В заключительном эпизоде речь пойдет о сервисе лояльности «Апельсин», который объединяет лидеров рынка — X5 Group, Альфа-банк, Альфа Страхование и билайн, его особенности и перспективы.

Вместе с нашим гостем — Данилой Наумовым, CDO этого сервиса, — ответим на следующие вопросы:

— Как разрабатывался сервис лояльности «Апельсин»?

— Какие этапы он прошел, прежде чем стать тем, чем является сейчас?

— Как сервис «Апельсин» интегрирован с другими партнёрами и платформами компаний, которые он объединяет?

— Каким образом происходит обмен данными между компаниями из разных сфер?

— Как происходит адаптация к изменяющимся потребностям клиентов и рынка, ведь у ритейла, банков, страхования и операторов связи совершенно разные потребности?

Расшифровка

В новом эпизоде говорим о культуре предпринимательства внутри крупных корпораций, поговорим о том, как правильно внедрять инновации, можно ли быть хорошим заказчиком для аналитиков данных, если ты в этом ничего не понимаешь и почему не всегда нужно создавать дэшборды и пытаться все оцифровать. Вместе с нашим гостем — сооснователем и руководителем сервиса Sell&Buy в Yango (международный бренд Яндекса), сопродюсером программы «Управление бизнесом на данных» Сколково, Екатериной Борисоглебской — ответим на следующие вопросы:

— Когда предпринимательство внутри компаний получило распространение в России?
— Насколько этот подход оправдывает себя в нынешних реалиях? Какие риски существуют в этом направлении?
— Как правильно получить финансирование и рассчитать гипотезы NVP?
— Каким образом решается проблема конкуренции внутри компании между сервисами, которые занимаются схожими продуктами?
— Когда наступает момент, когда компании стоит инвестировать в ML и аналитику и нужно ли оцифровывать все бизнес-процессы?

Расшифровка

В этом эпизоде мы расскажем об особенностях работы в российских технологических компаниях, о культурных различиях компаний из Европы, США и России, обсудим, что такое гиперперсонализация и зачем нужно читать книги. Вместе с нашим гостем — директором по машинному обучению и анализу данных Ozon Fintech Александром Толмачевым — ответим на следующие вопросы:

— Как данные помогают принимать бизнес-решения?
— Как выглядит культура работа с данными в других странах? Какие отличия от нашей модели применения?
— Гиперперсонализация. Что это и какое значение для бизнеса она имеет? Какие плюсы и минусы?
— Каков эффект от применения ИИ и почему люди доверяют ему больше, чем собственной экспертизе?

Расшифровка

В новом эпизоде мы расскажем применении искусственного интеллекта в ментальном здоровье, особенностях работы с данными в зарубежных компаниях, а также о будущем чат-ботов и других виртуальных ассистентов. Вместе с нашим гостем — экспертом по управлению большими данными, работающим над проектом Crisis Trends Line, Алексеем Артемовым — ответим на следующие вопросы:

⁃ Как в таком чувствительном и социальном направлении, как ментальное здоровье, применять большие данные и искусственный интеллект?
⁃ Может ли искусственный интеллект стать психологом?
⁃ Каковы основные отличия в работе с данными и внедрении инноваций между компаниями в России и за рубежом?
⁃ Как отличаются подходы к регулированию сферы больших данных в России и за рубежом ?

Расшифровка

В свежем эпизоде мы расскажем том, как работа с данными и бизнес-процессами трансформирует, в том числе, и менеджмент, как генеративный ИИ повышает эффективность труда и зачем нужно повышать квалификацию и учиться? Вместе с нашим гостем — экспертом Московской школы управления Сколково по управлению данными и искусственному интеллекту Дмитрием Гуреевым — ответим на следующие вопросы:

⁃ Почему топ-менеджменту крупных компаний нужно заниматься цифровой трансформацией и постоянно совершенствовать свои навыки в этом направлении?

⁃ Какова реальная польза генеративного ИИ? Правда ли он может повысить эффективность труда?

⁃ Есть ли отличия между малым, средним и крупным бизнесом с точки зрения изменения процессов, использования генеративных моделей, чат-ботов и так далее?

⁃ Как мотивировать специалиста стать более открытым к современным технологиям и заинтересовать его обучаться?

Расшифровка

В новом эпизоде мы поговорим о применении ИИ в образовании. Вместе с нашим гостем — генеральным директором и сооснователем просветительского проекта «Лекториум» Яковом Сомовым — ответим на следующие вопросы:

— Кто сегодня учится в онлайн университетах и насколько это эффективно?
— Как ИИ можно использовать в образовании, и что лучше — очное или онлайн обучение?
— Нужно ли вообще учиться, если есть условный ChatGPT, который может ответить на любой вопрос и решить любую задачу?
— Заменят ли чат-боты преподавателей?

Расшифровка

В новом эпизоде подкаста Data Therapy мы обсудим применение больших данных и искусственного интеллекта в бизнесе, поговорим о цифровой трансформации в российских компаниях, важности образования и обучения для повышения уровня компетенций менеджмента, а также о роли CDTO (Chief Digital Transformation Officer). Вместе с нашим гостем — Николаем Верховским, директором Центра цифровых программ Московской школы управления Сколково — ответим на следующие вопросы:

⁃ Как сейчас развивается рынок CDTO в России и почему это уже не отдельная должность, а часть компетенций линейного менеджмента?

⁃ Какими компетенциями должен обладать CDTO? Кому он должен подчиняться и как правильно выстраивать взаимодействие внутри компании для успешного проведения цифровой трансформации?

⁃ Лидеры в сфере цифровой трансформации — кто они? Существует ли «волшебная пилюля» цифровой трансформации?

⁃ Какова роль образования и внутренних программ обучения для менеджмента компании? Какую ценность это дает и зачем здесь нужен генеративный ИИ?

⁃ Как будет развиваться и трансформироваться роль CDTO в бизнесе в ближайшие 5 лет?

Расшифровка

В первом эпизоде рассказываем о применении искусственного интеллекта в сельском хозяйстве. Вместе с нашими гостями — руководителем функции цифрового стратегического планирования группы компаний «Русагро» Cветланой Виткаловой и руководителем группы проектного офиса «Русагро Тех» Игорем Медведевым — ответим на следующие вопросы:

⁃ Как искусственный интеллект может помочь в сборе урожая?

⁃ На каких данных обучаются алгоритмы для агропромышленного комплекса?

⁃ Как ИИ прогнозирует состояние почвы на 10 лет вперед; при чем тут прогноз погоды и сила ветра?

⁃ В чем отличие работы агронома от модели ИИ?

⁃ Как происходит адаптация сотрудников к применению новых технологий и что они об этом думают?

Расшифровка