Ви можете ігнорувати тренди, але знайте: рухатися вперед у такому разі буде дедалі складніше. Поки одні чіпляються за стабільність, інші вже повним ходом тестують інструменти, здатні за ніч переписати правила гри в бізнесі, маркетингу й управлінні. І саме до другої групи вкрай важливо приєднатися CIO, IT-директорам і всім тим, хто приймає рішення на перетині технологій і стратегії.
Ми прочитали свіжий звіт AI Trends 2025 від Info-Tech Research Group, заснований на майже 1000 відповідях ІТ-лідерів з різних країн та галузей — від держсектора до медицини. Більшість із них — директори та топменеджери. Тобто люди, які не просто спостерігають за розвитком AI збоку, а активно інтегрують його в інфраструктуру компаній, процесів і навіть законодавчих норм.
У цій статті ми поговоримо про чотири головні AI-тренди 2025 року за версією Info-Tech Research Group і розберемо:
як змінюється роль CIO та IT у розробці стратегії AI;
куди рухається екосистема AI-рішень;
що нового в полі регулювання й законів;
і чим deepfake небезпечний для бізнесу та суспільства.
Якщо ви не готові самостійно вивчати звіт-джерело, прочитайте цю статтю — тут ми виклали ключову інформацію і пояснили, як адаптуватися до нових реалій, використовуючи сучасні інструменти та випереджаючи конкурентів.
Тренд 1. IT-директори стають архітекторами AI-стратегії
AI уже давно перестав бути чимось таємничим і футуристичним. Тепер його не просто теоретично обговорюють на панелях, а й активно використовують у бізнес-стратегіях — причому в найрізноманітніших галузях.
Але ось що важливо: у 2025 році саме IT-команди й CIO найчастіше стають тими, хто має не просто зрозуміти AI-стратегію, а побудувати її та провести через усю організацію.
Так, це однозначно серйозний виклик, але й величезне вікно можливостей. Згідно з дослідженням Info-Tech, 41% компаній тільки починають формувати свою AI-стратегію, а 26% поки що обходяться без неї, просто інтегруючи штучний інтелект у загальні ІТ-ініціативи. Іншими словами: ігрове поле поки відкрите, і тут ще можна задати свої правила.
Розберемося, що стоїть за цим трендом і як ви можете використати його з розумом.
AI-стратегія як зв’язок інструменту з бізнесом
Серйозна помилка компаній — вважати, що AI-стратегія = купівля готового рішення.
Неможливо просто купити інструмент і чекати, що він сам собою принесе результат. Ним завжди потрібно управляти. За цим самим принципом працює й AI-стратегія — це зв’язувальна ланка між технологією і бізнес-цілями.
Вона включає чотири ключові компоненти:
AI Vision — як організація бачить штучний інтелект, навіщо він їй потрібен і як змінить роботу;
Business Value Drivers — конкретні цілі: зростання, ефективність, інновації;
Strategic AI Principles — будуємо чи купуємо, залучаємо людей чи замінюємо;
Responsible AI — етика, безпека, захист даних.
💡 Без чіткої AI-стратегії штучний інтелект або застрягне на початковому рівні, або стане джерелом ризиків і конфліктів. Якщо ви хочете отримати від технології реальну бізнес-цінність — почніть із узгодження AI із корпоративною стратегією.
Головні бар’єри
Просто створити AI-стратегію — це лише половина справи. Зовсім інша розмова — правильно її реалізувати. Info-Tech Research Group опитали IT-лідерів щодо головних перешкод у роботі з AI.
Вони назвали такі бар’єри:
нестача спеціалістів і навичок роботи з AI та даними;
відсутність чітких правил і моделі управління штучним інтелектом;
непідготовлені платформи та складність вибору відповідних кейсів.
Що радить із цим робити Info-Tech Research Group?
По-перше, не намагайтеся впоратись самостійно. Створення AI-команди з нуля — дорогий і тривалий шлях. Значно ефективніше знайти партнерів, які вже вміють будувати пайплайни, налаштовувати інфраструктуру й тестувати кейси.
По-друге, фокусуйтеся не на модних проектах, а на конкретній бізнес-проблемі. Оберіть один кейс, де штучний інтелект може реально зекономити вам гроші, покращити клієнтський досвід або підвищити ефективність — і починайте саме з нього.
І нарешті, впровадьте в роботу «AI-гігієну»: чіткі правила, хто за що відповідає, як ухвалюються рішення, які принципи закладено в архітектуру. Без цього будь-який проєкт стикається з великим ризиком.
Як обрати AI-кейси
Бізнес прагне не просто впровадити штучний інтелект у свою роботу, а застосувати його там, де він дасть максимальну цінність.
Щоб не злити бюджет на невиразні ініціативи, оцініть кожен кейс за двома осями:
бізнес-цінність (покращення клієнтського досвіду, зростання виручки, зниження ризиків);
реалізованість (складність інтеграції, доступні ресурси, підтримка стейкхолдерів).
🟢 Починайте тільки там, де висока цінність і реальна реалізація. Інші ідеї відкладайте на майбутнє.
А якщо ви хочете навчитись обирати дієві AI-кейси — зазирніть у наш розділ «Найближчі заходи» — там на вас чекають практичні інтенсиви та воркшопи з роботи зі штучним інтелектом.
Тренд 2. AI-екосистема зростає, і компанії все частіше роблять ставку на готові рішення
Штучний інтелект із технології перетворюється на ціле середовище існування. І в цьому середовищі за 2024–2025 роки сформувалась потужна екосистема: від хмарних платформ і моделей до спеціалізованих застосунків для маркетингу, HR, продажів, аналітики.
Щодня запуск власного AI-рішення дедалі більше нагадує виробництво власного смартфона — технічно це можливо, але навіщо, якщо є готові екосистеми з інфраструктурою, підтримкою та масштабованістю?
Все більше компаній купують AI як сервіс, а не будують із нуля. Вони роблять ставку на готові застосунки, API, інструменти з зручною інтеграцією та зрозумілою цінністю. Давайте поговоримо про те, чому це стало трендом і як не помилитись у виборі.
Компанії хочуть швидкий результат
Згідно з опитуванням Info-Tech, 65% організацій обирають AI-рішення, виходячи з вимог до безпеки та конфіденційності, а ще майже стільки ж — за критерієм ефективності та надійності. Інакше кажучи, штучний інтелект має не вражати, а працювати — безпечно, стабільно й із прогнозованим поверненням інвестицій.
Тому на перший план виходять:
генеративні AI-рішення за моделлю SaaS — наприклад, Copilot, Synthesia, Writer;
API та інструменти для адаптації — які можна підключити до свого стеку без боїв за сервери;
хмарні екосистеми від Amazon, Microsoft, Google та OpenAI, де вже є все — від моделі до моніторингу.
Все менше компаній хочуть займатись складним fine-tuning і все більше — знаходять інструменти, які вирішують задачі out-of-the-box.
💡 Висновок простий: якщо ви не Big Tech, ваше завдання — не будувати LLM, а правильно обрати «чужий» інструмент під своє завдання.
Як обрати AI-постачальника
AI-рішення отримує доступ до ваших даних, клієнтів, процесів. Це вже не просто софт. І ви напевно розумієте, що якщо щось піде не так — відповідальність буде на вас. Це коротке пояснення того, чому сьогодні вимоги до вендорів зросли в рази.
Що дійсно важливо при виборі AI-постачальника, згідно з даними звіту:
прозорість моделей і зрозумілість логіки штучного інтелекту;
юридичний захист: хто відповідає, якщо AI помилився або порушив закон;
гнучкість і масштабованість рішення під різні команди та сценарії;
точність, безпека й конфіденційність.
Організації починають оцінювати постачальників за повною матрицею: від точності й швидкості виконання завдань до користувацького досвіду, ROI, відповідності KPI і навіть екологічного сліду. На жаль, штучний інтелект тепер тісно пов’язаний із репутаційними ризиками.
Екосистема
Найцікавіше в сучасному AI-ландшафті — це його модульність. Ви можете зібрати свою архітектуру з фрагментів: взяти моделі від OpenAI, плагіни від Salesforce, базу даних від AWS і інтерфейс із Power Apps.
Але це потребує навичок: як мінімум розуміння, що і навіщо ви з’єднуєте. Помилка на етапі вибору моделі або недооцінка обсягу доопрацювань можуть перетворити впровадження на нескінченний проєкт.
Сучасні AI-платформи вже пропонують величезну кількість рішень:
класифікацію за рівнем кастомізації — від простого prompt-інжинірингу до повного навчання;
вбудовані пайплайни MLOps, DataOps і FMOps;
готові рішення для різних ролей — як маркетолога, так і CFO.
Головне тут — не намагатися охопити все. Почніть з одного робочого блоку, який можна масштабувати. І не забувайте, що екосистема — це окремий світ зі своєю логікою, пріоритетами й прихованими витратами.
Можливості штучного інтелекту справді безмежні, тому в них і губляться ті, хто не знає, чого шукає. Усвідомлення своєї цілі й уважний вибір вендора допоможуть вам швидко впровадити дієвий AI і, навпаки, уникнути такого рішення, яке просто з’їсть ваш бюджет.
Тренд 3. Регулювання AI як прискорювач прогресу
Штучний інтелект стрімко виходить із «нестриманої» зони. У 2025 році країни активно впроваджують нові акти, компанії поспіхом будують власні системи саморегулювання — загалом, усі намагаються не допустити хаосу, захистити користувача і мінімізувати юридичні та репутаційні ризики. Питання лише в тому, скільки підприємств готові до такої нової реальності.
Чому регулювання важливе
Регуляторні ініціативи охоплюють увесь світ: від EU AI Act із чіткою градацією ризиків до більш гнучкого курсу США, який робить ставку на принципи саморегулювання. Компанії адаптуються по-різному, але тенденція очевидна — ігнорувати тему й пускати штучний інтелект на самоплив відверто небезпечно.
Організації, які заздалегідь вибудують відповідальний підхід до AI, отримають перевагу: довіру клієнтів, стійкість у кризах, свободу від панічних «пожежних» доробок під кожен новий закон.
Саме тому найбільш далекоглядні гравці вже сьогодні:
впроваджують фреймворки Responsible AI (зокрема на базі Microsoft, Google, AWS);
навчають команди управлінню ризиками;
використовують інструменти для оцінки надійності, прозорості й етичності рішень.
Майте на увазі: регулятор не чекатиме, поки ви розберетесь із внутрішніми процесами. А отже, не підготувавши ґрунт заздалегідь, ви опинитесь у ролі наздоганяючого. Набагато вигідніше вбудувати відповідальність і прозорість у фундамент, поки це конкурентна перевага, а не обов’язкова галочка для проходження перевірок.
Відповідальний штучний інтелект систематично захищає бізнес, клієнтів і репутацію. Справжній Responsible AI-фреймворк знижує ризики, допомагає відповідати законам і формує довіру до технологій.
Ось що має до нього входити:
1️⃣ Принципи та політика
На цьому рівні формуються базові правила. Вони відповідають на запитання:
Як ми забезпечуємо прозорість моделей?
Де проходять межі допустимого використання AI?
Як ми захищаємо персональні дані клієнтів?
Хто несе відповідальність за результат?
По суті, це ваш внутрішній «етичний кодекс» роботи зі штучним інтелектом — але без розпливчастих формулювань.
2️⃣ Фреймворк оцінки ризиків
Просто довіряти моделі недостатньо, її потрібно регулярно перевіряти. Тому наступний шар — це система аудитів і оцінки потенційних загроз. До неї входить:
регулярна перевірка моделей на помилки, упередженість і надійність;
класифікація ризиків — за ступенем впливу і ймовірності (аналогічно стандарту EU AI Act);
протоколи реагування, якщо система дає збій або порушує правила.
Це дозволяє великим компаніям виявити вразливості ще до того, як про них дізнаються журналісти чи регулятори.
3️⃣ Інструменти моніторингу та захисту
Нарешті — практична частина. Це технології, які автоматично відстежують, як поводиться ваш штучний інтелект. Серед них:
Alibi, SHAP, LIME — інструменти, які допомагають зрозуміти, чому модель ухвалила те чи інше рішення.
Privacy Meter, TensorFlow Privacy — рішення для захисту даних і забезпечення приватності.
спеціалізовані платформи для автоматичного контролю якості, відхилень і дотримання політик.
Відповідальний штучний інтелект — це ваша страховка від штрафів, судових позовів і втрати довіри. Побудувати таку систему можна поетапно: почати з принципів, потім впровадити аудит, і лише потім переходити до технологічних рішень. Головне — діяти вже зараз, не чекаючи кращих часів.
Що бізнесу варто зробити вже сьогодні
Наскільки ваша команда готова до AI-регулювання? Якщо ви лише починаєте цей процес, ось три кроки, які варто зробити вже цього кварталу:
Провести внутрішній AI-оціночний аудит.
Визначити відповідальних за розробку політики AI-гігієни.
Налаштувати автоматичний контроль ризиків через спеціалізовані інструменти (наприклад, Evidently, AI RMF 1.0).
Відповідальний підхід до штучного інтелекту має стати частиною культури компанії — такою ж природною, як захист персональних даних чи аудит фінансів. Чим раніше ви почнете, тим легше буде масштабувати рішення без страху перед новим законом, вимогами партнерів чи гучними кейсами в медіа.
Якщо хочете не просто адаптуватися, а використати тренд на свою користь — почніть з малого. Побудуйте Responsible AI як страховку від майбутніх збоїв і втрати довіри.
Тренд 4. Загрози deepfake зростають
Ще нещодавно основна загроза нейромереж полягала у підробці облич, голосів і навіть емоцій. Сьогодні ж deepfake пішли ще далі — вони вже підривають вибори, провокують біржові колапси та допомагають красти мільйони.
Спотворення реальності стало масовим. У 2024 році deepfake-атака коштувала британській компанії $25 млн, у США — фальшивий аудіозапис Байдена закликає громадян не голосувати, а в Європі deepfake вже складають 6,5% усіх шахрайських спроб. І ми говоримо лише про зафіксовані випадки.
Технології удосконалюються швидше, ніж закони встигають реагувати. Визначити підробку стає дедалі складніше, а поширювати її — все простіше. Open-source інструменти на кшталт DeepFaceLab і FFmpeg роблять deepfake доступним навіть дітям, а отже, це вже потенційна загроза для бізнесу.
Чому людям важко розпізнати підробку?
Ми звикли довіряти власним очам і вухам — саме це робить deepfake таким небезпечним. Коли відео виглядає реалістично, голос звучить знайомо, а обличчя посміхається вам через екран Zoom — складно зберігати пильність. Навіть якщо насправді по той бік екрана — генеративна нейромережа з дешевим мікрофоном.
Info-Tech Research Group називає три причини, через які навіть найдосвідченіші фахівці стають жертвами фейків:
Deepfake усе важче відрізнити від реальності. Алгоритми навчаються копіювати інтонації, міміку і поведінку настільки точно, що навіть технології розпізнавання не завжди справляються.
Люди не навчені медіаграмотності. Ми вже знаємо, як розпізнати фішинговий лист, але ще не готові до розпізнавання фейкового відео від власного керівника.
Когнітивна довіра — візуальний і звуковий обман оминає раціональне мислення. Ми віримо в те, що бачимо і чуємо, навіть якщо це суперечить логіці.
Проблема deepfake значно глибша, ніж здається — вона про вразливість сприйняття. Пам’ятайте: чим вищий рівень довіри всередині компанії, тим легше його зруйнувати.
Ситуацію ускладнює ще один фактор: швидкість поширення.
Контент deepfake може облетіти тисячі пристроїв за хвилини, потрапити в закриті чати, месенджери, корпоративні розсилки. Один підроблений відеодзвінок може призвести до переказу коштів, звільнення співробітника чи репутаційного скандалу.
Що робити бізнесу
Рішення — у профілактиці. Боротьба з deepfake починається з базової культури настороженості: співробітники мають знати, що підробки існують, і вміти їх розпізнавати.
Ось що можна (і потрібно) впровадити вже зараз:
Регулярне навчання співробітників. Сценарії з підробленими дзвінками, фейковими листами й відео мають стати основою корпоративних тренінгів.
Мультифакторна автентифікація. Не довіряйте лише голосу чи обличчю (особливо — у фінансових чи управлінських комунікаціях).
Технології детекції. Використовуйте інструменти аналізу голосу, відео та цифрові «водяні знаки» для перевірки справжності контенту.
Обмеження публічного контенту. Чим менше фото, відео й аудіо з участю топменеджерів ви публікуєте без потреби, тим менше матеріалу для створення deepfake.
Deepfake — серйозний виклик довірі, не кажучи вже про безпеку. А проблема в тому, що саме довіра сьогодні — головний капітал. Втративши її, ви втрачаєте все. Тому цього року будь-якому бізнесу критично важливо побудувати систему захисту до того, як їх атакують фейки.
Рекомендації для бізнесу: як підготуватися до нової реальності
Штучний інтелект — це нове середовище, в якому бізнесу доведеться не просто виживати, а успішно адаптуватися та розвиватися. І як у будь-якому новому середовищі, виграють ті, хто не чекає «інструкцій згори», а починає діяти заздалегідь.
Проблема в тому, що у більшості компаній немає чіткого плану. Зате є купа тривожних питань:
Яку стратегію будувати, якщо сам до кінця не розумієш потенціал AI?
Де взяти фахівців, якщо на ринку їх дефіцит?
Як не наразитися на юридичні й репутаційні ризики?
Як не злити бюджет?
Ми уважно прочитали звіт Info-Tech Research Group та результати проведених досліджень. Ось що ми можемо порекомендувати вам зробити вже зараз, щоб випереджати тренди в майбутньому:
Почніть із цілі
Вам не потрібен штучний інтелект «загалом». Кожному підприємцю потрібен інструмент, який вирішує конкретну бізнес-проблему: економить кошти, пришвидшує процеси, покращує клієнтський досвід. Тому спочатку зафіксуйте мету — і лише потім обирайте рішення.
Побудуйте зрозумілу AI-стратегію
Не ускладнюйте й без того складний процес. Спершу запишіть, навіщо вам штучний інтелект, які задачі він вирішує, хто за що відповідає і як ви будете вимірювати успіх. Це не має бути документ на 100 сторінок: достатньо логічної схеми, яку розуміє ваша команда.
Обирайте перший кейс із високим ROI
Не варто починати з великих проєктів. Знайдіть ділянку, де штучний інтелект дасть максимально швидку віддачу, і протестуйте модель саме там. Це може бути щось просте: автоматизація повторюваних задач, генерація контенту, аналіз даних або покращення воронки продажів.
Не будуйте все з нуля
Використовуйте готові екосистеми та інструменти з відкритими API. Навіщо винаходити велосипед, якщо можна інтегрувати Copilot, ChatGPT або Jasper — і відразу почати працювати?
Продумайте AI-гігієну
Установіть базові правила: хто відповідає за вибір моделі, хто верифікує дані, які обмеження діють, щоб убезпечити себе від хаосу і судових ризиків у майбутньому.
Будьте готові до регулювання
Створіть фреймворк Responsible AI, навіть якщо поки що цього ніхто не вимагає. Закладіть прозорість, етичність, безпеку і захист даних в архітектуру рішень — це стане вашою конкурентною перевагою.
Захистіть бізнес від загроз deepfake
Проведіть навчання, налаштуйте процедури верифікації і перегляньте, яку інформацію публікують ваші працівники та топменеджери.
Штучний інтелект стрімко увірвався в наше життя, не питаючи, хто готовий до нової реальності, а хто — ні. Він уже змінює ринок, клієнтів, конкуренцію й правила гри, поки ви ще думаєте, чи варто в це вплутуватись.
Тож неважливо, хто ви — власник малого бізнесу, директор із маркетингу чи IT-лідер. Якщо ви вмієте бачити тренди раніше за інших — ви вже на крок попереду. Залишилося тільки зробити цей крок.
Якщо ви хочете розбиратися в AI-технологіях на рівні рішень і кейсів — зазирніть у розділ «Найближчі заходи» на нашому сайті. Там ви знайдете розклад платних і безкоштовних курсів — для підприємців, маркетологів, IT-фахівців і всіх, хто хоче використовувати AI з розумом.
Ви дізнаєтесь, що таке Make, Sites, Draw і Buzz, як працює інтеграція зі штучним інтелектом та чи насправді ці функції корисні для дизайнерів і команд.
