Штучний інтелект перестав бути іграшкою для ентузіастів. Сьогодні це робочий інструмент, який сидить у кожному другому браузері й закриває завдання, на які раніше витрачали години. Питання вже не «чи користуватися», а «як користуватися на повну».

Ми зібрали досвід команди A/typical, щоб зрозуміти, які завдання ШІ може виконувати, та які моделі найкраще відповідають конкретним запитам.

У нашої команди є консенсус: ШІ не замінює експертизу — він її підсилює. 

«Тільки в людей, які мислять та постійно розвиваються, є шанс не злякатися й керувати ШІ, з розумінням хто тут головний», — каже наша аналітикиня Катя. 

З аналітики ми й розпочнемо. 

Аналітика: ваш персональний дата-відділ

Найочевидніше застосування — робота з великими масивами даних. ШІ аналізує таблиці, рахує, будує візуалізації й збирає дашборди. 

Серед завдань, які інструмент закриває вже зараз — створення презентацій, дашбордів, візуалізацій, будь-які табличні розрахунки (особливо з великими масивами даних).

Тут важлива логіка вибору моделі. Незалежні оцінки 2025 року показують, що OpenAI лідирує в економічності агентних задач, Claude — у передбачуваності роботи з довгим контекстом, а Gemini — у дешевій мультимодальній обробці. 

Мультимодальна обробка — це здатність штучного інтелекту аналізувати та комбінувати інформацію з різних джерел та типів даних (наприклад, зображень та відео, аудіо та текстів). Також завдяки мультимодальній обробці ШІ може трансформувати отримувати інформацію, як-от з голосового повідомлення у текст. 

Для глибоких досліджень Катя вибирає Perplexity та Gemini Deep Research. Один із прикладів такої роботи — SEO/GEO-аналіз: дослідження ключових слів для українського ринку з урахуванням того, як пошукові системи та AI-відповідачі (Perplexity, Gemini) ранжують контент сьогодні.

Приклад промпта від Каті: 

Ти — SEO/GEO keyword research strategist для українського ринку, з досвідом роботи з Google Search, AI Overviews, Perplexity/Gemini-style answer engines, контентними кластерами, semantic SEO, topical authority та оптимізацією статей під органічний пошук.

Мета задачі:

Проаналізувати завантажену мною статтю / чернетку / документ і зібрати актуальний перелік keywords для України українською мовою, які можна використати для SEO-оптимізації статті, GEO-оптимізації під AI-відповіді та планування майбутнього контенту.

Географія:

Україна.

Мова:

Українська. Якщо в темі можуть бути релевантні російськомовні або англомовні запити, покажи їх окремо, але основний фокус — українські keywords для українського ринку.

Вхідні дані:

Я завантажую документ зі статтею. Спочатку уважно прочитай документ і визнач:

1. Основну тему статті.

2. Підтеми.

3. Цільову аудиторію.

4. Тип інтенту: інформаційний, комерційний, навігаційний, транзакційний або змішаний.

5. Яку проблему користувача закриває стаття.

6. Які запити потенційно можуть приводити людей саме на цю статтю.

Далі проведи keyword research для України.

Лайфхак від аналітикині: використовуйте ChatGPT для збору всіх даних в одному місці. За словами Каті, це «найстаріший» інструмент, яким вона користується, тому він дуже багато про неї знає.

Розробка: рутина окремо, аналіз окремо

У коді ШІ почувається найвпевненіше — і це не випадково. У незалежному тесті на вміння писати робочий код Claude упорався з 80,9% завдань. Для порівняння: GPT-5.2 — близько 70%, а Gemini — приблизно 65% Тому для коду команда вибирає саме Claude.

Паша, наш Lead Developer, описує це так:

«Моделі вміють верстати базову розмітку в коді, наповнювати блоки текстом. В основному — це Claude, він найкраще працює з кодом. Інколи це 20-30% швидкості, інколи ШІ може написати за 5-10хв скрипт, який я сам робив би пів дня чи більше».

Микола, CTO, додає:

«Cursor використовую як агента для будь-яких технічних завдань: написання коду, розібратися з кодом, робота з терміналом, таблицями, csv-файлами. Cursor — це повноцінний агент, який може виконувати складні багатоциклові задачі. Може написати повноцінний сайт/проєкт самостійно».

Сучасні моделі мають вбудований «різонінг» — внутрішній монолог перед відповіддю. Дослідження показують, що додаткові кроки внутрішнього міркування перед фінальною відповіддю дають кращий результат. Тож для серйозних технічних задач беріть моделі з різонінгом.

Креатив і дизайн: надивленість неможливо автоматизувати

Тут найгостріша суперечка — ШІ чудово оптимізує рутину, але авторську ідею поки не народжує. Геля, дизайнерка, пройшла цей шлях:

«Я дуже довго намагалася навчити свій ChatGPT думати як я. І в підсумку я зрозуміла, що ШІ дуже добре аналізує вже наявну інформацію, допомагає структурувати, комбінувати, прискорювати процес. Але придумати щось дійсно нове, з авторським відчуттям і дизайнерською інтуїцією, йому поки що складно».

Її набір інструментів — змішаний: ChatGPT і Gemini для текстів, досліджень, структурування думок та швидких мозкових штурмів. З візуальних — Nano Banana, Reve, Adobe Firefly та вбудований AI у Photoshop. Останній — фаворит, бо правки можна вносити в процесі.  

Головний висновок Гелі:

«ШІ робить крафтовий дизайн ще ціннішим. Тому що коли інструменти доступні всім навколо, то сильніше виділяються ті, хто володіє оригінальним мисленням і приносить глибокі ідеї».

Даня, редактор, вважає, що зараз бізнес наймає не за навичкою малювати чи писати, а за експертизу. «Бренду не потрібен просто гарний текст чи просто красива картинка — йому потрібне вирішення конкретного бізнес-завдання. AI-моделі генерують контент; людина з експертизою — вирішує завдання» 

Диджитал і контент: говоріть з моделлю як з колегою

Ламаємо стереотип про «магічні промпти» — Даня переконаний, що у галузі контенту промпт як концепція застарів: «Коли я використовую моделі, я з нею розмовляю як з колегою. Послідовно, ясно, чітко пояснюєш, що тобі треба». Микола підтверджує: «Все спілкування з ШІ відбувається в простому розмовному стилі. Якщо потрібен якийсь чіткий промт — я “згодовую” завдання написання промта самому ж ШІ».

Це збігається з дослідженнями. Вчені Wharton виявили, що покрокове міркування дає скромний приріст для звичайних моделей, але лише граничну користь для reasoning-моделей — при суттєвому зростанні витрат часу на 20-80%. Тобто «розумній» моделі достатньо ясно сформульованої думки, а не магічних формул.

Коли всі почали користуватися ШІ, базовий рівень текстів виріс, але з'явився впізнаваний «штучний стиль». Саме тому жива людська творчість, з характерними особливостями й можливо навіть невеликими дивацтвами, стає ціннішою. 

Приклад: Замість «напиши лист» — діалог з моделлю. «Нам написали клієнт, ось контекст, вони запускають новий проєкт, у мене таке завдання, що думаєш?».

Створення продуктів: від ідеї до робочого інструмента

Найцікавіше починається, коли ШІ перетворюється з «мозку» на «руки». Микола регулярно збирає робочі утиліти:

«Я створюю цілий арсенал інструментів, якими потім користуюся. В більшості випадків це якісь простенькі Python-програмки, які допомагають в щоденній рутині».

Для роботи з великими обсягами інформації CTO радить NotebookLM: «Туди можна надіслати кілька книг/інструкцій/відео на YouTube — і потім запитувати й отримувати інфу саме з цих джерел». Для автоматизації Катя використовує n8n, Claude та агентів. Тут і ховається нова реальність агенцій. Катя формулює її як маніфест:

«Це нова ера операційної діяльності будь-якої маркетингової агенції: більшість компаній не готові до таких змін, це велике психологічне навантаження й тиск відповідальності, коли тобі дають інструмент, який може реалізувати будь-яку твою ідею. І тут важливо, щоб у людей були ці ідеї».

Яку ж модель вибрати? 

Моделі — не конкуренти, а спеціалісти. Для щоденного особистого асистента підійде ChatGPT; для письма й професійного коду — Claude; для відео та продуктів — Gemini.

•        Claude — код та рутинна розмітка. Паша вибирає його, «оскільки модель краще інших розв'язувати мої завдання та досить чітко працює з кодом». Водночас Катя використовує Claude для складних структур та документів.

•        ChatGPT — швидкий універсальний помічник, ТЗ, переклади, резюме довгих текстів, збір усіх даних в одному місці.

•        Gemini — мультимодальність (текст, зображення, відео), Deep Research, навчання. За словами Дані, це «модель з найкращим балансом між адекватним стилем і аналітичними здібностями», а ще ідеальна для навчання — Gemini згенерує презентацію з інфографікою й інтерактивну вікторину за хвилину.

•        Perplexity — глибоке дослідження із джерелами. NotebookLM — робота з вашими власними документами, а також транскрибація відео з YouTube та аналіз книг. Для СТО Миколи він ідеально замінює перегляд відео.

•        Cursor — повноцінний ШІ-агент для розробників, улюблена модель Миколи для багатоциклових технічних завдань та самостійного написання проєктів.

ШІ — це не загроза й не чарівна паличка, а інструмент, потужний рівно настільки, наскільки сильна людина за кермом. Він знімає рутину, дає швидкість та відкриває простір для творчості. Але ідея, смак, контекст і відповідальність — досі за вами. 

І це, якщо чесно, чудова новина.