Vlad Andriescu
Educați în Germania, cu background în economie și finanțe, fondatorii InsightOut Analytics au văzut o oportunitate în dezvoltarea unor soluții pentru companiile care au extrem de multe date, dar nu știu cum să le înțeleagă și să aibă rezultate.
Echipa InsigthOut Analytics e formată din Vlad Marincaș, Lisardo Erman, Claudiu Leoveanu și Raul Mazilu. Vlad are un interes special în știința datelor și în teza lui de doctorat a analizat modul în care rețelele neurale pot influența sistemele financiare.
Vlad Marincaș a studiat la Frankfurt, Bonn și la Universitatea Osnabruck în Germania, acolo unde s-a specializat în științele economice, iar apoi a lucrat la European Central Bank. Ceea ce a învățat în timp, a pus astăzi în InsightOut Analytics, o companie de Data Science as a Service ce interpretează date pentru companii din retail, banking și media.
Pentru că degeaba ai numeroși vizitatori, multiple date despre aceștia, dacă nu știi să le analizezi și să le folosești.
Cum a început InsightOut Analytics
„La doctorat lucrezi cu diferite seturi de date și modele matematice pentru a estima și prezice trenduri. Experiența din anii de cercetare stă la baza expertizei noastre în Data Science, Machine Learning și AI”, spune Marincaș pentru start-up.ro.
Au pornit InsightOut Analytics în 2018 pentru că „firmele colectează volume mari de date, însă nu folosesc potențialul maxim al acestora. Noi credem că e nevoie de un partener care să conducă firmele pe acest drum, de la „raw data” la insight-uri acționabile, adresând diferitele lor obiective de business. Aceasta e misiunea pe care o avem și de la care a plecat InsightOut Analytics”, explică Vlad Marincaș.
Astăzi, românii lucrează cu firmele pentru a înțelege datele colectate, aplică algoritmi și apoi încearcă să se muleze pe obiectivele de business. De exemplu, dacă ai avea un site de ecommerce și ai vrea să înțelegi de ce nu se întorc clienții, ai putea analiza toate datele pe care le ai ca să optimizezi situația și să câștigi mai mult.
Astfel, inteligența artificială poate fi aplicată punctual fără să ai cunoștințe de programare, ci pur și simplu să apelezi la firme care îți iau datele și ți le explică, indiferent de domeniul în care ești.
Cum ajungi la rezultate solide de business cu inteligența artificială
InsightOut Analytics oferă serviciul de analiză de date pentru companii care nu au capacitatea aceasta în interiorul lor, de multe ori fiind mai ușor să externalizez către cineva cu expertiză.
„Procesul începe încă dinainte de a semna. Primul pas e discuția cu firmele și să înțelegem nevoile lor de business. Apoi discutăm despre datele de care dispun și cerem o mostră. Punctul acesta e critic procesului, pentru că aici decidem dacă obiectivele stabilite în punctul anterior sunt realizabile”, spune Vlad Marincaș.
Un lucru esențial pe care-l iau în calcul și care arată limitele inteligenței artificiale, tocmai pentru a evita preconcepții despre „puterea” acesteia, e dacă sunt destule date. Dacă acestea nu sunt suficiente, InsightOut Analytics renunță la proiect.
„După semnare începem un proces de curățare și prelucrare a datelor, care se numește wrangling. Iar ulterior testăm diferiți algoritmi pentru a-l alege pe cel care performează cel mai bine pe obiectivele asumate. După identificarea lui, pregătim infrastructura de cloud rulării continue și pornim. Ultima parte constă în mentenanță și recalibrare continuă a soluției”, expică Vlad Marincaș modul în care lucrează cu firmele.
Durata unui asemenea proiect în care inteligența artificială lucrează pentru companii durează de la două la patru luni, de la colectarea datelor până la implementare. Astfel, firmele pot lua ulterior decizii de business și să urmărească mai atent obiectivele lor.
„Rezultatele și concluziile pot fi de diferite feluri, iar această gamă largă poate varia de la o analiză care să tragă concluzii despre anumite tipare și ce le cauzeaza (în vânzări, de exemplu), până la o unealtă care să livreze zilnic predicții bazate pe actualizarea datelor”, spune cofondatorul InsightOut Analytics.
Beneficiile AI și industriile în care se aplică
Am discutat în cadrul proiectului „Descoperă AI” până acum despre impactul inteligenței artificiale asupra economiei, dar și domeniile care vor putea fi îmbunătățite.
Din punctul lui vedere al lui Vlad Marincaș, valoarea adăugată a inteligenței artificiale poate fi foarte mare.
„Un model de recomandare, spre exemplu, care să propună conținut personalizat fiecărui utilizator poate mări considerabil numărul de click-uri și lead-uri față de un model standard care propune nepersonalizat”, explică acesta.
Din experiența lor, ei au putut observa o creștere de 59% în click-uri și 81% în lead-uri dacă lucrurile sunt personalizate pentru utilizatori.
InsightOut Analytics se adresează companiilor care strâng volume mari de date. Ei pot aplica modele pe acestea pentru a explica mai bine comportamentul utilizatorilor pe diferite site-uri (click-uri, impresii, cumpărături, wishlist), date despre vânzări, date despre situația stocurilor.
„Ca principiu, încercăm să complementăm datele primite de la clienți cu alte date relevante pentru îndeplinirea obiectivului de business, cum ar fi date despre temperatură, sărbători, geolocație sau competitori”, spune Marincaș. Astfel, un om sau o echipă de specialiști nu ar putea să extragă concluzii atât de rapid și care să ia în calcul atât de multe elemente deodată.
Însă deciziile finale de business rămân ale specialiștilor unei companii. Dacă există, de exemplu, o nevoie de analiză continuă, InsightOut Analytics oferă dashboard-uri, adică statistici într-o formă facilă pentru cei care iau decizii. Astfel, clienții au acces continuu și în timp real la diferite tipuri de date din companie pentru a analiza și lua deciziile corespunzătoare.
Din punct de vedere al domeniilor care pot beneficia de expertiza InsightOut Analytics, Vlad consideră că momentan se adresează companiilor din sectorul online, cu precădere ecommerce și marketplace-uri. În acel domeniu firmele au început să strângă date pentru a înțelege mai bine preferințele și comportamentul utilizatorilor.
În plus, cu ajutorul experienței lor anterioare, cei de la InsightOut Analytics se adresează și industriei de banking, de servicii financiare și asigurări. Cu ajutorul AI ei pot propune algoritmi care să ofere scoruri de credit și detecție de fraudă.
Startup-ul lucrează și cu firme din zona de logistică, unde inteligența artificială poate optimiza stocurile pentru diferite produse sau componente, poate oferi modele de mentenanță sau reparații și quality assurance pentru linii de producție sau utilaje grele.
Clienții, din ce în ce mai ușor de convins să folosească inteligența artificială
Am discutat amplu despre inteligență artificială în trecut, iar afacerile din România care au multe date la dispoziție încep să înțeleagă beneficiile de productivitate și profit.
„Afacerile înțeleg că informațiile extrase din date pot să le asigure un avantaj strategic decisiv. Cred că momentan putem vorbi de early adopters, dar trendul e în creștere. Noi venim cu structuri de preț de tip success-based, care facilitează o deschidere mai mare pentru implementarea tehnologiilor noi”, spune Vlad Marincaș.
Când vine vorba de model de business, InsightOut Analytics oferă soluții end-to-end clienților ș iidentifică oportunități de business peste care propun soluții bazate pe AI. Modelul de business e project-based și uneori are și un fee de succes. Dacă datele dau rezultate, atunci InsightOut Analytics poate lua un procent din câștiguri.
Dacă tot am vorbit despre exemple, în ultima perioadă InsightOut Analytics a lucrat cu una dintre cele mai mari platforme de imobiliare din România pentru dezvoltarea unui model de recomandare. Astăzi acesta a fost lansat și are rezultate foarte bune, datele arătând că au crescut conversiile pe site cu 81% pentru că utilizatorii găsesc ceea ce caută.
De asemenea, startup-ul românesc are și clienți din sectorul ONG, cum ar fi Asociația LiderJust care dezvoltă o platformă de indicatori de risc în fraudarea licitațiilor publice de pe SEAP. Platforma urmează să fie lansată pentru publicul larg în noiembrie.
Ce poate face și ce nu poate face inteligența artificială?
Oamenii au multe preconcepții despre inteligența artificială. Dincolo de faptul că pare o tehnologie îndepărtată, deși ea este printre noi de ani buni, există și temeri care pot ține de privacy, dar și de supraoptimizarea unor domenii.
Am vorbit cu Vlad Marincaș și despre aceste aspecte, ce poate face inteligența artificială și ce nu poate face, dar și despre preconcepțiile despre AI.
„Cred că cea mai mare preconcepție e viziunea conform căreia AI se întoarce împotriva umanității și vrea să pună stăpânire pe pământ, cum vedem în Terminator. Acesta e un scenariu din sfera SF, deși ramura de General AI avansează rapid. Cred că trebuie făcută distincția între inteligență și conștiință artificială. Harari scrie foarte pe acest subiect, îi invit pe cei pasionați să-i citească cărțile, în special Homo Deus”, spune Vlad Marincaș.
Din punctul lui de vedere, AI poate ajuta la extragerea anumitor informații din date, pe care altfel oamenii nu le-ar fi observat sau la care nu s-ar fi așteptat.
„Ce nu poate să facă AI e să găsească soluții pentru situații atipice, cu care nu s-a mai confruntat. Cred că greșim când ne așteptăm la predicții de încredere din partea modelelor în astfel de circumstanțe”, explică Marincaș.
Cofondatorul InsightOut Analytics menționează că atunci când compania sa spune AI vorbește în special de machine learning, adică un algoritm matematic (o funcție, o regulă) care e capabil să ajusteze și să îmbunătățească predicțiile pe măsură ce primește date noi, fără să fie preprogramat pentru acest scop.
Investiții și dezvoltare pe viitor
InsightOut Analytics a beneficiat la început de drum de o finanțare europeană prin programul Diaspora Start-Up, iar banii au fost investiți în principal în salarii, licențe și credite pentru diverse softuri, dar și echipamente. În momentul de față InsightOut Analytics a ajuns la punctul în care-și poate finanța activitățile din veniturile proprii.
Pe termen lung, intenția lor e să devină o firmă de top în Consultanță pentru Data Science, Machine Learning și Ai în regiunea Europei de Est și Centrală.
„Avem în gând o creștere rapidă pe piața din România, dar avem discuții avansate și cu clienți din Polonia, Ungaria și Spania”, spune Vlad Marincaș.
