👋 Привет!

Это небольшая презентация о том, как мы видим дальнейшее развитие исследовательского направления в Faceplate!

Внизу будут кнопки для смены слайдов, а ещё на мобильных устройствах можно свайпать!

0/11

Faceplate
Lab
AI
Research

Развитие R&D через академическую интеграцию

Research
как часть рабочего процесса

Расширяем задачи, ищем PhD партнеров, делаем эксперименты

1/11

Модели развития research

KB-12

₽930М

выручка

Выделили research из агентства = premium позиционирование

Spotify

2+команда

наша модель

Малая команда + PhD коллаборации = патенты и лидерство

Samsung

Партнерство

с академией

Совместные PhD = переход к in-house исследованиям

Начинаем как Spotify, развиваемся к KB-12, используем академические связи

2/11

Почему именно сейчас?

1

Новое Министерство ИИ

Президент Токаев объявил о создании Министерства искусственного интеллекта

2

Освободились ресурсы

Завершение работы с KEGOC → команда готова к новым вызовам

3

Нет лидеров в регионе

Возможность стать первыми в AI research

3/11

Первые шаги

Просто
начинаем делать

Выбираем интересную тему
Делаем эксперимент
Смотрим что получается

4/11

Потенциал возврата

Растет
вместе с нами

Начинаем с малого
Доказываем ценность
Масштабируем успех

5/11

Что нам интересно делать

Temporal Attention для оптимизации

Решение проблемы колебаний при обучении ML моделей

Inverted Attention

Фокус на отсутствующих данных для лучшего предсказания

Universal Data Translator

Автоматическое преобразование форматов данных

Human-centered AI дизайн

AI системы с высокой usability

6/11

Конкретные улучшения

Temporal Attention

40%

Экономия на GPU затратах

Решаем проблему колебаний при обучении ML моделей

Предсказание сбоев

60%

Сокращение downtime

ML модели предсказывают проблемы заранее

Автотестирование

80%

Автоматизация тестов

AI генерирует и выполняет тестовые сценарии

7/11

Источники дохода

+15-20%

Premium pricing

Клиенты платят больше за state-of-the-art решения

Госконтракты

Доступ через академические связи и research репутацию

Консалтинг по AI/ML

Экспертные услуги по оптимизации систем

Репутационный капитал

Публикации привлекают новых клиентов

8/11

Честно о рисках

Риск
Вероятность
Митигация
Отказ конференции
30%
Начнем с воркшопов
Медленный time-to-market
20%
Quick wins каждый квартал
Конфликт с продуктом
10%
70/30 split research/продукт

Ключевой фактор успеха

Это НЕ отдельный департамент.
Это эволюция текущих ролей.

9/11

6 месяцев до результата

M1

Месяц 1

Выбираем тему

Ищем партнеров

M3

Месяц 3

Первый прототип

Тестируем идею

M6

Месяц 6

Результат в продукт

Решение о продолжении

Первые шаги

Доказываем ценность малой кровью.
Если работает — масштабируем.

10/11

Что делаем завтра

Начинаем с малого
доказываем ценность

Растем постепенно

11/11