22.4.2025
15 minutes
Влад Ушаков
October 13, 2025
7 хвилин
Влад Ушаков: Від експериментів до системи: як штучний інтелект змінює правила гри в бізнесі
Від експериментів до системи: як штучний інтелект змінює правила гри в бізнесі
Коли Влад Ушаков виходив на сцену рік тому, його виступи нагадували технологічне шоу. Спікер демонстрував можливості ChatGPT, запитував у залі: "Хто користувався цим інструментом?" – і бачив максимум дві піднятих руки. Публіка вражалася самим фактом, що AI може створити картинку чи написати текст. Це була магія.
На останній зустрічі AI клубу атмосфера була зовсім іншою. Люди вже не вражаються просто від демонстрації можливостей технології. Сьогодні аудиторія хоче конкретики: як AI реально допомагає заробляти, економити ресурси та масштабувати бізнес. І саме про це Влад розповідав протягом майже двох годин,ділячись практичними кейсами та системними рішеннями.
Еволюція підходу: від шоу до системи
"Кожен мій виступ – інший, – почав Влад. – Раніше я виходив і просто показував, який я класний: 'Дивіться, що я можу зробити з ChatGPT!' Тоді люди навіть не знали, що це таке. Зараз усе змінилося. Люди вже не вражаються просто від картинки чи тексту, створеного штучним інтелектом. Тепер головне – показати, як це реально допомагає у роботі чи бізнесі".
Ця зміна фокусу відображає загальну трансформацію ринку. AI перестав бути екзотикою для ентузіастів і став інструментом, який вимагає системного впровадження та вимірюваних результатів.
Кейс, який здивував самого спікера
Одна з найяскравіших історій, яку розповів Влад, сталася з його власною асистенткою, що працює з ним понад десять років. Вона одного разу сказала: "Я читаю одного хлопця в Threads, зберігаю всі його пости – хочу навчитися писати так само".
Влад посміхнувся: "Так це ж мій акаунт".
Виявилося, що вся його присутність у соціальних мережах – чотири акаунти в Threads – створюється асистенткою за допомогою GPT. Жодного поста Влад не написав особисто. Результат вражає: Telegram-канал набрав 5000 підписників без жодної гривні на рекламу, щодня приходить від 30 до 100 нових людей.
"Це приклад того, як AI реально може масштабувати людину, – підкреслив спікер. – Ми створили повну автоматизацію, і це працює".
Як працює система автоматизації контенту
Влад детально пояснив, як вони побудували цю систему:
- Створення Custom GPT. Завантажили всі попередні пости, попросили модель проаналізувати стиль та створити правила написання.
- Процес роботи. Асистентка просто вставляє будь-яку новину або тему – і отримує готовий пост у тоні Влада. Жодних правок не потрібно. Повна відповідність стилю.
- Масштабування. Той самий підхід застосували для знайомого, який має курс із продажів. Взяли тексти його лекцій, очистили від "води", і GPT став персональним асистентом, який дає поради лише на основі матеріалів курсу. "По суті, це цифровий клон спікера", – прокоментував Влад.
- Повна автоматизація. Система працює через Notion і Zapier – контент публікується автоматично щодня, навіть коли Влад у відпустці чи на виступі.
"Люди думають, що я 'вічно онлайн', але насправді – це просто AI, який працює за мене", – зізнався спікер.
Короткий екскурс в історію: як розвивався AI
Щоб аудиторія зрозуміла масштаб змін, Влад нагадав ключові віхи розвитку технології за останні два роки:
Початок 2023 року: ера ChatGPT 3.5
ChatGPT 3.5 став доступним широкій публіці. Усі були в захваті: "Він пише код! Відповідає на будь-яке питання!" З'явилася хвиля страху – "програмісти залишаться без роботи". Але це була швидше емоція, ніж реальність.
"Насправді тоді AI вирішував лише 2 з 5 завдань адекватно, – зауважив Влад. – Але сам факт був революційним".
Березень 2023: GPT-4 і prompt engineering
Вихід GPT-4 змінив гру. Модель стала стабільнішою та розумнішою. Почалася ера prompt engineering – усі вчилися правильно формулювати запити, щоб отримувати якісні результати.
Весна-літо 2023: генератори зображень
З'являються DALL·E та Midjourney. Перші результати були недосконалими: "Пам'ятаєте ті перші картинки? Люди без рук, коти без очей, – засміявся Влад. – Але прогрес ішов дуже швидко, і вже восени результати стали приголомшливими".
Осінь 2023: голосові можливості
OpenAI додає голос до ChatGPT. Тепер можна говорити з AI як із живою людиною, що кардинально змінило взаємодію. "Але більшість людей усе ще сприймали це як забавку – щоб поставити дурне питання і посміятися з відповіді", – зауважив спікер.
Кінець 2023: Custom GPTs – справжній прорив
"Коли я вперше побачив, що можна створити власного GPT, я зрозумів: це вже не просто 'іграшка', а новий рівень інструменту, – поділився Влад. – Бо тепер кожен може зробити свого асистента – не просто чат-бота, а 'цифрову копію себе'".
Така копія може відповідати на запитання клієнтів, писати пости, навчати або навіть вести переговори.
2024: відеогенерація виходить на професійний рівень
Влад пояснив, чому відеогенерація розвивалася повільніше за фотогенерацію: "Відеогенерація значно складніша, оскільки вимагає створення 30–60 кадрів на секунду з плавними переходами між ними. На початку результати були хаотичними: рухи персонажів виглядали неприродно".
Проте до травня 2024 року технології досягли рівня, коли їх почали використовувати в професійному продакшені. Великі бренди на кшталт Coca-Cola та McDonald's застосовували AI для створення окремих компонентів рекламних кампаній, хоча фінальний результат усе ще вимагав значного постпродакшну.
Квітень 2025: моделі "reasoning"
"Це те, що змінило все, – підкреслив Влад. – З'явилися моделі типу 'reasoning', які здатні 'думати', а не лише відповідати".
Ці моделі навчаються за принципом винагороди за процес, а не лише за результат. Вони можуть кілька разів обробити запит, ставлячи собі додаткові питання, щоб надати більш обґрунтовану відповідь. Це відкрило нові можливості для вирішення складних бізнес-завдань.
Сучасні інструменти: що варто знати
Фотогенерація: від Midjourney до NanoBanana
"Сучасні моделі, такі як Flux, створюють настільки реалістичні зображення, що їх важко відрізнити від справжніх", – розповів Влад.
Він звернув особливу увагу на модель Image1, яка генерує зображення поступово – зверху вниз, що забезпечує збереження деталей об'єктів. Це зробило фотогенерацію незамінною в e-commerce.
Але справжньою зіркою спікер назвав NanoBanana від Google: "Вона дозволяє редагувати окремі об'єкти на фото, не перемальовуючи зображення повністю. Можна змінити одяг, фон чи навіть вираз обличчя. Це значно спрощує створення UGC-контенту для маркетингу".
Відеогенерація: вибір під задачу
Влад пояснив, що в відеогенерації немає одного універсального рішення – кожен інструмент має свою нішу:
- VO3 від Google – спеціалізується на розмовних відео з якісним ліпсинком, ідеально підходить для подкастів чи інтерв'ю
- Runway – більше підходить для загальної генерації
- Luma – оптимальна для мультиплікаційних відео
"Бізнес може обирати оптимальне рішення залежно від конкретної задачі", – підсумував спікер.
Практичні кейси застосування в бізнесі
Контроль якості продажів: система з шести агентів
Один із найдетальніших кейсів Влад присвятив автоматизації контролю якості в продажах. Він створив систему з шести AI-агентів, які працюють послідовно:
Агент 1: ТранскрибуванняПерший агент транскрибує дзвінки менеджерів і передає текст у Telegram або CRM. "Це вже економить купу часу, бо не треба слухати годинні записи", – пояснив Влад.
Агент 2: Аналіз скриптуДругий агент порівнює дзвінки з ідеальним скриптом продажів, визначаючи помилки. Наприклад, чи менеджер практикує активне слухання, чи не перехоплює ініціативу занадто рано.
Агент 3: ОцінюванняТретій агент оцінює дзвінки за 100-бальною системою. "Це допомагає швидко виявити неефективних співробітників і зрозуміти, де потрібне навчання", – додав спікер.
Агент 4: Кваліфікація лідівЧетвертий агент визначає цільових клієнтів за заданими критеріями: досвід, оборот компанії, статус власника бізнесу. "Раніше менеджери робили це суб'єктивно. Тепер система усуває людський фактор", – зауважив Влад.
Агент 5: АналітикаП'ятий агент аналізує всі дані та надає прозору статистику ефективності по кожному менеджеру та в цілому по відділу.
Агент 6: Автоматизація CRMШостий агент автоматично заповнює поля в CRM на основі діалогів, звільняючи менеджерів від рутинної роботи.
Результат: конверсія зросла з 10% до 17,6% за два місяці. Із 5000 заявок 3000 переходять на етап індивідуальних консультацій, з яких 500 вступають до клубу.
"Наша стратегічна мета – збільшити кількість заявок до 10 000 без додаткових витрат на рекламу, зосередившись на органічному трафіку", – поділився планами Влад.
Маркетинг: контент-завод на AI
Влад детально розповів, як побудувати "контент-завод" з використанням AI-агентів:
Тренд-хантерПерший агент сканує Instagram Reels, Telegram або інші платформи, визначаючи популярний контент за метриками: лайки, репости, охоплення. "Результати виводяться в Google Sheets або Telegram-бот для подальшого використання", – пояснив Влад.
Контент-трансформаторДругий агент адаптує знайдені ідеї або статті під специфіку потрібної платформи. Для Threads – короткі, привабливі фрагменти. Для Telegram – корисний контент з глибшими роздумами. Для LinkedIn – професійний тон.
Автоматизація постингуТретій агент генерує пости на основі трендів і автоматично публікує їх у заданий час.
"Один контент-менеджер із такою системою замінює команду з 3-4 осіб, – підкреслив Влад. – І головне – пости стають стабільними, без 'творчих криз' і залежності від настрою".
Персоналізовані розсилки: +30% до відкриття
Влад навів приклад використання AI в email-маркетингу через сервіси на кшталт Mailchimp:
"AI створює персоналізовані повідомлення на основі даних про клієнтів: інтереси, професія, історія взаємодії. Статистика показує, що персоналізовані розсилки збільшують відкриття повідомлень на 30% порівняно з шаблонними".
Це працює не лише для email, а й для Telegram, Instagram Direct, що дозволяє бізнесу ефективніше комунікувати з аудиторією на різних платформах.
Аналіз рекламних кампаній
"AI допомагає таргетологам аналізувати дані рекламних кампаній у Facebook чи Instagram, – розповів Влад. – Наприклад, AI може оцінити ефективність креативів за метриками – коефіцієнт віральності, охоплення – і запропонувати оптимізації".
Хоча платформи вже мають вбудовані інструменти аналізу, кастомізовані AI-рішення дають глибшу аналітику: "Зараз це дає конкурентну перевагу. У майбутньому такі функції стануть стандартними, але той, хто використовує їх сьогодні, випереджає ринок".
Рекрутинг: автоматизація підбору кадрів
AI активно застосовується для автоматизації рекрутингу, особливо в компаніях із великою кількістю вакансій. Влад виділив три основні юзкейси:
1. Фільтрація резюме"AI сортує резюме за заданими критеріями, відкидаючи невідповідні кандидатури. Великі IT-компанії використовують такі фільтри давно, але сучасні інструменти дозволяють гнучко налаштовувати критерії – наприклад, оцінювати настрій подачі чи специфічні навички".
2. Пошук кандидатівAI може парсити LinkedIn і знаходити кандидатів, які відповідають вимогам вакансії. "Це спрощує лідогенерацію для рекрутингу, подібно до пошуку клієнтів", – порівняв Влад.
3. Пояснення рішень"AI не лише сортує кандидатів, а й пояснює, чому певне резюме було відібрано чи відхилено. Це допомагає рекрутерам приймати зважені рішення".
Влад також звернув увагу на проблему: "Зараз є конкуренція між кандидатами, які використовують AI для створення ідеальних резюме. Це може призводити до відсіювання кваліфікованих людей, якщо їхні резюме не оптимізовані під алгоритми. Але загалом AI економить купу часу".
Особливий кейс: рекрутинг програмістів
Для пошуку програмістів у свою команду Влад використовує AI з особливими критеріями:
"Ми шукаємо ентузіастів, які мають власні проєкти чи хобі, пов'язані з програмуванням. Критерії включають наявність особистих проєктів, відкритість до самонавчання, досвід роботи з AI-інструментами на кшталт Copilot або Cursor".
Такі програмісти ефективніші, оскільки поєднують технічні навички з креативністю. "Воронка рекрутингу відбирає кандидатів, які активно займаються самонавчанням, що підвищує якість найму", – пояснив спікер.
Нові професії в епоху AI
Влад підкреслив, що AI створив абсолютно новий ринок праці:
"Тепер з'явились такі професії, як AI-куратор, Prompt Engineer, Automation Manager. І що цікаво – більшість цих ролей не потребують програмування. Треба просто розуміти логіку процесів і вміти 'говорити' з AI".
Він навів приклад знайомої, яка працювала вчителькою англійської: "Вона навчилася будувати промпти, працювати з ChatGPT, і тепер консультує компанії, як автоматизувати контент-маркетинг. Її дохід зріс у кілька разів – просто тому, що вона перейшла з користувача в керівника AI-процесу".
Філософія роботи з AI
AI – це дзеркало твоєї логіки
"Що мене вразило – це те, наскільки AI спрощує мислення, – поділився Влад. – Він не просто пише тексти чи генерує картинки – він допомагає структурувати думки".
Спікер пояснив важливий принцип: "Коли ти працюєш із ним системно, ти стаєш більш логічним. Бо щоб отримати хорошу відповідь, треба поставити чітке запитання. І це тренує мозок краще, ніж будь-який курс із критичного мислення".
Влад постійно повторює своїй команді: "AI – це не чарівна паличка. Це дзеркало твоєї логіки. Якщо в тебе каша в голові – він покаже кашу в тексті".
Хто виграє в епоху AI
"AI не зробить тебе успішним, якщо ти не розумієш, чого хочеш досягти, – застеріг Влад. – Він підсилює те, що в тобі вже є. Якщо ти дисциплінований – станеш продуктивнішим. Якщо ти хаотичний – хаос просто масштабується".
Спікер бачить головну різницю між двома типами людей:
"Перші кажуть: 'О, дивись, він зробив прикольну картинку'. Другі – створюють бізнеси, асистентів, контент, аналітику. Перші граються з AI, другі – реально його використовують".
Людський фактор
На питання про витіснення людей AI Влад відповів однозначно:
"Ні. Бо AI не замінює людину, він замінює безсистемність. Раніше треба було наймати копірайтера, редактора, дизайнера, SMM-менеджера. Тепер можна залишити одну людину, яка просто розуміє, як правильно керувати AI".
Найважливіша теза виступу: "Не треба боятися, що AI забере роботу. Треба боятися, що ним навчиться користуватись твій конкурент. Це реальність. Ті, хто швидко адаптуються – виграють. Ті, хто ігнорують – залишаться позаду".
Практичні поради для впровадження
З чого почати
Влад дав конкретні рекомендації для бізнесу:
1. Використання SaaS-сервісів"Сервіси на кшталт Mailchimp, Airtable чи Google Sheets із вбудованими AI-функціями коштують від $20 до $100 на місяць і вирішують багато задач: аналіз, розсилки, автоматизація".
2. Тестування інструментів"Почніть із простого – дайте дизайнерам доступ до NanoBanana або підключіть ChatGPT для співробітників. Пробуйте доступні інструменти для створення контенту чи аналізу даних".
3. Навчання команди"Наймайте спеціалістів, які готові вчитися працювати з AI. На українському ринку за $200–500 можна знайти фахівців, які освоюють автоматизацію через платформи, як Make, і застосовують її для бізнесу".
Влад підкреслив: "Вартість навчання на курсах автоматизації – $350–500. Після цього людина готова створювати AI-агентів без програмування".
Стратегія органічного просування
Для збільшення органічного трафіку Влад запропонував стратегію, яку успішно використовує:
"Для залучення цільової аудиторії треба визначити, де вона активна. Наприклад, у LinkedIn аудиторія 30–40 років більш усвідомлена порівняно з Instagram, де люди 25–30 років".
AI-агенти можуть генерувати контент, адаптований під кожну платформу. "Один контент-менеджер може керувати процесом, використовуючи AI для створення та тестування постів. Це економить ресурси порівняно з наймом великої команди", – пояснив спікер.
Ключова порада: "Створюйте контент, який аудиторія хоче репостити". Влад навів успішний кейс із клубу на Балі: "Під час тренувань знімають відео, відмічають учасників, а ті репостять контент, залучаючи свою аудиторію. Це створює лояльність і органічно розширює охоплення".
Робота з різними сегментами
Влад зосереджується на мікро- та малому бізнесі з чеками від $1000 до $5000:
"Великий бізнес вимагає кастомних рішень і штату програмістів, що ускладнює масштабування. Для уникнення витоку унікальних рішень до конкурентів ми використовуємо NDA, якщо чек перевищує $10 000".
Але для стандартних рішень, таких як контроль якості дзвінків чи аналіз даних, NDA не потрібні: "Вони універсальні та корисні для будь-якого бізнесу".
Виклики та реальність впровадження
Автоматизація продажів: що реально, а що ні
Влад чесно розповів про обмеження:
"Автоматизація складних продажів за допомогою AI поки що обмежена, особливо на українському ринку, через високу вартість і складність реалізації україномовних моделей".
Проте простіші задачі, такі як пресейл, уже успішно автоматизуються: "Пресейл-відділ збирає базову інформацію про клієнтів – вік, інтереси, потреби – і переводить їх на наступний етап, не вирішуючи заперечення чи закриваючи угоди".
У США AI активно використовується для автоматизації простих продажів чи бронювань у ресторанах або готелях. "В Україні це поки складно через мовні бар'єри. Проте великі компанії, як-от банки, уже інвестують у такі рішення для клієнтської підтримки", – додав Влад.
Проблема консистентності в відеоконтенті
Спікер пояснив, чому цифрові аватари для відео втратили популярність:
"Основна проблема – складність забезпечення консистентності персонажа, тобто збереження однакового вигляду в різних сценах. Це досі технічно складно, тому ми зосереджуємося на текстовому контенті та короткому відео".
Майбутнє AI в бізнесі
Влад поділився своїм баченням розвитку ринку:
"З часом AI-інструменти стають дедалі доступнішими. Через рік-два багато поточних сервісів стануть частиною великих платформ, таких як OpenAI чи Google, і будуть доступні за підпискою. Цінність матимуть лише кастомізовані рішення для вузьких ніш".
Його головна порада: "Бізнесу потрібно діяти вже зараз, щоб випередити масовий ринок. Той, хто впроваджує AI сьогодні, отримує конкурентну перевагу. Завтра це стане стандартом".
Порівняння з Excel
Влад завершив виступ влучною аналогією:
"AI – це як Excel: він не зробить погану компанію успішною, але ефективну зробить ще потужнішою. Його ефективність залежить від того, як його налаштувати. Бізнес, який ігнорує AI, подібний до компанії, яка відмовляється від Excel. Для успіху потрібно наймати спеціалістів, які вміють працювати з AI, тестувати інструменти та інвестувати в навчання команди".
Висновок
Досвід Влада Ушакова доводить: штучний інтелект давно перестав бути технологічною екзотикою. Сьогодні це практичний інструмент, який дозволяє масштабувати бізнес-процеси, економити ресурси та підвищувати ефективність команди.
Ключові висновки зі зустрічі:
- AI не замінює людей – він замінює хаос і рутину, звільняючи час для стратегічних завдань
- Перемагають не ті, хто боїться AI, а ті, чиї конкуренти навчилися ним користуватись
- Впровадження не вимагає великих бюджетів – почати можна з доступних SaaS-сервісів за $20–100 на місяць
- Важлива не технологія, а системність – AI підсилює те, що в тобі вже є.
Хочете приєднатися до Business Match та познайомитися з Владом? Додаток об'єднує підприємців та експертів. Дізнатися більше → Business Match
Від експериментів до системи: як штучний інтелект змінює правила гри в бізнесі
Коли Влад Ушаков виходив на сцену рік тому, його виступи нагадували технологічне шоу. Спікер демонстрував можливості ChatGPT, запитував у залі: "Хто користувався цим інструментом?" – і бачив максимум дві піднятих руки. Публіка вражалася самим фактом, що AI може створити картинку чи написати текст. Це була магія.
На останній зустрічі AI клубу атмосфера була зовсім іншою. Люди вже не вражаються просто від демонстрації можливостей технології. Сьогодні аудиторія хоче конкретики: як AI реально допомагає заробляти, економити ресурси та масштабувати бізнес. І саме про це Влад розповідав протягом майже двох годин,ділячись практичними кейсами та системними рішеннями.
Еволюція підходу: від шоу до системи
"Кожен мій виступ – інший, – почав Влад. – Раніше я виходив і просто показував, який я класний: 'Дивіться, що я можу зробити з ChatGPT!' Тоді люди навіть не знали, що це таке. Зараз усе змінилося. Люди вже не вражаються просто від картинки чи тексту, створеного штучним інтелектом. Тепер головне – показати, як це реально допомагає у роботі чи бізнесі".
Ця зміна фокусу відображає загальну трансформацію ринку. AI перестав бути екзотикою для ентузіастів і став інструментом, який вимагає системного впровадження та вимірюваних результатів.
Кейс, який здивував самого спікера
Одна з найяскравіших історій, яку розповів Влад, сталася з його власною асистенткою, що працює з ним понад десять років. Вона одного разу сказала: "Я читаю одного хлопця в Threads, зберігаю всі його пости – хочу навчитися писати так само".
Влад посміхнувся: "Так це ж мій акаунт".
Виявилося, що вся його присутність у соціальних мережах – чотири акаунти в Threads – створюється асистенткою за допомогою GPT. Жодного поста Влад не написав особисто. Результат вражає: Telegram-канал набрав 5000 підписників без жодної гривні на рекламу, щодня приходить від 30 до 100 нових людей.
"Це приклад того, як AI реально може масштабувати людину, – підкреслив спікер. – Ми створили повну автоматизацію, і це працює".
Як працює система автоматизації контенту
Влад детально пояснив, як вони побудували цю систему:
- Створення Custom GPT. Завантажили всі попередні пости, попросили модель проаналізувати стиль та створити правила написання.
- Процес роботи. Асистентка просто вставляє будь-яку новину або тему – і отримує готовий пост у тоні Влада. Жодних правок не потрібно. Повна відповідність стилю.
- Масштабування. Той самий підхід застосували для знайомого, який має курс із продажів. Взяли тексти його лекцій, очистили від "води", і GPT став персональним асистентом, який дає поради лише на основі матеріалів курсу. "По суті, це цифровий клон спікера", – прокоментував Влад.
- Повна автоматизація. Система працює через Notion і Zapier – контент публікується автоматично щодня, навіть коли Влад у відпустці чи на виступі.
"Люди думають, що я 'вічно онлайн', але насправді – це просто AI, який працює за мене", – зізнався спікер.
Короткий екскурс в історію: як розвивався AI
Щоб аудиторія зрозуміла масштаб змін, Влад нагадав ключові віхи розвитку технології за останні два роки:
Початок 2023 року: ера ChatGPT 3.5
ChatGPT 3.5 став доступним широкій публіці. Усі були в захваті: "Він пише код! Відповідає на будь-яке питання!" З'явилася хвиля страху – "програмісти залишаться без роботи". Але це була швидше емоція, ніж реальність.
"Насправді тоді AI вирішував лише 2 з 5 завдань адекватно, – зауважив Влад. – Але сам факт був революційним".
Березень 2023: GPT-4 і prompt engineering
Вихід GPT-4 змінив гру. Модель стала стабільнішою та розумнішою. Почалася ера prompt engineering – усі вчилися правильно формулювати запити, щоб отримувати якісні результати.
Весна-літо 2023: генератори зображень
З'являються DALL·E та Midjourney. Перші результати були недосконалими: "Пам'ятаєте ті перші картинки? Люди без рук, коти без очей, – засміявся Влад. – Але прогрес ішов дуже швидко, і вже восени результати стали приголомшливими".
Осінь 2023: голосові можливості
OpenAI додає голос до ChatGPT. Тепер можна говорити з AI як із живою людиною, що кардинально змінило взаємодію. "Але більшість людей усе ще сприймали це як забавку – щоб поставити дурне питання і посміятися з відповіді", – зауважив спікер.
Кінець 2023: Custom GPTs – справжній прорив
"Коли я вперше побачив, що можна створити власного GPT, я зрозумів: це вже не просто 'іграшка', а новий рівень інструменту, – поділився Влад. – Бо тепер кожен може зробити свого асистента – не просто чат-бота, а 'цифрову копію себе'".
Така копія може відповідати на запитання клієнтів, писати пости, навчати або навіть вести переговори.
2024: відеогенерація виходить на професійний рівень
Влад пояснив, чому відеогенерація розвивалася повільніше за фотогенерацію: "Відеогенерація значно складніша, оскільки вимагає створення 30–60 кадрів на секунду з плавними переходами між ними. На початку результати були хаотичними: рухи персонажів виглядали неприродно".
Проте до травня 2024 року технології досягли рівня, коли їх почали використовувати в професійному продакшені. Великі бренди на кшталт Coca-Cola та McDonald's застосовували AI для створення окремих компонентів рекламних кампаній, хоча фінальний результат усе ще вимагав значного постпродакшну.
Квітень 2025: моделі "reasoning"
"Це те, що змінило все, – підкреслив Влад. – З'явилися моделі типу 'reasoning', які здатні 'думати', а не лише відповідати".
Ці моделі навчаються за принципом винагороди за процес, а не лише за результат. Вони можуть кілька разів обробити запит, ставлячи собі додаткові питання, щоб надати більш обґрунтовану відповідь. Це відкрило нові можливості для вирішення складних бізнес-завдань.
Сучасні інструменти: що варто знати
Фотогенерація: від Midjourney до NanoBanana
"Сучасні моделі, такі як Flux, створюють настільки реалістичні зображення, що їх важко відрізнити від справжніх", – розповів Влад.
Він звернув особливу увагу на модель Image1, яка генерує зображення поступово – зверху вниз, що забезпечує збереження деталей об'єктів. Це зробило фотогенерацію незамінною в e-commerce.
Але справжньою зіркою спікер назвав NanoBanana від Google: "Вона дозволяє редагувати окремі об'єкти на фото, не перемальовуючи зображення повністю. Можна змінити одяг, фон чи навіть вираз обличчя. Це значно спрощує створення UGC-контенту для маркетингу".
Відеогенерація: вибір під задачу
Влад пояснив, що в відеогенерації немає одного універсального рішення – кожен інструмент має свою нішу:
- VO3 від Google – спеціалізується на розмовних відео з якісним ліпсинком, ідеально підходить для подкастів чи інтерв'ю
- Runway – більше підходить для загальної генерації
- Luma – оптимальна для мультиплікаційних відео
"Бізнес може обирати оптимальне рішення залежно від конкретної задачі", – підсумував спікер.
Практичні кейси застосування в бізнесі
Контроль якості продажів: система з шести агентів
Один із найдетальніших кейсів Влад присвятив автоматизації контролю якості в продажах. Він створив систему з шести AI-агентів, які працюють послідовно:
Агент 1: ТранскрибуванняПерший агент транскрибує дзвінки менеджерів і передає текст у Telegram або CRM. "Це вже економить купу часу, бо не треба слухати годинні записи", – пояснив Влад.
Агент 2: Аналіз скриптуДругий агент порівнює дзвінки з ідеальним скриптом продажів, визначаючи помилки. Наприклад, чи менеджер практикує активне слухання, чи не перехоплює ініціативу занадто рано.
Агент 3: ОцінюванняТретій агент оцінює дзвінки за 100-бальною системою. "Це допомагає швидко виявити неефективних співробітників і зрозуміти, де потрібне навчання", – додав спікер.
Агент 4: Кваліфікація лідівЧетвертий агент визначає цільових клієнтів за заданими критеріями: досвід, оборот компанії, статус власника бізнесу. "Раніше менеджери робили це суб'єктивно. Тепер система усуває людський фактор", – зауважив Влад.
Агент 5: АналітикаП'ятий агент аналізує всі дані та надає прозору статистику ефективності по кожному менеджеру та в цілому по відділу.
Агент 6: Автоматизація CRMШостий агент автоматично заповнює поля в CRM на основі діалогів, звільняючи менеджерів від рутинної роботи.
Результат: конверсія зросла з 10% до 17,6% за два місяці. Із 5000 заявок 3000 переходять на етап індивідуальних консультацій, з яких 500 вступають до клубу.
"Наша стратегічна мета – збільшити кількість заявок до 10 000 без додаткових витрат на рекламу, зосередившись на органічному трафіку", – поділився планами Влад.
Маркетинг: контент-завод на AI
Влад детально розповів, як побудувати "контент-завод" з використанням AI-агентів:
Тренд-хантерПерший агент сканує Instagram Reels, Telegram або інші платформи, визначаючи популярний контент за метриками: лайки, репости, охоплення. "Результати виводяться в Google Sheets або Telegram-бот для подальшого використання", – пояснив Влад.
Контент-трансформаторДругий агент адаптує знайдені ідеї або статті під специфіку потрібної платформи. Для Threads – короткі, привабливі фрагменти. Для Telegram – корисний контент з глибшими роздумами. Для LinkedIn – професійний тон.
Автоматизація постингуТретій агент генерує пости на основі трендів і автоматично публікує їх у заданий час.
"Один контент-менеджер із такою системою замінює команду з 3-4 осіб, – підкреслив Влад. – І головне – пости стають стабільними, без 'творчих криз' і залежності від настрою".
Персоналізовані розсилки: +30% до відкриття
Влад навів приклад використання AI в email-маркетингу через сервіси на кшталт Mailchimp:
"AI створює персоналізовані повідомлення на основі даних про клієнтів: інтереси, професія, історія взаємодії. Статистика показує, що персоналізовані розсилки збільшують відкриття повідомлень на 30% порівняно з шаблонними".
Це працює не лише для email, а й для Telegram, Instagram Direct, що дозволяє бізнесу ефективніше комунікувати з аудиторією на різних платформах.
Аналіз рекламних кампаній
"AI допомагає таргетологам аналізувати дані рекламних кампаній у Facebook чи Instagram, – розповів Влад. – Наприклад, AI може оцінити ефективність креативів за метриками – коефіцієнт віральності, охоплення – і запропонувати оптимізації".
Хоча платформи вже мають вбудовані інструменти аналізу, кастомізовані AI-рішення дають глибшу аналітику: "Зараз це дає конкурентну перевагу. У майбутньому такі функції стануть стандартними, але той, хто використовує їх сьогодні, випереджає ринок".
Рекрутинг: автоматизація підбору кадрів
AI активно застосовується для автоматизації рекрутингу, особливо в компаніях із великою кількістю вакансій. Влад виділив три основні юзкейси:
1. Фільтрація резюме"AI сортує резюме за заданими критеріями, відкидаючи невідповідні кандидатури. Великі IT-компанії використовують такі фільтри давно, але сучасні інструменти дозволяють гнучко налаштовувати критерії – наприклад, оцінювати настрій подачі чи специфічні навички".
2. Пошук кандидатівAI може парсити LinkedIn і знаходити кандидатів, які відповідають вимогам вакансії. "Це спрощує лідогенерацію для рекрутингу, подібно до пошуку клієнтів", – порівняв Влад.
3. Пояснення рішень"AI не лише сортує кандидатів, а й пояснює, чому певне резюме було відібрано чи відхилено. Це допомагає рекрутерам приймати зважені рішення".
Влад також звернув увагу на проблему: "Зараз є конкуренція між кандидатами, які використовують AI для створення ідеальних резюме. Це може призводити до відсіювання кваліфікованих людей, якщо їхні резюме не оптимізовані під алгоритми. Але загалом AI економить купу часу".
Особливий кейс: рекрутинг програмістів
Для пошуку програмістів у свою команду Влад використовує AI з особливими критеріями:
"Ми шукаємо ентузіастів, які мають власні проєкти чи хобі, пов'язані з програмуванням. Критерії включають наявність особистих проєктів, відкритість до самонавчання, досвід роботи з AI-інструментами на кшталт Copilot або Cursor".
Такі програмісти ефективніші, оскільки поєднують технічні навички з креативністю. "Воронка рекрутингу відбирає кандидатів, які активно займаються самонавчанням, що підвищує якість найму", – пояснив спікер.
Нові професії в епоху AI
Влад підкреслив, що AI створив абсолютно новий ринок праці:
"Тепер з'явились такі професії, як AI-куратор, Prompt Engineer, Automation Manager. І що цікаво – більшість цих ролей не потребують програмування. Треба просто розуміти логіку процесів і вміти 'говорити' з AI".
Він навів приклад знайомої, яка працювала вчителькою англійської: "Вона навчилася будувати промпти, працювати з ChatGPT, і тепер консультує компанії, як автоматизувати контент-маркетинг. Її дохід зріс у кілька разів – просто тому, що вона перейшла з користувача в керівника AI-процесу".
Філософія роботи з AI
AI – це дзеркало твоєї логіки
"Що мене вразило – це те, наскільки AI спрощує мислення, – поділився Влад. – Він не просто пише тексти чи генерує картинки – він допомагає структурувати думки".
Спікер пояснив важливий принцип: "Коли ти працюєш із ним системно, ти стаєш більш логічним. Бо щоб отримати хорошу відповідь, треба поставити чітке запитання. І це тренує мозок краще, ніж будь-який курс із критичного мислення".
Влад постійно повторює своїй команді: "AI – це не чарівна паличка. Це дзеркало твоєї логіки. Якщо в тебе каша в голові – він покаже кашу в тексті".
Хто виграє в епоху AI
"AI не зробить тебе успішним, якщо ти не розумієш, чого хочеш досягти, – застеріг Влад. – Він підсилює те, що в тобі вже є. Якщо ти дисциплінований – станеш продуктивнішим. Якщо ти хаотичний – хаос просто масштабується".
Спікер бачить головну різницю між двома типами людей:
"Перші кажуть: 'О, дивись, він зробив прикольну картинку'. Другі – створюють бізнеси, асистентів, контент, аналітику. Перші граються з AI, другі – реально його використовують".
Людський фактор
На питання про витіснення людей AI Влад відповів однозначно:
"Ні. Бо AI не замінює людину, він замінює безсистемність. Раніше треба було наймати копірайтера, редактора, дизайнера, SMM-менеджера. Тепер можна залишити одну людину, яка просто розуміє, як правильно керувати AI".
Найважливіша теза виступу: "Не треба боятися, що AI забере роботу. Треба боятися, що ним навчиться користуватись твій конкурент. Це реальність. Ті, хто швидко адаптуються – виграють. Ті, хто ігнорують – залишаться позаду".
Практичні поради для впровадження
З чого почати
Влад дав конкретні рекомендації для бізнесу:
1. Використання SaaS-сервісів"Сервіси на кшталт Mailchimp, Airtable чи Google Sheets із вбудованими AI-функціями коштують від $20 до $100 на місяць і вирішують багато задач: аналіз, розсилки, автоматизація".
2. Тестування інструментів"Почніть із простого – дайте дизайнерам доступ до NanoBanana або підключіть ChatGPT для співробітників. Пробуйте доступні інструменти для створення контенту чи аналізу даних".
3. Навчання команди"Наймайте спеціалістів, які готові вчитися працювати з AI. На українському ринку за $200–500 можна знайти фахівців, які освоюють автоматизацію через платформи, як Make, і застосовують її для бізнесу".
Влад підкреслив: "Вартість навчання на курсах автоматизації – $350–500. Після цього людина готова створювати AI-агентів без програмування".
Стратегія органічного просування
Для збільшення органічного трафіку Влад запропонував стратегію, яку успішно використовує:
"Для залучення цільової аудиторії треба визначити, де вона активна. Наприклад, у LinkedIn аудиторія 30–40 років більш усвідомлена порівняно з Instagram, де люди 25–30 років".
AI-агенти можуть генерувати контент, адаптований під кожну платформу. "Один контент-менеджер може керувати процесом, використовуючи AI для створення та тестування постів. Це економить ресурси порівняно з наймом великої команди", – пояснив спікер.
Ключова порада: "Створюйте контент, який аудиторія хоче репостити". Влад навів успішний кейс із клубу на Балі: "Під час тренувань знімають відео, відмічають учасників, а ті репостять контент, залучаючи свою аудиторію. Це створює лояльність і органічно розширює охоплення".
Робота з різними сегментами
Влад зосереджується на мікро- та малому бізнесі з чеками від $1000 до $5000:
"Великий бізнес вимагає кастомних рішень і штату програмістів, що ускладнює масштабування. Для уникнення витоку унікальних рішень до конкурентів ми використовуємо NDA, якщо чек перевищує $10 000".
Але для стандартних рішень, таких як контроль якості дзвінків чи аналіз даних, NDA не потрібні: "Вони універсальні та корисні для будь-якого бізнесу".
Виклики та реальність впровадження
Автоматизація продажів: що реально, а що ні
Влад чесно розповів про обмеження:
"Автоматизація складних продажів за допомогою AI поки що обмежена, особливо на українському ринку, через високу вартість і складність реалізації україномовних моделей".
Проте простіші задачі, такі як пресейл, уже успішно автоматизуються: "Пресейл-відділ збирає базову інформацію про клієнтів – вік, інтереси, потреби – і переводить їх на наступний етап, не вирішуючи заперечення чи закриваючи угоди".
У США AI активно використовується для автоматизації простих продажів чи бронювань у ресторанах або готелях. "В Україні це поки складно через мовні бар'єри. Проте великі компанії, як-от банки, уже інвестують у такі рішення для клієнтської підтримки", – додав Влад.
Проблема консистентності в відеоконтенті
Спікер пояснив, чому цифрові аватари для відео втратили популярність:
"Основна проблема – складність забезпечення консистентності персонажа, тобто збереження однакового вигляду в різних сценах. Це досі технічно складно, тому ми зосереджуємося на текстовому контенті та короткому відео".
Майбутнє AI в бізнесі
Влад поділився своїм баченням розвитку ринку:
"З часом AI-інструменти стають дедалі доступнішими. Через рік-два багато поточних сервісів стануть частиною великих платформ, таких як OpenAI чи Google, і будуть доступні за підпискою. Цінність матимуть лише кастомізовані рішення для вузьких ніш".
Його головна порада: "Бізнесу потрібно діяти вже зараз, щоб випередити масовий ринок. Той, хто впроваджує AI сьогодні, отримує конкурентну перевагу. Завтра це стане стандартом".
Порівняння з Excel
Влад завершив виступ влучною аналогією:
"AI – це як Excel: він не зробить погану компанію успішною, але ефективну зробить ще потужнішою. Його ефективність залежить від того, як його налаштувати. Бізнес, який ігнорує AI, подібний до компанії, яка відмовляється від Excel. Для успіху потрібно наймати спеціалістів, які вміють працювати з AI, тестувати інструменти та інвестувати в навчання команди".
Висновок
Досвід Влада Ушакова доводить: штучний інтелект давно перестав бути технологічною екзотикою. Сьогодні це практичний інструмент, який дозволяє масштабувати бізнес-процеси, економити ресурси та підвищувати ефективність команди.
Ключові висновки зі зустрічі:
- AI не замінює людей – він замінює хаос і рутину, звільняючи час для стратегічних завдань
- Перемагають не ті, хто боїться AI, а ті, чиї конкуренти навчилися ним користуватись
- Впровадження не вимагає великих бюджетів – почати можна з доступних SaaS-сервісів за $20–100 на місяць
- Важлива не технологія, а системність – AI підсилює те, що в тобі вже є.
Хочете приєднатися до Business Match та познайомитися з Владом? Додаток об'єднує підприємців та експертів. Дізнатися більше → Business Match
Від експериментів до системи: як штучний інтелект змінює правила гри в бізнесі
Коли Влад Ушаков виходив на сцену рік тому, його виступи нагадували технологічне шоу. Спікер демонстрував можливості ChatGPT, запитував у залі: "Хто користувався цим інструментом?" – і бачив максимум дві піднятих руки. Публіка вражалася самим фактом, що AI може створити картинку чи написати текст. Це була магія.
На останній зустрічі AI клубу атмосфера була зовсім іншою. Люди вже не вражаються просто від демонстрації можливостей технології. Сьогодні аудиторія хоче конкретики: як AI реально допомагає заробляти, економити ресурси та масштабувати бізнес. І саме про це Влад розповідав протягом майже двох годин,ділячись практичними кейсами та системними рішеннями.
Еволюція підходу: від шоу до системи
"Кожен мій виступ – інший, – почав Влад. – Раніше я виходив і просто показував, який я класний: 'Дивіться, що я можу зробити з ChatGPT!' Тоді люди навіть не знали, що це таке. Зараз усе змінилося. Люди вже не вражаються просто від картинки чи тексту, створеного штучним інтелектом. Тепер головне – показати, як це реально допомагає у роботі чи бізнесі".
Ця зміна фокусу відображає загальну трансформацію ринку. AI перестав бути екзотикою для ентузіастів і став інструментом, який вимагає системного впровадження та вимірюваних результатів.
Кейс, який здивував самого спікера
Одна з найяскравіших історій, яку розповів Влад, сталася з його власною асистенткою, що працює з ним понад десять років. Вона одного разу сказала: "Я читаю одного хлопця в Threads, зберігаю всі його пости – хочу навчитися писати так само".
Влад посміхнувся: "Так це ж мій акаунт".
Виявилося, що вся його присутність у соціальних мережах – чотири акаунти в Threads – створюється асистенткою за допомогою GPT. Жодного поста Влад не написав особисто. Результат вражає: Telegram-канал набрав 5000 підписників без жодної гривні на рекламу, щодня приходить від 30 до 100 нових людей.
"Це приклад того, як AI реально може масштабувати людину, – підкреслив спікер. – Ми створили повну автоматизацію, і це працює".
Як працює система автоматизації контенту
Влад детально пояснив, як вони побудували цю систему:
- Створення Custom GPT. Завантажили всі попередні пости, попросили модель проаналізувати стиль та створити правила написання.
- Процес роботи. Асистентка просто вставляє будь-яку новину або тему – і отримує готовий пост у тоні Влада. Жодних правок не потрібно. Повна відповідність стилю.
- Масштабування. Той самий підхід застосували для знайомого, який має курс із продажів. Взяли тексти його лекцій, очистили від "води", і GPT став персональним асистентом, який дає поради лише на основі матеріалів курсу. "По суті, це цифровий клон спікера", – прокоментував Влад.
- Повна автоматизація. Система працює через Notion і Zapier – контент публікується автоматично щодня, навіть коли Влад у відпустці чи на виступі.
"Люди думають, що я 'вічно онлайн', але насправді – це просто AI, який працює за мене", – зізнався спікер.
Короткий екскурс в історію: як розвивався AI
Щоб аудиторія зрозуміла масштаб змін, Влад нагадав ключові віхи розвитку технології за останні два роки:
Початок 2023 року: ера ChatGPT 3.5
ChatGPT 3.5 став доступним широкій публіці. Усі були в захваті: "Він пише код! Відповідає на будь-яке питання!" З'явилася хвиля страху – "програмісти залишаться без роботи". Але це була швидше емоція, ніж реальність.
"Насправді тоді AI вирішував лише 2 з 5 завдань адекватно, – зауважив Влад. – Але сам факт був революційним".
Березень 2023: GPT-4 і prompt engineering
Вихід GPT-4 змінив гру. Модель стала стабільнішою та розумнішою. Почалася ера prompt engineering – усі вчилися правильно формулювати запити, щоб отримувати якісні результати.
Весна-літо 2023: генератори зображень
З'являються DALL·E та Midjourney. Перші результати були недосконалими: "Пам'ятаєте ті перші картинки? Люди без рук, коти без очей, – засміявся Влад. – Але прогрес ішов дуже швидко, і вже восени результати стали приголомшливими".
Осінь 2023: голосові можливості
OpenAI додає голос до ChatGPT. Тепер можна говорити з AI як із живою людиною, що кардинально змінило взаємодію. "Але більшість людей усе ще сприймали це як забавку – щоб поставити дурне питання і посміятися з відповіді", – зауважив спікер.
Кінець 2023: Custom GPTs – справжній прорив
"Коли я вперше побачив, що можна створити власного GPT, я зрозумів: це вже не просто 'іграшка', а новий рівень інструменту, – поділився Влад. – Бо тепер кожен може зробити свого асистента – не просто чат-бота, а 'цифрову копію себе'".
Така копія може відповідати на запитання клієнтів, писати пости, навчати або навіть вести переговори.
2024: відеогенерація виходить на професійний рівень
Влад пояснив, чому відеогенерація розвивалася повільніше за фотогенерацію: "Відеогенерація значно складніша, оскільки вимагає створення 30–60 кадрів на секунду з плавними переходами між ними. На початку результати були хаотичними: рухи персонажів виглядали неприродно".
Проте до травня 2024 року технології досягли рівня, коли їх почали використовувати в професійному продакшені. Великі бренди на кшталт Coca-Cola та McDonald's застосовували AI для створення окремих компонентів рекламних кампаній, хоча фінальний результат усе ще вимагав значного постпродакшну.
Квітень 2025: моделі "reasoning"
"Це те, що змінило все, – підкреслив Влад. – З'явилися моделі типу 'reasoning', які здатні 'думати', а не лише відповідати".
Ці моделі навчаються за принципом винагороди за процес, а не лише за результат. Вони можуть кілька разів обробити запит, ставлячи собі додаткові питання, щоб надати більш обґрунтовану відповідь. Це відкрило нові можливості для вирішення складних бізнес-завдань.
Сучасні інструменти: що варто знати
Фотогенерація: від Midjourney до NanoBanana
"Сучасні моделі, такі як Flux, створюють настільки реалістичні зображення, що їх важко відрізнити від справжніх", – розповів Влад.
Він звернув особливу увагу на модель Image1, яка генерує зображення поступово – зверху вниз, що забезпечує збереження деталей об'єктів. Це зробило фотогенерацію незамінною в e-commerce.
Але справжньою зіркою спікер назвав NanoBanana від Google: "Вона дозволяє редагувати окремі об'єкти на фото, не перемальовуючи зображення повністю. Можна змінити одяг, фон чи навіть вираз обличчя. Це значно спрощує створення UGC-контенту для маркетингу".
Відеогенерація: вибір під задачу
Влад пояснив, що в відеогенерації немає одного універсального рішення – кожен інструмент має свою нішу:
- VO3 від Google – спеціалізується на розмовних відео з якісним ліпсинком, ідеально підходить для подкастів чи інтерв'ю
- Runway – більше підходить для загальної генерації
- Luma – оптимальна для мультиплікаційних відео
"Бізнес може обирати оптимальне рішення залежно від конкретної задачі", – підсумував спікер.
Практичні кейси застосування в бізнесі
Контроль якості продажів: система з шести агентів
Один із найдетальніших кейсів Влад присвятив автоматизації контролю якості в продажах. Він створив систему з шести AI-агентів, які працюють послідовно:
Агент 1: ТранскрибуванняПерший агент транскрибує дзвінки менеджерів і передає текст у Telegram або CRM. "Це вже економить купу часу, бо не треба слухати годинні записи", – пояснив Влад.
Агент 2: Аналіз скриптуДругий агент порівнює дзвінки з ідеальним скриптом продажів, визначаючи помилки. Наприклад, чи менеджер практикує активне слухання, чи не перехоплює ініціативу занадто рано.
Агент 3: ОцінюванняТретій агент оцінює дзвінки за 100-бальною системою. "Це допомагає швидко виявити неефективних співробітників і зрозуміти, де потрібне навчання", – додав спікер.
Агент 4: Кваліфікація лідівЧетвертий агент визначає цільових клієнтів за заданими критеріями: досвід, оборот компанії, статус власника бізнесу. "Раніше менеджери робили це суб'єктивно. Тепер система усуває людський фактор", – зауважив Влад.
Агент 5: АналітикаП'ятий агент аналізує всі дані та надає прозору статистику ефективності по кожному менеджеру та в цілому по відділу.
Агент 6: Автоматизація CRMШостий агент автоматично заповнює поля в CRM на основі діалогів, звільняючи менеджерів від рутинної роботи.
Результат: конверсія зросла з 10% до 17,6% за два місяці. Із 5000 заявок 3000 переходять на етап індивідуальних консультацій, з яких 500 вступають до клубу.
"Наша стратегічна мета – збільшити кількість заявок до 10 000 без додаткових витрат на рекламу, зосередившись на органічному трафіку", – поділився планами Влад.
Маркетинг: контент-завод на AI
Влад детально розповів, як побудувати "контент-завод" з використанням AI-агентів:
Тренд-хантерПерший агент сканує Instagram Reels, Telegram або інші платформи, визначаючи популярний контент за метриками: лайки, репости, охоплення. "Результати виводяться в Google Sheets або Telegram-бот для подальшого використання", – пояснив Влад.
Контент-трансформаторДругий агент адаптує знайдені ідеї або статті під специфіку потрібної платформи. Для Threads – короткі, привабливі фрагменти. Для Telegram – корисний контент з глибшими роздумами. Для LinkedIn – професійний тон.
Автоматизація постингуТретій агент генерує пости на основі трендів і автоматично публікує їх у заданий час.
"Один контент-менеджер із такою системою замінює команду з 3-4 осіб, – підкреслив Влад. – І головне – пости стають стабільними, без 'творчих криз' і залежності від настрою".
Персоналізовані розсилки: +30% до відкриття
Влад навів приклад використання AI в email-маркетингу через сервіси на кшталт Mailchimp:
"AI створює персоналізовані повідомлення на основі даних про клієнтів: інтереси, професія, історія взаємодії. Статистика показує, що персоналізовані розсилки збільшують відкриття повідомлень на 30% порівняно з шаблонними".
Це працює не лише для email, а й для Telegram, Instagram Direct, що дозволяє бізнесу ефективніше комунікувати з аудиторією на різних платформах.
Аналіз рекламних кампаній
"AI допомагає таргетологам аналізувати дані рекламних кампаній у Facebook чи Instagram, – розповів Влад. – Наприклад, AI може оцінити ефективність креативів за метриками – коефіцієнт віральності, охоплення – і запропонувати оптимізації".
Хоча платформи вже мають вбудовані інструменти аналізу, кастомізовані AI-рішення дають глибшу аналітику: "Зараз це дає конкурентну перевагу. У майбутньому такі функції стануть стандартними, але той, хто використовує їх сьогодні, випереджає ринок".
Рекрутинг: автоматизація підбору кадрів
AI активно застосовується для автоматизації рекрутингу, особливо в компаніях із великою кількістю вакансій. Влад виділив три основні юзкейси:
1. Фільтрація резюме"AI сортує резюме за заданими критеріями, відкидаючи невідповідні кандидатури. Великі IT-компанії використовують такі фільтри давно, але сучасні інструменти дозволяють гнучко налаштовувати критерії – наприклад, оцінювати настрій подачі чи специфічні навички".
2. Пошук кандидатівAI може парсити LinkedIn і знаходити кандидатів, які відповідають вимогам вакансії. "Це спрощує лідогенерацію для рекрутингу, подібно до пошуку клієнтів", – порівняв Влад.
3. Пояснення рішень"AI не лише сортує кандидатів, а й пояснює, чому певне резюме було відібрано чи відхилено. Це допомагає рекрутерам приймати зважені рішення".
Влад також звернув увагу на проблему: "Зараз є конкуренція між кандидатами, які використовують AI для створення ідеальних резюме. Це може призводити до відсіювання кваліфікованих людей, якщо їхні резюме не оптимізовані під алгоритми. Але загалом AI економить купу часу".
Особливий кейс: рекрутинг програмістів
Для пошуку програмістів у свою команду Влад використовує AI з особливими критеріями:
"Ми шукаємо ентузіастів, які мають власні проєкти чи хобі, пов'язані з програмуванням. Критерії включають наявність особистих проєктів, відкритість до самонавчання, досвід роботи з AI-інструментами на кшталт Copilot або Cursor".
Такі програмісти ефективніші, оскільки поєднують технічні навички з креативністю. "Воронка рекрутингу відбирає кандидатів, які активно займаються самонавчанням, що підвищує якість найму", – пояснив спікер.
Нові професії в епоху AI
Влад підкреслив, що AI створив абсолютно новий ринок праці:
"Тепер з'явились такі професії, як AI-куратор, Prompt Engineer, Automation Manager. І що цікаво – більшість цих ролей не потребують програмування. Треба просто розуміти логіку процесів і вміти 'говорити' з AI".
Він навів приклад знайомої, яка працювала вчителькою англійської: "Вона навчилася будувати промпти, працювати з ChatGPT, і тепер консультує компанії, як автоматизувати контент-маркетинг. Її дохід зріс у кілька разів – просто тому, що вона перейшла з користувача в керівника AI-процесу".
Філософія роботи з AI
AI – це дзеркало твоєї логіки
"Що мене вразило – це те, наскільки AI спрощує мислення, – поділився Влад. – Він не просто пише тексти чи генерує картинки – він допомагає структурувати думки".
Спікер пояснив важливий принцип: "Коли ти працюєш із ним системно, ти стаєш більш логічним. Бо щоб отримати хорошу відповідь, треба поставити чітке запитання. І це тренує мозок краще, ніж будь-який курс із критичного мислення".
Влад постійно повторює своїй команді: "AI – це не чарівна паличка. Це дзеркало твоєї логіки. Якщо в тебе каша в голові – він покаже кашу в тексті".
Хто виграє в епоху AI
"AI не зробить тебе успішним, якщо ти не розумієш, чого хочеш досягти, – застеріг Влад. – Він підсилює те, що в тобі вже є. Якщо ти дисциплінований – станеш продуктивнішим. Якщо ти хаотичний – хаос просто масштабується".
Спікер бачить головну різницю між двома типами людей:
"Перші кажуть: 'О, дивись, він зробив прикольну картинку'. Другі – створюють бізнеси, асистентів, контент, аналітику. Перші граються з AI, другі – реально його використовують".
Людський фактор
На питання про витіснення людей AI Влад відповів однозначно:
"Ні. Бо AI не замінює людину, він замінює безсистемність. Раніше треба було наймати копірайтера, редактора, дизайнера, SMM-менеджера. Тепер можна залишити одну людину, яка просто розуміє, як правильно керувати AI".
Найважливіша теза виступу: "Не треба боятися, що AI забере роботу. Треба боятися, що ним навчиться користуватись твій конкурент. Це реальність. Ті, хто швидко адаптуються – виграють. Ті, хто ігнорують – залишаться позаду".
Практичні поради для впровадження
З чого почати
Влад дав конкретні рекомендації для бізнесу:
1. Використання SaaS-сервісів"Сервіси на кшталт Mailchimp, Airtable чи Google Sheets із вбудованими AI-функціями коштують від $20 до $100 на місяць і вирішують багато задач: аналіз, розсилки, автоматизація".
2. Тестування інструментів"Почніть із простого – дайте дизайнерам доступ до NanoBanana або підключіть ChatGPT для співробітників. Пробуйте доступні інструменти для створення контенту чи аналізу даних".
3. Навчання команди"Наймайте спеціалістів, які готові вчитися працювати з AI. На українському ринку за $200–500 можна знайти фахівців, які освоюють автоматизацію через платформи, як Make, і застосовують її для бізнесу".
Влад підкреслив: "Вартість навчання на курсах автоматизації – $350–500. Після цього людина готова створювати AI-агентів без програмування".
Стратегія органічного просування
Для збільшення органічного трафіку Влад запропонував стратегію, яку успішно використовує:
"Для залучення цільової аудиторії треба визначити, де вона активна. Наприклад, у LinkedIn аудиторія 30–40 років більш усвідомлена порівняно з Instagram, де люди 25–30 років".
AI-агенти можуть генерувати контент, адаптований під кожну платформу. "Один контент-менеджер може керувати процесом, використовуючи AI для створення та тестування постів. Це економить ресурси порівняно з наймом великої команди", – пояснив спікер.
Ключова порада: "Створюйте контент, який аудиторія хоче репостити". Влад навів успішний кейс із клубу на Балі: "Під час тренувань знімають відео, відмічають учасників, а ті репостять контент, залучаючи свою аудиторію. Це створює лояльність і органічно розширює охоплення".
Робота з різними сегментами
Влад зосереджується на мікро- та малому бізнесі з чеками від $1000 до $5000:
"Великий бізнес вимагає кастомних рішень і штату програмістів, що ускладнює масштабування. Для уникнення витоку унікальних рішень до конкурентів ми використовуємо NDA, якщо чек перевищує $10 000".
Але для стандартних рішень, таких як контроль якості дзвінків чи аналіз даних, NDA не потрібні: "Вони універсальні та корисні для будь-якого бізнесу".
Виклики та реальність впровадження
Автоматизація продажів: що реально, а що ні
Влад чесно розповів про обмеження:
"Автоматизація складних продажів за допомогою AI поки що обмежена, особливо на українському ринку, через високу вартість і складність реалізації україномовних моделей".
Проте простіші задачі, такі як пресейл, уже успішно автоматизуються: "Пресейл-відділ збирає базову інформацію про клієнтів – вік, інтереси, потреби – і переводить їх на наступний етап, не вирішуючи заперечення чи закриваючи угоди".
У США AI активно використовується для автоматизації простих продажів чи бронювань у ресторанах або готелях. "В Україні це поки складно через мовні бар'єри. Проте великі компанії, як-от банки, уже інвестують у такі рішення для клієнтської підтримки", – додав Влад.
Проблема консистентності в відеоконтенті
Спікер пояснив, чому цифрові аватари для відео втратили популярність:
"Основна проблема – складність забезпечення консистентності персонажа, тобто збереження однакового вигляду в різних сценах. Це досі технічно складно, тому ми зосереджуємося на текстовому контенті та короткому відео".
Майбутнє AI в бізнесі
Влад поділився своїм баченням розвитку ринку:
"З часом AI-інструменти стають дедалі доступнішими. Через рік-два багато поточних сервісів стануть частиною великих платформ, таких як OpenAI чи Google, і будуть доступні за підпискою. Цінність матимуть лише кастомізовані рішення для вузьких ніш".
Його головна порада: "Бізнесу потрібно діяти вже зараз, щоб випередити масовий ринок. Той, хто впроваджує AI сьогодні, отримує конкурентну перевагу. Завтра це стане стандартом".
Порівняння з Excel
Влад завершив виступ влучною аналогією:
"AI – це як Excel: він не зробить погану компанію успішною, але ефективну зробить ще потужнішою. Його ефективність залежить від того, як його налаштувати. Бізнес, який ігнорує AI, подібний до компанії, яка відмовляється від Excel. Для успіху потрібно наймати спеціалістів, які вміють працювати з AI, тестувати інструменти та інвестувати в навчання команди".
Висновок
Досвід Влада Ушакова доводить: штучний інтелект давно перестав бути технологічною екзотикою. Сьогодні це практичний інструмент, який дозволяє масштабувати бізнес-процеси, економити ресурси та підвищувати ефективність команди.
Ключові висновки зі зустрічі:
- AI не замінює людей – він замінює хаос і рутину, звільняючи час для стратегічних завдань
- Перемагають не ті, хто боїться AI, а ті, чиї конкуренти навчилися ним користуватись
- Впровадження не вимагає великих бюджетів – почати можна з доступних SaaS-сервісів за $20–100 на місяць
- Важлива не технологія, а системність – AI підсилює те, що в тобі вже є.
Хочете приєднатися до Business Match та познайомитися з Владом? Додаток об'єднує підприємців та експертів. Дізнатися більше → Business Match
Від експериментів до системи: як штучний інтелект змінює правила гри в бізнесі
Коли Влад Ушаков виходив на сцену рік тому, його виступи нагадували технологічне шоу. Спікер демонстрував можливості ChatGPT, запитував у залі: "Хто користувався цим інструментом?" – і бачив максимум дві піднятих руки. Публіка вражалася самим фактом, що AI може створити картинку чи написати текст. Це була магія.
На останній зустрічі AI клубу атмосфера була зовсім іншою. Люди вже не вражаються просто від демонстрації можливостей технології. Сьогодні аудиторія хоче конкретики: як AI реально допомагає заробляти, економити ресурси та масштабувати бізнес. І саме про це Влад розповідав протягом майже двох годин,ділячись практичними кейсами та системними рішеннями.
Еволюція підходу: від шоу до системи
"Кожен мій виступ – інший, – почав Влад. – Раніше я виходив і просто показував, який я класний: 'Дивіться, що я можу зробити з ChatGPT!' Тоді люди навіть не знали, що це таке. Зараз усе змінилося. Люди вже не вражаються просто від картинки чи тексту, створеного штучним інтелектом. Тепер головне – показати, як це реально допомагає у роботі чи бізнесі".
Ця зміна фокусу відображає загальну трансформацію ринку. AI перестав бути екзотикою для ентузіастів і став інструментом, який вимагає системного впровадження та вимірюваних результатів.
Кейс, який здивував самого спікера
Одна з найяскравіших історій, яку розповів Влад, сталася з його власною асистенткою, що працює з ним понад десять років. Вона одного разу сказала: "Я читаю одного хлопця в Threads, зберігаю всі його пости – хочу навчитися писати так само".
Влад посміхнувся: "Так це ж мій акаунт".
Виявилося, що вся його присутність у соціальних мережах – чотири акаунти в Threads – створюється асистенткою за допомогою GPT. Жодного поста Влад не написав особисто. Результат вражає: Telegram-канал набрав 5000 підписників без жодної гривні на рекламу, щодня приходить від 30 до 100 нових людей.
"Це приклад того, як AI реально може масштабувати людину, – підкреслив спікер. – Ми створили повну автоматизацію, і це працює".
Як працює система автоматизації контенту
Влад детально пояснив, як вони побудували цю систему:
- Створення Custom GPT. Завантажили всі попередні пости, попросили модель проаналізувати стиль та створити правила написання.
- Процес роботи. Асистентка просто вставляє будь-яку новину або тему – і отримує готовий пост у тоні Влада. Жодних правок не потрібно. Повна відповідність стилю.
- Масштабування. Той самий підхід застосували для знайомого, який має курс із продажів. Взяли тексти його лекцій, очистили від "води", і GPT став персональним асистентом, який дає поради лише на основі матеріалів курсу. "По суті, це цифровий клон спікера", – прокоментував Влад.
- Повна автоматизація. Система працює через Notion і Zapier – контент публікується автоматично щодня, навіть коли Влад у відпустці чи на виступі.
"Люди думають, що я 'вічно онлайн', але насправді – це просто AI, який працює за мене", – зізнався спікер.
Короткий екскурс в історію: як розвивався AI
Щоб аудиторія зрозуміла масштаб змін, Влад нагадав ключові віхи розвитку технології за останні два роки:
Початок 2023 року: ера ChatGPT 3.5
ChatGPT 3.5 став доступним широкій публіці. Усі були в захваті: "Він пише код! Відповідає на будь-яке питання!" З'явилася хвиля страху – "програмісти залишаться без роботи". Але це була швидше емоція, ніж реальність.
"Насправді тоді AI вирішував лише 2 з 5 завдань адекватно, – зауважив Влад. – Але сам факт був революційним".
Березень 2023: GPT-4 і prompt engineering
Вихід GPT-4 змінив гру. Модель стала стабільнішою та розумнішою. Почалася ера prompt engineering – усі вчилися правильно формулювати запити, щоб отримувати якісні результати.
Весна-літо 2023: генератори зображень
З'являються DALL·E та Midjourney. Перші результати були недосконалими: "Пам'ятаєте ті перші картинки? Люди без рук, коти без очей, – засміявся Влад. – Але прогрес ішов дуже швидко, і вже восени результати стали приголомшливими".
Осінь 2023: голосові можливості
OpenAI додає голос до ChatGPT. Тепер можна говорити з AI як із живою людиною, що кардинально змінило взаємодію. "Але більшість людей усе ще сприймали це як забавку – щоб поставити дурне питання і посміятися з відповіді", – зауважив спікер.
Кінець 2023: Custom GPTs – справжній прорив
"Коли я вперше побачив, що можна створити власного GPT, я зрозумів: це вже не просто 'іграшка', а новий рівень інструменту, – поділився Влад. – Бо тепер кожен може зробити свого асистента – не просто чат-бота, а 'цифрову копію себе'".
Така копія може відповідати на запитання клієнтів, писати пости, навчати або навіть вести переговори.
2024: відеогенерація виходить на професійний рівень
Влад пояснив, чому відеогенерація розвивалася повільніше за фотогенерацію: "Відеогенерація значно складніша, оскільки вимагає створення 30–60 кадрів на секунду з плавними переходами між ними. На початку результати були хаотичними: рухи персонажів виглядали неприродно".
Проте до травня 2024 року технології досягли рівня, коли їх почали використовувати в професійному продакшені. Великі бренди на кшталт Coca-Cola та McDonald's застосовували AI для створення окремих компонентів рекламних кампаній, хоча фінальний результат усе ще вимагав значного постпродакшну.
Квітень 2025: моделі "reasoning"
"Це те, що змінило все, – підкреслив Влад. – З'явилися моделі типу 'reasoning', які здатні 'думати', а не лише відповідати".
Ці моделі навчаються за принципом винагороди за процес, а не лише за результат. Вони можуть кілька разів обробити запит, ставлячи собі додаткові питання, щоб надати більш обґрунтовану відповідь. Це відкрило нові можливості для вирішення складних бізнес-завдань.
Сучасні інструменти: що варто знати
Фотогенерація: від Midjourney до NanoBanana
"Сучасні моделі, такі як Flux, створюють настільки реалістичні зображення, що їх важко відрізнити від справжніх", – розповів Влад.
Він звернув особливу увагу на модель Image1, яка генерує зображення поступово – зверху вниз, що забезпечує збереження деталей об'єктів. Це зробило фотогенерацію незамінною в e-commerce.
Але справжньою зіркою спікер назвав NanoBanana від Google: "Вона дозволяє редагувати окремі об'єкти на фото, не перемальовуючи зображення повністю. Можна змінити одяг, фон чи навіть вираз обличчя. Це значно спрощує створення UGC-контенту для маркетингу".
Відеогенерація: вибір під задачу
Влад пояснив, що в відеогенерації немає одного універсального рішення – кожен інструмент має свою нішу:
- VO3 від Google – спеціалізується на розмовних відео з якісним ліпсинком, ідеально підходить для подкастів чи інтерв'ю
- Runway – більше підходить для загальної генерації
- Luma – оптимальна для мультиплікаційних відео
"Бізнес може обирати оптимальне рішення залежно від конкретної задачі", – підсумував спікер.
Практичні кейси застосування в бізнесі
Контроль якості продажів: система з шести агентів
Один із найдетальніших кейсів Влад присвятив автоматизації контролю якості в продажах. Він створив систему з шести AI-агентів, які працюють послідовно:
Агент 1: ТранскрибуванняПерший агент транскрибує дзвінки менеджерів і передає текст у Telegram або CRM. "Це вже економить купу часу, бо не треба слухати годинні записи", – пояснив Влад.
Агент 2: Аналіз скриптуДругий агент порівнює дзвінки з ідеальним скриптом продажів, визначаючи помилки. Наприклад, чи менеджер практикує активне слухання, чи не перехоплює ініціативу занадто рано.
Агент 3: ОцінюванняТретій агент оцінює дзвінки за 100-бальною системою. "Це допомагає швидко виявити неефективних співробітників і зрозуміти, де потрібне навчання", – додав спікер.
Агент 4: Кваліфікація лідівЧетвертий агент визначає цільових клієнтів за заданими критеріями: досвід, оборот компанії, статус власника бізнесу. "Раніше менеджери робили це суб'єктивно. Тепер система усуває людський фактор", – зауважив Влад.
Агент 5: АналітикаП'ятий агент аналізує всі дані та надає прозору статистику ефективності по кожному менеджеру та в цілому по відділу.
Агент 6: Автоматизація CRMШостий агент автоматично заповнює поля в CRM на основі діалогів, звільняючи менеджерів від рутинної роботи.
Результат: конверсія зросла з 10% до 17,6% за два місяці. Із 5000 заявок 3000 переходять на етап індивідуальних консультацій, з яких 500 вступають до клубу.
"Наша стратегічна мета – збільшити кількість заявок до 10 000 без додаткових витрат на рекламу, зосередившись на органічному трафіку", – поділився планами Влад.
Маркетинг: контент-завод на AI
Влад детально розповів, як побудувати "контент-завод" з використанням AI-агентів:
Тренд-хантерПерший агент сканує Instagram Reels, Telegram або інші платформи, визначаючи популярний контент за метриками: лайки, репости, охоплення. "Результати виводяться в Google Sheets або Telegram-бот для подальшого використання", – пояснив Влад.
Контент-трансформаторДругий агент адаптує знайдені ідеї або статті під специфіку потрібної платформи. Для Threads – короткі, привабливі фрагменти. Для Telegram – корисний контент з глибшими роздумами. Для LinkedIn – професійний тон.
Автоматизація постингуТретій агент генерує пости на основі трендів і автоматично публікує їх у заданий час.
"Один контент-менеджер із такою системою замінює команду з 3-4 осіб, – підкреслив Влад. – І головне – пости стають стабільними, без 'творчих криз' і залежності від настрою".
Персоналізовані розсилки: +30% до відкриття
Влад навів приклад використання AI в email-маркетингу через сервіси на кшталт Mailchimp:
"AI створює персоналізовані повідомлення на основі даних про клієнтів: інтереси, професія, історія взаємодії. Статистика показує, що персоналізовані розсилки збільшують відкриття повідомлень на 30% порівняно з шаблонними".
Це працює не лише для email, а й для Telegram, Instagram Direct, що дозволяє бізнесу ефективніше комунікувати з аудиторією на різних платформах.
Аналіз рекламних кампаній
"AI допомагає таргетологам аналізувати дані рекламних кампаній у Facebook чи Instagram, – розповів Влад. – Наприклад, AI може оцінити ефективність креативів за метриками – коефіцієнт віральності, охоплення – і запропонувати оптимізації".
Хоча платформи вже мають вбудовані інструменти аналізу, кастомізовані AI-рішення дають глибшу аналітику: "Зараз це дає конкурентну перевагу. У майбутньому такі функції стануть стандартними, але той, хто використовує їх сьогодні, випереджає ринок".
Рекрутинг: автоматизація підбору кадрів
AI активно застосовується для автоматизації рекрутингу, особливо в компаніях із великою кількістю вакансій. Влад виділив три основні юзкейси:
1. Фільтрація резюме"AI сортує резюме за заданими критеріями, відкидаючи невідповідні кандидатури. Великі IT-компанії використовують такі фільтри давно, але сучасні інструменти дозволяють гнучко налаштовувати критерії – наприклад, оцінювати настрій подачі чи специфічні навички".
2. Пошук кандидатівAI може парсити LinkedIn і знаходити кандидатів, які відповідають вимогам вакансії. "Це спрощує лідогенерацію для рекрутингу, подібно до пошуку клієнтів", – порівняв Влад.
3. Пояснення рішень"AI не лише сортує кандидатів, а й пояснює, чому певне резюме було відібрано чи відхилено. Це допомагає рекрутерам приймати зважені рішення".
Влад також звернув увагу на проблему: "Зараз є конкуренція між кандидатами, які використовують AI для створення ідеальних резюме. Це може призводити до відсіювання кваліфікованих людей, якщо їхні резюме не оптимізовані під алгоритми. Але загалом AI економить купу часу".
Особливий кейс: рекрутинг програмістів
Для пошуку програмістів у свою команду Влад використовує AI з особливими критеріями:
"Ми шукаємо ентузіастів, які мають власні проєкти чи хобі, пов'язані з програмуванням. Критерії включають наявність особистих проєктів, відкритість до самонавчання, досвід роботи з AI-інструментами на кшталт Copilot або Cursor".
Такі програмісти ефективніші, оскільки поєднують технічні навички з креативністю. "Воронка рекрутингу відбирає кандидатів, які активно займаються самонавчанням, що підвищує якість найму", – пояснив спікер.
Нові професії в епоху AI
Влад підкреслив, що AI створив абсолютно новий ринок праці:
"Тепер з'явились такі професії, як AI-куратор, Prompt Engineer, Automation Manager. І що цікаво – більшість цих ролей не потребують програмування. Треба просто розуміти логіку процесів і вміти 'говорити' з AI".
Він навів приклад знайомої, яка працювала вчителькою англійської: "Вона навчилася будувати промпти, працювати з ChatGPT, і тепер консультує компанії, як автоматизувати контент-маркетинг. Її дохід зріс у кілька разів – просто тому, що вона перейшла з користувача в керівника AI-процесу".
Філософія роботи з AI
AI – це дзеркало твоєї логіки
"Що мене вразило – це те, наскільки AI спрощує мислення, – поділився Влад. – Він не просто пише тексти чи генерує картинки – він допомагає структурувати думки".
Спікер пояснив важливий принцип: "Коли ти працюєш із ним системно, ти стаєш більш логічним. Бо щоб отримати хорошу відповідь, треба поставити чітке запитання. І це тренує мозок краще, ніж будь-який курс із критичного мислення".
Влад постійно повторює своїй команді: "AI – це не чарівна паличка. Це дзеркало твоєї логіки. Якщо в тебе каша в голові – він покаже кашу в тексті".
Хто виграє в епоху AI
"AI не зробить тебе успішним, якщо ти не розумієш, чого хочеш досягти, – застеріг Влад. – Він підсилює те, що в тобі вже є. Якщо ти дисциплінований – станеш продуктивнішим. Якщо ти хаотичний – хаос просто масштабується".
Спікер бачить головну різницю між двома типами людей:
"Перші кажуть: 'О, дивись, він зробив прикольну картинку'. Другі – створюють бізнеси, асистентів, контент, аналітику. Перші граються з AI, другі – реально його використовують".
Людський фактор
На питання про витіснення людей AI Влад відповів однозначно:
"Ні. Бо AI не замінює людину, він замінює безсистемність. Раніше треба було наймати копірайтера, редактора, дизайнера, SMM-менеджера. Тепер можна залишити одну людину, яка просто розуміє, як правильно керувати AI".
Найважливіша теза виступу: "Не треба боятися, що AI забере роботу. Треба боятися, що ним навчиться користуватись твій конкурент. Це реальність. Ті, хто швидко адаптуються – виграють. Ті, хто ігнорують – залишаться позаду".
Практичні поради для впровадження
З чого почати
Влад дав конкретні рекомендації для бізнесу:
1. Використання SaaS-сервісів"Сервіси на кшталт Mailchimp, Airtable чи Google Sheets із вбудованими AI-функціями коштують від $20 до $100 на місяць і вирішують багато задач: аналіз, розсилки, автоматизація".
2. Тестування інструментів"Почніть із простого – дайте дизайнерам доступ до NanoBanana або підключіть ChatGPT для співробітників. Пробуйте доступні інструменти для створення контенту чи аналізу даних".
3. Навчання команди"Наймайте спеціалістів, які готові вчитися працювати з AI. На українському ринку за $200–500 можна знайти фахівців, які освоюють автоматизацію через платформи, як Make, і застосовують її для бізнесу".
Влад підкреслив: "Вартість навчання на курсах автоматизації – $350–500. Після цього людина готова створювати AI-агентів без програмування".
Стратегія органічного просування
Для збільшення органічного трафіку Влад запропонував стратегію, яку успішно використовує:
"Для залучення цільової аудиторії треба визначити, де вона активна. Наприклад, у LinkedIn аудиторія 30–40 років більш усвідомлена порівняно з Instagram, де люди 25–30 років".
AI-агенти можуть генерувати контент, адаптований під кожну платформу. "Один контент-менеджер може керувати процесом, використовуючи AI для створення та тестування постів. Це економить ресурси порівняно з наймом великої команди", – пояснив спікер.
Ключова порада: "Створюйте контент, який аудиторія хоче репостити". Влад навів успішний кейс із клубу на Балі: "Під час тренувань знімають відео, відмічають учасників, а ті репостять контент, залучаючи свою аудиторію. Це створює лояльність і органічно розширює охоплення".
Робота з різними сегментами
Влад зосереджується на мікро- та малому бізнесі з чеками від $1000 до $5000:
"Великий бізнес вимагає кастомних рішень і штату програмістів, що ускладнює масштабування. Для уникнення витоку унікальних рішень до конкурентів ми використовуємо NDA, якщо чек перевищує $10 000".
Але для стандартних рішень, таких як контроль якості дзвінків чи аналіз даних, NDA не потрібні: "Вони універсальні та корисні для будь-якого бізнесу".
Виклики та реальність впровадження
Автоматизація продажів: що реально, а що ні
Влад чесно розповів про обмеження:
"Автоматизація складних продажів за допомогою AI поки що обмежена, особливо на українському ринку, через високу вартість і складність реалізації україномовних моделей".
Проте простіші задачі, такі як пресейл, уже успішно автоматизуються: "Пресейл-відділ збирає базову інформацію про клієнтів – вік, інтереси, потреби – і переводить їх на наступний етап, не вирішуючи заперечення чи закриваючи угоди".
У США AI активно використовується для автоматизації простих продажів чи бронювань у ресторанах або готелях. "В Україні це поки складно через мовні бар'єри. Проте великі компанії, як-от банки, уже інвестують у такі рішення для клієнтської підтримки", – додав Влад.
Проблема консистентності в відеоконтенті
Спікер пояснив, чому цифрові аватари для відео втратили популярність:
"Основна проблема – складність забезпечення консистентності персонажа, тобто збереження однакового вигляду в різних сценах. Це досі технічно складно, тому ми зосереджуємося на текстовому контенті та короткому відео".
Майбутнє AI в бізнесі
Влад поділився своїм баченням розвитку ринку:
"З часом AI-інструменти стають дедалі доступнішими. Через рік-два багато поточних сервісів стануть частиною великих платформ, таких як OpenAI чи Google, і будуть доступні за підпискою. Цінність матимуть лише кастомізовані рішення для вузьких ніш".
Його головна порада: "Бізнесу потрібно діяти вже зараз, щоб випередити масовий ринок. Той, хто впроваджує AI сьогодні, отримує конкурентну перевагу. Завтра це стане стандартом".
Порівняння з Excel
Влад завершив виступ влучною аналогією:
"AI – це як Excel: він не зробить погану компанію успішною, але ефективну зробить ще потужнішою. Його ефективність залежить від того, як його налаштувати. Бізнес, який ігнорує AI, подібний до компанії, яка відмовляється від Excel. Для успіху потрібно наймати спеціалістів, які вміють працювати з AI, тестувати інструменти та інвестувати в навчання команди".
Висновок
Досвід Влада Ушакова доводить: штучний інтелект давно перестав бути технологічною екзотикою. Сьогодні це практичний інструмент, який дозволяє масштабувати бізнес-процеси, економити ресурси та підвищувати ефективність команди.
Ключові висновки зі зустрічі:
- AI не замінює людей – він замінює хаос і рутину, звільняючи час для стратегічних завдань
- Перемагають не ті, хто боїться AI, а ті, чиї конкуренти навчилися ним користуватись
- Впровадження не вимагає великих бюджетів – почати можна з доступних SaaS-сервісів за $20–100 на місяць
- Важлива не технологія, а системність – AI підсилює те, що в тобі вже є.
Хочете приєднатися до Business Match та познайомитися з Владом? Додаток об'єднує підприємців та експертів. Дізнатися більше → Business Match
Щоб отримати доступ до всього матеріалу — підпишіться на AI Club.
99$/щомісяця
Що пропонує AI CLUB?
🤝 Майбутні AI-однодумці
60+ перевірених AI-експертів і підприємців, які вже інтегрували AI у свій бізнес.
📍 2 оффлайн івенти щомісяця
У Києві або Варшаві проходить AI Бізнес-розбір — жива сесія з AI-експертом, під час якої власник бізнесу з виручкою від $1 млн отримує персональну AI-стратегію.
📍 2 онлайн івенти щомісяця
Zoom-зустрічі з експертами з 8+ років досвіду, які розбирають реальні кейси впровадження AI у бізнес.
📚 База перевірених AI-експертів
Зі справжніми кейсами, відгуками та можливістю звернутись напряму до кожного.
💬 Закритий Telegram-чат
Постійний обмін досвідом, інсайдами та рішеннями у спільноті однодумців.
🧠4 щомісячних практичних AI-кейсів
Добірка практик використання підприємцями AI у реальному бізнесі у формі коротких статей про результативність інтеграції АІ.
🔥 AI-челленджі
Перша в Україні 3-тижнева інтенсивна програма, яка допомагає системно впровадити AI у бізнес та побачити перші результати вже за 7 днів.
💼 Доступ до Business Match
Соціальна мережа для підприємців, де можна знайти партнерів, клієнтів, інвесторів та менторів.
🧑💻 4 авторські промпти на місяць
Готові промпти для бізнесу, маркетингу, аналітики та оптимізації процесів.
💻 4 AI-програми на місяць
Огляд та інструкції по використанню 4 найефективніших AI-інструментів щомісяця
