Искусственный интеллект заменяет людей

Часть 2 записи разговора с инвестором.
Мы уже хорошо понимаем искусственный интеллект. В здании, в котором мы сейчас находимся, наш инвестфонд иногда проводит концерты. На одном из концертов играла музыка, которую создал искусственный интеллект под именем научный председатель Бах. Никто не смог отличить от оригинала.

В направлении искусственного интеллекта мы исходили из простого тезиса – роботы должны заменить рутинные человеческие задачи. Например, как пропала роль машинистки на печатной машинке, также должны пропасть многие из рутинных работ. Какие? Это был наш главный вопрос.

Мы взяли список самых распространённых профессий в штатах, на 1 месте водитель грузовика. Вот пожалуйста, конкретная задача, где несколько миллионов человек заняты совершенно рутинной операцией. 95 % всех аварий, 98 % всех смертей на дорогах в США связано с ошибками водителей грузовиков. Решение этой проблемы есть сразу, стоит несколько триллионов долларов.

Соответственно, если есть такая большая задача, давайте поищем, кто может ее решить. Вот с этим тезисом мы пошли на рынок. Наша инвесткомпания сделал несколько инвестиций. Десяток из них провалилось, парочка выстрелило и этого достаточно. Если посмотреть дальше по списку, 2 профессия - это офисные работники, с которыми тоже все понятно. Там есть чёткие инструкции, допустим, чтобы планировать календарем есть уже персональный ассистент для каждого человека, управлять бумажками – значит выполнять деструктивные операции. 

Стали искать, где есть деструктивные операции, которые можно автоматизировать. Нашли компанию, которая как ни странно занимается государственным лоббированием, то есть когда компания хочет поменять что-то в законах ей приходится тратит десятки миллионов долларов, годы труда только для того, чтобы собрать куски информации. Кто за что отвечает, у кого какие интересы, какие прецеденты существуют, законопроекты. Там команды из тысячи людей, помощников юристов и все собирают бумажки. 

Один стартап сделал технологию, которая позволила этот процесс автоматизировать, потому что роботы делают это значительно лучше и быстро. Робот за 1 минуту выстраивает красивую картинку: кто, чего, где и как. Каково вероятность принятия законопроекта. Сейчас 10 из 10 крупнейших IT-компаний в долине пользователи этой технологией. Все законодательство по самоуправляемым машинам, изменения в жилищных условиях, все это делается с использованием этой системы. Для сравнения, заплатить 10 млн долларов в год юридической компании, которая посадит 100 человек и не факт, что они сделают эту работу или заплатить 500 тыс. долларов в год компании-разработчику, и они сделают работу за несколько минут автоматически и безошибочно.
Создателем продукта является молодой парень. В 18 лет он был стажером в Белом доме, посмотрел, как там все работают. Потом приехал в Долину, пошёл в акселератор, запустил там стартап, который сейчас стоит сотни миллионов долларов. Это самая известная технологическая компания в области отношений государства и бизнеса.

Точно по такой же схеме мы стали смотреть функции, связанные со Снэпчат. Понятная прозрачная функция, вся информация есть, нужен просто робот, который умеет все это систематизировать и разбирать. 

Нашли стартап, два парня у себя в гараже дома собрали прототип такой системы, которая использовала очень простой принцип. Она берет всю переписку по каждому сотруднику, они начали с Сел-персонала. Пример, условно я отправляю письмо Бил Гейтсу и он мне отвечает через 3 минуты: «Ваня для тебя все, что угодно», мой рейтинг как продавца значительно увеличится. Если же я отправляю тысячу писем, и никто не отвечает или же я не отвечаю вовремя на письма, то очевидно, что я хуже продавец, чем в первом случае. На основе этого они построили машину обучения, которая умеет понимать все эти сигналы с переписками, автоматически не раскрывая суть этой переписки. Система извлекает сигналы о том, что представляет из себя сотрудник, какие навыки у него хорошие, а какие плохие. Все это дает возможность понимать руководству, куда человеку двигаться, какие навыки прокачивать. Она также дает возможность людям искать новые карьерные пути. Допустим они говорят, что у него хорошее то или иное качество, которое применимо в другой должности, тогда ему говорят иди в другой отдел и занимайся лучше там. 

Это был один из тех случаев, когда я сказал, что не уйду из комнаты, пока мы не подпишем инвестиционное соглашение. Ребята сомневались, говорили, что у них нет раунда. Я их все - таки уговорил, и они согласились. По итогам года они стали самым горячим стартапом прошлого года. Привлекли достаточно много денег, многие отказались инвестировать. Сейчас это огромная компания, сотни тысяч сотрудников, сотни крупнейших клиентов, которые в основном здесь в Долине, это высокотехнологические компании. Это хороший пример автоматизации рутинной функции.

Для нас искусственный интеллект - это в первую очередь возможность замены рутинного труда человека роботом. В нашей картине мира человек должен заниматься более творческой работы. Когда-то 15 лет назад у меня была шуточная презентация, где я рассказывал про будущее. Я говорил, что в будущем будет профессия игрателя в компьютерные игры, тогда это казалось смешным. Сейчас зарплата игрока - участника компьютерной лиги от 150 тыс. долларов, профессиональные игроки зарабатывают около миллиона долларов. Тоже самое и здесь, люди, которые водят грузовик не самые счастливые люди на земле, есть куча других вещей, которые они будут делать более эффективно и с большим удовольствием.

Еще один пример искусственного интеллекта компания, которая делает довольно сложную технологическую вещь. Я сразу ее понять не смог. Потом они мне показали пример, и я действительно был удивлён. К ним пришел заказчик, инвестиционный фонд и сказал, что мы хотим инвестировать в UBER и мы готовимся к переговорам, нам нужен какой-нибудь компромат на них. Это все, что они смогли сказать на входе.

Дальше, что делает технология, она выстраивает цепочку событий, не просто как аналитические системы – вопрос-ответ. Она на основе ответа на 1 вопрос сама формирует следующий вопрос и так развивает цепочку событий. 

В данном конкретном случае система сказала, что такое компромат - это какие-то конкретные риски, которые могут снизить стоимость компании. Вот список рисков UBER с их открытых источников. Риск номер 1 – безопасность пассажиров. Больше всего инцидентов по безопасности пассажиров у UBER зарегистрировано в области Лос-Анжелеса. Основной сценарий этих событий, когда поздно ночью пьяная девица возвращается из бара, ее везет водитель и там происходят всякие кошмары. Система выдала список профилей водителей, которые с наибольшей вероятностью могли быть задействованы в подобных событиях. Вот какая получается цепочка событий: от начального «дайте компромат» до списка водителей, которых нужно проверить. Они начинали с базовых разработок до страховых компаний с вопросами безопасности. Сейчас эта крупная компания, успешно привлекшая большие деньги, разрабатывает для финансовых институтов сложные вещи в области дезинформации.

У нас есть более пограничные проекты. Мы всегда ищем нестандартные, новые направления. У нас есть компания, которая готовится к IPO, она делает новые инновационные импланты для грудей со встроенным чипом интернет-вещей. В настоящее время, есть огромная проблема отторгаемости имплантов и они решили эту проблему с помощью материала, который существует вечно. Вторая проблема: если вдруг что-то происходит, пациент пришел к врачу, не всегда помнит, из какого материала имплант, врач же не будет разрезать грудь, чтобы посмотреть, что там происходит. Они встраивают чип, который позволяет врачу легко и быстро определить всю информацию по импланту. Какой врач, когда и из чего поставил имплант. Они уже по всему миру, у них уже десятки миллионов продаж.

У нас есть инвестиции, которые из разряда «сделаны на месте». На Далловском форуме я познакомился с довольно известным музыкантом, который в свое время участвовал в создании компании Beats, которую Apple купил за 3,5 млрд. Он запустил новый продукт – интеллектуальные наушники, с ними можно разговаривать. В наушники они вставили искусственный интеллект, что позволяет не доставать телефон из кармана, все общение происходит через наушники. У них получился очень прикольный продукт. Мы с ним познакомились, я предложил его проинвестировать, он сказал, что уже поздно, у нас уже некуда инвестировать. Я сказал, что не уйду пока мы не подпишем соглашение. В итоге мы в телефоне подготовили соглашение, загрузили его на специальную платформу и там же его подписали, я при нём отправил распоряжение в банк на отправку денег. 

Вся сделка уложилась с момента нашего знакомства и до момента перевода денег чуть меньше часа. Мы инвестировали в сентябре прошлого года, а в январе этого года он закрыл очередной раунд на 150 млн долларов. Сейчас эти наушники во всех магазинах Apple. Компания развивается с безумной скоростью.

Понравилась статья? Сохраните ее себе
Читайте также
Ретроспектива: срез эффективности команды за неделю и месяц
Каждую неделю мы проводим срез эффективности команды, чтобы каждый из нас понимал в каком направлении и насколько успешно мы движемся.  
Экосистема Кремниевой Долины. Часть 2. Как работают венчурные фонды

Венчурные фонды бывают разными – есть бизнес-ангелы, которые вкладывают 25 тыс, есть фонды, которые вкладывают миллион. На каждой стадии развития компании есть инвестор-эксперт, который инвестирует определенную сумму денег и плюс помогает компании своей экспертизой, своими знаниями, подталкивает компанию к выходу на IPO, на успешные продажи.

​​12 лучших практик успеха клиентов
В блоге Crunchbase рассмотрели лучшие практики Customer Success в SaaS-бизнесе. Большинство из них актуальны не только для облачных технологий.