Наталія Котенева: "No AI without KPI" – як LIGA.net впроваджує штучний інтелект

CEO Ligamedia Наталія Котенева взяла участь у панельній дискусії "Як ШІ змінює сучасні медіаорганізації" на форумі МЕДІАБІЛЬ від Media Development Foundation. Розмова була присвячена досвіду українських редакцій у впровадженні AI-інструментів — від щоденних операційних задач до перебудови продуктових і редакційних процесів.

У дискусії взяли участь Кирило Єсін (керівник департаменту розробки цифрових продуктів Суспільного) та Владислав Яцків (керівник діджитал-департаменту Радіо Свобода). Модерувала зустріч Вероніка Нановська, репортерка Forbes Ukraine.

95% AI-впроваджень не дають бізнес-ефекту

Наталія Котенева відкрила свою частину дискусії з посилання на свіже дослідження MIT: 95% AI-інструментів, впроваджених бізнесами у 2025 році, не зробили жодного позитивного впливу на фінансові показники компаній — а в багатьох випадках вплинули негативно через витрати на розробку, команди й щомісячні підписки. Лише 5% впроваджень реально працюють на економіку бізнесу.

"Головна проблема не в тому, що ми можемо впровадити AI. Головна проблема — як це впровадження впливає на ключові KPI місяця. Коли до нас приходять із пропозиціями "давайте додамо ось це", перше питання — а яка цифра буде в кінці місяця? І виявляється, що ніяка".

Саме з цього висновку народилося внутрішнє правило LIGA.net — No AI without KPI. На його основі сформовано дев'ять принципів роботи з AI-інструментами, якими керується продуктова та редакційна команди.

Чому з'явився product governance

На запитання про команду, яка займається AI в LIGA.net, Наталія Котенева відповіла, що сама постановка питання була б некоректною.

"Команда з'явилася не тому, що ми вирішили впровадити AI, а тому, що ми почали системно управляти продуктом. Так з'явився product governance, який очолив процеси product discovery і lifecycle delivery".

Відповідно розширилася команда розробки — додалися бекенд-, фронтенд-інженери та розробники, які працюють із генеративними моделями. У LIGA.net дивляться на generative AI не як на надбудову над існуючими інструментами, а як на частину інфраструктури.

Каркас, на який добудовується система

Описуючи трансформацію LIGA.net за останній рік, Наталія Котенева скористалася метафорою суднобудування:

"Знаєте, як будуються судна? Спочатку — каркас. Потім в одних країнах будують електроніку, в інших — двигуни. У нас каркас уже був. Тепер ми добудовуємо інтелектуальну систему навколо нього".

Першим етапом цієї добудови стала аудиторна аналітика — поведінкові дані про читача, зібрані силами самої LIGA.net, а не запозичені у Google чи IO. Що людина читає, де затримується, що обирає — ці дані лягли в основу нової редакційної стратегії.

"Наша редакція провела колосальну, титанічну роботу. Почали працювати з аудиторними групами, через Jobs to be Done. У них з'явилися чеклісти, AI-агенти. І, до речі, у нас автори вміють самостійно налаштовувати AI-агентів під свої задачі".

AI у LIGA.net вийшов із зони експерименту в зону щоденного редакційного інструментарію. Серед інструментів, якими редакція користується щодня: переклад, озвучка, AI-помічник, який рекомендує час публікації матеріалів на основі аналізу аудиторної поведінки, AI-інструменти в дизайні, інтегрований GPT у CMS, який працює з тегами, SEO, заголовками й редактурою текстів. Зараз команда розробляє окремий аналітичний блок із когортним і лінійним аналізом, прогнозами та можливістю керувати ними з боку редакції.

Економіка кожної фічі: кейс озвучки

Наталія Котенева окремо наголосила, що жодне рішення в LIGA.net не приймається без розрахунку економіки впровадження. Як приклад вона навела кейс із озвучкою матеріалів.

LIGA.net виробляє близько 3000 одиниць контенту на місяць. Підрахунок повної озвучки всього обсягу показав цифру близько 1 млн грн на рік. Подальший аналіз — скільки реально людей користуються цією функцією — показав, що масштаб не виправдовує витрат. Відповідно вирішили, що озвучка залишиться тільки для матеріалів за пейволом, де вона є частиною ціннісної пропозиції для передплатника.

"Автоматизація має сенс тоді, коли вона щось економить — гроші або людський ресурс. Тоді в ній є сенс".

Де AI не працює — і чому це треба визнавати

Не всі AI-рішення виправдовують очікування. LIGA.net стикається з тими самими викликами, що й більшість українських і світових медіа — технологія не гарантує результату, попри обіцянки інструментів.

"AI не можна впроваджувати лише тому, що "всі так роблять". Якщо у вас зламаний воркфлоу — AI його не пофіксить. Спочатку процеси треба побудувати, прописати, проаналізувати — і лише тоді визначати, для чого тут потрібен AI".

Дискусія на МЕДІАБІЛЬ показала, що українські медіа проходять схожий шлях — від точкових AI-експериментів до системної інтеграції технологій у продуктові та редакційні процеси. Обмін досвідом між редакціями стає окремою цінністю для всієї індустрії, особливо в питаннях, де готових відповідей поки немає.

Для LIGA.net головний принцип залишається незмінним: використовувати AI там, де він реально підсилює роботу команди й дає вимірюваний практичний ефект, а не заради факту впровадження технологій.