В які ідеї варто інвестувати? Як машинне навчання змінює світовий бізнес і до чого тут Україна
Всім нам слід очікувати хвилі появи AI-корпорацій, що виростуть з невеликих стартапів.
У 2011 році Марк Андріссен — підприємець та генеральний партнер венчурного фонду Andreessen Horowitz — сказав свою відому фразу «Software is eating the world». Сьогодні ж програмне забезпечення вже давно «з'їло» світ, і тепер його «їсть» машинне навчання.
Ще 10 років тому компанії не аналізували дані, отримані в процесі ведення свого бізнесу. Сьогодні ж дані є одним з ключових диференціаторів успіху не тільки в технічному бізнесі, а майже на всіх ринках. Машинне навчання дозволяє вийти на новий рівень аналітики, завдяки чому компанії впроваджують більш ефективні та результативні операції.
У майбутньому більшість нових технологічних продуктів будуть розроблені на основі штучного інтелекту. McKinsey передбачають, що 30−60% усіх бізнес-процесів будуть автоматизовані, тому всім нам слід очікувати хвилі появи AI-корпорацій, що виростуть з невеликих стартапів.
До чого тут Україна?
Український ринок технологічних продуктів не лише відповідає світовому тренду, але й великою мірою задає йому темп, завдяки успішним AI/ML стартапам, створеним у нас з останні кілька років. В Україні запустили сервіс перевірки орфографії у текстах Grammarly; CRM-платформу зі штучним інтелектом People.ai, який нещодавно став «єдинорогом»; Reface — платформу для персоналізації контенту на основі ML-механік; ZibraAI — deep tech стартап, який спеціалізується на генерації 3D-об'єктів; Respeecher — інструмент, що дозволяє створити синтетичне аудіо і переозвучити будь-яке відео.
Ключовою причиною такого поштовху до застосування ML-рішень та штучного інтелекту в українській екосистемі стартапів є найкращі у своєму сегменті інженери, а також їх кількість — у нас щорічно випускається понад 16 тис. ІТ-спеціалістів. Є магістерські програми з інформатики зі спеціалізацією в галузі data science, які готують спеціалістів до роботи з аналітикою даних, машинним навчанням, штучним інтелектом, архітектурою систем великих даних. У такій гонитві всередині ринку запровадження нових технологій відбувається дуже швидко. З’являються профільні школи для спеціалістів зі штучного інтелекту й машинного навчання. Наприклад, нова екосистема AI HOUSE для студентів та експертів із машинного навчання, яка створена з метою побудови нових продуктових AI-стартапів. В Україні також розташовані понад 100 R&D центрів, що належать корпораціям, як Google, IBM, Oracle та багато інших. Досвід роботи у таких місцях суттєво допомагає підняти рівень наших фахівців.
Найгарячіші ідеї для інвестицій у сфері штучного інтелекту сьогодні
Я вважаю, що штучний інтелект вже давно довів свою ефективність у галузі фінансових технологій чи маркетингу, однак є сфери, де використання AI тільки розпочинається, — наприклад, геймінг, індустрія розваг чи кіновиробництво. Потенціал розвитку штучного інтелекту в цих галузях сьогодні величезний, тому ми звертаємо особливу увагу на перспективні стартапи, здатні змінити або перевернути роботу цих ринків.
Три найголовніші параметри, на які я звертаю увагу як інвестор, — це відповідність продукту до потреб ринку (product-market fit), масштабованість та легкість тиражування — кожен з цих факторів є маст-хевом для AI-стартапу, що прагне успіху. Прикладом проекту з усіма трьома якостями є компанія з нашого портфоліо — Oura. Вони створили розумне кільце на базі штучного інтелекту для відстеження сну та фізичної активності користувача та надання йому персоналізованих порад про самопочуття.
Зрештою, приклад швидкого впровадження АІ компаніями FAANG (Facebook, Apple, Amazon, Netflix і Google), поява нових проектів, які розробляють інноваційні продукти, типу самокерованих автомобілів чи роботів, а також заяви відомих технічних експертів, таких як Ендрю Ін чи Кай-Фу Лі, щодо майбутніх революцій у роботі штучного інтелекту — це лише маленька частина факторів, які підтверджують, що розвиток штучного інтелекту, є настільки ж потужним зрушенням економіки, як, скажімо, промислова революція.
