Від гіпотези та підготовки даних до продакшн-інференсу і MLOps. Асистенти, прогнозування, зір, рекомендації — із вимірюваним впливом на витрати та виторг.
Штучний інтелект — керований інструмент для зростання бізнесу: автоматизація рутини, прогнози, персоналізація. AVGZ проєктує AI-рішення «під ключ»: формулюємо гіпотезу, готуємо дані, тренуємо моделі, будуємо MLOps і доводимо ефект за метриками P&L. Масштабуємо тільки те, що працює на пілоті.
- NLP та ассистенти: класифікація звернень, маршрутизація, генерація відповідей, самарі, мультимовність.
- Комп’ютерний зір: контроль якості, детекція аномалій, розпізнавання товарів/цінників.
- Прогнози: попит, відтік, динамічні ціни, оптимізація запасів.
- Рекомендації: персональні добірки, перехресні продажі, Next Best Action.
- RPA + AI: витяг даних із документів, звірки, автогенерація чернеток відповідей.
- Генеративний контент: промо-описи, варіанти копірайту для A/B, локалізація.
- MLOps: пайплайни, експерименти, версіонування, моніторинг дрейфу, контроль якості.
- Discovery: бізнес-цілі, KPI (економія/виторг/SLA), дані, юридичні рамки.
- Дані: ETL/ELT, очищення, анонімізація PII, каталог ознак.
- Моделі: базова → поліпшені → ансамблі; акцент на стабільність і пояснюваність.
- Пілот (4–8 тижнів): контроль/тест, метрики до/після, критерії успіху.
- Продакшн: API/gRPC, спостережність, алерти, відмовостійкість.
- Масштаб: інтеграції з CRM/ERP/контакт-центром, A/B-тести, навчання команди.
| Пакет | Сценарії | Дані/інтеграції | MLOps | SLA | Орієнт. бюджет, грн |
|---|---|---|---|---|---|
| Pilot | 1–2 гіпотези, PoC | CSV/БД, первинні API | Логування | 8×5 | 120 000 – 280 000 |
| Growth | 2–3 моделі, продакшн | DWH/стріми, CRM/ERP | Версіонування | 12×5 | 350 000 – 780 000 |
| Scale | 3+ моделей, Geo-HA, 24/7 | Події, CDC, реєстри | Повний MLOps | 24×7 | від 900 000 |
Пакети уточнюються після Discovery; таблиця — орієнтовна, не комерційна пропозиція.
| Задача | Метрика | Базовий рівень | Ціль пілоту |
|---|---|---|---|
| Класифікація звернень | F1-score | 0,68–0,74 | ≥ 0,80 |
| Прогноз попиту | MAPE | 22–28% | ≤ 15% |
| Рекомендації | CTR рекомендацій | 1,8–2,3% | ≥ 3,0% |
| Асистент підтримки | Deflection rate | — | 18–35% |
Deflection rate — частка звернень, розв’язаних ассистентом без участі оператора.
Вхідні дані: 18 000 звернень/міс; собівартість оператора 32 грн/тікет; середній час 6 хв.
Пілот AI-ассистента: deflection = 28%, час відповіді 10–15 с.
- Закрито ассистентом: 18 000 × 28% = 5 040.
- Пряма економія: 5 040 × 32 = 161 280 грн/міс.
Після витрат на інфраструктуру/донавчання (≈ 35–45 тис./міс) чистий ефект — 100 000+ грн/міс. Окупність пілоту — 1–2 місяці.
Додатково: швидша відповідь підвищує задоволеність і зменшує відтік.
Ритейлер із 12 тис. SKU має надлишки складу ~2,5 млн грн. Модель із MAPE ≤ 15% дає скорочення надлишків на 18–25%:
Вивільнення коштів: близько 450–625 тис. грн + зростання доступності товарів (менше out-of-stock) додає 1,5–2,5% до виторгу в категоріях-лідерах.
- Збір даних: коннектори CRM/ERP/телефонії/чатів, події (events), CDC із БД.
- Фічі: агрегати, ковзаючі вікна, категоріальні кодування, embeddings для текстів.
- Моделі: градієнтний бустінг, Transformers (NLP), CNN/ViT (CV), часові ряди.
- Сервінг: REST/gRPC, черги (Kafka/RabbitMQ), кеші, автостейлінг.
- MLOps: MLflow/DVC, пайплайни, моніторинг дрейфу, періодичне перевчання, canary-деплой.
- PII/приватність: мінімізація полів, псевдонімізація, RBAC/ABAC, аудит доступів.
- Відповідальність: логування запитів/відповідей, версіонування моделей, пояснюваність (feature importances/SHAP).
- Контент-політика: фільтри токсичності/помилок, «людина в циклі» для високоризикових рішень.
- Надійність: ліміти, таймаути, ретраї, SLA на інференс, деградаційні режими (baseline/правила).
- Аудит даних і процесів
- Пілот на вузькому сценарії
- Оцінка корисності (A/B, контрольна група)
- Масштаб (інтеграції, навчання персоналу)
- Операційна підтримка (моніторинг, перевчання, roadmap)
- Precision/Recall/F1
- Точність/повнота/баланс — для класифікації.
- MAPE/MAE
- Відносна та абсолютна похибка прогнозу.
- Дрейф
- Зміна розподілів даних або концепції, що погіршує якість.
- SHAP
- Метод пояснення внеску ознак у прогноз.
- Canary-деплой
- Обмежений запуск нової версії для зниження ризиків.
Скільки даних потрібно?
Для класифікації звернень — 20–50 тис. записів; для попиту — історія 12+ місяців.
Чи потрібні великі сервери?
CPU достатньо для більшості задач інференсу; GPU — для зору/генеративних сценаріїв.
Як контролюєте якість після запуску?
Онлайн-метрики, дрейф-алерти, «слеп-тести», планове перевчання.
Що, якщо модель помиляється?
Fallback: правила/базові моделі; «людина в циклі» для чутливих кейсів.
AI з вимірюваним ефектом — від гіпотези до окупності.
AVGZ побудує дані, моделі та MLOps і запустить те, що справді працює.