Как ИИ меняет все — от антител до корпораций: узнайте 25-26 июня на летней Conversations

Как ИИ пересобирает структуру корпорации? Почему между прототипом и продуктом — полгода инженерии? Как LLM помогает разрабатывать лекарства и отбирать резюме? О чем еще будут говорить на главной генИИ-конференции этого лета? Новые анонсы и промокод на билеты – в этом посте.

2 дня, 4 трека – о генеративном ИИ в бизнес-процессах, продуктах, AI-Native командах и в разработке, 65+ спикеров, 700+ участников, церемония награждения премии Generation AI Awards.

И очень много экспертизы по GenAI от Лаборатории Касперского, VK, Яндекс Лавки, Битрикс24, Альфа-Банка, hh.ru, X5 Retail Group, Just AI, Северстали, Норникеля, BIOCAD, Lenta Tech и других компаний.

Ловите спойлеры!

Что будет, если заменить отделы агентами? Максим Волошин предлагает посмотреть на корпорацию «цифровых сотрудников», которые ведут процессы от начала до конца! Выгоднее ли это расширения штата? Каковы барьеры внедрения? Будем разбирать на реальном кейсе «совета директоров» из ИИ-экспертов вместо живых консультантов.

Разработка антител — это про множество вариантов, которые невозможно перебрать в лаборатории. Наталья Зенкова расскажет, как генеративный ИИ помогает справится с этой задачей, почему генерация «в один клик» не работает, как данные становятся главным ограничением и какой подход позволяет получить полностью безопасное и активное антитело.

Первый рабочий прототип почти ничего не говорит о готовности к запуску — и это болезненно осознается только после демо. Спикеры на живом кейсе покажут путь от размытого запроса «хотим ИИ-ассистента» до полноценного агента для поиска и подбора отелей. Как после 6 месяцев инженерии, фидбека и интеграций получить работающий ИИ-продукт? По каким сигналам можно понять, что продукт стал рабочим инструментом?

Практический кейс: мультитенантная HR-платформа с маркетплейсом ИИ-агентов, построенная в одиночку с помощью мультиагентной системы разработки. Артем Кузнецов покажет, как в проекте организован SDLC, почему LLM-as-Judge работает сразу на двух уровнях и что на самом деле означает «AI-native» в проде, а не в прототипе.

Как устроена система, которая анализирует отклики по критериям вакансии, объясняет свою оценку и сама задает кандидату уточняющие вопросы при нехватке данных? Об этом расскажет Ильдар Яппаров на сцене технотрека. Разберем архитектуру пайплайна, поймем, где LLM выигрывает у классического ML-скоринга, а также поговорим, где система все еще буксует.

Два дня про генеративный ИИ в бизнесе, продуктах и разработке. Без воды и абстракций — только опыт тех, кто уже внедряет и масштабирует.

Апдейты в программе появляются каждую неделю, следить за анонсами можно в tg-канале Conversations Club или на сайте конференции.