Вадим Баканов
основатель ВАЙБ-КОММЕРС

Вадим Баканов — основатель ВАЙБ-КОММЕРС, e-commerce и AI-практик с 8-летним опытом в adidas, L'Oréal, Bioderma и на международном рынке в Дубае. 20 лет в бизнесе, работал с оборотами 700+ млн ₽ в год, рекламными бюджетами 100+ млн ₽ в год и командами до 40 человек. Среди результатов: рост выручки adidas на 240% год к году, рост выручки L'Oréal / Vichy на 55% год к году при сайте с 1 млн+ визитов в месяц, вывод D2C-направления Naos / Bioderma из минуса в +8% рентабельности и рост конверсии на 70%, рост выручки международного дистрибьютора в Дубае на 68% год к году. Проект SkinConsult AI занял 1-е место по результатам среди проектов L'Oréal в Европе и США. Сейчас Вадим ведёт 10-недельный трекинг-курс ВАЙБ-КОММЕРС для селлеров маркетплейсов, владельцев интернет-магазинов и e-commerce-команд, консультирует бизнесы по внедрению ИИ в управление, аналитику и операционные процессы, а также строит комьюнити «Лаборатория ИИ-агентов» и практического внедрения ИИ в бизнес. В своих выступлениях Вадим говорит не про хайп вокруг нейросетей, а про то, как связать ИИ с деньгами, скоростью, управляемостью и реальными бизнес-результатами.

УЧАСТВУЕТ:
Секция 7.2. Масштабируем бизнес с помощью вашего собственного ИИ-агента

ТЕЗИСЫ:
На мастер-классе покажем, как внедрить ИИ-агентов для автоматизации операционных задач, настроить управление на основе данных и масштабировать бизнес своими силами и без большого роста затрат.

— Заведёте собственного ИИ-агента. Установку показываю от начала до конца, на экране рабочего компьютера: повторяется за один вечер, программистских навыков не нужно, вход — от 0 ₽.
Проблема селлера: про ИИ говорят со всех сторон, а в работе остаются те же чужие дашборды, где нельзя собрать свой срез, и таблицы, на которые нет времени.

— Увидите, как за час собирается финансовый контур магазина: прогноз продаж по каждому SKU на 13 недель, юнит-экономика, отчёт о прибылях и убытках, платёжный календарь. Вживую, на демо-данных магазина одежды из 148 SKU — без слайдов про будущее ИИ.

— Разберём четыре ошибки, которые я вижу на разборах магазинов: планируют по факту прошлого месяца, считают юнит-экономику по одному товару вместо групп, переносят карточки между площадками руками, растягивают переход на FBS на недели.

— Заберёте из зала по QR-коду: пошаговую инструкцию по установке, открытый бесплатный репозиторий-шаблон с уже настроенным агентом и готовыми ролями (аналитик маркетплейсов, финансист, юрист) и демо-данные, чтобы повторить дома и подставить свои цифры.

— Научитесь управлять агентом так, чтобы он не выдумывал: сначала план — потом исполнение, контроль контекстного окна, приёмка результата по чек-листу. Это важнее выбора модели.

— Поймёте, как не привязываться к одному вендору: та же связка работает на Claude Code, Codex, GLM, DeepSeek. Всё нажитое лежит в вашем репозитории, поэтому смена модели — это смена инструмента, а не потеря наработок.

— Получите карту из 7 задач селлера, которые агент закрывает уже сегодня: анализ ниши, разбор карточек конкурентов, репрайсинг, контроль ДРР и минусовых SKU, ABCDX-классификация ассортимента, логистика поставок, собственный сайт.

Главное: агент остаётся вашим. Это не подписка на чужой сервис, а собственный актив — на вашем компьютере, с вашими данными, на любой удобной модели. Всё, что наработаете дальше, ваша собственность.