Область научных и практических интересов
- взаимодействие человека и ИИ в профессиональной деятельности
- прикладные системы машинного восприятия в промышленности и логистике
- проникновение ИИ и автоматизации в среднем бизнесе
- организационные модели внедрения ИИ в операционные процессы
- прикладная этика эксплуатации ИИ-систем
- прикладная роботизация
Краткая биография
В IT-индустрии с 2013 года. Прошёл путь от аналитика и интернет-маркетолога до технического директора и руководителя ИТ-компании.
В 2014 году окончил магистратуру Крымского института информационно-полиграфических технологий по направлению «Автоматизация технологических процессов и производств». Инженерное образование определяет фокус института: прикладной ИИ как продолжение производственной автоматизации.
С 2019 года — сооснователь и технический директор студии прикладной разработки azat.team. Под его руководством реализовано более 130 проектов в промышленности, логистике, медицине, государственном секторе, финансовом секторе и образовании. Среди заказчиков — ГК ИСЛ, ВК, «Глобус ИТ», «УрбанТех», «ДорСтрой», НМИЦ РИК.
В мае 2026 года совместно с Джафером Джемилевым и Иваном Ковневым основал Институт прикладного ИИ и роботизации. С момента основания — директор института.
Позиция института
ИПИИР изучает не разработку новых моделей, а встраивание существующих ИИ-систем и роботизированных решений в работу людей, организаций и производств.
Публичная деятельность
Регулярно выступает с докладами на отраслевых форумах в области маркетинга, гостеприимства и автоматизации производства. Гостевой лектор в вузах Крыма.
препринтРабочие документы ИПИИР · 2026
Рабочий документ разбирает, почему лабораторные метрики качества моделей компьютерного зрения — точность на эталонном датасете — плохо предсказывают пригодность системы на реальной производственной линии, и предлагает набор эксплуатационных метрик: устойчивость к дрейфу освещения, цена ложной тревоги против пропущенного дефекта, деградация на редких классах брака.
Черновая версия; документ будет дополнен результатами испытаний на индустриальных данных партнёров направления.
технический отчётТехнические отчёты ИПИИР · 2026
Отчёт задаёт протокол систематического разбора неудачных внедрений ИИ: структуру интервью с участниками, классификацию причин отказа (технические, организационные, экономические), шаблон итогового постмортема и правила анонимизации, позволяющие публиковать разборы без ущерба для компаний.
Протокол — рабочий инструмент направления: собранные по нему постмортемы пополняют открытый каталог паттернов и анти-паттернов внедрения.
препринтРабочие документы ИПИИР · 2026
Рабочий документ разбирает типичную ошибку измерения эффекта автоматизации: сэкономленное время исполнителя засчитывается как экономия, хотя работа нередко перераспределяется — на проверку выводов модели, доработку результатов и обработку исключений. Предлагается набор метрик, отделяющих реальную отдачу от переупаковки трудозатрат.
Метрики проверяются на внедрениях, разбираемых в каталоге паттернов направления; текст готовится к публикации.
технический отчётТехнические отчёты ИПИИР · 2026
Технический отчёт фиксирует спецификацию открытого набора данных об использовании ИИ-инструментов в российском малом и среднем бизнесе: состав полей, словарь данных, процедуры обезличивания и лицензию распространения (CC BY 4.0).
Публикация спецификации до начала сбора данных позволяет отрасли и исследователям прокомментировать структуру заранее. Версия 0.1 открыта для замечаний; сбор данных начнётся в рамках полевого исследования направления.
препринтРабочие документы ИПИИР · 2026
Обзор того, как массовые ИИ-инструменты показывают пользователю границы своей компетентности: оценки уверенности, ссылки на источники, маркировка генеративного контента, механики подтверждения перед необратимыми действиями. Систематизируются паттерны, которые повышают качество совместных решений человека и модели, и анти-паттерны, создающие ложное чувство надёжности.
Рабочая версия; обзор пополняется по мере разбора инструментов и будет опубликован в открытом доступе вместе с каталогом примеров.
препринтРабочие документы ИПИИР · 2026
Рабочий документ сопоставляет два подхода к измерению того, как сотрудники на самом деле пользуются ИИ-ассистентами: опросные самоотчёты и телеметрию использования. Обобщаются известные расхождения между декларируемым и фактическим поведением и условия, при которых каждый метод даёт валидные данные.
Отдельно рассматриваются этические ограничения телеметрии на рабочем месте: информированное согласие, обезличивание, право сотрудника видеть собранные о нём данные. Документ ляжет в основу измерительного контура полевых исследований направления; текст готовится к публикации.
препринтРабочие документы ИПИИР · 2026
Рабочий документ описывает дизайн полевого исследования барьеров внедрения ИИ-инструментов в российском малом и среднем бизнесе: выборку по отраслям и регионам, опросный инструментарий, протокол кейс-стади и планируемые количественные бенчмарки уровня адопции.
Отдельное внимание уделено расхождению между декларируемым и фактическим использованием ИИ и роли «внутреннего энтузиаста» в первые 90 дней внедрения. По итогам исследования планируется открытый набор данных и аналитический отчёт для институтов поддержки предпринимательства.
препринтРабочие документы ИПИИР · 2026
Протокол описывает дизайн полевого исследования того, как сотрудники офисных ролей принимают, корректируют и отклоняют рекомендации ИИ-ассистентов. Методы: дневниковые самоотчёты, полуструктурированные интервью и анализ телеметрии использования с информированным согласием участников.
Публикация протокола до начала сбора данных фиксирует гипотезы и метрики заранее и ограничивает пространство для подгонки результатов. Сбор данных запланирован в партнёрских организациях; итоги будут опубликованы в открытом доступе вместе с обезличенным набором данных.
препринтРабочие документы ИПИИР · 2026
Рабочий документ закладывает структуру открытого каталога паттернов и анти-паттернов интеграции больших языковых моделей в операционные процессы организаций. Для каждого паттерна фиксируются условия применимости, типовая архитектура, метрики реальной отдачи и характерные причины провала.
Версия 0.1 описывает рамку каталога и первые наблюдения из практики внедрений в малом и среднем бизнесе. Документ развивается итеративно; полный текст будет опубликован в открытом доступе по мере накопления верифицированных кейсов.
