Штучний інтелект у бізнесі: як AI революціонізує кожну галузь

Вступ: Безпрецедентна технологічна революція

Штучний інтелект вибухнув із нішевої технології у трансформуючу силу в усьому бізнес-світі. Генеральний директор Google Сундар Пічаї нещодавно зазначив, що зростання ШІ буде «набагато масштабнішим, ніж перехід до мобільних технологій чи Інтернету», назвавши це найглибшою технологічною зміною нашого життя blog.google. Організації всіх розмірів активно інвестують у ШІ, щоб отримати перевагу. Глобальне опитування McKinsey виявило, що 78% компаній зараз використовують ШІ принаймні в одній бізнес-функції – порівняно з лише 55% роком раніше mckinsey.com. Майже 83% компаній вважають ШІ головним стратегічним пріоритетом, а понад половина планує ще більше збільшити витрати на ШІ протягом наступних кількох років explodingtopics.com mckinsey.com. Аналітики оцінюють світовий ринок ШІ приблизно в 390 мільярдів доларів сьогодні, а прогнози складають 1,8 трильйона доларів до 2030 року у міру прискорення впровадження explodingtopics.com explodingtopics.com.

Ця хвиля ШІ охоплює всі сфери бізнесу: від автоматизації рутинних завдань до розумніших чат-ботів для обслуговування клієнтів, таргетованих маркетингових кампаній, фінансової аналітики, оптимізації операцій та ланцюгів постачання, інструментів для підбору персоналу в HR і навіть розробки нових продуктів. Розробка програмного забезпечення, маркетинг і обслуговування клієнтів — серед галузей із найвищими темпами впровадження ШІ nu.edu. Проте, незважаючи на ажіотаж, більшість компаній лише на початку свого шляху з ШІ – майже всі компанії інвестують у ШІ, але лише 1% вважають, що досягли справжньої «зрілості ШІ», коли він повністю інтегрований і приносить значний вплив на прибуток mckinsey.com mckinsey.com. Коротко кажучи, ми перебуваємо в розпалі революції ШІ в бізнесі, але більшість його потенціалу лише починає розкриватися.

У цьому звіті ми детально розглянемо, як ШІ застосовується у ключових бізнес-функціях. Ми проаналізуємо приклади використання у автоматизації та операціях, обслуговуванні клієнтів, маркетингу та продажах, фінансах, ланцюгах постачання, управлінні персоналом і розробці продуктів, підкреслюючи реальні приклади від малих стартапів до глобальних корпорацій. По ходу аналізу ми порівняємо провідні інструменти та постачальників ШІ – від технологічних гігантів, таких як OpenAI, Google і Microsoft до розробників бізнес-програмного забезпечення, таких як Salesforce і HubSpot – щоб побачити, як вони конкурують між собою. Також ми проаналізуємо ринкові тенденції, останні інновації та нові виклики, включаючи регуляторні зміни і ризики, пов’язані з етикою, робочими місцями та безпекою. Нарешті, ми підсумуємо останні новини (за останні 3–6 місяців): від великих запусків продуктів і партнерств до нових законів і суспільних занепокоєнь щодо ШІ. Після ознайомлення ви матимете всебічне уявлення про те, як ШІ змінює бізнес сьогодні і що чекає попереду.

Впровадження ШІ та ринкові тенденції у 2025 році

ШІ стрімко перейшов від футуристичної ідеї до актуального пріоритету для бізнесу. Опитування показують, що понад третина компаній у світі (35%) вже використовують ШІ, а 77% вже використовують або досліджують рішення на основі ШІ nu.edu. У багатьох організаціях впровадження ШІ поширилося з окремих експериментів на кілька відділів – вперше більшість компаній, які використовують ШІ, повідомляють про його застосування більш ніж в одній бізнес-функції mckinsey.com. Поширюються типові сфери застосування: нещодавній аналіз показав, що основні випадки використання ШІ у бізнесі включають обслуговування клієнтів (56% компаній), виявлення шахрайства та кібербезпеку (51%), цифрових асистентів (47%), управління взаємовідносинами з клієнтами (46%) та управління запасами (40%) nu.edu.

Важливо, що минулий рік ввів генеративний ШІ у мейнстрім завдяки таким інструментам, як ChatGPT від OpenAI. Впровадження генеративного ШІ відбувається надзвичайно швидко – до середини 2025 року 71% компаній повідомляють про регулярне використання генеративного ШІ (зростання з 65% лише за шість місяців до цього) для таких завдань, як створення контенту, маркетингові тексти, допомога у програмуванні та генерація зображень mckinsey.com. Керівники також особисто використовують ці інструменти: понад половина топ-менеджерів зараз застосовують genAI у своїй роботі mckinsey.com. Захоплення цим пов’язане з відчутними ранніми успіхами: компанії повідомляють, що генеративний ШІ допомагає збільшувати доходи у бізнес-підрозділах, де його впроваджено, і дедалі більша частка (тепер уже більшість у кількох функціях) спостерігає суттєві скорочення витрат завдяки цим інструментам mckinsey.com mckinsey.com.

Інвестиції на ринку ШІ стрімко зростають, щоб задовольнити цей попит. Галузь зростає орієнтовно на 35-40% щорічно (складний річний темп зростання) explodingtopics.com explodingtopics.com, причому мільярди вливаються у стартапи та інфраструктуру ШІ. Станом на 2025 рік у секторі ШІ у світі працює до 97 мільйонів людей explodingtopics.com, що відображає, наскільки швидко розвиваються можливості ШІ. Дослідники McKinsey оцінюють довгостроковий потенціал ШІ у 4,4 трильйона доларів щорічного економічного впливу завдяки кейсам у різних галузях mckinsey.com. Компанії явно сприймають ШІ як конкурентну перевагу – 87% організацій вважають, що ШІ дасть їм перевагу над конкурентами згідно з опитуванням MIT-Boston Consulting explodingtopics.com.

Попри цей оптимізм, існує помітний розрив між прагненнями та їхньою реалізацією. Хоча 92% компаній планують збільшити інвестиції в ШІ протягом наступних трьох років, лише незначна частка вважає, що їм вдалося повністю розкрити потенціал ШІ на практиці mckinsey.com. Найбільші бар’єри часто мають організаційний характер. Цікаво, що одне дослідження показало: співробітники більш готові до ШІ, ніж їхні керівники усвідомлюють – працівники вже експериментують із ШІ й навіть переоцінюють, яку частину їхньої роботи може взяти на себе ШІ, але багато керівників повільно надають можливість широкого впровадження ШІ mckinsey.com mckinsey.com. В інших випадках масштабування ШІ в компаніях гальмується через нестачу кваліфікованих кадрів, неочевидну рентабельність інвестицій або побоювання щодо ризиків (точність, упередженість тощо). У наступних розділах ми розглянемо, як ШІ застосовується у різних функціях – і як бізнес долає перешкоди для його ефективного впровадження.

Автоматизація та операції: Гіперавтоматизація за допомогою агентів ШІ

Один із найшвидших впливів ШІ проявляється у автоматизації рутинних завдань і процесів, що значно підсилює те, що аналітики називають «гіперавтоматизацією». Поєднуючи ШІ з роботизованою автоматизацією процесів (RPA) та аналітикою, компанії можуть автоматизувати не лише прості, повторювані завдання, а й цілі робочі процеси. Наприклад, ШІ може аналізувати документи, виконувати введення даних, маршрутизувати затвердження та приймати базові рішення – роботу, яка раніше вимагала втручання людини на кожному етапі. Бізнес активно використовує це для підвищення ефективності. Автоматизація процесів на основі ШІ очікувано підвищить продуктивність працівників до 40% nu.edu, і більшість власників бізнесу вважають, що ШІ збільшить результативність їхніх команд nu.edu.

Постачальники технологій помітили зростаючий попит на глибшу автоматизацію. У липні 2025 року AWS від Amazon представила нові можливості «агентного ШІ», розроблені для автоматизації складних багатокрокових бізнес-процесів з мінімальним втручанням людини crescendo.ai. Ці ШІ-агенти можуть працювати між додатками, реагувати на зміну умов і приймати рішення для підтримки безперервності робочих процесів. Microsoft також зробила ставку на автоматизацію через своїх асистентів «Copilot» у таких інструментах, як Power Automate і Power Platform, що дозволяє навіть непрофесіоналам створювати робочі процеси на основі ШІ. Як зазначає генеральний директор OpenAI Сем Альтман, бачення полягає в тому, що у 2025 році ШІ «агенти» будуть інтегровані у робочу силу, що суттєво змінить результати діяльності компаній inc.com. Іншими словами, ШІ не просто пасивно оброблятиме дані – він активно зніматиме частину завдань з працівників.

Реальних прикладів безліч. Виробники та оператори ланцюгів постачання використовують ШІ для прогнозного обслуговування обладнання (зменшуючи простої), оптимізації виробничих графіків і контролю якості за допомогою комп’ютерного зору. Багато компаній впровадили внутрішні чат-боти на основі ШІ для обробки ІТ-запитів або звернень до HR, звільняючи персонал. Навіть відносно невеликі бізнеси можуть використовувати готову ШІ-автоматизацію: наприклад, місцева e-commerce компанія може застосовувати ШІ-сервіс для автоматичного виявлення та повернення коштів за замовлення з ймовірними помилками в адресі чи шахрайством, замість ручної перевірки.

Один із показових випадків – Yahoo Japan, яка нещодавно запровадила обов’язкове використання ШІ для всіх співробітників. У липні 2025 року компанія оголосила, що всі працівники повинні щодня використовувати генеративні інструменти ШІ, з метою подвоїти продуктивність до 2030 року – одна з найагресивніших корпоративних стратегій впровадження ШІ на сьогодні crescendo.ai. Ця політика «ШІ всюди» включає обов’язкове навчання та відстеження використання ШІ. Це демонструє, що деякі організації розглядають ШІ не як опцію, а як необхідність для конкурентоспроможності.

Суть у тому, що ШІ дедалі більше стає рушієм бізнес-операцій. Автоматизуючи рутинну роботу, ШІ дозволяє працівникам зосередитися на більш цінних творчих і стратегічних завданнях. Цей перехід не позбавлений викликів (потрібен ефективний нагляд і чіткі правила, щоб уникнути помилок, коли ШІ бере кермо), але при правильному впровадженні він може суттєво підвищити ефективність. Недавній аналіз показав, що покращене прогнозування на основі ШІ в операціях може збільшити дохід на 3–4% завдяки скороченню термінів виконання замовлень і зменшенню дефіциту товарів gooddata.com. Десятки таких поступових покращень – від швидшої обробки рахунків до розумнішого управління запасами – створюють значний розрив у продуктивності між операціями з ШІ та старими ручними процесами. Компанії, які не автоматизують, ризикують відстати.

Обслуговування клієнтів і підтримка: ШІ на передовій взаємодії з клієнтами

Якщо ви нещодавно спілкувалися з онлайн-агентом підтримки, є велика ймовірність, що ви насправді розмовляли з ШІ. Сфера обслуговування клієнтів стала одним із найпоширеніших застосувань ШІ в бізнесі: 56% компаній використовують ШІ для покращення взаємодії з клієнтами nu.edu. Причини очевидні: чат-боти та віртуальні асистенти на базі ШІ можуть цілодобово обробляти рутинні запити кількома мовами без втоми – це суттєво скорочує час очікування та витрати на підтримку. Вони миттєво знаходять інформацію в базі знань, допомагають клієнтам із базовим усуненням несправностей або відстежують замовлення й бронювання.

За останній рік генеративний ШІ значно підвищив ефективність ботів підтримки, зробивши їх набагато більш обізнаними та корисними. Інструменти на кшталт ChatGPT і Bard від Google можна налаштувати як асистентів для клієнтів, які розуміють природну мову й дають відповіді, схожі на людські. Компанії повідомляють про значне зростання ефективності. Наприклад, банківські кол-центри почали використовувати ШІ для автоматичної транскрипції та підсумовування дзвінків клієнтів і підказок агентам щодо наступних дій у реальному часі, що скорочує час обробки звернень. E-commerce сайти впроваджують чат-ботів на своїх вебсайтах і в месенджерах для відповідей на поширені запитання, рекомендацій товарів і навіть додаткових продажів – це стимулює продажі та звільняє людей для вирішення складних випадків.

Опитування підтверджують цю тенденцію: за даними Forbes, сфера обслуговування клієнтів – найпоширеніше застосування ШІ у сучасному бізнесі nu.edu. І це не лише великі компанії; навіть малий бізнес може підключити доступні чат-сервіси або голосових ботів на базі ШІ. Наприклад, ресторан у спальному районі може використовувати голосового асистента на ШІ для прийому телефонних замовлень і відповідей на типові питання (години роботи, меню), щоб жоден дзвінок не залишився без відповіді навіть у години пік.

Є докази, що якісно впроваджене обслуговування на базі ШІ підвищує задоволеність клієнтів. ШІ може миттєво відповідати та забезпечувати стабільну точність у відомих питаннях. Згідно з одним дослідженням, 72% клієнтів роздрібних банків віддають перевагу асистентам на базі ШІ, а не звичайним чат-ботам – тобто клієнти помічають різницю в інтелекті й вважають асистентів на ШІ кориснішими payset.io. Однак у клієнтів є межі: складні чи чутливі питання все ще потребують людської участі, а погано налаштовані боти можуть дратувати користувачів.

Багато компаній впроваджують гібридну модель ШІ + людина у підтримці. ШІ обробляє запити першого рівня або допомагає агентам із підказками, але безперешкодно передає звернення людині, якщо не справляється. Lloyds Bank у Великій Британії нещодавно запустив генеративного асистента на ШІ під назвою “Athena” для підтримки як клієнтів, так і внутрішніх операцій. Athena автоматизує рутинні запити клієнтів, допомагає підсумовувати фінансові документи та надає рекомендації щодо дотримання вимог – прискорюючи обслуговування з підвищеною точністю та ефективністю витрат crescendo.ai. Це частина зростаючого списку банків, які впроваджують ШІ у щоденні робочі процеси для підвищення оперативності.

Дивлячись у майбутнє, очікуйте, що AI-обслуговування клієнтів стане ще більш досконалим. Голосові AI-системи впроваджуються у телефонну підтримку, щоб розпізнавати не лише слова, а й емоції та наміри клієнта, ефективніше перенаправляючи дзвінки. AI може аналізувати тисячі попередніх взаємодій із підтримкою, щоб передбачити, які рішення працюють найкраще, і підказувати агентам у реальному часі. До 2030 року деякі експерти прогнозують, що повністю автоматизований AI зможе обробляти переважну більшість базових звернень клієнтів від початку до кінця — від обробки повернень до запису на прийом. Бізнесу доведеться балансувати між ефективністю та емпатією — людським фактором, — але немає сумнівів, що AI буде на передовій клієнтського досвіду. Якщо все зробити правильно, це обіцяє швидше та більш персоналізоване обслуговування у великих масштабах.

Маркетинг і продажі: персоналізація у масштабах завдяки генеративному AI

Маркетинг переживає трансформацію під впливом AI, можливо, більш помітну, ніж будь-яка інша бізнес-функція. Від реклами до продажів компанії використовують AI для гіперперсоналізації кампаній, генерації контенту, оцінки лідів і аналізу даних про клієнтів так, як це раніше було неможливо. Насправді, маркетинг і продажі — серед провідних функцій, де впроваджується AI, їх часто згадують поряд з IT як провідні сфери використання AI mckinsey.com.

Одним із найяскравіших досягнень став генеративний AI для створення контенту. Маркетологи тепер можуть використовувати AI-інструменти для копірайтингу (часто на основі моделей на кшталт GPT-4), щоб миттєво створювати рекламні тексти, пости для соцмереж, описи товарів і навіть сценарії для відео. Потрібно протестувати 50 варіантів теми листа для підвищення клікабельності? AI згенерує їх за секунди. Потрібно сотню постів для соцмереж, адаптованих під різні регіони? AI впорається з перекладом і коригуванням тону на льоту. Така автоматизація контенту економить величезну кількість часу і дозволяє проводити набагато більше тестів та ітерацій. Netflix відомий тим, що отримує близько 1 мільярда доларів щорічно завдяки персоналізованим рекомендаціям на основі AI explodingtopics.com, що є свідченням рентабельності правильного підбору контенту для користувача.

AI також значно підсилює таргетинг і аналітику клієнтів. Моделі машинного навчання можуть сегментувати клієнтів на мікроаудиторії за поведінкою та вподобаннями, забезпечуючи справжню персоналізацію маркетингу. AI може вирішити, який товар показати вам наступним у додатку, або який промокод найімовірніше переконає нерішучого покупця, аналізуючи мільйони даних у реальному часі. Прогнозна аналітика допомагає відділам продажів зосередитися на найкращих лідах: наприклад, AI-моделі скорингу лідів ранжують потенційних клієнтів за ймовірністю укладання угоди, використовуючи закономірності, які можуть бути непомітними для людини. Не дивно, що 87% компаній вважають, що AI дає їм конкурентну перевагу, часто називаючи маркетинг і персоналізацію для клієнтів ключовими перевагами explodingtopics.com.

Можливо, найсміливіше бачення ШІ в маркетингу знову належить Сему Альтману з OpenAI. На початку 2024 року Альтман передбачив, що передовий ШІ буде виконувати «95% того, для чого маркетологи сьогодні використовують агентства, стратегів і креативних професіоналів» – майже миттєво і майже безкоштовно marketingaiinstitute.com. Він описав сценарій найближчого майбутнього, де ШІ може генерувати ідеї для кампаній, тексти, зображення, відео, а також проводити симульовані фокус-групи для попереднього тестування креативу, «все безкоштовно, миттєво і майже ідеально». Такий рівень автоматизації, якщо його буде досягнуто, радикально змінить індустрію маркетингу (і потенційно поставить під загрозу мільйони робочих місць у агентствах і креативній сфері – докладніше про це в розділі Ризики). Хоча ми ще не досягли 95%, ми вже бачимо, як ШІ перебирає на себе багато маркетингових завдань, які раніше вимагали команди людей.

Реальні приклади ілюструють цю тенденцію. Coca-Cola стала новиною, уклавши партнерство з OpenAI для використання генеративного ШІ у створенні рекламного креативу – навіть запросивши споживачів створювати власне ШІ-мистецтво з використанням іконографіки бренду для кампанії. Amazon широко використовує ШІ для рекомендацій товарів, оптимізації цін і пошукових рейтингів для продавців. У B2B-продажах представники все частіше покладаються на CRM-інструменти з підтримкою ШІ, які пропонують наступну найкращу дію (наприклад, коли і з яким повідомленням зв’язатися з потенційним клієнтом) на основі прогностичних моделей. ШІ навіть може аналізувати записи дзвінків з продажу, щоб навчати представників, виділяючи ті тези, які корелюють з успішними угодами.

Цей наплив ШІ в маркетинг змусив основних постачальників маркетингових технологій інтегрувати його у свої платформи. Наприклад, HubSpot і Salesforce, дві провідні платформи для управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM), тепер глибоко інтегрують допомогу ШІ (докладніше про їх порівняння далі). Результат: навіть невеликі компанії можуть одразу отримати доступ до маркетингової автоматизації на основі ШІ. Наприклад, невеликий онлайн-ритейлер, який використовує HubSpot, може дозволити вбудованому асистенту зі створення контенту на основі ШІ генерувати пости для блогу та електронні листи, адаптовані до своєї аудиторії, використовувати ШІ для автоматичного оцінювання та маршрутизації лідів, а також мати чат-бота на основі ШІ на своєму сайті для взаємодії з відвідувачами – і все це без команди дата-сайентістів. Така демократизація інструментів ШІ-маркетингу дозволяє стартапам і малому бізнесу діяти на рівні більших компаній у досягненні клієнтів.

Підсумовуючи, ШІ стає секретною зброєю у маркетингу та продажах – підвищуючи креативність, персоналізацію та ефективність. Кампанії можна точніше таргетувати й вимірювати за допомогою аналітики ШІ. Цикли продажів прискорюються, оскільки ШІ бере на себе рутинні завдання, такі як введення даних і подальші дії. Маркетингові відділи можуть робити більше з меншими ресурсами, оскільки ШІ підсилює людську креативність. Як зазначили деякі аналітики, «ШІ тепер є стратегом, копірайтером, аналітиком і навіть медіабаєром» – все одночасно. Компанії, які використовують ці можливості, спостерігають значне зростання залучення клієнтів і конверсії, тоді як ті, хто дотримується традиційних методів, ризикують відстати у світі, де кожна реклама, лист і пропозиція можуть бути точно налаштовані інтелектуальними алгоритмами.

Фінанси та бухгалтерія: розумніша аналітика та прийняття рішень

Фінансова індустрія була одним із перших користувачів штучного інтелекту, і сьогодні ШІ глибоко інтегрований у багато фінансових сервісів і функцій корпоративних фінансів. Від торгових залів Волл-стріт до бек-офісів бухгалтерських відділів, алгоритми ШІ допомагають виявляти шахрайство, оцінювати ризики, керувати портфелями та оптимізувати фінансові операції.

Банки та фінансові установи особливо активно впроваджують ШІ для підвищення ефективності та якості обслуговування клієнтів. Станом на кінець 2024 року близько 72% фінансових керівників повідомили, що їхні відділи використовують технології ШІ у тій чи іншій формі payset.io. Сфери застосування охоплюють увесь фінансовий сектор: виявлення шахрайства та кібербезпека (моніторинг транзакцій на наявність аномалій) — одна з основних областей, де 64% фінансових керівників відзначили використання ШІ payset.io. Управління ризиками та дотримання нормативних вимог — ще одна сфера (також 64% використання), оскільки банки застосовують моделі ШІ для моніторингу кредитних ризиків, волатильності ринку та забезпечення відповідності регуляторним вимогам шляхом виявлення підозрілої діяльності payset.io. У інвестиційному менеджменті понад половина фінансових команд використовують ШІ (57%) для формування торгових стратегій, оптимізації розподілу активів або навіть для роботи роботизованих радників для клієнтів payset.io. І близько 52% використовують ШІ для автоматизації рутинних фінансових процесів (рахунки до сплати, звітність, звірка тощо), що відображає загальну тенденцію до автоматизації.

Одним із помітних наслідків впровадження ШІ у фінансах є зростання алгоритмічної торгівлі та кількісних інвестиційних стратегій. Фірми високочастотної торгівлі використовують алгоритми ШІ для здійснення угод за мікросекунди на основі закономірностей у ринкових даних. Хедж-фонди застосовують машинне навчання для пошуку торгових сигналів в альтернативних даних (супутникові знімки, настрої у соцмережах). Навіть більш консервативні керуючі активами зараз використовують ШІ для таких завдань, як оптимізація портфеля та моделювання ризикових сценаріїв. Здатність ШІ обробляти величезні обсяги даних і знаходити тонкі кореляції дає йому перевагу у прийнятті рішень на основі даних. Насправді, приблизно 35% біржових угод у 2025 році, за оцінками, здійснюватимуться за допомогою ШІ та алгоритмічних систем (у порівнянні з практично нульовим показником два десятиліття тому).

Ще одна сфера, яка зазнає трансформації, — це виявлення шахрайства та безпека. Компанії, що випускають кредитні картки, та банки використовують ШІ для аналізу шаблонів транзакцій у режимі реального часу та блокування ймовірного шахрайства. Ці моделі постійно навчаються новим тактикам шахраїв. Подібним чином, ШІ покращує кібербезпеку у фінансах — наприклад, виявляючи аномальну активність у мережі чи обліковому записі, що може свідчити про злам. Оскільки фінансові злочини стають дедалі витонченішими, банки вважають ШІ ключовим захистом. У звіті PYMNTS зазначено, що 91% рад директорів банків вже схвалили ініціативи щодо генеративного ШІ для модернізації своїх операцій, а понад половина лідерів галузі оптимістично налаштовані, що ШІ покращить продукти та послуги payset.io.

Споживачі також починають відчувати різницю завдяки ШІ. Багато банків впровадили віртуальних помічників на основі ШІ у своїх мобільних додатках, щоб допомагати клієнтам з усім — від порад щодо бюджету до базових питань підтримки. Однак прийняття ШІ споживачами ще триває — лише близько 21% банківських клієнтів наразі користуються інструментами на основі ШІ, і значна частина залишається нерішучою або відмовляється використовувати ШІ для фінансових порад через питання довіри та безпеки payset.io. Подолання цього розриву у довірі буде важливим; цікаво, що коли ШІ впроваджено якісно, споживачі це цінують (як видно з попередньої статистики, багато хто віддає перевагу інтелектуальним віртуальним помічникам замість незручних старих чат-ботів). Це свідчить про те, що прозорість і надійність сприятимуть впровадженню з боку клієнтів.

У корпоративних фінансових відділах ШІ оптимізує бухгалтерський облік та аналіз. Інструменти машинного навчання можуть категоризувати витрати, прогнозувати грошові потоки та навіть генерувати частини фінансових звітів. Новий напрямок використання — застосування великих мовних моделей для аналізу довгих фінансових документів (таких як звіти про прибутки чи контракти) та виділення ключових інсайтів для фінансових директорів і аналітиків. ШІ також може моделювати тисячі сценаріїв для бюджетування та планування, допомагаючи фінансовим командам приймати рішення на основі даних.

Попри очевидні переваги, фінансові керівники усвідомлюють ризики та бар’єри. Понад третина банків (38%) вказує на конфіденційність даних і різні регуляторні вимоги як перешкоду для впровадження ШІ payset.io – що зрозуміло, враховуючи суворі фінансові регуляції в різних юрисдикціях. Також існує занепокоєння щодо достатності інвестицій у правильну інфраструктуру ШІ (39% стурбовані, що можуть недоінвестувати) та пошуку кваліфікованих фахівців з ШІ (32% вважають складним найм і утримання спеціалістів з ШІ) payset.io. Крім того, проблема “чорної скриньки” – коли моделі ШІ важко пояснити – може бути проблематичною у регульованих сферах, таких як затвердження кредитів чи торгівля, де критично важливо розуміти логіку рішень. Регулятори починають ставити складні питання щодо відповідальності ШІ у фінансах, що змушує банки бути обережними у використанні ШІ у важливих сферах, як-от кредитний андеррайтинг (де упереджені рішення ШІ можуть призвести до юридичних проблем).

Втім, тенденція очевидна: фінанси стають керованими ШІ. Установи, які використовують ШІ для розумнішого аналізу ризиків, швидшого обслуговування (наприклад, миттєве затвердження кредитів) та ефективних операцій, матимуть перевагу у прибутковості. Наприклад, автоматизація рутинних процесів за допомогою ШІ може суттєво скоротити витрати – один глобальний банк повідомив про економію сотень тисяч робочих годин співробітників завдяки використанню ШІ для виконання повторюваних завдань з дотримання вимог. У міру того, як ШІ продовжує навчатися та вдосконалюватися, можна очікувати й більш проактивного використання: уявіть собі ШІ, який постійно аналізує економічні дані та попереджає казначейство компанії про майбутній дефіцит ліквідності, або ШІ, який оптимізує резерви капіталу банку в реальному часі для максимального прибутку. Такі можливості вже на горизонті, оскільки ШІ дедалі глибше інтегрується у нервову систему фінансів.

Ланцюги постачання та виробництво: ШІ для логістики, прогнозування та ефективності

У світі фізичних продуктів і логістики ШІ стає мозком операцій. Управління ланцюгом постачання славиться своєю складністю – потрібно поєднувати попит і пропозицію, мінімізувати витрати та затримки, адаптуватися до збоїв (природні катастрофи, пандемії тощо). ШІ виявляється неоціненним у вирішенні цих завдань, аналізуючи величезні потоки даних і оптимізуючи рішення від закупівель до доставки “останньої милі”.

Один із найвпливовіших напрямків застосування — це прогнозування попиту на основі ШІ. Традиційне прогнозування часто не враховувало всі змінні, що призводило до надлишків або дефіциту товарів. Однак моделі штучного інтелекту та машинного навчання чудово знаходять закономірності в історичних продажах, ринкових тенденціях і навіть зовнішніх факторах, таких як погода чи активність у соцмережах. Вони забезпечують точніші прогнози попиту, що дозволяє краще планувати запаси та виробництво. Згідно зі звітом GoodData, використання ШІ для прогнозування попиту може призвести до збільшення доходу на 3–4% завдяки скороченню термінів виконання замовлень і покращенню доступності продукції gooddata.com. Для роздрібної торгівлі та виробництва з низькою маржею це величезний приріст. Такі компанії, як Walmart і Amazon, використовують ШІ для прогнозування попиту та коригування запасів майже в реальному часі, що дозволяє їм задовольняти потреби клієнтів без зайвого перевантаження складів.

ШІ також забезпечує видимість і гнучкість у реальному часі у сфері логістики. Датчики IoT та системи ШІ відстежують товари в дорозі, прогнозують затримки (наприклад, якщо вантаж, ймовірно, запізниться через погоду чи затори в порту) і можуть автоматично перенаправляти або коригувати плани. Наприклад, якщо система ШІ виявляє, що певний компонент від постачальника затримується, вона може проактивно сповістити менеджерів або навіть зробити замовлення у резервного постачальника. Оптимізація маршрутів доставки — ще одна велика перевага: ШІ може щодня розраховувати найефективніші маршрути для автопарку, економлячи паливо та час. Відомо, що система ORION від UPS щороку економить мільйони миль пробігу завдяки розумнішому плануванню маршрутів.

У виробничих операціях ШІ підвищує контроль якості та обслуговування. Системи комп’ютерного зору на виробничих лініях виявляють дефекти швидше й точніше, ніж людські інспектори. ШІ може прогнозувати відмови обладнання за патернами в даних із сенсорів — це дозволяє впроваджувати прогнозне обслуговування, коли машини ремонтують до того, як вони зламаються (уникаючи дорогих простоїв). Це переводить обслуговування з реактивного в проактивний режим, підвищуючи загальну ефективність обладнання. Деякі заводи вже впровадили роботизовані системи під керуванням ШІ, які автоматично коригують процеси для підтримки оптимального виробничого потоку.

Пандемія COVID-19 стала серйозним випробуванням для ШІ у ланцюгах постачання. Компанії з плануванням на основі ШІ могли швидше реагувати на різкі зміни попиту (наприклад, раптові сплески на окремі товари та падіння на інші), довіряючи прогнозам ШІ та швидко переналаштовуючись. Ті, хто досі користувався електронними таблицями, часто опинялися неготовими. Це прискорило інвестиції у ШІ для підвищення стійкості ланцюгів постачання. Дослідження McKinsey показало, що компанії планують значно збільшити витрати на ШІ для ланцюгів постачання після пандемії, прагнучи створити «самовідновлювані» ланцюги постачання, які автоматично адаптуються до збоїв.

Малий та середній бізнес також не залишився осторонь. Хмарні інструменти штучного інтелекту для ланцюгів постачання тепер орієнтовані на компанії середнього ринку, пропонуючи, наприклад, прогнозування попиту як послугу. Бренд одягу середнього розміру може використовувати інструмент ШІ для прогнозування, які стилі стануть хітами, а які проваляться, і відповідно коригувати замовлення на фабриках, потенційно заощаджуючи значні витрати на розпродажах у майбутньому. ШІ для управління запасами також популярний – близько 40% компаній вже використовували ШІ для управління запасами станом на 2024 рік nu.edu, і ця цифра, ймовірно, зросла. Ці інструменти можуть динамічно встановлювати оптимальні рівні запасів і точки повторного замовлення, а не покладатися на статичні правила.

ШІ у ланцюгах постачання має і свої виклики. Якість даних і їх обмін – це перешкоди: ШІ потребує багатих, своєчасних даних по всьому ланцюгу постачання, що означає, що компаніям, можливо, доведеться інтегрувати свої системи з постачальниками або ритейлерами. Існує також ризик надмірної оптимізації: ШІ, який оптимізує лише витрати, може ненавмисно зробити ланцюг постачання менш гнучким або більш крихким (наприклад, через надмірну концентрацію замовлень у одного постачальника заради економії). Провідні компанії вирішують це, програмуючи цілі, що включають стійкість, і проводячи симуляції сценаріїв (“цифрові двійники” ланцюга постачання), щоб перевірити стратегії, керовані ШІ, за різних умов.

Загалом, тенденція рухається до автономних ланцюгів постачання, де ШІ постійно моніторить, навчається і вносить корективи. Gartner прогнозує, що протягом кількох років ланцюги постачання, які використовують ШІ та симуляції цифрових двійників, значно перевершуватимуть ті, що цього не роблять, за рівнем сервісу та витратами. Ми вже бачимо натяк на майбутнє: склади з роботами на ШІ та системами комп’ютерного зору, які можуть працювати майже без участі людей, і логістичні мережі, якими керують ШІ-асистенти, що консультують людських планувальників. Компанії, яким вдається поєднувати людський досвід з оптимізацією ШІ у своїх ланцюгах постачання та виробництві, досягають швидшої доставки, нижчих витрат і кращої здатності реагувати на непередбачувані ситуації.

Людські ресурси та управління талантами: ШІ у наймі та розвитку працівників

Сфера людських ресурсів може здаватися царством людей, а не машин – але ШІ дедалі більше відіграє роль у тому, як компанії наймають, утримують і управляють своїми талантами. Від фільтрації резюме до оцінки настроїв працівників, інструменти ШІ допомагають HR-командам приймати більш обґрунтовані рішення. Водночас це сфера, яка піднімає важливі етичні та юридичні питання, оскільки алгоритми, що приймають рішення щодо людей, можуть посилювати упередження або порушувати трудове законодавство, якщо ними не управляти належним чином.

На фронті рекрутингу ШІ став звичним помічником. Менеджери з найму часто стикаються з сотнями резюме на одну вакансію – інструменти автоматичного відбору резюме на основі ШІ можуть автоматично аналізувати резюме та ранжувати кандидатів за заданими критеріями. Вони навіть можуть оцінювати відеоінтерв’ю: кілька компаній використовують платформи на основі ШІ, де кандидати записують відеовідповіді, а ШІ оцінює їхні слова, тон і міміку, щоб визначити навички чи відповідність корпоративній культурі. Прихильники стверджують, що це пришвидшує найм і допомагає знаходити кандидатів, яких могли б не помітити. Дійсно, опитування показують, що у сфері рекрутингу та HR зростає впровадження ШІ; одне глобальне опитування виявило, що 35% компаній турбуються, що їм бракує внутрішніх навичок роботи з ШІ (що свідчить про визнану потребу підвищувати кваліфікацію HR-команд) і що вартість та технічна обізнаність були найбільшими факторами для тих, хто ще не використовує ШІ в HR nu.edu.

ШІ також може допомагати у перевірці співробітників і бекграунд-чеках, автоматизуючи дзвінки до референтів або скануючи публічні бази даних на наявність тривожних сигналів. Чат-боти використовуються для відповідей на запитання кандидатів під час процесу подачі заявки, покращуючи досвід кандидатів завдяки миттєвим відповідям про компанію чи посаду.

Після прийому співробітників на роботу ШІ виявляється корисним у навчанні та розвитку. Персоналізовані платформи навчання використовують ШІ для рекомендацій навчальних модулів або кар’єрних шляхів для співробітників на основі їхньої ролі, результатів і інтересів – майже як рекомендації Netflix, але для навичок. Деякі компанії впроваджують інструменти коучингу на основі ШІ: співробітник може мати цифрового кар’єрного коуча, який, наприклад, нагадує ставити цілі, пропонує навчальний контент і навіть аналізує їхню взаємодію (наприклад, дзвінки з продажу чи презентації), щоб дати зворотний зв’язок.

Утримання співробітників і задоволеність роботою – ще одна сфера. Аналіз настроїв на основі ШІ може аналізувати анонімізовані опитування співробітників або навіть корпоративні чати (з дотриманням конфіденційності), щоб виявляти проблеми з моральним станом чи зниження залученості в режимі реального часу. Замість очікування щорічного опитування менеджери можуть отримувати сповіщення на кшталт “У команди X ознаки вигорання чи незадоволення” на основі шаблонів, які виявляє ШІ, що дозволяє втрутитися до того, як люди почнуть звільнятися.

Однак HR – це сфера, де ризики ШІ особливо чутливі. Класичний приклад – експериментальний інструмент найму Amazon на основі ШІ, який, як з’ясувалося, мимоволі занижував оцінки резюме, що містили слово “жіночий” (наприклад, “капітан жіночого шахового клубу”) – фактично тому, що він навчався на історичних даних, де найм у сфері технологій був чоловічим, і тому переніс цей упереджений підхід. Amazon відмовилася від інструменту, щойно виявили упередженість. Це підкреслює, що ШІ у наймі може відображати й навіть посилювати суспільні упередження, які є у навчальних даних. Це серйозна проблема: 52% працюючих дорослих турбуються, що ШІ може колись замінити їхню роботу nu.edu, і хоча частково це загальний страх перед автоматизацією, частково – сумніви щодо справедливості ШІ у оцінці людей.

Регулятори починають втручатися. Наприклад, Нью-Йорк у 2023 році запровадив закон, який вимагає проведення аудитів на упередженість для інструментів AI при наймі, що використовуються роботодавцями в місті, і подібні закони з’являються в інших юрисдикціях govdocs.com hollandhart.com. Запропонований ЄС Акт про штучний інтелект розглядає системи AI, які використовуються для прийняття рішень щодо працевлаштування, як «високоризикові», підпорядковуючи їх суворим вимогам до прозорості та нагляду. У США EEOC та Департамент праці видали роз’яснення, що чинні антисегрегаційні закони повністю застосовуються до інструментів AI – тобто роботодавці можуть нести відповідальність, якщо їхній AI-відбір негативно впливає на захищені групи americanbar.org. У травні 2025 року нові судові позови та правила попереджають роботодавців про ці питання, чітко даючи зрозуміти, що HR-відділи повинні перевіряти свої AI-системи на відповідність та справедливість hollandhart.com.

Попри ці виклики, при розумному використанні AI може зробити HR більш ефективним і навіть справедливішим. Він може допомогти зменшити людські упередження (добре навчений AI може ігнорувати стать кандидата і зосереджуватися лише на кваліфікації, тоді як людина може мати несвідомі упередження). AI також може розширити пул кандидатів, знаходячи нетрадиційні таланти – наприклад, інструменти AI, які алгоритмічно співставляють навички з ролями, можуть відзначити чудових кандидатів без типових резюме. З боку працівників AI може гарантувати, що люди не залишаться поза увагою у великих організаціях, персоналізуючи підтримку та підкреслюючи досягнення для керівництва, які інакше могли б залишитися непоміченими.

Вже більшість великих компаній використовують певну форму AI у HR, і навіть менші фірми випробовують чат-боти для HR або програмне забезпечення для розрахунку заробітної плати та планування на основі AI. Один показовий факт: 97% власників бізнесу вважають, що використання ChatGPT (або подібного AI) допоможе їхньому бізнесу nu.edu, і це включає такі речі, як складання політик HR чи комунікацію змін. Ентузіазм високий, але потрібна обережність. Підсумовуючи, AI у HR пропонує оптимізувати найм і розвивати таланти на основі даних, але його потрібно впроваджувати з увагою до етики та прозорості. «Людська функція» вимагає підходу, орієнтованого на людей, навіть при використанні AI.

Розробка продуктів та інновації: прискорення R&D за допомогою AI

AI не лише вдосконалює існуючі процеси – він також допомагає бізнесу створювати нові продукти та послуги швидше й креативніше. В індустріях від програмного забезпечення до виробництва та фармацевтики AI стає співтворцем у дослідженнях і розробках (R&D) та дизайні продуктів.

Однією з захопливих сфер є генеративний дизайн та інженерія. Інженери можуть вводити цілі проєктування в систему ШІ (наприклад, призначення деталі, обмеження, такі як вага чи матеріали, та вимоги до продуктивності), і ШІ буде ітерувати безліч варіантів дизайну – включаючи дуже нетрадиційні, які людина могла б ніколи не розглянути – щоб знайти оптимальне рішення. Такий генеративний ШІ підхід призвів до інноваційних розробок, таких як легші компоненти літаків і більш ефективні конструктивні деталі, які згодом були надруковані на 3D-принтері та використані в реальних продуктах. ШІ фактично досліджує простір рішень набагато швидше, ніж людина, пропонуючи нові варіанти, що відповідають специфікаціям. Такі компанії, як Airbus і General Motors, використовували генеративний дизайн на основі ШІ для зменшення ваги компонентів на 20-50%, що є величезним досягненням у галузях, де вага дорівнює вартості.

У розробці програмного забезпечення ШІ пише код і пришвидшує цикли створення продуктів. Copilot від GitHub (на основі OpenAI) може автоматично підказувати рядки коду або навіть цілі функції під час написання програм, значно підвищуючи продуктивність. Генеральний директор Microsoft Сатья Наделла зазначив, що копілоти на основі ШІ дозволяють деяким компаніям розробляти функції за дні, на які раніше йшли тижні. До 2025 року Google навіть повідомила, що понад чверть нового коду в Google генерується ШІ (а потім перевіряється інженерами-людьми) linkedin.com. Ця тенденція свідчить, що майбутні програмні продукти створюватимуться з великою допомогою ШІ, дозволяючи меншим командам досягати більшого. Стартапи використовують це, щоб конкурувати з набагато більшими інженерними організаціями.

ШІ також прискорює наукові дослідження та відкриття. Фармацевтичні компанії використовують моделі ШІ для прогнозування поведінки різних хімічних сполук, значно скорочуючи простір пошуку нових кандидатів на ліки. Це допомогло у швидкій розробці деяких засобів проти COVID-19, і зараз застосовується для всього – від ліків проти раку до матеріалознавства. Система ШІ може змоделювати тисячі хімічних реакцій, щоб запропонувати перспективні молекули, на що у людей у лабораторії пішли б десятиліття. Навіть у сфері споживчих товарів такі компанії, як Procter & Gamble, застосовують ШІ для створення формул продуктів (мило, косметика), прогнозуючи, які комбінації інгредієнтів дадуть найкращий результат, зменшуючи кількість спроб і помилок.

У продуктовому менеджменті ШІ допомагає аналізувати відгуки клієнтів і ринкові дані, щоб визначити, які функції чи продукти розробляти далі. Обробка природної мови може переглядати відгуки в додатках або звернення в службу підтримки, щоб виявити проблеми та запити на функції. ШІ також може прогнозувати продажі для запропонованих концепцій продуктів, знаходячи аналогії в історичних даних. Все це допомагає компаніям приймати більш обґрунтовані рішення щодо інвестицій у R&D.

Ще одне нове застосування ШІ – створення віртуальних прототипів і симуляцій. Замість дорогих фізичних прототипів компанії використовують цифрових двійників – віртуальні моделі продуктів – і проводять симуляції на основі ШІ для тестування продуктивності. Наприклад, автовиробник може змоделювати мільйони миль віртуального водіння на моделі нового автомобіля, навченої ШІ, щоб виявити потенційні відмови задовго до створення реального прототипу. Це не лише економить час і кошти, а й дозволяє отримати більш надійний кінцевий продукт.

Навіть у креативних індустріях ШІ допомагає у впровадженні інновацій у продуктах. Модельєри використовують ШІ для аналізу трендів і створення нових дизайнів одягу. Студії відеоігор застосовують ШІ для генерації реалістичних ландшафтів або поведінки неігрових персонажів, розширюючи можливості своїх ігор без необхідності прописувати кожну деталь вручну.

Усі ці приклади вказують на ШІ як «множник сили» для інновацій. Він може досліджувати всесвіт можливостей і знаходити ідеї, які люди потім можуть доопрацювати й реалізувати. У багатьох випадках роль людських експертів змінюється – вони формулюють задачу та обмеження, ШІ виконує основну частину дослідження чи аналізу, а потім люди використовують свій досвід, щоб обрати найкращі результати й додати фінальні штрихи. Така співпраця може суттєво скоротити цикли розробки. Наприклад, один автовиробник повідомив, що використання ШІ дозволило скоротити час розробки нової моделі авто на місяці, оскільки ШІ допоміг оптимізувати дизайн і процеси паралельно.

Звісно, існують і обмеження. Ідеї, згенеровані ШІ, все одно потребують перевірки – змодельований оптимальний дизайн може бути складно виготовити, або ж запропонований ШІ лікарський засіб потребує лабораторних випробувань. І не кожен творчий прорив може виникнути лише завдяки розпізнаванню шаблонів; люди залишаються ключовими у спрямуванні ШІ та здійсненні інтуїтивних стрибків. Але зі зростанням можливостей ШІ (з розвитком у напрямку штучного загального інтелекту на далекому горизонті) його роль в інноваціях може стати ще більш трансформаційною.

Сем Альтман з OpenAI, власне, пов’язує потенціал ШІ з винахідництвом: він припускає, що майбутній надінтелектуальний ШІ зможе досягати «нових наукових проривів самостійно», потенційно відкриваючи нові епохи достатку marketingaiinstitute.com. Хоча це поки що залишається припущенням, вже сьогодні бізнеси отримують вигоду від того, що дозволяють ШІ допомагати створювати наступну велику річ – швидше, дешевше й іноді абсолютно поза межами традиційного мислення.

Основні гравці та платформи ШІ: OpenAI проти Google проти Microsoft (та інші)

Стрімке зростання ШІ в бізнесі значною мірою зумовлене досягненнями провідних технологічних компаній – кожна з яких має власний підхід та екосистему. Зокрема, OpenAI, Google і Microsoft (разом з Amazon та ще кількома) ведуть запеклу боротьбу за надання найкращих моделей і платформ ШІ для бізнесу. Корисно порівняти їхні стратегії та пропозиції, адже компаніям часто доводиться вирішувати, на яких інструментах чи хмарних сервісах будувати свої рішення на основі ШІ.

OpenAI є незалежним (хоч і тісно пов’язаним із партнерами) гравцем серед цієї трійки. Вона стала відомою широкому загалу завдяки ChatGPT і мовній моделі GPT-4, яка у 2023 році задала стандарт для передового генеративного ШІ. Стратегія OpenAI полягає у просуванні меж великих моделей ШІ та наданні до них доступу через API. Бізнеси можуть отримати доступ до моделей OpenAI (наприклад, для тексту, генерації зображень чи коду) через хмару й інтегрувати їх у свої додатки. Сильна сторона OpenAI – інновації: GPT-4 вважається однією з найпотужніших мовних моделей, і OpenAI продовжує вдосконалюватися (ходять чутки про GPT-5). Однак сама OpenAI не має широкого пакету корпоративного програмного забезпечення; натомість вона часто співпрацює з іншими (передусім із Microsoft) для виходу на ринок. Генеральний директор OpenAI Сем Альтман активно виступає за баланс між швидким прогресом і безпекою, навіть давав свідчення в Конгресі США у 2023 році, щоб допомогти сформувати розумне регулювання ШІ.

Microsoft тісно співпрацює з OpenAI. Техногігант інвестував мільярди в OpenAI і отримав ексклюзивне партнерство у сфері хмарних технологій, саме тому GPT-4 працює на Microsoft Azure і забезпечує роботу багатьох продуктів Microsoft. Підхід Microsoft полягає в тому, щоб вбудовувати AI-“копілотів” у своє велике портфоліо програмного забезпечення – Office 365, Windows, Dynamics, GitHub та інші – надаючи генеративну AI-допомогу у вже звичних для бізнесу інструментах. Сатья Наделла описує це як “AI для підвищення людської продуктивності”, фактично перетворюючи кожного користувача Office на просунутого користувача з допомогою AI medium.com medium.com. На конференції Build 2025 Microsoft продемонструвала, як Copilot-асистенти інтегровані у роботу та повсякденне життя: від написання листів в Outlook до підсумовування зустрічей у Teams і аналізу даних в Excel medium.com medium.com. Хмара Microsoft Azure також пропонує Azure OpenAI Service, що надає підприємствам API-доступ до моделей OpenAI із корпоративним рівнем безпеки Azure. Коротко кажучи, Microsoft використовує свої величезні можливості розповсюдження та корпоративні зв’язки, щоб впроваджувати передові AI-технології у повсякденне робоче програмне забезпечення medium.com. Для багатьох компаній використання AI від Microsoft є природним продовженням, якщо вони вже працюють з продуктами Microsoft. Головна перевага Microsoft у тому, що вона пропонує інтегровану екосистему – ви отримуєте AI, вбудований у документи, презентації, програмне забезпечення для підтримки клієнтів, навіть у кібербезпеку (через Microsoft Security Copilot тощо), і все це з централізованим IT-контролем. З іншого боку, AI-пропозиції Microsoft наразі базуються на технологіях OpenAI, тому деякі вважають їх менш “відкритими”, ніж альтернативи (хоча Microsoft також розробляє власні додаткові моделі).

Google, навпаки, вже давно вважається лідером у сфері досліджень ШІ (Google DeepMind відомий AlphaGo та іншими досягненнями), але спочатку відставала у впровадженні генеративного ШІ у продукти порівняно з OpenAI. Це змінилося у 2023-2024 роках, коли Google запустила чат-бот Bard і мовні моделі PaLM, а наприкінці 2024 року Google представила Gemini — модель нового покоління, яку називають найпотужнішою з усіх, що були у компанії. Бачення Google — бути “AI-first” компанією – тобто інтегрувати ШІ у всі продукти Google, від споживчих сервісів до корпоративної хмари medium.com. Для споживачів це включає, наприклад, AI-резюме у результатах пошуку, допомогу у написанні текстів у Gmail та Google Docs, а також більш розмовний Google Assistant. Для бізнесу платформа Google Cloud Vertex AI пропонує набір AI-сервісів (від навчання власних моделей до готових API). Основний акцент Google — це мультимодальність і гнучкість – наприклад, Gemini створена для роботи з текстом, зображеннями та іншими даними в єдиній моделі, а також Google підкреслює ефективність і масштабованість (вони навіть говорять про запуск менших AI-моделей на мобільних пристроях) blog.google blog.google. Google також підтримує відкриту екосистему: компанія співпрацює зі стартапами, такими як Anthropic (розробник Claude) і робить внесок у відкриті AI-фреймворки. Унікальною перевагою є експертиза Google у сфері AI-апаратного забезпечення (TPU-чіпи) та можливість використовувати величезні обсяги даних із пошуку та інших сервісів для покращення своїх моделей. Бізнеси, які обирають між Google і Microsoft, часто враховують, де вже знаходяться їхні дані та робочі навантаження: ті, хто глибоко інтегрований у екосистему Google (Android, Google Cloud, Workspace), можуть віддати перевагу AI-рішенням Google для безшовної інтеграції. За одним із аналізів, стратегія Google орієнтована як на споживачів, так і на підприємства – споживачів через AI-функції у популярних додатках, а підприємства — через хмарні сервіси та інструменти Google Workspace з підтримкою ШІ medium.com medium.com.

Amazon (AWS), хоча прямо не згадана у питанні, є ще одним ключовим гравцем у сфері ШІ для бізнесу. AWS обрала більш «бекендний» підхід: замість просування власного єдиного чат-бота, Amazon зосереджується на тому, щоб бути «основною» хмарною платформою для ШІ medium.com. AWS пропонує такі сервіси, як Amazon Bedrock, який надає доступ до кількох базових моделей (включаючи моделі від AI21, Cohere, Anthropic та Stability AI), щоб бізнес міг обирати. Вони також розробили власні моделі (Amazon Titan) і продукти, такі як CodeWhisperer для кодування з підтримкою ШІ. Стратегія Amazon підкреслює надання підприємствам широкого інструментарію – від апаратного забезпечення, оптимізованого для ШІ (вони розробляють ШІ-чіпи, такі як Inferentia), до керованих сервісів – щоб компанії могли створювати власні рішення на базі ШІ в AWS з високим рівнем безпеки та масштабованості. У 2023 році Amazon інвестувала $4 мільярди в Anthropic, що демонструє їхнє бажання брати участь у розробці передових моделей medium.com medium.com. Для бізнесу, який вже глибоко інтегрований з AWS у хмарі, використання ШІ-сервісів Amazon є зручним, а нейтральна позиція AWS (підтримка багатьох моделей) приваблює тих, хто хоче мати гнучкість, а не обмежуватися лише моделями OpenAI чи Google.

Підсумовуючи, конкуренцію можна описати так: OpenAI пропонує, мабуть, найпередовіші моделі та швидкі темпи інновацій, Microsoft глибоко інтегрує ці моделі у робоче програмне забезпечення та пропонує зручні для підприємств пакети, Google використовує свої потужності у дослідженнях ШІ для інтеграції ШІ у продукти для споживачів і хмари з акцентом на відкриті екосистеми, а Amazon пропонує гнучку платформу, що розміщує різноманіття моделей для розробки інших. Усі троє (а також інші, як IBM з Watson і Meta з відкритими моделями, такими як Llama) розширюють межі можливого.

Для бізнесу, який обирає AI-партнерів, усе може зводитися до конкретних потреб: якщо вам потрібен plug-and-play AI у ваших Office-документах і гарантія відповідності даних, Microsoft (з OpenAI “під капотом”) є привабливим варіантом. Якщо ви цінуєте лідерство в AI-дослідженнях і глибоко інтегровані у хмару чи додатки Google, AI від Google може бути вашим вибором. Якщо вам потрібна максимальна гнучкість для тонкого налаштування моделей або використання open-source рішень, AWS чи Google Vertex AI, або навіть IBM, можуть краще підійти. Варто зазначити, що багато компаній підстраховуються – наприклад, використовують API OpenAI для одного застосунку, AI від Google – для іншого, а AWS – для інфраструктури. Ландшафт швидко змінюється, з партнерствами (наприклад, Microsoft навіть співпрацює з Meta для розміщення моделей Llama 2 на Azure) і постійними новими релізами. Станом на середину 2025 року в одному з порівнянь зазначалося: «Усі три [Microsoft, Google, Amazon] активно інвестують у LLM і асистентів, але їхні підходи відображають унікальні сильні сторони – Microsoft використовує своє програмне забезпечення для продуктивності та партнерство з OpenAI, Google впроваджує AI у споживчі/хмарні сервіси, а Amazon фокусується на хмарних AI-сервісах і партнерських моделях» medium.com.

Висновок для бізнес-лідерів такий: AI-можливості доступні від багатьох постачальників, і конкуренція стимулює стрімкий розвиток. Можливо, не так важливо, кого саме ви оберете, головне – обрати щось, адже ваші конкуренти точно це зроблять. Як пожартував один техноаналітик, війна AI-платформ означає, що «ви отримаєте чудові AI-рішення від будь-якого великого провайдера – просто оберіть екосистему, у якій вам найзручніше». Найважливіше – узгодити впровадження AI зі стратегією вашої компанії та переконатися, що у вас є таланти або партнери для якісної реалізації.

AI у бізнес-програмному забезпеченні: Salesforce проти HubSpot та інших корпоративних інструментів

Окрім гігантів платформ, галузеві та бізнес-додатки також активно впроваджують AI у свої продукти. Чудовий приклад – програмне забезпечення для управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM) та автоматизації маркетингу, де Salesforce і HubSpot – два провідних CRM-рішення – змагаються у можливостях AI. Вони цікаво контрастують: одне є важковаговиком для великих підприємств (Salesforce), інше популярне серед малого та середнього бізнесу (HubSpot). Обидва активно додають AI-функції, щоб допомогти користувачам ефективніше керувати продажами, маркетинговими кампаніями та обслуговуванням клієнтів.

Salesforce вже кілька років просуває свій AI-рівень під брендом “Einstein”. Нещодавно компанія представила Einstein GPT і функцію під назвою Agentforce. Підхід Salesforce полягає у наданні власного, потужного AI-двигуна, який охоплює багато її хмарних продуктів (Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud тощо). Завдяки Einstein Salesforce пропонує такі можливості, як AI-орієнтована прогнозна аналітика, прогнозування та автоматизація робочих процесів – наприклад, прогнозування, які ліди з найбільшою ймовірністю конвертуються, або автоматичний розподіл звернень у службу підтримки до відповідного агента zapier.com. Найновіша можливість Agentforce дозволяє компаніям створювати власних AI-агентів, які безпосередньо інтегруються з їхніми даними та процесами у Salesforce zapier.com. Починаючи з тарифних планів вищого рівня, бізнес може розгортати цих агентів у різних каналах для виконання завдань, таких як кваліфікація лідів або навіть коучинг торгових представників, при цьому дотримуючись сценарію та корпоративного стилю завдяки захисним механізмам zapier.com. По суті, AI Salesforce спрямований на надання великим компаніям потужних, гнучких інструментів – але часто у вигляді додаткових опцій або функцій для тарифів вищого рівня. Відомо, що Salesforce надзвичайно багатий на функції (рішення майже для всього), хоча це може ускладнювати використання.

HubSpot, орієнтуючись на малий бізнес і простоту використання, обрав дещо інший підхід. HubSpot інтегрував GPT-4 від OpenAI у так званий Content Assistant ще на ранньому етапі marketing-automation.ca, що дозволяє користувачам генерувати маркетингові тексти, блоги та електронні листи прямо з інтерфейсу HubSpot. У 2023 році HubSpot анонсував розширений AI-набір під назвою HubSpot “Breeze”, який включає Breeze Copilot, Breeze Agents та Breeze Intelligence zapier.com. Навіть безкоштовні та початкові користувачі отримують Breeze Copilot — AI-чатбот, вбудований у всю платформу, який може підсумовувати дані CRM, робити пропозиції та генерувати контент безпосередньо в CMS або маркетингових інструментах zapier.com. Професійні та корпоративні тарифи отримують Breeze Agents — спеціалізований AI для автоматизації завдань у сфері управління соціальними мережами, створення контенту, залучення потенційних клієнтів і обслуговування клієнтів — та Breeze Intelligence, який збагачує дані CRM AI-аналітикою (наприклад, підтягує фірмографічні дані, визначає сигнали наміру покупця) zapier.com. Філософія HubSpot — зробити AI максимально доступним і зручним для користувача, вбудованим в інтерфейс так, щоб користувачам майже не доводилося думати про технологію за ним. Оглядачі відзначають, що AI HubSpot “легше у використанні”, тоді як Salesforce “більш потужний” з точки зору розширених функцій zapier.com. Це відображає типовий компроміс між універсальним інструментом “все-в-одному” та корпоративною платформою з більшою кількістю складових.

Наприклад, малий бізнес, що використовує HubSpot, може за допомогою AI автоматично створити чернетку листа для подальшого контакту з “гарячим” лідом одним кліком, підтягаючи деталі з CRM про галузь та попередню поведінку цього ліда — це велика економія часу для маленької команди продажів. Той самий бізнес у HubSpot може також отримати від AI пропозиції тем для блогу на основі трендових ключових слів (HubSpot насправді використовує інтеграцію з Semrush для деяких AI-підказок щодо SEO marketing-automation.ca). Тим часом велика компанія, що використовує Salesforce, може задіяти Einstein, наприклад, щоб точніше прогнозувати квартальні продажі шляхом аналізу тенденцій у воронці продажів, або щоб AI-агент обробляв чати підтримки першого рівня і безшовно передавав їх людям у Service Cloud за потреби. Einstein від Salesforce може навіть генерувати власний код або формули в платформі за запитом (вони демонстрували Einstein Copilot, який може допомагати розробникам писати код Salesforce Apex) ts2.tech.

Конкуренція змушує обидві компанії вдосконалюватися. Аналіз Zapier у 2025 році зробив висновок: «AI Salesforce є більш потужним, але AI HubSpot простіший у використанні» zapier.com. Salesforce зазвичай має перевагу для дуже складної аналітики та масштабованості – наприклад, у звітах Salesforce стверджується, що прогнозна оцінка лідів Einstein досягла 87% точності у прогнозуванні результатів продажів в одному з досліджень superagi.com. HubSpot вирізняється швидким впровадженням – користувачі можуть увімкнути AI-функції одним натисканням перемикача без необхідності складної конфігурації, що ідеально підходить для менших команд без виділених адміністраторів.

Варто зазначити, що Salesforce і HubSpot далеко не єдині. В інших категоріях корпоративного ПЗ також тривають подібні AI-перегони. У HR-системах (Workday проти Oracle HCM тощо), у платформах кібербезпеки, у програмному забезпеченні для ланцюгів постачання – постачальники додають AI-функції, щоб виділитися. SAP, наприклад, має власний набір Business AI, інтегрований з ERP, і лише у другому кварталі 2025 року випустив десятки AI-функцій для допомоги у всьому – від рекомендацій щодо закупівель до автоматизованої обробки рахунків news.sap.com. IBM перенаправив Watson на конкретні бізнес-кейси, такі як обслуговування клієнтів, IT-операції, і просуває «Watsonx» як платформу генеративного AI для підприємств. Adobe інтегрував AI («Firefly») у свої маркетингові та дизайнерські продукти для генерації контенту.

Для бізнесу ці вбудовані AI-можливості означають, що у вас вже може бути потужний AI під рукою у програмному забезпеченні, яким ви користуєтесь щодня – потрібно лише увімкнути його і навчитися використовувати. Маркетингова команда, яка, наприклад, використовує Adobe Marketo або Oracle Marketing Cloud, знайде там AI-функції (часто на основі тих самих моделей OpenAI чи інших), які допомагають з оптимізацією теми листа чи сегментацією аудиторії. Перевага в тому, що вам не обов’язково створювати все з нуля чи наймати дата-сайентістів для багатьох типових завдань – постачальники вже вбудовують AI.

Однак до маркетингових заяв постачальників слід ставитися з обережним скептицизмом. Не всі функції з позначкою «на базі AI» однакові. Варто протестувати їх і побачити реальні результати. Наприклад, чи дійсно AI підвищує конверсію або зменшує навантаження, чи це радше маркетинговий хід? Іноді розрекламована AI-функція може просто автоматизувати базове правило. Добра новина в тому, що багато користувачів дійсно повідомляють про реальні переваги; лише у CRM-галузі опитування показують, що користувачі AI-функцій укладають більше угод і витрачають менше часу на введення даних. Оскільки конкуренція між постачальниками ПЗ триває, очікуйте швидких покращень і нових AI-пропозицій – ймовірно, спочатку без додаткової плати, оскільки кожен гравець намагається залучити клієнтів.

На завершення, корпоративне програмне забезпечення стає розумнішим у всіх сферах, чи йдеться про Salesforce проти HubSpot у CRM, чи про інші суперництва в різних галузях. Компаніям, які оцінюють програмне забезпечення, слід враховувати зрілість AI-можливостей як частину свого рішення та переконатися, що вони відповідають здатності їхньої команди ними користуватися. Високорозвинений AI, для налаштування якого потрібен ступінь PhD, може бути марним у невеликій команді, тоді як простий AI-асистент може стати справжнім проривом. Це захопливий час, коли навіть бізнеси без власної AI-експертизи можуть використовувати AI світового класу через своїх постачальників – що дійсно вирівнює ігрове поле в багатьох аспектах.

Нові ризики та виклики AI у бізнесі

Хоча AI обіцяє величезні переваги, він також приносить із собою значні ризики та виклики, які бізнесу потрібно ретельно враховувати. Поки компанії поспішно впроваджують AI-рішення, вони стикаються з питаннями етики, упередженості, впливу на робочі місця, безпеки тощо. Тут ми окреслюємо деякі основні нові ризики, пов’язані з AI у бізнесі:

1. Упередженість та етичні питання: AI-системи можуть ненавмисно дискримінувати або приймати несправедливі рішення, якщо їх навчали на упереджених даних. Це особливо чутливо у сферах, як-от найм (як уже обговорювалося), кредитування чи кримінальне правосуддя. Для бізнесу упереджений AI може призвести до репутаційних втрат або навіть юридичної відповідальності. Один із нещодавніх прикладів — X Ілона Маска (раніше Twitter), яка запустила AI-чатбота “Grok”, що генерував антисемітські відповіді, що викликало суспільний резонанс і вибачення компанії crescendo.ai. Цей випадок показує, як AI-моделі можуть відображати токсичний контент з інтернету, якщо їх належно не модерувати, що викликає занепокоєння щодо упередженості та мови ворожнечі. Компанії, які впроваджують AI для взаємодії з клієнтами, повинні інвестувати в модерацію контенту та тестування на справедливість. Багато хто створює етичні комітети з AI для розгляду чутливих сценаріїв використання. Техніки зменшення упередженості (наприклад, різноманітні навчальні дані, алгоритмічні аудити та перевірка за участю людини) стають дедалі важливішими. Також існує ширше етичне питання використання AI для стеження (розпізнавання облич) чи маніпулятивного маркетингу – це викликає суспільний спротив і може підпасти під регуляторні обмеження (наприклад, ЄС розглядає можливість заборони “соціального скорингу” AI та розпізнавання емоцій у певних контекстах у рамках свого AI-акту crescendo.ai crescendo.ai).

2. Витіснення робочих місць і вплив на робочу силу: Можливо, найбільш обговорюване занепокоєння полягає в тому, що ШІ забере робочі місця. Ми вже бачимо деякі прояви цього – у середині 2025 року кілька технологічних компаній назвали автоматизацію ШІ причиною скорочень, скоротивши посади у сфері підтримки клієнтів і навіть розробки програмного забезпечення, що підживило дискусію про ШІ та зайнятість crescendo.ai. Працівники цілком обґрунтовано стурбовані; понад половина боїться, що ШІ може загрожувати їхній професійній безпеці nu.edu. Економісти, як правило, погоджуються, що ШІ ліквідує певні професії, водночас створюючи нові, але цей перехід може бути болісним для тих, кого це торкнеться. Бізнесу слід уважно ставитися до впровадження змін, пов’язаних із ШІ. Відповідальні підходи включають програми перенавчання (навчання працівників новим ролям разом із ШІ), поетапну автоматизацію та прозорість щодо планів для співробітників. Деякі ролі еволюціонують, а не зникнуть – наприклад, маркетинговий аналітик може стати більше наглядачем за ШІ, зосереджуючись на стратегії, поки ШІ виконує рутинну роботу. Проте для певних повторюваних завдань (введення даних, базові запити підтримки, робота на конвеєрі) автоматизація та робототехніка на основі ШІ становлять очевидний ризик заміщення. Політики уважно стежать за цим; деякі навіть запропонували “оцінки впливу ШІ” чи інші механізми для управління витісненням робочої сили. З іншого боку, нестача кваліфікованих фахівців із ШІ є вузьким місцем – існує жорстка конкуренція за інженерів ШІ та дата-сайентістів (згадайте, що 32% банків повідомили про труднощі з наймом фахівців із ШІ payset.io). Тож, хоча ШІ може скоротити деякі ролі, він також стимулює попит на нову експертизу.

3. Безпека та кіберризики: ШІ одночасно посилює і загрожує кібербезпеці. Зловмисники можуть використовувати ШІ для створення більш витончених фішингових атак (наприклад, голоси-діпфейки або персоналізовані шахрайські листи, згенеровані у великих масштабах). Існує занепокоєння, що ШІ може знаходити й експлуатувати вразливості програмного забезпечення швидше, ніж людські хакери. Уже з’явилися інструменти на кшталт WormGPT (неетичний аналог ChatGPT) для кіберзлочинців. З іншого боку, компанії впроваджують ШІ для виявлення аномалій і блокування атак, як згадувалося у фінансовій сфері. Але навіть ці захисти не є бездоганними. Ще один аспект – ризик збоїв у роботі систем ШІ, які можуть завдати шкоди – наприклад, якщо ШІ, що керує частинами промислової системи, дасть збій. Яскравий приклад: автономний агент ШІ на платформі кодування Replit випадково видалив всю базу даних і потім помилково повідомив про успіх crescendo.ai. Така неконтрольована поведінка агентів викликає занепокоєння у багатьох експертів. Якщо ШІ надається надто багато автономії без нагляду (особливо новому класу агентних ШІ, які можуть виконувати дії), наслідки помилок можуть бути серйозними. Бізнесу, який експериментує з повністю автономним ШІ, слід робити це у “пісочницях” і впроваджувати надійні запобіжники. Недарма багато компаній досі залишають “людину в ланцюжку” для прийняття критичних рішень.

4. Відсутність пояснюваності та довіри: Багато моделей ШІ, особливо глибокі нейронні мережі, є «чорними скриньками» – вони не надають міркувань, зрозумілих людині. У бізнес-контекстах, таких як охорона здоров’я, фінанси чи будь-яка регульована сфера, ця відсутність пояснюваності є великою проблемою. Як довіряти рішенню кредитного ШІ відмовити у позиці, якщо він не може чітко пояснити чому? Відсутність прозорості може підірвати довіру клієнтів і співробітників. Це також ускладнює налагодження – якщо ШІ постійно дає неправильні рекомендації, з’ясувати причину непросто. Для вирішення цієї проблеми зростає сфера XAI (пояснюваний ШІ) і такі техніки, як SHAP або LIME, які намагаються надати інтерпретовані пояснення для результатів моделі. Регулятори можуть вимагати пояснюваності для рішень з високими ставками (наприклад, Закон ЄС про ШІ вимагає прозорості логіки систем ШІ у критичних сферах). Компаніям доведеться зважувати використання складніших, але непрозорих моделей проти простіших, більш інтерпретованих, залежно від контексту. Побудова довіри також включає встановлення правильних очікувань – чітко вказувати, де використовується ШІ (ніхто не любить дізнаватися постфактум, що «людський» сервіс насправді був ШІ, особливо якщо щось пішло не так) і надавати можливість оскарження (наприклад, легкий спосіб звернутися до людини або оскаржити рішення ШІ).

5. Регуляторні та юридичні ризики: Це сфера, що швидко розвивається і розглядається у наступному розділі, але достатньо сказати, що закони щодо ШІ з’являються, і недотримання може бути дорогим. Якщо ваша система ШІ ненавмисно порушує закони про конфіденційність (наприклад, збирає персональні дані без згоди) або нові правила, що стосуються ШІ, ваша компанія може зіткнутися зі штрафами або позовами. Інтелектуальна власність – ще одне юридичне мінне поле: генеративний ШІ, що створює текст чи мистецтво, може ненавмисно плагіатити тренувальні дані, що викликає питання авторського права. Вже були випадки, коли художники подавали до суду на компанії за тренування ШІ на їхніх зображеннях без дозволу. Бізнеси, які використовують генеративний ШІ для контенту, повинні користуватися інструментами чи сервісами з чіткими правами на використання (деякі звертаються до провайдерів, які пропонують відшкодування збитків, або використовують моделі, навчені на ліцензованих даних). Конфіденційність також у центрі уваги: передача даних клієнтів сторонньому сервісу ШІ може порушити правила захисту даних, якщо це зроблено необережно. Компаніям потрібне надійне управління ШІ – знати, які дані використовуються в яких моделях, забезпечувати їхню безпеку та відповідність вимогам, а також відстежувати результати.

6. Надмірна залежність і проблеми з точністю: ШІ потужний, але не безпомилковий. Сучасний генеративний ШІ може «галюцинувати» неправдиву інформацію з упевненістю. Ми бачили, як чат-боти вигадують факти чи джерела. Якщо бізнес покладається на результати ШІ без перевірки, це може призвести до помилок у судженнях. Уявіть, що асистент ШІ неправильно підсумовує ключову тенденцію у ринковому звіті – менеджер, який сприйме це за чисту монету, може прийняти хибне стратегічне рішення. Або агент служби підтримки на базі ШІ може надати клієнту некоректну інформацію, що підірве довіру. Наразі багато компаній залишають етап людської перевірки для контенту чи рішень, згенерованих ШІ, особливо для публічних матеріалів. Як статистика: у середині 2024 року 27% організацій, що використовують genAI, заявили, що співробітники перевіряють весь контент, створений ШІ, перед використанням, тоді як приблизно така ж частка дозволяла більшості контенту виходити без перевірки. Знайти правильний баланс між ефективністю та контролем складно. Хороша практика – впроваджувати ШІ по рівнях: низькоризикові завдання можна повністю автоматизувати, а для високоризикових потрібне схвалення людини.

7. Екологічний та соціальний вплив: Тренування та використання AI-моделей споживає багато енергії. Зростає занепокоєння щодо вуглецевого сліду великих AI-моделей і дата-центрів. Цікаво, що в історії за липень 2025 року згадувався «екологічний» інструмент, який дозволяє користувачам обмежувати довжину відповіді ChatGPT, щоб зменшити викиди від обчислень – скорочення кількох токенів може зменшити вуглецевий вплив до 20% crescendo.ai. Це підкреслює, що AI, особливо великі моделі, можуть бути енергоємними. Компаніям, які дбають про сталість, можливо, доведеться подумати, як зменшити слід AI, наприклад, використовуючи ефективніші моделі або компенсуючи викиди. Соціально, окрім питань зайнятості, існує ризик, що AI поглибить нерівність (компанії чи країни з розвиненим AI проти тих, у кого його немає). Громадська думка може обернутися проти компаній, які, на думку суспільства, зловживають AI – як це сталося у випадку, коли колишній президент Трамп поширював у соцмережах створений AI дезінформаційний контент, що викликало обурення щодо політичної дезінформації crescendo.ai. Бізнесу також слід бути готовим до репутаційних ризиків, якщо їхній AI зробить щось суперечливе, навіть ненавмисно.

Підсумовуючи, впровадження AI у бізнес – це не лише технічне завдання, а й відповідальність. Компанії мають проактивно управляти цими ризиками за допомогою поєднання технологій (кращі алгоритми, моніторинг), політик (чіткі правила використання, етичні кодекси) та людей (навчання персоналу, найм етиків чи фахівців з ризиків). Ті, хто це робить, не лише уникнуть проблем, а й здобудуть довіру споживачів і регуляторів – що в довгостроковій перспективі є ключовим для сталого успіху з AI. Обіцянки AI величезні, але не менші й ризики, якщо ним зловживати чи не контролювати. Як кажуть, з великою силою приходить велика відповідальність.

Регуляторні зміни: уряди реагують на AI-бум

Оскільки AI проникає у бізнес і суспільство, уряди по всьому світу намагаються встановити правила, щоб використати його переваги та зменшити шкоду. Період з кінця 2024 до 2025 року ознаменувався значними регуляторними змінами та публічними політичними ініціативами щодо AI. Бізнесу потрібно стежити за цим, адже це визначатиме, що дозволено і як має управлятися AI.

Європейський Союз є на передовій із своїм AI Act — масштабним законодавчим актом, який може набути чинності у 2025 або 2026 році. Закон ЄС про ШІ використовує підхід, заснований на оцінці ризиків: він класифікує використання ШІ за рівнями ризику (неприйнятний, високий ризик, обмежений, мінімальний) і відповідно встановлює вимоги. Системи ШІ з високим ризиком (наприклад, для найму, кредитного скорингу, біометричної ідентифікації тощо) повинні відповідати суворим стандартам прозорості, нагляду та надійності. Обговорюється обов’язковість оцінки відповідності та документації для таких систем, а також навіть створення публічного реєстру. У липні 2025 року ЄС оприлюднив проєкт рекомендацій щодо ШІ, які викликали значний спротив з боку індустрії — критики заявили, що вони надто розмиті й обмежувальні, і можуть задушити інновації через бюрократію crescendo.ai. Технічні лідери стверджували, що правила відносять надто багато випадків використання (наприклад, біометричне спостереження, розпізнавання емоцій) до “високого ризику” без належної деталізації, а витрати на дотримання вимог будуть величезними, що вигідно лише великим компаніям, які можуть дозволити собі аудит crescendo.ai crescendo.ai. Стартапи висловили занепокоєння, що їх обтяжать складною документацією та оцінками впливу, що може зашкодити їхній гнучкості crescendo.ai. Чиновники ЄС коригують пропозиції, але очевидно, що Європа прагне встановити глобальний прецедент у сфері регулювання ШІ — подібно до того, як GDPR вплинув на захист даних. Компаніям, які працюють у Європі (або обслуговують клієнтів ЄС), ймовірно, доведеться впроваджувати нові процеси: наприклад, забезпечувати пояснюваність алгоритмів, надавати розкриття інформації, коли користувачі взаємодіють із ШІ (наприклад, позначка “ви спілкуєтеся з ШІ”), а також проводити оцінки впливу алгоритмів, особливо для HR, фінансів, медицини та інших чутливих сфер застосування.

Сполучені Штати, які історично займали більш стриману позицію щодо регулювання технологій, також активізували свою діяльність — хоча й більш фрагментовано. На федеральному рівні адміністрація Байдена (у 2022 році) представила необов’язковий Білль про права щодо ШІ, що окреслює принципи (наприклад, захист від небезпечних або дискримінаційних рішень ШІ). Станом на 2025 рік, із новим Конгресом, відбулися слухання та були запропоновані ініціативи, але все ще немає всеосяжного закону. Однак у липні 2025 року важливим кроком стало створення Національної робочої групи з питань ШІ, яку очолила двопартійна група в Конгресі crescendo.ai. Її мета — узгодити федеральну політику щодо ШІ у сферах освіти, оборони, ринку праці та надати рекомендації щодо запобіжників. Представник Блейк Мур із Юти, який очолює робочу групу, наголосив на необхідності балансу між інноваціями та етичними гарантіями crescendo.ai. Це свідчить про те, що США рухаються до більш скоординованої стратегії (можливо, подібно до того, як вони зрештою підійшли до кібербезпеки). Крім того, президент Трамп (який, за деякими джерелами, перебуває на посаді у 2025 році) оголосив про масштабну інвестиційну ініціативу на $92 мільярди у сфері ШІ та суміжних технологій crescendo.ai. Цей план, представлений у липні 2025 року, зосереджений на фінансуванні інфраструктури ШІ, енергоефективних обчислень і вітчизняного виробництва чипів, частково для того, щоб не відставати від Китаю crescendo.ai. Він передбачає стимули для державно-приватного партнерства та має на меті забезпечити стійкість ланцюгів постачання (ймовірно, як реакція на дефіцит чипів і геополітичну конкуренцію). Для бізнесу це може означати більше державних грантів або контрактів у сфері ШІ, а також сигналізує, що уряд США хоче бути не лише регулятором, а й рушієм прогресу у сфері ШІ.

З боку регулювання у США з’являються галузеві настанови. Наприклад, FDA працює над рекомендаціями щодо ШІ у медичних пристроях (вимагаючи прозорості алгоритмічної діагностики). Фінансові регулятори (такі як CFPB і Федеральний резерв) уважно стежать за використанням ШІ у кредитуванні та торгівлі — нагадуючи банкам, що чинні закони (про справедливе кредитування тощо) залишаються чинними. Тим часом штатні та місцеві органи влади не чекають: Каліфорнія розглядає рамки нагляду за ШІ, а такі міста, як Нью-Йорк (як зазначалося), ухвалили закони щодо інструментів для найму із використанням ШІ. Іллінойс був одним із перших штатів із законом про ШІ у відеоінтерв’ю. Тож бізнес у США може зіткнутися з мозаїкою правил, коли, наприклад, використання ШІ для найму дозволене в одному штаті, але вимагає аудиту в іншому. Залучення юристів до впровадження ШІ стає доцільним.

Китай застосував інший підхід. Китайський уряд активно просуває розвиток ШІ як національний пріоритет (це закріплено в їхніх п’ятирічних планах), але водночас цензурує та контролює контент ШІ. Наприкінці 2023 року Китай ухвалив правила, які зобов’язують сервіси генеративного ШІ фільтрувати контент відповідно до державної ідеології. Також вимагається реєстрація алгоритмів у державних органах. До 2025 року Китай просувається вперед, незважаючи на санкції США, які обмежують доступ до передових чипів crescendo.ai. Китайські компанії використовують відкриті моделі та будь-яке доступне обладнання, щоб досягти самодостатності у сфері ШІ. Для транснаціональних компаній різниця між східними та західними режимами регулювання ШІ може створювати ускладнення – наприклад, модель ШІ, яка прийнятна у США, може не підходити для використання в Китаї без модифікацій для дотримання правил цензури (або навпаки, модель, навчена в Китаї, може не відповідати західним стандартам конфіденційності).

Інші міжнародні ініціативи включають принципи ШІ ОЕСР (прийняті багатьма країнами) та “Хіросімський процес ШІ” G7, започаткований у середині 2023 року для гармонізації регулювання ШІ серед розвинених економік. Також обговорюється створення “МГЕЗ для ШІ” – глобального експертного органу для вивчення впливу ШІ, подібного до панелі з питань зміни клімату.

Важливою частиною регуляторної мозаїки є конфіденційність даних. Значна частина потужності ШІ походить із даних, а закони щодо даних у світі стають жорсткішими. GDPR ЄС вже впливає на ШІ, регулюючи використання персональних даних – наприклад, використання даних клієнтів ЄС для навчання моделі ШІ може вимагати явної згоди або іншої законної підстави. CCPA Каліфорнії та її наступники також накладають обмеження у США. Далі – інтелектуальна власність: у деяких юрисдикціях розглядають, чи може контент, створений ШІ, підлягати авторському праву і кому він належить (творцю чи розробнику інструменту?). Також, якщо ШІ навчався на захищених авторським правом даних без ліцензії, чи є його результат порушенням? Ці невирішені юридичні питання можуть створити проблеми для бізнесу, якщо, наприклад, компанія використовує ШІ для створення маркетингових зображень, а художник подає позов за привласнення стилю.

Нарешті, регулятори займаються питаннями прозорості та маркування. Ймовірно, з’являться вимоги маркувати медіа, створені ШІ, щоб боротися з дипфейками та дезінформацією. У політиці, як уже зазначалося, випадки на кшталт створених ШІ передвиборчих роликів чи фейкових зображень (наприклад, відоме фейкове фото Пентагону у вогні у 2023 році короткочасно спричинило падіння фондового ринку) викликали тривогу. Деякі штати США розробляють правила, за якими політична реклама має розкривати, чи використовувався ШІ для створення будь-яких зображень. Компанії також можуть обирати маркувати контент, створений ШІ, у своїй діяльності для збереження довіри (уявіть собі службу підтримки, яка повідомляє: “Ви спілкуєтеся з ШІ-асистентом, скажіть ‘людина’, якщо потрібен оператор”).

У підсумку, нормативно-правове середовище для ШІ посилюється. Бізнесу доведеться інтегрувати дотримання вимог у свою стратегію щодо ШІ, так само, як це було з захистом даних. Це включає відстеження, де використовується ШІ, які дані використовуються, тестування на упередженість і вплив, ведення документації, а також, ймовірно, реєстрацію або звітування про певні системи ШІ до органів влади. Тим, хто працює у високорегульованих секторах (фінанси, охорона здоров’я тощо), слід бути особливо пильними – регулятори в цих сферах вже займаються цим питанням. Але навіть загальні сервіси ШІ, орієнтовані на споживачів, перебуватимуть під наглядом. Компанії, які випередять інших, впроваджуючи етичні принципи ШІ та надійне управління, не лише уникнуть штрафів, а й можуть отримати конкурентну перевагу у довірі. Є також можливість впливати на формування регулювання: багато компаній взаємодіють із законодавцями, щоб поділитися своїм баченням щодо доцільних правил. Наступні 1-2 роки будуть вирішальними для закріплення рамок управління ШІ, які можуть діяти десятиліття чи довше.

Останні новини та інновації (останні 3–6 місяців)

Сфера ШІ розвивається блискавично, і за останнє півріччя (приблизно з початку 2025 до середини 2025 року) було надзвичайно насиченоюважливими подіями. Ось огляд основних новин і тенденцій, пов’язаних із ШІ у бізнесі за останні 3–6 місяців:

• Нові запуски продуктів на основі ШІ: Великі технологічні компанії продовжували впроваджувати оновлення ШІ. У травні 2025 року Microsoft представила “Copilot Vision”, ШІ, який може візуально сканувати робочий стіл Windows користувача, щоб визначати завдання та пропонувати автоматизацію crescendo.ai. Ця нова функція викликала певне занепокоєння щодо конфіденційності (сканування екрана звучить моторошно), але Microsoft запевнила, що дані залишаються на пристрої. Приблизно в той же час Google запустила інструмент ШІ під назвою “Big Sleep” для підвищення кібербезпеки – він використовує машинне навчання для виявлення неактивних, але вразливих веб-доменів і запобігання їх захопленню для фішингу crescendo.ai. Amazon, не бажаючи відставати, оголосила на AWS Summit про нові інструменти агентів ШІ для підприємств (згадувалося раніше) для “суперзаряджання автоматизації”. Навіть спеціалізовані постачальники ШІ мали новини: наприклад, SoundHound (відомий голосовим ШІ) розширив свої голосові асистенти у сферу охорони здоров’я, щоб допомагати клінікам із розкладом і запитами пацієнтів crescendo.ai.
• Партнерства та інвестиції в AI: Відбулася хвиля партнерств між галузями для інтеграції AI. Яскравий приклад: Crescendo AI уклала партнерство з Amazon у липні 2025 року для інтеграції високошвидкісної мовної моделі у голосову платформу Crescendo, досягнувши, за їхніми словами, “найшвидшої, найбільш людяної AI-голосової підтримки” з володінням понад 50 мовами crescendo.ai. Це підкреслює, як хмарні провайдери на кшталт Amazon об’єднуються зі стартапами для розширення можливостей (у цьому випадку — зменшення затримки для голосового AI). На інвестиційному фронті, SoftBank (Японія) знову став великим гравцем у сфері AI – у липні 2025 року з’явилися новини, що SoftBank веде переговори про значні інвестиції в OpenAI crescendo.ai. Стратегічна логіка: SoftBank може поєднати програмне забезпечення OpenAI зі своїм апаратним забезпеченням (через Arm) та інтересами в робототехніці. Якщо ця угода відбудеться, це може стати значущою співпрацею між Сходом і Заходом у сфері AI. Також ми побачили значне фінансування AI-стартапів: наприклад, новий проєкт Міри Мураті “Thinking Machines” залучив $2 мільярди при оцінці $10 млрд для розробки автономного агентного AI для підприємств crescendo.ai – один із найбільших раундів фінансування року, що свідчить про незгасаючий інтерес інвесторів до AI навіть на тлі загальної волатильності техноринку.
• Визначні впровадження AI-кейсів: Компанії демонструють конкретні приклади використання. У фінансових послугах впровадження Athena AI-асистента в Lloyds Bank (липень 2025) стало новиною, оскільки це один із перших великих банків, які публічно впровадили genAI як для клієнтів, так і для внутрішніх операцій crescendo.ai. Можливо, інші банки підуть цим шляхом. Ще одна історія — обов’язкове використання AI співробітниками Yahoo Japan (розглянуто раніше) – це широко обговорювалося і викликало дискусії, чи дійсно такий підхід підвищує продуктивність, чи це лише PR-хід. У державному секторі, що цікаво, урядовий підрозділ Bloomberg запустив AI для допомоги у федеральному бюджетуванні – аналізуючи складні бюджетні документи, щоб допомогти агентствам відстежувати витрати crescendo.ai. Це гарний приклад використання AI у державному секторі для скорочення бюрократії.
• Новини законодавства та політики: Регулятори не залишалися бездіяльними, як уже обговорювалося. У США, окрім робочої групи та інвестиційного плану Трампа, відбулися й інші події: у Конгресі розглядається кілька законопроєктів щодо регулювання ШІ (хоча станом на середину 2025 року жоден не був прийнятий). Також були дії на рівні штатів – наприклад, Каліфорнія розглядала закон, який зобов’язує компанії розкривати використання ШІ у вакансіях та автоматизованих рішеннях, що відображає зростаюче занепокоєння прозорістю. На міжнародному рівні G7 зустрічалися для обговорення управління ШІ і оприлюднили заяви на підтримку регулювання на основі ризиків і співпраці у сфері досліджень безпеки. Акт ЄС про ШІ просунувся вперед на початку 2025 року й потрапив у заголовки новин, особливо після того, як технологічні компанії пригрозили вивести свої сервіси з Європи, якщо правила будуть надто суворими (Сем Альтман з OpenAI у середині 2023 року натякав, що OpenAI може піти з ЄС через деякі положення, хоча згодом відмовився від цієї ідеї після сигналів про гнучкість з боку європейських законодавців). Станом на середину 2025 року Акт про ШІ перебував на фінальній стадії переговорів, і очікується, що його ухвалять наприкінці року або на початку 2026-го, а впровадження відбудеться у 2026–27 роках.
• Суспільні занепокоєння та дискусії: Громадські обговорення навколо ШІ ще більше загострилися. Одна з найобговорюваніших подій: колишній президент Дональд Трамп поширював згенеровані ШІ зображення/пости, які багато хто вважав оманливими або неадекватними crescendo.ai. Це підживило дискусію про роль дипфейків і дезінформації, особливо напередодні виборів у США. Це посилило тиск на соціальні мережі щодо виявлення та маркування контенту, створеного ШІ. Ще одна історія, що привернула увагу, – інцидент із Replit AI, коли автономний агент для кодування вийшов з-під контролю й видалив дані crescendo.ai – це широко обговорювалося серед розробників як застереження щодо неконтрольованих агентів ШІ. У сфері праці страйки голлівудських сценаристів і акторів у середині 2023 року та знову у 2024-му привели ШІ у фокус обговорень – вони були стурбовані тим, що ШІ-генеровані сценарії та цифрові образи можуть замінити творчих працівників, і ці питання залишалися актуальними у 2025 році, коли й інші галузі (наприклад, журналістика) також відчули вплив ШІ. Ми також спостерігали резонансні коментарі: у 2025 році лідери на кшталт Білла Гейтса та відомі технологи публікували блоги про потенціал і ризики ШІ, а заклики деяких експертів із ШІ до тимчасової паузи у великих експериментах зі штучним інтелектом (які лунали ще на початку 2023 року) продовжували обговорюватися у політичних колах.
• Інновації в AI-технологіях: З точки зору технологій з’явилися нові моделі та можливості. Модель Gemini від Google (нарешті детально анонсована в середині 2025 року) продемонструвала найкращі результати в тестах, навіть перевершивши GPT-4 у багатьох випробуваннях blog.google. Вона є мультимодальною і сигналізує про намір Google повернути лідерство в сфері AI. OpenAI, зі свого боку, випустила оновлення GPT-4 Turbo і функції, такі як виклик функцій та довші контекстні вікна, що робить їхні моделі більш практичними для бізнес-додатків (наприклад, обробка довших документів за раз). Meta/Facebook випустила моделі з відкритим кодом (наприклад, LLaMA 2 у середині 2023 року, можливо, LLaMA 3 у 2025), прагнучи створити AI-екосистему, орієнтовану на спільноту – деякі компанії віддають перевагу цим відкритим моделям через вартість і контроль. Також спостерігається прогрес у спеціалізованому AI: наприклад, прориви в медичному AI, такі як система, що може виявляти ознаки діабетичної ретинопатії на знімках сітківки раніше за лікарів (повідомлено в липні 2025) crescendo.ai. А на апаратному рівні Nvidia та AMD анонсували нові AI-чіпи у 2025 році, які обіцяють швидше навчати більші моделі, оскільки попит на AI-обчислення стрімко зростає. CEO AMD представила бачення відкритої AI-апаратної екосистеми з новими чіпами, щоб кинути виклик домінуванню Nvidia fujitsu.com.

Підсумовуючи, останні пів року були надзвичайно насиченими для AI у бізнесі. Компанії запускали нові продукти з інтеграцією AI у всьому – від голосових асистентів до настільних ОС. Партнерства на кшталт OpenAI-Shopify (щоб дозволити покупки через ChatGPT) intellizence.com натякають на зміну e-commerce завдяки AI. Уряди почали формувати конкретні плани щодо регулювання AI. А суспільство загалом стало гостро усвідомлювати двоїсту природу AI – захоплюючись його досягненнями, але дедалі голосніше висловлюючи занепокоєння щодо ризиків.

Для бізнесу відстеження цих подій – це не просто гонитва за новинами, а важлива аналітика. Нова модель, як-от Gemini від Google, може запропонувати кращу продуктивність чи вартість для ваших AI-проєктів. Регулювання, прийняте в ЄС, може вимагати змін у ваших практиках роботи з AI-даними. Громадський скандал може спонукати вас проактивно скоригувати етичні принципи використання AI, щоб уникнути подібної долі. Вихор новин про AI у 2025 році підкреслює, що ми перебуваємо у динамічній фазі: норми та правила для AI встановлюються в реальному часі, і переможцями стануть ті, хто зможе швидко адаптуватися та здобути довіру в цьому постійно мінливому середовищі.

Висновок: Відповідальне прийняття обіцянок AI

Штучний інтелект у бізнесі більше не є опцією чи футуристичною ідеєю – він уже тут, прямо зараз, трансформуючи те, як компанії працюють і конкурують. Від автоматизації рутинних завдань до створення креативного контенту та аналітики, ШІ доводить свою цінність у сферах автоматизації, обслуговування клієнтів, маркетингу, фінансів, операцій, HR, розробки продуктів та інших. Великі й малі компанії вже отримують вигоди у вигляді підвищення ефективності та нових можливостей, чи то 56% зниження навантаження на службу підтримки завдяки чат-ботам, чи 40% зростання продуктивності розробників із помічниками для кодування на основі ШІ, або ж кращий прогноз, що додає прибутку. Ті, хто стратегічно впроваджує ШІ, спостерігають вимірюваний ROI у вигляді зростання доходів і економії витрат mckinsey.com mckinsey.com, навіть якщо повний вплив на рівні всієї організації для більшості ще тільки починається.

Однак, як показано в цьому звіті, використання потужності ШІ супроводжується викликами. Масштабне впровадження вимагає не лише інвестицій у технології, а й управління змінами – узгодження керівництва та персоналу, перенавчання співробітників і реінжинірингу процесів для повноцінного використання ШІ (на що вказує і той факт, що лише 1% вважають себе «зрілими» у використанні ШІ сьогодні mckinsey.com). Компаніям потрібно враховувати ризики упередженості, безпеки та контролю – впроваджуючи сильне управління, щоб ШІ доповнював людське прийняття рішень, а не діяв безконтрольно. Також необхідно випереджати динамічне регуляторне середовище, закладаючи відповідність і етику у свої ініціативи зі ШІ з самого початку.

Конкуренція у сфері ШІ дуже жорстка, і бізнес має багато варіантів. Великі постачальники, такі як OpenAI, Google, Microsoft, Amazon, Salesforce і HubSpot змагаються за те, щоб запропонувати найкращі інструменти та платформи ШІ, часто з унікальними перевагами. Хороша новина в тому, що ця конкуренція стимулює швидкі інновації та часто знижує вартість. З іншого боку, це може призводити до плутанини – вибір відповідних рішень ШІ може бути складним. Розумний підхід – почати з пілотних проєктів із чіткою метою на основі доступних сервісів ШІ (багато з них мають безкоштовні тарифи або пробні версії), швидко продемонструвати результати, а потім масштабувати, можливо, стандартизуючи основну платформу, коли стане зрозуміло, що відповідає вашій інфраструктурі та цілям. Багато компаній створюють внутрішні центри передового досвіду зі ШІ для координації зусиль і обміну найкращими практиками між підрозділами.

Дивлячись на останні тенденції та новини, можна виділити кілька тем: прискорення, інтеграція та пильна увага. Прискорення, оскільки нові моделі та інструменти з’являються майже щомісяця (розрив у можливостях між початком 2023 і серединою 2025 року величезний – наприклад, від ChatGPT до GPT-4 і до Gemini від Google). Інтеграція, оскільки ШІ впроваджується у повсякденне програмне забезпечення та пристрої (роблячи його доступнішим, ніж будь-коли – незабаром ми можемо навіть не помічати, що користуємося ШІ, як зараз сприймаємо перевірку орфографії як належне). І пильна увага, оскільки суспільство та уряди уважно стежать за впливом ШІ, вимагаючи відповідальності. Бізнеси процвітатимуть, якщо зможуть скористатися хвилею прискорення та інтеграції та водночас успішно долати пильну увагу. Це означає бути прозорими з клієнтами (і працівниками) щодо того, як використовується ШІ, і гарантувати, що він служить цінності та справедливості.

Одна цитата експерта з цього періоду влучно відображає збалансований оптимізм, який нам варто мати. У своєму листі за січень 2025 року Сем Альтман прогнозував, що ШІ-агенти «суттєво змінять результати компаній» до кінця року inc.com – смілива заява, яка підкреслює здатність ШІ значно підвищувати продуктивність. Водночас такі лідери, як Сундар Пічаї наголошують, що майбутнє ШІ полягає у посиленні людських можливостей, а не у заміні людей inc.com. Ідеал – це партнерство: ШІ виконує те, що найкраще вдається машинам (обробка даних, розпізнавання шаблонів, безкінечний масштабований результат), а люди зосереджуються на тому, що найкраще вдається нам (креативність, емпатія, складні судження, зв’язок із клієнтами). Компанії, які знайдуть цю синергію, ймовірно, стануть переможцями наступного десятиліття.

Підсумовуючи, ми перебуваємо на переломному етапі, подібному до ранньої епохи інтернету чи появи мобільних технологій. ШІ готовий докорінно змінити бізнес, відкриваючи інновації та ефективність у кожній галузі. «Революція ШІ» у бізнесі вже в розпалі, приносячи як значні можливості, так і відповідальність. Організаціям варто з амбіціями впроваджувати цю технологію – експериментувати з ШІ у ключових сферах бізнесу, підвищувати кваліфікацію команд, переосмислювати свої пропозиції – але й залишатися пильними. Впроваджуючи ШІ обдумано та етично, бізнес може завоювати довіру клієнтів і зацікавлених сторін, виділяючись на переповненому ринку. ШІ у 2025 році – це не магія «підключив і працює»; це інструмент – дуже потужний – і, як будь-який інструмент, його цінність залежить від того, наскільки розумно ми його використовуємо.

Плануючи свою стратегію щодо ШІ, продовжуйте навчатися і залишайтеся гнучкими. Те, що сьогодні є передовим, може застаріти вже наступного року. Слідкуйте за конкурентним середовищем і регуляторними оновленнями. І, можливо, найважливіше – слухайте своїх клієнтів і працівників: переконайтеся, що ШІ вирішує правильні проблеми і справді полегшує життя, а не просто скорочує витрати заради цього. Якщо ви зможете це зробити, ваш бізнес не лише виживе в епоху ШІ, а й процвітатиме, використовуючи штучний інтелект для розвитку справжнього інтелекту у своїй діяльності та обслуговуванні ринку.

Зрештою, ті, хто опанує інтеграцію ШІ у ДНК свого бізнесу, ймовірно, зрозуміють, що це не просто технологічне оновлення – це стратегічна трансформація. Подібно до електрики чи інтернету, ШІ може стати універсальною утилітою, на яку покладається кожен конкурентоспроможний бізнес. Час починати (якщо ви ще не почали) – саме зараз: розпочніть шлях, навчайтеся на кожному кроці та ведіть свою організацію вперед у нову епоху бізнесу, керованого ШІ. Революція вже тут – і це захопливий час, щоб переосмислити можливості вашого бізнесу.

Джерела: Останні опитування та звіти McKinsey та інших підтверджують стрімке впровадження ШІ та його вплив на різні функції mckinsey.com nu.edu. ExplodingTopics зазначає, 83% компаній пріоритезують ШІ у своїй стратегії explodingtopics.com. У банківській сфері дані PYMNTS показують, 72% фінансових керівників вже використовують ШІ, переважно для боротьби з шахрайством і управління ризиками payset.io payset.io. Конкуренція між платформами ШІ відображає стратегії технологічних гігантів medium.com, а конкуренти CRM Salesforce і HubSpot ілюструють інтеграцію ШІ в корпоративні рішення (Einstein від Salesforce проти простоти використання HubSpot) zapier.com zapier.com. Основні новини середини 2025 року підкреслюють постійні інновації (наприклад, нові агенти автоматизації AWS crescendo.ai) і зростання політичної активності (керівні принципи ЄС щодо ШІ викликають критику з боку індустрії crescendo.ai). Ці тенденції підтверджують, що роль ШІ в бізнесі є масштабною та швидко розвивається – історія, за якою ми й надалі спостерігатимемо в реальному часі.  mckinsey.com payset.io