Вступ: чому діяти зараз і що дасть 30-денна roadmap AI

Генеративний ШІ для бізнесу перейшов із пілотів у системну трансформацію. Для керівників це означає: зволікання коштує частки ринку.

30-денна roadmap AI дає три речі. Фокус: обираєте 2–3 юзкейси з високою бізнес-цінністю (генерація КП, скорочення AHT у підтримці, автоматизація стандартних документів) і ставите вимірювані цілі. Контроль ризиків: запускаєте пісочницю з політиками даних, аудитом промптів і guardrails. Швидкі перемоги: пілоти на 10–30 користувачів, baseline і рішення go/no-go наприкінці 4-го тижня.

На практиці ви затверджуєте бізнес-цілі, формуєте портфель юзкейсів, призначаєте власників результату, розгортаєте базовий стек (моделі, інтеграції, логування) і стартуєте навчання. Наприкінці місяця — прозорі метрики (time-to-draft, точність, економія годин, вплив на виручку) та план масштабування.

Пріоритети першого місяця: покроковий план на 4 тижні

Тиждень 1 — Фокус і правила

Визначте 2–3 юзкейси з високою цінністю та низьким ризиком: генерація комерційних пропозицій, скорочення AHT у підтримці, підготовка стандартних договорів. Зафіксуйте базові метрики (time-to-draft, точність, зекономлені години). Затвердіть мінімальну політику: класифікація даних, заборона PII у промптах, огляд контенту людиною, логування.

Тиждень 2 — Пісочниця й плейбуки

Розгорніть безпечне середовище: доступ до обраних LLM, SSO, контроль версій промптів, журнал подій. Створіть плейбуки промптів під процеси (Sales, CX, Ops) зі зразками «до/після» та критеріями приймання. Призначте owners і SLA на відповідь/перевірку.

Тиждень 3 — Інтеграції та ризики

Під'єднайте CRM/Service Desk, сховище документів, векторну базу для RAG. Проведіть DPIA та пентест пісочниці; увімкніть автоматичні перевірки на витоки та токсичність. Узгодьте з Legal/IP умови з вендорами (місце обробки, ліміти даних, права на вивід).

Тиждень 4 — Пілоти й рішення go/no-go

Запустіть 2–3 пілоти на 10–30 користувачів. Міряйте проти baseline: −20–30% time-to-draft, точність, CSAT, економію годин. Використайте ці орієнтири як верхню межу очікувань і задайте поріг масштабування.

• Deliverables за 30 днів: мінімально життєздатний стек, політики, навчений ядровий склад, вимірювані ефекти, план масштабування на квартал.

Команда й ролі: хто за що відповідає

Щоб генеративний ШІ для бізнесу дав вимірюваний ефект уже за 30 днів, сформуйте компактну, але повну команду з чіткими зонами відповідальності — це основа стратегії AI і всієї roadmap AI.

• Executive sponsor (CEO/COO): власник бізнес-цілей, знімає блокери, ухвалює go/no-go.
• AI Program Lead: портфель юзкейсів, бюджет, ризики, синхронізує ІТ і бізнес.
• Product Owners (Sales/CX/Ops): вимоги, приймання результату, KPI.
• Data & Platforms Lead: архітектура, інтеграції, вибір моделей, RAG/векторні бази.
• Security & Compliance: політики даних, доступи, аудит промптів/логів, DPIA.
• Legal/IP: ліцензії, права на контент і дані, умови з вендорами.
• Change & Learning Lead: навчання, плейбуки промптів, мережа AI-чемпіонів.

Інвестуйте в навчання з першого тижня: у фронтлайнових ролях ген-ШІ-асистенти підвищували продуктивність у середньому на ~14% і до 35% у новачків. Тримайте adoption-метрики: активні користувачі, % задач із ШІ.

Технічний стек і дані: що потрібно для надійного старту

Оберіть мінімальний стек: доступ до LLM (через API чи платформу), векторне сховище для RAG, SSO/SCIM для доступів, журналювання подій і дашборди якості. Вартість — ключ до бізнес-кейсу: моделі різняться за ціною та продуктивністю, тож рахуйте unit economics на рівні «$ за 1 млн токенів».

• Джерела знань: корпоративні документи, бази знань, CRM; «чистий» шар (PII-редакція, версіонування).
• RAG-шар: векторна БД + метадані; політики ретрієвалу (кількість пасажів, свіжість).
• Оркестрація: темплейти промптів, правила безпеки, оцінка якості (точність, факт-помилки).
• Спостережуваність: логи, алерти, семпли для ручного ревʼю, дашборд для керівника.

Геп у Responsible AI: плануйте етапність і «гардіанів» на інфраструктурному та процесному рівнях.

Політики, безпека й комплаєнс: як запускати без ризиків

Почніть зі «скелета» політик, без яких roadmap AI швидко загрузне в ризиках.

1. Дані й доступ: класифікація (публічні/внутрішні/конфіденційні/PII), заборона PII у промптах, рольова модель доступів (SSO/SCIM), логування промптів і виводу, утримання логів та DSR-процедури.
2. Вендори й моделі: дью-дилідженс (місце обробки, шифрування, навчання на ваших даних «off» за замовчуванням), права на вивід (IP).
3. Оцінка ризиків: DPIA перед пілотом, «червоні лінії», автоматичні фільтри PII/токсичності, human-in-the-loop для високого ризику.

Регуляторні вимоги (ЄС). AI Act поетапно: із 2 лютого 2025 — AI-грамотність та заборони високих ризиків; з 2 серпня 2025 — вимоги до GPAI/прозорості; основні норми — з 2 серпня 2026; високоризикові вбудовані системи — до 2 серпня 2027.

Вартість ризику: середня глобальна вартість витоку даних у 2024 році — близько $4,88 млн. Інвестиції в безпеку та автоматизацію знижують витрати на інцидент і підвищують risk-adjusted ROI.

Метрики успіху: як виміряти цінність ген-ШІ

Визначте KPI-дерево до старту пілотів — це зшиває стратегію AI з операційною roadmap AI. Чотири блоки KPI:

1) Ефективність

• Time-to-draft/response, AHT, зекономлені людино-години, % автоматизованих кроків.
• Орієнтири: у виробничих умовах агенти підтримки з ген-ШІ підвищували продуктивність на ~14% (до +35% у новачків).

2) Якість

• Оцінка експертів/QA, частка факт-помилок, повторні звернення, CSAT/NPS.
• Для письмових задач експерименти фіксували −37% часу виконання і приріст якості (~+0,4 SD). Встановіть поріг приймання та вибіркову перевірку фактів людиною.

3) Зростання та фінанси

• Ліди/конверсія, середній чек, швидкість циклу продажів, економія витрат.
• Рахуйте unit economics: вартість токенів/запитів × обсяг × % заміщених годин.

4) Ризик і відповідність

• 0 інцидентів витоку, % відповідності політикам, частка промптів із PII (0), проходження DPIA/аудитів.

Навчання та change-management: як забезпечити adoption

Без системного навчання навіть найкраща стратегія AI буксує. Для roadmap AI освіта й підтримка користувачів — така сама «система», як дані та моделі.

• Керівники: 2×90 хв — відбір юзкейсів, ризики/політики, читання дашбордів KPI.
• Бізнес-користувачі (Sales/CX/Ops): 3×120 хв «AI-практикуми»: плейбуки промптів, перевірка фактів, «до/після» у процесах.
• Будівельники/аналітики: 2×120 хв — RAG, якісні метрики, логування, гардіани безпеки.
• Підтримка adoption: щотижневі office hours, prompt-clinic, база еталонних прикладів, мережа AI-чемпіонів.

Менше половини співробітників отримали AI-тренінг, хоча більшість керівників очікують базові AI-навички. Зробіть навчання частиною онбордингу та квартальної переатестації.

Портфель юзкейсів і дорожня карта масштабування

Як пріоритезувати

Оцініть кейси за осями: Impact, Reach, Feasibility, Time-to-Value. Сформуйте хвилі масштабування.

Хвилі (waves) на 6 місяців

• Wave 1 (0–30 днів): КП, відповіді 1-ї лінії, стандартні документи. KPI: −20–30% time-to-draft, ≥90% точність.
• Wave 2 (30–90 днів): інтегровані процеси — RAG на знаннях, резюмування звернень, ресерч для продажів. KPI: −15% AHT, +5% MQL→SQL.
• Wave 3 (90–180 днів): керовані агенти — енд-ту-енд автоматизація з людськими «гейтами».

Stage-gates і «kill rules»

• Discovery → Pilot → Limited Prod → Scale
• Зупинка/перезапуск, якщо: <10% покращення проти baseline; бракує даних для RAG; невиконані вимоги безпеки; TCO > вигоди за 6–9 міс.

Бюджет і економіка рішень: скільки коштує й коли окупиться

Плануйте бюджет покейсно, рахуючи unit economics: «$ за 1 млн токенів + інтеграції + навчання». Моделюйте сценарії завантаження.

1. Витрати на моделі: економ-класи — для масових чернеток/базових RAG; преміум — точково для задач із підвищеними вимогами до міркування/якості.
2. Приклад розрахунку (30 днів): 150 користувачів × 40 запитів/день × (600 in + 600 out) токенів ≈ 7,2 млн in + 7,2 млн out на день.
   • Економ-модель: орієнтовно ~$5,40/день → ~$162/міс.
   • Преміум-модель: множник ×10–×20 → ~$1,6–3,2 тис./міс.
3. Інші статті витрат: інтеграції (CRM/документообіг), векторна БД, логування; фільтри PII/токсичності, DPIA; навчання; підтримка та еталонні набори якості.
4. ROI і пороги окупності: (зекономлені години × ставка) − (вартість моделей + інтеграцій + навчання). Враховуйте «вартість ризику»: середня вартість витоку даних у 2024 р. — ~$4,88 млн.

Підсумок і 30-денний чек-лист для керівників

• Тиждень 1 — Фокус і політики: 3 бізнес-цілі; shortlist 2–3 юзкейсів; baseline KPI; політика даних і використання ШІ; RACI та AI Council.
• Тиждень 2 — Середовище й плейбуки: пісочниця з SSO/логуванням; вибір моделей і вартісних профілів; плейбуки промптів; owners і SLA.
• Тиждень 3 — Безпека та інтеграції: DPIA; «гардіани» (PII/токсичність); підключення CRM/документообігу/векторної БД; еталонні набори QA.
• Тиждень 4 — Пілот і рішення: 10–30 користувачів; порівняння з baseline; go/no-go; план масштабування (waves), бюджет, навчальна програма.

На виході через 30 днів: стек і політики; навчена команда; дашборд KPI; портфель пріоритетів і хвилі масштабування; фінмодель і рамки з вендорами.

FAQ

З чого почати пілот GenAI?

Обрати 2–3 кейси з низьким ризиком, зафіксувати baseline, створити пісочницю з SSO та логами, визначити KPI.

Які метрики успіху?

Time-to-draft, AHT, точність/факт-помилки, CSAT/NPS, економія годин, adoption.

Як уникнути ризиків даних?

Класифікація даних, заборона PII у промптах, аудит логів, DPIA, фільтри PII/токсичності.

Коли масштабувати?

Після ≥15–20% покращення KPI проти baseline, 0 інцидентів, позитивного unit economics.

Скільки це коштує?

Залежить від моделі та обсягу; комбінуйте economy для масових задач і premium — точково для якості.