AI, що ловить вас на слові: від голосу до якісного користувацького досвіду

27 жовтня 2026, 11:00, Zoom-конференція

Сьогодні голосові агенти виходять із ШІ-лабораторій у реальний бізнес. Але навіть найсучасніша модель не гарантує якісної взаємодії.

На вебінарі розберемо, як будувати голосового AI-агента, який не просто відповідає, а нормально працює в реальній розмові — від логіки та промптів до інфраструктури й масштабування.

Про вебінар

Навіть добре працюючий прототип голосового агента не гарантує стабільної роботи в продакшені. У реальному використанні з’являються нові виклики: швидка обробка аудіо, паузи та переривання, зростання кількості дзвінків, інтеграції та робота з чутливими даними.

Спочатку покажемо, як виглядає готовий голосовий AI для користувача. Агент може розпізнати мовлення, зрозуміти задачу, знайти інформацію в корпоративній базі знань або звернутися до зовнішнього API, виконати дію та відповісти голосом.

Розберемо, що відбувається «під капотом»: як працює ланцюжок користувач → ASR → LLM → TTS, де виникають затримки та за що відповідають окремі компоненти системи.

А після цього поговоримо про перехід від «працює в тесті» до «працює в бізнесі»: дані, storage, моделі, GPU, хмару та архітектуру, яка дозволяє стабільно працювати під реальним навантаженням.

Під час вебінару обговоримо

Голосовий AI без магії: що відбувається за лаштунками

Від першого «алло» до готової відповіді

Коли один дзвінок перетворюється на тисячу

А де тут живуть усі ці дані?

Production починається після демо

Побачимо все наживо

Для кого цей вебінар?

Вебінар буде корисний усім, хто працює з AI-проєктами у бізнесі, зокрема:

CIO, CTO, IT-директори

Керівники AI/ML, Data Science та інновацій

Head of Data/Analytics, інфраструктурні команди

Менеджери бізнес-процесів і продакт-менеджери

CISO та фахівці із захисту даних

Після вебінару

ви отримаєте

Запис і презентацію вебінару

Розуміння шляху від голосового пілота до production

Навички роботи з даними та storage: що, де і як зберігати

Розуміння структури витрат на AI

Спікери

Богдан Чигис

Corporate Products Development Manager

Має глибоку експертизу у розвитку корпоративних продуктів та роботі з AI-рішеннями. За останній час опрацював десятки кейсів використання GPU для AI та ML, допомагаючи бізнесам підбирати оптимальну інфраструктуру для своїх задач.

Назар Віннічук

MLOps Engineer, Respeecher

Займається інфраструктурою та продуктивізацією ML-моделей у Respeecher, зокрема voice agents — від дизайну інструментів для агентів до побудови conversation flow.

Ігор Ісаков

Synthetic Speech Artist, Respeecher

Спеціалізується на розробці технології конвертації голосу та навчанні голосових моделей для ігрових студій і медіакомпаній, зокрема Netflix, Paramount+, Comcast, Nickelodeon та інших.