Интернет-аналитика // Алексей Никушин

Сегодня выступал на лучшей панельной дискуссии в моей жизни. Обычно панельки это заунывный кусок говна. Я не про архитектуру, если что: панельки, которые дома, просто one love ❤️. Но сегодня было весело, и даже аудитория держалась до последнего, возможно потому что мы говорили, что думали (и кажется нарушили все мыслимые стандартные требования любой PR-службы крупной компании), а возможно потому что много шутили и незлобно, практически с любовью, постебывали друг-друга. 👠 Спасибо коллегам по панели Никите Гурьянову, Вове Абазову и Паше Бухтику, ключевые тезисы напишу уже завтра.

В 17:20 встречаемся в «Молекуле» 💙 Алексей Никушин подведет итоги AHA’26 и расскажет о планах на осень. А еще объявим 10 счастливых обладателей билетов на «Матемаркетинг 2026» — по совместительству самых точных игроков корнхола 🙂 Ждем вас!

Технологии не становятся компаниями сами по себе. Им нужны люди, которые умеют собрать команду, пройти через неопределенность и превратить сильную идею в продукт, который нужен рынку 📈 На стенде Бизнес-школы МФТИ — разговор про технологическое предпринимательство, запуск проектов и среду, где исследования превращаются в реальные компании. Приходите познакомиться, задать вопросы, узнать про проекты студентов и понять, как устроен путь от идеи до запуска. А еще можно пройти мини-тест и узнать, какой вы предприниматель, поучаствовать в играх и получить немного практики прямо на стенде. Ждем вас на первом этаже!

🧠 AI-first разработка: как меняются роли, процессы и требования к инженерным командам. В зале «Физика» (1 этаж) прямо сейчас идет дискуссионная панель CTO. На сцене: • Анатолий Панов (CTO Яндекс Карт) • Владимир Ионов (CTO Т-Банк Покупки) • Максим Радюков (Директор по информационным технологиям Циана) • Ярослав Тулупов (Директор по разработке х5) • Максим Нечаев (Head of AI в Uzum Fintech) О чем разговор:

💡Рост скорости x5: приводит ли это к сокращениям, или бизнес получает шанс запускать и масштабировать продукты быстрее. 💡Код перестает быть дефицитом: инженерная функция смещается в сторону системного анализа, архитектуры и контроля качества. 💡Граница автоматизации: что можно отдать агентам, а что все еще требует человека в discovery, продуктовых решениях и проектировании. 💡AI-стек внутри компании: когда хватает классического ML, когда действительно нужны LLM, и как их совмещать с учётом стоимости, скорости и рисков. 💡Безопасность и QA: кто отвечает за уязвимости, prompt-инъекции, надежность и мониторинг, если часть работы делают агенты. 💡Портрет «хорошего инженера» через год: за какие навыки нанимать и как строить команду, которая делает лучше быстрее конкурентов.

Ждем вас 🙂 🔜 Следом доклад Антона Киселева, CPO MWS DevRails (16:10–16:40) «Единая среда обитания для AI и продуктовых команд» Про то, как менять процесс разработки с помощью AI на разных этапах — от требований до релиза, включая взаимодействие с AI-агентами. Подходите в «Физику», если тема AI-first для вас рабочая задача на ближайший год 👀

🎧 Если после шумного дня хочется переключиться на хороший звук — загляните на стенд Dr.Head. Это не просто партнерская зона, а пространство, где можно все попробовать руками (и ушами). Что вас ждет: 🎵 Зона прослушивания 14 моделей наушников разных категорий — от everyday audio и гарнитур для созвонов до Hi-Fi и gaming-решений. 🎚 Hi-Fi зона с винилом Полноценная аудиосистема и винил для тех, кто хочет ненадолго сменить конференционный шум на качественный звук. ⌨️ Gaming / Work-зона 9 клавиатур с разными формфакторами и типами нажатия + профессиональные гарнитуры для работы и конференц-звонков. 🦻 Custom-зона Профессиональный сурдолог, консультации по индивидуальной защите слуха, беруши для сна, спорта, концертов и шумной среды, а также возможность снять слепки для кастомных решений.

AI-first часто буксует не из-за моделей, а из-за более приземленных причин. В зале «Кинетика» (1 этаж) как раз разбирают, где обычно возникают реальные ограничения. Миф №1. «Достаточно выбрать хорошую модель» 🔴 15:00–15:30 | Александр Сидоров (Wildberries & Russ) Почему успех data/ML-проектов зависит от зрелости компании: доступности данных, понятных целей и готовности процессов к изменениям. Уровни их развития «красный/оранжевый/зеленый», AAARRR-воронки и практичная диагностика. (доклад идет) Миф №2. «Менеджмент не изменится» 🕞 15:35–16:05 | Вячеслав Болгов (Президентская академия / ВШГУ) Как ИИ забирает рутину и что делать менеджеру, чтобы играть в нападении. Реальный опыт в строгих условиях закрытого контура (госсектор): отчеты 30 минут → 30 секунд, прозрачная постановка задач в Jira и кейс с легаси-кодом, где ИИ за 15 минут решил баг, над которым бились полторы недели. Миф №3. «AI-first — это просто чат-интерфейс» 🕓 16:10–16:40 | Аслан Байрамкулов (ЦУМ) Переход от отдельных ML-сервисов к единому AI-помощнику: архитектура роутинга, классификация интента, оркестрация, fallback-сценарии и работа с контекстом диалога. Что уже работает, что пока нет, и с чего начинать такую схему. 🕟 16:45–17:15 | Дмитрий Якунин (MyDataHub) Как собрать единую точку входа для AI- и ML-продуктов вместо разрозненного набора инструментов: почему один маршрутизатор лучше 500 агентов, как плагинная архитектура подключает новые продукты за дни без переписывания фронта, и как LLM собирает интерфейс под запрос. Хорошие модели сегодня доступны многим. Разница все чаще в том, как компания умеет с ними работать — об этом говорим в «Кинетике» прямо сейчас.

Самое время заглянуть на стенд Yandex DataLens — и на практике оценить, как AI меняет работу с данными! Вы увидите в действии AI‑агента «Нейроаналитика» 🤖, который сгенерирует дашборд по вашему запросу, а также сможете задать любые вопросы команде Yandex. Ждем вас на первом этаже в течение всего дня — приходите, чтобы своими глазами увидеть мощь AI в анализе данных!

Уже в 15:00 в зале «Атом» на третьем этаже стартует панельная дискуссия VK «Джуны-аналитики в эпоху GenAI» 🚀 Приходите, чтобы: 🔹Разобраться, как AI влияет на позиции джунов 🔹Услышать честные прогнозы ведущих экспертов о найме и спросе на рынке 🔹Понять, что делать начинающему аналитику, чтобы оставаться востребованным и строить карьеру Участники: 🔹Никита Гурьянов, VK 🔹Виктор Кантор, MLinside 🔹Владимир Абазов, Т-Банк 🔹Павел Бухтик, No Data No Growth Вместе поищем ответ на главный вопрос: исчезнут ли позиции джунов-аналитиков и нужны ли они крупному бизнесу? Ждем на честный разговор о будущем аналитики!

Open Source AI-агенты для аналитики и не только ⭐️ После перерыва в зале «Молекула» стартует трек для тех, кто хочет разобраться, как собирать AI-помощников без vendor lock-in, с прозрачной архитектурой и понятной экономикой. Четыре истории подряд: 🔍 15:00–15:30 | Беслан Курашов (plevako.ai)

Как устроен современный AI-сервис под капотом: от выбора базовой модели и планирования действий до оркестрации всего стека. Все на хардкорном опыте plevako.ai — GPU, параллелизм, бэкенд, векторный поиск, кастомные функции. Слушатели получат ясную схему, из каких «кубиков» собираются рабочие AI-сервисы и как развернуть такой под свою задачу.

🧪 15:35–16:05 | Виктория Качалова (Kameleoon)

Команды теряют до 70% выигрышных гипотез — часть застревает в очереди на тестирование, часть «умирает» на пути к выкладке. Спикер покажет, как закрывать этот разрыв с помощью AI-агента: генерация и сборка эксперимента, помощь в поиске и оценке гипотез, деплой с помощью МСР-сервера.

📈 16:10–16:40 | Аркадий Лысяков (Т-Банк)

Почему метрики чат-ботов (CR/CSAT/время ответа) мало что говорят про LLM-агентов, и чем их заменять. Практика A/B-тестирования AI-воркфлоу и подход к контролю качества, скорости и стоимости в AI‑native‑поддержке.

📊 16:45–17:15 | Сергей Захарченко (Dopamine Analytics, «Динамика»)

После ухода Amplitude и Mixpanel команды массово откатились к статичным дашбордам. Эксперт покажет путь «от плоского графика к AI-аналитику на примере платформы «Динамика». Отдельно — про ИИ-ассистента Дину внутри платформы: поиск аномалий 24/7, проактивная генерация гипотез и оцифровка влияния инсайтов на выручку.

Этот трек — про AI, который можно не только эффектно показать на демо, но и контролировать и развивать в реальном продукте.

В течение всего дня на конференции работают сразу три точки с напитками: 🍋 Лимонады от партнера «ЛЬЮ» | 1 этаж Шесть вкусов безалкогольных лимонадов на основе кордиалов — для тех, кому хочется чего-то летнего и освежающего. 🍵 Чайный лаундж от Мойчай.ру | 1 этаж Чилл-зона с пуфиками и 6 сортами китайского чая, который вам готовят профессиональные чайные мастера. ☕️ Кофе от Tabera Coffee | 2 этаж Свежеобжаренный кофе от Таберы — компания сама закупает зерна у поставщиков и обжаривает их в Москве. Есть и безлактозные опции!

Натальная карта, ChatGPT и тревога перед дедлайном — иногда у этого больше общего, чем кажется 🔥 Сегодня в мини-лектории Zigmund.Online — два коротких разговора про психику, иррациональные решения и AI. 📍2 этаж, за кофейней «Табера» 15:00 — Юлия Есакова, психоаналитический терапевт Почему даже рациональные люди ищут «знаки» и что психика пытается в этом найти. В конце — короткая практика с МАК-картами. 15:35 — Дарья Хаирова, транзактный аналитик Где AI помогает, а где человеку все еще нужен человек. С интерактивным self-check. 📍Если удобнее по времени, те же выступления будут на стенде Zigmund.Online: 14:20 и 16:20 (соответственно). Подключайтесь!

☕️ Объявляем перерыв! Самое время поесть, выпить кофе или освежающий лимонад, заглянуть в чайный лаундж, передохнуть за партией в настолки или просто пообщаться с коллегами. А любителей похрустеть ждут пачки начос от Papa Nachos 🌮 Если давно собирались дойти до стендов партнеров — сейчас идеальный момент: больше времени на нетворкинг, интерактивы и подарки. Возвращайтесь с новыми силами — впереди вторая половина дня 🙂

Ждём вас в киберклубе от Т1 🎮 Можно ли завайбкодить игру прямо на конференции? Легко! Приходите на стенд ИТ-холдинга Т1, чтобы: 1️⃣ реализовать свой игровой сюжет с помощью ИИ; 2️⃣ познакомиться с большими технологиями; 3️⃣ сделать фото на полароид; 4️⃣ выпить ИИ-лимонад.

Команда Т1 — это более 27 тысяч сотрудников из 400+ городов России и Беларуси. В фокусе Т1 ИИ: 🔘полный цикл управления данными на  базе передового отечественного  ПО с  открытым исходным кодом; 🔘корпоративные хранилища данных и  платформы анализа неструктурированных больших данных; 🔘индустриальные решения на  основе современных методов моделирования и  технологий машинного обучения  и  ИИ.

Готовы к большим идеям? Тогда коллеги из Т1 уже ждут вас на втором этаже 👀

🎲 Хотите разгрузить голову между докладами? Приходите в игротеку на втором этаже! Наши партнеры Hobby Games привезли более 15 настольных игр — отличный способ повеселиться, испытать азарт и немного размять извилины 🧠 Для любителей интеллектуального спорта есть зона с шахматами и Го. А если хочется побороться за приз — залетайте на турнир по корнхолу! 10 лучших игроков получат билеты на Матемаркетинг 2026 🔥

🛠 Оптика (1 этаж) | Практические мастер-классы для тех, кто любит делать руками, а не только уносить умные мысли в заметки Первый воркшоп уже позади: Глеб Белов (DataLens) показал «Нейроаналитика» в деле — вайб-чартинг в Editor, генерация кастомных визуализаций по текстовому описанию, помощь с формулами и поиск инсайтов прямо в дашбордах. Впереди ещё 4 практики с понятным результатом. Кому точно сюда 👇 ⚡️ Если вы устали тратить до 40% времени на введение LLM в контекст 🔴 11:25–12:30 | Евгений Кузнецов (Jetstyle) — AI-first workspace на базе Cursor: локальная база знаний как RAG-слой (Obsidian/Markdown), оркестрация разных моделей (Claude/Gemini) под задачи, системные правила против логических ошибок. Обещание честное: time-to-insight быстрее в 3–4 раза. (идёт прямо сейчас) ⚡️ Если нужно быстро понять, что именно хвалят/ругают в тысячах отзывов 🟢 13:10–14:00 | Максим Дубровин (Сбер) — генеративная аналитика с GigaChat и live-coding: заставляем LLM отдавать строгий JSON, собираем пайплайн (async Python + API), получаем готовый Notebook/Colab, промпты для экстракции характеристик и чек-лист по стабильной работе с API (лимиты, цензура, формат). После перерыва: ⚡️ Если хотите встроить AI-агентов в SDLC без промпт-хаоса 🟢 15:00–16:05 | Андрей Жуков (Faust Consulting) — AI SDLC на практике: промпты как спецификации (хранение/ревью как у кода), гейты и evidence, контрольные точки «идея → дизайн → реализация → ревью». Формат с расчетом на то, чтобы схему можно было забрать в следующий спринт. ⚡️Если кажется, что AI-автоматизация — это долго, дорого и только для больших команд 🟢 16:10–17:15 | Виталий Шатилов и Ринат Шакиров (ИТ-холдинг T1) — low-code AI на практике: кейс HR-агентства, где процесс собрали за 6 вечеров. Dify + WhisperX + LLM в одном пайплайне, а бизнес-пользователь меняет критерии через текстовое окно без кода. Плюс карта инструментов и типовые риски внедрения. В «Оптике» сегодня тот редкий формат, где происходит «послушал → повторил → забрал в работу». Не пропустите! 👀

📈 Пока на сцене обсуждают AI, данные и будущее технологий, можно заняться собственным карьерным апгрейдом. Только сегодня в течение дня на первом этаже эксперты hh.ru проводят бесплатные карьерные консультации. Подходите, чтобы:: — показать резюме и получить обратную связь — обсудить карьерный трек или смену направления — понять, как двигаться к повышению — разобраться с поиском работы и текущим рынком — просто задать вопрос, который давно откладывали Если давно хотели получить взгляд со стороны — отличный момент это сделать 🚀

MTC Web Services — бигтех с продуктами для цифровой трансформации бизнеса: от искусственного интеллекта и облачной инфраструктуры до технологических платформ для работы с данными и разработкой. 💻

— №1 ИИ. Мировые лидеры в области компьютерного зрения. Реализуем ИИ-трансформацию бизнесов под ключ. — №1 Isaas и GPU облако в России. MWS Cloud Platform построена на собственной технологии. — Кибербезопасность — ключевой фокус. Отражаем 30 000 атак ежегодно. — Топ-платформы для ускорения разработки и цифровой трансформации: управление данными, интеграционная платформа, инструменты разработки, платформа для совместной работы и автоматизации рутины на базе таблиц.

В компании 11 000+ сотрудников, создающих уникальные цифровые решения.

True Tech Team

— это инноваторы и инженеры с предпринимательским мышлением, которые не боятся идти на риск. Вместе мы стремимся стать ведущим бигтехом России и развиваем крупнейшее True Tech комьюнити в стране.

📍 Стенд MTS Web Services — на первом этаже. Заглядывайте на активности и участвуйте в розыгрыше мерча: термокружки, картхолдеры, шопперы — и даже сап-борд! 🏄🏻

✅ Вы уже внедряете прикладной AI или пока тестируете красивые демо? 1. Как подтверждаете эффект фичи — каузально или по привычному «до/после»? 2. Выдерживают ли эксперименты столкновение с реальностью: пересечения аудиторий, каннибализацию, региональные различия? 3. Не превращается ли внедрение в «LLM-налог» с растущими затратами и потерей скорости? Трек «LLM, AI-агенты и экономика прикладного AI» в «Физике» (1 этаж) сегодня отвечает на эти вопросы — максимальная польза и реальная практика с кейсами. Что обсудим👇

🔧 Кто сейчас выигрывает в AI-гонке и почему 10:00–10:30 | Евгений Пятков (Dodo) — DeepSeek Moment: что происходит с кодинговыми бенчмарками, почему Китай догоняет США не только «компьютом», и за счет чего игра может перевернуться уже в этом году. 🔧 Почему сотрудники на самом деле ненавидят ИИ: как победить саботаж и построить единый AI-слой компании 10:35–11:20 | Максим Янукович (Артеус) — почему AI-внедрения буксуют внутри компаний, как бороться с сопротивлением команд и зачем бизнесу единый AI-слой вместо набора разрозненных инструментов. Поговорим про бесшовную интеграцию, корпоративную память, контроль качества и мотивацию людей использовать AI в реальной работе. (доклад идет) 🔧 Next-best-action в Авито: как ML и LLM автоматизируют работу сейлзов 11:25–11:55 | Дмитрий Михель (Авито) — как построить трехслойную систему из рекомендаций, uplift-ранжирования каналов и LLM-слоя, который превращает фичи в убедительные аргументы. Отдельно — про инкрементальность, offline eval и защиту от абьюза метрик. 🔧 Мультиагентная LLM-платформа за 1,5 месяца: стилист, тренер и ментальный помощник 12:00–12:30 | Владислава Павликова и Ольга Логинова (MTS Web Services) — архитектура системы из доменных агентов поверх единого LLM-контура: оркестрация, мультимодальный RAG, LLM-классификатор модерации, долгосрочная память, latency/стоимость/качество и Brand Safety. 🔧 Данные для обучения LLM: рецепт, на котором Qwen 235b догнал GPT-4.1 на задачах банка 12:35–13:05 | Елизавета Афанасьева (Точка Банк) — как готовить данные для inhouse-LLM по этапам: что собирать, как фильтровать, в каких пропорциях, как держать качество и обновление пайплайна. Итог — практический рецепт, с которым можно «на коленке» дообучить open source LLM под свою задачу. 🔧 Зачем BI в эпоху AI? 13:10–14:00 | Павел Дубинин (Yandex DataLens) — нужен ли BI, когда AI уже может «навайбкодить» дашборды и приложения? Разберем, как AI реально используется в BI-продуктах сегодня, какие инструменты становятся AI-ready и что это меняет для работы с корпоративными данными — на примере Yandex DataLens и кейсов пользователей.

LLM и агенты на хайпе давно. AHA’26 на примерах покажет, кто превращает тренд в результат: считает эффект и держит экономику под контролем. Увидимся в «Физике» 🙂

🧪 Ошибка в эксперименте дороже самой фичи. Знакомо? Трек «Подходы и методы системного снижения стоимости проверки гипотез» в зале «Атом» (3 этаж) раскроет тему экспериментальной аналитики. Поговорим не о бинарном «прокрасилось/не прокрасилось», а о том, где на самом деле теряются деньги и искажается результат: пересечения тестов, побочные эффекты, неоднородные аудитории, проблемы воспроизводимости и ложные выводы. Что уже успели разобрать 👀 Марк Хабаров и Михаил Рязанский (VK, Дзен) показали, как автоматизировать пост-анализ A/B-тестов и использовать LLM для поиска скрытых проблем: когда метрики выглядят хорошо, а продуктовый эффект вызывает вопросы. 🧠 Дальше по программе — еще 4 повода остаться в «Атоме»: 1️⃣ 10:35–11:20 | Иван Мочилин (Циан) Синтетический Difference-in-Differences для региональных экспериментов. Как тестировать гипотезы на уровне гео и сохранять статистическую валидность. 2️⃣ 11:25–11:55 | Дмитрий Казаков (Kolesa Group) Uplift-сегментирование: как спасать непрокрасившиеся тесты, повышать success rate и точнее находить аудитории, где гипотеза действительно работает. 3️⃣ 12:00–12:30 | Андрей Андреев (METRO) Отраслевой бенчмарк A/B-тестов: достоверные UX-паттерны, репликации и реальные эффекты. Где winner’s curse завышает результат, и чему вообще можно доверять. 4️⃣ 12:35–13:40 | Артем Кугушев (Авито) Мастер-класс: парная стратификация и дизайн пересекающихся A/B-тестов — чтобы снижать MDE и держать корректное распределение трафика без очередей на запуск. Если вы проверяете гипотезы не ради галочки, а хотите быстрее получать выводы, которым можно доверять, — вам в «Атом».