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.

<span>Liga IS</span> Facebook
Liga IS Facebook

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.

Что может скрываться за «искусственным интеллектом»

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.

Пузыри

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.

На деле не используют искусственный интеллект в своих разработках 40% европейских стартапов, которые позиционируют себя как ИИ-проекты.

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.

Насколько популярен искусственный интеллект

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.

NVCA предсказывает, что в 2020 году будет побит рекорд по объёму инвестиций в ИИ-стартапы: их средний уровень достигнет $23,1 млн, а стоимость проектов-рекордсменов может дойти до $371,4 млн.

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.

По данным IDC, российские компании вложили в технологии искусственного интеллекта $172,5 млн в 2019 году. По прогнозам, в 2020 году рынок вырастет на 23,5%, и пользоваться особенным спросом будут решения, помогающие преодолеть последствия карантина.

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%.

AI или non-AI?

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.

33
2 комментария

Однако, немного похоже на ситуацию с block- chain в 2016-2017гг, когда на фоне роста биткоина, стартапы, указавшие,  чио применяются технологию,  росли как грибы..... По факту , было больше "хайпа" хотя яснопонятно, что эу этого огромный потенциал.....
Сейчас, что то подобное  прослеживается.....даже , некоторые  "умники" указывали в рекламных проспектах,  что их пылесосы с ИИ!!!! (лицорука)...

3
Ответить

Да это норм в стартапе поначалу руками (своими или аутсорсеров) делать всю работу ИИ, чтобы проверить что всё это кому-то надо. Главное потом таки автоматизировать это 

Ответить