Как наука становится инструментом решений: интервью с Дмитрием Тимошенко

Для меня критерий пользы совсем не в точности модели, а в том, какие решения она позволяет принимать. Технология будет влиять, если в цепочке есть понимание: зачем это сделано, какой вывод получен и как его использовать. Иначе это новая форма отчётности.

Да, в академической среде я часто чувствовал, что работаю в вакууме: можно построить красивую теоретическую модель, но не всегда понятно, как она проявит себя в реальности. Со временем у меня появилась возможность применять свои навыки на реальных бизнес-задачах – и это стало для меня решающим моментом. Я увидел, что наука может быть не только точной, но и живой, напрямую влияющей на решения и результаты. С тех пор мне важно, чтобы мои знания приносили ощутимую пользу.

Главные трудности обычно связаны не с самими алгоритмами, а с их применением. Модель может быть построена идеально, но если бизнес не понимает её ценность или принципы работы – она просто не будет использоваться. Поэтому я всегда настаиваю на интерпретируемости: важно, чтобы человек мог понять и объяснить, как модель принимает решения. Внедрение требует коммуникации и обучения. Часто встречается и «магическое мышление»: желание внедрить AI без понимания того, какие условия для этого необходимы. Именно здесь и начинается настоящая работа.

Хакатоны – это отличная проверка реальности. Там ты сталкиваешься не с отточенными презентациями, а с живыми попытками команд справиться с задачей за ограниченное время. Например, в рамках The Ventures Award я оценивал десятки стартапов, претендующих на призы в категориях AI и продуктовых решений. А на Цифровом прорыве моя секция была связана с подбором кандидатов по типу личности. Это помогает держать фокус: видеть, куда движется отрасль, какие подходы устаревают, а какие только начинают набирать силу.

Кроме того, участие в жюри – это ещё и вопрос ответственности. Если у тебя есть экспертиза, важно делиться ей. Такие форматы создают инфраструктуру отрасли, поднимают планку, формируют новые стандарты. Поэтому для меня это не просто профессиональная активность, а вклад в общее развитие.

Потому что без доверия модель просто не будет применяться. В работе у меня был случай: две модели – одна немного точнее, другая более прозрачная. Бизнес выбрал вторую. Это вполне объяснимо: менеджеры не хотят полагаться на «чёрный ящик», им важно понимать, на чём основано решение. Интерпретируемость – это не компромисс в пользу простоты, а показатель зрелости системы. Лишь ту модель, которую можно объяснить, реально внедрить в процессы и улучшить.

В одном из проектов мы внедрили модель для оценки маркетинговой стратегии компании. На её основе была построена масштабная аналитическая платформа, которая помогает бизнесу принимать решения о том, куда инвестировать ресурсы. Это позволило отказаться от неэффективных каналов, оптимизировать бюджет и направить усилия туда, где они дают наибольший эффект.

Для меня это способ влиять на среду. Я часто вижу, как специалисты застревают в деталях реализации и теряют из виду главное – зачем вообще создаётся модель. Всё чаще ключевыми становятся не технические тонкости, а вопросы: как обосновать гипотезу, выстроить работу в команде и сохранить доверие к результатам. Меня вдохновляют не сами формулы, а рост людей. И если мой опыт помогает коллегам избежать типичных ошибок и быстрее развиваться – я считаю это своим вкладом в индустрию.

Сейчас мой главный вызов – системность. Накоплено много решений, подходов, фреймворков, но часто они существуют как отдельные точки, без общей линии. Мне хочется участвовать в создании целостных систем принятия решений – где данные, модели, объяснимость и процессы работают вместе. Это требует не только навыков, но и определённого подхода к мышлению. Мне интересно не просто решать задачи, а выстраивать среды, где наука действительно приносит пользу. Потому что я верю: наука должна работать не в вакууме, а в жизни.