Штучний інтелект стає визначальним шаром сучасного програмного забезпечення, змінюючи те, як компанії створюють, постачають і масштабують цифрові продукти. Авторитетні глобальні опитування показують, що більшість підприємств уже експериментують із рішеннями ШІ або впроваджують їх для оптимізації операцій, персоналізації користувацького досвіду та відкриття нових джерел доходу.
Українська SaaS-екосистема, відома сильною інженерною базою та стартапами, орієнтованими на продукт, також рішуче рухається в цьому напрямку. Від інструментів продуктивності й платформ ціноутворення до фінансової автоматизації та креативного ШІ — місцеві компанії вплітають інтелектуальні можливості у свої пропозиції, щоб конкурувати на глобальному рівні. Їхній досвід підкреслює як можливості, так і реальні виклики впровадження ШІ в середовищах швидкого зростання продуктів.
Щоб краще зрозуміти баланс між очікуваннями та реальністю, CIGen поспілкувався з українськими лідерами SaaS сектору про кейси використання ШІ, які вони випробовують, та про виклики, з якими стикаються при масштабуванні цих рішень.
“У Stripo ми почали з простих випадків використання ШІ, таких як генерація тексту всередині шаблонів електронних листів — швидкі результати, що негайно заощадили час маркетологам. Проте справжня трансформація почалася, коли ми вийшли за межі контенту й почали переосмислювати весь користувацький досвід.
Зараз ми створюємо багатоагентну архітектуру ШІ, у якій агенти можуть співпрацювати для досягнення бізнес-цілей: від удосконалення кнопки CTA в одному листі до організації повноцінної промокампанії для вебінару, включаючи структуру, стратегію та HTML-адаптацію.
Я впевнений, що ШІ не просто прискорить існуючі робочі процеси — він замінить традиційний користувацький шар UX продукту. Drag-and-drop-редактори незабаром стануть нішевими інструментами для окремих випадків, тоді як природна співпраця, орієнтована на ціль, із ШІ-агентами стане основним способом, яким користувачі створюватимуть речі.
Головна проблема — не моделі, а архітектура продукту: компанії повинні переосмислити свої системи так, щоб ШІ став користувачем першого рівня поряд із людьми.
Моя порада для SaaS-команд: перегляньте, як ваші мікросервіси спілкуються, адже відтепер ви створюєте не тільки для розробників і клієнтів, але й для ШІ.”
Найкращі технічні уми з інших успішних українських SaaS-компаній, таких як Competera, Sitechecker і FuelFinance, детально розповіли про свій шлях освоєння ШІ для власних бізнес-потреб і кейсів, надаючи уявлення про їхні кейси використання, виклики та бачення майбутнього розвитку ШІ у своїх сферах.
Для початку, ми запитали засновників і продуктових лідерів, як вони наразі застосовують ШІ у своїй повсякденній роботі — від автоматизації процесів і покращення користувацького досвіду до досягнення нових форм прийняття рішень. Їхні відповіді демонструють, як українські інноватори SaaS інтегрують ШІ на кожному рівні своєї продуктової екосистеми:
Дмитро Черняк, менеджер продукту, Competera:
“У Competera ми інтегрували ШІ в ядро нашого продукту задовго до того, як розпочався хайп навколо генеративного ШІ. Починаючи з 2018 року, наша флагманська AI-native Платформа Ціноутворення, побудована на контекстуалному ШІ, допомагає рітейлерам автоматизувати оптимізацію цін по всьому асортименту, роблячи їх більш стійкими, прибутковими та ефективними.
Наші моделі Глибокого Навчання враховують широкий спектр факторів, що впливають на поведінку покупців: від характеристик продуктів і акцій до погодних умов та локальної конкуренції, оцінюючи мільйони цінових комбінацій за лічені хвилини, щоб визначити найефективніші цінові стратегії.
У 2024 році ми розширили функціональність нашого штучного інтелекту, інтегрувавши агентний штучний інтелект, побудований на архітектурі RAG, у всю екосистему нашої продукції, щоб забезпечити клієнтам автономне, точне прийняття рішень та реагування в режимі реального часу, забезпечуючи автоматизовану підтримку клієнтів, аналітичні висновки та пояснення цінових рекомендацій, створених штучним інтелектом.”
Симон Беженов, продуктовий маркетолог, Sitechecker:
“Звісно, ми почали з загального використання ШІ, таких речей, як генерація контенту та спрощення рутинних завдань. Однак що стосується продукту, ми лише нещодавно почали використовувати ШІ для автоматизації. Наразі ми комбінуємо його з платформою N8n.
По суті, ми відстежуємо нові ліди та виявляємо користувачів, які відмовилися від підписки, а потім зв’язуємося з ними за допомогою високо персоналізованих електронних листів, згенерованих ШІ. Повідомлення налаштовуються на основі даних, які користувачі надали під час реєстрації, тому кожен лист є унікальним і релевантним.”
Олександр Рябуха, керівник R&D, FuelFinance:
“Наша мета — зробити ШІ центральною системою нашого продукту. Одне з найвпливовіших впроваджень на сьогодні — автоматична генерація фінансових звітів для клієнтів. Раніше наші менеджери витрачали багато часу на ручну підготовку звітів і надсилали їх через Slack.
Зараз аналітичне текстове резюме автоматично генерується з даних клієнтського акаунта, а потім форматуються у зрозумілий, зручний для читання візуальний звіт для клієнта. Ця автоматизована функція дає кілька ключових переваг: суттєво зменшує ручне навантаження команди, забезпечує швидше прийняття рішень і допомагає клієнтам краще виявляти фінансові ризики та можливості.
Ми також розробляємо модуль ШІ для фінансового аналізу в реальному часі і сценаріїв “що, якщо”, який дозволяє клієнтам миттєво бачити, як зміни у доходах або витратах можуть вплинути на їхній бізнес.
Загалом, наша система ШІ прискорює доступ до інсайтів і робить процес прийняття рішень набагато ефективнішим.”
Кожна подорож компанії у сферу ШІ починається з рішення, з чого почати. Ми запитали, як ці команди визначили перші області, які варто автоматизувати або підсилити за допомогою ШІ, і які критерії керували їхньою пріоритизацією.
Дмитро Черняк, Competera:
“Ми зосереджуємося на ініціативах ШІ, які автоматизують повторювані завдання, прискорюють прийняття рішень і підвищують загальну продуктивність команди, звільняючи наш час для більш стратегічної, складної роботи.
Ми використовуємо ШІ-агентів, інтегрованих з LLM, щоб автоматизувати внутрішнє управління знаннями, і застосовуємо інструменти на базі GenAI для швидкого прототипування, удосконалення коду, створення багатомовних відеоуроків, технічної документації та дослідження клієнтів.
Наш керівний принцип простий: якщо ШІ може скоротити цикл від ідеї до релізу функціоналу — ми інвестуємо.”
Симон Беженов, Sitechecker:
“Щодо ініціатив ШІ, у нас є певний рівень пріоритизації, але це не наш головний пріоритет. Часто деякі рішення просто не потребують ШІ взагалі. Звісно, ШІ чудово підходить для узагальнення, пошуку й побудови інсайтів з даних, але його потрібно ретельно тестувати, перш ніж ми запускаємо його у продакшн.
Тож наразі наш основний фокус — впроваджувати ШІ лише тоді, коли він пройшов належну валідацію і готовий приносити реальну цінність клієнтам.”
Олександр Рябуха, FuelFinance:
“Ми почали з глибокого аналізу всіх процесів проєктів: що роблять наші фінансові менеджери, які запити вони отримують найчастіше і які завдання займають найбільше часу.
Виходячи з цього, ми визначили, які з цих завдань можна делегувати агенту ШІ.
Наші критерії пріоритизації прості:
• Трудомісткість — які завдання споживають найбільше годин команди.
• Цінність для клієнта — що має найбільший вплив на досвід клієнта та швидкість прийняття рішень.
• Технічна здійсненність — наскільки швидко ми можемо реально реалізувати рішення.Після цього ми створюємо пріоритезований список і негайно починаємо розробку перших функцій, які приносять відчутний результат як для клієнтів, так і для команди.”
Навіть найпросунутіші стратегії у сфері ШІ стикаються з практичними перешкодами. Від готовності даних до довіри користувачів — ми хотіли дізнатися, з якими реальними проблемами ці лідери зіткнулися під час інтеграції ШІ у свої виробничі системи.
Симон Беженов, Sitechecker:
“Основні труднощі, з якими ми стикаємося під час інтеграції ШІ у наш продукт або робочі процеси, — це пошук змістовних сценаріїв використання, які справді відповідають нашому продукту. Оскільки ми головним чином будуємо звіти та інсайти на основі даних клієнтів, отриманих з їхніх власних інструментів, простір для застосування ШІ дещо обмежений. Основні можливості полягають у генерації контенту на основі цих даних і створенні більш точних інсайтів та аналітики.”
Олександр Рябуха, FuelFinance:
“Головні виклики, з якими ми стикаємося, — це якість і готовність даних, точність відповідей моделей і тон комунікації. Дозвольте розширити:
Готовність даних.
Іноді моделі просто бракує достатньої кількості інформації, щоб створити високоякісний аналіз. Ми вирішили це, додавши “дисклеймер” у відповіді ШІ — він вказує рівень повноти даних і пояснює, наскільки надійним є результат. Якщо дані відсутні, модель чітко повідомляє про це, але все одно використовує наявні вхідні дані, щоб зробити найкраще можливе припущення.Точність відповідей.
Оскільки ми працюємо з фінансовими даними, вартість помилки дуже висока. Наш пріоритет — мінімізувати “галюцинації” моделі та гарантувати, що кожен висновок базується виключно на перевірених джерелах.Тон і формат комунікації.
Більшість наших користувачів — це засновники без фінансового бекграунду. Саме тому ми постійно вдосконалюємо “тон голосу” відповідей ШІ: вони повинні бути чіткими, лаконічними й зрозумілими, водночас передаючи всі необхідні фінансові інсайти.”
Намагаючись зазирнути в майбутнє, ми попросили наших співрозмовників поділитися своїм баченням наступної хвилі можливостей ШІ у їхніх галузях і тим, як нові технології можуть змінити їхні бізнес-домени у найближчі роки.
Дмитро Черняк, Competera:
“Сьогодні можливості агентних систем ШІ дозволяють автоматизувати певні робочі процеси користувачів шляхом безшовної інтеграції різних моделей для успішного виконання процесів від початку до кінця. Наступним кроком стануть end-to-end ШІ-агенти, які зможуть оркеструвати найскладніші корпоративні робочі процеси, отримуючи дані в реальному часі за запитом і взаємопов’язуючи різні системи та адміністративні завдання.
Ми очікуємо, що деякі основні операційні домени — такі як фінансовий менеджмент, бізнес-аналіз і прогнозування, обслуговування клієнтів, управління асортиментом і поповнення запасів, виконання промоакцій та ціноутворення — значною мірою стануть автоматизованими, тоді як люди зосередяться на стратегії, контролі та політиці.
На практиці це означатиме, що двоє чи троє менеджерів зможуть досягати того, що раніше вимагало цілих відділів.”
Симон Беженов, Sitechecker:
“Як SEO-інструмент — подібно до конкурентів, таких як SEMrush і Ahrefs — найбільші можливості для ШІ у нашій галузі полягають у автоматизованій генерації контенту, технічних SEO-покращеннях та рекомендаціях SEO, керованих ШІ.
Проте це також сильно залежить від напрямку розвитку Google і того, як еволюціонуватимуть пошукові системи у цьому просторі.”
Олександр Рябуха, FuelFinance:
“Я вважаю, що найбільша можливість полягає у зростанні багатоагентних систем, здатних автоматизувати фінансову роботу від початку до кінця, забезпечуючи при цьому точність.
Цей зсув переосмислить те, як ми взаємодіємо з фінансовими даними — від фрагментованих, ручних процесів до швидшого, спільного та інтуїтивного способу роботи з фінансами.
По суті, це повне переосмислення інтеграції open-source і фінансових інструментів, яке перетворює фінанси зі статичної функції звітності на динамічну, інтелектуальну систему, що працює поряд із командами в режимі реального часу.”
Нарешті, ми попросили кожного експерта поділитися своїми уроками: яку б вони дали пораду засновникам SaaS-компаній, що розглядають можливість впровадження ШІ або масштабування його у своїх поточних продуктах.
Симон Беженов, Sitechecker:
“Зараз дуже популярна тема — це “go-to-market engineering”. По суті, це означає структурування ваших персон і аудиторії у певні когорти, а потім використання персоналізації, керованої ШІ, для залучення та позиціонування. Такий підхід дозволяє виконувати ту саму роботу у десятки або навіть сотні разів швидше, ніж вручну, при цьому зберігаючи надзвичайно високу якість персоналізації.
Отже, загалом, ШІ не змінює все — він просто робить ручну роботу простішою, швидшою та ефективнішою, допомагаючи водночас отримувати глибші інсайти з ваших даних.
Це величезне підвищення продуктивності — у 10x або навіть 100x разів.”
Олександр Рябуха, FuelFinance:
“Насправді моя порада досить проста. Як я вже згадував раніше — почніть із визначення завдань або функцій, які:
— вже існують, але виконуються вручну й можуть бути автоматизовані, або
— ще не існують, але принесли б справжню цінність, якби були реалізовані.Запишіть ці процеси й протестуйте, як модель ШІ могла б їх обробити. Подивіться, що відбувається, підкоригуйте — і, найімовірніше, отримаєте досить швидкий і дивовижно гарний перший результат.
Але ось важливий момент: швидкий результат не означає якісний результат. Отримати ранню перемогу легко; побудувати систему, яка стабільно видає точні, надійні результати — ось у чому сьогодні справжній виклик.”
Антон Гриненко, CTO, Stripo:
“У Stripo ми свідомо обрали виважений підхід, а не намагалися охопити все одразу. Ми почали з малих, сфокусованих кроків, де цінність була очевидною відразу. Спочатку ми зосередилися на покращенні тексту в окремих блоках шаблонів у редакторі, потім поступово додали можливості генерації зображень. І лише після накопичення практичного досвіду перейшли до складніших сценаріїв і повної генерації електронних листів.
Моя порада SaaS-компаніям, які впроваджують ШІ: уникайте того, щоб “підсісти на хайп”. Замість питання “чи достатньо ШІ у нашому продукті?”, запитуйте “де саме ШІ може дати найбільшу цінність?”.
Погано реалізований ШІ часто шкодить продукту більше, ніж його повна відсутність.”
Штучний інтелект швидко стає новою операційною системою бізнесу. Інсайти, якими поділилися українські лідери SaaS, відображають глобальні тенденції:
згідно зі звітом McKinsey “State of AI” за березень 2025 року, 78% організацій вже впровадили щонайменше одну можливість ШІ, при цьому найбільший імпульс спостерігається у маркетингу, розробці продуктів і сервісних операціях.
Однак, хоча впровадження прискорюється, шлях далекий від однорідного. Багато компаній у світі досі стикаються з фундаментальними проблемами готовності: якість даних, складність інтеграції та управління організаційними змінами залишаються постійними бар’єрами.
Те, що відрізняє успішних впроваджувачів, — це прагматичний, ітераційний підхід: починати з малого, фокусуватися на вимірюваній цінності та будувати ШІ в основну архітектуру, а не ставитися до нього як до додатку.
Український сектор SaaS уособлює саме такий менталітет прагматичних інновацій. Зосереджуючись на зручності продукту, крос-доменній автоматизації та прозорій співпраці між ШІ й людьми, ці команди позиціонують себе як частину глобального руху до інтелектуального, адаптивного програмного забезпечення.Їхні історії відлунюють ширшу істину: трансформація, зумовлена ШІ, переосмислює те, як цифрові продукти мислять, навчаються, еволюціонують і використовуються. У міру того як глобальна спільнота SaaS продовжує цей перехід, українські продуктові лідери демонструють, що виважене впровадження, технічна досконалість і стійкість здатні забезпечити значущі інновації з глобальним впливом.
Штучний інтелект стає визначальним шаром сучасного програмного забезпечення, змінюючи те, як компанії створюють, постачають і масштабують цифрові продукти. Авторитетні глобальні опитування показують, що більшість підприємств уже експериментують із рішеннями ШІ або впроваджують їх для оптимізації операцій, персоналізації користувацького досвіду та відкриття нових джерел доходу. Українська SaaS-екосистема, відома сильною інженерною базою та стартапами, орієнтованими на продукт, також […]
https://itcluster.lviv.ua/wp-content/uploads/2025/10/vprovadzhennya-shi-v-ukrayinskyh-saas-kompaniyah.png
