Раскрытие информации: недавно я присоединился к AI HLEG в качестве привилегированного участника
Экспертной группы высокого уровня по искусственному интеллекту ( AI HLEG) будет иметь в качестве общей цели поддержку реализации европейской стратегии в области ИИ. Это будет включать разработку рекомендаций по будущей разработке политики, связанной с ИИ, и по этическим, правовым и социальным вопросам, связанным с ИИ, включая социально-экономические проблемы. Вы можете узнать больше об AI HLEG здесь
Недавно Комиссия ЕС попросила меня ответить на несколько вопросов:

Что является наиболее ценным активом, который привлекает капитал для стартапов в области искусственного интеллекта в Европе?

Прежде всего, я хотел бы упомянуть цитату представителя венчурного капитала, которую я недавно услышал на конференции: «Каждый стартап, с которым я встречаюсь, добавляет ИИ в свою инвестиционную колоду ».

Что это означает? ИИ, несомненно, сейчас становится довольно модным словом в технологическом пространстве. Я считаю ситуацию очень похожей на начало 2008 года, когда стартапы сосредоточились на создании приложений. ИИ-экономика заменяет экономику приложений, и это происходит и в Европе, от финансовых технологий до транспорта и здравоохранения.

Но чтобы получить реалистичное представление о бизнесе и технических возможностях стартапов, претендующих на создание ИИ, мы должны внимательнее присмотреться к их основателям и их командам. Были ли у них опытные специалисты по обработке данных в качестве основателей? Сколько у них экспертов или исследователей в области искусственного интеллекта?

Акцентирую ваше внимание на этом направлении, потому что в 2018 году в любых AI-компаниях команды важнее самих технологий. Мои доводы в пользу этого заключаются в том, что только высококлассные команды могут использовать финансирование, поскольку подрыв технологий ИИ может исходить только от высококвалифицированных команд ИИ.

В качестве примера мы должны рассмотреть DeepMind, британскую компанию по искусственному интеллекту, основанную в 2010 году и теперь являющуюся частью Google Inc. DeepMind была основана Демисом Хассабисом, Шейном Леггом и Мустафой Сулейманом в 2010 году. Хассабис и Легг впервые встретились в Университетском колледже Лондона Gatsby Computational Подразделение неврологии. Хассабис, Легг и Сулейман были и до сих пор считаются одними из лучших экспертов в области искусственного интеллекта в мире, как и их команда из 100 человек, базирующаяся в Кембридже. Google, купив DeepMind за 500 миллионов долларов, поделился, что это лучшая команда, которую они когда-либо видели, работавшей над ИИ.

Мне было интересно, каков был бизнес-план DeepMind, чтобы убедить представителей европейского венчурного капитала первого уровня, таких как Founders Fund, Horizon Ventures и известного Илона Маска, который также поддерживал компанию.

Мой ответ? У них не было бизнес-плана, но они показали, что у них лучшая команда на рынке искусственного интеллекта.

Сбор денег для стартапа в области искусственного интеллекта в Европе: каковы основные проблемы?

Я начну с случая «A-Team или AI Team» - или, другими словами, это способность создать лучшую команду специалистов по обработке данных, экспертов по машинному обучению и исследователей. Мы должны ожидать, что университеты сыграют большую роль в решении этой задачи, поскольку любой, кто хочет создать команду суперэкспертов и увлеченных ученых, должен находиться рядом с университетами как географически, так и с точки зрения социальных отношений. Здесь я хотел бы отметить, что я не ожидаю, что это произойдет в ближайшее время или, по крайней мере, в ближайшие 10 лет, поскольку европейские университеты, к сожалению, хорошо известны тем, что не могут создавать предпринимательскую культуру (как это происходит в США).

Другая проблема связана с типами венчурного финансирования и их адаптируемостью к потребностям рынка. Здесь я хотел бы указать на новые модели финансирования, такие как Entrepreneur First в Великобритании, которые не только поддерживают развитие бизнеса стартапов, но также участвуют в самом процессе. создание новых компаний, помогающих создавать стартапы с нуля и отвечающих реальным потребностям рынка. Еще один заслуживающий внимания пример - Передача технологий и технологий из университета (как часть плана Юнкера). Я считаю, что, если все сделано правильно, он может привлечь много сделок. Кроме того, корпоративное финансирование, хотя оно никогда не увеличивалось, могло бы принести много пользы с точки зрения поддержки новых компаний, занимающихся ИИ. Давайте не будем забывать, что крупные корпорации будут все больше и больше бороться за то, чтобы нанять лучшие таланты ИИ и создать свой ИИ, поэтому им нужно проложить путь к успеху в этом.

Третья проблема связана с бизнес-моделями.
До сих пор я не видел, чтобы кто-нибудь в Европе легко собирал деньги только для создания лучшей команды без какой-либо бизнес-модели просто потому, что иметь бизнес-модель означает иметь план зарабатывания денег. И эти деньги нужны нам для того, чтобы нанимать и удерживать высококлассные команды. Другими словами, правильное видение бизнеса поможет европейским стартапам в области искусственного интеллекта собрать средства и утвердиться на рынке, вместо того, чтобы просто приобретать их команды.

Как вы видите, как стартапы конкурируют с крупными корпорациями за наем талантов в области ИИ?

В следующие 3–5 лет нанять лучших специалистов по обработке данных будет непросто из-за жесткой конкуренции, учитывая также потребности Google, Amazon, FB, Apple, Alibaba, Tesla, Sap, Microsoft в найме талантов. Что ж, в целом технологическое пространство всегда было таким в отношении текучести кадров, компания с самым долгим средним удержанием - это Facebook, где сотрудники проводят в компании около 2,02 года.

Так как же выжить небольшой компании в сверхконкурентном пространстве?

Благодаря AILabs, нашей инициативе в Италии по созданию первого фонда искусственного интеллекта и исследовательской лаборатории, я вижу, что все больше и больше ученых интересуются своими исследованиями и увлечениями, а не только их зарплатой, но в то же время самые последние исследования показывают, что средняя зарплата старшего дата-сайентиста продолжает расти. В этом контексте для меня правильная формула привлечения лучших талантов в области ИИ для малых и средних предприятий и стартапов выглядит так: создание правильной корпоративной культуры, лучшей среды для ученых с долгосрочным видением, и, конечно же, мы не должны забывать о финансовая составляющая, потому что создание команды в любой части Европы в будущем будет дорогостоящим.

Вопросы и ответы также доступны здесь