# Machine Learning: хто впроваджує AI в бізнеси та скільки на цьому заробляють > Канал: **Light Apps Подкаст - БИЗНЕС ЗАРАБОТОК В ИНТЕРНЕТЕ ** (@lightappspodcast) > Дата: 9 июля 2026 > Длительность: 45:47 > Категория: interview > Источник: https://www.youtube.com/watch?v=trpzDbMr5cE > Страница: https://aff.top/videos/machine-learning-xto-vprovadzuje-ai-v-biznesi-ta-skilki-na-cyomu-zarobliaiut ## Краткое содержание Разговор с machine learning/AI-консультантом о том, как бизнесы внедряют ML и искусственный интеллект для оптимизации процессов, поддержки и продаж. Гость объясняет, что чаще всего начинается с бизнес-аналитики: нужно понять воронку, метрики, объемы и качество данных, а уже потом подбирать модели и инфраструктуру. Он делит роли Data Scientist, ML-инженера и архитектора, оценивает сроки MVP в 1–2 месяца, а также называет вилки зарплат: junior — около $1000, middle — $1500–3000, senior — от $5000 и выше, до $10 000 для неруководящих позиций. ## Ключевые тейки - **Сначала аналитика, потом модели** — Успешный ML-проект начинается не с кода, а с разбором бизнес-процессов и метрик. Если команда не понимает, что именно оптимизирует, можно улучшить цифры в одной точке и ухудшить экономику бизнеса в целом. - **AI экономит не людей, а рутину** — Гость считает, что искусственный интеллект забирает прежде всего однообразную и «глупую» работу: саппорт, документацию, базовые схемы. Это позволяет сотрудникам переключаться на задачи, где нужны критическое мышление и контекст. - **ML-инженер ближе к продакшену** — Data Scientist больше исследует данные и строит гипотезы, а ML-инженер отвечает за внедрение модели в рабочий сервис. Архитектор при этом смотрит шире — на инфраструктуру, интеграции, пайплайны и весь бизнес-контур. - **MVP сейчас делают за 1–2 месяца** — По словам гостя, цикл от идеи до первого рабочего ML-решения заметно ускорился. Но экономия времени на кодинге компенсируется ростом коммуникации, интеграции и согласования требований с клиентом. - **Самая частая ошибка — плохие метрики** — Компании часто приходят с запросом «увеличить продажи», не определив приоритеты: выручка, средний чек, ретеншн или число заказов. Неверно выбранная цель может дать рост ордеров и одновременно уронить доход. - **AI уже меняет офисные роли** — Гость уверен, что половину офисной рутины AI уже частично заменил. При этом востребованность смещается в сторону специалистов, которые умеют ставить задачу, критически мыслить и строить новые системы поверх AI. ## Вопросы и ответы ### Чем занимается ML/AI-консультант в бизнесе? Он разбирает бизнес-процессы клиента, формализует задачу, подбирает ML/AI-решение и помогает довести его до продакшена. Основная ценность — не только модель, а правильно выстроенная система внедрения. ### Сколько можно зарабатывать в ML сейчас? Гость называет вилку примерно так: junior — около $1000, middle — $1500–3000, senior — от $5000 и выше, а для неруководящих позиций потолок может доходить до $10 000 в месяц. ### Сколько времени занимает запуск AI-решения? Для хорошего MVP, по словам гостя, часто хватает 1–2 месяцев. Но это при условии, что заказчик понимает задачу, есть данные и команда быстро проходит этапы аналитики, интеграции и тестирования. ### Чем ML отличается от Data Science? Data Scientist больше исследует данные и строит модели в R&D-логике, а ML-инженер отвечает за прикладное внедрение, упаковку в сервис и работу в продакшене. Если нужен продукт, чаще нужен именно ML-инженер. ### Какие ошибки компаний мешают AI-проектам? Главная проблема — слабая аналитика и непонимание собственных процессов. Без BI, нормальной формализации и правильных KPI можно вложиться в модель, которая улучшит один показатель и испортит бизнес-результат. ## Темы - ML Консалтинг - AI В Бизнесе - Бизнес-аналитика - Machine Learning - Data Science - ML-инженер - Воронка Продаж - Зарплаты В IT ## Фрагмент транскрипта У нас машин learning консультант. Занимаюсь я противотопкой и разработкой каких-то комплексных решений на базе ML и AI. Как с помощью искусственного интеллекта вы там выстроили процесс, сократили людей? Мы не то чтобы прям увеличили или уменьшили ревеней, а, в принципе, дали возможность выжить. Через сколько лет AI может заменить половину офисной работы? Мне что-то кажется, что уже половину заменил. И средние там зарплаты по рынке до 10ти для неруководящих должностей. Какие профессии исчезнут, а какие профессии наоборот, станут дороже? Искусственный интеллект может отнимать у людей работу, но он отнимает у них глупую работу. Один в поле плюс и уже воин. Строить то, на что раньше не хватило бы времени даже выучить матбазу. [музыка] Какой будет лучший совет для человека, который хочет зарабатывать на AI? Короши не пахнут. Ну, пахнут. [музыка] Всем привет. Мы продолжим разбираться, как зарабатывают деньги И сегодня будет в нас машин Learning Consultant. Сейчас мы разберемся, за что можно получать деньги и что нужно делать. Привет. Привет. Расскажи, чем ты занимаешься, да, и какая в тебя должность? Должность у меня называется machine learning консультант/AI. в последнее время занимаюсь я противотопкой и разработкой каких-либо комплексных решений на базе ML и AI на аутсорсе. В компании ты как-нибудь работаешь? Да, да, я уже второй год или третий работаю в Global Logic. А, все, я понял. Ты работаешь в Global Logicu, а еще ты для себя консультант, да, консультируешь людей. Нет, именно у Global Logic моя позиция называется machine learning. AI консультант. Что нужно делать в должности, чтобы, ну, мы поняли? Реально в должности нужно деливерить решения для клиентов с использованием машинного обучения и искусственного интеллекта Проекты бывают очень разные, пожалуй, за последние там 8-10 лет там до 50 проектов, глядя, как считать, или считать те, что краткосрочные по несколько недель, или нет. Ко мне разные. оптимизация маркетинговых воронок. Это может быть компьютерное зрение, это может быть анализ каких-либо структурированных данных, это может быть работа не непосредственно с бизнес-процессом, но самое какое-то продуктовое решение, интернет-вещей, какие-то разумные решения для дома. Часто это какие-то исследования в области науки, медицины, где также можно использовать алгоритмы машинного обучения А вообще с чего начинается проект? Вот к вам приходит компания, да, что происходит на встрече? Вы им предлагаете, как с помощью АИ можно решить, я так понимаю, их бизнес-процессы Да, в целом да. Но сначала мы их очень внимательно слушаем и документируем их бизнес-процессы, как у них воронка выстроена и действительно ли речь идет о бизнес-воронку. Потому что говорил часто, это может быть какое-то, ну, решение [прочистка горла] по отношению к продукту непосредственно. Ну, тут уж тогда, е, мы пытаемся понять описание, что именно требуется. Если говорить о вопросах, в общем нам нужно для себя выстроить некую логическую блоксхему. Ну, у нас есть определенные там мет… *(Полный транскрипт на странице видео.)* --- Источник данных: aff.top — открытая база арбитражного коммьюнити. Канонический URL: https://aff.top/videos/machine-learning-xto-vprovadzuje-ai-v-biznesi-ta-skilki-na-cyomu-zarobliaiut