В новом выпуске подкаста Pro Данные разбираемся с экспертами MWS Data, что такое копилоты в современных платформах и как от них получить реальную бизнес-ценность:

• Что такое копилот в платформе с данными: как чат-бот с большой языковой моделью меняет способ работы с данными — от генерации рабочих таблиц до поиска дубликатов и автоописания метаданных.

• Почему «голая» языковая модель без семантического слоя выдаёт красивую, но абсолютно неверную информацию: о важности интеграции бизнес-терминологии и качества данных.

• С чего начинать внедрение: зачем нужен единый каталог данных, семантический слой.

• Кто под ударом: как меняется роль аналитика — рутина уходит, востребованность сложных знаний и умения отличать галлюцинации от правды растёт.

• Почему сложно масштабировать копилот на всю компанию: «зоопарк» подходов, закрытые контуры, разная чувствительность данных.

• Как считать эффект: вместо сокращения команды — рост скорости, демократизация доступа к данным и новые бизнес-возможности.

• Примеры из практики: агенты для поиска тендеров и ЛПР, сбор метрик из Jira и Confluence,

Гости выпуска:

• Денис Титов, владелец продукта MWS, ведущий

• Максим Бартенев, технический директор MWS Data

• Дмитрий Амосов, директор по продукту MWS Data

• Запись истории общения не равняется обучению: зачем на самом деле хранятся диалоги с ИИ и как это связано с биллингом и судебными спорами.

• Почему учиться на логах клиентов — дорого и бессмысленно: шум, дисбаланс, запрещённые темы и колоссальные затраты на очистку.

• Как на самом деле обучают большие модели: RLHF, DPO, GRPO — что скрывается за аббревиатурами и почему модели начинают «качать смайлики».

• Персонализация vs дообучение: как долгосрочная память работает на самом деле (спойлер: модель здесь ни при чём).

• Что нельзя отправлять в облачные LLM.

• Где взять данные для обучения: датасеты с открытым исходным кодом, ручная разметка, синтетическая генерация и почему «руками написать тысячу примеров» дешевле, чем чистить логи.

Гости выпуска:

• Ольга Погорельцева, аналитик MWS, ведущая

• Павел Бабин, директор по продукту MWS GPT

• Анна Богомазова, ex-руководитель по машинному обучению MWS GPT

В новом выпуске подкаста Pro Данные разбираем главный парадокс внедрения искусственного интеллекта. Компании тратят миллионы на AI-трансформацию, но всё упирается в человеческий страх и сопротивление.

Если вы управляете командой, внедряете технологии или просто боитесь, что ИИ оставит вас без работы, — этот выпуск даст вам понятный план действий. Разберём конкретные шаги: с чего начать трансформацию, как переупаковать страх сотрудников в интерес и где искать реальную пользу для бизнеса.

Вместе с гостями из группы компаний Okkam говорим о том, что на самом деле происходит внутри организаций:

• Медовый месяц с ИИ: почему технологии пока не заменяют людей, а лишь берут на себя роль ассистента и как долго это продлится.

• С чего начинать трансформацию: с описания процессов, а не с покупки подписок на ИИ-решения. Почему без понимания рутины внедрение обречено на провал.

• Почему запрещать сотрудникам пользоваться нейросетями бесполезно, а заставлять работать «по-новому» приказом — ещё хуже и как перевести теневой интерес в системное внедрение без саботажа.

• Романтика и безопасность: как не обрезать крылья молодым экспериментаторам, но при этом не допустить утечки чувствительных данных компании через Telegram-бота.

• Промпт-инжиниринг как новая реальность: кто будет писать запросы — технари или доменные эксперты и почему просто «кинуть код в дата-лейк» недостаточно.

Гости выпуска:

• Ольга Погорельцева, аналитик MWS, ведущая

• Елена Коршак, директор акселерационных программ Okkam

• Александр Горбачёв, директор продуктовой платформы OOMsk by Okkam

В новом выпуске подкаста Pro Данные обсуждаем с CDO компании Merlion Николаем Трошневым:

•‎ Как возникает роль CDO в компании и чем занимается специалист на этой должности в разных отраслях.

•‎ Data Mesh и конфликты между CDO и владельцами данных.

•‎ Как AI меняет подход к управлению данными и создаёт основу для автономных бизнес-агентов.

•‎ Главные враги качества данных и почему DAMA-DMBOK — это «книга, которую нельзя читать, но нельзя не прочесть».

Если вы работаете с данными или управляете digital-проектами — этот выпуск для вас!

Гости выпуска:

•‎ Николай Трошнев, CDO Merlion

•‎ Крестина Андреева, руководитель центра Data, ML и AI MWS

•‎ Никита Алёнкин, руководитель продукта MWS Data Scout

•‎ Ольга Погорельцева, аналитик MWS, ведущая

В 12 выпуске обсуждаем данные в HR-аналитике: «земные» и «космические». Что это такое и почему некоторые компании умеют предсказывать эффективность кандидатов, а другим сложно посчитать количество сотрудников – разбираемся в новом выпуске Pro Данные!

А также:

современные подходы к HR-аналитике;

трансформацию HR-процессов с внедрением цифровых технологий;

роль data governance в управлении персоналом.

В гостях:

Егор Ворогушин, директор департамента бизнес-решений и цифровой трансформации Softline

Никита Алёнкин, продуктовый менеджер ИИ-проектов MWS

Оля Погорельцева, аналитик MWS, ведущая

- Какие кейсы популярны на рынке ИИ и ML;

- В каких сферах перспективнее внедрять модели искусственного интеллекта.

В гостях:

Дмитрий Якунин, CEO MyDataHub

Мурад Мамедов, product MLOps MWS

Андрей Савин, project manager MWS

Оля Погорельцева, аналитик MWS, ведущая

В гостях:

Алексей Быков, product owner, Arenadata

Олег Гиацинтов, технический директор DIS Group

Павел Чёботов, product owner облачных хранилищ данных MWS

Оля Погорельцева, аналитик MWS, ведущая

Гости:

Павел Бабин, CPO MWS GPT

Алсу Иовкова, менеджер продуктов, MWS AI Services

Никита Третьяков, продуктовый маркетолог MWS

Ольга Погорельцева, ведущая

В гостях CEO ReML, сооснователь и CTO R77 Ярослав Шмулев, lead Data Scientist MWS Карен Ефремян, руководитель внедрения ИИ решений в MWS Никита Алёнкин и ведущая Ольга Погорельцева.

В студии владелец продуктов DBaaS, BI и ETL Денис Титов, продуктовый маркетолог в MWS Никита Третьяков и ведущая Ольга Погорельцева.