Венчурный инвестор Павел Черкашин: Как предпринимателям заработать на ИИ в следующие 20 лет

Основатель Mindrock Capital и инвестор в искусственный интеллект Павел Черкашин в своей колонке рассказывает о том, какую нишу в сфере ИИ выбрать предпринимателям сейчас, чтобы заинтересовать инвесторов, не противоречить прогрессу и предложить миру нужные технологии с горизонтом потребности 20 лет.

У ваших внуков будет мозговой имплант вне зависимости от того, нравится вам это, или нет. Прогресс неизбежен и он движется по довольно предсказуемой траектории, как будто вселенная заранее определила для нас дорогу и заботливо осветила ее ярким прожектором. Любые идеи и инновации, которые попадают в луч этого прожектора, рано или поздно становятся общепринятыми нормами и быстро внедряются в повседневную жизнь. Все остальное тонет в темноте.

В самом центре светового пятна этого “прожектора прогресса” находятся информационные технологии, а в их центре — искусственный интеллект. В ближайшие десятилетия он станет неотъемлемой, возможно – самой важной частью нашей жизни. В отличие от традиционных технологий автоматизации, которые исторически сначала внедряются в крупном бизнесе, прежде чем попасть к потребителю, искусственный интеллект развивается «снизу вверх»: от частных потребительских приложений вроде масок с ушками в Instagram в бизнес. Через 50 лет искусственное сознание будет равноправным участником общества, причем на критических руководящих позициях.

Кого-то это пугает, вызывает раздражение или желание уехать в деревню. Для других это открывает небывалые возможности в сфере бизнеса. Я приведу несколько направлений, в каждом из которых за следующие 20 лет вырастет не меньше десятка компаний с миллиардной капитализацией. Все они идут в соответствие с заданной траекторией прогресса, базовые технологии разработаны, вычислительные мощности продолжают падать в цене экспоненциально, миллиарды венчурных долларов зарезервированы для инвестирования.

От автоматизации — к управлению

Традиционный подход к автоматизации предполагает, что функция компьютера сводится к сбору, обработке и представлению информации человеку, а тот уже принимает решения.

Теперь представим, что роли поменялись. Существует огромное число задач, с которыми самообучающаяся система справится лучше любого человека. Самый опытный специалист может накопить десятки тысяч часов опыта, он знает, как себя вести в любой нештатной ситуации, в которой ему пришлось побывать. Робот может накопить миллионы часов и опыт на основе смоделированных ситуаций, которых еще не было в реальности.

В этой сфере сейчас работают самые горячие стартапы: они научились как собирать данные, так и выдавать полноценные рекомендации по действиям в конкретной ситуации. People.ai создала идеального рукводителя отдела продаж, который знает всех сотрудников, продукты и клиентов. Trax Retail управляет цепочками решений и поставок от рабочего стола менеджера продукта Pepsi до потребителя, выбирающего напиток в провинциальном магазинчике. FiscalNote знает, как принятые законы повлияют на бизнес компании и что ей нужно делать в конкретной ситуации. Несмотря на наличие сильных игроков в некоторых индустриях, не все ниши еще заняты, и у новичков есть шансы.

Несколько примеров уже реализуемых направлений:

1. Управление непрерывным технологическим производством с определенной рецептурой – от стали до пива. Большинство таких производств уже оборудовано автоматизированными системами, но за терминалами систем до сих пор сидят технологи и мастера, полагающиеся на свою интуицию. Чтобы сделать эффективную систему управления производством на основе искусственного интеллекта, нужно «оцифровать» сокровенные знания технологов и использовать их повторно для разных предприятий.

2. Динамическая маршрутизация данных в сложных сетях. Как жаловался мне руководитель крупной компании – производителя оборудования для сетей: «Мы производим и поставляем умное железо на миллиарды долларов, а управляет всем этим железом примитивный скрипт в текстовом файле, написанный системным администратором! Эту работу в реальном времени должен выполнять искусственный интеллект». В управлении сетями закопаны миллиарды для стартапов, но разработка таких продуктов требует глубоких знаний на стыке системного администрирования и нейронных сетей.

3. Управление отделами продаж. Ни один человек не способен удержать в голове всю информацию, необходимую для эффективного управления организацией с огромной продуктовой линейкой и миллионом клиентов. А искусственный интеллект может стать знатоком каждого продукта, другом и наставником для каждого продавца, внимательным и заботливым собеседником для каждого клиента. Компании никогда не скупятся на улучшение системы продаж, малый бизнес тратит на это даже больше в процентах от оборота, чем крупный. Уже в ближайшие несколько лет мир захлестнет волна полностью автоматизированных CRM-систем.

4. Операционное управление бизнесом. Монотонные последовательные операции, балансовые отчеты, сверки, проводки, цепочки поставок, накладные и счета. Все эти операции поддаются автоматизации с большим трудом, потому что процессы часто меняются, постоянно появляются исключения, требующие нестандартных решений. Если крупный бизнес еще может решить основные проблемы силами дорогих консультантов и жесткими регламентами, то в малом и среднем бизнесе все бремя управления ложится на плечи руководителей и собственников бизнеса. Здесь необязательно сразу делать универсальную систему – достаточно научить искусственный интеллект выполнять одну рутинную операцию: готовить налоговые отчеты или заполнять шаблонные договора. Каждое из решений будет оценено рынком.

От помощника – к ментору

Человеческая природа при всем своем восхитительном совершенстве обладает рядом недостатков. Мы в этом не виноваты: телефон мы обновляем каждый год, а гены – раз в сотню тысяч лет. Не вдаваясь в нюансы нейробиологии, мы ленивы, агрессивны, завистливы и зависимы от мнения окружающих. Тысячу или даже сто лет назад мы себе и такие нравились. А сейчас нас мы прошлые мы уже не устраиваем. Нам нужна новая, улучшенная версия себя. Это касается внешнего вида, самоорганизации, жизненной мотивации, профессиональной карьеры, личных отношений, даже досуга. И без искусственного интеллекта мы не справимся.

Всевозможные приложения в социальных сетях вроде Instagramm и мессенджерах, позволяющие поменять свой внешний вид, хоть и виртуально, являются первым шагом на этом пути.

Все станет еще интереснее, когда искусственный интеллект станет персональным. Представьте, что у вас появился самый умный ментор, который все знает, все умеет и рожден с одной целью – сделать вас счастливым. На рождение универсального ментора уйдет несколько десятилетий. Более простые решения на основе существующих технологий приблизят нас к цели в ближайшие годы, по ходу обогатив тысячи предпринимателей и их инвесторов.

Вот лишь несколько наиболее очевидных примеров:

1. От общих знаний – к личному обучению. Любые знания сейчас легко доступны онлайн. Вот только способность усвоить материал падает по мере роста информационного шума. Персональный преподаватель – до сих пор самый эффективный вариант обучения. Он знает, что вы знаете, а что не знаете. Он видит, как, когда и с какой скоростью вам лучше всего преподнести учебный материал. Все технологии для создания такого интеллектуального персонального репетитора уже существуют: тестирование знаний, игровые механики обучения, персонализация материала, психотипы обучения и т.д.

Стартапам нужно искать узкую сферу, где можно собрать уникальные знания и соединить их с инновационными технологиями в сфере психологии. Искусственный интеллект сам найдет правильный уникальный подход к каждому человеку.

Пока в этой сфере развиваются только маркетплейсы, где можно найти преподавателя-человека или записанные курсы (Udemy, Varsity Tutors, VipKid). Как TikTok, наблюдая за нами, в совершенстве научился подбирать контент, который нам нравится, так и виртуальные преподаватели будут идеально выстраивать подходящий именно нам учебный процесс.

2. От приватности – к персонализации. Несмотря на громкий шум вокруг защиты приватности, потребители легко меняют тайну личной жизни на удобство сервисов. Прозрачность — следствие закона эволюции. В качестве примера можно привести рекламу на Facebook и Instagram. Качество алгоритмов таргетирования выросло настолько, что рекламные системы лучше и раньше видят потребность потребителя, чем он сам. Реклама постепенно превращается в систему поиска интересных товаров и услуг по принципу “удиви меня”. Стартапам не стоит бояться потревожить частную жизнь пользователя, если взамен они смогут предложить ему небывалый до этого уровень удобства. Мир ждет всплеск интереса к системам таргетированной рекламы, персональных сервисов, предсказаний потребительского спроса во всех сферах жизни.

3. От учета задач – к управлению приоритетами. Главная нерешенная проблема в сфере личной эффективности – управление приоритетами. Мы мечтаем об одном, а вынуждены делать совсем другое. Хотим стать космонавтом или ютубером, а вместо этого тратим жизнь на раскладывание товаров на полке. И не то чтобы времени или знаний не хватает, а всегда есть более простые и более срочные задачи. На важные, но несрочные никогда не остается времени.

Сейчас приложения для управления задачами, такие как Slack, Asana, Trello и миллиарды других, решают или очень узкие задачи, или обречены на ненависть пользователя – длинный список нерешенных задач вызывает всплеск гормонов стресса в крови делает нас несчастными.

Искусственный интеллект может последовательно и терпеливо вести нас к нашей мечте на основе опыта других людей с похожими мечтами. Зачатками этого стали боты, способные напоминать о задачах и хвалить за их выполнение виртуальными монетками. Методы управления задачами уже хорошо описаны и автоматизированы, проблемы остались только в области человеческой психологии. Стартапам стоит сфокусироваться на поиске секретов мотивации от лучших педагогов, психологов и родителей и скормить их искусственному интеллекту.

Проблема интерфейса человек-компьютер

Помимо проблем, связанных непосредственно с разработкой технологий искусственного интеллекта, не менее сложной и важной является проблема общения с этим интеллектом. Традиционные интерфейсы взаимодействия, такие как клавиатура или видео камера, не соответствуют современным ожиданиям ни по скорости передачи информации, ни по глубине передаваемой информации. Например, они не позволяют передать мысленные образы, эмоции и переживания.

Единственное решение – создание прямого интерфейса между мозгом человека и компьютером. Десятки стартапов уже работают в этой сфере, самым известным из которых является Neuralink Илона Маска. В 2022 году они обещают поставить первый мозговой имплант человеку и научить его печатать на компьютере силой мысли. В ближайшие 10 лет такие устройства получат широкое применение в медицине, а еще через пару десятков лет станут столь же обыденными, как мобильные телефоны.

К этому моменту технологии из списка выше уже будут стоять в каждом мобильном телефоне. Искусственный интеллект будет участвовать в управлении каждого предприятия, в образовании каждого ребенка, в организации заслуженного отдыха в каждом домохозяйстве. Для этого уже почти все готово, не хватает только людей с фантазией, мечтой и упорством, которые роботам еще долго будут недоступны.

#ИИ #искусственный_интеллект #стартапы #венчурные_инвестиции #Павел_Черкашин