Кілька років тому значна частина цінності креативника була прив’язана до того, що він умів робити руками: написати текст, намалювати віжуал, знайти потрібний референс, зібрати сторіборд, змонтувати ролик, побудувати складну сцену в 3D. Сьогодні частину цієї роботи можна зробити за години, а іноді й хвилини. І було б дивно робити вигляд, що це ніяк не вплине на професію. Вплине. Уже впливає.
Після кількох днів на конференції присвяченій ШІ я зловила себе на думці, що ми, можливо, ставимо неправильне запитання про ШІ та майбутнє PR. Ми постійно запитуємо: чи замінить ШІ фахівців із комунікацій?
Але значно цікавіше інше: для чого потрібен PR у світі, де ШІ вже може виконувати значну частину роботи, яку ми звикли називати PR?
Юридичний сайт стоїть у ТОП-3 Google, але 96 зі 100 людей, яким його показали, на нього не клікнули. А ChatGPT, за даними Ahrefs, майже не посилається на юридичні сайти з нашої вибірки, навіть на ті, що мають тисячі запитів у ТОП-3. Ми перевірили це на семи сайтах: шести юридичних і одному інтернет-магазині для порівняння. Нижче — коротко про результати і п’ять кроків, як перевірити свій сайт.
Мене звати Владислава Рикова, я керівниця агенції MAVR і працюю з маркетингом юридичних послуг. Для двох сайтів ми взяли дані Google Search Console, для решти — публічні дані Ahrefs.
Сайт часто стає лише першою точкою взаємодії з клієнтом. Далі важливо не втратити контекст цієї взаємодії та правильно використати його в роботі з потенційним покупцем. Про те, як вибудувати цей процес і де тут справді є економічний ефект, розповідає Сергій Колозенко, Founder та CEO ІТ компанії Megasite.
Ця стаття — для технічних лідів, що тонуть у код-рев’ю нескінченних AI-згенерованих Pull Request-ів; HR-менеджерів і рекрутерів, завалених «Easy Apply”-відгуками; мейнтейнерів open-source проєктів і security-команд, що приймають баг-репорти та звіти про вразливості; менеджерів закупівель, які читають тендерні пропозиції; фрилансерів і замовників на біржах на кшталт Freelancehunt чи Upwork — коротко, для будь-кого, хто тримає відкритий вхідний канал (пошту, форму заявки, тікет-трекер) і вже відчуває, що читає більше синтетичного шуму, ніж змістовних відповідей. Стаття — про те, чому так стається, і що з цим інженерно робити.
Білл Гейтс нещодавно опублікував колонку «The turbulent AI era is here. The choices we make now are critical» про перехід до економіки, де штучний інтелект бере на себе значну частину людської роботи, і я прочитав її двічі: перший раз кивав, другий раз почав сперечатися вголос сам із собою. Гейтс чесно описує ризики того, що молодших спеціалістів витісняють швидше, ніж ринок встигає створювати нові вакансії, кіберзагрози ростуть швидше за захист, а ще є вплив ШІ-компаньйонів на дітей. Є у нього одна пропозиція, яка мене реально хвилює — оподаткувати токени ШІ та роботів так само, як зараз оподатковується фонд оплати праці, щоб уповільнити заміну людей машинами і профінансувати перенавчання.
У 2026 році можна подивитися на технологічний аутсорсинг у десятирічній ретроспективі — і побачити, наскільки фундаментально змінилася сама логіка створення стартапів: від того, з чим клієнт приходить до підрядника, до того, за що саме він платить.
За десять років найбільше змінилося не вміння аутсорсингових компаній писати код, а те, за що клієнт готовий платити. У 2016 році цінність вимірювалася швидкістю перетворення ідеї в продукт. У 2026 році цю роботу значною мірою виконує AI, а конкурентною перевагою стає те, що AI поки не може відтворити: доменна експертиза, архітектурні рішення, розуміння ринку та готовність взяти відповідальність за результат, а не лише за код.
ШІ-експерт Олексій Мінаков протестував новий інструмент Grok Bot від xAI для управління командами та поділився враженнями у блозі.
Привіт, спільното. З вами знов Сергій Немчинський. Коротко про мене: 30 років в ІТ, з яких 15 — тімлідом. Пройшов шлях від джуніор-розробника до власника та CEO навчального центру ІТ-професій FoxmindEd, а ще я ведучий власного YouTube-каналу про ІТ.
У своїх роздумах про те, як ШІ впливає на індустрію розробки, я намагаюся розглянути актуальні тренди та екстраполювати їх на майбутнє. Але сьогодні доведеться звернутися ще й до минулого.
Ви зробили все правильно. Сторінки швидкі, метатеги на місці, структуровані дані є, Google Search Console показує зростання показів. А коли ви питаєте ChatGPT про свою нішу, вашого продукту у відповіді немає. І це не тому, що ви погано попрацювали над SEO. Просто пошуковий робот Google і робот OpenAI мають різні можливості, і ваш проєкт потрапив рівно в цю щілину.
Ми з нашими Laravel-розробниками стикаємось із цим останнім часом регулярно. Спершу здавалось, що це поодинокі історії й проблема десь у конкретному проєкті. Потім я подивився на це підряд по кількох клієнтах і зрозумів, що річ системна: причина в одному технічному рішенні, яке ухвалюють на старті й потім майже ніколи не переглядають.
Нижче розберу, у чому саме асиметрія, як вона стосується конкретних режимів рендерингу в Laravel і що з цим робити. З цифрами й перевіркою, яку можна зробити самому за хвилину.
Розмови про те, що штучний інтелект незабаром замінить програмістів, тривають уже кілька років. Водночас інша крайність — тотальний скептицизм щодо практичної цінності ШІ-інструментів — теж нікуди не зникла. Між цими двома позиціями існує прагматична середина, яку компанія E-Docs знаходила методом послідовних проб з 2024 року.
Листопад 2022 року вже увійшов в історію технологій бо саме тоді OpenAI відкрила доступ до ChatGPT, і менш ніж за тиждень мільйон людей почали використовувати продукт, який ще недавно здавався фантастикою. За два місяці аудиторія перевищила 100 мільйонів користувачів, що є рекордом, якого раніше не досягав жоден цифровий сервіс. Але справжнє значення ChatGPT полягає не в рекордах.
Claude Code за секунди піднімає CRUD, генерує типовий клас, накидає boilerplate, який ще три роки тому забирав пів дня джуніора. За даними GitHub, 92% американських розробників використовують ШІ-інструменти в роботі — вміння промптити перестало бути перевагою, це базова гігієна, як git або читання stack trace.
У стартапів є два улюблених вислови: «ми зробили півот» і «це був трансформаційний рік». Чесно кажучи, я сам стільки разів це говорив у різних інтерв’ю, що вже трохи не довіряю цим фразам, коли чую їх від інших. Здебільшого за ними не стоїть нічого конкретного — просто зручний спосіб не визнавати, що план не спрацював.
За останній рік маркетологи встигли звикнути до AI Overview, AI Mode та дискусій навколо того, як великі мовні моделі змінюють пошук. Уже нікого не дивує, що Google не просто показує посилання, а формує власні відповіді.
Але мене зацікавило інше питання. Ми багато говоримо про те, як ШІ знаходить інформацію. Значно рідше — про те, як він формує уявлення про об’єкти. Саме тому я почав спостерігати за одним власним експериментом, пов’язаним зі звичайним кованим мангалом.
У певний момент Google AI почав описувати його не лише через характеристики чи призначення. У відповідях з’явилися згадки про музичний проєкт Elite Kovka Music, художню легенду виробу, відеоконтент та інші пов’язані елементи.
Фактично модель почала бачити навколо товару цілий контекст. І це може бути значно важливішою зміною для маркетингу, ніж здається на перший погляд.
Правовий режим програмного коду в Україні регулюється Цивільним кодексом України та Законом України «Про авторське право і суміжні права», який набрав чинності у 2023 році.
Так, за цивільним законодавством комп’ютерна програма (код) є об’єктом авторського права та прирівнюється до літературних творів.
При цьому, автором відповідного об'єкта інтелектуальної власності є є виключно фізична особа, яка своєю творчою працею створила відповідний результат. Таким чином, зважаючи на те, що правосуб’єктність АІ відсутня, останній не суб'єктом авторського права, що кореспондується із актуальними підходами нормативної та судової міжнародної практики.
Більшість компаній, які серйозно займаються діджитал-маркетингом, рано чи пізно приходять до того, що всередині команди їм потрібна технічна функція. Хтось збирає класичну MarTech-команду. У Boosters ми пішли іншим шляхом — і за два місяці зафіксували економію 350 годин роботи спеціалістів.
Каменем спотикання та головним чинником, що гальмував масове прийняття криптовалютних технологій, завжди була їхня складність. І довгий час єдиним пропонованим рішенням було «навчайтеся», «станьте експертом», поки гаманці та сервіси не почали рухатися у зворотному напрямку: не чекати, коли користувач набуде досвіду та відповідальності, а йти до нього самим — зі зручним сервісом, що вирішує базові складнощі. Хтось для цього пішов у бік централізації, хтось наполегливо продовжив роботу суто в межах чистого блокчейну. Але обидва підходи натрапляли на одну обставину: користувач все одно мав розуміти, що він робить.
Але тепер ми живемо в нових умовах. AI змінив підхід: він не вимагає від користувача розуміння внутрішніх механізмів, а просто виконує роботу — або підказує, як зробити її краще. Для цього йому не потрібен експерт у вигляді людини, а лише публічні дані та дозвіл діяти.
Розберемо, як сьогодні AI спрощує крипту — на реальних прикладах 2025–2026 років.
Почну з неприємної правди: майже нікого вже не дивує, чи ви використовуєте штучний інтелект. Це вже не предмет дискусії, а базовий must-have, як колись було «впевнений користувач ПК». Потенційних колег і роботодавців цікавить, як саме ви працюєте із ШІ та наскільки ефективно вмієте його використовувати. Таку навичку називають впевненим використанням ШІ, або ж англійською — AI fluency.
В AMO Pictures пошук нових технологічних рішень ніколи не був чимось надзвичайним. Ми завжди тестували, «ламали» і перезбирали пайплайни, щоб створювати якісний контент в ногу з часом. Просто сьогодні це трансформувалося в окремий R&D-напрям.
