В IT-компании Forma с помощью искусственного интеллекта сократили процесс тестирования продуктов, автоматизировали анализ рекламы конкурентов и сэкономили в сервисе поддержки клиентов. Как именно и какие измеряемые результаты? Рассказывает Федор Котяй, CEO Forma, которая создает сервисы для работы с документами
Заощаджуйте, отримуючи 6 журналів за ціною 4
Купуйте річну передплату на шість журналів Forbes Ukraine за 1 799 грн замість 2 400 грн. Читайте головні історії українського бізнесу, ексклюзивні рейтинги та глибоку аналітику в кожному номері.
Быстрый рост в продуктовом ІТ редко упирается в идеи или амбиции команды. Чаще всего ограничения появляются на операционном уровне: ручные процессы дорожают, решения принимаются медленнее, а масштабирование теряет темп.
Компания Forma, являющаяся частью Universe Group, создает сервисы для работы с документами. Ими пользуются миллионы людей. И мы довольно рано столкнулись с этими ограничениями. Автоматизация стала для нас способом расти без бесконечного найма и переводить команду с ручной работы в режим стратегических решений. Ниже три практических кейса.
ИИ-автоматизация в разработке
Одним из первых узких мест с ростом бизнеса стало тестирование продуктов. Повторяющиеся сценарии и зависимость от ручной проверки быстро превратили его в тормоз для релизов.
Первый шаг – признать проблему. Мы увидели, что расширение команды тестировщиков не решает проблему: ручное тестирование (QA) дорогое, медленное и слишком зависимое от человеческого фактора. Поэтому мы сознательно перешли от ручного QA к автоматизированному.
Второй шаг – формализовать повторяющиеся сценарии. Описали базовые сценарии каждого релиза (ключевые функции и оплаты) в виде четкой логики действий и передали их на автотесты. То, что раньше проверяли вручную часами, система начала прогонять за три минуты.
Третий шаг – встроить автотесты в релиз. После каждого изменения система автоматически проверяет критические сценарии в браузерной среде. Если тест не проходит, релиз блокируется до исправления. Проверка перестала зависеть от людей и их времени.
Рассылка Forbes AI: искусственный интеллект глазами тех, кто рискует деньгами
На старте мы слишком быстро отказались от ручного тестирования, когда автоматизированное покрытие еще было неполным и до 70% задач выходили с ошибками. Это стало ключевым уроком: для бизнеса нашего масштаба оптимальный переход – около одного квартала с параллельной работой ручного и автоматизированного QA. Сегодня процесс полностью стабилизирован.
В результате цикл от постановки задачи до релиза сократился на 40%.
Автоматизация в маркетинге
Forma работает на десятках рынков и языков – от США до Южной Африки. При таких масштабах ручной анализ рекламы конкурентов не работает. Данных слишком много, они постоянно меняются.
Мы создали собственный инструмент для автоматизированного анализа конкурентной рекламы. Он регулярно собирает рекламную выдачу в Google и Bing, отслеживает появление новых креативов и изменение месседжей конкурентов в разных странах и на разных языках. Повторяемость формулировок стала для нас косвенным, но стабильным индикатором эффективности.
Все объявления структурируются в прикладной формат (заголовок, описание, логика подачи) и становятся базой гипотез для наших A/B-тестов в течение 2–4 недель в зависимости от рынка.
Техническая сложность этого решения не в самом парсере, а в построении инфраструктуры, стабильно работающей одновременно во многих странах без блокировок. Для этого мы использовали ротацию IP и VPN под разные рынки и объемы запросов.
Точный эффект такой автоматизации сложно посчитать, но когда эта же система работает в масштабе 150 стран и 35 языков в течение длительного времени, она начинает давать качественные маркетинговые решения с эффектом, который в итоге ощущается и на уровне P&L.
Автоматизация в сервисе поддержки
Сейчас уровень автоматизации службы поддержки в Forma позволяет компенсировать эквивалент работы около 80 сотрудников, и с масштабированием бизнеса этот эффект растет.
В определенный момент мы столкнулись с операционными трудностями с платежами. Анализ показал простой паттерн: если клиент не получает быстрого ответа, он мгновенно обращается с жалобой в платежную систему – иногда уже в течение 1–2 часов. Задержки в ответах напрямую влияют на риск-метрики и стабильность платежей.
Параллельно бизнес рос, а количество обращений в пиковые периоды достигало десятков тысяч в месяц. Масштабировать поддержку исключительно за счет найма означало бы постоянный рост расходов без гарантии быстрого эффекта.
Мы начали с анализа обращений и увидели, что значительная часть запросов повторяется: базовые продуктовые вопросы, инвойсы. Автоматизацию запустили с простых сценариев – системы научились быстро определять намерение пользователя, находить релевантную информацию и готовить ответ или контекст для агента поддержки. Уже на этом этапе около 15% обращений были обработаны быстрее.
Далее мы подключили ИИ, чтобы усилить работу агентов: система начала объединять повторные обращения, подсвечивать срочные кейсы и предлагать черновики ответов на основе истории и базы знаний. Это позволило довести долю обработанных обращений до 35–40%, а со временем – перейти к модели AI Support Ops, где система учится на истории переписок и предлагает черновики ответов.
Результат: сегодня более 50% обращений обрабатываются с помощью автоматизации. Без этих решений команда могла бы быть примерно на 30% больше.
Вместо выводов
Мы сознательно движемся так, чтобы не сокращать команду постфактум, а строить операционную модель, где не появляются роли, быстро теряющие эффективность.
Именно поэтому в 2026-м мы выделяем автоматизацию и ИИ в отдельную бизнес-функцию – BizTech. Это внутренняя команда, которая работает со всеми ключевыми департаментами и заменяет ручную, механическую работу прикладными решениями.
Объективно посчитать точный эффект таких изменений сложно. Но мы точно знаем: без этой стратегии наша команда была бы как минимум вдвое больше, бизнес масштабировался бы на 30–40% медленнее, а часть решений и процессов, которые сегодня дают нам конкурентное преимущество, просто невозможно было бы воспроизвести руками.
