






A rich program and lots of content
Industry professionals will tell you the most important thing
The conference brings together participants from all over the world

Data Scientists, CEOs, CTOs, Product Managers

CEOs, VCs, Product managers

Data Scientists, ML Engineers, Data Analysts


Enthusiasts (sales end on Nov, 18)
One day of the conference
4 tracks, 40+ lectures
Сoffee-breaks
Entertainment program
Presentations
Video recordings of the conference

Enthusiasts (sales end on Nov, 18)
One day of the conference
4 tracks, 40+ lectures
Сoffee-breaks
Entertainment program
Presentations
Video recordings of the conference
Certificate of participation
One-2-one meetings with speakers
AI & BigData Online Day 2026 Autumn Video

The 5th ticket is free If you buy 4
Different forms of payment
Necessary documents
If you'd like to buy more than 10 tickets –
please contact us










Lemberg Tech Business School: organization with a 18-year history of successful conferences: Lviv Mobile Development Day, GameDev Conference, Lviv PM Day та Lviv Freelance Forum.

Lviv Startup Club / LemBS Founder & CEO
Speaker approval, Partnership

Producer & Project Manager

Accounting
Registration of participants
Contracts, work completion statements, Billing
Phone: +38 (067) 310 15 05
Email: finance@startup.lviv.ua

Project Coordinator
Coordinate with the speaker
Email: info@lembs.com

Ukrainian Center for Social Data
Data Analyst

ЯПРО,
CEO

Raiffeisen Bank,
Head of Market Risk and Business Analytics, Corporate Risk Division, PhD, Associate Professor

N-iX,
Senior Organizational Development Manager (Change manager)







Lviv Startup Club / LemBS, Founder & CEO
About speaker:
Стартап-консультант та підприємець. Протягом часу роботи в Lviv Startup Club долучився до розвитку декількох сотень українських стартапів. Активно досліджує нові моделі успіху в GameDev, Digital Marketing, Project Management, Product Management, Data Science, IT Service Business Management.

GigaCloud, Head of Processes and Analytics
About speaker:
▪ 25+ years of experience in IT, 20+ as Project/Program/Portfolio Manager.
▪ Experience in people managing since 1995.
▪ Experience in ITSM since 2000.

AI Lead
About speaker:
Павло Лисий, AI Lead, Senior Machine Learning Engineer, автор AI-рішень, якими користуються люди з понад 180+ країн світу. Має понад 7 років практичного досвіду у побудові продакшн ML рішень у напрямках large language model та computer vision для масштабних продуктів.
За свій кар'єрний шлях Павло мав можливість працювати у великих українських компаніях, таких як: ТРК "Україна" та MEGOGO, а зараз займає роль AI Lead у Universe Group (екосистема Genesis). А також приймав роль як CPO, ML engineer, AI Consultant/Adviser, Tech lead у понад 20 стартапах і молодих проектах.
Павло активно ділиться експертизою та робить внесок у розвиток української AI-спільноти. Він регулярно виступає на профільних конференціях і освітніх платформах, зокрема DOU, Forbes, Kyiv AI DAY, Big Data Day, Mate, Genesis, а також багатьох інших галузевих подіях. Додатково, Павло є одним із ведучих на DOU стрімах та автором власного курса про LLM.
Presentation topic:
Пам'ять в агентних системах: від контекстного вікна до довгострокової автономності (UA)
More about resentation:
1. Чому класичні LLM забувають і чому автономні агенти потребують спеціалізованої архітектури пам'яті.
2. Структура пам'яті AI-агента: розбір короткострокової, довгострокової та епізодичної пам'яті на практичних прикладах.
3. Технологічний стек: векторні бази даних, RAG, графи знань (Knowledge Graphs) та механізми стиснення й саморефлексії контексту.
4. Ключові виклики: зашумлення даними, актуалізація знань, конфіденційність та оптимізація витрат на токени.
5. Як еволюція систем пам'яті змінює складні багатокрокові бізнес-процеси та наближає нас до автономних AI-асистентів?

Ministry of Digital Transformation of Ukraine, Chief AI Officer
About speaker:
Cпеціаліст з обробки даних та досвідом у розробці програмного забезпечення, включаючи 5 роки на керівних посадах. Основні напрямки - NLP та аналіз часових рядів. В 2021 захистив кандидатську дисертацію на тему визначення апное за допомогою машинного навчання. Розробляв ML продукти для різних компаній, зокрема Deloitte. Із травня 2026 року Роман займає посаду очільника ШІ-центру в Міністерстві цифрової трансформації України.
Із травня 2026 року Роман займає посаду очільника ШІ-центру в Міністерстві цифрової трансформації України.
Presentation topic:
ШІ в державі: від реальних кейсів до системних змін (UA)
More about resentation:
• Перехід до агентивної держави: масштабування Дія.АІ, впровадження ШІ в державні процеси, безпека агентних систем.
• Технологічний суверенітет України: розробка національної великої мовної моделі (LLM) та розвиток власної державної ШІ-інфраструктури.
• ШІ-політики: формування регуляторних підходів, рекомендацій і принципів безпечного та відповідального використання ШІ в Україні.

Evergreen, CEO, Co-founder
About speaker:
Sergii Kravtsov is the co-founder and CEO of Evergreen, a product engineer with more than 20 years of experience in technology and product development. The Evergreen team has delivered over 400 digital products and works across AI, software development, and infrastructure. Sergii focuses on turning isolated AI experiments into managed operational processes with clear data, rules, roles, quality controls, and accountability.
Presentation topic:
AI Operations: From Isolated AI Tools to a Managed Operating Model (UA)
More about resentation:
1. AI Operations in the broad sense: people, processes, data, systems, rules, and controls.
2. How to embed AI into daily operations instead of keeping it as a standalone chatbot or a collection of prompts.
3. AI SDLC as part of AI Operations: discovery, design, development, testing, deployment, observability, and feedback.
4. Roles and accountability: human-in-the-loop, access controls, audit trails, escalation paths, and quality criteria.
5. How to start: select a repeatable process, define measurable outcomes, and build the first working operating loop within three months.

Attracti, CEO
About speaker:
Максим Безуглий — CEO R&D-компанії Attracti, понад 25 років в IT. Засновник International Software Architect Club. Останні кілька років займається архітектурою систем у Міністерстві оборони України. Спеціалізується на архітектурі програмних та апаратних систем, кібербезпеці та штучному інтелекті.
Presentation topic:
Корпоративний суверенний Harness. Зменшення універсальності задля сфокусованого і точного вирішення вузького спектру задач з контролем бюджету та витоків даних (UA)
More about resentation:
Ми забираємо в агента свободу там, де компанія не готова платити за його помилки. І даємо автономність там, де можемо перевірити результат.
1. Менше універсальності — більше відповідальності. Свідомо звужуємо клас задач, доступні інструменти й можливі дії до меж, у яких результат можна перевірити. Це дає компанії більше підстав довіряти агенту реальну роботу.
2. Критерій успіху існує до першої дії. Агент спочатку формує контракт виконання: що має створити, яким вимогам це має відповідати та які перевірки підтвердять результат. Лише після цього починається виконання.
3. Кожен виклик моделі має власні межі знання й повноважень. Кожен крок отримує потрібний контекст, дозволений маршрут до моделі та визначені інструменти. Компанія контролює весь шлях даних і доступ до своїх систем.
4. Бюджет визначає межі автономності. Планування, генерація, рев’ю та виправлення витрачають спільний ресурс. Harness обмежує гроші, час і кількість викликів, щоб навіть невдалий запуск мав передбачувану ціну та зрозумілий статус.
5. Кожна спроба виправлення має заслужити наступну. Прогрес підтверджує повторна перевірка початкової помилки. Якщо нові спроби не покращують результат, система зупиняється й залишає конкретну причину, яка потребує уваги людини.

YC Bench, AI Engineer
About speaker:
YC Bench: a Live Benchmark for Forecasting Startup Outperformance in Y Combinator Batches
Presentation topic:
YC Bench: a Live Benchmark for Forecasting Startup Outperformance in Y Combinator Batches (EN)
More about resentation:
Forecasting startup success is notoriously difficult, partly because meaningful outcomes, such as exits, large funding rounds, and sustained revenue growth, are rare and can take years to materialize. As a result, signals are sparse and evaluation cycles are slow. Y Combinator batches offer a unique mitigation: each batch comprises around 200 startups, funded simultaneously, with evaluation at Demo Day only three months later. We introduce YC Bench, a live benchmark for forecasting early outperformance within YC batches. Using the YC W26 batch as a case study (196 startups), we measure outperformance with a Pre-Demo Day Score, a KPI combining publicly available traction signals and web visibility. This short-term metric enables rapid evaluation of forecasting models. As a baseline, we take Google mentions prior to the YC W26 application deadline, a simple proxy for prior brand recognition, recovering 6 of 11 top performers at YC Demo Day (55% recall). YC Bench provides a live benchmark for studying startup success forecasting, with iteration cycles measured in months rather than years.

N-iX, Senior Organizational Development Manager (Change manager)
About speaker:
I have 9 years of experience in data analysis and project management, working with data across research, logistics, and IT. At N-iX, I focus on improving processes, including by introducing AI automation and using AI in day-to-day workflows.
Presentation topic:
До першого промпта: що відбувається між людьми, коли процес вирішили автоматизувати (UA)
More about resentation:
Before choosing an AI tool, we need to understand the process we want to automate: who owns it, who does the work, who controls the result, and who is affected by it. In this talk, I’ll share a simple, non-technical, step-by-step approach from my daily work as a change manager, so that your AI implementation works from day one.

Pebbles Ai, Principal Architect
About speaker:
• 15 років у розробці. Працював з Python, TypeScript, Node.js, React, Java, C#, Go, AWS
• CTO кількох компаній, AI-архітектор у стартапі зі статусом unicorn
• У Pebbles Ai спроєктував архітектуру мультиагентної платформи
• Real-time on-demand harness, LLM-as-judge і регресійне тестування LLM, файн-тюнінг моделей, зниження витрат на AI у 40 разів
• Сертифікований AWS Solutions Architect і AWS Developer
Presentation topic:
David vs Goliath: How SMEs Are Using AI to Outperform Bigger Competitors (UA)
More about resentation:
• Why AI is breaking the “more budget = better results” rule — and shifting competition from scale to speed of decision-making
• What a 10-person team can now do that used to require 100+ people — and why large companies structurally struggle to catch up
• The 3 advantages enterprises can’t buy: speed, focus, and willingness to act early — and how SMEs can turn them into real growth
• Where SMEs are already winning today (sales, operations, customer experience) — and the one mistake that will erase this advantage if ignored

Uklon, AI Hub Lead
About speaker:
AI Hub Lead at Uklon with over 10 years of experience in machine learning and data science. He has built production ML systems for dynamic pricing, anti-fraud, and user behavior modeling, as well as LLM-powered assistants and AI automation tools. At Uklon, he leads AI initiatives end to end, from identifying and validating use cases to building scalable AI solutions and integrating them into production and business processes.
Presentation topic:
Від бізнес-питання до відповіді за хвилини: як в Uklon будують AI-продукт для роботи з даними (UA)
More about resentation:
Фокус: цілісний продуктовий сценарій, а не LLM і не технічна реалізація. Показуємо Tabby як внутрішній data-продукт, що проводить користувача від питання звичайною мовою до відповіді, яку можна перевірити, дашборда і наступних кроків аналізу. Технічна частина подається як основа контролю й довіри.
Структура
• Контекст: як з'явився Tabby – для кого його створили і як ці команди отримували відповіді з даних раніше.
• Проблема: бізнес ставить питання мовою метрик, а не SQL, і між питанням та відповіддю є ручні кроки, очікування і втрата контексту.
• Чому власне рішення: бізнес-контекст і власні метрики, контроль SQL і доступу, інтеграція з наявним data stack, гнучкість у виборі моделей і логіки.
• Наскрізний сценарій на одному питанні: запит у Chat, SQL і результат, картка в дашборді, AI Insights, наступне питання в новому Chat.
• Контроль, безпека і точність: read-only SQL, виконання в межах прав користувача, шаринг дашборда без передачі прав на дані, маршрутизація різних типів запитів, [як перевіряється правильність відповідей].
Результати: Ключові льорнінги.
Релевантні кейси Uklon
Основний: Tabby – AI-інтерфейс до даних із двома поверхнями, Chats і Dashboards, та AI Insights

Hackenproof, AI Security Engineer
About speaker:
Vyshnovskyi Maksym is an AI Security Engineer at HackenProof, where he builds security automation tooling at the intersection of AI security. His work focuses on designing systems that make triaging and bug bounty hunting faster, more structured, and — as this talk will explore — potentially autonomous.
At HackenProof he currently works on AI-driven tooling for security operations, applying the same questions to a production environment: where does AI genuinely help, where does it hallucinate, and what does it take to build something that a security professional can actually trust.
HackenProof is a Ukrainian bug bounty platform and crowdsourced cybersecurity marketplace founded in 2017. It operates across 45+ countries, brings together 82,000+ verified security researchers, and has processed over 85,000 vulnerability reports. The company has launched 400+ security programs and distributed more than $26 million in rewards to ethical hackers worldwide. In Ukraine, HackenProof has worked with leading organizations including PUMB, Raiffeisen Bank Ukraine, Meest, Uklon, Prozorro, and the Defence Intelligence of Ukraine. The platform is ISO/IEC 27001 certified and GDPR compliant.
Presentation topic:
How I tried to earn on bug bounty with AI automation (UA)
More about resentation:
Most bug bounty hunters have added an LLM to their workflow by now. Very few have added one to their pipeline, and that difference turns out to be the whole problem. A model that reads a screenshot after the fact is a reviewer. A pipeline that runs the same steps in the same order no matter what it finds is a conveyor belt. Neither one is automation, and putting them together doesn't make it automation either.
This talk is a field report from someone who didn't get it right on the first attempt, or the third. Over about a year a file of recon commands grew into a full platform with a dashboard, a job queue and an AI layer on top. Has it earned money yet? No. What I want to show is everything that had to be fixed before that question could even be answered honestly, because for a long time I couldn't tell whether the tool was working at all.
• Typical problems hackers have with AI automation. Why "I have an LLM" and "I have automated recon" are two different claims, and why the same report given to two popular models came back with one missed bug and one invented bug.
• Background of the experiment. How a script turned into a platform, and why adding AI the usual way, by dumping findings into a model, changed nothing.
• Building the tool. What a pipeline needs before AI is worth anything: an honest status for every step, validation that doesn't depend on a model, and an orchestrator that picks the next step from what it found and gets a second opinion from a different model.
• Mistakes and problems. Steps that never ran while the dashboard said "completed", settings no code ever read, credentials in git history, a suspended server and measurements off by more than an order of magnitude. Every one of them looked like a normal result.
• Results. What the automation does today on real targets, what it still can't do, and an honest answer to the question in the title.
• What's next. Why the steps that send attack traffic are still switched off on purpose, and the next milestone: a valid finding reached without a human starting the next step.

JSC InfoPlus, Senior Software Engineer
About speaker:
Самуіл Сухомлин - Senior Software Engineer в JSC InfoPlus. Допомагаю державним установам автоматизувати складні процеси на базі СЕД АСКОД. Проєктую та впроваджую AI/ML-рішення: від уточнення бізнес-задачі й вибору архітектури до запуску в продакшені.
Presentation topic:
Workshop: High-Level Design з AI: від вимог до першої версії архітектури (UA)
More about resentation:
Як перетворити опис задачі на зрозумілу чернетку архітектури за допомогою AI? На майстер-класі розберемо основи High-Level Design (HLD), подивимося на повторювані архітектурні патерни та застосуємо їх на практиці.
Разом із залом пройдемо шлях від уточнення вимог до першої версії дизайну системи за допомогою AI-агента та підготовленого skill. Потім перевіримо результат: які рішення випливають із вимог, де AI додав власні припущення і що потрібно доопрацювати інженеру.
1. Що має бути в HLD і чому проєктування починається з вимог, а не зі схеми компонентів.
2. Як знаходити повторювані архітектурні патерни в різних системах і яку частину процесу можна автоматизувати.
3. Як за допомогою AI-агента та skill зібрати вимоги й підготувати першу версію архітектури.
4. Де закінчується допомога AI і починається відповідальність інженера.

ScroogeFrog, CTO
About speaker:
I’m Maksym Melnychenko, CTO and Product Manager at ScroogeFrog. With over 13 years of experience in technology and digital products, today I specialize in AI, AdTech, and Anti-Fraud.
At ScroogeFrog, we build a proprietary AI platform for ad traffic analysis, fraud detection, and decision automation.
Our core product is an AI Anti-Fraud platform that analyzes ad traffic, detects invalid activity, and helps automatically safeguard advertising budgets.
We are also developing and rolling out other proprietary solutions, including:
AI Dataset Processor - for the automated preparation of large-scale advertising datasets for machine learning.
Anti-Fraud RTB Solution - combining real-time traffic quality analytics, anti-fraud protection, and automated bidding.
Presentation topic:
How to Build an AI Anti-Fraud System for Ad Traffic: From Raw Data to Automated Decision (UA)
More about resentation:
1. The Problem of Ad Fraud
2. Why Rule-Based Anti-Fraud Fails
3. AI Anti-Fraud Architecture
4. Data Pipeline & Ingestion
5. Feature Engineering
6. The Machine Learning Engine
7. Fraud Scoring & Decision Logic
8. Production Engineering & Scalability
9. Real-World ScroogeFrog Case Study
10. Lessons Learned & Future Roadmap

LiliDi AI, Founder & CEO
About speaker:
Tetiana Stepanets is the founder and CEO of LiliDi AI, a bootstrapped company building Lilidi Twin, a voice AI twin that joins live meetings and customer conversations. She previously built and exited Homsto, an Amazon brand, and built LiliDi with AI coding agents without an engineering background. LiliDi was selected for Web Summit ALPHA 2026 and the Google for Startups Cloud Program. Tetiana is a confirmed speaker at AI Summit Albania 2027.
Presentation topic:
The Next Generation of AI Avatars: The Market to 2030 (UA)
More about resentation:
AI avatars have moved from novelty video clips to digital people that talk, listen and act in real time. Tetiana Stepanets, founder of LiliDi AI, maps where the AI avatar market is heading by 2030: from pre-recorded video avatars (Synthesia, HeyGen) to real-time conversational avatars (Tavus) and AI twins that join live meetings (Lilidi Twin). She covers who buys avatars today, what still blocks adoption - trust, latency, consent and likeness rights - and which use cases are likely to scale next.
1. The three generations of AI avatars and where each one fits.
2. What companies use avatars for today and what they will pay for next.
3. The trust, consent and regulation questions every avatar product has to answer.

AB Games | ABrush, CEO, AB Games | ABrush | AI Business & Transformation Leader
About speaker:
Ivanna Pohrebniak is CEO of AB Games, a mobile game development company working in the HOPA, casual, and hyper-casual genres. Over the past two years, she has led the company’s AI transformation, the key result of which is ABrush — an AI creative platform for digital artists, directly inside Photoshop. ABrush is built for art teams in real game production.
ABrush is currently in open beta and already delivers strong results: saving artists dozens of hours each month, automating routine tasks, and freeing up space for creativity.
Background: executive, entrepreneur, Oxford alumni.
Presentation topic:
AI-трансформація без хайпу: чого нас навчили два роки реальних змін (UA)
More about resentation:
• З чого почалась трансформація: які бізнес-проблеми AB Games хотіла вирішити і чому «впровадити AI» саме по собі не є метою
• Що реально автоматизували: процеси в арт-продакшені, розробці та операційній роботі, і як оцінювали ефект
• Люди та ролі: як змінювались обов'язки в командах, як працювали з опором і страхом заміни
• Що не спрацювало: ініціативи, які забрали ресурси без результату, і як вчасно їх зупиняти
• ABrush як результат: як внутрішня потреба переросла в окремий продукт
• Практичні висновки для CEO та продакт-менеджерів: з чого починати, що вимірювати, чого уникати

Site24, Founder & Strategist
About speaker:
Катерина Золотарьова — SEO-експертка з 15-річним досвідом, яка протягом 9 років розвиває студію Site24. У її професійному досвіді — понад 1000 проєктів для ринків України, Європи та США.
Спеціалізується на пошуковому просуванні бізнесів і підвищенні їхньої видимості у відповідях AI-систем. Поєднує класичне SEO з аналізом AI-пошуку, оптимізацією контенту та розвитком експертної репутації брендів.
Протягом 8 років проводила власний курс із SEO. У доповідях ділиться практичним досвідом і пояснює, як зміни в пошуку перетворювати на конкретні кроки для розвитку бізнесу.
Presentation topic:
Як AI обирає ваш продукт: видимість бренду в епоху LLM (UA)
More about resentation:
1. Вплив AI-пошуку на вибір IT-продуктів і сервісів.
2. Джерела та принципи формування AI-рекомендацій.
3. AI Search vs Google Search. Як AI вирішує, кого рекомендувати
4. Адаптація сайту й документації продукту для AI-пошуку.
5. Значення зовнішніх згадок і відгуків для репутації продукту.
6. Як вимірювати AI visibility: згадки, цитування та рекомендації продукту.
7. Мінливість AI-відповідей та обмеження аналітики.
8. Аналіз конкурентів і перевірка гіпотез зростання AI-видимості.
9. Що може зробити компанія за 30/60/90 днів для посилення AI visibility

AImtraction | AI-native Data Transformation Bureau, Засновник та директор з AI трансформацаії
About speaker:
Oleksandr Romaniak is the Founder and Director of AI & Data Transformation at Aimtraction, where he helps companies design and implement AI-driven systems, automation, data platforms, and agentic architectures.
At Aimtraction, AI is treated as a business function, not as a collection of disconnected AI agents or tools. The focus is on building AI capabilities around real business processes, data, architecture, governance, and measurable business outcomes.
Oleksandr has been working in software engineering since 2010, with complex system architecture since 2016, and with machine learning and AI since 2018. His current focus is enterprise AI architecture, AI agents, LLM-based systems, interoperability, and production-ready AI adoption.
He also teaches software engineering and works on applied research in intelligent and autonomous systems.
Presentation topic:
Skynet Is Already Here: How AI Agents Talk to Each Other – A2A 1.0, MCP, and the Agentic Web (UA)
More about resentation:
1. Why One AI Agent Is No Longer Enough
2. What A2A 1.0 Is and What Problem It Solves
3. A2A vs. MCP
4. Agent Discovery and Agent Cards
5. Delegation, Task Lifecycle, and Artifacts
6. Security and Trust Between AI Agents
7. The Agent-to-Agent Protocol Ecosystem
8. A Practical Two-Agent Interaction Scenario
9. How A2A Changes Enterprise System Architecture
10. From API-First to Agent-Ready Architecture
11. What Is Still Unsolved: Trust, Governance, Observability, Security, and Cost Control
12. What Comes Next: The Agentic Web and the Future of AI Agent Interaction

Preply, Senior Back-End Engineer
About speaker:
Віталій Павлюк — Senior Backend Engineer у Preply з ґрунтовним досвідом у розробці розподілених систем, високонавантаженій обробці даних та хмарних технологіях AWS і GCP. Розвиває ініціативи з Generative AI у продуктових командах Preply, де фокусується на тому, щоб складні ШІ-системи працювали передбачувано та надійно під реальним трафіком. PhD-дослідник у галузі штучного інтелекту та інструктор курсу Python Pro.

Brave1, AI Product Manager
About speaker:
• 10 років в діджиталі та 10 років в айті.
• Керував стартапом, мав свою айті-школу та ресерч-агенцію.
• Під час війни працював в «Повернись живим», Brave1 та створив єдиний онлайн-курс з БЗВП «База».
• За освітою психолог.

Expert-vetted Upwork consultant in Data Science | Ex-Upwork Ambassador in Ukraine
About speaker:
More than 10 years of full-time data science experience with more than 30 projects completed, mostly based in California, USA. In recent years focusing more on Gen AI, Machine learning, and Deep learning projects.
Presentation Topic:
Databricks для Agentic AI: від LLM-as-a-Judge до автономного ML (UA)
More about resentation:
У доповіді розкажу, як ми використовуємо Databricks не лише як data platform, а як середовище для LLM та AI-агентів.
• LLM-as-a-Judge для масштабного й відносно дешевого аналізу даних.
• Використання open-source моделей прямо в SQL-запитах.
• Запуск великої кількості паралельних AI-агентів для обробки та аналізу даних.
• Databricks Genie, Genie Code та natural-language робота з даними.
• Agentic Data Science: коли агент сам пише код, запускає тренування моделі, аналізує результати та оптимізує гіперпараметри.

AI lead at NDA
About speaker:
Principal Machine Learning Engineer with over 12 years of research and commercial experience in applying Deep Learning models. Has extensive experience in various computer vision tasks such as feature engineering, object detection/segmentation, and face recognition.
Presentation Topic:
Edge AI в дії: Долаємо обмеження хмарних технологій для завдань комп'ютерного зору (UA)
More about resentation:
• Чому хмари недостатньо: Обмеження затримки, вартості трафіку та проблеми приватності, які вирішує локальна обробка даних.
• Битва за ресурси: Як подолати жорсткі обмеження батареї, пам'яті та процесора на периферійних пристроях.
• Магія оптимізації: Прунінг, квантування та інші методи, що дозволяють «втиснути» важкі нейромережі у слабке залізо без втрати точності.
• Вибір ідеального «заліза»: Огляд актуальних платформ (Jetson Orin, Raspberry Pi + Hailo, NPU-акселератори) та як не помилитися з вибором для вашого завдання.
• Від прототипу до продакшену: Секрети безпечного оновлення моделей «у полі» (OTA), налаштування телеметрії та моніторингу в реальних умовах.

ARES CoRE KAI, науковий співробітник
About speaker:
• З 2000 року працював в ІТ із такими національними компаніями, як «УкрКом», ТОВ «ТК «Велтон.Телеком», ТОВ «Голден Телеком», ПАТ «Укртелеком» та інші.
• З 2010 року співпрацював з Міністерством транспорту та звʼязку України.
• У 2018-му долучався як технічний експерт в Council of Europe.
• У 2019-му відкрив власну компанію R2D2 Robotics OÜ, що спеціалізується на використанні AI/ML у системах потокової обробки даних та системах управління.
• З 2022 року займається експертною діяльністю за напрямком РЕБ та РЕР для Сил оборони.
• В 2025 році долучився до команди UCLOUD в якості AI&ML Tech Lead.
https://forbes.ua/profile/dmitro-prokopev-2151

Intellias, Senior Automation Test Engineering Lead
About speaker:
I work with AI as an engineering problem rather than a research one: integrating language models into real services and finding out where they quietly fail. I'm a Lead Test Manager, so I usually arrive at these questions from the testing side.
Presentation topic:
From Scattered Knowledge to Running Code: Carrying One AI Knowledge Base Through Audit, SoW, Architecture and Delivery (UA)
More about resentation:
• "No requirements" is a false description of the problem. The knowledge exists; it is scattered, contradictory, and unindexed. Naming the real problem changes what you do about it - you are not writing documentation, you are reconciling sources.
• What AI is genuinely better at than you: reading everything without getting bored. Several hundred tickets, every test case, the commit history and the code, normalised into one structure. That is the part to delegate. Deciding what matters is not.
• The output that makes the difference is a graph, not a summary. Extract entities and the relations between them - feature to ticket to test case to code area to owner — and you can ask questions no individual document answers: what changes most often and is tested least, what has tests but no owner, what exists in the code and appears in no ticket at all.
• Assessment is a set of specific answerable questions, not an adjective. Risk concentration, coverage gaps, orphaned areas, and - the most valuable one - the places where two sources say different things, because that is where the undocumented decision is buried.
• Every claim carries a link back to the artefact it came from. Anything without one is a hypothesis and gets labelled as a hypothesis. This is the single rule that decides whether the assessment survives its first meeting.
• The failure mode is a confident answer that is wrong. The model summarises a component it half-understood in exactly the same tone it uses when it is right, and nothing in the output tells you which one you are reading. You need a second gate - sampling claims and checking them against the source by hand - and you need to say out loud how many you checked.
• What you hand over at the end. Not "the project is medium risk". A ranked list of specific unknowns, what each one would cost to resolve, and the two weeks of work that would remove the largest one. That is a document a manager can act on.
• And what this does not replace: the conversation with the three people who remember why. It turns three weeks of archaeology into three days, then tells you exactly which questions to ask them.

DevSpiration, AI Automation Atchitect
About speaker:
Kostiantyn Drozd is a AI AQA Architect with a strong focus on building production-grade AI-driven testing systems. He specializes in designing intelligent QA pipelines using AI Agents, MCP Servers and modern AI models, transforming manual testing processes into scalable, automated solutions.
Kostiantyn has hands-on experience integrating AI into real-world testing workflows — from generating automated tests based on requirements to validating AI-generated results in enterprise environments. His work focuses on reliability, risk mitigation, and practical adoption of AI in software testing, beyond demos and hype.

NDA, Senior Data Scientist
About speaker:
Yana Doroshenko is a Senior Data Scientist at ListAlpha, working at the intersection of data and AI for private markets technology. Her work focuses on how AI-assisted data enrichment and evaluation behave in systems of record — including data provenance, context engineering for LLM-based pipelines, and the governance needed to make AI-assisted data trustworthy at scale. Prior to her current role, she contributed to the Center for Civil Liberties, a Nobel Peace Prize-winning organization. She is based in Ukraine.
Presentation topic:
Nobody Marks a Guess as a Guess: AI-Assisted Data Provenance in Systems of Record (UA)
More about resentation:
1) Why AI-assisted values and human-verified values end up indistinguishable once they land in the same database column, with no room in the schema to say "we estimated this."
2) Why decades-old fixes — probabilistic databases, imputation flags — never got adopted, and why that gap matters more now that models, not people, are the ones reading these fields back.
3) What changes when the reader of a field is an AI agent that takes values at face value and writes new decisions based on them, instead of a skeptical human.
4) Practical directions for preserving epistemic status (asserted vs. inferred) as data moves across system boundaries, so AI-assisted enrichment doesn't quietly become ground truth.

IT-Enterprise, Співвласник, Co-owner
About speaker:
• Експерт із 15-річним досвідом, які віддано керівним ролям і роботі над автоматизацією бізнес-процесів та діджитал-трансформації великих і малих підприємств.
• Допомагає компаніям інтегрувати інноваційні рішення Industry 4.0, щоб максимально розкрити їх потенціал та підвищити ефективність виконання щоденних задач.
• Співвласник CEO Club Ukraine.
• Випускник Києво-Могилянської академії та MBA Київської школи економіки.
Presentation topic:
Як АІ-агенти автоматизують процеси та допомагають масштабувати Miltech (UA)
More about resentation:
Сьогодні MilTech потребує автоматизації, щоб швидше масштабувати виробництво, планувати завантаження потужностей, контролювати комплектуючі та собівартість. AI-агенти допомагають працювати з великими масивами даних, швидше переплановувати виробництво та зменшувати кількість ручної роботи до 90%.

Ministry of Justice of Ukraine, State Expert, Directorate of Digital Development, Digital Transformations and Digitalization
About speaker:
State Expert at the Directorate for Digital Development, Digital Transformations and Digitalization of the Ministry of Justice of Ukraine, OSCE consultant on AI, expert in the ethical and legal track within the working group on the development of the national Large Language Model (LLM) and the guide “From AI Assistants to AI Agents: Recommendations for the Responsible Use of Artificial Intelligence Systems for the Public and Private Sectors” under the Ministry of Digital Transformation of Ukraine. Developer of a custom GPT assistant for conducting social and educational work within the probation system. Speaker and trainer on the practical application of AI tools at the Secretariat of the Commissioner for Persons Missing under Special Circumstances, the State Institution “Probation Center”, the Interregional Center for Legal Aid, the Supreme Court, the Ministry of Justice, and others.
Presentation topic:
Artificial intelligence at the Ministry of Justice: how to use its potential and minimize risks (UA)
More about resentation:
Practical use of modern artificial intelligence tools in the public sector, based on the experience of the Ministry of Justice of Ukraine and the speaker’s own cases. The presentation will cover key AI capabilities, common risks, and practical approaches to reducing hallucinations and validating AI-generated outputs. A separate section will focus on AI-generated images, videos, and deepfakes, including key indicators, verification approaches, and tools that can improve the chances of detecting manipulated content. The session will conclude with an interactive “AI or Reality?” exercise, where participants will try to distinguish AI-generated content from authentic material.

Директорат цифрового розвитку, цифрових трансформацій і цифровізації Міністерства юстиції України, Генеральний директор
About speaker:
Має багаторічний досвід роботи у сфері державного управління, зокрема в Міністерстві юстиції України та Верховній Раді України. У Міністерстві юстиції відповідає за цифрову трансформацію, реінжиніринг державних послуг та реалізацію ключових ІТ-проєктів.
Координує впровадження сучасних цифрових рішень, розвиток державних інформаційних систем і реєстрів, а також застосування технологій штучного інтелекту у сфері юстиції. Бере участь у формуванні та реалізації ініціатив, спрямованих на підвищення доступності, ефективності та зручності державних сервісів для громадян і бізнесу.
Presentation topic:
Artificial intelligence at the Ministry of Justice: how to use its potential and minimize risks (UA)
More about resentation:
Practical use of modern artificial intelligence tools in the public sector, based on the experience of the Ministry of Justice of Ukraine and the speaker’s own cases. The presentation will cover key AI capabilities, common risks, and practical approaches to reducing hallucinations and validating AI-generated outputs. A separate section will focus on AI-generated images, videos, and deepfakes, including key indicators, verification approaches, and tools that can improve the chances of detecting manipulated content. The session will conclude with an interactive “AI or Reality?” exercise, where participants will try to distinguish AI-generated content from authentic material.

SoftServe, Senior R&D Product Manager
About speaker:
I'm Vladyslav Butenko, an AI Automation Specialist and Product Leader based in Kyiv, with 7+ years of experience turning AI into measurable business results.
I'm currently an R&D Product Manager at SoftServe and Founder of AI Growth Lab, where I help Ukrainian small and medium businesses automate workflows with AI agents and low-code tools.
As an AI Product Manager, I scaled an AI image-generation platform to over $1M ARR and drove a 12x increase in paid conversion at CGTrader. I've spoken at DOU Day (2026) on n8n, low-code, and workflow automation, and at Google Developer Group Kyiv's DevFest (2025) on AI adoption and startups.
Presentation topic:
Workshop: Your Company's Second Brain: How an AI-Maintained Knowledge Base Turns Company Data Into Company Memory (UA)
More about resentation:
• Why "AI search" isn't enough: it re-answers from scratch every time instead of building lasting knowledge
• The LLM Wiki (Second Brain) pattern: an AI that reads your data once and keeps a living, cross-referenced knowledge base current
• Business impact: every department's knowledge becomes one compounding asset instead of scattered folders
• Personal impact: every specialist gets an AI that already knows their context and handles the routine work
• Live proof: built from two real knowledge bases I run today, one personal, one for my business

SmartTender, СЕО
About speaker:
Експерт із 25-річним досвідом, 19 з яких віддано керівним ролям у розвитку, розширенні бізнесу та ефективному управлінні проєктами й цифровій трансформації. Володіє глибокою експертизою в е-закупівлях, оптимізації бізнес-процесів і впровадженні інноваційних технологій. Досвід охоплює як виробничий сектор, так і технологічний ринок IT-сервісів.
Керівник бізнесів:
• SmartTender Smart Procurement — е-закупівлі для бізнесу.
• SmartTender_Prozorro та Prozorro Market — публічні закупівлі та державний маркетплейс.
• SmartTender_Prozorro.Продажі — система прозорих аукціонів із продажу державного та комерційного майна.
• Signy.online — система електронного документообігу.
• Signy e-ТТН — учасник реформи у сфері перевезень.
Поєднує стратегічне бачення з гнучкими методологіями управління, що дозволяє ефективно адаптуватися до змін у динамічному цифровому середовищі. Випускник Києво-Могилянської бізнес-школи (2019).
Presentation topic:
Як AI перетворює дані на конкурентну перевагу для бізнесу (UA)
More about resentation:
SmartTender.biz - офіційний майданчик державних тендерів Prozorro та аукціонів Prozorro.Продажі. Найбільша за кількістю торгів платформа комерційних закупівель. Клієнтська база складає понад 130 тисяч компаній. Перша компанія в Україні, яка впровадила AI в тендери Prozorroю.
Про що розповідатимемо?
Ринок без сліпих зон: що AI може розповісти про клієнтів, конкурентів і ціни?
AI на практиці: реальні кейси бізнесів, зокрема постачальників пального (АЗК) та охоронних систем - як аналітика даних допомогла побачити ринок, конкурентів і нові можливості. Чого раніше не помічали? Як сьогодні дані та AI допомагають бізнесу проактивно планувати продажі та шукати майбутній попит.

HackenProof, Agentic Security Engineer
About speaker:
Ruslan Kurtveliiev is an Agentic Security Engineer at HackenProof, where he builds AI-driven automation for vulnerability triage helping security teams assess and process reports faster, more accurately, and at scale. He currently works on the development of hBrain, an AI Security Triager designed to automate and scale the assessment of security findings.
His background spans reverse engineering in defense-adjacent software and application security testing across regulated financial and digital asset environments.
HackenProof is a Ukrainian bug bounty platform and crowdsourced cybersecurity marketplace founded in 2017. It operates across 45+ countries, brings together 82,000+ verified security researchers, and has processed over 85,000 vulnerability reports. The company has launched 400+ security programs and distributed more than $26 million in rewards to ethical hackers worldwide. In Ukraine, HackenProof has worked with leading organizations including PUMB, Raiffeisen Bank Ukraine, Meest, Uklon, Prozorro, and the Defence Intelligence of Ukraine. The platform is ISO/IEC 27001 certified and GDPR compliant.
Presentation topic:
How We Built an AI Security Triager: Beyond Generic LLMs (UA)
More about resentation:
ChatGPT and Claude are powerful general-purpose AI models. But they weren't designed for professional security validation in enterprise environments.
Using hBrain as a real-world case study, we'll show how we built an AI Security Triager that leverages LLMs as its reasoning engine while adding domain-specific knowledge, structured workflows, security guardrails, and human oversight. You'll learn why generic LLMs fall short in production security workflows, what it takes to build an enterprise-ready AI validation system, and the engineering lessons we learned along the way.
• Why generic LLMs aren't enough for professional security validation — the limitations of ChatGPT and Claude in enterprise security workflows.
• What an AI Security Triager actually needs — domain knowledge, structured reasoning, confidence scoring, auditability, and human oversight.
• How we built our AI Security Triager — combining LLMs with security skills, contextual knowledge, and validation workflows.
• Lessons learned from production — what worked, what failed, and the engineering decisions that made the biggest difference.
• Live demonstration — validating a real security finding using our AI Security Triager and comparing the outcome with a generic LLM.
• What's next for AI in Security Operations — from vulnerability validation to AI-powered security workflows.

ЯПРО, CEO
About speaker:
Founder & CEO of ya-pro.online. I build and run production multi-agent AI systems for Ukrainian e-commerce & retail: product-content generation, RAG, Ukrainian voice/text processing, and automation on owned and rented GPU infrastructure. Real systems that work on real clients every day. Alongside this I'm a PhD researcher (AI in metallurgy) and a university lecturer.
Presentation topic:
Реальні кейси AI-ефективності в B2B: як ми ріжемо витрати на токени і будуємо скіли та агентів-колег для команди, сервісу та продукту (UA)
More about resentation:
Багато хто говорить про AI-ефективність, але мало хто показує рахунки й метрики. Я принесу конкретні кейси з ya-pro.online — агенції, що будує AI-системи для українського e-commerce та рітейлу.
Розкажу три речі, зведені в одну картину «ефективність = гроші + люди»:
1. Витрати. Як ми винесли інференс на власну та орендовану GPU-інфраструктуру (open-моделі замість дорогих API), скільки це економить і де межа «локально vs хмара» під ЗУ про персональні дані.
2. Команда. Наші агенти та скіли на базі Claude — Navigator (веде робочу сесію й сам логує її в CRM) і Sturman (проводить робочий день менеджера, звіряє обіцянки з чатів/зустрічей проти CRM) — і що вони реально дали в ефективності.
3. Клієнтський сервіс. Service-bot, що 24/7 тримає клієнтські чати синхронними з CRM.
4. Продукт. Наш власний сайт ya-pro.online ми повністю створили разом із Claude — від коду до контенту й дизайну, без класичної команди розробки.
Без прикрас: що спрацювало, що зламалося і як це порахувати в грошах. Ви підете зі структурою рішення — коли брати агента, коли простий workflow, і як не спалити бюджет на «черговий чат-бот».

TENCORE, CTO
About speaker:
15 років в management/marketing, працював в 10 топ компаніях, 5 років AI та Product management.
Розробив за останні роки:
• AI Osint інструмент-аджон Delta “Griselda”
• AI класова детекція та донаведення #1 американського дрону по ефективності
• AI класовий робопілот для Termit UGV

Pebbles Ai, CEO & Founder
About speaker:
Emin “Can” Turan (pronounced “Djan”) is a B2B strategist, founder, and mentor working at the intersection of business, behavioral science, and AI.
An alumnus of the University of Oxford and Cranfield School of Management, he focuses on go-to-market strategy and how companies grow in complex, fast-changing environments. He is the founder of Pebbles AI, a platform that automates B2B go-to-market workflows.
Emin is also a top mentor, working with founders through Google for Startups, PwC Scale, and Founder Institute, and has helped 30+ SMEs navigate growth and market challenges.
He has been building and scaling a company in Ukraine during wartime — an experience that shaped his approach to leadership, decision-making, and resilience.
Presentation topic:
David vs Goliath: How SMEs Are Using AI to Outperform Bigger Competitors (EN)
More about resentation:
• Why AI is breaking the “more budget = better results” rule — and shifting competition from scale to speed of decision-making
• What a 10-person team can now do that used to require 100+ people — and why large companies structurally struggle to catch up
• The 3 advantages enterprises can’t buy: speed, focus, and willingness to act early — and how SMEs can turn them into real growth
• Where SMEs are already winning today (sales, operations, customer experience) — and the one mistake that will erase this advantage if ignored

Binariks, Senior Data Scientist
About speaker:
Senior Data Scientist with 10 years of experience, specializing in ML solutions for healthcare, risk prediction, and time-series analytics.
My experience spans end-to-end ML development — from data exploration and feature engineering to model deployment and monitoring in production environments. I have worked on projects involving biomedical signal processing (Cardiomo), predictive modeling, and AI-driven decision support systems in pharmacology.
Certifications:
• AWS Certified Generative AI Developer - Professional (coming soon in May 2026)
• AWS Certified Machine Learning – Specialty
• Google Cloud Cerified Professional Machine Learning Engineer
• Google Cloud Cerified Cloud Digital Leader
• AWS Certified Cloud Practitioner
Presentation topic:
On-Device AI for Fall & Posture Detection: Lightweight Neural Networks and Compressed Sensing on Wearable Sensors (UA)
More about resentation:
1. Problem Context & Motivation
• Importance of fall detection in healthcare and elderly monitoring
• Constraints of wearable devices: limited compute, memory, and battery
• Why cloud-based solutions are not always viable (latency, privacy, connectivity)
2. Sensor Data & Signal Characteristics
• Accelerometer and gyroscope (IMU) data specifics
• Challenges: noise, orientation variability, user diversity
• Labeling and defining posture classes:
• Upright
• Supine (on the back)
• Prone (on the stomach)
• Left side / Right side
3. Model Design Under Constraints
• Choosing architecture for embedded deployment
• Trade-offs: accuracy vs. latency vs. power consumption
• Feature engineering vs. end-to-end learning
4. Neural Network Implementation in C
• Why not typical frameworks (TensorFlow Lite, etc.)
• Manual implementation details:
• Memory management
• Fixed-point vs. floating-point considerations
• Optimization tricks for embedded systems
• Integration into firmware
5. Real-Time Inference on Device
• Processing pipeline: sensor → preprocessing → inference → state classification
• Latency and throughput considerations
• Handling edge cases and transitions between states
6. Model Optimization Techniques
• Quantization / pruning (if applicable)
• Reducing model size while maintaining accuracy
• Power consumption impact
7. Compressed Sensing for Data Transmission
• Motivation: reducing bandwidth and power usage
• Basic idea of compressed sensing applied to IMU signals
• Trade-offs between compression ratio and signal fidelity
• Practical results and lessons learned
8. Evaluation & Results
• Accuracy across posture classes
• Performance in real-world scenarios
• Failure cases and limitations
9. Lessons Learned
• What worked vs. what didn’t
• Engineering challenges in production vs. research
• Debugging models on embedded hardware
10. Future Directions
• Extending to more complex activities (e.g., fall prediction, not just detection)
• Sensor fusion or additional modalities
• Opportunities for TinyML in healthcare

Raiffeisen Bank, DataOps Engineer
About speaker:І
Іван Фурсович – DataOps інженер команди дата-платформи Райффайзен Банку. Його шлях у технологіях розпочався у 17 років із першого знайомства з TCP/IP. Сьогодні Іван відповідає за розвиток і підтримку банківської data platform, яка забезпечує збір, обробку та аналітику даних, допомагає запускати data-driven продукти й виконувати регуляторні вимоги.
Коло професійних інтересів охоплює serverless архітектуру та платформи даних, DevOps/DataOps практики для data/AI, практичне застосування ШІ для підвищення ефективності роботи з даними та автоматизації процесів.

De Novo, Директор з розвитку AI/ML бізнесу
About speaker:І
• Архітектор рішень на базі Conversational AI.
• Допомагає компаніям-замовникам проходити шлях від ідеї до PoC за лічені дні.
• Ідеолог платформи De Novo AI STUDIO - середовища для створення застосунків з генеративним AI та автоматизації бізнес-процесів.

Tur.ai, Co-founder & CTO
About speaker:І
Pavlo is Co-Founder and CTO of Tur.ai, a Banking AI Automation platform.
An AI/ML expert with over 15 years of experience in enterprise systems and intelligent automation, he leads the development of production-grade AI agents, orchestration engines, and hybrid infrastructures at Tur.ai — a platform chosen by enterprises such as Heineken and DTEK to modernize complex operational and compliance workflows.
His work and perspectives on practical AI adoption in regulated industries have been featured in Forbes, Tech.eu, and AIN.Capital, reflecting his focus on turning machine learning and AI agents into scalable, secure, enterprise-ready capabilities.

AUTODOC SE, VP of Data Management and Analytics; Founder of a private data project bureau
About speaker:
I started working with data, data platforms, and data science more than 10 years ago, when I was a technical product manager on a US RTB advertising platform.
My last major project was at Autodoc, where I rolled out data management and analytics almost from scratch and implemented a data science R&D function. Over time, this grew into a strong machine learning department in e-commerce and financial field. A process that took about six years.
During this period, I also participated in several agro and greenhouse side projects and additionally earned a sports rank in Go (the board game, not the programming language), and completed additional professional education at MIT in technology management.
Recently, I have been working on creating my own data project bureau in Ukraine to help local businesses move toward a data-driven approach.

Terasky, Country manager Ukraine
About speaker:
Hands-on enterprise sales leader with 18 years in tech, including 8 years in cloud leadership. I built and lead a 10-person local team and operate within a 130-person, 4-office organization, enabling cross-functional collaboration across sales, technical, and support. I’ve worked across 200+ enterprise and public-sector clients, and I stay grounded in Ukraine’s market reality, a $5B tech services export ecosystem with 302,000 tech specialists.
I lead complex sales and C-level engagement for Google Cloud and Google Workspace, managing long, consultative sales cycles and guide digital transformation: cloud migrations, DevOps, data analytics/AI integration, and security hardening. I keep CIO, CTO, and CISO stakeholders aligned so decisions stick and projects succeed. My style is consultative, value-based selling: clear discovery, simple and compelling proposals, fair negotiation, and reliable deal-closing that turn Google’s value into real outcomes.
Presentation topic:
AI Agents: Building Autonomous Workflows (UA)
More about resentation:
Сьогодні головним активом підприємства стають AI-агенти — автономні системи, що здатні не просто генерувати текст, а приймати рішення та виконувати багатокрокові бізнес-процеси без постійного нагляду людини. 2026 — це рік перехіду від «AI-as-a-tool» до «AI-as-a-workforce».
Ми розберемо, як провідні компанії інтегрують агентні робочі процеси (Agentic Workflows) у реальне виробниче середовище. Ви дізнаєтесь, чому цей рік належить "агентним робочим процесам" і як потужність Gemini Enterprise забезпечує бездоганне автономне виконання завдань на рівні цілої організації.

Webparsers, CTO & Co-founder
About speaker:
CTO & Co-founder at Webparsers, a web scraping API marketplace and scraping provider. He specializes in building scalable data extraction infrastructure for AI and ML projects, with expertise in processing millions of daily requests across e-commerce, social media, and market intelligence platforms.

AB Games, AI Creative Director
About speaker:
Анна Колодійська – AI Creative Director з понад 25-річним досвідом у креативних індустріях, з яких 19 років – у геймдеві, включно з 9 роками на позиціях Lead Artist та Art Director. Пройшла шлях від класичної реклами та видавничих проєктів до формування візуальних стратегій для великих ігрових продуктів.
Анна спеціалізується на інтеграції AI-рішень у креативні та арт-пайплайни реального продакшену. Має глибоку експертизу в побудові масштабованих арт-процесів, управлінні креативними командами та впровадженні AI-інструментів для оптимізації виробництва і підвищення якості візуального контенту.
У межах роботи над AI-інструментами, зокрема ABrush, Анна поєднує фундаментальну художню школу з сучасними AI-технологіями, фокусуючись на практичному застосуванні AI в креативних індустріях без шкоди для авторського бачення та якості продукту.

"KPYK Smart Tech" LLC, Founder, Visioneer, CTO
About speaker:
Founder and technical lead of an AI company focused on building production-ready AI systems for high-risk, real-world environments.
I work at the intersection of Data Science, Machine Learning, and engineering, turning AI models into reliable products where latency, robustness, and failure cost matter more than theoretical accuracy.
My background includes designing and deploying computer vision and decision-support systems that must operate under imperfect data, unstable conditions, and strict operational constraints.
Presentation topic:
AI under pressure: how to build Data Science solutions when there is no room for error (UA)
More about resentation:
• Why classical Data Science approaches often fail outside labs and benchmarks
• Working with noisy, incomplete, and constantly shifting data distributions
• Accuracy vs latency vs reliability: choosing the right trade-offs
• Engineering decisions that matter more than model complexity
• Lessons learned from deploying AI systems in high-risk, real-world environments
• How to think about “production readiness” beyond metrics and demos

Агенція візуальних комунікацій Top Lead, CEO
About speaker:
30 років в медійному бізнесі, на керівних посадах в ІнвестГазеті, видавництві “Економіка”, delo.ua, mmr.ua.
У 2012 заснував агенцію Top Lead, яка посилює комунікацію клієнтів через візуалізацію.
Команда Top Lead — автор ананалітичних досліджень на теми, пов’язані з IT:
• Digital Tiger
• Кілька випусків “Цифрової трансформації”
• Fintech Guide
• Do IT Like Ukraine

Initask, CEO та співзасновник
About speaker:
• Співзасновник та СЕО компанії Neurotrack.tech, яка займається автоматизацією бізнес процесів з використанням AI та AI-лабораторії EON+
• 100+ модулів з використанням систем штучного інтелекту розроблено, серед клієнтів: МХП, Фора, Кулиничі, Аптека «Подорожник», Шериф, МТВ банк, Оля Полякова, JerryHeil, Dorofeeva, телеканал Київ-24 та ін.
• 10+ років досвіду розробок систем штучного інтелекту.
• Здобув ступінь PhD в НТУУ «КПІ», тема дослідження «Теоретичні основи розробки систем штучного інтелекту». Автор алгоритму універсальної автоматизації процесів мислення та генерації ідей.
• З 2014 року займається дослідженнями та розробками систем на базі AI.
• Активно приймає участь у профільних івентах як спікер (конференції та семінари від EASE Community, CFO, AI Growth Factory, 10Х E-Commerce Summit, AI Conference, mbc, Board, Young Business Club, AI Automation Summit Ukraine 2025 та ін.)
• Активно приймає участь як запрошений експерт на телебаченні та в ЗМІ (ВВС Україна, Телемарафон "Єдині новини", Телеканала "Київ-24", Телеканал "Апостроф", Суспільне новини, Україна, Інтер та ін.)
• Успішно провів 2 потоки курсу "ТРАНСФОРМАЦІЯ БІЗНЕСУ ЗА ДОПОМОГОЮ AI" у бізнес-клубі Board.
• Лектор Академії WebPromoExperts.
• 300+ навчених студентів
• Автор телеграм та інстаграм блогів про AI.
Presentation topic:
Віртуальні працівники: 10 AI-агентів, які вже сьогодні роблять роботу замість людей (UA)
More about resentation:
AI вже давно не обмежується чатами та відповідями на запити. Сьогодні AI-агенти можуть самостійно виконувати задачі, працювати з документами, таблицями, CRM, месенджерами, телефонувати клієнтам і навіть взаємодіяти з обліковими системами.
Покажу 10 AI-агентів, які вже працюють у бізнесі:
✅ перевіряють контрагентів і формують досьє на компанії;
✅ обробляють пропущені дзвінки та спілкуються з клієнтами;
✅ приймають дзвінки живим голосом;
✅ розпізнають рахунки та накладні й перетворюють їх на готові документи;
✅ звіряють акти з обліком і знаходять розбіжності;
✅ контролюють платіжний календар і прогнозують касові розриви;
✅ допомагають у пошуку та персоналізації B2B-продажів;
✅ аналізують логістику та маржинальність рейсів;
✅ допомагають в агро виявляти проблеми ще до того, як їх помітить спеціаліст.
А наприкінці розберемо головне:
💡 з чого почати впровадження AI у компанії без власного IT-відділу;
💰 скільки це реально коштує;
⚠️ які задачі поки краще не делегувати AI.
Учасники отримають доступ до демо-кабінетів, щоб самостійно все протестувати.

Начальник управління Державного центру кіберзахисту Державної служби спеціального зв'язку та захисту інформації
About speaker:
Артем ЖИЛІН, начальник управління в Державному центрі кіберзахисту Державної служби спеціального зв'язку та захисту інформації (ДЦКЗ Держспецзв'язку), фахівець в сфері кібербезпеки та захисту інформації, к.т.н., доцент.

Preply, Senior Engineering Director
About speaker:
• Технічний лідер із досвідом роботи в галузі персоналу, інженерії, продуктів і бізнесу.
• На цей момент є Senior engineering Director в Preply і його мета — розкрити людський потенціал через вивчення мови. Відповідальний за напрямок зростання та AI/ML напрямок.
• 18 років роботи в ІТ в таких компаніях як SDL, Vista, Intellias і Preply із сильним акцентом на створенні найкращих продуктів і високоефективних командах.
• Має значний досвід у розробці систем і програм для мобільних пристроїв із інтенсивним об’ємом даних і високим навантаженням.
• Спікер на міжнародних конференціях та різноманітних зустрічах в Європі та Україні.
Presantation topic:
Making organisation AI native from strategy to execution Preply's practical case and guide (UA)
More about resentation:
In this talk, we will cover how we have been building an AI-native culture at Preply. We will go from strategy to execution, and some practical tips and tricks. We will unpack how AI has become part of our culture across engineering, product, and company operations.
My goal is to help others learn from us and bring some of those learnings to their organisations, so there is clear direction and no boundaries on how AI can shape the future of their companies.

Preply, Senior Engineering Director
About speaker:
Co-founder and CTO of Dwarf Engineering — a Ukrainian product engineering company developing technological solutions for the rapid and secure scaling of robotic systems.
• Co-founded Dwarf Engineering with a partner following a hackathon in 2022. The team evolved from autonomous guidance systems to launching Ukraine’s first operating system for the mass production of robotic platforms in the summer of 2025.
• Served as the Technical Architect of Dwarf Engineering’s "universal infrastructure layer," designed to replace unstable, "kludgy" workarounds with reliable and standardized solutions.
• Developed a distributed 3D-reconstruction algorithm on GPUs capable of processing gigabytes of data per second.
• Theoretical physicist and engineer by training, with extensive experience in mechanics, technical drawing, and 3D modeling.

Співробітник Національної команди з реагування на кіберінциденти та кіберзагрози CERT-UA
About speaker:
Владислав ХАРЕНКО, співробітник Національної команди з реагування на кіберінциденти та кіберзагрози CERT-UA, фахівець з дослідження кіберінцидентів, сертифікація по CEH.
Presentation topic:
Automation & AI in Incident Response (IR) (UA)
More about resentation:
Станом на 2025 рік кількість кіберінцидентів продовжує зростати, при цьому атаки стають більш складними, таргетованими та дедалі частіше використовують штучний інтелект як інструмент автоматизації й масштабування. За таких умов традиційні екстенсивні підходи щодо збільшення співробіників в команді реагування та ручної обробки інцидентів не дозволяють ефективно відповідати на нові виклики. Впровадження штучного інтелекту в процеси команд реагування розглядається як стратегічний крок, що дозволяє поєднати різні системи та джерела даних через єдиний інтерфейс взаємодії, забезпечити узагальнення знань і підтримку прийняття рішень. Такий підхід створює спільну точку доступу до експертизи, дозволяє навчати нових фахівців і підвищує загальну готовність команди до кіберзагроз.

Bolt, Head of Public Policy
About speaker:
Head of Public Policy at Bolt, Yuliia leads cross-country initiatives at a global mobility platform, builds AI governance practices with legal and compliance, and drives change management across policy, communications, and operations. Yuliia helps non-technical teams adopt AI responsibly to deliver measurable outcomes in regulated markets. Yuliia has spoken at EU/UA AI Summit, International Turkic States AI Summit, and Lviv IT Arena on AI strategy and regulation. She co-authored Bolt’s “Women in Tech” report and mentors women leaders through career development programs. Based in Warsaw, she works at the intersection of technology, public policy, and ethical AI adoption.

NDA, Machine Learning Engineer; Lecturer at UCU
About speaker:
Machine Learning Engineer with 6+ years of experience, including 2+ years as an ML Lead, specializing in Computer Vision, MLOps, and edge inference. In parallel, mentoring master’s theses, guide newcomers in machine learning, and consult for AI startups.
Presentation topic:
Edge Deployment: When You Need It and How to Make It Happen (UA)
More about resentation:
• Growing Demand of Cloud Costs
• Benefits of Edge Inference
• Model Preparing for Edge Inference
• Edge Aware Optimizations

Tayra.AI, CEO & Co-Founder
About speaker:
Новатор, підприємець з 20-річним досвідом та досвідом роботи більше 8 років саме у медичному новаторстві.
Presentation topic:
ШІ Стартап – як зробити з цього бізнес (UA)
More about resentation:
• ШІ технологія – окремий бізнес трек чи доповнення існуючого?
• ШІ – бульбашка чи реальна можливість бізнесу?

AI Assistant, Owner
About speaker:
Понад 5 років працюю на перетині бізнесу, маркетингу та штучного інтелекту.
Реалізував 150+ AI-проєктів для малого, середнього та корпоративного бізнесу.
Маю досвід спікерства та викладання:
• Спікер курсу Google «Ші для продуктивності"
• Співпраця з Nova Poshta Business School , Megogo, ГК Асканія, GeniusSpace, та іншими освітніми й бізнес-платформами
• Проведення корпоративних тренінгів і стратегічних сесій з впровадження AI в бізнес-процеси
Фокус моєї роботи – практичне застосування AI, автоматизація та реальні бізнес-результати, а не абстрактна теорія.
Presentation topic:
AI-аудит компанії: як знайти процеси, які варто автоматизувати першими (UA)
More about resentation:
Чому «впровадити AI» не є метою: типова помилка, коли починають з інструмента, а не з бізнес-проблеми.
Що таке AI-аудит і чим він відрізняється від IT-аудиту: дивимося на процеси, людей і гроші, а не на код та інфраструктуру.
Крок 1. Карта процесів: де в компанії працює багато ручної, повторюваної роботи з текстом, документами, дзвінками й заявками.
Крок 2. Інтерв'ю з командою: чому найкращі кандидати на автоматизацію знаходяться в розмовах з менеджерами, а не в регламентах.
Крок 3. Оцінка за формулою «час × вартість × ризик помилки × доступність даних»: як відсіяти красиві ідеї без ефекту.
Крок 4. Розрахунок ROI до початку роботи: економія часу, втрачені ліди, вартість впровадження й підтримки, точка беззбитковості.
Типові знахідки в бізнесі: заявки губляться між месенджером і CRM, дзвінки не оцінюються, ніхто не знає, скільки коштує лід, знання живуть у голові двох людей.

SoftServe, Senior Project Manager
About speaker:
Denys Godovannyi — Program / Project Manager із понад 10 роками досвіду в ІТ, спеціалізується на управлінні складними мультипроєктними програмами, створенні навчальних програм та масштабуванні delivery-процесів. Працює з enterprise-рішеннями у доменах Healthcare, Mining та Data. Має глибокий бекграунд у QA та процесному менеджменті, активно працює з Agile-підходами і розвитком команд. Поєднує практичний delivery-досвід із тренерською та менторською діяльністю.
Presentation topic:
Від As-Is до To-Be: Як підготувати SDLC-процеси до інтеграції AI (UA)
More about resentation:
Багато компаній сподіваються, що впровадження ШІ стане "срібною кулею" для їхніх процесів розробки, але насправді новітні інструменти часто лише масштабують існуючий хаос. У доповіді «Ілюзія AI-трансформації: Що показує аудит процесів» ми розберемо, чому успішна інтеграція починається не з купівлі ліцензій, а з глибинної діагностики SDLC. Ви дізнаєтесь, як за допомогою аудиту та структурованих інтерв'ю виявити реальний стан справ, подолати розрив між ілюзорним As-Is та цільовою To-Be архітектурою, оцінити культурну зрілість команди і побудувати дієвий roadmap, що перетворить AI-хайп на вимірний бізнес-результат.

Ralabs, CEO & Co-Founder
About speaker:
Андрій Ясинишин, CEO та співзасновник Ralabs, інженерної компанії з розробки програмного забезпечення, заснованої у 2016 році. Має понад 15 років інженерного досвіду та працює з AI, data engineering, healthcare і fintech-проєктами, допомагаючи компаніям перетворювати складні технічні ідеї на реальні, працюючі продукти.
Андрій консультує великі корпоративні команди щодо впровадження AI, з фокусом на практичні та масштабовані рішення, і завжди дивиться на технології крізь призму бізнес-цінності. Він викладав в APPS UCU, виступав на технічних конференціях, зокрема ODSC AI. Ділиться власним досвідом у регулярній розсилці CEO Who Codes.
Андрій розглядає стратегію як безперервний процес і активно підтримує культуру обміну знаннями в ІТ-спільноті. Поза роботою він виготовляє контрабаси та гітари, поєднуючи інженерне лідерство з творчістю та сімейним життям як батько двох синів.

zAi, Founder
About speaker:
Мене звати Альона. Я випускниця магістратури MBA from California Lutheran University, CA (спеціалізація — фінансове планування), наразі проживаю та працюю в Каліфорнії. Мій професійний фокус знаходиться на перетині штучного інтелекту, нових архітектурних підходів та практичного застосування AI в бізнесі.
Я досліджую та працюю над новою архітектурою AI-систем, яка базується на децентралізованому підході. Переконана, що для того, щоб штучний інтелект міг ефективно вирішувати складні задачі реального світу, нам необхідно відходити від виключно централізованих моделей і переходити до більш стійких, безпечних та масштабованих рішень. Над цією архітектурою я працюю як у дослідницькому ( I have Patents for this Architecture and is working on publishing), так і в прикладному форматі; рішення перебуває в процесі розробки та має елементи інтелектуальної власності.
Також маю практичний досвід побудови та роботи з міжнародними командами, зокрема з фахівцями з України, і добре розумію як технічні, так і організаційні виклики таких форматів співпраці.
Presentation topic:
Decentralized AI (UA)
More about resentation:
• Чому сучасні AI / LLM системи розвиваються швидше, ніж механізми довіри, приватності та контролю
• Чому ключова проблема AI сьогодні — не моделі, а архітектура систем
• Як зменшити “blast radius” помилок AI без втрати функціональності
• Коли децентралізовані підходи мають практичний сенс, а коли — ні
• Як змінюється роль не-технічного фаундера в епоху multi-agentic AI
Для кого цей виступ:
• Для інженерів, які будують AI для реальних рішень, а не лише демо
• Для фаундерів у фінансах, enterprise та інших регульованих доменах
• Для тих, хто хоче зрозуміти, куди рухається AI-архітектура та команди навколо неї
Ключовий меседж:
• Проблема сучасного AI — не в моделях
• Проблема — в архітектурі довіри

Automat-it, Principal MLOps Engineer
About speaker:
Vlad is a Deep Learning enthusiast with a passion for Artificial Intelligence. He takes care of AI products through their lifecycle, from experimentation to production. Result-oriented and ambitious, with a strong focus on MLOps, ensuring smooth transitions and efficient model deployment. Skilled in delivering deep learning models, always learning and adapting to stay ahead in the field.

Ucloud, COO
About speaker:
Двадцять років у телекомі, управління складними проєктами, налаштування систем і вдосконалення операційних процесів настільки, що зміни відчувалися на всьому ринку IP-транзиту та роздрібного доступу до Інтернету в країні.
У Datagroup впроваджене структуроване управління на середньому рівні дало змогу підвищити внутрішню ефективність і покращити керування міжнародною мережею компанії.
В DTEL-IX дев’ять років послідовного розвитку перетворили платформу на найстійкішу точку обміну трафіком в Україні з піковим навантаженням 2.5 Тбіт/с. Технологічний стек, створений у межах DTEL-IX, природно виріс у хмарні сервіси та управління дата-центрами.
З жовтня 2025 став частиною управлінської команди UCloud.
Presentation Topic:
АІ, українська мова, приватна інфраструктура: як автоматизувати роботу з голосовими даними (UA)
Presentation main points:
• AI для автоматизації голосових даних
• STT/TTS та українська мова
• AI-агент «Клаудія» в реальному часі
• RAG + LLM та корпоративна база знань
• Автоматичний аналіз дзвінків і CRM
• Приватна AI-інфраструктура для бізнесу

ПУМБ, Data Scientist
About speaker:
Більше 5 років розробляю та впроваджую end-to-end ML моделі для різних напрямків бізнесу, включаючи фінансові ризики, контекстні рекомендації, передбачення грошових потоків. Працюю над задачами з чітким бізнес-ефектом. Люблю підбирати правильну метрику під бізнес задачі та розбиратись в складних темах.
Presentation topic:
LLMs vs. Tabular Foundation Models: The Next Chapter in Tabular ML (UA)
More about presentation:
Чи можуть Tabular Foundation Models змінити правила гри в табличному машинному навчанні та потіснити традиційні алгоритми на кшталт LightGBM і XGBoost? А можливо, майбутнє не лише в нових моделях, а й у LLM-агентах, здатних самостійно будувати й оптимізувати ML-pipelines?
У доповіді розглянемо принципи роботи Tabular Foundation Models, їхні переваги та обмеження, порівняємо з класичними алгоритмами й оцінимо готовність до використання в production.
Окрему увагу приділимо альтернативному підходу — використанню LLM для автоматизації ML-досліджень: від генерації гіпотез і feature engineering до підбору моделей, оптимізації гіперпараметрів та автономного проведення експериментів за принципами autoresearch Андрія Карпатого.
Спробуємо з’ясувати, чи майбутнє табличного ML — за універсальними pretrained-моделями, автономними ML-агентами або їх синергією, де LLM керують експериментами, а TFM стають одним з інструментів пошуку найкращого рішення.

Frontline, Co-Founder & CPO
About speaker:
Олексій Марховський — співзасновник та продуктовий директор Frontline Robotics — української оборонної компанії-виробника роботизованих систем для лінії бойового зіткнення. За освітою — інженер-дослідник у сфері інформаційної безпеки (криптографії), наприкінці 2000-х працював над автоматизацією військового виробництва, впродовж 2010-х — в німецьких компаніях — світових лідерах в кібербезпеці та геоінформаційних технологіях, з кінця 2022 — вже в Україні розвивав спершу наземні роботизовані системи, згодом — повітряні навігаційні, тепер відповідає за індустріальні партнерства в мультидоменному середовищі: коптери, НРК, турелі, C2-софт, компоненти та інтеграції
Presentation topic:
Автономні роботизовані системи як формуюча складова сучасних kinetic kill chains переднього краю (UA)
More about resentation:
• Стрімка еволюція безпілотних засобів до та впродовж повномасштабної війни: від перших волонтерських БпЛА до повністю роботизованих операцій та протистояння роботів
• Прагматичний підхід до софтверної інженерії в хардварному стартапі: поєднання опенсорсу, кастомізованих сторонніх рішень та власних розробок, обмеження заліза та чому це іноді добре
• Короткий огляд продуктів Frontline Robotics: коптери + турелі, їхні складові на основі AI
• Небо: sensor fusion на прикладі окремих фіч автономності коптерів
• Земля: маневрені логістичні роботи + бойові модулі
• Балістика: роль ситуаційної обізнаності та AI-інструменти, які вона використовує
• Локальне ППО: детекція, трекінг та управління вогнем
• Поєднання різних засобів у злагоджені системи задля скоординованого планування й виконання бойових місій
• Майбутнє: наскільки ми далеко від повноцінної автономності та спілкування роботів між собою

Центр інновацій та розвитку оборонних технологій МО (CIDTD)
About speaker:
Маркіян має понад 10 років досвіду роботи в галузі. У SoftServe він очолював команду з штучного інтелекту та комп'ютерного зору, консультуючи різні компанії з рейтингу Fortune 500, включаючи Google та Chevron. Згодом він створив і очолив команду з штучного інтелекту в Linearity GmbH, інструменті векторного дизайну, який використовують сотні тисяч користувачів і який неодноразово відзначався компанією Apple.
Більше біо тут: https://apps.ucu.edu.ua/en/teachers/markiyan-kostiv/
Presentation topic:
AI для оборони: дані, безпека та стійкість технологій у сучасній війні (UA)
More about resentation:
AI для ідентифікації цілей: добре, що різні компанії розробляють системи розпізнавання об’єктів на основі штучного інтелекту. Але ключове питання — якість датасетів: наскільки повні категорії, структура, обсяг, баланс датасету, якість анотації та валідації даних. Без цього ефективність систем буде обмеженою.
Доступ до державних датасетів: замість дублювання зусиль варто розглядати можливість доступу розробників до якісних датасетів Міноборони. Це дозволить скоротити час на навчання моделей і швидше інтегрувати рішення в бойову практику.
Захист моделей: окреме стратегічне питання — безпечність моделей у разі їхньої втрати. Якщо технологія потрапить до ворога, вона не має стати його інструментом. Потрібні механізми контролю та захисту.
Кібербезпека AI: використання штучного інтелекту у війні створює новий вимір кіберзагроз. Важливо розробляти системи захисту самих AI-рішень, адже їх можуть спробувати зламати або підмінити дані для навчання.
AI у плануванні операцій: штучний інтелект може стати інструментом для моделювання та планування бойових дій, прискорюючи ухвалення рішень і враховуючи велику кількість змінних у реальному часі.
LLM для навчання: великі мовні моделі можуть бути використані для навчання військових, створюючи динамічні симуляції та адаптивні навчальні програми, які відтворюють реальні сценарії.

Farsight Vision, Co-Founder & CEO
About speaker:
Viktoriia Yaremchuk is a Ukrainian entrepreneur, researcher (PhD), startup founder, manager with the experience in various markets and cross-cultural communication. She is a graduate of the UCU Business School, LvBS (2023), exchange student of Tuck School of Business, and a former professor of Ivan Franko National University of Lviv. She has accomplished growing both technology teams and companies from scratch and has worked within challenging environments of healthcare, fintech and now defence domains, building bridges between talents, innovations and meaningful goals.

AM-BITS, Head of Observability & Business Continuity
About speaker:
Має багаторічний досвід у побудові та супроводі високонавантажених рішень — від комплексних систем захисту та розподілених ІТС до веб-порталів і мобільних застосунків. Очолював технічні підрозділи у медіа, консалтингових компаніях та державних установах. Має експертизу в аналізі бізнес-вимог, управлінні командами розробки й експлуатації, запуску нових продуктів та підтримці «легасі» систем, реагуванні на кіберінциденти. Вміє чітко трансформувати потреби бізнесу у технічні рішення та ефективно презентувати їх стейкхолдерам.

ГО «Аеророзвідка», Керівник напряму C2IS
About speaker:
Руслан Прилипко, керівник напряму C2IS (Command & Control Information Systems) ГО «Аеророзвідка».
Під керівництвом Руслана у 2022 році стартував проєкт «Кіберстійкість», який покликаний підвищити кіберзахист користувачів військових інформаційних систем.
Також з 2019 Chief Digital Officer в UNIT.City, де займається впровадженням концепції Smart City.
C2IS (Command and Control Information Systems) — напрям в ГО «Аеророзвідка», який займається розробкою і підтримкою інноваційних продуктів для сил безпеки та оборони в сферах ситуаційної обізнаності, бойового управління та використання штучного інтелекту.

Sales Marketing System, Founder, Marketer, Business Consultant
About speaker:
Маркетолог, бізнес-консультант, засновник компанії Sales Marketing System. Експерт у сфері стратегічного маркетингу та управління продажами.
• більше 10 років практики впровадження інновацій в маркетингу та продажах
• провів більше 2000 годин результативних індивідуальних консультацій
• взяв участь в понад 90 проектах в різних ролях
Працював з компаніями Kyivstar (Vimpelcom/Veon), PepsiCo, Adidas, Shell, ТПП України, ООН в Україні, Медіа-холдинг "Українська Правда", Асоціація Івенторів України.
Викладач в Бізнес-Школі "КРОК". Відзначений нагородою ЄБРР-Казахстан ”Кращий ментор по
розвитку підприємництва 2021”.
Спікер і доповідач професійних конференцій, серед яких Iforum, Marketing Drive, Intercharm, E-biz та інших.

Raiffeisen Bank, Head of IT delivery Data Value and Regulatory Reporting division
About speaker:
Досвідчений менеджер з багаторічним досвідом у банківській сфері, з глибокою експертизою в управлінні ІТ-проєктами, учасниця лідерських програм та тренінгів з Agile, Product Management. Розвивала напрямок Data Management. Відкрита до інновацій, постійного розвитку та побудови ефективних команд. У Райфі Ірина працює над побудовою єдиної моделі даних, оптимізацією регуляторної звітності, підвищенням якості даних та розвитком Data Governance.

NDA, MilTech Industry
About speaker:
Ihor has over 15 years of experience in tech industry, having played both technology hands-on and management roles building Data & AI-driven products. Last years, Ihor has managed the department with over 30 employees at a large service IT company, held the position of CTO at a biotech startup and the position of Head of Al and Data at an entertainment AI tech company and robotics AI tech company.
Presentation topic:
MILTECH x AI (UA)
More about presentation:
Artificial Intelligence for Modern Military Capabilities:
• The strategic role of AI in modern military capability development.
• From automation to autonomy: decision-making systems in contested environments.
• AI-driven situational awareness under conditions of uncertainty and data overload.
• Operational acceleration through intelligent planning, prediction, and resource allocation.
• Building technological asymmetry: AI as a force-multiplier.

StayInno, CEO
About speaker:
Андрій Білоус - засновник компанії StayInno AI
• 15+ років в IT, експерт у побудові хмарних рішень на технологіях ML та Generative AI
• Microsoft Most Valuable Professional in Artificial Intelligence
• Ментор AI стартапів у Microsoft FoundersHub
• Випускник UCU Business School
• Автор навчальних AI воркшопів для бізнесу та бізнес-гри “AI Corporation”, побудованої на симуляціях і сценарному плануванні.
• Проводить АІ трансформації у великому і середньому бізнесі.
Presentation topic:
AI Token Optimization System: Do More with the Same Budget (UA)
More about presentation:
Cпоживання токенів стає реальною проблемою вартості та масштабування. Більші моделі, довший контекст, RAG-пайплайни, AI-агенти та багатокрокові сценарії можуть суттєво збільшувати витрати часто без пропорційного зростання бізнес-цінності.
Під час виступу я покажу практичні підходи до зменшення споживання токенів LLM без втрати якості, а інколи навіть із її покращенням. Розглянемо методи додавання контексту, маршрутизацію між моделями, кешування, стиснення контексту, структуровані відповіді, та open source інструменти — Caveman, RTK, Headroom та інші.
AI Token Optimization SmartBoard допомагає покращити ефективність роботи з ChatGPT, Claude, та іншими чат-ботами.

Consultant & Educator in Generative AI
About speaker:
From 2022 to 2024, he has collaborated with Master of Code Global, an IT company specializing in AI-powered conversational solutions. From 2019 to 2022, he proudly served at the Ministry of Digital Transformation of Ukraine, one of the most forward-thinking and effective branches of the Ukrainian government.
He is the author of dozens of generative AI training sessions for ministries and central executive authorities, the European Advisory Mission Ukraine, DTEK Grids, banks, journalists, NGOs, local communities, and more.
Creator of AI courses:
• “How to Empower an IT Company with AI” (Growth Factory)
• “Artificial Intelligence (AI) in Modern Communications” (Prometheus)
• “ChatGPT: Your Personal Assistant for Work, Study, and Life” (Diia.Education)
He is also the co-host of the YouTube show “What about AI?”.
Presentation topic:
5 нових найцікавіших агентивних ШІ-рішень 2026 року (UA)
More about presentation:
• Особливості нового класу ШІ-продуктів, натхненних OpenClaw: власне середовище, фонове виконання, проактивність
• Відмінності між dots від OpenAI, Gemini Spark від Google, Muse від Meta, Genspark Claw, Grok Bot від SpaceXAI
• Демократизація автоматизації: чи потрібно ще будувати workflow у make, Zapier, n8n?
• Ціна автономності: скільки насправді коштує робота ШІ-агентів?
• Битва ШІ-агентів

NaUKMA, PhD Researcher and Senior Lecturer
About speaker:
Dmytro is an AI leader with over 7 years of experience specializing in building scalable solutions in Computer Vision, NLP, Generative AI, and Robotics. He is a published PhD researcher at NaUKMA and a senior lecturer teaching advanced AI courses.
A mentor at AI HOUSE and a dedicated speaker, Dmytro actively supports Ukraine’s AI community, driving innovation through education and thought leadership.
Presentation topic:
Potential of Vision-Language-Action (VLA) models (UA)
More about presentation:
Dmytro's talk will delve into the transformative potential of Vision-Language-Action (VLA) models in robotics, highlighting cutting-edge solutions and their implications for the industry. He will provide an overview of business prospects in robotics, address the financial and logistical challenges of hardware, and showcase global advancements and their relevance to Ukraine.
Attendees will gain insights into the current landscape, a call to action to foster innovation in Ukraine, and a brief exploration of AGI/ASI intersections with robotics.
• Vision-Language-Action models in robotics
• Latest state-of-the-art solutions
• Business potential and hardware economics
• Key global players and technologies
• Prospects for Ukraine’s robotics landscape
• Future trends and actionable steps
• AGI/ASI in the robotics context

theMind, ML Team Lead
About speaker:
18 років у IT, з яких 6 років на суто ML позиціях. Більша частина досвіду пов'язана з прикладними дослідження. Найбільша сфера інтересів: генеративні CV моделі.
Presentation topic:
One Principle to Rule Them All: The Universal Law of Inference-Time Scaling (UA)
More about presentation:
Від o1 thinking до ChatGPT5, AlphaFold, Veo3 і, ймовірно, NanoBanana – сучасні AI-системи досягають проривної продуктивності, витрачаючи більше обчислень під час інференсу. Ця доповідь розкриває приховану єдність успішних генеративних моделей – масштабування під час інференсу.

Capgemini Engineering Ukraine, Senior Data Scientist Engineer
About speaker:
Магістр кафедри "Міжнародна Економіка" КНУ імені Т.Г. Шевченко. З 2018 року працює на посаді Senior Data Scientist Engineer в Capgemini Engineering Ukraine. За межами роботи в Capgemini займається науковою і викладацькою діяльністю. Письменник.
Presentation topic:
Штучний інтелект як рушійна сила сучасної економіки. Фактори, стратегія, оцінка і перспектива (UA)
More about presentation:
• Історичний контекст ШІ як "промислової революції"
• Розбудова актуального категоріального апарату
• Аналіз і оцінка факторів впливу
• Національна стратегія імплементації
• Ризики і можливості
• Індекс економіки ШІ
©2026 AI & BigData Day