Від коду до бізнес-цінності: як AI трансформує роль CTO
Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
BazaIT провела фінальний вебінар освітнього проєкту Product Mindset Growth 2.0 (C-Level). Це серія прямих ефірів із фаундерами та топменеджерами українських ІТ-компаній і стартапів. У межах проєкту спікери — CEO, CTO, CPO, COO, CMO, CFO, Head of AI та HRD — ділилися досвідом, інсайтами, управлінськими підходами, помилками й особистими історіями.
Спікер фінального вебінару — Олександр Краковецький — Ph.D., CEO DevRain, CTO DonorUA, Microsoft AI MVP/RD, автор книг про генеративний штучний інтелект. Також Олександр увійшов до рейтингу «Forbes Україна» «20 ШІ-лідерів України 2025».
Поговорили про те, як AI трансформує розробку, роль CTO, технічне лідерство, команди, процеси й підходи до ухвалення рішень у tech-компаніях.
Vector — інформаційний партнер проєкту. Публікуємо адаптований конспект частини розмови. Повний запис — на YouTube-каналі BazaIT.
Головне питання CTO зміщується з «як» на «навіщо»
Коли сьогодні говорять про штучний інтелект у розробці, найчастіше мають на увазі генеративний AI і поступовий перехід до агентного AI. Сам штучний інтелект існує давно, але саме генеративні моделі після 2022 року змінили уявлення про те, як можуть працювати команди й технічні лідери.
Раніше роль CTO часто асоціювали з архітектурою, стеком, якістю коду, delivery та вибором технологій. Технічний лідер мав відповідати на питання, як побудувати продукт, яку екосистему обрати, як забезпечити стабільність, масштабованість і якість розробки.
З появою генеративного AI акцент зміщується. Коли інструменти можуть швидко генерувати код, працювати з документацією, аналізувати дані й допомагати з рутинними задачами, головним стає не лише питання «як будувати». Значно важливішим стає питання: «що саме ми будуємо і навіщо».
AI може пришвидшити розробку, але він не відповідає за бізнес-сенс рішення. Він може допомогти створити багато коду, але не гарантує, що цей код розв’язує правильну проблему. Тому CTO в новій реальності має мислити не лише технологіями, а й бізнес-цінністю, контекстом і наслідками рішень.
CTO має поєднувати бізнес, команду й технології
У новій ролі CTO стає зв’язкою між трьома світами: бізнесом, командою та технологіями.
З одного боку, він має розуміти, де компанія перебуває зараз і які бізнес-цілі перед нею стоять. З іншого — бачити реальні можливості технологій: що вже стало достатньо зрілим, що можна використовувати сьогодні, а що поки потребує часу.
Це особливо важливо в AI-проєктах. Їх не можна впроваджувати так само, як класичні software-рішення чи мобільні застосунки. Тут недостатньо просто під’єднати велику мовну модель. Потрібні якісні дані, інтеграції, доступи, база знань, процеси й готовність компанії змінюватися.
Тому головна проблема AI-проєктів часто не в самій моделі. Більшість сучасних моделей уже достатньо добре працює із багатьма рутинними задачами. Значно важливіше — чи готова сама організація: чи структуровані дані, зрозумілі процеси, чи є інфраструктура, а команда розуміє, як працювати з AI. Без цього AI може залишитися не інструментом трансформації, а ще одним експериментом без зрозумілого результату.
Технічним лідерам доведеться керувати не лише людьми, а й AI-агентами
До появи генеративного AI компанії переважно працювали з людьми, процесами, автоматизаціями та програмними рішеннями. Але зараз усе рухається до того, що технічним лідерам доведеться керувати не лише командами людей, а й AI-агентами.
AI-агент можна сприймати як окрему роль, функцію або цифрового виконавця. Це може бути агент-аналітик, агент для аналізу вимог, роботи з документами, агент для клієнтського сапорту або який працює з внутрішніми базами знань.
Поки що ця концепція залишається новою, але напрям уже зрозумілий: компанії поступово рухаються до синергії людського й штучного інтелекту. Це також змінює уявлення про команди. З’являється тренд на солопренерів і невеликі «суперкоманди», які можуть робити більше не через більшу кількість людей, а завдяки правильному використанню AI-інструментів.
У такій реальності сильна команда — це не обов’язково велика команда. Це команда, яка розуміє, які інструменти використовувати, де вона справді підсилює роботу, а де лише створює додатковий шум.
AI змушує будувати системи, які можна швидко перебудувати
У класичних software-проєктах бізнес часто хоче розуміти вартість рішення, підтримку й розвиток на кілька років уперед. У випадку AI це значно складніше. Ринок змінюється настільки швидко, що неможливо точно знати, які інструменти, моделі або підходи будуть актуальними навіть за кілька місяців.
Тому CTO має фокусуватися не лише на конкретному інструменті, а на концепціях та інфраструктурі. Інструменти можуть змінюватися швидко, але базові підходи змінюються повільніше.
Йдеться про розуміння prompt engineering, RAG, fine-tuning, context engineering, агентних підходів, роботи з даними й інтеграціями. Але головна думка не в самих термінах. CTO має думати не лише про те, який інструмент використати сьогодні, а про те, як побудувати систему, яку можна буде швидко змінити завтра.
Завдання технічного лідера — будувати архітектуру так, щоб компанія могла адаптуватися: замінювати окремі частини системи, переходити на нові підходи й не перебудовувати все з нуля щоразу, коли на ринку з’являється нова технологія.
Саме тому для CTO важливою стає гнучкість. Він має бути готовим переглядати рішення, відмовлятися від старих підходів і не триматися за технологію лише тому, що команда вже витратила на неї кілька місяців.
Досвід більше не єдина перевага інженера
AI змінює і те, як компанії оцінюють технічних спеціалістів. Раніше seniority часто була головним сигналом: більше досвіду, складних задач, глибше розуміння систем. Це залишається важливим, але вже не єдине, що визначає цінність інженера.
З’являється новий тип спеціаліста — людина, яка швидко вчиться, адаптується й ефективно використовує AI-інструменти. Умовно це можна назвати «суперджун»: фахівець із меншим досвідом, але з високою здатністю вчитися, експериментувати й підсилювати себе за допомогою AI.
Такий спеціаліст не завжди буде сильнішим за досвідченого інженера. Але в певних задачах він може бути ефективнішим, ніж людина з більшим досвідом, яка категорично не довіряє AI, не хоче тестувати нові підходи й працює лише у старій парадигмі. Водночас у цього підходу є ризики. Junior без достатнього досвіду може не вміти якісно перевіряти результат AI. Senior може краще бачити помилки, але користуватися AI занадто обережно або не використовувати його взагалі.
Тому найсильніша комбінація — це досвід плюс готовність працювати з AI. Компаніям будуть потрібні люди, які не просто знають технології, а вміють швидко переходити між екосистемами, тестувати інструменти, критично оцінювати результат і не триматися за старі підходи лише тому, що вони звичні.
CTO має бачити не тренд, а швидкість змін
Для CTO важливо не просто знати, які AI-інструменти популярні сьогодні. Значно важливіше — розуміти, з якою швидкістю розвиваються технології у його сфері.
Ще кілька років тому зображення, згенеровані AI, було легко впізнати за помилками. Багато хто вважав, що моделі ніколи не зможуть створювати візуали на рівні людини. Але з кожним роком кількість речей, які AI «ніколи не зможе», стає меншою.
Для CTO це означає, що потрібно бачити не лише поточний стан технології, а й траєкторію її розвитку. Які задачі вже стали commoditized, тобто достатньо типовими й доступними для автоматизації. Які ще потребують втручання людей, кастомної розробки або експертизи. А які, ймовірно, ще не будуть якісно вирішуватися AI найближчим часом.
Саме це розуміння допомагає ухвалювати стратегічні рішення: що будувати всередині компанії, що купувати, яку експертизу залучати ззовні, яких людей наймати і які таланти вирощувати всередині.
AI-трансформація — це не лише про технології. Це також про культуру, закупівлю експертизи, розвиток талантів і готовність компанії перебудовуватися.
Більше про це
What’s Up CMO? Команда, метрики та болі Євгенії Дичко, керівника відділу маркетингу Talkable
Будь-яку статтю можна зберегти в закладки на сайті, щоб прочитати її пізніше.
Партнерські матеріали
