Їхні клієнти – розробники ігор, виробники канабісу з Америки та дослідники ембріонів. Українці допомагають бізнесам рішеннями на основі ШІ. Історія

Минулого літа три друга, Гліб Петров, Давид Майборода та Олександр Ліванов, зустрілися в Zoom побалакати. Гліб – співвласник і креативний директор у рекламній агенції, Олександр працює в цій самій сфері, а Давид – розробником ШІ. Заговорили про те, що рекламний бізнес у застої і непогано б разом робити ІТ-аутсорс. Друзі вибрали розробку рішень для компаній на базі штучного інтелекту, хоч тоді це ще не було мейнстримом.

У брендингу 044.аі віддали данину улюбленому Києву: вибрали телефонний код міста для назви та каштан на логотип. Зібрали команду та полетіли. Перші клієнти, як і очікувалося, були з ІТ-сфери. А у грудні стався хайп навколо ChatGPT, і розпочалися сюрпризи. Із запитом на рішення на базі ШІ прийшли виробник термобілизни та фахівець з вирощування конопель з Америки. Редакції MC.today засновники 044.аі розповіли, чому так сталося і як вони з аутсорсу переросли в ШІ-консалтинг.

Автоматизувати можна все. Або майже все

Ми втрьох дружимо понад 10 років. Минулого літа почали обговорювати нові способи заробітку. Подумали об’єднати наш технічний і рекламний досвід і зробити спільний ІТ-проєкт. А сфокусувались на технологіях штучного інтелекту.

Насправді, конкуренція в цій сфері, попри божевільний хайп, лише набирає обертів. Сьогоднішній інтерес до ШІ можна порівняти з популярністю розробки мобільних застосунків у 2008–2010 роках.

Ми вирішили поборотися за шматок пирога в ніші ШІ. Вибрали формат аутсорсу – там менше ризиків, ніж у створенні свого продукту, який може і не злетіти. Прийшли до того, що робитимемо для бізнесів програмні рішення на базі штучного інтелекту й інтегруватимемо їх у продукти замовників.

Є два болі, з якими бізнес звертається до нас найчастіше. Перший – трудомісткі та довгі процеси, які забирають купу часу у співробітників. Один з наших клієнтів – розробник ігор LowCodeGames. Ми зробили для них бот для тестування, що самостійно навчається, а інтегрувати його можна в будь-яку гру. Він збирає та аналізує метрики без прямого доступу до коду та сильно прискорює процес тестування.

Другий після швидкості біль бізнесів – це ціна. Наш недавній клієнт – український стартап Respindle. У компанії займаються тим, що перевіряють ембріони, одержані шляхом штучного запліднення, на наявність генетичних дефектів.

Щоб провести таке дослідження, потрібно почекати п’ять днів, поки ембріон підросте, взяти генетичну пробу, а потім заморозити його на два місяці та чекати на результати. Дослідження коштує від 4 до 10 тис. євро – не всі можуть його собі дозволити. А нейромережа робить це за якісь смішні гроші й миттєво.

Для Respindle ми розробили технологію, яка прогнозує можливість генетичних відхилень. Вона інтегрована у простий вебінтерфейс, ним зможуть користуватись у клініках репродукції. Наразі пройшли перші доклінічні випробування нашої технології.

Продати ШІ складніше, ніж мобільну розробку

З рішенням робити ШІ-аутсорс до нас прийшла ідея, як можна досліджувати ринок. Ми підійшли до питання із хитрістю: знайшли 10 компаній, які надають подібні послуги, і звернулися до них під виглядом клієнтів. Нормальний сервіс зрештою отримали у двох компаніях. Інші під виглядом того, що займаються рішеннями на базі штучного інтелекту, насправді працювали з усім потроху та не давали фокусного розв’язання проблеми.

Це й не дивно. Рішення на базі ШІ складніше продати, ніж ту саму мобільну розробку. Якщо з нею все зрозуміло, то у випадку зі штучним інтелектом часто спершу треба пояснити, що це таке, як працює та які можливості дасть бізнесу.

Нам у цьому сенсі пощастило із продажами та першими клієнтами. У нас багато друзів у венчурному бізнесі: вони познайомили нас із засновниками стартапів, у які самі інвестують. Це були наші перші клієнти. Потім вони рекомендували нас іншим компаніям – ми вийшли на ринок Америки.

Зовнішніх інвестицій ми не залучали – «скинулися» своїми грошима, вийшло кілька десятків тисяч доларів. Спочатку все робили самі – від пошуку людей та управління проєктами до написання коду. Потім до нас приєдналися знайомі розробники, а потім програмісти різних типів розробки ШІ. Так команда зросла із трьох до 10 осіб.

Перші місяці після старту 044.аі ми концентрувалися на двох послугах. AI Research – для клієнтів, яким потрібно перевірити гіпотезу і зробити Proof of Concept доказ здійсненності бізнес-ідеї. І AI Development – ​​для тих, хто приходить з конкретним технічним завданням, а ми його реалізуємо. Наприклад, є мобільний застосунок і до нього хочуть додати функцію, пов’язану зі штучним інтелектом.

Ми не сподівалися, що нетехнічний бізнес зацікавиться нашими послугами. Звикли працювати з «технарями»: СТО клієнта формулював завдання, а ми як аутсорс його вирішували.

Таким і був наш план – надійний, як швейцарський годинник. А у грудні «вистрілив» ChatGPT, попит на ШІ виріс до небес і все пішло не за планом.

З аутсорсу перетворилися на ШІ-консалтинг

Компанії, які ніяк не пов’язані з ІТ, почали шукати способи інтегрувати штучний інтелект у свої бізнеси. Для них це була якась фантастична чорна скринька, яка за допомогою магії щось там автоматизує.

До нас прийшов виробник термобілизни із запитом: «Хлопці, ми протестували ChatGPT – це якась фантастика! А що ми можемо зробити за допомогою штучного інтелекту?» У результаті ця компанія стала нашим клієнтом.

У перші місяці після виходу ChatGPT до наших замовників з ІТ-сфери несподівано приєдналися мережа ресторанів та американські агрономи, які вирощують канабіс. Це була гарна новина.

А погана полягала в тому, що замість того, щоб займатися безпосередньо аутсорсом, ми стали надавати послуги консалтингу. Довго та безплатно. Спілкування із клієнтами починалося з пояснення, як працює штучний інтелект. Потім ми допомагали замовнику сформулювати завдання – який має бути продукт і які зміни до нього потрібно внести.

Ми зрозуміли, що з людьми з нетехнічної сфери до початку розробки потрібно пройти великий шлях. І в нас з’явилася ідея зробити для цього окремий напрям – ШІ-консалтинг. Ми дали йому поетичну назву AI Discovery Journey.

Як ми тепер працюємо – на прикладі розпізнавання піци

AI Discovery Journey дозволяє клієнтам зрозуміти, де саме в їхньому бізнесі можна отримати найбільший бенефіт від використання штучного інтелекту.

Наш шлях починається з Discovery Call. Ми зідзвонюємося із замовником і детально розбираємо його бізнес-процеси. Аналізуємо тренди, які драйвують його сферу, щоб зрозуміти, як її змінить ШІ протягом п’яти років і як конкуренти використовуватимуть технологію. Цей етап є скоріше маркетинговою експертизою, ніж технологічною.

Потім ми проводимо з клієнтом AI Workshop – інтерактивну зустріч, де підбиваємо підсумки нашого аналізу і створюємо Customer Journey Map, тобто карту того, як клієнт нашого замовника взаємодіє з його бізнесом. Виходячи з неї, ми брейнштормимо та вигадуємо варіанти, як ефективно використовувати ШІ. Далі затверджуємо їх з нашим бізнес-аналітиком і співвідносимо з можливостями замовника.

Потім наша технологічна команда думає над реалізацією, і закінчується вся ця історія документом під назвою Discovery Journey Paper. У ньому ми формулюємо докладні use casesопис взаємодії користувача та системи. Якщо клієнт готовий впроваджувати технологію, розробляємо рішення з урахуванням штучного інтелекту.

Так до нас прийшла по допомогу мережа ресторанів. Найбільший їхній біль був у тому, що складно контролювати франчайзі. Тому що вони в одній країні, а ресторани – в іншій.

У результаті ми дійшли того, що потрібно знайти рішення, яке дозволить відстежувати якість страв без значного залучення людських ресурсів. Стали шукати технічні аналоги, щоби не писати з нуля. Не знайшли, тому зробили Proof of Conceptдоказ здійсненності бізнес-ідеї і розпочали розробку.

Зараз ми створили мобільний застосунок, який збирає відгуки відвідувачів, таємних покупців та адміністраторів. Вони завантажують у застосунок фотографії страв. Так ми збираємо базу даних для наступного етапу – hardware-рішення.

Це буде камера, яка сканує готову страву й автоматично визначає, якщо з нею щось не так. Ми вчимо нейромережу розуміти, чим хороша піца відрізняється від поганої. У процесі ми жартували, що ці піци скоро нам снитимуться, тому що для розробки їх знадобилося дуже багато.

Хайп навколо штучного інтелекту рано чи пізно мине, але в цьому немає нічого страшного. Зараз той час, коли кожен може зайняти свою нішу в ШІ. Наступний тренд буде на «дотренування» великих нейролінгвістичних моделей на власному датасеті й інтеграція їх у продукт.

Люди, звичайно, уже встигли полюбити OpenAI та ChatGPT, але незабаром кожен захоче власний ChatGPT – на своєму хості й залізі. Кожен бізнес матиме можливість мати нейронку «на борту». Цього ми й прагнемо.