Конференция «Матемаркетинг’26», Москва

В 2026 году участники конференции «Матемаркетинг» обсудят, как ИИ влияет на привычные рабочие процессы: какие задачи уже можно делегировать нейросетям, как проверять результаты их работы и какие новые возможности открываются перед аналитиками, маркетологами и продакт-менеджерами.

Традиционно мероприятие ожидает свыше 2000 участников, а в программе — более 100 инженерных разборов и продуктовых исследований, лекций и мастер-классов с экспертами из VK, Avito Tech, Magnit Tech, МТС, Т-Банк, ИТ-холдинг Т1, ТехВилл, UIS, Лемана Тех, UX Rocket и других компаний.

Ключевые темы

• Как развитие мультимодальных моделей влияет на профессию аналитика и ML-инженера?
  
• Что изменилось в возможностях ИИ-агентов за последний год?
  
• Что такое AI Harness и почему система важнее конкретной модели?
  
• Как измерить внедрение ИИ в большой компании?
  
• В каких ситуациях ML ухудшает метрики и как это исправить?
  
• Как тестировать AI-продукты, которые каждый раз отвечают по-разному?
  
• Как автоматизировать продуктовые исследования спроса, рынка и конкурентов?
  
• Какие доступы к корпоративным системам можно предоставлять нейросетям без риска для информационной безопасности?
  
• Что не так с испытательным сроком и как грамотно расстаться с сотрудником, который не справляется с задачами?

Помимо основной программы и активностей на площадке, каждый участник получит 6-месячный доступ к более чем 300 актуальным докладам конференций прошлых лет.

Что умеют ИИ-агенты и где их предел

Радослав Нейчев, руководитель ML-разработки лаборатории ИИ в Яндексе и заместитель заведующего кафедрой МОиЦГ МФТИ:

Какие рабочие задачи агенты могут решать на открытом стеке без подписок на Claude Code и Codex.

На примере экспериментов с Goose, Qwen и DeepSeek он покажет возможности и ограничения такого подхода.

Сергей Бажин, главный аналитик данных ИТ-холдинга Т1:

Как с помощью методологии OpenSpec писать с агентами десятки тысяч строк кода и не проверять каждую вручную. Цена такого подхода — кратно выросший расход токенов.

Денис Платонов, генеральный директор ExciteKit и директор по продукту платформы UX Rocket:

Мастер-класс «От разметки до запуска АБ-теста за 60 минут с ИИ».
На примере живого e-commerce-клиента участники вместе с его командой пройдут весь цикл: разметят действия пользователей, сформулируют продуктовые гипотезы, запустят АБ-тест и разберут результат.

Где ИИ ошибается и как это обнаружить

Александр Давыдов, руководитель команды продуктовой аналитики Контура:

Как автоматически находить ошибки в расчётах с помощью сверки с эталоном и регрессионных тестов при изменении отчётов.

Анна Ставнийчук, кандидат экономических наук и научный сотрудник экономического факультета МГУ:

Что происходит с экспериментом, если тональность отзывов и темы обращений размечает языковая модель: почему измеренный эффект может уменьшаться и когда требуется увеличить выборку.

Как руководителю встроить ИИ в работу и оценить результат

Денис Пехтерев, директор аналитики Т-Банка:

Как мы перенесли управленческую рутину на ИИ: система состоит из 17 агентов с разными ролями и 13 регулярных процедур. Разбор задачи, на который уходило два часа, теперь занимает 30 минут.

Роман Бунин, AI-adoption lead:

Подход к внедрению ИИ в большой компании и покажет, как оценить его эффективность.

Что происходит с профессиями и рынком найма

Михаил Комаров, профессор НИУ ВШЭ:

Как меняется спрос на навыки продуктовых аналитиков, опираясь на российские и зарубежные исследования.

Никита Егоров, продуктовый аналитик Авито:

Почему зарплаты на схожих позициях различаются кратно и какие вопросы стоит задать нанимающему менеджеру до оффера (на примере собственных собеседований).

Между сессиями участники смогут пройти карьерную консультацию с экспертами, поиграть в настольные игры и принять участие в активностях на стендах партнёров. Каждый получит шестимесячный доступ к более чем 300 актуальным докладам конференций прошлых лет.

17 ноября. Онлайн-день

• Демократизация доступа к данным в эпоху ИИ: как построить с нуля семантический слой в компании
  
• Опыт бесшовной миграции событийной аналитики. Переезд с AppMetrica на собственный event stream
  
• Анатомия оттока в SaaS-продуктах: 9 разрезов, которые показывают реальную причину ухода клиентов
  
• Как посчитать кумулятивный эффект от серии экспериментов: измеряем влияние ML-улучшений на метрики продукта
  
• Сколько контекста действительно нужно AI?
  
• Whydra: Causal Discovery библиотека для выявления и анализа причинно-следственных зависимостей в данных
  
• Поиск подозрительных паттернов в пользовательском поведении. Выявление фрода в мессенджере: на какие сигналы смотреть, как их комбинировать и проверять гипотезы
  
• Борьба с каннибализацией органики и неверной оптимизацией
  
• Миссионная модель кластеризации заказов
  
• Единая система оценки эффективности рекламы
  
• Как с нуля строить А/Б-платформу, которой доверяет экосистема
  
• Маркетинговая AI-native аналитика: от поведения на сайте до денег в кассе
  
• Как мы растим качество ИИ-генерации на примере приложения для городских прогулок
  
• От трёх дней до 15 секунд: как мы перестроили аналитику высоконагруженного продукта
  
• Почему ИИ делает неверные выводы из данных?
  
• Как AI меняет роль BI: опыт трансформации и новая стратегия Авито.

Стоимость участия:

• Личное участие — 52 000 рублей
  
• Онлайн-просмотр — 36 900 рублей

Контактная информация:
+7 925 079-08-69
E-mail: info@matemarketing.ru