Попит на AI-агентів зростає у сферах, де потрібна автоматизація складних, але повторюваних процесів, а саме в таких напрямах, як-от web-development, е-commerce, у сфері маркетингу та підтримки клієнтів. У web-development AI уможливлює створення більш інтуїтивно зрозумілих і цікавих вебпродуктів. Він дає змогу створювати контент, з різних сторін аналізувати дані та давати рішення на їхній основі. Але найголовніше — AI оптимізує операційну роботу команди, пришвидшуючи цикл розробки. Так, ШІ автоматизує повторювані завдання, як-то генерація коду, тестування, прототипування та налагодження. Завдяки цьому розробники можуть зосередитися на більш складних і творчих аспектах веброзробки. Крім автоматизації процесів, ШІ може допомогти покращити й результати виконаної роботи чи запропонувати поліпшення на основі оброблених ним даних. AI може ефективно автоматизувати такі аспекти як якість коду, User Experience та SEO.
Ще з десяток років тому ми в Р2Н напрацювали метод, завдяки якому в короткі терміни могли розраховувати чіткі обсяги й дедлайни. Так, команда виділила набір стандартних елементів для нарізання, стилізації й вирівнювання згідно з дизайном за 12–15 хвилин. У розпал ери АІ ми дійшли висновку, що цього методу можна навчити й машину. Так народився АІ Tool, який спрощує оцінювання складності та вартості розробки вебсайтів — звісно, під модерацією розробників і корективами результату за потреби. Цей інструмент поєднує наш досвід у створенні сайтів із сучасними можливостями штучного інтелекту (AI), даючи змогу клієнтам швидко отримувати зрозумілі результати та планувати проєкти ефективніше. Інструмент аналізує дизайн чи структуру сайту і пропонує три варіанти оцінки: Класична фронтенд-розробка (HTML, CSS, JS). Створення сайту з Elementor (плагіном WordPress).
Конструювання сайту на WordPress. Користувач завантажує дизайн у Figma, скриншоти сайту або дає посилання, яке сканує AI. Модель рахує унікальні елементи, визначає складність реалізації та видає три варіанти з розрахунком бюджету та строків. Для тренування моделі ми використали метод Supervised Learning. Вона навчена розпізнавати елементи дизайну за прикладами, позначеними мітками. Модель вдосконалювалася, допоки не почала видавати результат із точністю 85% лише за 2 хвилини. Оптимізована архітектура дозволяє швидко працювати навіть із великими запитами. 2025 рік можна сміливо назвати ерою AI-агентів.
Ми бачимо, як автоматизація рутинних процесів і впровадження AI стають невіддільною частиною бізнесу. Наш інструмент підтверджує цю тенденцію: він фактично виконує роль «AI-агента з оцінки вебпроєктів», автоматизуючи складний процес і звільняючи час для важливіших завдань. На цьому ми не зупиняємося та прагнемо надалі підвищувати точність моделі, а також розширити її функціонал і зробити її доступною для аналізу нових форматів дизайнів. Водночас ми активно досліджуємо можливості AI-агентів для розробки, щоб запропонувати клієнтам ще більше рішень, що автоматизують їхній бізнес.
