Українські компанії дедалі активніше застосовують штучний інтелект для прогнозування енергогенерації, обробки масивів даних, автоматизації процесів і зниження витрат. Проте експерти наголошують: масштабувати такі рішення варто не з пошуку підхожої AI-моделі, а з чіткого визначення завдання, яке ця модель має розв'язати.

Фундаментом результативного впровадження ШІ є якісні дані, надійна інфраструктура, захист від кіберзагроз та підготовлені фахівці. А головним мірилом успіху залишається економічний ефект — скорочення витрат, зростання продуктивності та стійкість бізнесу до криз.

Ці теми обговорили представники держави та технологічних компаній у межах панельної дискусії «AI-економіка: глобальні тренди, дані, бізнес-рішення» на конференції «Код економіки».

Від технологічного ажіотажу до реальної економії

Часто штучний інтелект сприймають як дороговартісний масштабний проєкт, що потребує великих команд розробників і складної технічної бази. Втім, стартувати можна і з набагато скромніших кроків.

Володимир Зміївський, директор департаменту цифрової трансформації та інновацій Міністерства економіки та довкілля України, переконаний: першим кроком має стати пошук процесу, що поглинає багато часу й ресурсів, із подальшою спробою його автоматизувати.

Беремо процес, бажано не надто зарегульований і простий. Якщо його виконання вручну забирає багато ресурсів, — аналізуємо і намагаємося спростити, впроваджуючи інновації.

Володимир Зміївський

За його словами, ефективність штучного інтелекту варто оцінювати передусім за кількістю зекономлених робочих годин та ресурсів, які компанія може перенаправити на інші потреби. Такий підхід дає змогу переконливіше обґрунтувати витрати часу й коштів на впровадження AI. Серед напрямів із найбільшим потенціалом Зміївський назвав фінтех, агросектор, енергетику та оборонні технології: у фінансах AI вже активно застосовується, в агросекторі допомагає аналізувати врожайність і оптимізувати процеси, а в енергетиці підтримує роботу систем навіть у складних умовах.

Штучний інтелект не терпить хаосу: усе починається з даних

Одна з ключових перешкод у впровадженні AI полягає в тому, що компанії хочуть застосовувати нові інструменти, не маючи для цього достатньо впорядкованих даних.

Про це розповів Богдан Козачук, CITO компанії KNESS, яка займається технологіями прогнозування генерації електроенергії ще з 2016 року. Власне рішення компанії обслуговує понад 2 ГВт потужностей, допомагаючи точніше передбачати обсяги виробництва електроенергії та уникати штрафів за відхилення від прогнозних показників.

Цей кейс демонструє, як технологія розв'язує конкретну економічну задачу, а не впроваджується заради самого факту використання AI.

Вам необхідно почати з інструменту, з продукту, який буде накопичувати цю дату структуровано, і тільки лише тоді починати думати про певну автоматизацію.

Богдан Козачук

У KNESS також чітко розділяють типи даних: відкриту інформацію обробляють за допомогою будь-яких доступних AI-інструментів, а закриті дані — виключно через власну захищену інфраструктуру. Зокрема, компанія застосовує власні нейромережі для автоматизованої перевірки обладнання на сонячних електростанціях і виявлення можливих відхилень. Козачук підкреслив: важливо не лише вкладати кошти в технології, а й розвивати компетенції команд, адже готовність співробітників навчатися й шукати нові рішення часто має не менше значення, ніж наявні технічні навички.

Україна створює власну AI-модель

Паралельно з упровадженням AI у бізнесі держава розвиває власну AI-інфраструктуру.

Роман Кислий, Chief AI Officer Міністерства цифрової трансформації України, розповів про роботу над національною AI-моделлю «Сяйво», яка враховуватиме особливості української мови та контексту.

За його словами, важливим результатом цієї роботи стане не лише сама модель, а й сформований корпус українських даних, який можна буде використати для навчання інших моделей, розвитку державних цифрових сервісів та бізнес-рішень.

Сама модель по собі не є філософським каменем і не є тим, що кардинально щось змінює. Але найбільший результат цього проєкту – зібраний корпус унікальних даних, який дозволить тренувати багато різних моделей та покращувати підтримку української мови.

Роман Кислий

Серед інших напрямів роботи Мінцифри — розвиток інструментів для інтеграції державних сервісів із AI-системами та підвищення AI-грамотності українців через платформу «Дія.Освіта». Окрему увагу відомство приділяє захисту персональних даних і безпечному використанню штучного інтелекту, адже що глибше AI проникає в державні та бізнес-процеси, то важливішими стають правила доступу до інформації та контроль за її використанням.

Безпечний AI: хто контролює дані та рішення

Застосування штучного інтелекту відкриває нові можливості, але водночас породжує додаткові ризики для кібербезпеки.

Максим Хімченко, CEO державного підприємства «Інфотех», що входить до сфери управління МВС України, звернув увагу на специфіку впровадження AI у державному секторі, де обробляються величезні масиви чутливої інформації.

У цьому контексті важливо контролювати не лише доступ до даних, а й те, як саме AI-моделі з ними працюють, де ці дані зберігаються та чи є ризик їх витоку за межі захищеної інфраструктури.

Особливої обачності вимагають AI-агенти, здатні виконувати дії самостійно. Надання таким системам необмеженого доступу до файлів чи права ухвалювати рішення без контролю людини може створювати додаткові загрози.

Ви повинні зрозуміти, як AI-моделі, які ви використовуєте, чи рішення працюють з вашими даними. Не шкодуйте на спеціалістів, які вам впроваджують ці рішення, і свідомо підходьте до впровадження.

Максим Хімченко

Його порада бізнесу — діяти поступово: спершу братися за прості завдання, перевіряти результати та масштабувати рішення лише після оцінки їхньої ефективності й безпечності.

Хмарна інфраструктура як питання стійкості бізнесу

Окремою темою дискусії стала інфраструктура, без якої масштабне використання штучного інтелекту просто неможливе.

В умовах повномасштабної війни українські дата-центри та цифрова інфраструктура залишаються під постійною загрозою російських атак. Тому для компаній критично важливими стають резервування даних, географічний розподіл обчислювальних потужностей і безперервність роботи.

Сергій Колесниченко, операційний директор UCLOUD, розповів про розвиток гібридних хмарних рішень, що дають змогу поєднувати локальну інфраструктуру з хмарними ресурсами й зберігати резервні копії даних у різних географічних локаціях.

При цьому розміщення резервних копій за кордоном не обов'язково означає втрату цифрового суверенітету — ключове значення має те, хто контролює дані, на яких правових умовах вони обробляються та які механізми захисту застосовуються.

Питання, чи ми фізично on-premise чи в хмарі, не конкурує з тим, втрачаємо ми суверенітет чи ні. Для українського споживача це українська хмара, тому що вона під контролем української компанії та українського законодавства.

Сергій Колесниченко

Володимир Зміївський також наголосив, що інвестиції в дата-центри, захист даних та обчислювальну інфраструктуру повинні стати одним із пріоритетів розвитку української економіки та повоєнної відбудови.

Конференцію «Код економіки» організували Міністерство економіки та довкілля України, Асоціація IT Ukraine та Федерація роботодавців України. Генеральний партнер заходу — UKRSIBBANK BNP Paribas Group.

Подію проведено за підтримки Програми міжнародного співробітництва STEP IN 2 EU, яку співфінансують уряди Німеччини та Норвегії, Європейський Союз у межах ініціативи EU4Business, а також уряди Литви та Естонії. Програму реалізує Deutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ) GmbH з метою підтримати українські державні інституції у просуванні процесу вступу до ЄС за економічними розділами та створити кращі економічні й фінансові умови для українських компаній у межах інтеграції до єдиного ринку ЄС.

Джерело: IT Ukraine Association