AI-агенты
для продактов

Записаться на курс Задать вопрос

Product Owners

Работающие продакты разных грейдов.

Мечтатели

Те, кто только думает о запуске своего продукта.

Директор по ИИ Beeline Cloud — руководит разработкой и продажами всех ИИ-продуктов и ИИ-инициатив компании. Более 10 лет управляет командами Data- и AI-специалистов. Выпускник МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Ранее — исполнительный директор по исследованию данных SBER AI: финансовый эффект ML/AI-проектов для Сбера 150 млрд руб., руководство командами первых прототипов Kandinsky и GigaChat, участие в создании института искусственного интеллекта AIRI. Руководил центром R&D Big Data в МТС (эффект внедрений 4–6 млрд руб. в год) и функцией Data Science в Publicis Media Russia.

В Школе управления СКОЛКОВО — приглашённый эксперт и академический директор направлений по данным и ИИ, топ-эксперт школы (средний рейтинг обратной связи 9,0/10 за 3 года). Член академического совета и преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, эксперт программ Университета «Сириус» и других вузов.

Основатель студии образования и ИИ-разработки Espada Innovative Solutions. Среди клиентов: Twinby, «Черноголовка», Borjomi, «БКС Мир Инвестиций».

Построил с нуля «Защитник» — сервис защиты от мошенников на 18 миллионов пользователей, заблокировавший больше 3 миллиардов нежелательных звонков в 2025 году. Сегодня также отвечает за VoiceTech — линейку голосовых сервисов: Секретарь отвечает на звонки, Определитель показывает, кто звонит, Шумоподавление убирает шум во время разговора, Ассистент в звонке помогает прямо во время звонка, а Запись разговоров сохраняет их для дальнейшего использования.

Два направления с разной логикой роста: у «Защитника» одна аудитория и один рынок, у VoiceTech — несколько отдельных продуктов, каждый со своим сегментом и своей причиной, почему им пользуются.

На модуле поделится опытом, как ищут новые точки роста внутри уже большого продукта: новые сегменты, новые каналы, новые продукты внутри линейки.

Победитель премии RuCode в номинации «ИИ инноватор» за эффективное внедрение технологий искусственного интеллекта в образовательный процесс. Преподаёт машинное обучение и AI-агентов в МФТИ, НИУ ВШЭ и Школе аналитиков данных МТС.

Отвечает за аналитику портфеля цифровых продуктов с совокупной аудиторией более 20 млн пользователей. Выстраивает систему принятия продуктовых и инвестиционных решений на основе данных: от декомпозиции бизнес-целей и проектирования деревьев метрик до оценки unit-экономики, прогнозирования финансовых результатов и поиска точек роста.

Обладает экспертизой в запуске аналитики для новых продуктов, проверке бизнес-гипотез, планировании экспериментов и построении финансовых моделей. Помогает продуктовым командам связывать поведение пользователей с выручкой, затратами и долгосрочной ценностью продукта.

На модуле Руслан разберёт, как превратить набор показателей в целостную систему управления продуктом: построить дерево метрик, определить ключевые драйверы роста, рассчитать unit-экономику и подготовить финансовую модель для принятия обоснованных решений о запуске и масштабировании.

Большую часть своей карьеры работает над внутренними продуктами компаний.

• Развивал BI в Yandex GO
• Развивал платформу документирования Diplodoc в Яндекс
• Внедрял систему управления проектами в Банке
• Занимался онбордингом разработчиков
• До этого — финмоделирование и бизнес-планирование, консалтинг для госов и коммерсов, менеджмент проектов

«Обожаю данные и data-driven подход. При любом чихе лезу в логи, фронтовые ручки и raw-данные))»

Скидка от Михаила