Владимир Дьячков, Ph.D
Главный редактор itinai.ru


Лидер в области продуктов ИИ
Моя экспертиза заключается в преобразовании сложных данных в практические идеи, руководстве командами и обеспечении того, чтобы каждый контент на Itinai.ru соответствовал самым высоким стандартам качества, точности и практической применимости.
Я верю, что ИИ настолько мощный, насколько мощны человеческие идеи, которые им руководят.
На itinai.ru я возглавляю нашу редакцию, отражающую принципы:
Как главный редактор Itinai.ru — платформы на стыке искусственного интеллекта, цифрового здравоохранения и глобальных инноваций. С более чем 15-летним опытом в разработке продуктов ИИ, agile-трансформации и цифровой стратегии, я привношу подход, основанный на исследованиях и ориентированный на пользователя, в лидерство контента.
- Надежность: Каждая статья проверяется на факты в открытых источниках
- Опыт: Подкреплено 15+ годами работы в сфере ИИ, здравоохранения и финтеха в 10+ странах
- Экспертиза: Кандидат экономических наук с акцентом на ИИ, практическое внедрение ML-продуктов
- Авторитетность: Публикации на платформах с высокой посещаемостью; создание продуктов, используемых миллионами
📘 Опыт
🌍 Глобальное лидерство в области ИИ
- Главный продуктовый директор, Digital Medical Products (2016–Настоящее время)
Руководил семью запусками продуктов на основе ИИ, включая диагностический инструмент на основе ВОЗ, структурированный вокруг МКБ-10. - Главный директор по трансформации, Lykke (2019–2020)
Курировал международную реструктуризацию команды, повышая гибкость и стратегическую согласованность. - Старший владелец продукта, goTRG (2018–2019)
Сократил время выхода на рынок на 50% за счет внедрения agile в восьми командах, экономя 120 000 долларов в месяц на DevOps. - Лидер продукта, Alfa-Bank (2017–2018)
Управлял высоко оцененным мобильным банковским приложением Alfa Mobile, интегрировал сервисы Apple/Google/Samsung Pay. - CPO, Price.ru (2014–2016)
Реализовал каталогизацию на основе ИИ для более 30 млн продуктов, удвоив доходы на основе лидов. - Менеджер продукта, RIA Novosti (2011–2014)
Курировал контент на 18 языках, обслуживая 180 млн+ пользователей ежемесячно.
💡 Экспертиза и фокус
- ИИ/ML и наука о данных: Компьютерное зрение, NLP и предиктивное моделирование
- Стратегия цифровых продуктов: От идеи до запуска на глобальных рынках
- Agile и масштабируемая архитектура: Облачные, API-ориентированные экосистемы (AWS, Azure, GCP)
- Дизайн, ориентированный на пользователя: Прототипирование в Figma, UX/UI и персонализация
- Надежность контента: Обеспечение медицинского, финансового и ИИ-контента с источниками, цитатами и проверкой
🎓 Образование
- Кандидат экономических наук, ТГУ – Исследовательский фокус: Информационное влияние в экономических системах
- Магистратура, ТГУ – Финансовый менеджмент и информационные системы
Ваш успех — наша гарантия
✅ 15+ лет опыта в ИИ и цифровых продуктах
Мы работали с бизнесами всех размеров — от стартапов до предприятий, предоставляя реальную ценность через интеллектуальные, масштабируемые решения.
🛠 Проверенные методологии
Мы используем только проверенные подходы, которые ориентированы на результаты, а не на модные слова. Каждый инструмент, модель или процесс, которые мы внедряем, основаны на доказательствах и лучших отраслевых практиках.
📊 Измеримые результаты
Мы определяем четкие цели, отслеживаем эффективность и остаемся ответственными за достижение успеха. Если это нельзя измерить, это нельзя улучшить.
🚀 Бесплатный старт в ИИ
Узнайте, где ваш бизнес может сократить расходы и расти — без риска. Наш аудит ИИ раскрывает скрытые возможности без предварительных обязательств.
🔍 Прозрачность на каждом этапе
С первой встречи до окончательной поставки вы поймете дорожную карту, этапы и как каждое действие способствует достижению ваших бизнес-целей.
📬 Контакты
Присоединяйтесь к сообществу экспертов в области ИИ с Владимиром
- 🔗 LinkedIn https://www.linkedin.com/in/uxproduct
- 🔗 X: x.com/vlruso
- 📧 info@itinai.com
- 📱 Telegram: @itinai
Выбор главного редактора itinai.ru
-
Обучение ИИ говорить «Не знаю»: новый набор данных для уменьшения галлюцинаций в моделях языка
Введение в проблему В мире искусственного интеллекта (ИИ) существует множество вызовов, связанных с качеством ответов, которые предоставляют языковые модели. Одним из наиболее актуальных вопросов является способность ИИ признавать свои ограничения и уметь говорить «Я не знаю».…
-
Улучшение безопасности и надежности искусственного интеллекта с помощью методов короткого замыкания
-
Применение коллективного интеллекта в эпоху больших языковых моделей: возможности, риски и перспективы.
-
Как улучшить производительность искусственного интеллекта путем уменьшения влияния «цепной реакции» изменения значений и стратегий.
-
Измерение пульса по видео лица: новое решение с помощью искусственного интеллекта.
-
Улучшение точной терапии для онкопротеинов с помощью усовершенствованного моделирования белкового языка
-
BEAL: Байесовский метод глубокого активного обучения для эффективной многометочной классификации текста
-
Исследователи из Университета Райса представляют RAG-Modulo: ИИ-фреймворк для повышения эффективности агентов на основе LLM в последовательных задачах.
-
Hugging Face выпустила SmolTools: набор легких инструментов с ИИ на основе LLaMA.cpp и небольших языковых моделей.
-
SemiKong: Открытая модель для процессов производства полупроводников
-
OPEN-RAG: Новый ИИ-фреймворк для улучшения логического мышления с использованием открытых LLM.
-
Новая семья моделей ‘Смеси агентов’ от OpenPipe: лучшие, чем GPT-4, по 25 раз дешевле
-
Прогнозирование показателей Целей устойчивого развития к 2030 году: подход на основе машинного обучения с моделями ARIMAX и линейной регрессии
-
LEANN: Компактная векторная база данных для эффективного персонального ИИ
Встречайте LEANN: Самая маленькая векторная база данных, демократизирующая персональный ИИ с эффективным по объему индексом поиска приближенных соседей (ANN) В современном мире, где искусственный интеллект проникает во все сферы жизни, становится все более актуальной необходимость в…
-
Тренды в машинном переводе: большие модели рассуждений как будущее технологии
Современные тренды в машинном переводе с использованием больших моделей рассуждений Машинный перевод (MT) стал важным элементом обработки естественного языка, обеспечивая автоматическую конвертацию текста между языками для поддержки глобальной коммуникации. Нейронный машинный перевод (NMT) изменил эту область,…
-
Новый метод Meta AI для создания реалистичных аватаров
Meta AI представляет новый метод искусственного интеллекта — Relightable Gaussian Codec Avatars, позволяющий создавать высококачественные анимированные головные аватары с возможностью изменения освещения и создания новых выражений. Уникальный подход к созданию выразительных лиц.