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.

Для кого цей вебінар?

Цей вебінар буде корисним для тих, хто відповідає за розвиток, впровадження та інфраструктуру AI у компанії:

CIO, CTO та IT-директори

Отримають практичні сценарії впровадження AI

Керівники цифрової трансформації та AI-напрямів

Допомога з запуском і масштабуванням AI-рішень

Head of Data / Analytics

Підказки в роботі з даними та побудові технологічної основи для AI

Менеджери бізнес-процесів

Дізнаються більше про пошук сценаріїв автоматизації та оптимізації процесів

CISO та спеціалісти з інформаційної безпеки

Налаштування доступу, безпеки і контролю над корпоративними даними

Під час вебінару обговоримо

Як обрати перший AI-кейс та зрозуміти, з чого варто починати
Як пройти шлях від ідеї до AI-пілота та перевірити його на реальному сценарії
Чому успішне рішення може не пережити запуск у продакшен через проблеми з продуктивністю, інтеграціями, безпекою
З чого складається повноцінне AI-рішення (сховище, GPU-ресурси, програмні інструменти, система контролю тощо)
Яку інфраструктуру обрати під проєкт
Скільки коштує AI на практиці
Що потрібно для щоденної роботи та масштабування рішення з AI

Після вебінару

ви отримаєте

Запис вебінару та презентацію

Кейс переходу від AI-пілота до production

Орієнтир для підбору AI-інфраструктури

Підхід до розрахунку вартості AI-рішення

Спікери

Олександр Рижий

Head of Enterprise, GigaCloud

Фахівець із понад 10 роками досвіду у фінансах та технологіях. Працює на перетині АІ, інформаційної безпеки та ІТ-інфраструктури, допомагаючи великим компаніям перетворювати технологічні рішення на практичні бізнес-інструменти. Має досвід розробки та впровадження АІ-рішень для підвищення ефективності комерційних команд.

Олександр Столярчук

General Manager of AI Department, Data Science UA

Як візіонер та менеджер з досвідом в ІТ, Олександр знається на розробці інноваційних рішень в регульованих середовищах. Він співпрацював із глобальними компаніями, як-от GlobalLogic та Raiffeisen Bank, і сьогодні веде передові AI-проєкти в Data Science UA, встановлюючи нові стандарти ефективності для бізнесу.