Инвестиции в будущее
Как правильно вложить внутренние ресурсы в развитие технологического стартапа
Дмитрий Мацкевич

© Дмитрий Мацкевич, 2021

ISBN 978-5-0055-0303-9

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Инвестиции в будущее: как правильно вложить внутренние ресурсы в развитие технологического стартапа на примере Dbrain

Вступление

В последние годы искусственный интеллект ускоренными темпами проникает во многие сферы человеческой деятельности. Программы на основе ИИ используют фабрики, медицинские учреждения, аэропорты, финансовые компании и т. д. Безграничные возможности обученных нейросетей и перспективы использования таких систем вдохновили меня на создание алгоритма Dbrain, призванного избавить бизнес от ручной обработки документов. В моей книге я расскажу, как пришел к разработке программ по автоматизации рутинных процессов в финансовой сфере. Вы также узнаете о сложностях предпринимательства в технологической сфере и тонкостях инвестирования внутренних ресурсов в бизнес.

Глава 1: Долгий путь от теоретической физики до изучения нейросетей

Мой путь в мире технологий начался в 2002 году с МФТИ, где я учился по специальности «Теоретическая физика». Тогда меня интересовала наука, я даже мечтал стать ученым. Со временем приоритеты начали меняться. За первым оконченным высшим образованием последовала Российская экономическая школа, где я изучал финансы и проникся проблемами финансовой сферы. В дальнейшем мои усилия были направлены на их решение.

Благодаря тяге к изучению технологий появилось несколько технологических стартапов, которые показали мне, что можно создавать полезные и интересные продукты в этой сфере. Одна из моих гордостей – чат-бот Icon8 для Telegram, признанный одним из 100 лучших приложений в мире в своей категории. Также я работал над созданием благотворительного сервиса 1Minute и системы реферального маркетинга Flocktory.com. Последняя была продана в 2017 году NASDAQ: QIWI за $20 млн.

Однако даже личный гранд Павла Дурова и публикация в списке Forbes не давали полного ощущения того, что я выбрал правильный путь. Во время разработки собственных технологических продуктов (начиная с 2012 года) меня беспокоили проблемы финансовой сферы, о которых расскажу чуть позже. После 2015 года я начал интересоваться способами развития систем по автоматизации рутинных процессов. Одним из них стало применение искусственного интеллекта. Я начал изучать принцип действия нейросетей и выяснил, что он схож с тем, как работает наш мозг.

Программы на основе ИИ могут применяться в разных сферах деятельности от финансовой до здравоохранительной. Основная проблема при разработке таких систем заключается в грамотном обучении нейросети, так как алгоритм не может анализировать ситуации и описывать объекты так, как это делает человеческий мозг. Мне с моей командой удалось найти удобный и эффективный способ написания программ на основе ИИ. Но прежде чем перейти к описанию возможностей искусственного интеллекта, стоит развеять основные заблуждения, мешающие людям в полной мере оценить все преимущества автоматизации.

Глава 2: Основные стереотипы и заблуждения по поводу искусственного интеллекта

Бояться чего-то нового, не до конца изученного, – это вполне нормальное явление для человека. Я постоянно слышу об одних и тех же страхах и заблуждениях, связанных с ИИ. Один из главных мифов заключается в том, что уже сейчас можно разработать искусственный интеллект, способный захватить мир. Это утверждение активно развивают киношники в красиво снятых фантастических фильмах и боевиках. В реальности люди просто путают искусственный интеллект с человеческим сознанием. Пока не существует такой машины, которая могла бы думать и анализировать ситуацию, мол, «не хочу работать, пойду захвачу мир».

Многие люди также переоценивают возможности уже разработанных нейросетей. Все внедренные сейчас решения можно считать так называемым «узким интеллектом». То есть, определяется одна задача, на решение которой оптимизируется программа на основе ИИ. Например, на заводе по производству пиццы нужно наладить автоматическую проверку продукции. Для этой задачи можно использовать нейросеть, которая определяет правильность приготовления и наличие всех необходимых ингредиентов. Эта система будет эффективна в рамках одного завода с небольшим ассортиментом товаров. Разработать систему, анализирующую все виды пиццы в мире, гораздо сложнее.

Ученые активно исследуют искусственный интеллект и возможность наделить машинный разум человеческими умениями. Теоретически можно предположить, что ИИ сможет иметь способности, свойственные людям:

Еще один распространенный страх – искусственный интеллект может оставить людей без рабочих мест. На самом деле, уже давно во многих сферах происходит автоматизация и минимизация ручного труда. Но это не повод отказываться от преимуществ технического прогресса. Так, в процессе развития общества исчезло много профессий. Например, когда еще не было электричества, фонари зажигали люди – фонарщики.

Активная роботизация уже сейчас сказывается на некоторых профессиях, которые в ближайшем будущем могут оказаться менее востребованными. Это касается работников конвейеров, водителей, кассиров и т. д. При этом товары могут существенно подешеветь, так как производители и продавцы будут меньше денег тратить на оплату ручного труда. По некоторым подсчетам, примерно через 5 лет на конвейерном производстве сократится более 30% рабочих мест, причем большая их часть придется на изготовителей процессоров.