Зрозуміти як відбувався цей процес, можна на прикладі людей з інвалідністю, але це може бути будь-яка група людей за певною ознакою: національність, віросповідання, сексуальна орієнтація, гендер, колір шкіри тощо.
Як змінювалося участь осіб з інвалідністю у суспільстві:
1. Виключення. Спочатку люди з інвалідністю жили поза суспільством, немов у паралельному світі, ніяк не перетинаючись. Не вважалися гідними його членами.
2. Сегрегація. На цьому етапі створюється умовне «гетто», коли в окремому місці збирають людей, ізолюючи їх від суспільства.
3. Інтеграція. Осіб з інвалідністю долучають до суспільного життя, цікавляться їхніми потребами, створюють умови для здобуття ними освіти, працевлаштування, організовують дозвілля.
4. Інклюзія. Люди з інвалідністю стають активною частиною суспільства. Вони приймають рішення, несуть відповідальність на рівні з іншими учасниками й учасницями суспільства. Головний принцип — «Нічого для нас без нас».
Інклюзія — це процес збільшення ступеня участі всіх громадян у соціумі.
Йдеться про групи людей, які так чи інакше, були своєрідними аутсайдерами, тобто тими, хто перебуває ззовні суспільних процесів. Так відбувалося не за їх вибором, а через те, що в суспільстві умови створені такими, що неможливо проявити себе як індивід.Тут йдеться про осіб з інвалідністю, людей різних національностей та віросповідань, людей з різною сексуальною орієнтацією (бісексуальна, гетеросексуальна та гомосексуальна), людей всіх гендерів, людей, які мають різний колір шкіри, розріз очей тощо. Представники цих груп так чи інакше стикалися з дискримінацією та порушенням своїх прав.
Наприклад, через недоступність виборчих дільниць людина з фізичною інвалідністю не може скористатися своїм правом віддати голос за певного кандидата. А люди за ознакою певної національності чи сексуальної орієнтації часто стикаються з упередженням щодо себе. Жінки, як відомо, мають багато бар'єрів на шляху до своєї реалізації. Частково це стається через брак інформації — часто більшій частині суспільства це просто невідомо. На щастя, останнім часом цей стан речей змінюється, все частіше у людей з'являється запит на рівність у суспільстві.
Нарешті процес інклюзії було запущено, і всі люди без виключення тепер мають можливість бути активними учасниками суспільства.
Головний принцип інклюзії: рівні можливості для кожного і кожної. І відповідальності за ці можливості — також.
Тут йдеться не про окремо створені умови чи покращення, щось спеціальне та особливе, а про рівність у будь-яких проявах. Усі учасники та учасниці суспільства на рівних умовах здобувають освіту, працевлаштовуються, сплачують податки, ходять голосувати, проводять дозвілля, реалізовують свої ідеї, розвивають таланти, отримують чи надають послуги, розвивають економіку та країну в цілому.
Це сталося у грудні 1955 року в місті Монтґомері в штаті Алабама. Тоді темношкірим людям офіційно дозволялося їздити у громадському транспорті лише стоячи, причому, стояти треба було в задній частині муніципального автобуса. Зараз це звучить дико, і уявити таке зараз навіть неможливо, а тоді це було реальністю.
Одного дня громадська активістка Роза Паркс поверталася з роботи. Вона була дуже втомлена і присіла на сидіння. Коли на наступній зупинці до автобуса зайшов світлошкірий чоловік, вона відмовилася поступитися місцем. За це її заарештувала поліція.
Після цього працівники транспортної інфраструктури, серед яких було багато темношкірих американців, вийшли на бойкотування на знак протесту проти такого прояву расизму. Це тривало 381 день і заблокувало багато процесів у місті. Опоненти не змогли знайти жодних аргументів, щоб пояснити, чому люди з темним кольором шкіри не можуть мати того ж, що мають люди зі світлим кольором шкіри.
Від моменту незалежності в Україні були кроки як у бік інклюзії, так і у зворотному напрямку. З'являлись приклади, які свідчили, що українці рухаються у цьому напрямку, створювались просвітницькі, соціальні, культурні проєкти покликані привернути увагу до питання інклюзивності, але водночас тема сприймалась у суспільстві лише частково. Але були й сумні випадки, наприклад, коли людям з інвалідністю відмовляли в обслуговуванні у закладах громадського харчування.
Позитивним і невідворотним процесом стало прийняття у квітні 2021 року Національної стратегії зі створення безбар’єрного простору в Україні на період до 2030 року, яку розробили в межах ініціативи «Без бар’єрів» Першої леді України Олени Зеленської. Поява цього важливого та доленосного документа свідчить про те, що суспільство вже готове до такої трансформації.
В чому унікальність стратегії? Це чи не найперший випадок, коли стратегію створювали фахівці, які працюють у сфері інклюзивності багато років, а органи державного управління виступали у якості упорядників документа. Це стало наочним втіленням принципу «Нічого для нас без нас».
У рамках стратегії було обрано декілька напрямків для того, щоб охопити всі сфери життя:
Замість точкової допомоги тим, хто «за бар’єром», треба усунути цей бар’єр. Необхідно створити такі умови, щоб кожна людина не натикалась на нього на будь-якому етапі свого життя.
Безбар’єрність це також про усунення «ментальних та психологічних бар’єрів», які, на жаль, частково у нас все ще існують. Після затвердження Національної стратегії був створений Довідник з безбар’єрності. У ньому викладено всю коректну термінологію, яку варто використовувати замість дискримінаційної, образливої лексики щодо певних груп людей, яку іноді в суспільстві все ще використовують до сьогодні.
Наприклад, ви напевне чули такі слова, як «інвалід», «каліка», «неповносправний», «людина з особливими потребами/обмеженими можливостями». Ці слова несуть негативне забарвлення, принижують людську гідність. Правильно казати особа/людина з інвалідністю.
Також варто поговорити про національності. Замість «маланці», «жиди», «цигани», «хачі», «вихідці з Кавказу», необхідно вживати євреї, роми, вірмени, азербайджанці, грузини.
Існують гомосексуальні, гетеросексуальні та бісексуальні люди, так їх і треба називати замість «гомосексуаліст», «гомик» тощо.
Не «негр», «чорний», а темношкірий/темношкіра чоловік або жінка.
У спілкування варто уникати стигматизації. Ознака не може бути характеристикою людини. Стереотипів складно позбутися, і вони впливають на думки та судження. Наприклад, коли ми говоримо про людей з інвалідністю, часто вважається, що ці люди нещасні. Або що всі роми крадуть чи обманюють. А люди з гомосексуальною орієнтацією тільки те й роблять, що шукають сексуального партнера/партнерку. Що насправді, далеко не так. Адже кожна людина часом може відчувати себе не зовсім щасливою, серед представників всіх національностей є недоброчесні, а люди з гомосексуальною орієнтацією, як і всі інші, не завжди прагнуть сексуальних стосунків — все залежить лише від конкретної людини.
Варто розуміти, що він/вона, перш за все, людина. І всі люди — різні. У кожного з нас є відмінні ознаки, але це нас повністю не характеризує і не визначає.
Також варто згадати про нейрорізноманітність. Не так давно, коли говорили про розлад аутичного спектра (або аутизм), орієнтувались саме на розладі, тобто на тому, що працює у мозку не так. Натомість термін нейрорізноманітність вказує нам на те, що мозок може працювати по-різному і краще використовувати його потенціал, замість триматися умовної норми.
Якщо інклюзія — це процес, то безбар’єрність — нова суспільна норма. Коли говоримо бар’єри, варто згадати про світ, який нас оточує. Варто згадати тут про два явища.
Доступність — можливість мати доступ до об’єктів або послуг. Цей аспект регулюється нормами й стандартами, які застосовуються, наприклад у будівництві. Завдяки йому можна створити, наприклад, дійсно зручні нормативні пандуси.
Універсальний дизайн — це дизайн усіх речей, які нас оточують, у центрі уваги якого знаходиться людина і який враховує потреби кожного і кожної. Він не передбачає прописаних норм і стандартів, але він має певні принципи.
7 принципів універсального дизайну:
Часто ми помилково вважаємо, що до цієї групи відносяться особи з інвалідністю. Насправді до маломобільних груп населення входять:
Тобто забезпечення безбар’єрності, тим чи іншим чином, потрібне кожному з нас.
Перш за все, це старіння населення. Цікавий факт: один бізнес порахував, що його товари чи послуги недоступні для людей літнього віку, які й на пенсії хочуть жити комфортним життям. Цю категорію своїх клієнтів вони «втрачають», тоді коли важливо враховувати їх інтереси. Тому, наприклад, почали виробляти поручні в душі та робити низькі пороги в душових кабінах. Люди літнього віку хочуть жити активним життям: ходити в кафе, кіно, подорожувати. І для цього створюються умови.
Також на розвиток інклюзії впливає таке явище, як соціальна орієнтованість. У розвинених країнах у центрі всього — людське різноманіття та рух до гендерної рівності.
Технологічний та економічний аспекти також впливають на розвиток інклюзії. Наприклад, додатки з жестової мови для людей з порушеннями слуху. Для незрячих людей є зчитувачі екранів. Наприклад, долучення пенсіонерів до товарів і послуг — це вигідно для бізнесу і країни в цілому.
Наприклад, якщо людина з інвалідністю працює, це теж вклад в економіку: вона отримує зарплату, яку витрачає на товари й послуги. Вона сплачує податки, замість того, щоб просто бути вдома й отримувати пенсію. Інклюзія також сприяє розширенню ринку, покращенню репутації та зміцненню компанії чи бренду завдяки людиноцентричності.
Тож робити країну безбар’єрною — це завдання кожного з нас.
Більше на тему: книга «Світ без меж», серіал «Безбар’єрні історії, які надихають», сайт громадської організації «Безбар’єрність».

Розробник з embedded чи backend уже має половину того, що потрібно CV-інженеру: впевнений код, Git, розуміння продуктивності й обмежень системи. Добрати доведеться роботу з даними, основи нейромереж і звичку оцінювати модель метриками замість відчуття «наче працює». У зимовому опитуванні DOU частка Computer Vision Engineer серед дата-фахівців за пів року зросла з 2% до 4% (DOU).
Розберемо, що з твого бекграунду переноситься, чого бракує і як виглядає реалістичний маршрут переходу.
Embedded-інженер мислить буферами, тактами й кілобайтами. Для комп'ютерного зору це сильна позиція, бо зображення в пам'яті і є буфером: висота × ширина × канали, тип даних uint8.
Що переноситься напряму:
Саме цього бракує багатьом ML-спеціалістам. У вакансіях CV Engineer у defence-компаніях окремим пунктом стоїть оптимізація моделей під Jetson та інші embedded-платформи, а C++ значиться бажаною навичкою поруч із Python.
Чого бракує: Python як робочого інструменту для експериментів, PyTorch, розуміння того, як модель вчиться і чому помиляється.
Backend-розробник приносить інженерну дисципліну навколо коду: тести, Docker, CI, API, версіонування. У CV цього часто не вистачає: модель натренували в ноутбуці, а як вона житиме в продакшені, ніхто не продумав.
Що переноситься:
Чого бракує: відчуття заліза. Модель, яка видає 30 кадрів на секунду на серверній відеокарті, на пристрої може видати три. Бекендеру доводиться вчитися мислити обмеженнями пам'яті, енергії та нагріву.
Менше, ніж здається. Щоб працювати з детекторами на практиці, вистачить:
Лінійна алгебра й теорія ймовірностей на університетському рівні знадобляться, якщо підеш у дослідження або розробку нових архітектур. Для прикладних задач детекції, трекінгу й оптимізації більшість інженерів обходиться розумінням на рівні інтуїції і добирає глибину, коли конкретна задача цього вимагає.
Для embedded-розробника крок 6 буде найпростішим, а кроки 3–5 найновішими. У бекендера навпаки.
Роботодавець хоче побачити, як ти розв'язуєш задачу від початку до кінця. Висока точність на чужому датасеті цього не показує. Добрий проєкт має чотири складники: власний датасет, дві ітерації тренування з поясненням, що змінилося, таблицю метрик і запуск на реальному пристрої чи хоча б замір швидкості на CPU.
Ідеї, які можна зробити за кілька тижнів:
Опиши проєкт у README так, як описав би технічне рішення колезі: задача, дані, що не спрацювало, що змінив, які цифри отримав.
У вакансіях українських defence-компаній за 2026 рік повторюється приблизно однаковий набір:
Наприклад, у вакансії Frontline Robotics, опублікованій у липні 2026 року, просили від трьох років досвіду в CV або ML. Це типово для ринку: вакансій для новачків у computer vision мало. Тому найреалістичніший шлях лежить через внутрішній перехід: ти лишаєшся розробником у своїй команді, береш CV-задачі, а за рік маєш комерційний досвід саме в цьому напрямі.
Освітня програма Computer Vision розрахована саме на розробників без ML-досвіду: від року програмування будь-якою мовою, 12 практичних занять, власний детектор і запуск на edge. Якщо ти з software і хочеш спершу розібратися із залізом, почни з Embedded Development.

Computer Vision Engineer створює системи для аналізу зображень і відео: від збору даних і тренування моделі до її роботи в продакшені чи на пристрої. Він поєднує машинне навчання з розробкою, тому в українських вакансіях від нього зазвичай чекають і PyTorch, і впевненого Python, і розуміння того, як модель поводиться на реальному залізі.
Нижче про задачі, стек, зарплати й шлях у професію, з опорою на вакансії 2026 року і дані DOU.
Тренування моделі займає меншу частину роботи, ніж здається. Типовий цикл виглядає так:
Останній пункт часто недооцінюють. Модель, яка добре працювала в день запуску, через кілька місяців може гірше впоратися, бо змінилися освітлення, камера чи самі об'єкти. Це називають data drift, і відстежувати його входить в обов'язки CV-інженера.
Ми переглянули вакансії CV Engineer українських компаній за 2026 рік, зокрема Frontline Robotics і «Атлон Авіа». Повторюється такий набір:
У вимогах Frontline Robotics, наприклад, окремо згадано розуміння real-time обмежень: latency, FPS, пам'ять і продуктивність. Це характерно для продуктових компаній, де модель працює на пристрої. В аутсорсі чи хмарних продуктах акцент зміщується на MLOps, API і масштабування.
Окремої медіани для CV-інженерів у публічних дослідженнях немає. Найближчі дані дає зимове опитування дата-фахівців DOU 2026:
Важливі застереження. Вибірка невелика: 332 фахівці на всі дата-ролі. Медіана не розбита за рівнями, тому в неї потрапляють і джуни, і сеньйори. І тренд за пів року був на зниження.
В оборонній галузі картина інша. За зарплатним звітом DOU літа 2026, розробники з Python у DefTech мають найвищу медіану серед мов: $4500 проти $3500 у розробників в ІТ загалом. CV-інженери в defence-компаніях зазвичай пишуть саме на Python, тож орієнтуватися варто на ці цифри, з поправкою на рівень.
У зимовому опитуванні DOU частка CV-інженерів серед дата-фахівців за пів року подвоїлася, з 2% до 4%. Абсолютно це невелика група, але вона росте.
Вакансій CV Engineer для людей без досвіду мало. У переглянутих вакансіях defence-компаній ішлося про три роки досвіду в CV або ML. Тому найчастіше в професію приходять з суміжних ролей.
Початковий рівень зазвичай виглядає як розробник у команді, який бере CV-задачі: підготовку даних, інтеграцію готової моделі, оптимізацію пайплайна.
Middle самостійно веде задачу від даних до розгортання й вміє пояснити, чому модель помиляється.
Senior обирає підхід і архітектуру під обмеження продукту, оцінює ризики й відповідає за якість моделі після запуску.
Найкоротший шлях веде з розробки. Embedded-інженер приносить розуміння заліза й реального часу, backend-розробник приносить продакшен-дисципліну. Обом бракує роботи з даними й нейромережами. Покроковий маршрут ми описали в статті як embedded- або backend-розробнику перейти в computer vision.
Мінімум, з яким можна претендувати на CV-задачі:
Освітня програма Computer Vision у Beetroot Academy веде розробників без ML-досвіду від обробки зображень до власного детектора, його супроводу після деплою і запуску на edge: 12 практичних занять. Загальний огляд напряму є в гайді Комп'ютерний зір: що це і як працює.

Комп'ютерний зір (computer vision, CV) є галуззю штучного інтелекту, яка вчить програми знаходити й розпізнавати об'єкти на зображеннях і відео. Камера дає лише масив чисел. Завдання CV полягає в тому, щоб перетворити ці числа на відповідь: що на кадрі, де саме і що з ним відбувається.
Нижче про те, як це працює, які задачі розв'язує комп'ютерний зір, де його вже використовують і як увійти в напрям, якщо ти пишеш код або працюєш із залізом.
Для програми фото є таблицею чисел. Кольорове зображення 640×480 пікселів зберігається як масив 480×640×3: висота, ширина і три канали кольору. Кожне значення від 0 до 255 описує яскравість червоного, зеленого або синього в одній точці.
З цим масивом можна працювати двома способами.
Класичні алгоритми. Інженер сам описує правила: розмий шум, знайди краї, виділи контури, порахуй об'єкти. Цим займається бібліотека OpenCV. Такий підхід швидкий, передбачуваний і добре працює там, де умови стабільні: однакове освітлення, однаковий фон, однакові деталі на конвеєрі.
Нейромережі. Правила не пишуть вручну. Модель показують тисячі розмічених прикладів, і вона сама підбирає фільтри, які відрізняють один клас від іншого. Згорткова мережа (CNN) по суті робить те саме, що й класичний фільтр, тільки її ядра налаштовуються на даних. Сучасні детектори на кшталт YOLO та RT-DETR будуються на цьому принципі.
На практиці ці підходи поєднують. Нейромережа знаходить об'єкт, а класичний алгоритм уточнює його межі чи рахує розміри.
Найчастіше в продуктах трапляються детекція і трекінг. Саме з них зазвичай починають навчання, бо результат видно одразу: рамка або з'являється на правильному місці, або ні.
Споживчі продукти. Фільтри, які накладають маски на обличчя, розумні камери, що відрізняють людину від кота, сканери документів у банківських застосунках. Частина таких продуктів створена в Україні: у програмі Computer Vision Beetroot Academy окремо розбирають кейси Looksery (згодом Snapchat), Reface, Ajax Systems і Petcube.
Промисловість. Контроль якості на лінії, де камера шукає подряпини й відколи швидше за людину. Підрахунок продукції, перевірка маркування, моніторинг безпеки на виробництві.
Агро. Виявлення хвороб рослин за фото листя, оцінка стану посівів з аерознімків, сортування врожаю.
Медицина. Допомога лікарю в аналізі рентгенівських і МРТ-знімків. Остаточне рішення тут ухвалює людина, а модель підсвічує ділянки, на які варто подивитися.
Робототехніка й dual-use. Автономні роботи, складські системи, аналіз аерофото і тепловізійних даних. Для інженера це ті самі алгоритми, тільки дані інші: кадр знято згори, об'єкти дрібні, а тепловізор дає одноканальне зображення замість кольорового.
Штучний інтелект є найширшим поняттям. Машинне навчання є його частиною: програми, які вчаться на даних замість прописаних правил. Комп'ютерний зір є прикладною областю, де машинне навчання застосовують до зображень і відео.
Звідси практичний висновок для кар'єри. CV Engineer зазвичай знає ML-основи, але глибоко працює з одним типом даних і з обмеженнями заліза, на якому модель має працювати. Детальніше про роль ми написали в статті Computer Vision Engineer: хто це і що робить.
Базовий набір, з яким працюють у більшості команд:
Для старту достатньо Python і Google Colab: GPU для тренування Google надає безкоштовно, тож власна відеокарта на першому етапі не потрібна.
Найкоротший шлях має той, хто вже програмує. Досвіду з machine learning для старту не треба. Вища математика теж не є обов'язковою умовою: щоб працювати з детекторами, вистачить розуміння масивів і матриць, а складніші речі засвоюються на практиці.
Типова послідовність виглядає так:
Один із цих кроків ми розібрали у окремій статті, як embedded- або backend-розробнику перейти в computer vision.


Після навчання ми попросили його назвати, що змінилось у роботі. Ось що він розповів.
Кодифікація – одна з тих тем, з якими фахівець із закупівель стикається постійно. До навчання Костянтин розумів її лише в межах нормативного регулювання: які документи потрібні, які вимоги треба виконати.
Тепер він розуміє алгоритми, за якими кодифікацію отримують. Це змінило кут зору. Раніше він дивився на процес як замовник, тепер бачить його ще й зі сторони постачальника, який проходить цей шлях зі своїм виробом.
У закупівлях легко звикнути до окремих процесів: одна позиція, одна специфікація, один договір. Так і було в Костянтина до програми. Він знав окремі процеси, але не знав, як вони пов'язані між собою.
Після навчання він розуміє, як різні вироби взаємодіють в одному напрямку. А звідси й розуміння, чому закупівлі мають бути комплексними: техніка працює в зв'язці, і закуповувати її теж варто з урахуванням цієї зв'язки.
Рішення в роботі Костянтина й надалі чітко регламентовані, тут нічого не змінилось. Змінилось інше. Раніше він бачив своє рішення окремо. Тепер видно його значення в комплексі з іншими рішеннями, інколи навіть тими, які ухвалює не він.
Це відчутно і в щоденній роботі. У розмовах із колегами він став обізнанішим з технічного боку, тож обговорення стали предметнішими.
Костянтин пов'язує ці зміни з комплексними груповими вправами з планування операцій. На них учасники працювали з операцією як з цілим: розбирали, як окремі елементи поєднуються в одну систему і впливають один на одного.
Для людини, яка щодня працює з однією ділянкою, такий формат дає рідкісну можливість побачити всю картину. І саме ця картина потім допомагає краще робити свою частину роботи.
Окрім знань, після навчання в Костянтина залишились корисні контакти для нетворкінгу. Програма і її учасники стали для нього важливим надбанням.
У Defence Tech це має особливу вагу. Сфера тісна, багато питань вирішується через людей, і знайомства з колегами з інших компаній та ролей часто корисні не менше за саму програму.
На запитання, чи радить він програму колегам по галузі, Костянтин відповів коротко: однозначно йти. Як мінімум заради цікавих людей усередині Defence Tech сфери.