Белорусский бизнесмен Виктор Прокопеня рассказал о трёх идеях, которые, по его мнению, изменят мир: скучные операции будут уничтожены искусственным интеллектом, инновации в бизнес-моделях станут эффективным способом создания новых компаний, а креативные подходы заменят шаблонные. Приводим самые интересные цитаты из его выступления на конференции «Новая реальность: вызовы для Беларуси 2017».
Профессор Сергей Нетессине начал свою лекцию в азиатском центре Google в Сингапуре с провокационного вопроса. «Назовите две инновации, придуманные китайскими компаниями за последние 50 лет, которыми сегодня пользуются все. Что-то, что потрясло и изменило мир», — спросил Нетессине. Послушать автора книги «The Risk-Driven Business Model: Four Questions That Will Define Your Company» собрались около 15 руководителей офисов Google в Европе и столько же руководителей крупнейших клиентов Google, но ответить на его вопрос затруднились. На самом деле ответ на этот вопрос поможет понять, как делать успешные проекты с использованием искусственного интеллекта (AI).
Китайская экономика выросла в 50 раз за последние 50 лет. Здравый смысл подсказывает, что в долгосрочной перспективе увеличение экономического благосостояния мира может происходить только из инноваций. Но как может так быть, что мы не можем назвать ни одной китайской инновации, и при этом их экономика так выросла? Неужели только за счет копирования чужих изобретений? Для того, чтобы помочь разгадать эту загадку профессор задал второй вопрос: «Какое изобретение Томаса Эдисона изменило мир?».
Известно, как минимум 22 других изобретателя, которые приблизительно в то же время придумали лампочку. Однако, мы не знаем имён этих людей, а имя Томаса Эдисона известно всем. Почему? Эдисон был не только изобретателем, но также был и бизнесменом — серийным предпринимателем, как сейчас принято говорить. Никола Тесла придумал генератор тока — огромный, шумный. Эдисон не увидел большого экономического смысла в отдельно стоящем генераторе. И придумал нечто большее, чем отдельно стоящая лампочка или генератор, он придумал бизнес-модель продажи электричества. Завод генерирует электричество, которое проходит через трансформатор, потом по высоковольтным проводам попадает в следующий трансформатор и потом уже по проводам попадает в дом каждого из нас.
С тех времен многое поменялось. И лампочки, и генераторы пережили сотни изменений. Компания Томаса Эдисона Edison Illuminating Company после 25 слияний и поглощений сейчас известна как General Electric. Сегодня мы не используем лампочку Эдисона, однако придуманная им бизнес-модель существует до сих пор практически без изменений.
Пройдя через множество примеров, многие из которых описаны в его книге, профессор даёт ответ на вопрос, с которого началась лекция. По его словам, в Китае происходит огромное количество инноваций, просто зачастую, они происходят не в области технологий или продукта, а в области бизнес-модели. В эру искусственного интеллекта способ мышления через business model innovation как никогда актуален. Самое большое заблуждение для предпринимателей — думать про революцию искусственного интеллекта, как обязательно про революцию технологическую, а не как про революцию бизнес-моделей.
Посмотрите на крупнейшие технологические компании. Uber — самая большая в мире компания такси, которая не владеет автомобилями. Alibaba — самый большой мировой ритейлер, у которого нет склада. Facebook — самое большое мировое медиа, которое не создает контент. Airbnb — самый большой в мире провайдер жилья, у которого нет недвижимости. Эти компании просто взяли существующие продукты и придумали, как переупаковать их по-новому. Все это примеры инноваций в бизнес-моделях, и все эти компании успешно используют алгоритмы машинного обучения. Для продумывания бизнес-модели есть очень хороший инструмент — Businessmodelgeneration.com. Там, например, предложено множество интересных вопросов, вокруг которых можно думать для создания бизнес-модели.
Наверное, у вас сразу возникает вопрос, а в каких областях AI-проекты привлекают больше всего инвестиций? Но говорить о каких-то конкретных сферах использования искусственного интеллекта, на мой взгляд, не имеет большого смысла. Самый лучший способ думать про AI — как просто про новый способ программирования. Если раньше программистам для решения определенных задач необходимо было писать множество кода, то сегодня достаточно взять готовый алгоритм и обучить его. Про процесс обучения AI-алгоритма можно также думать, как про то, что компьютер программирует сам себя.
Представьте себе, вы берёте с полки робота со стеклянными глазами (необученный алгоритм), готовите ему суп (подбираете данные в каких-то пропорциях), скармливаете ему этот суп. И тут у него глаза наливаются цветом, и он уже что-то может делать для вас. Понимание того, какой именно суп надо приготовить, какие данные взять, в каких пропорциях, зачастую очень большая часть процесса создания AI-продукта. Искусственный интеллект — это просто инструмент, новый способ программирования и ничего больше. Поэтому вопрос о том, в какой области делать AI-стартап, это как спросить, что хорошо было бы запрограммировать? Все что угодно, где есть интересная, инновационная бизнес-модель.
Мой фонд VP Capital совместно с Larnabel Ventures отсматривает много AI-проектов. Мы слышали невероятно бредовые истории от вполне здоровых людей. Некоторые думают, что можно запихнуть в нейросеть данные о погоде на северном полюсе, количество новорожденных в Индии, рост ВВП в США и предсказать, где в следующий раз упадёт метеорит. AI — это всего лишь инструмент с очень ограниченными возможностями. Если человек не может с помощью определенного дата-сета предсказать что-то, то 99% не сможет и AI. Сегодня возможности AI очень ограничены доступными вычислительными мощностями. AI — это всегда про алгоритмы и данные, с помощью которых их обучают. Зачастую, подготовка данных это 70% процесса создания AI-продукта. Если предприниматель плохо понимает матчасть, то он легко может «палить» дорогостоящие ресурсы (время AI-инженеров) там, где легко можно обойтись гораздо менее подготовленными специалистами.
Чего не стоит делать, если хочешь привлечь деньги в AI-стартап? Больше всего раздражает, когда приходит предприниматель и думает про AI, как про магический ящик. Если основатель хочет произвести впечатление на инвестора, то он должен глубоко понимать статистику и машинное обучение, понимать, что можно сделать с помощью AI и чего сделать нельзя, свободно оперировать терминами вокруг машинного обучения.
Мы инвестируем только в проекты, где в той или иной мере есть машинное обучение. Нам всегда интересно поговорить с основателями, которые читают последние академические статьи по машинному обучению и на уровне ощущения знают, какой нужен датасет для решения каких задач. Даже если есть огромное количество качественных, правильно структурированных данных, то достичь перформанса больше 98% зачастую невозможно, просто потому, что нелинейность и многообразие нашего мира гораздо выше, чем та степень нелинейности, которая доступна на сегодняшних мощностях нейросетям. Эти и другие ограничения, на мой взгляд, должен знать каждый основатель AI-стартапа. Какая бы не была классная техническая команда, если сами основатели не понимают возможностей и ограничений AI, то инновация в области бизнес-модели очень ограничена. И истории такого типа не всегда интересны инвесторам.
Что в сухом остатке? Первое: недостаточное понимание возможностей AI-алгоритмов и ограниченный фокус на инновации в бизнес-моделях — самая часто наблюдаемая проблема у основателей AI-стартапов. Второе: инновация в бизнес-моделях с использованием AI требует наименьших инвестиций, но, зачастую, создает наибольшее количество экономической ценности. Третье: большинство новых технологий, в том числе и AI, бесполезны без новых бизнес-моделей. Технологии редко меняют нашу жизнь, нашу жизнь меняют инновационные бизнес-модели. И если вы понимаете AI настолько глубоко, что понимаете и как с помощью этих алгоритмов можно создавать инновационные бизнес-модели, то шансов привлечь инвестиции у вас на порядок больше.
Фото: Андрей Давыдчик
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.