Liia Pazynich

Liia PazynichNov 5, 2026

«Я просто перевірю, як там справи у клієнта» - кажу я собі зранку. 😅 А далі починається мій звичайний день, де протягом 8 годин я змінюю декілька професійних ролей: 1️⃣ Промпт-інженер & Системний налаштувальник Підключити ключі, налаштувати передачу дзвінків по API, підібрати правильну LLM-модель і прописати промпти так, щоб штучний інтелект видавав чіткі категорії для оцінки діалогів, а не абстрактний текст. 2️⃣ Data-архітектор & CX-аналітик Перш ніж промптити AI, я маю подумати на 3 кроки вперед: а як ці дані ляжуть у Power BI? Мені треба дізнатися болі клієнта, зрозуміти, які аномалії та критичні помилки підсвічувати в дашборді, а потім правильно описати логіку розрахунку підсумкових балів. 3️⃣ Technical Project Manager & QA Сформулювати ТЗ для аналітика й розробників у Jira так чітко, щоб не було 10 додаткових зізвонів і втраченого часу. А щоранку - зайти в кабінети, перевірити, чи все оновилося, чи немає пустих відповідей, чи не випав баг. Знайшла? Описую і відправляю в dev-відділ. 4️⃣ І тільки після цього всього - Account / Customer Success Manager Людина, яка виходить на зворотний зв’язок із клієнтом, дає цінність, вислуховує зауваження та посміхається. 😊 Бути акаунтом сьогодні - це бути справжньою людиною-оркестром. Ти й тестувальник, і аналітик, і PM, і консалтинг. Хіба що код самостійно ще не пишеш (хоча іноді здається, що це вже десь близько 😄). З одного боку, це дає колосальний буст у хард-скілах і робить тебе універсальним бійцем. З іншого - кордони ролі настільки розмиваються, що можна легко згоріти. Колеги, питання до вас: чи є у вас чітка межа, де закінчується акаунтинг і починається PM/QA/Analytics? Чи ви теж тримаєте на собі увесь цей оркестр? 👇 #AccountManagement #CustomerSuccess #ProductManagement #PowerBI #PromptEngineering #DataAnalytics #Jira #B2BSaaS #BurnoutPrevention

Liia PazynichNov 3, 2026

«Іди до штучного інтелекту, хай розписаний рецепт видасть» - сказав мені чоловік на вихідних, коли ми в черговий раз зайшли в глухий кут із вічним питанням: «Що сьогодні готувати на вечерю?» 😅 Знайома ситуація? Сидиш, вигадуєш, запитуєш у рідних - у відповідь стандартне «та будь-що». Ступор. І от у цей момент, коли чоловік запропонував просто скинути в чат перелік продуктів із холодильника, мене аж рвануло! 🙈 Кажу: «Ні! На роботі ШІ, у задачах ШІ, в аналітиці ШІ... Це моя свята територія і моє кулінарне натхнення! На свою кухню я штучний інтелект не пущу!» 🍲🚫🤖 Бо для мене кулінарія та домашній затишок - це той самий острівець «живої» творчості та відпочинку від алгоритмів, де хочеться відчувати продукти, а не читати згенеровані промпти. Але ця побутова суперечка наштовхнула мене на цікаву думку про кордони технологій у нашому житті. Колеги, питання до вас (особливо до тих, хто щодня працює з AI/LLM): 👉 Де проходить ваша межа використання ШІ? Ви залучаєте його виключно для робочих задач, чи ви вже давно довірили йому побут - від меню на тиждень і списку покупок до інструкцій зі збирання меблів? Пускаєте ШІ на свою "кухню" чи залишаєте простір для чисто людського хаосу? 👇 #AIinDailyLife #WorkLifeBalance #TechLimits #ArtificialIntelligence #HumanTouch #LinkedInCommunity #CasualTuesday #B2BSaaS

Liia PazynichOct 28, 2026

"Це не баг, це штучний інтелект так вирішив“: що робити акаунту, коли продукт живе своїм життям? Уявіть ситуацію: приходить розлючений клієнт і запитує, чому система видала дивну відповідь (або взагалі повернула порожній результат). Ти біжиш до розробників із думкою, що зараз вони швиденько підкрутять код або пофіксять баг. А розробники розводять руками й кажуть: «Ну... Штучний інтелект сьогодні вирішив відповісти саме так. Ми на це прямо повпливати не можемо». 🫠 І ти залишаєшся один на один із клієнтом. Ти не можеш піти до AI й запитати: «Друже, чому в тебе сьогодні такий настрій?». Ти не можеш сказати клієнту: «Ви вибачте, там модель замислилася», бо втратиш довіру. І ти відчуваєш повне безсилля, бо опиняєшся в пастці між очікуваннями бізнесу та специфікою нейромереж. Робота з AI-продуктами кардинально змінила роль Account та Customer Success менеджерів. Ми більше не просто пояснюємо кнопки в інтерфейсі - ми вчимося пояснювати й компенсувати імовірнісну природу штучного інтелекту. Як я намагаюся вирулювати такі ситуації на практиці: 🎯 Керування очікуваннями ще на старті. Чітко комунікувати клієнту, що AI - це не детермінований алгоритм 1+1=2, а інтелектуальний помічник із відсотком погрішності. 🎯 Прозорість замість виправдань. Не вигадувати «казки», а говорити мовою фактів: «Ми зафіксували аномалію в роботі моделі, зауваження передані в розробку для донавчання/коригування промптів». 🎯 Фокус на тренді, а не на поодинокому випадку. Якщо загальна точність системи 95%, важливо змістити фокус клієнта з одного невдалого запиту на загальну бізнес-цінність, яку він отримує. Але давайте чесно: бувають моменти, коли клієнт вже на межі, розробники не можуть примусити AI працювати краще «прямо зараз», а ти стоїш посередині без дієвого важеля впливу. Колеги, які працюють з AI, LLM та автоматизаціями, питання до вас: як ви виходите з таких ситуацій? Що кажете клієнту, коли технологія підводить, а залізобетонного фіксу на завтра не існує? 👇 #CustomerSuccess #AccountManagement #AIinBusiness #ClientRelations #TechChallenges #B2BSaaS #ProblemSolving