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
-
Новый стандарт в долгосрочном искусственном интеллекте: Llama-3 8B Gradient Instruct 1048k
-
Агент как судья: Продвинутая ИИ-система для оценки ИИ с помощью постоянной обратной связи и человеческих суждений
-
Искусственный интеллект для создания моделей языка с использованием однобитовой бинаризации весов
-
AWS выпустил «Мульти-агентский оркестратор»: новый ИИ-фреймворк для управления ИИ-агентами и сложными разговорами
-
Превосходство GPT-4o Mini над Claude 3.5 Sonnet на LMSys.
-
ViSMaP: Эффективное Обобщение Долгих Видео Без Аннотаций
ViSMaP: Ненадзорное резюмирование часовых видео с использованием мета-промптирования и коротких наборов данных Модели аннотирования видео обычно обучаются на наборах данных, состоящих из коротких видео, длительностью до трех минут, с соответствующими подписями. Хотя это позволяет им описывать…
-
SimpleToM: Оценка способностей теории разума в больших языковых моделях
-
DomainLab — модульный пакет Python для обобщения домена в глубоком обучении.
-
GaLiTe и AGaLiTe: Эффективные альтернативы трансформерам для частично наблюдаемого онлайн-обучения с подкреплением
-
Революция в эвристическом дизайне: Монте-Карло и большие языковые модели
-
Улучшение моделей для анализа изображений, видео и временной привязки в открытых приложениях.
-
Революция в синтезе речи: как датасет Emilia меняет многозначный голосовой генератор
Введение в технологии генерации речи Технологии генерации речи достигли значительных успехов в последние годы, однако остаются серьезные вызовы. Традиционные системы синтеза речи часто используют данные, полученные из аудиокниг, что приводит к формальному стилю, а не к…
-
Гибкая система тонкой настройки для улучшения аннотаций белков
-
GPT-4.5 или GPT-5? Раскрываем тайну ‘gpt2-chatbot’: новый тренд в области искусственного интеллекта
-
«Искусственные агенты: как автономное ПО трансформирует бизнес-процессы»
Искусственные Интеллектуальные Агенты: Практические Бизнес-Решения Определение Искусственных Интеллектуальных Агентов Искусственный интеллектуальный агент — это автономное программное обеспечение, способное воспринимать окружающую среду, обрабатывать данные и принимать действия для достижения заданных целей. В отличие от традиционного ПО, такие…
-
Эффективная активация нейронов: новый подход WINA для больших языковых моделей без обучения
Проблема и Возможности: Как WINA Преобразует Взаимодействие с Большими Языковыми Моделями Мир технологий стремительно меняется, и большие языковые модели (LLMs) становятся неотъемлемой частью многих AI-решений. Однако их огромные размеры и сложные архитектуры создают значительные вычислительные трудности,…