Алексей Шумилин — предприниматель в сфере IT, FinTech и клиентской лояльности, сооснователь и CEO сервиса UnikaPay / СКРЕПКА. Проект развивал cashback-модель и платежные решения для снижения финансовой нагрузки на пользователей и создания программ лояльности для компаний. Ранее Алексей более 12 лет работал с крупными IT-проектами в TNK-BP и IBM.

Alexey Shumilin is an entrepreneur in IT, FinTech, and customer loyalty, co-founder and CEO of UnikaPay / SKREPKA. The service developed cashback-based payment and loyalty solutions aimed at reducing users’ financial burden and helping companies improve retention. Earlier, Alexey spent over 12 years working on large-scale IT projects at TNK-BP and IBM.

Стать участником подкаста: https://form.jotform.com/Podcast10K/become-a-podcast-guest

Темы выпуска:

0:00 — Программа лояльности с реальными выплатами: как кэшбэк может оплачивать ЖКУ

1:21 — Миллионы клиентов, которые просто платят и никак не монетизируются

5:55 — 11 тысяч рублей кэшбэка за месяц: сколько реально можно вернуть

9:37 — Социальная сторона кэшбэка: как покупки могут помогать закрывать долги

11:37 — Почему чек стал новой нефтью: что производитель узнает о покупателе

13:05 — Сколько на самом деле стоит привлечь клиента

19:00 — Скидка как ковровая бомбежка: почему кэшбэк честнее для бизнеса и покупателя

23:23 — Почему крупной компании проще купить решение, чем построить свое

29:33 — Антифрод в кэшбэке: как люди пытаются обмануть даже систему возврата денег

48:47 — Европа, локальные производители и протекционизм: кто выигрывает от закрытых рынков

53:44 — Благотворительность через кэшбэк: почему людям сложно доверять фондам

1:10:50 — Прыжок из корпорации в свой бизнес: тщеславие, гордыня и желание попробовать

1:30:06 — Автоматизация против человеческого фактора: зачем бизнесу нужны процессы

1:41:13 — Facebook снаружи и под капотом: почему соцсеть стала машиной рекламы

1:50:00 — Честное перераспределение: почему деньги должны возвращаться тем, кто их генерирует

Владимир Белый — предприниматель, эксперт в области робототехники и искусственного интеллекта, создатель робота FEDOR и глава Alpha Robotics Venture. С 2005 года он участвует в разработке и поддержке инновационных проектов, помогая компаниям с прототипами переходить к серийному производству. Его фокус — технологии, которые делают повседневную жизнь безопаснее, проще и эффективнее.

Vladimir Belyy is an entrepreneur, robotics and AI expert, creator of Robot FEDOR, and Head of Alpha Robotics Venture. Since 2005, he has worked on and supported innovation projects, helping prototype-stage companies move toward serial production. His focus is on technologies that make everyday life safer, simpler, and more efficient.

Стать участником подкаста: https://form.jotform.com/Podcast10K/become-a-podcast-guest

Темы выпуска:

0:00 — Технологии будущего, которые уже стали настоящим

1:01 — Робототехническая медицина: когда после шести занятий дети с ДЦП начинают восстанавливать функции

6:40 — Когда прибыль вторична: технологии, где сначала стоит вопрос человеческой жизни

12:21 — Почему большие корпорации не могут сами создать весь спектр прорывных технологий

16:35 — История робота FEDOR: как частная компания отправила робота в космос

18:47 — Сначала работают роботы, потом прилетают люди: зачем робототехника нужна для Луны и дальнего космоса

22:22 — Как человек может “вселиться” в робота через экзоскелет

33:40 — Посудомойка тоже робот: почему люди боятся слова “робот”, но давно живут с автоматами

45:05 — Что тормозит развитие робототехники: патенты, монополии и страх быть засуженным

50:17 — Миф об Илоне Маске: почему большие технологии почти всегда растут на госзаказах

55:25 — Конкуренция за Луну: почему чем больше игроков, тем быстрее мы окажемся в космосе

1:00:32 — Уберизация всего: почему привычная цена часто является раздутым пузырем

1:15:53 — Зачем нужно кино: не показывать деградацию, а возвращать человеку образ будущего

1:30:11 — Соцсети, клиповое сознание и власть информационного пространства

1:43:06 — Если детям показывать космические корабли, они будут строить космические корабли

1:45:36 — Этический ориентир в эпоху ИИ: каждый человек может быть творцом

1:48:35 — Критическое мышление: почему YouTube-блогер не обязательно говорит правду

2:00:01 — Каждое движение должно давать хоть какой-то позитивный результат

Алина Нильссон — серийный предприниматель, инвестор и специалист по развитию технологических экосистем. Соосновательница EMERGE — международной tech-конференции, которая выросла из фокуса на Восточную Европу и Центральную Азию в площадку для стартапов, инвесторов и технологических сообществ из emerging markets. После семи лет развития проекта Алина продала EMERGE и перешла в венчурные инвестиции. Сейчас она Managing Partner в Gamegroove Capital, работает со стартапами в gaming, AI и Web3, живет в Швеции.

Alina Nilsson is a serial entrepreneur, investor, and tech ecosystem builder. She co-founded EMERGE, an international tech conference that grew from a focus on Eastern Europe and Central Asia into a platform connecting startups, investors, and tech communities across emerging markets. After seven years of building EMERGE, Alina sold the company and moved into venture capital. She is now Managing Partner at Gamegroove Capital, working with startups in gaming, AI, and Web3, and is based in Sweden.

Стать участником подкаста: https://form.jotform.com/Podcast10K/become-a-podcast-guest

Темы выпуска:

0:00 - Реальное общение: ребенок дома, жизнь вмешивается в запись

1:38 - «В бизнес меня подтолкнул отец»: как начался предпринимательский путь

3:48 - От мечты быть режиссером и учителем — к менеджменту и созданию проектов

6:40 - Почему бизнес-школы учат управлять корпорациями, а не строить бизнес

9:30 - «Я уже продукт Европы»: отношения важнее прямой продажи

12:10 - «Я микс»: русская идентичность, муж-швед, Лондон, Вильнюс, Швеция и ребенок на трех языках

16:40 - Как родилась идея Emerge: построить мост между Восточной Европой и западным tech-миром

18:33 - Почему Emerge — не государственный и не корпоративный проект, а личная инициатива

21:25 - Как стартап из региона может попасть на радар Sequoia, Atomic и других топ-фондов

24:22 - Не любой бизнес — стартап: high-growth, global product, MVP и первый traction

29:56 - «Повелитель судьи»: страх ошибиться, когда твое решение меняет чужой шанс

33:01 - Кухня большого ивента: хаос, customer support и форма регистрации без email

35:48 - Первый Emerge: два месяца подготовки, ноль на счету и 1500 участников

45:03 - Конференция как ночной клуб: почему атмосфера важнее казенного формата

1:26:01 - Иллюзия Web Summit: 70 тысяч человек не дают доступа к 70 тысячам возможностей

Иван Оселедец — математик, специалист по вычислительным методам, тензорным разложениям, машинному обучению и искусственному интеллекту. Профессор Сколтеха, директор Центра технологий искусственного интеллекта и руководитель лаборатории Computational Intelligence. Автор tensor-train decomposition — метода, который позволяет работать с задачами огромной размерности в науке, инженерии и анализе данных. Лауреат Премии Президента РФ в области науки и инноваций для молодых ученых, SIAM Outstanding Paper Prize и Humboldt Research Award.

Ivan Oseledets is a mathematician and expert in computational methods, tensor decompositions, machine learning, and artificial intelligence. He is a Professor at Skoltech, Director of the Center for Artificial Intelligence Technologies, and Head of the Computational Intelligence Laboratory. He is best known for the tensor-train decomposition, a method that makes it possible to work with extremely high-dimensional problems in science, engineering, and data analysis. His awards include the Russian Presidential Prize for young scientists, the SIAM Outstanding Paper Prize, and the Humboldt Research Award.

Стать участником подкаста: https://form.jotform.com/Podcast10K/become-a-podcast-guest

Темы выпуска:

00:00 — Иван Оселедец: алгоритмы, ИИ и сжатие больших данных

01:01 — Что такое тензоры: когда таблица становится многомерной реальностью

02:22 — 5 в 30-й степени: как математика сжимает невозможное число сценариев

03:13 — Генеративные сети: как нейросеть учится создавать то, чего не было

05:05 — Почему AI-фарма пока не дала обещанного прорыва

06:39 — До сильного искусственного интеллекта еще очень далеко

09:17 — Почему большие модели упираются в стену вычислительных ресурсов

10:10 — Где машинное обучение опасно: цена ошибки и черный ящик решений

13:21 — Почему шахматы проще, чем материалы, роботы и реальный мир

18:20 — Может ли ученик-нейросеть превзойти своего учителя

25:22 — Наука без плана: почему открытия нельзя расписать на три года вперед

28:26 — Креативность как математическое удивление

36:17 — Как данные превращают нейросеть в носителя человеческих предрассудков

51:05 — Можно ли создать искусственную Вселенную из всех данных мира

01:23:23 — Момент рождения идеи: почему мысль приходит не по расписанию

Максим Гончаров — серийный предприниматель и специалист в области искусственного интеллекта, компьютерного зрения и роботизации производственных процессов. Сооснователь RemBrain; ранее — CEO и сооснователь Cherry Labs, AI-платформы для видеоаналитики и мониторинга рабочих пространств. Победитель TechCrunch Disrupt SF Hackathon 2016 и AngelHack Moscow 2015; в 2011 году основал 33Bits.

Max Goncharov is a serial entrepreneur focused on artificial intelligence, computer vision, and manufacturing robotics. He is a co-founder of RemBrain and previously served as CEO and co-founder of Cherry Labs, an AI video analytics and workplace monitoring platform. Max was a winner of the TechCrunch Disrupt SF Hackathon 2016 and AngelHack Moscow 2015, and founded 33Bits in 2011.

Стать участником подкаста: https://form.jotform.com/Podcast10K/become-a-podcast-guest

Темы выпуска:

00:00 — Максим Гончаров: ИИ, который учится понимать поведение людей

03:25 — Умный холодильник: как бытовая проблема стала первым шагом к компьютерному зрению

08:08 — Главный принцип хорошего ассистента: правильный вопрос в правильный момент

11:39 — Почему уход за пожилыми в США может стоить $25,000 в месяц

13:36 — Когда человек упал и не может встать: самая страшная проблема одиночества в старости

17:32 — Почему пожилые не хотят, чтобы о них заботились

20:04 — Этический барьер: как превратить наблюдение в заботу, а не слежку

24:32 — Почему продать завод проще, чем убедить одну семью

29:49 — Страх каннибализации: почему агентства боялись технологии, которая могла им помочь

39:34 — От сиделки к супервайзеру: как Cherry Labs пришла на заводы

45:29 — Один погибший рабочий и $40 миллионов на предотвращение будущих смертей

50:36 — Почему ИИ не бывает точным на 100%: проблема corner cases

01:03:59 — Искусственный интеллект — раздутый термин: до настоящего интеллекта еще далеко

01:17:12 — Будущее, где люди станут тренерами своих роботов

01:38:04 — Может ли сознание быть побочным эффектом — и возникнут ли эмоции у машин