Hostinger рассказал о переходе от чат-ботов к агентным AI‑системам в своей платформе

На конференции DevSparks 2026 в Bengaluru AI Tech Lead компании Hostinger Mantas Lukauskas рассказал о том, как в компании внедряли искусственный интеллект в продукты. Сессию «From Chatbot to Agent: Building AI That Can Run Infrastructure» он провёл вместе с Shivani Muthanna из YourStory. Разговор был о пути Hostinger от традиционного хостинг‑провайдера к платформе с интегрированными AI‑инструментами и о трудностях, которые возникают при создании production‑систем на базе моделей.

Hostinger появилась в 2004 году как компания веб‑хостинга. Сейчас AI используется во многих частях её платформы: он помогает пользователям создавать сайты, запускать маркетинговые кампании и управлять задачами, связанными с хостингом. По словам Lukauskas, внедрение AI стало не просто технологическим решением, а фактором конкурентного преимущества для компаний и даже государств. Основная сложность при этом связана не с доступом к технологиям. Гораздо труднее встроить их в продукты, рабочие процессы и бизнес‑операции.

В Hostinger начали экспериментировать с AI задолго до нынешнего бума генеративных моделей. Переломным моментом стал выпуск GPT-3.5: именно тогда бизнес начал серьёзно рассматривать генерацию текста для реальных рабочих задач. Сейчас внимание постепенно смещается от чат‑ботов к более сложным системам. Большие языковые модели могут подключаться к API, системам retrieval, памяти и внешним инструментам. Благодаря этому они не только отвечают на запросы, но и выполняют действия внутри рабочих процессов. При разработке таких решений компаниям приходится учитывать инфраструктуру, задержки, стоимость, безопасность, governance и управление данными.

Собственный проект Hostinger начался почти пять лет назад с простого эксперимента в поддержке клиентов. Lukauskas решил за выходные проверить, смогут ли нейросети отвечать на вопросы пользователей. Эксперимент показал, что повторяющиеся обращения можно автоматизировать. Позже компания внедрила Rasa Open Source для обработки естественного языка, а большие языковые модели использовала как fallback, после чего запустила первый production‑чат‑бот. Сегодня Hostinger обрабатывает около 200,000 клиентских чатов в неделю. Команда также пришла к выводу, что нельзя зависеть от одного поставщика моделей из‑за возможных сбоев. Поэтому рекомендуется строить fallback‑механизмы через open‑source модели, альтернативных провайдеров или cloud‑routing. Отдельный вопрос это контроль затрат. По словам Lukauskas, не каждую задачу стоит решать с помощью AI: «если нужно убить муху, не обязательно использовать базуку».