Сьогодення та майбутнє AI

Цей текст міг би написати робот. Алгоритм GPT-3 дозволяє наслідувати людину в писемності. 

Штучний інтелект ступив так далеко, що крім автопілотів, підбору товарів у магазині або розпізнавання мови він може також писати за вас розповіді, складати музику, грати з собакою або бути надійним охоронцем будинку.

Дивовижно, що всі ці зміни сталися за останні 10 років. Розвиток технологій, можливість користуватися більш потужними серверами та іншим обладнанням дозволило швидше аналізувати дані. 

Швидкість обробки даних та готові продукти стали генерувати ще більше даних. Це, по-перше, дозволило розробити складні алгоритми роботи, а по-друге, точність цих алгоритмів істотно зросла. 

Революцію штучного інтелекту не можна назвати "тихою". ЗМІ щосили трубили про AI, BigData, Machine Learning. Але всі ці речі так м'яко і обережно входили в наше повсякденне життя, що ми й не помітили, як світ змінився до невпізнання.

У 2015 році світовий обсяг інвестицій в AI/ML оцінювався у $12,7 мільярдів. 2020-го року ця цифра зросла в 5 разів – до $67,9 мільярдів. Згідно з прогнозами, до 2028 року середньорічний темп зростання становитиме 40,2%. 

Який би масовий продукт сьогодні ви не використовували, будьте певні, більшу частину роботи з його створення виконали машинні алгоритми. 

Самі по собі AI-рішення — ефективний драйвер зростання як для бізнесу, так і для цілих національних економік, здебільшого розвинених країн. Прямо зараз відбувається справжня гонка між провідними країнами у сфері розвитку AI.

Технології використовуються практично в усіх сферах: роздріб (підбір доповнень або альтернатив до покупки), логістика (складання оптимального маршруту для транспорту, безпілотний транспорт), фінанси (оптимізація банківських процесів, фільтр для фінансового шахрайства, автоматизація торгів на біржі), виробництво та маркетинг (прогнозування попиту та необхідного обсягу виробництва) та інших сферах.

Україна теж не відстає – ми забезпечуємо світову індустрію найкращими кадрами та запити на наших інженерів постійно зростають.

За минулі 5 років кількість IT-фахівців в Україні зросла вдвічі. При цьому в Україні працює 28 компаній та 2000 розробників, які спеціалізуються безпосередньо на AI. Враховуючи, як швидко розвивається ринок, попит на розробників тільки зростатиме.

Поки що більшість нашого потенціалу працює на іноземні ринки. Власні продуктові AI компанії для України – рідкісне явище. 

Очевидно, це пов'язано із низкою проблем для ведення бізнесу в Україні, характерних для всієї IT-галузі. Багато перспективних стартапів з України для залучення іноземних інвестицій юридично реєструються в інших країнах.

Одним із головних ризиків досі залишається можливість тиску на галузь із боку правоохоронних органів. Крім цього, існує багато ризиків на рівні розвитку бізнесу. Загалом культура підприємництва в Україні досить молода, можна сказати, вона лише зароджується. 

Тому українські підприємці часто програють іноземцям у досвіді, стратегічному мисленні, організації розробки продукту та у тому ж фандрайзингу. Багато хто не вміє залучати гроші інвесторів, адже просто не розуміє, що для них важливо і які фактори варто враховувати.

Але в Україні вже з'явилися великі AI-гравці. Вони змогли подолати ці труднощі та зайняти помітні позиції не лише на місцевому, а й на світовому ринку. Як приклади можна навести Reface та Grammarly.

Якщо говорити про загальний обсяг інвестицій в AI та ML, то щодо України даних критично мало. Але ситуація на ринку показує, що стартапи на базі штучного інтелекту у нас користуються підвищеним попитом, а темпи зростання інвестицій у цей напрямок мало поступаються середньосвітовим.

Зацікавленість сферою AI/ML спровокувала зміну підходів до освіти. Отримати спеціалізацію розробника AI/ML в Україні сьогодні є абсолютно реальним: є безліч якісних онлайн-платформ для навчання.

Більше того, існує професійне середовище, де фахівці готові ділитися знаннями, підвищувати рівень експертизи та навіть допомагати із запуском власного продукту.

З класичною освітою складніше. Хороші фахівці в цих напрямках приходять здебільшого з приватних вишів. Роботодавці високо цінують випускників спеціальності Data Science Українського Католицького Університету. Ще одна сильна програма з аналізу даних є в Київській Школі Економіки.

Виникнення нових програм, вишів та підходів до освіти в AI, та й загалом в IT, дозволяє галузі розвиватися, знаходити нові ніші та відкривати нові сфери для роботи. У свою чергу, ми у венчурній студії Pawa дуже чекаємо на розробників та підприємців з ідеями. 

Ми готові вкладати кошти, час та свою експертизу у розвиток українських AI-компаній та їхній вихід на міжнародні ринки.