Подкаст с Виталием Тренкеншу — о том, как ИИ меняет привычные инструменты и наше отношение к работе.Почему Google уже не справляется с ролью главного источника знаний и как на смену ему приходят ИИ-агенты. Зачем нужен новый протокол MCP, чтобы агенты могли взаимодействовать между собой. Виталий поделился личной историей: от первых экспериментов с нейросетями 22 года назад и создания казахско-русского переводчика до идеи собрать все тендеры мира в одну базу. И в финале мы попробовали честно ответить на вопрос — если агенты уже умеют думать, действовать и объединяться в экосистемы, то какая роль остается человеку?00:00 — Приветствие от ИИ
01:40 — Эра GPT Optimization • изменения паттернов ресерча • замена Google на ИИ-агентов • делегирование ИИ планирования командировок, продуктовой корзины и задач по критериям
07:25 — MCP (Model Context Protocol) • API для ИИ-агентов
10:15 — Уровень доверия GPT • как использовать 4 разные ИИ-модели для ресерча
14:54 — Когда ИИ пришёл в жизнь Виталия • 22 года назад написал первый ИИ • грант в университете благодаря нейросетям
21:47 — Опыт создания русско-казахского / казахско-русского переводчика
25:00 — Почему снова появилось желание работать с ИИ • FOMO • 3 свойства ИИ-агентов (восприятие среды, действия во внешнем мире, стремление к цели)
40:35 — Human in the loop • рефлексия ИИ • почему ИИ не видит свои ошибки • самообучающиеся агенты
44:00 — Сравнение ИИ-агентов 3 и 4 уровня
51:52 — 5 уровень — экосистема ИИ-агентов • совместная работа, постановка целей, дискуссии, наём агентов • биржа фрилансеров из ИИ-агентов
1:02:05 — А зачем теперь человек, если всё можно делегировать агентам? • пока мир для людей
1:09:00 — Тендерный агрегатор • парсинг всех тендеров мира в единую базу • конечный пользователь — ИИ, не люди
1:20:00 — Как видишь развитие области • применение ИИ разными людьми • влияние ChatGPT на повседневность и решения • у ИИ нет усталости, лени и выгорания • ИИ улучшает человека, а не заменяет • изменения в рекрутменте и найме из-за LLM
1:36:25 — Ускорение работы • акселератор подготовки и анализа • твой мод перед GPT — брать ответственность на себя
1:48:38 — AI-бункер
🔗 Соцсети Виталия Тренкеншу:https://kz.linkedin.com/in/vitaliy-trenkenshu/ruhttps://www.instagram.com/vitaliy.trenkenshu/🔗 Соцсети Александра Полоротоваhttps://www.instagram.com/alex.polorotov/https://kz.linkedin.com/in/polorotovhttps://t.me/datanomika✨ Работа Виталия Тренкеншу про ИИ-агентовhttps://t.me/vitaliytrenkenshu/122
Парень уходит из корпорации, чтобы с головой нырнуть в мир ИИ. Он бросает работу руководителя продаж в Kolesa Group, делает тату и создает ботов, которые чатятся вместо него00:00 — Приветствие от AI. Гость: Жаслан Алдонгаров — основатель Robolabs, ex-Head of Sales Kolesa Group 01:40 — Чем занимается Жаслан и Robolabs Чат-боты, ИИ-боты и почему в продажах главное — доверие 08:20 — Почему ушёл из Kolesa Group Философия 10.000 часов для успеха 15:20 — Значение тату 18:00 — Как пришёл к AI-bots • Онкология жены • Кастдевы и провальные курсы по продажам • Боли продажников • Запуск рекламы в таргет• Переписки с AI 32:00 — Услуга «переписка с AI» Исследование Александра: получили ли компании экономический эффект от внедрения AI37:15 — Какие AI-агенты помогают в бизнесе • Что лучше: Perplexity, Claude, ChatGPT, Sonar, Notebook LM• AI вместо офис-менеджера, финансового директора, бухгалтера48:00 — Сколько стоят услуги• Про услуги и принципы работы• Бизнес-модель Robolabs• Сколько зарабатывает Жаслан01:06:00 —любимая рубрика «AI-бункер»⚡️ссылка на историю про татуhttps://www.instagram.com/reel/DBdm0W_iEUA/?igsh=cXMzeW5haW95cnB2⚡️ссылка на исследование Александраhttps://datanomix.pro/ai-research-kz⚡️ссылка на Notebook LMhttps://notebooklm.google/⚡️Cоциальные сети:Жаслан Алдонгаровhttps://www.instagram.com/jaslan.aldongarov/Александр Полоротовhttps://www.instagram.com/alex.polorotov/https://kz.linkedin.com/in/polorotovhttps://t.me/datanomika
Автор подкаста: Полоротов Александр, co-founder Datanomix.pro
Окунитесь в увлекательный мир Ozen Finance с его дальновидным генеральным директором, Еркином Бердалиным, в этом эпизоде AI Ойбай! Узнайте, как Еркин и его команда радикально меняют жизни миллионов, внедряя передовые финтех-решения на базе ИИ в самых неожиданных местах: на оживленных базарах и в микробизнесе Казахстана.В этой увлекательной беседе вы узнаете:• «Подземный океан» возможностей: Откройте для себя, как Ozen Finance выявил и освоил огромный, незадействованный рынок мелких предпринимателей – от продавцов сухофруктов до торговцев одеждой – который традиционные банки считали «серой физикой» или слишком рискованным.• За пределами базаров: Узнайте, как Ozen Finance эволюционировал из простого проекта по цифровизации базаров в полноценную финтех-компанию, предлагающую инновационные продукты, такие как B2B BNPL (покупай сейчас, плати позже) и факторинг для микро- и среднего бизнеса.• Преимущество ИИ: Zarina AI: Погрузитесь глубоко в то, как Ozen Finance использует передовые скоринговые модели на базе ИИ (получившие название "Zarina AI") для точной оценки кредитных рисков в сегменте, где традиционные методы терпят неудачу, достигая замечательно низких показателей NPL (неработающих кредитов) всего в 2-3%.• Человекоориентированный ИИ: Услышьте, как их ИИ-агенты выходят за рамки обычных чат-ботов, адаптируясь к местным диалектам, таким как «Шымкентский казахский», и понимая уникальные поведенческие паттерны (например, печально известное фото «братишка сегодня не закинул»), чтобы укрепить доверие и увеличить коэффициенты конверсии.• Борьба с теневым рынком: Исследуйте смелую борьбу Ozen с теневыми кредиторами, выдающими займы под высокие проценты, которые эксплуатируют уязвимых базарных торговцев, и узнайте, как их цифровые решения предлагают легальную и справедливую альтернативу.• Вдохновляющая миссия Еркина: Поймите личную мотивацию, стоящую за стремлением Еркина демократизировать финансовые услуги для недостаточно обслуживаемых слоев населения, доказывая, что ИИ действительно может революционизировать основные бизнес-процессы, а не просто автоматизировать простые задачи.• Вызов бункера ИИ: Оставайтесь до конца, чтобы узнать о забавном повороте, когда Еркин участвует в игре «Бункер ИИ», объясняя, почему его работа достаточно ценна для искусственного интеллекта, чтобы сохранить его существование в будущем, где доминирует ИИ!Этот эпизод обязателен к просмотру для всех, кто интересуется финтех-инновациями, реальным влиянием ИИ, социальным предпринимательством и будущим финансов! Не пропустите эту проницательную дискуссию о том, как Ozen Finance меняет жизни, один базарный прилавок за другим.
В выпуске хреновый звук, потому что это запись дискуссии в рамках "Недели банковской аналитики", которая проводилась в Алматы вживую в 2023 году.
Говорили о новом тренде на Data франшизы, отличия в подходах к построению аналитических команд в разных компаниях и оценки эффективности членов аналитических команд.
Участники дискуссии: Полоротов Александр (со-основатель Datanomix.pro), Алексей Никоноров (Head of Analytics, Первое Кредитное Бюро Казахстана), Степан Глушко (ex-CDO СБЕР Казахстан)
Завершение первого сезона подкаста.
Подводим итоги этого года.
Спешим поделиться радостью - один из наших проектов аналитическая система выявления рисков в госзакупках признали лучшим проектом в мире на World Commerce & Contracting Innovation & Excellence Awards!
https://www.worldcc.com/awards/Hall-of-Fame
Всех с наступающим новым годом!
Ведущий:
Полоротов Александр - https://t.me/apolorotov
Полезные материалы:
Подписывайтесь на канала - https://t.me/datanomika
https://datanomix.pro/academy - помогаем увеличить количество Self Service пользователей Qlik Sense
Гость выпуска - Александр Бараков Руководитель отдела кросс-функциональной аналитики в Tinkoff Bank, автор самого полного курса на русском языке о BI-стратегии и ее реализации:
Слушай подкаст там, где тебе удобно - https://podcast.ru/1573117183
Канал в телеграме: https://t.me/datanomika
00:24 - Представление Александра Баракова
02:21 - Что думаешь на счет data-mesh?
03:41 - Твое понимание термина SSBI?
06:17 - Ведет ли внедрение SSBI к усложнению контроля единой версии правды?
09:50 - Синергия между SSBI-командой и централизованной BI команды
14:11 - Сертификация и вывод в продакшн приложений power-юзеров
17:40 - Сервисный подход обслуживания бизнес-пользователей. Перечень услуг Centralized BI
20:36 - Можешь выделить А-категорию, которая чаще всего пользовалась спросом ?
23:49 - Сколько нужно человек в централизованной команде
27:58 - Системное обучение позволит сократить Shadow BI в организации?
32:56 - Комьюнити-менеджмент в Тинькофф Банке
39:15 - Метрики эффективности и инструменты
44:52 - Стоит ли начинать BI-проект с реализации фин. отчетности?
51:13 - Как появилась идея создать курс по BI-стратегии?
1:01:27 - Три шага по внедрению BI-стратегии
Полезные ссылки:
- Курс Александра Баракова (очень сильно рекомендую) https://l-a-b-a.com/lecture/1637-razrabotka-bi-strategii
- https://l-a-b-a.com/blog/2602-aleksandr-barakov-bi-komanda-dolzhna-sozdavat-analiticheskuyu-tyagu-v-biznese
- http://datanature.ru/bi-strategy
- https://datanomix.pro/academy -Datanomix Academy онлайн-школа обучения Self Service пользователей Qlik Sense, помогаем увеличить количество Self Service пользователей Qlik Sense
В этом выпуске Пётр Царенко (CDO Kolesa Group) рассказывает о роли CDO в продуктовой компании и делится опытом использования BigQuery, Google Data Studio и Power BI в Kolesa Group
Ведущие выпуска:
Полоротов Александр - Datanomix.pro
Тренкеншу Виталий - Datanomix.pro
Хронометраж:
1:25 Представление гостя
2:32 Kolesa GROUP в цифрах
5:35 SELF SERVICE BI в твоем понимании
9:08 организационная структура блока управления данными в Kolesa Group
10:48 Сколько работает аналитиков, дата-инженеров?
12:47 Пример недавних управленческих решений, которые принимал на основе данных
15:12 Кто такие дата-аналитики в вашей компании?
17:46 Как устроен рекрутинг в компанию?
20:02 Что значит «разбираться в продуктовых вещах»?
23:52 Жизненный путь появления дашборда в организации
29:02 Сколько дней уходит на первую версию такого дашборда?
30:11 Как идет управление изменений? Как отслеживаются запросы?
32:09 Один и тот же показатель рассчитывают по-разному. Как вы с этим боритесь?
34:15 Как построен контроль качества данных?
36:26 Как вы пришли к BIG QUERY?
42:12 Сколько источников соединены с Big Query?
42:55 PowerBI для вас единый инструмент?
46:02 Создаются ли дашборды для HR, финансов
49:09 Как у вас организовано системное обучение своих дата-аналитиков?
51:51 Менторинг, официальный или неформальный институт в компании?
53:26 Хочу апгрейднуться. Как это происходит?
57:21 Планируете ли поделиться наработками, грейдами?
1:04:47 3-5 шажочков чтобы организация стала data-driven
Ссылки:
Исследование рынка ДАТА-профессий
В этом выпуске руководитель BI направления компании Softline Алексей Гриненко поделился своим опытом внедрения Qlik и видением о том, какой должен быть интегратор в наше время.
Слушайте там, где удобно - https://podcast.ru/1573117183
Подписывайтесь на youtube - https://www.youtube.com/channel/UCHkzKENDmuN6DypTH4uJtBw
Пишите свои отзывы https://t.me/datanomika
Тайм-коды:
1:23 Краткий рассказ о себе
3:20 Понимание термина Self-service
4:40 Опыт внедрения Qlik
10:14 Что подразумеваешь под термином Data Star
14:05 Как обучаться дата-стару?
17:40 Если в компании уже отлажены бизнес-процессы, сотрудники будут бороться за них
19:22 Как убеждали генерального директора? Как "продать" идею внедрения Qlik топ-менеджерам?
21:28 Для топов этот проект давал ощутимый бизнес-эффект
23:31 Пример из практики где Клик помог
27:57 Какая роль была у интеграторов в проекте внедрения в Евроцемент
32:28 Какие-то метрики использовал для мониторинга использования Qlik?
34:06 Нужна ли документация к приложениям в Qlik и какая она должна быть?
37:27 Стайлгайды есть?
38:11 Как ты видишь процесс сбора требований к приложениям Qlik?
39:15 Кросс-компетенция/кривая перехода
45:20 Как построен процесс верификации данных?
48:16 С твоей точки зрения, какой сегодня самый большой пробел (gap) в инструментах или технологиях для управления, обработки данных? Каких инструментов не хватает?
49:22 5 шагов для внедрения self service BI внутри организации для наших слушателей.
В этом выпуске со-основатель и CEO компании Visiology (производитель Business Intelligence) Иван Вахмянин рассказал из чего состоит отечественный BI инструмент, с какими трудностями сталкивалась команда при разработке и для чего производители стремятся в квадрант Gartner'a и рейтинги BARC.
Датаголики выпуска:
1. Иван Вахмянин - https://www.facebook.com/i.vakhmyanin
2. Полоротов Александр - https://www.facebook.com/apolorotov/
3. Тренкеншу Виталий - https://www.facebook.com/vitaliy.trenkenshu
Канал в телеграме: https://t.me/datanomika
Обратная связь: https://t.me/apolorotov
Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCHkzKENDmuN6DypTH4uJtBw
Сообразили на троих:
01:00 - Кто такой Иван Вахмянин и Visiology.
03:32 - Что такое self service BI?
06:10 - Как появилась идея создания своего "велосипеда"?
7:59 - Влияние импортозамещения.
08:30 - Почему решили создавать свое, а не присоединились к open source.
10:52 - Visiology в цифрах.
12:25 - Стратегия и позиционирование.
15:48 - Какова роль обучения партнёров?
18:25 - Какое отношение формы ввода данных имеют к BI инструментам?!
22:00 - Формы ввода данных как конкурентное преимущество.
24:36 - Чем отличается от других BI , какие специализации на рынке BI возможны?
29:30 - Как попасть в квадрант Gartner ? Влияет ли это на продажи?
37:44 - Каким будет Visiology через 5 лет?
51:45 - Подробности о внутренностях Visiology.
1:01:58 - Почему язык R не полетел как язык разработки в Visiology для конечных пользователей?
1:05:48 - Javascript как язык разработки на визуальном уровне в Visiology.
1:07:32 - Какая команда нужна, чтобы создать и поддерживать свой in-memory database?
1:09:40 - Каких инструментов управления данными не хватает?
1:16:30 - 5 шагов к self service BI.
Вторая часть беседы с Дмитрием Муном об анализе данных в государстве.
Соображали на троих: Дмитрий Мун (АО Национальные информационные технологии, Казахстан), Тренкеншу Виталий, Полоротов Александр (Datanomix.pro).
Успели обсудить:
- Проблематика получения данных для анализа с точки зрения госслужащего
- Как устроено управление мета-данными в самом большом Data Lake в Казахстане?
- Институт Data Steward в государственных органах как единая точка входа для создания аналитических кейсов.
- Стек-технологий: Pentaho, ClickHouse, Kibana, KNIME.
- Бизнес-эффект.
Слушай подкаст там, где тебе удобно - https://podcast.ru/1573117183
Канал в телеграме: https://t.me/datanomika
Обратная связь: https://t.me/apolorotov
В этом выпуске руководитель аналитического направления в ритейле Константин Карнаухов делится своим накопленным опытом внедрения Business Intellegence - Qlik, который он приобрел работая в компаниях Mars, X5 Retail Group, Газпром нефть.
Канал в телеграме: https://t.me/datanomika
Обратная связь: https://t.me/apolorotov
Успели сообразить на двоих:
3:00 — Использование DAMA Book на практике. Ссылка на разбор DAMA book
7:07 — Важность качества данных в крупных enterprise проектах
9:30 — 2000 пользователей QLIK в Mars
10:43 — Перенос приложений между средами DEV - TEST - PROD и CI/CD
15:20 — Еще больше о проекте внедрения Qlik в Mars
17:50 — Dashboard Canvas и использование MIRO при сборе требований к дашбордам
20:28 — Работа в X5 и структура команд по управлению данными и BI.
26:00 — Масштаб внедрения Qlik и доступ к аналитике для директоров магазина
26:57 — Self-Service BI в понимании гостя
29:23 — Как вовлекать бизнес в проект внедрения BI? Какими метриками мерить успех внедрения?
34:18 — Можно ли как-то померить прямой бизнес-эффект от внедрения BI?
37:35 — Розничный чек на несколько тонн курицы
39:50 — DWH и Qlik
44:52 — Excel наш друг?
47:18 — Какие подходы помогли успешно использовать Qlik в Газпромнефть, X5Retail?
49:00 — Роль обучения сотрудников и подходы
51:09 — Внутренний обучающий курс по работе с self-service BI и роль корпоративного университета
54:20 — Что за магазин данных?
55:19 — Кто отвечает за опубликованное Qlik приложение и расчеты в них?
57:20 — Пару минут о DataMesh
1:00:20 — Роль дата-звездочек и паровозов в проектах внедрения BI
Ссылки на статьи:
1. Datamesh - https://martinfowler.com/articles/data-monolith-to-mesh.html
2. Дашборд канвас от Ромы Бунина - https://revealthedata.com/blog/all/vebinar-algoritm-razrabotki-dashborda/
Слушай подкаст там, где тебе удобно - https://podcast.ru/1573117183
В этом выпуске разбираемся как и над чем работает аналитический центр Генеральной Прокуратуры в Республике Казахстан.
Соображали на троих: Дмитрий Мун (АО Национальные информационные технологии, Казахстан), Тренкеншу Виталий, Полоротов Александр (Datanomix.pro).
Слушай подкаст там, где тебе удобно - https://podcast.ru/1573117183
Канал в телеграме: https://t.me/datanomika
Обратная связь: https://t.me/apolorotov
Успели обсудить:
02:00 - Высшее образование в МГУ.
07:00 - Почему так часто выпускники МГУ кафедры мат.статистики оказываются в SAS'е.
08:10 - Работа в Институте экономического развития. Проект для ОЭСР.
15:00 - Работа в SAS.
20:00 - Начало работы в Генеральной Прокуратуре над проектом по выявлению нарушений в уголовных делах
24:10 - Как формировалась data science команда в Генеральной Прокуратуре
25:30 - Автоматическое выявление нарушений следствия при ведении уголовных дел
26:50 - Дашборд для прокурора и примеры нарушений для идентификации
31:50 - Проблемы при внедрении дата-продуктов в государственных органах
32:48 - Как "продать" решение конечным пользователям и роль образования в успехе проекта
34:45 - Text-mining и классификация заявлений при обращении в 102.
42:28 - Как рубрика "Веселый ITшник" на совещаниях с прокурорами помогла поменять мышление
Датаголики выпуска: Сергей Кравченко (Cбер), Никита Каримов (Qlik) и Полоротов Александр (Datanomix.pro).
Слушай подкаст там, где тебе удобно - https://podcast.ru/1573117183
Обратная связь: https://t.me/apolorotov
Темы:
- Что такое центр экспертизы (компетенций) бизнес-аналитики?
- Как внедрить и поддерживать Qlik когда у тебя в организации 10 000 пользователей.
- Как появилось русскоязычное Qlik сообщество в запрещенном Telegram.
- Пользователи разрабатывают много аналитических приложений, как управлять этим всем?
- Проблема избыточности "витрин" на примере DWH. Приходит запрос на разработку нового приложения (отчета), откуда ты знаешь, что такого уже не делали?
В этом выпуске соображают на троих:
Кособоков Александр - территориальный директор по интеграционной платформе Qlik (Qlik Integration).
Каримов Никита - директор по работе с ключевыми клиентами Qlik.
Полоротов Александр - датаголик из Datanomix.pro
Канал в Телеграме: https://t.me/datanomika
Обратная связь: https://t.me/apolorotov
О чем успели поговорить:
