NVCA: в 2020 году ожидается рекордный объём инвестиций в ИИ-стартапы. Но часть средств может уйти не по назначению

Инвесторы и компании, поверившие стартапам, иногда оказываются обманутыми. На деле не врут только 60% проектов, заявивших, что применяют технологии искусственного интеллекта. Снизить риск потерять вложения помогут осторожность и техническая экспертиза.

Технологии искусственного интеллекта сейчас в числе перспективных. В России этот факт подчеркивает глава государства, поручивший утвердить специальный федеральный проект и обеспечить его финансированием. Частные инвесторы также проявляют интерес к технологиям искусственного интеллекта: в 2019 году глобальные инвестиции в ИИ от них составили более $70 млрд. Стартапы реагируют на такое внимание и активно предлагают для финансирования свои проекты.

Стартап ScaleFactor продавал своим клиентам услуги команды бухгалтеров под видом искусственного интеллекта (ИИ). Официальной причиной закрытия проекта была названа пандемия COVID-19. Но проблемы он начал испытывать ещё до её начала.

Внешне вывеска ScaleFactor выглядела многообещающе. После первичного собеседования клиентам из малого и среднего бизнеса предлагались услуги системы искусственного интеллекта, которая должна была взять на себя все заботы, связанные с ведением бухгалтерии.

Учитывая, что эта сфера деятельности для множества предпринимателей является сложной в силу своей специфики, а профессионалы на рынке труда стоят дорого, то сомневаться в быстром наращивании клиентской базы, а следовательно, и окупаемости проекта не приходилось.

Впечатление подпортили жалобы клиентов на низкое качество сервиса. Правда, основатели проекта чаще всего отрицали проблемы, упирая на доверие и большие вложения со стороны известных инвестиционных фондов. В итоге всё же оказалось, что оформлением документов на деле занималась не ИИ-система, а интернациональная команда бухгалтеров на аутсорсе, которых просто переименовали в «менеджеров по работе с клиентами».

Организовать из них команду и привлечь инвестиции основателям ScaleFactor было гораздо проще, чем разрабатывать интеллектуальную систему.

Казалось бы, ничего необычного. Мыльные пузыри среди стартапов встречаются довольно часто. Показательный кейс – Theranos, который занимался разработкой множества медицинских решений: от диагностического пластыря до таргетированного лечения в режиме реального времени. Этот стартап тоже привлёк десятки миллионов долларов.

Да что там Theranos? Российская «Бесконечная флешка» запросто продавала доступ к облачным файлохранилищам под видом обычной USB-флешки, свободное место которой никогда не заканчивается.

Объединяют эти проекты солидные галереи портретов инвесторов. В случае со ScaleFactor ими были Bessemer Venture Partners, Canaan Partners и Coatue Management. В Theranos вложились Руперт Мердок, Карлос Слим, семьи Кокс, Волтон и Оппенгеймер. Продвигал стартап и Ченнинг Робертсон, бывший профессор и декан факультета в Стэнфордском университете.

И тем не менее на кейс ScaleFactor стоит обратить более пристальное внимание. Все дело в том, что этот стартап своей целью заявлял разработку и развитие системы искусственного интеллекта. Эта область технологий сегодня одна из самых популярных и ожидаемых.

Эффективность AI (Artificial Intelligence, искусственный интеллект) уже доказана использованием подобных систем в массе отраслей – от научных исследований и разработок до той же бухгалтерии. Их разработкой заняты множество компаний – как технологические гиганты, так и безвестные стартапы и даже энтузиасты-одиночки. А инвестиции в ИИ обещают быструю и гарантированную отдачу.

Неслучайно на венчурном рынке спрос на AI-стартапы стабильно высок, и среди соискателей инвестиций всегда находятся те, кто может предложить ангелам и фондам собственные продукты.

Об этом заявил Дэвид Кальнар, директор по исследованиям британской компании ММС Ventures, которая специализируется на инвестициях в стартапы, занимающиеся разработками AI-систем. По его словам, словосочетание «искусственный интеллект» используется стартаперами для привлечения внимания к своим проектам.

Такая маркетинговая уловка легко объяснима: подобные проекты привлекают больше инвестиций. ИИ-технологии многообещающи и всё ещё находятся на пике хайпа, а шумиха вокруг них подогревает интерес инвесторов и публики.

В 2019 году американские стартапы, занимающиеся разработками искусственного интеллекта, привлекли около $20 млрд. Такие данные содержатся в ежегодном отчете Национальной ассоциации венчурного капитала США (NVCA).

Интересно, что в последние годы рост таких инвестиций был отнюдь не поступательным: в 2015 и 2017 годах их объём сокращался, чтобы вновь увеличиться в последующие годы. При этом если второе полугодие 2020 года повторит результаты первого ($638 млн), то суммарный годовой объём инвестиций в ИИ-проекты вновь упадёт, хотя и не слишком.

А вот в Европе интерес заказчиков к ИИ-системам, который наблюдался и в прошлом году, обещает стать еще больше. Например, взрывного роста расходов на искусственный интеллект после пандемии COVID ждут аналитики IDC. Они опросили представителей более 180 компаний в Европе, и 16% респондентов подчеркнули, что минимизировать последствия пандемии они смогут при помощи искусственного интеллекта и новых технологий. В первую очередь речь идет об автоматизации на базе ИИ-технологий, которая позволит преодолеть такие явления, как нехватка сотрудников и сбои в цепочке поставок.

В России технологии искусственного интеллекта являются вторыми по популярности у стартапов. Разработкой решений на базе ИИ заняты, как утверждается в исследовании «Стартап барометр» за 2019 год, 14% компаний-стартапов. При этом отмечается, что такие предложения и проекты смогут удовлетворить спрос со стороны инвесторов. Более того, ниша ИИ лидирует в списке наиболее привлекательных для инвестирования.

Наиболее заинтересованы во внедрении ИИ финансовые организации – на них приходится 41% инвестиций в 2019 году. На втором месте – производственные компании, доля вложений которых составила 16% от общей суммы. Затраты предприятий сферы торговли оцениваются в 14%.

Таким образом, риски, связанные с недобросовестностью стартап-проектов в области искусственного интеллекта, весьма высоки. Популярность технологической ниши, высокий спрос на AI-технологии со стороны заказчиков обещает ИИ-стартапам хорошие рыночные перспективы. Осознают это и основатели проектов.

При этом чрезвычайная сложность самих технологий ИИ формирует дополнительные риски для проектов. Недостаточная компетентность, весьма вероятный кадровый голод, терминологическая размытость делают возможным повторение историй, подобных ScaleFactor. И это требует от инвесторов повышенного внимания к технологической составляющей проектов, которые они рассматривают.

Найти универсальный совет касательно того, как распознать аутентичность ИИ-решения, сложно. Однако можно выделить три ключевых аспекта технологии, позволяющих инвесторам грамотно вложиться, а стартапам – представить на рынке действительно качественный продукт.

Во-первых, необходимо детально узнать о происхождении данных, используемых решением для работы. Связано это с тем, что ключевая особенность ИИ-систем – это способность к самообучению. Для корректного функционирования им необходимы массивы данных, от объема и достоверности которых будет напрямую зависеть эффективность предлагаемого продукта.

В связи с этим важнейшими вопросами к любому проекту, связанному с технологиями искусственного интеллекта, становятся происхождение массива данных и их качество. Если системы искусственного интеллекта, которые развивают крупные корпорации (например, крупные банки, ретейлеры или операторы связи), во многом опираются на их собственные Big Data, то молодые ИИ-проекты вынуждены будут приобретать доступ к массивам больших данных на стороне.

Следовательно, для развития решения потребуются расходы на такую подписку, на обеспечение взаимодействия с массивами данных и проверку их достоверности и репрезентативности.

Во-вторых, стоит отказаться от «универсальных» решений, как бы заманчиво они ни звучали. Каждая ИИ-система способна обеспечивать только один вид деятельности, и универсальных попросту не существует. Это может быть что-то одно: управление беспилотным транспортом, предиктивный анализ кредитоспособности или мониторинг безопасности периметра предприятия. Это означает, что и разработка ИИ-системы возможна только для решения прикладных задач в сфере со строго очерченными рамками.

В-третьих, нужно уделить внимание команде стартапа – сколько человек работают над проектом, какая у них специализация и так далее. Дело в том, что на данном этапе ИИ-системы не могут быть полностью автономными. Для их работы требуются как большие вычислительные мощности, так и усилия опытных специалистов. Если первая проблема решается при помощи подписки на облачные ресурсы (которая, впрочем, сама по себе будет дорогой), то вторая сразу ставит массу вопросов о команде проекта или его способности привлечь к работе адекватный задачам персонал.

Отсутствие внятных, развернутых и обоснованных ответов хотя бы на один из этих вопросов говорит либо о незрелости проекта, либо о его бесперспективности, либо о том, что к технологиям искусственного интеллекта он никакого отношения не имеет.

Несмотря на некоторые трудности, при должной осторожности инвестиции в ИИ-проекты все же остаются одними из самых перспективных. Об этом говорят и данные рынка – ожидается, что этот сегмент вырастет на 43,49% к концу 2020 года (с $28,42 млрд в 2019 году до $40,74 млрд в 2020 году), и неиссякаемый интерес инвесторов.

Искусственный интеллект также входит в перечень сквозных технологий как одно из ключевых направлений национальной технологической инициативы – программы поддержки развития перспективных отраслей в России.

Фонд «Сколково» и «Инновационный центр Ай-Теко» реализовали специальную программу поиска и поддержки стартапов, предлагающих решения для промышленности, – «Промтех». В ней участвовали команды, разрабатывающие продукты на базе искусственного интеллекта для производственных целей, а также высокотехнологичные разработки из области сквозных технологий.

За время реализации программы организаторы выявили актуальные потребности и задачи рынка. Поступило более 350 заявок от стартапов, проведено более 100 очных встреч, 50 команд прошли все этапы экспертного отбора и выбраны для работы с заказчиками. Было проведено два отборочных тура.

10 сентября в Технопарке «Сколково» прошел финальный демодень программы, в рамках которого 14 стартапов-финалистов представили свои решения компаниям промышленного сектора. Они выступили перед потенциальными клиентами – крупнейшими российскими промышленными компаниями, среди которых РЖД, «Северсталь», КАМАЗ, «Газпромнефть — Цифровые решения», ТехноНИКОЛЬ, СИБУР, «Норильский Никель», «Кировский завод» и др.