Розробниця, проджект-менеджерка й дизайнер – здається, зі спільного тільки галузь ІТ та ймовірність потрапити до однієї команди. Кожен з них прийшов із багажем досвіду, деякі – з інших галузей. А що спільного ще? Ці професії складно пояснити бабусі або слюсареві дяді Вові. Але можливо – ми спробували.
Після закінчення інституту я протягом року працювала за фахом – вчителькою англійської в донецькій школі. Професія приносила мені радість, відчуття важливості. Знала, що працюю не дарма. Потім довелося переїхати з Горлівки до Одеси. Влітку 2014 оббивала пороги всіх шкіл, але мені відмовляли.
У пошуках грошей пішла працювати офіціанткою. Після п'ятимісячної біганини з розносом я, звичайно, пострункішала. Але зрозуміла, що швидкі гроші у вигляді щедрих чайових не варті того, аби забути про особистий розвиток. Згодом два місяці пропрацювала менеджеркою в маленькій компанії. Потім вирішила, що настав час придумати щось зовсім нове.
Тоді мій хлопець, такий самий самоучка-програміст, переселенець вже півроку працював Front-Еnd розробником в продуктовій компанії. Я знала про ІТ та розуміла, як виглядає код. Але нескінченні дужечки різних форм здавалися незбагненними.
Рішення стати веб-розробницею було третє за рахунком. Вивчаючи вакансії, швидко зрозуміла, що SЕО та тестування не такі цікаві для мене, а ось створити div-чик (блок веб-сторінки) і замалювати його в червоний – це щось подібне до творчості. Через три місяці після самостійного вивчення верстки дізналася про стипендії для переселенців у Beetroot Academy.

Триває мій четвертий рік роботи в Beetroot. Я веб-розробниця в WordPress команді – замальовую div-чики в червоний, роблю сайти-блоги й магазини. Перші рік-півтора були найцікавішими. Якщо я змогла закінчити курси й потрапити до Beetroot без досвіду та навичок в WordPress, значить, зможу й Pop-up на JavaScript зробити, і з PHP-функціями розібратися. Рутина тут можлива, тільки якщо ти сам вирішиш піддатися їй. А розвиватися можна без упину, цим я й займаюся.
Мені подобається думка, що програмування – не просто засіб заробітку, а інвестиція в майбутнє. Отриманий досвід можна в подальшому направити у викладання. У моєму випадку поєднаються дві улюблені професії. Знаю, що буду любити цю справу, адже пару років тому ми в колаборації з тім-лідом випустили дві групи студентів в Beetroot Academy. Деякі випускники влаштувалися в Beetroot та інші компанії. Цей результат разом з процесом викладання – те, що робить мене щаЯ вмію розповідати про складні речі простою мовою. Шукала прості пояснення для самої себе, коли тільки починала. Мамі кажу так: "Ось, дивись – веб-сайт, ось картинка, ось анімашка, ось колонки з текстом – це працює Front-End. А завдяки невидимому Back-End інтернет-магазин надсилатиме повідомлення на пошту про статус замовлення й тобі для цього не потрібно сидіти та дивитися на сайт". Не думаю, що рідним старшого віку потрібно більше у відповідь на питання: "Ну, розкажи, чим ти там займаєшся?" Для них головне, щоб я поїла, вдягнула шапку й була щаслива.
Раніше я працювала в ресторанному бізнесі, але втратила інтерес. А навички управління проектами залишилися. Так вийшло, що мені запропонували вакансію. Я вже мала чіткі уявлення про менеджмент. Тому нічого нового або несподіваного не було. Завдання від клієнта, оцінка, план робіт, розподіл завдань, таймінг, контроль якості й швидкості робіт; зібрати все до купи, дотриматися маржинальності – вуа-ля.
Для мене "очікування" та "реальність" – схожі картинки. Тільки у моїй уяві не було незговірливих клієнтів, безвідповідальних виконавців і зірваних дедлайнів. Вчуся приймати дійсність – ось моє щоденне завдання.
Скажу жахливу річ: немає родичів – немає проблем. Ніколи не думала про те, щоб пояснювати свою діяльність. Але, якщо спростити – моя робота полягає в тому, щоб клієнт отримав бажане вчасно, а ми заробили стільки, скільки планували.

Я працював на різних посадах, які, на перший погляд, нічого не об'єднує. Вступив одразу до двох університетів. У рідному Кременчуці – на системи управління автоматики, в Полтаві – на ветеринара. Три роки провчився в Полтаві, зрозумів, що не моє та закинув.
Далі декілька років шукав себе: збирав і налаштовував комп'ютери, продавав металопластикові вікна. Переїхав до Києва, влаштувався продавцем у салон меблів, там навчився їх малювати й проектувати інтер'єри. Можливо, залишився б успішним задоволеним меблярем, але сталася криза 2008 року.
Ще зі школи мені подобалися дві речі – малювання й комп'ютери. Акварель, олівець; полагодити блок живлення, прифотошопити щось смішне до однокласника. І, звичайно ж, ігри: чемпіонати з Counter Strike, Quake 3. Подорослішавши, на всіх роботах малював рекламу, перевстановлював піратський Windows, креслив в AutoCAD. Вибір прийшов сам по собі: веб-дизайн. Потрібно робити сайти.
У 2009 два місяці просидів без грошей. У мене був мішок картоплі, кролики в морозилці, каністра домашнього вина з села Кияшки на балконі, книга "Joomla для чайників", пара безкоштовних сайтів друзям. А в березні взяв 600 грн передплати за перший проект. Так я став фрілансером.
У 2012 зібрав команду з 5 людей (веб-студія wuzzap.net). Вдень – великий обсяг операційки: замовити воду, відповісти на "не можу завантажити картинку" клієнта, підготувати акт виконаних робіт. Вечорами – малюю онлайн-конструктор фільтрів для води, сайт для охоронної фірми й три шаблони під продаж для клінінг-фірм. Спав по пару годин.
Все було б добре, але через недосвідченість і перфекціонізм проекти робляться довго. Прибуток з'їдається зарплатами, орендою й витратами. Тоді я розпустив команду та знайшов роботу на повний день. Кременчук, місцева продуктова компанія (антивірус), посада "людина-вебстудія".

Ніколи не вийде зробити на 100% добре, 90% робиться швидко й одразу, решта часу витрачається на "майже-майже, ще трошки-трошки". Найгірше, коли приходить час показу роботи клієнту, і твоє дітище змивається до унітазу. Так що Fail fast, succeed faster (помиляйся швидше щоб рухатися далі).
Потім шукав віддалену роботу, але вибрав Epam. Компанія допомогла з релокацією, я переїхав до Києва. Здивував розслаблений ритм. Терміни й обсяг робіт у рази менші. Іноді сидиш без роботи та позначаєш вісім годин самоосвіти у внутрішній системі трекінгу. Цей час я дійсно витрачав на освіту, що потім дало результат.
Мені дістався проект онлайн-каталогу для канадської мережі супермаркетів. Тоді дизайнерів вважали нижчим рівнем еволюції: готові вимоги спускалися зверху. Мені набридло, пішов в програмісти.
Два роки пропрацював в Ciklum, Front-End-розробником. Вигадував цікаві завдання, зокрема дизайнерські. А в 2017 став займатися продуктовим дизайном. Маленька датська компанія з 12 людей, один свій, кілька white-label продуктів і шалений ритм. Портфоліо за рік стало більшим, ніж за п'ять років в аутсорсі.
Світ змінився. До дизайнерів стали прислухатися, дизайн перестав бути механічним розфарбовуванням. Тепер завдання ставляться не нам, а нами. Ми проводимо дослідження, створюємо інформаційну архітектуру, займаємося прототипуванням. Якщо хочете зростати – оберіть те, що подобається і робіть більше, ніж вимагають. Рано чи пізно це принесе плоди.
Дизайнер – це близько семи різних функцій, що вимагають різних навичок. Можна і малювати яскраві ілюстрації, і аналізувати кількісні дані теплових карт. Я роблю все підряд. Щоденні завдання відрізняються від загальноприйнятих (але не від моїх) уявлень про професії. Малюю 10-15% часу. Решту часу – дослідження, читання, написання документації, кодинг, тестування, комунікації.
Щоб пояснити роботу близьким я б не використовував слово "дизайнер". Сенс, який вкладають в це слово, відрізняється від його справжнього значення. В нас дизайнер підбирає колір штор, а в англійській мові можна сказати: powerplant design fault. Дослівно "несправність в дизайні електростанції". Що? Дизайн електростанції?
З дизайном інтерфейсів все просто. Якщо замість слова дизайнер вставити "проектувальник" – все стає на свої місця.
- Тьоть Зін, я проектую інтерфейси.
- Проектуєш що?
- Ну ось телефон у вас в руках. Я вигадую, що і як буде показуватися.
- А-а-а-а.
З продуктовим дизайном складніше, але теж можна пояснити:
- Дядьку Сашко, я вигадую цифрові продукти.
- Вигадуєш що?
- Все підряд. Знаходжу проблему у людей, і придумую, як її можна вирішити за допомогою технологій.

На вебінарах про вхід у defence tech питання про поліграф звучить майже щоразу. Рекрутинг-команда Dwarf Engineering в одному з наших спільних матеріалів формулювала це так: семеро з десяти розробників відпадають на одному з двох етапів, і поліграф стоїть у цьому списку поряд із відсутністю досвіду з апаратною частиною.
Навколо процедури багато припущень і мало конкретики. Тому ми поставили питання двом людям, які працюють із нею щодня: Тетяні Романівні Морозовій, поліграфологині з понад 23-річним досвідом, і Олександрі Тостановській, HR Director у Dwarf Engineering. Нижче їхні відповіді про те, що фіксує апарат, як виглядає дослідження зсередини, до чого готуватись і що робити з чутливими особистими обставинами.
Суперечки про доцільність поліграфу на найму тривають і в класичному бізнесі, і в defence tech. Олександра розділяє ці два контексти.
«Якщо дивитись через призму ІТ, гемблінгу чи беттінгу, я особисто досі не розумію, навіщо там поліграф, а „експерти“, які його проводять, не завжди кваліфіковані. Там питання здебільшого про крадіжку конфіденційної інформації. У Defence Tech логіка інша: компанія відповідає за цілісність свого бізнесу, кожен кандидат проходить безпекову перевірку, і поліграф є одним з її пунктів».
Олександра Тостановська HR Director, Dwarf Engineering
Ще одна функція процедури суто практична. Вона працює як стимул до відвертості: кандидати часто самі розповідають деталі своєї історії ще до тестування. Плюс це спосіб звірити те, що людина говорила на співбесіді про свій досвід.
Рішення щодо кандидата ухвалює компанія за результатами всієї перевірки. Поліграма сама собою вердиктом не є.
Назва «детектор брехні», яку часто використовують як синонім до поліграфа, неточна. Прилад записує у вигляді графіків (поліграм) динаміку кількох фізіологічних показників у відповідь на пред'явлені стимули, тобто питання. Інтерпретує ці графіки поліграфолог за конкретною методикою.
Що знімають датчики:
Окремо працює давач виявлення механічних рухів, так званий давач тремору.
«Основне призначення давача тремору полягає у фіксації несанкціонованих рухів людини під час дослідження. Ці рухи можуть призвести до появи фізіологічних реакцій, не пов'язаних зі стимулами, які надає поліграфолог, і, як наслідок, спотворити результат. Без давача тремору тестувати не можна».
Тетяна Морозова доктор психологічних наук, професор, поліграфологиня
У практиці Dwarf такі давачі вбудовані в крісло: на підлокітниках і під сідницями. Вони фіксують протидію, коли людина смикає руками або напружує м'язи.
Технічно зняти реакцію нескладно. Складність полягає в іншому: у правильній постановці питань і в часі зняття реакції.
У кабінеті присутні кандидат і поліграфолог, іноді долучається представник служби безпеки компанії. Далі процедура має кілька етапів.
Підготовка на місці. Прийшовши, людина вимикає і залишає всі гаджети, миє руки, за потреби відвідує вбиральню.
Передтестова бесіда. Спеціаліст з'ясовує позицію людини щодо питань, які винесені на дослідження замовником, проговорює самі питання і коригує їх з урахуванням отриманої інформації. На цьому етапі обов'язково оформлюється заява про добровільну згоду. Специфіка бесіди залежить від методики, але завершується вона завжди кріпленням давачів.
Стимульна частина. Тут перевіряється адекватність і специфічність реагування людини на стимули. Якщо поліграфолог отримує показники, які не підлягають експертній оцінці, до основної частини він переходити не повинен: тестування переносять.
Основна частина. Фіксується реагування на питання, які цікавлять замовника. Їх ставлять з різних боків, зі збереженням змісту, але не завжди шляхом прямого повтору. За потреби додають питання на розширення або питання, якими перевіряють пояснення людини.
Зазвичай процедура триває одну-дві години. Марафони на чотири-шість годин не є ефективними: результати такого дослідження будуть поганими, бо людина втомлена. Точний формат у конкретній компанії можна і варто уточнити в рекрутера ще до візиту.
У стимульній частині питання побутові й перевіркові: як вас звати, яку цифру ви бачите перед собою.
Безпекові питання стосуються досвіду передачі інформації, крадіжок, неправомірної вигоди, природи конфліктів на попередніх місцях роботи, причин звільнення.
Біографічні запитання спрямовані на факти, які можуть впливати на виконання службових завдань: залежності, небажані зв'язки.
Що заборонено робити перед тестом:
Що варто зробити:
Окремо про ліки. Постійний прийом скасовувати не можна. Попередьте рекрутера і поліграфолога заздалегідь: з урахуванням цієї інформації спеціаліст може трохи змістити час прийому або призначити зручніший час для дослідження.
Компанію обов'язково попереджають про:
І ще одне. Якщо на етапі пояснень щось лишилось незрозумілим, питайте прямо. Поліграфолог спочатку дає анкету, потім розповідає, як усе відбуватиметься, і це нормальний момент для уточнень.
Це питання ставлять на подіях найчастіше, і однакової відповіді для всіх компаній тут немає.
«У кожної компанії різне ставлення до цієї інформації. Хтось категорично одразу відмовляє, хтось спілкується і намагається зрозуміти ситуацію з цими родичами. Але родичів не обирають, ми не можемо бути відповідальними за їхні рішення. Складніша ситуація, коли старенькі батьки залишаються на окупованих територіях. Багатьом знайома ця історія: людину просто не вдається умовити виїхати, бо там хата і хазяйство, або вона маломобільна. Це все ризики, і кожна компанія має самостійно оцінити їх та ухвалити рішення».
Олександра Тостановська HR Director, Dwarf Engineering
У самому Dwarf про наявність таких зв'язків запитують ще на первинному етапі співбесіди. Якщо людина розповідає, команда розпитує деталі й уже з них виходить, продовжувати спілкування чи ні.
Порада Олександри кандидатам однозначна: говорити правду і не приховувати наявність родичів у рф, білорусі чи на ТОТ. Інформація все одно випливе, і тоді кредит довіри дорівнюватиме нулю, бо це вже брехня.
Тим, хто вагається, чи взагалі йти на перевірку через такі обставини, вона пропонує зробити просту вправу: подивитись на свою історію очима роботодавця й відповісти на питання «чи найняв би я себе, маючи таку історію?». Якщо відповідь «ні», варто зрозуміти, що саме зробити, щоб вона стала «так».
Найпоширеніше хибне уявлення, яке Олександра бачить у кандидатів, стосується недовіри: людина сприймає поліграф як особисту підозру. У defence tech логіка інша, бо заводити людину на проєкт без розуміння її психологічного портрета і без перевірки сказаного на співбесіді складно.
Тетяна Морозова дивиться на це ще з одного боку.
«У цій процедурі ви точно не жертва. Майбутній роботодавець перевіряє вас, і це логічно з огляду на війну та небезпеки, які зараз є. Перевіряють й інших, аби серед вас не було тих, хто наведе удар на підприємство. Однак цей процес двосторонній: спеціаліст ставить лише ті питання, які цікавлять ваших майбутніх роботодавців. Чуючи питання, ви можете оцінити і роботодавця: наскільки його питання коректні, що він очікує від працівників і що його непокоїть. Врешті-решт, ви на ринку праці, і обирають не лише вас, а й ви».
Тетяна Морозова доктор психологічних наук, професор, поліграфологиня
Практична частина порад коротка. Говорити правду, бути відкритим і спокійним. Результат інтерпретує спеціаліст за методикою, тож зайва напруга просто заважає роботі. Вас там не будуть катувати, бити струмом чи психологічно тиснути.
Морозова Тетяна Романівна, доктор психологічних наук, професор, атестований судовий експерт із правом проведення судових психологічних експертиз із використанням комп'ютерного поліграфа, поліграфологиня з понад 23-річним досвідом роботи, керівниця Центру експертних досліджень, президент Всеукраїнської асоціації поліграфологів. Центр експертних досліджень: https://morozova.center/ Всеукраїнська асоціація поліграфологів: https://vap.ua/
Олександра Тостановська, HR Director у Dwarf Engineering, українського розробника високотехнологічних рішень для безпілотних систем. Керує департаментом HR & Operations і будує системні HR-процеси під специфіку роботи в оборонці. Авторка та лекторка першого в Україні модуля про рекрутинг у DefTech, створеного спільно з Mate Academy. Магістерка психології, має сертифікацію з військового обліку.
Beetroot Academy розвиває напрям Defence & Dual-use з 2025 року: Embedded Development, Drones Firmware, Computer Vision і програма для нетехнічних спеціалістів. Безпекова перевірка є частиною входу в галузь, і чим менше в ній невідомого, тим спокійніше проходить розмова з роботодавцем.

Тисячі військових щодня працюють із дронами, системами зв'язку та іншими технологіями, від яких залежить виконання бойових завдань. Вони бачать їхні сильні та слабкі сторони, знають, що працює на фронті, а що ні.
Після служби цей досвід часто залишається поза межами формальних кваліфікацій. Водночас саме він може стати основою для роботи над новим поколінням роботизованих оборонних технологій.
Саме тому Frontline Robotics та Beetroot Academy запускають спільну ініціативу. Щомісяця Frontline Robotics покриватиме одне місце на програмі Embedded Development для ветерана або ветеранки, які успішно пройдуть відбір.
Мета ініціативи — допомогти ветеранам із технічним досвідом перейти від експлуатації технологій до їхньої розробки та вдосконалення.
Використовували технології на фронті? Застосуйте свій досвід, щоб створювати їх самостійно.
Embedded Development — технічна освітня програма для спеціалістів, які хочуть перейти від роботи з програмним забезпеченням до роботи з реальними системами: мікроконтролери, вбудовані пристрої, hardware-прототипи для defence, robotics та енергетики.
Програма розрахована на людей з технічним бекграундом. Учасники працюють з залізом, розбирають архітектуру embedded-систем і виходять з розумінням того, як влаштовані системи, що використовуються в Defence Tech і dual-use.
Програма підходить тим, хто:
Повний новачок без технічного бекграунду — не стартова точка для цієї програми. Але ветеран із досвідом роботи з С/C++, технікою, дронами або електронікою — саме та людина, для якої вона створена.
Defence-ринок зростає і потребує інженерів, які не лише розуміють технології, а й усвідомлюють реальні виклики поля бою.
Люди з бойовим досвідом мають унікальне розуміння того, як працюють технології на фронті. Додавши до цього інженерну підготовку, вони можуть створювати рішення, які будуть посилювати обороноздатність країни.
Саме такий шлях і покликана відкрити ця ініціатива.
«Найкращі оборонні технології створюють люди, які розуміють реальні потреби фронту. Ми хочемо, щоб ветерани мали більше можливостей переходити в інженерію та продовжувати впливати на хід війни вже через створення нових технологій», — Євген Третяк, CEO Frontline Robotics.
«Ветерани, які хочуть увійти в технічний напрям defence, часто мають сильнішу мотивацію і практичне розуміння контексту, ніж будь-хто інший. Їм потрібна не підтримка — їм потрібна структура. Партнерство з Frontline Robotics дає конкретний механізм: реальна компанія інвестує в підготовку конкретної людини. Щомісяця», — Назарій Литвин, керівник Defence Tech напряму, Beetroot Academy
Місце не призначається автоматично. Кандидат проходить відбір через освітніх консультантів Beetroot Academy — оцінюється технічний рівень, мотивація і готовність пройти програму до кінця.
Відбір відкритий для ветеранів з технічним бекграундом.
Ви вже маєте цінний досвід. Ми допоможемо перетворити його на інженерну кар'єру та можливість і далі впливати на обороноздатність країни.
Перейдіть на beetroot.academy, оберіть освітню програму Embedded Development і залиште заявку з поміткою «Ветеран». Освітній консультант зв'яжеться і пояснить подальші кроки.

Чи знали ви, що в усьому світі жінки складають лише близько 22% професіоналів у сфері розробки та впровадження штучного інтелекту (ШІ)? Такий гендерний розрив у навичках у сфері ШІ звужує потенціал для інновацій. Навіть коли цифрові технології стануть доступнішими, ця нерівність залишиться, якщо ми не змінимо гендерні соціальні норми.
В епоху цифрової трансформації штучний інтелект змінює індустрію, освіту та ринок праці. Однак гендерні упередження в освіті та впровадженні ШІ залишаються значною проблемою, що потенційно обмежує можливості для жінок зокрема. Жінки меншою мірою представлені в STEM-дисциплінах (наука, технології, інженерія та математика), що пов’язано з усталеними упередженнями про «чоловічі» та «жіночі» професії та відповідно формувало їхній вибір ще в дитинстві. Навіть згадайте свої шкільні підручники, чи багато ви там бачили реальних прикладів жінок у науці? Для наочності радимо подивитися експеримент у київській школі, де дітей попросили намалювати представників чотирьох професій – вірусологів, аеророзвідників, реаніматологів та рятувальників. Спойлер, усі діти намалювали чоловіків-представників заданих професій. Для України, яка прагне розвивати стабільну економіку попри поточні виклики, важливо забезпечити інклюзивний доступ до навчання без стереотипів, особливо у сфері штучного інтелекту – це сприятиме інноваціям, інклюзивному економічному зростанню та довгостроковій стійкості бізнесу.
Системи штучного інтелекту працюють на основі даних, які в них завантажують. Якщо набори даних містять упередження, які вже існують в суспільстві, ШІ може посилити гендерну нерівність та інші стереотипи — особливо під час наймання на роботу, доступу до фінансів та надання послуг з підтримки бізнесу. До прикладу, алгоритми штучного інтелекту, які використовуються для найму персоналу, можуть відтворювати упередження, віддаючи перевагу кандидатам-чоловікам у технічних чи керівних ролях. Аналогічно, якщо історичні дані містять дискримінацію за віком, ШІ може знижувати рейтинг кандидатів 45+ років, вважаючи їх менш гнучкими чи здатними до навчання.
У сфері кредитування алгоритми можуть автоматично знижувати шанси на отримання позик для підприємців-жінок або представників етнічних меншин, якщо в минулому такі групи мали менший доступ до фінансування.Це створює замкнене коло, де нерівність з минулого продовжує впливати на можливості в майбутньому.
Брак різноманітності в освіті зі штучного інтелекту та серед технічної робочої сили тільки загострює ці проблеми, залишаючи жінок та недостатньо представлені групи без права голосу у формуванні цифрової економіки. Їхні потреби, досвід і перспективи не враховуються при розробці алгоритмів, що призводить до створення технологій, які не відображають реальну різноманітність суспільства та можуть посилювати дискримінацію.
Сам по собі штучний інтелект може позитивно впливати на гендерну рівність. Наприклад, спеціально натреновані програми можуть підбирати працівників неупереджено, генерувати дані з розподілом за статтю, створювати кращі навчальні матеріали тощо. Агентний штучний інтелект, який не просто реагує, а активно допомагає, має потенціал революціонізувати домашню працю, автоматизуючи трудомісткі завдання та звільняючи жінок від непропорційного тягаря неоплаченої доглядової роботи. Жінки досі виконують у 2,5 раза більше домашніх обов’язків, ніж чоловіки, що обмежує їхню можливість займатися професійною або творчою діяльністю. Крім того, згідно з дослідженням у журналі Nature, штучний інтелект може допомогти досягти 79% цілей сталого розвитку ООН, тому світу потрібно більше фахівців у цій галузі.
Розвиток різноманітної та інклюзивної спільноти – це непросто мета, а необхідність. Різноманіття перспектив приносить нові ідеї та відкриття, які можуть трансформувати світ технологій і принести користь суспільству в цілому.
З появою глобальних етичних норм у сфері штучного інтелекту, на кшталт розроблених ЮНЕСКО, компанії, які активно протидіють гендерним упередженням, випереджатимуть регуляторні вимоги.
В Україні бізнес стрімко впроваджує рішення на основі штучного інтелекту, тому важливо забезпечити справедливий та рівний доступ до можливостей для всіх. Якщо не подолати гендерні упередження у сфері ШІ, то підприємства, очолювані жінками, ризикують отримувати менше фінансування та обмежений доступ до цифрових інструментів, що ще більше поглибить економічну нерівність.
Будьмо відвертими: залучення жінок до ШІ – це не просто створення голосового помічника з жіночим голосом; це буквально надання жінкам права голосу у сфері ШІ. Це означає забезпечення їхньої присутності в розробці ігор, зборі гендерночутливих даних, дослідницьких групах ШІ та навіть радах венчурного капіталу, де приймаються рішення про фінансування. У венчурному бізнесі жінкам складніше отримати фінансування, оскільки алгоритми, навчені на попередніх інвестиційних рішеннях, частіше віддають перевагу чоловічим командам, повторюючи упередження ринку. І самих жінок лише 5% серед венчурних інвесторів. Стартапи зі штучним інтелектом, очолювані жінками, стикаються зі значними розбіжностями в сумах фінансування, отримуючи в середньому в шість разів менше капіталу за угоду, ніж засновані чоловіками. Попри те, що глобальні дані показують, що стартапи, засновані жінками, генерують вищий дохід на кожен вкладений долар, ніж ті, які очолюють чоловіки.
Згідно зі звітом AI Ecosystem of Ukraine від AIHouse та Roosh, Україна має успішний ШІ-ландшафт із понад 150 стартапами ШІ та більш ніж 100 R&D-центрами. Україна посідає друге місце за кількістю ІТ-спеціалістів (307 000) серед країн Центральної та Східної Європи, тоді як кількість спеціалістів зі штучного інтелекту становить менш ніж 1%. Однак гендерна нерівність зберігається: жінки становлять лише 16% української робочої сили у сфері ШІ. Цей дисбаланс підкреслює необхідність цілеспрямованих заходів для сприяння гендерному розмаїттю в галузі ШІ-освіти та підприємництва.
У звіті підкреслюється, що український бізнес дедалі більше покладається на рішення на основі штучного інтелекту для автоматизації, аналізу даних та залучення клієнтів. Однак, якщо ці моделі ШІ навчаються на упереджених наборах даних або розробляються без гендерно-інклюзивних підходів, вони ризикують увічнити нерівність у сфері найму на роботу, фінансів та бізнес-операцій.
Прогнозується, що ринок аналітики в галузі штучного інтелекту стрімко розвиватиметься й досягне 223,32 мільярда доларів до 2034 року, що свідчить про зростальну залежність від прийняття рішень на основі штучного інтелекту в різних галузях промисловості. Також McKinsey оцінює, що генеративний ШІ може збільшити загальний економічний вплив ШІ на 15–40% та додати $2,6–$4,4 трлн щорічної вартості в різних сферах застосування, що свідчить про суттєве зростання продуктивності, обсягів виробництва та бізнес-цінності. Для української екосистеми штучного інтелекту це створює як можливості, так і виклики – без гендерно-інклюзивної освіти в галузі штучного інтелекту та вільної від упереджень розробки компанії ризикують посилити нерівність у сфері найму на роботу, фінансів та підприємницької діяльності. Щоби залишатися конкурентоспроможними та стійкими, українські компанії повинні надавати пріоритет різноманітним талантам у сфері ШІ, етичному впровадженню ШІ та інклюзивним бізнес-моделям, гарантуючи, що ШІ слугуватиме інструментом для справедливого економічного зростання, а не увічнення системних упереджень.
Гендерна рівність та неупереджене навчання штучному інтелекту – це не лише етичні імперативи, а й економічна необхідність для сталого розвитку бізнесу в Україні. Розвиваючи інклюзивну освіту зі штучного інтелекту та усуваючи гендерні упередження в цифровій трансформації, Україна може побудувати більш стійку економіку, в якій інновації, справедливість та сталість є рушіями довгострокового успіху.
З огляду на вищезазначене, Швейцарська міжнародна організація Helvetas радо презентує рекомендації щодо відповідальних та інклюзивних стратегій у сфері штучного інтелекту для регіону Східного Партнерства, включно з Україною. Рекомендації спрямовані на державні установи, приватний сектор, громадянське суспільство та освітні установи. Розробка документа відбувалася у співпраці з організацією StrategEast та Help.
Також важливо зазначити такі проєкти з диджиталізації, на кшталт Beetroot Academy в Україні в рамках програми RECONOMY. Освітній продукт з ШІ надає компаніям та окремим особам, зокрема жінкам, навички, необхідні для процвітання в сучасній цифровій економіці, що сприяє інноваціям та інклюзивності. (лінк на відео)
RECONOMY – це програма, що реалізується Helvetas Swiss Intercooperation у партнерстві зі Шведським агентством міжнародного розвитку (Sida). Програма сприяє інклюзивному та зеленому економічному розвитку в регіонах Східного партнерства та Західних Балкан.

Поряд із програмами з класичних IT-професій Beetroot Academy системно розвиває навчання в defence tech та dual-use технологіях, орієнтованих на досвідчену технічну аудиторію та реальні індустрійні запити.
За понад 12 років роботи Beetroot Academy навчила 14 000+ студентів, які сьогодні працюють у 700+ компаніях по всьому світу. Академія акредитована європейською організацією Almega та відповідає шведським стандартам якості освіти для дорослих.
Академія вже співпрацює з великими європейськими компаніями, проводячи тренінги та воркшопи з підвищення кваліфікації команд у сферах штучного інтелекту, проєктного менеджменту, кібербезпеки та інших прикладних технологій, і паралельно розпочинає масштабування апскілінг-програм для українського ринку — з фокусом на розвиток команд, що драйвлять економіку країни. Цей досвід став основою для нового етапу розвитку — роботи зі складнішими технологіями та аудиторією, якій важлива системна інженерна підготовка.
Новий візуальний стиль став стриманішим і глибшим, поєднуючи інженерну зрілість із відчуттям тепла та стійкості через продумані кольорові акценти. Ілюстрації залишаються важливою частиною візуальної мови Beetroot — вони передають культуру, людяність і tech-forward характер бренду.
З листопада 2025 року Beetroot Academy запустила п’ять груп з Embedded Development для ready-to-train engineers — технічних спеціалістів, які прагнуть працювати з реальними системами, бачити фізичний результат своєї роботи та застосовувати свої навички у MilTech, Robotics, Energy automotive та healthcare. Напрям орієнтований на фахівців із software, engineering або IT-бекграундом, які шукають системний перехід до роботи з апаратно-програмними та dual-use рішеннями з високим рівнем відповідальності та впливу.
Навчання розроблене спільно з топ-спеціалістами індустрії. Викладають senior embedded-інженери з багаторічним практичним досвідом, серед яких Олександр Іванчук, Ігор Гала, Володимир Калюжний та інші експерти галузі.
Компанія планує активно розвивати hardware-напрям і запускати нові продукти для підготовки інженерів.
Фокус Академії залишається незмінним: практична освіта, інженерний підхід і робота з контекстом застосування технологій. Програми з defense і dual-use контекстів орієнтовані на розвиток глибокої, прикладної експертизи.
Beetroot Academy працює з освітою, що не зводиться до швидких рішень, а формує практичну цінність і довгостроковий сенс для інженерів, IT-спеціалістів і нетехнічних ролей у технологічних індустріях.