Oana Coșman
Acesta este exemplul KNOSIS.AI, un proiect care strânge la un loc o echipă cu experiență diversă pe partea tehnică – telecom, ad tech, supply chain – dar și în fondarea unor startup-uri. Punctul comun și unul dintre principalele temeiuri pentru colaborării? Inteligența artificială. Folosirea ei în produse și, mai nou, dorința de a-i explica funcționalițățile și aplicabilitățile și pentru noi, cei mai puțin inițiați în domeniu.
Bogdan Bocșe, Radu Jinga, Andrei Stoicescu și Alexandru Irimia sunt cei patru piloni ai proiectului KNOSIS.AI, întreaga echipă având experiență în zona de testare automată, integrare automată și în folosirea machine learning pentru mentenanță predictivă precum și reducerea de cost.
Despre Bogdan scriam pentru prima dată în 2017, când l-am avut invitat într-un interviu video în care a povestit despre Visage Cloud, o soluție de recunoaștere facială care ar putea fi folosită în sisteme de supraveghere inteligente, dar și în panouri publicitare.
Bogdan a făcut primele două startup-uri în facultate. Ulterior, în 2016 a făcut primele încercări în zona sistemelor de recomandare, urmând ca apoi în 2017 să pivoteze spre machine learning, face recognition și computer vision. În 2018, lansa DeepVISS, care dorește să fie un standard de inteligență artificială și recunoaștere facială în toată lumea.
Radu Jinga a participat tot la ediția din mai 2018 a taberei de antreprenoriat Startup Your Life. În momentul taberei, Radu abia ce termina facultatea. A făcut primul startup în zona de computer vision în 2016. Apoi, din 2017, cooptându-i pe Alexandru și Andrei, a pus bazele Jiratech, cel de-al doilea startup care activează în zona de dezvoltare de produse software leading edge, la standarde înalte de calitate.
S-a implicat și în proiectul KNOSIS (axat pe inteligență artificială), alături de Bogdan Bocșe, iar la Demo Day 2019 Innovation Labs, KNOSIS.ai a câștigat premiul pentru Best Scaleup.
Recent, echipa KNOSIS.AI anunța că startup-ul este evaluat la 1,5 milioane euro în urma unei investiții din partea BinBox. ”Startup-urile KNOSIS.AI, ENVISAGE.AI și ong-ul DeepVISS și-au unit forțele pentru a învăța algoritmii de inteligență artificială să re/cunoască și să coreleze informații cu seturi de date complexe, astfel încât să replice inteligența umană, iar acum compania BinBox Global Services s-a alăturat celor 3 entități în calitate de partener de business pentru a susține demersurile de cercetare și dezvoltare ale echipei tehnice”, spuneau cofondatorii la finalul lunii octombrie 2020.
Tot atunci, tinerii lansau și campania ”Povești de AIci”, care prezintă soluții IT custom și ready-to-use ce integrează tehnologii de computer vision și machine learning care redesenează modul în care funcționează business-urile, simplificând procesele și lăsând timp oamenilor să fie creativi și să vină cu soluții inovatoare, într-o simbioză perfectă om-computer.
Alături de ei am explorat și noi modul în care cele trei entități, KNOSIS.AI, ENVISAGE.AI și DeepVISS pun pe piață soluții ce incorporează inteligența artificială și am înțeles mai bine acest domeniu.
”Este o înclinație ideologică, în spațiul cultural românesc, de a vedea ”inteligența artificială” în primul rând ca pe o atelă, pe o cârjă care să compenseze un neajuns de competență sau de eficiență al factorului uman. Una dintre nevoile acute de pe piață este nevoia de a conecta acest concept la o realitate tehnică, economică și practică. Mulți decidenți au auzit că “inteligența asta artificială e bună”, dar adesea nu le clar cu ce-i ajută și mai ales nu știu ce trebuie să facă pentru a o avea”, ne spune Bogdan Bocșe.
Și merge ceva mai departe cu raționamentul lui, tocmai pentru a ne explica ceea ce și-au propus prin cele trei proiecte.
”Noi suntem ingineri. Tradițional, inginerii erau cei care făceau poduri. Și considerăm că asta e misiunea noastră în continuare și în contextul nevoilor manifestate în piața AI și de tehnologii emergente: să construim poduri între ceea ce clienții știu, ceea ce își doresc și ceea ce își permit. În acest sens, venim în întâmpinarea pieței cu componente open source pentru automatizarea integrării, dar și cu materiale educaționale, prin intermediul DeepVISS, inițiativa noastră non-profit”, completează Bogdan.
Ce soluții aduc cele trei proiecte și cui se adresează?
KNOSIS.AI este un marketplace dedicat inteligenței artificiale, care pune la dispoziție platforma de antrenare a algoritmilor de computer vision, de către oameni și computere, pentru a replica inteligența umană.
”Soluțiile pe care le oferim noi la KNOSIS degrevează angajații și profesioniștii de sarcini repetitive și plictisitoare în timp ce le dă oportunitatea să preia competențe noi, mai relevante și mai bine plătite în aceste vremuri. În epoca digitalizării, transcrierea de texte sau de formulare, identificare și categorisire de tipare vizuale sau textuale din imagini, traducerea de documente nu mai sunt sarcini la care utilizatorul să mai poată fi eficient fără să se ajute de calculator”, explică Radu Jinga.
Ne dă și un exemplu concret: în loc să mai pierzi timpul să bagi facturi de mână, calculatorul ți le citește automat, după care tot calculatorul mai vine către tine cu niște întrebări despre elemente vizuale, etichete, convenții și repetiții. După care, sarcina ta e preluată de un ansamblu de algoritmi, care te mai întrerup cu întrebări despre eventuale schimbări care apar la tiparul identificat.
Diferența pe care au adus-o ei prin KNOSIS.AI? ”Pe măsură ce ne asigurăm că mașina preia până la 90-95% din sarcinile umane, le oferim utilizatorilor șansa de a dobândi competențe digitale noi în timpul tocmai-eliberat”, adaugă Radu.
DeepVISS - Deep Vision Interoperability Specification Standard - este o colecție open-source de resurse care asigură soluții uniformizate și inter-operabile de computer vision și machine learning care pot fi integrate în orice tip de organizație.
ENVISAGE.AI oferă soluția de videoconferință peer2peer end-2-end encrypted, care permite efectuarea de videoconferințe integrând AI, cu logare biometrică, 100% securizată. ENVISAGE.AI oferă posibilitatea scanării și digitalizării documentelor prin fotografierea cu camera device-urilor conectate în apel, obținerea unui raport disponibil doar pentru participanți despre conținutul apelului, precum și anonimizarea identității participanților prin aplicarea unei măști digitale.
”Ne adresăm în primul rând firmelor și echipelor care dezvoltă și implementează proprii algoritmi de machine learning și le venim în întâmpinare cu servicii de colectare, etichetare și augmentare pentru date de antrenare și validare. Ne adresăm, de asemenea, și companiilor sau instituțiilor care își au în plan adoptarea unor soluții la cheie pentru document understanding (SmartOCR), extragerea de evenimente din fluxuri video, în domeniu industrial, agricol sau al siguranței publice”, mai spune Radu.
Nu în ultimul rând, tinerii care coordonează toate cele trei proiecte bazate pe AI oferă și servicii de cercetare și consultanță pentru adaptarea proceselor de business existente la standardele și specificațiile de ultimă generație, cu obiectivelor integrării în business a avantajelor ”Virtuous Circle of Intelligence”, metodologia lor de hibridizare adaptivă a inteligenței umane cu cea artificială.
Pe lista de clienți se află nume precum Cegeka, o companie multinațională de dezvoltare software, care are sediu și în România, Institutul pentru Tehnică de Calcul sau Enten System, o companie românească ce oferă soluții din gama tehnologiilor emergente (IoT, AI) pentru eficientizare.
”În principiu, serviciile noastre aduc maximul de eficiență în acele procese în care dependența dintre actori este mare, dar în care contribuția individuală a unui actor din proces este relativ mică. Aici putem menționa orice proces dintr-o firmă care încă depinde de digitalizarea și transcrierea manuală a conținutului documentelor și formularelor”, menționează Radu Jinga.
Beneficiile folosirii AI
”La 1,8% PIB suplimentar pentru UE-28, acesta corespunde cu aproximație unui an mediu de creștere economică în UE”, se anunță într-un raport recent realizat de Google.
”La fel cum alfabetizarea, curentul electric și telefonul au adus avantaje de eficiența în întreaga economie, avem așteptarea că în următorii zece ani, inteligența artificială împreună cu alte tehnologii emergente să ne schimbe complet preconcepțiile despre muncă și învățare. Impactul economic o să se resimtă asupra exigențelor calitative ale afacerilor și consumatorilor”, este părerea lui Bogdan Bocșe.
Un studiu PwC arată că economia globală va putea crește cu 14% până în 2030 prin accelerarea productivității de către inteligența artificială.
Iar KNOSIS este una dintre companiile care folosesc AI chiar în această arie de interes.
Tinerii au adaptat principiul principiul ”virtuous circle of efficiency”, punctat, printre alți, și de Jeff Bezos, în legătură cu eficiențele inerente lanțului de distribuție și modelului de distribuție ale Amazon Web Services.
”Analizând din punct de vedere taxonomic și tensorial datele și spețele eșantionate din procesele de business indicate de client, componenta Knosis Exchange (KNX) calculează în mod analitic recomandări concrete de hibridizare a atenției, efortului și expertizei umane (pentru augmentare de date)”, detaliază Bogdan Bocșe.
Acesta vine și cu un exemplu concret menit să ne ofere o imagine de ansamblu mai bună:
”Presupunând că la noi vine un client care angajează 20 de oameni pentru activități de accounts payable și accounts receivable, din cadrul procesului de analiză al KNX probabil că ar rezulta că între 60-80% din munca acelor oameni e automatizabilă, întrucât implică transcriere de document și introducere de date. Am folosi apoi algoritmi din gama SmartOCR, document understanding (inclusiv din seria GPT-X) și machine vision (pentru verificarea și validarea elementelor vizuale, de aliniere, de verificare) pentru a elibera acel timp pentru ca acei angajați să poată prelua competențe digitale noi, monetizabile în cadrul altor procese de business de către angajator, dar și util intern pentru asigurarea unor funcții de calitate și verificare suplimentare asupra acelorași date (audit, verificări încrucișate, post-implementation reviews)”, spune Bogdan, precizând faptul că una dintre recomandările pe care o fac în permanență clienților lor este de a urmări calitatea proceselor din firmă înainte de a încerca diversificarea lor.
”În același timp, recomandăm clienților să urmărească diversificarea competențelor digitale a angajaților în avans, pentru a anticipa nevoia crescândă de digitalizare fără a trece prin procese anevoioase, neplăcute și inutile de disponibilizare și reangajare”, adaugă el.
Ce este, și ce nu este, AI
Vorbim despre inteligență artificială de mulți ani de zile, și de fiecare dată ne gândim la domenii din ce în ce mai diverse în care se poate folosi această tehnologie, mirându-ne constant de capacitățile AI și uitând că, de fapt, avem obiecte ce folosesc AI chiar foarte aproape de noi.
Așa cum spune și Radu, la un nivel foarte redus, și un calculator de buzunar și un smartphone și un cuptor cu microunde conțin și manifestă inteligență (capacitatea de a rezolva autonom un set definit de probleme) de origine artificială (construită și realizată prin activitatea umană).
”Este așadar evident și unui non-expert că a spune despre un sistem că el conține inteligență artificială nu înseamnă prea mult - e un truism, o normalitate - toate sistemele conțin un anumit nivel de inteligență artificială în 2020”, afirmă el.
De aceea, în cadrul echipei din care face parte este folosit și promovat un termen mai specific – 4AI – care reprezintă cele 4 niveluri de inteligență ale unui sistem:
- Aware - sistemul este integrat cu surse de date rapide și clare care capturează în mod relevant și corect informații relevante pentru fenomenele observate/controlate. Exemplu: un telefon mobil poate înregistra poziție, accelerație, imagine și sunet este parțial ”aware” de mediul său.
- Augmented - sistemul are capabilitatea de a aplica funcții existente peste datele furnizate și de a determina funcții noi, în urmărirea unor funcții obiectiv, adesea multiple. Exemplu: un analist financiar (uman sau artificial) care observă și identifică tipare noi în comportamentul consumatorilor de credit, cu obiectivul dual de a-și limita expunerea și de a-și maximiza profitabilitatea.
- Automatic - sistemul își poate desfășura toate sarcinile interne de calcul și analiză fără a necesita în mod strict supervizare umană. Exemplu: atunci când sistemele noastre sunt la un grad mare de utilizare și decid, în mod automat, adăugarea temporară, contra cost, a unor resurse suplimentare de calcul într-unul dintre clusterele (ansamblele) de calcul, pentru atingerea unui termen-limită de finalizare a procesării.
- Autonomous - sistemul își poate desfășura activitatea și externă fără a necesita supraveghere umană. Exemplu: un proces industrial, o mașina autonomă.
”În urma proceselor noastre de ”Use case discovery” și ”Data discovery” ne consultăm clienții asupra nivelului la care e fezabil și rentabil să își retehnologizeze procesele, primul nivel fiind aware și ultimul nivel fiind autonomous”, completează Radu Jinga.
Ce poate face AI și ce nu poate face
Este probabil una din întrebările care este pe buzele tuturor celor care își doresc să înțeleagă mai bine această tehnologie.
AI ne poate ajuta să descoperim mai repede o soluție greșită astfel încât să putem avansa mai repede spre cea corectă. În același timp, AI ne poate ajuta să avem în fața ochilor mai repede informațiile și interpretările de care avem nevoie pentru a lua decizii în care să avem încredere.
Totuși, așa cum ține să menționeze, Bogdan Bocșe, inteligența artificială nu poate prelua responsabilitatea în locul nostru. ”Asemenea situației unui angajat care greșește spre prejudiciul firmei, tot noi în calitate de directori, coordonatori, administratori suntem responsabili de acea greșeală”.
Radu adaugă faptul că un domeniu în care AI compensează pentru lipsa expertizei umane este cel de management al proiectelor, al produselor și al programelor, unde algoritmii pot urmări soluții mult mai avansate decât cele folosite de oameni. ”Un exemplu pe care l-aș menționa aici este metoda P.E.R.T. care, deși este disponibilă și cunoscută încă din 1960, abia acum devine fezabilă în practică cu ajutorul AI și al puterii moderne de calcul, tocmai datorită volumului mare de calcule necesar aplicării metodei”, afirmă el.
Am menționat câteva dintre beneficiile AI, însă asta nu înseamnă că întreg conceptul inteligenței artificiale și automatizării nu este, încă, sub o umbrelă de mit. Cel mai mare dintre ele? ”Inteligența artificială/roboții ne fură locurile de muncă”.
”Nimic nu poate fi mai departe de adevăr”, precizează Bogdan, bucuros că inteligența artificială ne eliberează mintea de sarcini repetitive și ne oferă libertatea de a fi mai creativi.
”O reformulare mai corectă a acestei preconcepții este ”Inteligența artificială îți eliberează suficient de mult timp încât să putem să ne terminăm treaba și apoi să mai avem și timp să învățăm/să exersăm/să ne pregătim competențe noi, pentru un job mai bine plătit - fără a sacrifica vreo oră în plus peste program””, spune cofondatorul KNOSIS.AI.
Ce urmează pentru KNOSIS.AI
După investiția din această toamnă care a dus evaluarea startup-ului la 1,5 milioane de euro, principalul obiectiv pe care cei doi cofondatori îl au pentru 2021-2022 este dezvoltarea unei rețele de parteneri care să faciliteze identificarea corectă a oportunităților calificate de retehnologizare folosind AI/4AI/machine learning.
”După stabilizarea acestui obiectiv, atenția noastră se va concentra și către facilitarea folosirii tehnologiei noastre de către grupuri non-profit, pentru conectarea comunităților izolate la economia digitală, prin oportunități de muncă digitală și de învățare”, adaugă Radu Jinga.
Așa cum precizează și Bogdan, veniturile din 2019 ale KNOSIS, au venit din proiecte pilot, prin care au validat atât tehnic cât și comercial presupunerile marketplace-ului Knosis (KNX). ”Fiind un startup deep-tech, este normal ca rampa de lansare să fie mai lată, însă, și potențialul nostru este de anvergura. Ca plan pe următorii 5 ani, ne dorim să fim reprezentați pe 3 continente și să deservim cât mai mulți oameni care vor să ia parte la revoluția AAAAI-ului, din perspectiva de colaboratori/învățăcei sau clienți”.
Fiind un ”marketplace de inteligență și atenție”, așa cum îl descrie Bogdan, adică KNOSIS intermediază, în mod automatizat, cererea de atenție și competență umană, necesară pentru augmentarea, etichetarea și validarea datelor de antrenament necesar pentru dezvoltarea și testarea algoritmilor de machine learning, machine vision, language understanding, modelul de business pe care l-au adoptat este inspirat de OpenRTB, standardul de interconectare și integrare automată a cererii și ofertei de publicitate.
Fiind un startup de deep-tech, diferența majoră fiind reprezentată de necesitatea unei echipe specializate, autonome și cu multă experiență, principalele investiții de până acum au fost în dezvoltarea de produs, cercetarea mediilor și echipamentelor ce pot integra și rula AI (de la clustere de calculatoare pe Azure Stack Hub, la dispozitive “la firul ierbii” pentru IoT, de la arhitecturi intel x64 la ARM).
Investițiile lor au mai fost direcționate și spre crearea unor structuri de date (sursa) și metode automate de integrare (sursa) pentru a putea satisface cerințele de business ale clienților lor, oricât de complexe sau nișate ar putea fi.
”Parteneriatul cu BinBox ne oferă oportunitatea de a impacheta paleta noastra de soluții ca o piesă dintr-un mediu enterprise și a ajunge mai repede la actori mari și foarte mari din industrie”, concluzionează cei doi fondatori ai KNOSIS.AI.
