Проєкт починається з AI Feasibility Sprint — перевірки, чи дозволяють наявні дані клієнта досягти потрібного результату. Цей етап дає змогу оцінити реалістичність гіпотези та визначити ціну й терміни розробки.
Ми працюємо з двома напрямами: додавання AI-функцій у цифрові продукти та впровадження AI у внутрішні процеси компанії. Перший охоплює розумний пошук, персоналізовані рекомендації та генерацію контенту. Другий — обробку документів, відповіді на основі бази знань і прогнозування.
Проєкт починається з AI Feasibility Sprint для перевірки гіпотези на реальних даних. Результат — Go з roadmap або No-Go з Data Readiness Gap Analysis.
RAG-архітектура формує відповіді лише на основі документів компанії. Human-in-the-Loop для AI Document Processing: складні випадки передаються людині.
ML-моделі та RAG-індекси з часом втрачають точність: дані змінюються, промпти застарівають. Тому AI-продукти впроваджуються за моделлю Setup + Ongoing-підтримка.
Ми маємо досвід реалізації проєктів у Fintech (скоринг, KYC), HVAC (автоматизація ТО й сервісних робіт), а також SaaS, E-commerce, B2B, виробництво, логістика й інші.
Показник для оцінки ефекту від AI-функції — точність скорингу, конверсія пошуку чи інший, залежно від напряму — закладається в задачу до початку розробки.
Spiro AI Layer розширює процеси, побудовані на базі Quick Process Automation чи Operations Hub. AI in Product поєднується з MVP Starter чи Agent-First MVP.
Гіпотеза: AI може автоматично класифікувати вхідні заявки на кредит за 7 категоріями ризику без участі андерайтера, з точністю понад 85%. Дані для перевірки: 4 200 заявок за 18 місяців.
Рішення: ML Sprint з fine-tuned класифікатором на історичних даних. На тестовій вибірці: точність 89%, повнота 91%. Час класифікації: 1,2 секунди проти 40 хвилин ручного розгляду.
Результат: Go. Roadmap production-рішення — 8 тижнів, інтеграція з CRM і compliance-логуванням.
Ситуація: бухгалтер витрачає 2,5 години на день на внесення даних з 80–120 вхідних рахунків різних форматів у систему. Помилки виявляються лише під час оплати.
Рішення: PDF і скани рахунків → OCR → LLM-визначення структурованих полів → перевірка → передача в систему обліку. Рахунки з сумнівними полями потрапляють до людини.
Результат: час перевірки виключень — 20 хвилин, точність — понад 95% для стандартних форматів і 88% для нестандартних. Кількість помилок знизилась на 94%
Ситуація: більшість тікетів, які обробляє команда підтримки, стосуються типових питань про тарифи, ліміти, процедури. Час очікування відповіді може досягати кількох годин.
Рішення: RAG-агент з підключенням до документації продукту й FAQ. Надає відповідь за секунди, а при низькій упевненості передає спеціалісту запит з контекстом розмови.
Результат: 70% питань вирішуються асистентом. Час відповіді скоротився до секунд.
Ситуація: лише 23% активних користувачів застосовують нові функції продукту. 18% користувачів залишають платформу через 2–3 місяці після реєстрації.
Рішення: AI Feasibility Sprint показав достатній обсяг даних (12 місяців, 3 200+ користувачів) для колаборативної фільтрації. Коли дії користувача сигналізують про нерозв'язану задачу, система рекомендує відповідну функцію.
Результат: рівень використання нових функцій зріс з 23% до 61%. Відтік користувачів знизився з 18% до 11%.
Ситуація: 1 200+ об'єктів, журнал ТО за 4 роки. Аварійні виклики становлять 23% від загального обсягу, вартість аварійного ремонту втричі перевищує плановий.
Рішення: модель аналізує журнал ТО, умови експлуатації та історію поломок, прогнозує ймовірність поломки кожної одиниці обладнання протягом наступних 30 днів. Інтеграція з Field Service App.
Результат: частка аварійних ремонтів знизилась з 23% до 11% за 4 місяці.
70%
компаній у світі вже
використовують генеративний
AI у своїй роботі
Джерело: Stanford HAI, AI Index Report 2026
Розбираємось у задачі: яку проблему потрібно розв’язати та які є дані. Визначаємо тип продукту й рекомендуємо, з чого починати. Надаємо орієнтовну вартість і терміни.
Формулюємо гіпотезу, оцінюємо дані, будуємо мінімальний прототип, вимірюємо результат. Вердикт Go або No-Go. Входить у вартість проєкту, якщо ви продовжуєте співпрацю з FreshTech.
Після Go-рішення затверджуємо технічні вимоги та скоуп робіт, фіксуємо ціну й терміни на основі конкретної задачі та підтверджених даних клієнта.
Будуємо AI-рішення на основі підходу, підтвердженого AI Feasibility Sprint. Ітеративна розробка з регулярними демо та вимірюванням метрик протягом проєкту.
Запуск у продакшн. Показник, визначений на етапі постановки задачі, дає змогу оцінити ефект впровадженого рішення. За потреби проводимо A/B тестування.
AI-рішення потребують постійної підтримки: переіндексація бази знань, повторне навчання ML-моделей при деградації показників, оновлення промптів.
Залежить від задачі. AI Document Processing та Context-Aware AI Assistant підходять і для невеликих команд, адже навіть компанія з 20 осіб може отримати швидкий результат, якщо, наприклад, зараз бухгалтер витрачає більшість робочих годин на обробку рахунків. AI Analytics & Prediction потребує історичних даних, тому розмір компанії впливає на наявність достатньої бази. AI Feasibility Sprint покаже реалістичність рішення для конкретного випадку.
