Стримы

Стримы

Регистрация

8:00

Интро

9:00

ТВА

Почему AI в компаниях не работает: от универсальных ассистентов к агентам и 5 ошибок внедрения

Виктория Татарикова

Big Data Project Manager
QazCode/Beeline Казахстан

Большинство компаний уже попробовали AI, но не получили ожидаемого эффекта. Виктория разберёт, почему универсальные ассистенты не масштабируются в enterprise и где теряется бизнес-ценность. На реальных кейсах покажет 5 ключевых ошибок внедрения и путь от “AI-чатов” к агентам, которые решают задачи департаментов. В результате вы получите практическую модель перехода от пилотов к AI с измеримыми метриками.

ТВА

Как мы изменили поведение пользователей в фитнесе: от хаоса к системе прогресса

Илияс Серикбай

Product Manager
Hero’s Journey

Большинство фитнес-клубов продают абонементы, но не помогают достигать результата из-за отсутствия системы и прогресса. В докладе Илияс разберёт кейс Hero’s Journey: как команда превратила фитнес в продукт с чёткой структурой, геймификацией и data-driven подходом. Это позволило увеличить частоту тренировок в 2 раза и повысить их эффективность на 40%.

Регистрация

8:00

Интро

9:00

ТВА

Как не слить ни байта информации и построить продукт на базе данных нескольких партнеров

Аян Мырзахмет

Data Scientist
QazCode/Beeline Казахстан

Дата-сайентисты знают: чем больше данных - тем лучше модель. Но как получить данные крупного партнёра, если никто никому не доверяет? Beeline построил Data Clean Room на базе Intel SGX, где партнёры совместно обучают модели, не передавая друг другу ни одной строки сырых данных. На выступлении разберём архитектуру решения, смоделируем реальный кейс и расскажем, как скоринг по социальному окружению заёмщика дал измеримый прирост качества.

ТВА

1000 товаров, 50 000 тендеров: как AI подбирает лоты за вас

Виталий Тренкеншу

CEO
bids.do

Поставщик работает с тысячами товаров, а на goszakup.gov.kz — десятки тысяч лотов ежемесячно. В докладе Виталий разберёт архитектуру трёхстадийного AI-пайплайна (Retrieve — Enrich — Rerank) на реальном кейсе и ключевые инженерные компромиссы на каждом этапе. Покажет, почему задача не решается «одним промптом» и как его команда сократила поиск с 50 000 лотов до релевантного шорт-листа за минуты.

ТВА

От облачных LLM к локальным: GEPA + Jinja2 для управляемой миграции промптов

Роман Панарин

Lead MLE
Enji.ai

Enterprise-клиенты не против AI. Они против того, чтобы их данные жили на чужих серверах. Роман расскажет о практическом опыте миграции: как измерять качество при переходе на локальные модели, как оптимизировать промпты с помощью генетического фреймворка GEPA, зачем команда перевела всё на Jinja2-шаблоны, и почему честный ответ — это гибридная архитектура, а не «100% локально».

Регистрация

8:00

Интро

9:00

ТВА

6 месяцев без кода или как AI-агенты пишут мой продакшн

Алексей Утепов

Software Engineering
QazCode/Beeline Казахстан

С декабря 2025 года Android-код Алексея пишут AI-агенты — и это не всегда работает так, как ожидаешь. В докладе он расскажет, как перешёл от промптов к спекам, от документации к скиллам и начал использовать несколько агентов параллельно. Разберёт, где это ломается, какие ошибки допустил и какие практики можно применить уже на следующий день.

ТВА

Work hard or work smart? Как удвоить результат команды разработки

Азамат Ужангалиев

Infrastructure Engineering Manager RiotGames

Если команда всегда занята — это тревожный сигнал. Азамат разберёт, как они в команде нашли, где «умирает» работа, перестали перегружать инженеров и выстроили управляемый поток через Scrumban. В результате получили в 2 раза больше завершённых задач.

Раписание

Раписание

На данный момент доклады проходят отбор программного комитета. Информация скоро обновится

На данный момент доклады проходят отбор программного комитета. Информация скоро обновится