Бізнес переходить від використання універсальних ШІ-ботів до побудови концепції командної роботи людини та ШІ – Human-Agent Teams, де спеціалізовані ШІ-агенти стають повноцінними учасниками операційних процесів. В той же час головним бар’єром для ефективності штучного інтелекту в компаніях залишається безлад у корпоративних даних та спроби застосувати універсальні моделі замість глибоко інтегрованих інструментів. Про те, як побудувати ефективне партнерство людини та ШІ, розповідає Олег Щербатенко, засновник та CEO IT-Enterprise.

За словами топменеджера, наявність навичок роботи людини з ШІ остаточно трансформується з додаткової переваги на базову вимогу роботодавців.  

«У найближчі роки конкурентною одиницею буде не просто окремий фахівець, а фахівець із власною ШІ-компетентністю. ШІ-агент — це не заміна співробітника, а додаткова виробнича потужність. Людина формулює задачу, контролює якість та ухвалює рішення, а агент бере на себе операційну рутину», — наголошує засновник та CEO IT-Enterprise Олег Щербатенко. 

Трансформації підтверджують і дані міжнародних досліджень. Так за даними PwC Global AI Jobs Barometer 2026, кількість вакансій, що вимагають спеціалізованих ШІ-навичок, зростає майже у 8 разів швидше за ринок загалом. А середня надбавка до заробітної плати за володіння ШІ-інструментами досягла 62%. Водночас, згідно з Work Trend Index 2026, 66% користувачів ШІ отримали більше часу на високоцінні (high-value) завдання, а 58% виконують задачі, які ще рік тому були для них недоступними (серед просунутих користувачів — 80%). World Economic Forum (Future of Jobs Report 2025) називає ШІ та Big Data найшвидше зростаючими навичками до 2030 року, а 86% роботодавців очікують трансформації бізнесу під впливом цих технологій.  

На прикладі деяких розробок фабрики ШІ-асистентів IT-Enterprise Олег Щербатенко називає практичні сценарії застосування ШІ-агентів у бізнесі і виділяє кілька ключових напрямів, де командна робота людини та ШІ-агента дає найвищий результат: 

1. HR та рекрутинг: ШІ-агенти автоматично опрацьовують понад 100 типів документів (резюме, паспорти, дипломи, сертифікати) та вносять дані у відповідні реєстри ERP-системи, прискорюючи обробку заявок майже до режиму онлайн. 
2. Сервісна інженерія: Manual Assistant аналізує технічні керівництва та регламенти ремонтних робіт, допомагає формувати технологічні карти, оцінює стан обладнання та попереджає про ризики зупинок. 
3. Закупівлі та юриспруденція: ШІ-асистенти аналізують тендерну документацію, оцінюють імовірність перемоги та готують первинні пропозиції. 
4. Виробництво та енергоменеджмент: ШІ-агенти цілодобово моніторять роботу обладнання, прогнозують відмови та оптимізують споживання ресурсів. 

Втім, CEO IT-Enterprise, акцентує увагу, що універсальні публічні моделі (як ChatGPT) мають широкий загальний кругозір, але не знають специфіки конкретного підприємства. Для отримання вимірюваного бізнес-ефекту необхідний перехід до архітектури ERP+ШІ, де спеціалізовані агенти працюють із закритими корпоративними базами знань, регламентами та внутрішньою документацією 24/7.  

Олег Щербатенко також застерігає: ШІ не виправить відсутність структури. Якщо інформація розпорошена по таблицях Excel та локальних папках, якість роботи ШІ буде низькою. Ефективність агента напряму залежить від якості інформаційного контексту, який йому надає компанія. 

Як повідомлялось раніше, IT-Enterprise, виробниче підприємство GIPANIS та Агенція сталого розвитку АСТАР, EDIH Clotex Hub об’єднали експертизу в межах європейського проєкту WASABI, щоб впровадити AI-асистента безпосередньо у виробничий процес виготовлення взуття. Рішення має допомогти підприємствам взуттєвої та легкої промисловості зменшувати виробничі відходи, контролювати технологічні параметри та підвищувати енергоефективність.