На конференції IT Wave відбулась панельна дискусія, присвячена практичному застосуванню штучного інтелекту в різних галузях — від державного сектору до банкінгу, страхування та маркетингу.
⠀
Учасники панелі
Євген Бухальський (UKRSIBBANK BNP Paribas Group) 
Олексій Шишлянніков (Київстар)
Олексій Коваленко (UNIVERSALNA) 
Микита Коренєв (Одеський обласний центр зайнятості)
Аліна Пшеничникова (Netpeak) 
Модератор — Дмитро Ткаченко (DT Partners) 
⠀
💡 Ключові інсайти дискусії
⠀
🔹AI вже працює в державному секторі
На сайті Державної служби зайнятості запущено AIJob — інструмент, який аналізує резюме та підбирає релевантні вакансії за параметрами, включаючи досвід, зарплату та локацію.
⠀
🔹Наступний крок — екосистемні рішення
У межах проєкту «Обрій» планується розвиток AI-мatching, персоналізованих рекомендацій, автоматизації резюме та прогнозної аналітики ринку праці.
⠀
🔹AI в корпораціях — це про ефективність і культуру роботи
У банківському секторі впровадження генеративного AI спрямоване на зменшення інформаційного навантаження, автоматизацію процесів та розвиток нових навичок, зокрема prompt engineering.
⠀
🔹Реальні кейси: не лише переваги, а й обмеження
У страховій сфері AI вже використовується для аналізу дзвінків:
перевірено понад 1700 розмов
точність класифікації — 87,2%
⠀
Водночас ключовий висновок:
🔹AI потребує постійного донавчання, контролю та не може працювати автономно без участі людини.
⠀
🔹AI не завжди є необхідним рішенням
За словами представників бізнесу, значна частина запитів «хочемо AI» трансформується в більш прості та ефективні рішення без його використання після аналізу задачі.
⠀
🔹Безпека та дані — критичний фактор
Використання безкоштовних AI-інструментів несе ризики для бізнесу, оскільки введені дані можуть використовуватись для навчання моделей.
⠀
🔹Soft skills залишаються ключовими
Попри розвиток AI, людські навички не втрачають значення. Навпаки — з’являються рішення, які намагаються їх оцінювати та розвивати разом із технічними компетенціями.

Панель «AI in Action» показала, що штучний інтелект уже активно інтегрується в різні індустрії, проте його ефективність залежить від правильної постановки задач, якості даних, рівня безпеки та готовності бізнесу працювати з новими інструментами.