Виктор Кантор — Как подмять под себя ML в компании?

Доклад был сделан на конференции Матемаркетинг 2024 - https://lms.matemarketing.ru Билеты на конференцию для продуктовых аналитиков Aha'26 по ссылке. Ждем вас 22 мая! - https://ahaconf.ru/pricing Как внедрить машинное обучение в компанию так, чтобы оно действительно работало, приносило деньги и уважение? Виктор Кантор уверенно отвечает: нужно не только разбираться в технологиях, но и понимать, как продавать идеи, устраивать диалог с топ-менеджментом и вовремя показывать результат. Иначе ML так и останется игрушкой для энтузиастов. Он объясняет, как стать мостом между стратегией и алгоритмами, когда автоматизация лидогенерации, антифрод и персонализированные рекомендации становятся не экспериментом, а полноценными бизнес-инструментами. Важно уметь не только построить модель, но и доказать её выгоду: как она влияет на выручку, удовлетворенность и снижение затрат? Кантор показывает, почему ML-команды должны говорить на языке бизнеса, а не метрик precision и recall. И да, боты — это не решение всех проблем, но если их правильно встроить в процесс, выгода может быть ощутимой. Только не забывайте: ML — это не магия, а инструмент. И им надо уметь управлять. 00:00 Хотите подмять под себя ML? Учитесь играть по правилам бизнеса 04:49 Без команды и приоритизации внедрение ML не взлетит 08:20 ML не в вакууме: зачем понимать ключевые бизнес-приложения? 11:02 Лидогенерация с ML работает, но не всегда лучше человека 13:32 Рекомендации работают, но вы уверены, что правильно их меряете? 18:24 Цены должны дышать: как динамическое ценообразование меняет правила игры 21:59 ML в телекоме и ритейле: как бороться с мошенничеством и не потерять суть 27:10 ML ≠ магия: что приносит больше пользы — модель или управленец? Ключевые выводы Чтобы машинное обучение стало двигателем роста, а не экспериментом в песочнице, нужно говорить с бизнесом на его языке, выбирать задачи с высокой отдачей и уметь объяснить, зачем всё это нужно. ML-проекты становятся успешными не из-за алгоритмов, а благодаря четкой связи с деньгами, людям и стратегией. Выигрывают не те, кто пишет самый красивый код, а те, кто умеет показывать, как этот код приносит результат.