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
-
Minish Lab выпустил Model2Vec: Искусственный интеллект для создания компактных и быстрых моделей из любого предложения-трансформера.
-
Настройка инструкций Web-Instruct для моделей MAmmoTH2 и MAmmoTH2-Plus: сила данных из интернета для улучшения больших языковых моделей
-
Новый PEPSI для идентификации взаимодействия опухолевых и иммунных клеток на тканевых изображениях
Стэнфордские исследователи представили PEPSI — новый метод искусственного интеллекта для выявления взаимодействий опухоли и иммунных клеток по изображениям тканей. Этот инновационный подход открывает новые возможности в изучении рака и развитии персонализированных терапий.
-
Как приоритизировать требования по модели MoSCoW: ИИ разнесёт список по категориям
Как ИИ упрощает приоритизацию задач? Чатбот на основе ИИ — ваш помощник в сортировке требований по модели MoSCoW. Достаточно ввести список задач или функций, и система автоматически распределит их по четырем категориям: Must (должно быть), Should…
-
Учебное пособие по ChatGPT Canvas: настройка кода и визуализация данных о акциях Tesla.
-
Исследование изменений во временном распределении в моделях глубокого обучения для анализа КТГ.
-
SenseTime представила SenseNova 5.0: быстрая и доступная моделирование крупномасштабных данных, превосходящая по производительности GPT-4 Turbo.
-
ByteDance представляет Seed-Prover: автоматизированная система формального доказательства теорем
Введение в Seed-Prover: Новая эра автоматического доказательства теорем В мире математического доказательства и алгоритмов на основе искусственного интеллекта всегда есть место для инноваций. ByteDance представила Seed-Prover — продвинутую систему формального рассуждения, которая меняет правила игры в…
-
Встречайте DrugAgent: Многоагентная система для автоматизации машинного обучения в открытии лекарств
-
Искусственный интеллект может улучшить пиво. Как?
-
Модели языка для финансовых учреждений: LLM против SLM в 2025 году
Large Language Models (LLMs) vs. Small Language Models (SLMs) для финансовых учреждений: Практическое руководство по ИИ для предприятий 2025 года В 2025 году финансовые учреждения сталкиваются с необходимостью интеграции искусственного интеллекта (ИИ) в свои процессы. Вопрос…
-
Google DeepMind представляет Mind Evolution: улучшение планирования на естественном языке с помощью эволюционного поиска в больших языковых моделях.
-
Инструмент для оценки забывания информации в языковых моделях: MUSE
-
Microsoft выпустил Florence-2: новую модель для компьютерного зрения.
-
Встречайте SPHINX-X: обширная серия многомодальных больших языковых моделей (MLLM), разработанных на основе SPHINX
Появление многомодальных больших языковых моделей (MLLM), таких как GPT-4 и Gemini, вызвало значительный интерес к объединению понимания языка с различными модальностями, такими как зрение. Это объединение предлагает потенциал для различных приложений, от инкорпорированного интеллекта до агентов…
-
Сравнение эффективности распределенного обучения для больших языковых моделей с помощью FedLLM-Bench















