один–два "вітринні" приклади.

Тарас Гошовський додав практичний вимір. Для МХП, за його словами, тригером стає проєкт із підтвердженим економічним результатом, який можна покласти в план наступного року. Один із виробничих процесів, про який він згадував, уже настільки добре описаний і порахований, що ефекти від його масштабування внесені в KPI та OKR виробничого бізнесу на найближчий період.

Він підкреслив, що це вже не гіпотеза, а елемент бізнес–плану: якщо рішення продемонструвало окупність, його roll–out по інших заводах чи кластерах автоматично стає частиною стратегії.

Окремо Гошовський зупинився на понятті "віра". За його словами, ще недавно він казав би, що віра топменеджменту в гіпотезу – не менш важлива, ніж розрахунки. Зараз, коли з’явилися процеси з чітко вимірюваними ефектами, віра стала більш "земною" категорією", коли CFO, CEO чи правління дивляться на конкретні цифри й вирішують, чи варто фінансувати черговий експеримент.

Володимир Красотін на це відповів з іншого боку. Для нього тригер – це… календар.

Вже все, час поїхав. Вже не можна цього не робити,
– пояснив він.

Красотін розглядає ШІ не як "формулу в P&L (звіт про прибутки та збитки)", а як новий стиль мислення і життя. Свого часу він казав колегам: підрозділу не існує, якщо в нього немає власного дашборду. Тепер додає, що підрозділу не існує, якщо немає й "якоїсь ШІ–штуки" – чи то чат–бот, чи внутрішній тул, чи набір даних, на яких навчили модель.

Його підхід – спочатку сформувати звичку користуватися ШІ, дозволити людям помилятися й експериментувати, а вже потім накручувати формальні метрики ефективності.

Хто має бути лідером ШІ всередині корпорації?

Окремий пласт дискусії – ролі Chief AI Officer / Head of AI і взагалі місце лідерства ШІ в оргструктурі.

CIO ПУМБ визнає, що універсальної відповіді немає. Але на цьому етапі розвитку точно потрібна конкретна людина з мандатом, для якої ШІ – не "додаткова опція до посади", а основний фокус. Мовиться про координацію ініціатив, пріоритети, вибір партнерів, контроль за доведенням проєктів до результату.

У ПУМБ, за його словами, є людина, яка відповідає за цей напрямок на рівні голови управління. Над нею – дуже проактивна наглядова рада, яка підтримує ШІ–проєкти і не боїться ризиків. Саме такий рівень залучення, на думку Бегунова, потрібен, щоби з "проб" перейти до системних змін.

У "Нафтогазі" дивиться ширше. Красотін вважає, що ШІ має бути "усюди, де ми можемо дотягнутися" – від C–level до лінійних керівників. При цьому окрема роль теж потрібна, але це не має бути "ще один РМ".

На його думку, лідер ШІ – це радше "енгейджер", людина, яка приходить у підрозділ і робить процеси цікавішими, простішими, зручнішими. Якщо порівнювати, то класичні консультанти SAP приходять "тиснути регламенти й конфігурації", а ШІ–лідер має приходити з іншим світоглядом – таким, який затягує людей в експеримент, а не лякає складністю.

Дмитро Осика наголосив, що питання не в назві позиції, а в ролі й амбіції. Якщо в компанії є сильна людина, яка може бути Chief AI Officer і має реальні повноваження – це прекрасно. Якщо ні, роль може виконувати CIO чи інший С–level.

Важливо, що масштаб трансформації завжди задає "перша особа" компанії і команда навколо неї. У DTEK, за його словами, під парасолькою програми QUANTUM створюють центр експертизи й "клубний" формат управління, де регулярно обговорюють, куди рухаються ШІ–ініціативи, які кейси працюють, а які – ні. Це не про протокольні наради, а про відкритий діалог і спільне формування культури, де кожен повинен робити щось нове на своєму робочому місці.

Гошовський поділився, що в МХП вважають важливим, аби лідер, відповідальний за розвиток ШІ, мав повноваження, співставні з першим ешелоном менеджменту. Водночас у компанії паралельно розвиваються горизонтальні спільноти та "амбасадори" змін у різних бізнес-підрозділах.

"Червоні" компанії, страхи та культура змін

Цікаво, що всі четверо спікерів працюють у структурах, які важко назвати "креативними стартапами". Це великі, часто ієрархічні – "червоні" в термінах організаційних моделей – компанії.

Тарас Гошовський несподівано зазначив, що в "червоних" компаніях інколи простіше, ніж у "зелених" креативних агенціях. У диджитал–компаній, які займаються маркетингом, багато інструментів приходять "з коробки", вони швидко їх тестують, але мають проблеми з системним впровадженням.

Натомість у великих виробничих компаній перепони дуже класичні:

• структурованість даних – ілюзії про те, що ШІ "сам розбереться з будь–яким хаосом", за останні 3–4 роки сильно розвіялися;
• фінансування гіпотез – CFO, CIO чи правління мають повірити й виділити гроші на R&D;
• людський фактор – у одних підрозділах амбасадори ШІ швидко "заражають" колег ентузіазмом, в інших люди бояться, що ШІ забере роботу, й блокують зміни.

Гошовський наголошує: важливо показувати, що успішні ШІ–проєкти не ведуть до хвиль звільнень, а звільнений час можна вкласти в іншу цінну роботу.

Бегунов виділяє три бар’єри у впровадженні ШІ у бізнесі:

1. Довіра топ–менеджменту. Якщо ШІ сприймають як "ще один гаджет", то трансформація не злетить.
2. Кібербезпека та регуляція. У банків – особливі вимоги до захисту даних і анонімізації, і це створює велику кількість питань, як будувати безпечні ШІ–рішення. Над цим вже працюють як місцеві, так і глобальні регулятори.
3. Культура. Бегунов посилається на Саймона Сінека та криву прийняття інновацій: є інноватори, є early adopters, є 68% "середньої більшості" і 16% тих, хто не зроблять нічого. Завдання компанії – перестрибнути "прірву" між першими двома групами й рештою, інакше ШІ так і залишиться іграшкою для ентузіастів.

Осика з DTEK додає до цього набір "класичних" речей: брак часу, терпіння, довіри й готовності до експериментів, а ще – амбіція й візія. Без відповіді на запитання "навіщо нам ШІ" весь рух легко зводиться до локальних оптимізацій.

Красотін ж навів дуже людський приклад з попередньої компанії, де він теж формував спільноту амбасадорів. У перші пів року вони поверталися з підрозділів засмученими: пропонували рішення, яке економить годину на тиждень, а їм відповідали – "занадто мало, не цікаво". Представник "Нафтогазу" фактично виступав психологом, пояснюючи: година, помножена на сотні людей, – це вже величезний ефект, а очікувати "магії, яка за тиждень змінить життя", – шлях до розчарування.

Конкретні кейси: від касирів до енергосистеми

На завершення спікери поділилися кейсами, за які їм не соромно.

Володимир Красотін розповів про кейс, коли команда з виробництва сама створила бота для перевірки сировини, що заходить на підприємство. Сировина могла бути від різних виробників, різними мовами, з різними форматами специфікацій.

Раніше працівники вручну звіряли PDF–файли з внутрішніми вимогами. Зараз це робить бот: він порівнює параметри зі стандартами й сигналізує про невідповідність. Цінність цього прикладу в тому, що ініціатива виникла знизу, без прямої участі ІТ – технології стали "побутовим інструментом" для людей на виробництві.

Бегунов з ПУМБ згадав, що в банку свідомо не починали використання ШІ з класичного контакт–центру – щоб не лякати клієнтів і співробітників радикальними змінами. Натомість першим кейсом став "кол–центр для касирів" усередині відділень: дуже відповідальна група, яка працює з готівкою і постійно має нові регуляції та вимоги фінмоніторингу.

Для них створили чат–бота, який дозволяє швидко отримувати відповіді на складні запитання. Паралельно банк будував внутрішню платформу й "кабінет" ШІ–інструментів, працюючи над безпекою, моделями, інтеграціями.

Сьогодні, за словами Бегунова, ШІ вже використовується і в контакт–центрі для клієнтів, і в ІТ–сапорті, інтегрованому у внутрішні комунікаційні платформи. Головний результат він бачить не стільки у відсотках автоматизованих звернень, скільки в тому, що 200–300 людей пройшли через програму й стали ядром культури "нового інструментарію".

МХП має кілька великих виробничих ШІ–проєктів, про які компанія вже говорила публічно: економічний ефект від них за кілька років вимірюється понад мільйоном доларів. Але на панелі Тарас Гошовський особливо виділив дуже невеликий, але показовий кейс. У компанії щороку проходили сотні заявок на коригування неправильно обраних статей витрат. Це створювало навантаження на фінансових бізнес–партнерів і ІТ–сервіс–деск (у внутрішній ITSM–системі).

Команда запропонувала простого "бота–асистента", який у діалозі з користувачем уточнює, що саме це за витрата, до якої групи й підгрупи її краще віднести, і підказує правильну статтю. Розробка, за словами Гошовського, зайняла порядку 50 годин роботи, але вже за місяць стрімко зменшила кількість помилок і ручних коригувань. Цей кейс він називає улюбленим. ШІ тут не "перемальовує світ", а дуже точно б’є по болючій дрібниці, яка забирала сотні людино–годин.

Дмитро Осика підтвердив, що у DTEK вже є десятки виробничих кейсів, де ШІ допомагає оптимізувати управління ресурсами, прогнозувати споживання енергії, автоматизувати аналітику та ін. – саме це й закладено в програму QUANTUM, яку MODUS X запустила для групи DTEK.

Окремо він навів приклад з корпоративного управління. Команда "нагодувала" модель масивом рішень, протоколів, шаблонів документів і навчила її готувати драфти нових корпоративних документів у потрібній стилістиці й структурі.

За розрахунками команди, в умовах існуючої системи документообігу окупність становить приблизно 11 місяців. Якби не було "історичної інерції" й паперових процедур, такий асистент міг би окупитися за кілька місяців.

Осика підкреслює, що наступний крок – не просто пришвидшувати старі процеси, а смислово переписувати їх під клієнта, ставлячи в центр не документи, а реальну потребу клієнта й доступ до послуг.

Спільним для досвіду всіх спікерів є три речі: якісні дані, готовність до експериментів і культура, що приймає зміни. Без цього будь-який Chief AI Officer чи QUANTUM залишаться красивими словами, а з цим навіть маленький бот, який економить годину на тиждень, стає частиною великої трансформації.