De câțiva ani auzim deja din ce în ce mai mult de inteligență artificială (AI – Artificial Intelligence), de Big Data, Data Science, Machine Learning și alți termeni care la prima vedere intimidează și par desprinși din romane science-fiction.
După ce am stat de vorbă cu Vlad Marincaș, am înțeles că nu există motive să fim intimidați de niște denumiri, pentru că în spatele lor se regăsesc concepte pe care majoritatea dintre noi le-am mai întâlnit, chiar și la liceu.
Vlad este co-fondatorul InsightOut Analytics, un start-up de Machine Learning și AI înființat în Timișoara. După nouă ani petrecuți la studii în Germania și un doctorat în Finanțe la Universitatea din Osnabrück, invitatul nostru s-a întors acasă să creeze și să dezvolte afacerea pe care o conduce.
Vlad, în primul rând: ce înseamnă Data Science, Machine Learning & AI?
Vlad: Dacă te uiți pe internet, fiecare are altă părere și nu există poliția definițiilor care să ne spună exact ce și cum. Ca principiu, Data Science este domeniul care cuprinde Machine Learning și AI.
Când spunem AI, majoritatea se gândesc la roboți. AI este la rândul său un domeniu care încearcă să imite cât mai bine gândirea umană și are mai multe ramuri. Putem vorbi de automatizări (ce face UI Path), sau putem vorbi de Machine Learning.
Machine Learning înseamnă să scrii un algoritm care e capabil să învețe din date și să se ajusteze de fiecare dată când apar date noi. Este un algoritm pe care nu îl preprogramezi. Indiferent ce date noi intră, el se reajustează, calculează și minimizează niște erori, iar apoi dă o predicție.
Ce încerc să fac este să conving lumea că modelele astea despre care citim sau auzim în media, au la bază aceeași matematică pe care noi am făcut-o în liceu. Dacă le luăm și le descompunem bucățică cu bucățică vom vedea că avem matrici, avem vectori, avem sisteme de ecuații și derivate.
Asta se întâmplă, de fapt, acolo, indiferent că este vorba despre un model care e capabil să îți spună dacă este o pisică sau nu în poză sau un model de estimare a timpilor pe Google Maps.
Trăim într-o epocă în care pur și simplu sunt prea multe informații. Toate business-urile mari din tehnologie (Google, Facebook, Netflix) sunt construite în jurul unui model de recomandare. Ele înțeleg ce ai tu nevoie din clic-urile pe care le faci și din informațiile pe care le extrag și îți propun conținut relevant pentru tine.
De ce aptitudini ai nevoie pentru a fi un data scientist bun?
Vlad: Partea de matematică îți arată felul în care funcționează variabilele. Spre exemplu: dacă crește temperatura, vinzi mai multă înghețată. Iar apoi te gândești că mai există și alte variabile, precum locația sau ora. Felul în care depind una de alta e partea de matematică.
După ce ai rezolvat partea de matematică, vine partea de statistică, în care estimezi cât de probabil este să se întâmple ceea ce anticipezi tu că ar trebui să se întâmple. Prin metodele statistice pe care le folosești estimezi ce factori au sau nu un impact asupra variabilei.
Ultima parte este programarea, cea de care ne folosim să ajungem la rezultatele la care vrem să ajungem. Dacă vorbim de volume foarte mari de date (sute de milioane de observații), nu poți face totul pe un calculator local, este nevoie de resurse mai mari.
Cel mai mare transfer în termen de învățare îl ai atunci când lucrezi și rezolvi o problemă
Este știința datelor ceva care se poate învăța prin autoeducare sau este nevoie de studii academice pentru a putea pătrunde în acest domeniu?
Vlad: În punctul în care ne aflăm acum, foarte mult se poate face și prin autoeducare. Nu cred că este o condiție obligatorie să faci partea de studii. Dacă îți iei un angajament de trei ani, spre exemplu, în care să înveți partea asta de AI, dacă ai bazele necesare în matematică, statistică și programare, ai posibilitatea să avansezi mai rapid decât într-un mediu universitar.
Cel mai mare transfer în termen de învățare îl ai atunci când lucrezi și rezolvi o problemă. Dacă nu ajungi în punctul acesta, este destul de greu de învățat pe cont propriu. Și noi facem treaba asta. Lucrurile evoluează atât de rapid încât și noi trebuie să ne pregătim.
În funcție de proiectele pe care le avem, citim lucrări de cercetare, vedem ce s-a mai făcut și ce apare în diferite articole de pe site-urile de specialitate. Suntem într-un proces continuu de învățare.
Crezi că România poate deveni competitivă în acest domeniu de Data Science, Machine Learning și inteligență artificială?
Vlad: Cred că da. Noi tot timpul am auzit poveștile de succes pe partea de matematică și olimpiade de matematică, faptul că românii sunt buni pe IT, etc. Există deprinderea asta, există interesul intelectual pe partea asta și avem o pătură de profesioniști puternică pe partea de IT.
Dacă vorbim strict de Machine Learning și AI, ar trebui venit cu partea complementară, de matematică și statistică, care nu se face la nivelul la care ar trebui să se facă. Sau nu în sensul aplicat.
Asta e diferența fundamentală între ce facem noi și ce fac alte firme de IT. Dacă vorbim de IT, nu vorbim de modele matematice. Când vorbim de un algoritm pe care tu trebuie să îl „antrenezi”, să vezi ce merge, ce nu merge, acolo îți trebuie deja o intuiție statistică.
Studiile pe care le-ai făcut în Germania și pregătirea ta în domeniul Data Science ți-ar fi permis cu ușurință să urmezi o carieră academică sau o carieră într-o companie. De ce ai ales, totuși, să devii antreprenor?
Vlad: Cred că aici au fost diferite stadii. Când am plecat în Germania și am început să studiez, îmi doream o carieră universitară. În sensul ăsta am ales și masteratul, unul destul de tehnic, dar și doctoratul. Am fost și încă sunt foarte pasionat de partea asta de analiză cantitativă în economie.
După ce am început doctoratul, am participat la diferite conferințe, am scris lucrări și mi-am dat seama că aș vrea să fac ceea ce făceam acolo pe niște proiecte mai aplicate. Întotdeauna am simțit că mi-ar plăcea să încerc ceva nou și cumva toate lucrurile s-au aliniat.
Când eram la doctorat a apărut programul Diaspora Start-Up. În momentul respectiv mi-am dat seama că profesional vreau să fac partea de AI și voiam să mă și întorc în țară. M-am gândit că sunt în punctul în care am o șansă foarte bună, nu am foarte multe de pierdut și acela ar fi cel mai bun moment în care să îmi încerc șansele.
Întotdeauna mi s-a părut mult mai simplu să încep o firmă în România
Dacă nu ați fi avut oportunitatea să accesați acele fonduri nerambursabile, te-ai mai fi întors în România să pornești afacerea?
Vlad: Ce ține de partea de business (România vs Germania), întotdeauna mi s-a părut mult mai simplu să încep o firmă împreună cu ceilalți colegi în România. În Germania costurile ar fi fost mult mai mari, iar pe de altă parte viața de acolo e foarte grea pentru un start-up.
Sunt deja firme care fac ce facem noi și e foarte greu să ajungi să bați la ușa celor mari și să zici: „noi suntem un start-up, nu avem nici un proiect, dar vrem să facem cu voi treabă”. E mult mai greu să faci asta în Germania spre deosebire de România, unde piața este mult mai la început.
O altă componentă foarte importantă care ne-a ajutat pe noi erau conexiunile pe care le avem în România. Am putut de la bun început să discută cu oameni care au putere de decizie în companii mari.
Dacă nu ar fi fost programul, nu știu. Probabil, dar cu siguranță ar fi fost mult mai greu. Banii pe care i-am primit ne-au ajutat să punem afacerea pe picioare.
Cum ți s-a părut experiența cu fondurile europene?
Vlad: La început, din ce auzisem în alte părți, așteptările erau că va fi destul de greu. Doar că, per total, experiența a fost una foarte bună. Am avut noroc și cu cei care au administrat fondurile, mi s-a părut că erau foarte profesioniști încă de la început. Pentru modul în care a fost organizat totul, jos pălăria!
Vlad, participând la evenimentul Tech Talks din cadrul Flight Festival
Cum s-a format echipa InsightOut Analytics?
Vlad: Suntem trei co-fondatori. Pe Tudor, care este din București, l-am cunoscut la facultate, în Germania. Eu am continuat pe economie, el a mers foarte mult pe partea de business.
Cumva, tot timpul noi ne-am dorit să deschidem o afacere, țin minte că am avut discuții încă de când eram la master, dar nu am avut circumstanțele potrivite atunci.
Pe Lisardo îl știu de când eram la master. Mi-a fost coleg și la doctorat. Ne știm deja de 7 ani și treaba asta contează. Când pleci la drum încrederea este foarte importantă.
Dacă m-ai întreba care este cel mai mare avantaj al InsightOut Analytics, este de departe echipa pe care am reușit să o formăm. Suntem șase și avem o echipă puternică atât pe partea tehnică, cât și pe partea de business.
Într-un start-up trebuie să faci oricând de toate, nu există procesele pe care le ai într-o firmă mare. Odată stabilit obiectivul, este nevoie de oameni foarte motivați, cu inițiativă și cred că sunt destul de greu de găsit oameni de acest tip.
Ce fel de clienți apelează la serviciile voastre?
Vlad: Noi când am pornit ne-am gândit să ne adresăm către trei industrii: retail, finanțe și industrie (energie în special).
În zona de retail și comerț electronic pentru că acolo în mod normal vorbim de date foarte multe și de firme mari, care au capacitatea să investească în genul acesta de proiecte.
Partea de finanțe – pentru că acolo avem foarte mult know-how, prin prisma experienței mele la Banca Central Europeană. Atât eu, cât și colegul meu Lisardo, am studiat partea de economie și finanțe.
Iar pentru partea de energie, am făcut la un moment dat un proiect mai mic pentru predicția prețului la bursa de energie în România și am zis că ar fi un domeniu interesant, în care nu se folosesc datele la nivelul la care ar trebui să se folosească.
Ca și profil de firmă, vorbim de firme care sunt destul de mari și stabile pe piață. În general vorbim de piețe care au ajuns deja la un nivel de saturație și vor ceva care să le ofere avantaje suplimentare.
Cum ați reușit să atrageți primii clienți?
Vlad: Noi am încercat încă de la început să ajungem la clienți prin metoda warm intro, adică prin persoanele pe care le cunoaștem.
Ceea ce nu a fost cazul la imobiliare.ro, primul client. Noi am fost la o prezentare unde se vorbea despre indicatorii la care sunt atenți investitorii când se uită la un start-up.
La evenimentul respectiv (destul de restrâns, au fost în jur de 15 persoane) i-am cunoscut pe cei din Growceanu și prin ei pe Adrian Erimescu care era la vremea respectivă CEO-ul imobiliare.ro.
Așa am intrat în contact și am aflat că ei căutau pe cineva să facă partea de model de recomandare, adică ce aveam noi în portofoliu. Așa am reușit cu primii clienți. A fost și o chestie de noroc acolo.
Cât de receptivă este piața din România la serviciile pe care voi le oferiți?
Vlad: Avem un an și ceva de când propunem soluții diferite pe piață. Foarte important este și felul în care noi am început activitatea. Majoritatea startup-urilor din tehnologie se concentrează pe un produs sau o platformă. Noi am fost puțin precauți în sensul ăsta.
Aveam niște idei, dar tocmai pentru faptul că vrem să le validăm cât mai bine de la început, am hotărât să pornim ca și companie de servicii, să vedem exact unde stăm în termeni de piață, ce-și dorește piața.
Pentru că vorbim de un domeniu bine văzut, despre care se tot vorbește, interesul era destul de mare. Există deschiderea asta, însă e altceva când vorbim și de bani, cât de dispuse sunt companiile să aloce buget pentru treaba asta.
Piața este foarte receptivă, mai ales pe segmentele care au avut de câștigat de pe urma pandemiei în termen de vânzări. Aici vorbim mai ales de comerț electronic.
De când ați început să vă gândiți și la crearea unui produs?
Vlad: Ne-am gândit încă de la început să creăm și un produs. Primul an de activitate a fost mai mult de prospectare, să vedem ce merge și ce nu și ce vrea piața.
Din ce ne-am dat noi seama, unde ne dorim noi să continuăm este sectorul de comerț electronic și cel de online publishing. Din proiectele pe care le-am avut până acum și din cele pe care urmează să le facem anul acesta ne apropiem din ce în ce mai mult spre un produs.
Pe SEAP toată informația e publică, doar că nu e așa de transparentă
Recent ați lansat o platformă de indicatori de risc în fraudarea licitațiilor publice de pe SEAP (serviciul electronic de achiziții publice). Cum funcționează acest instrument?
Vlad: Redflags e un proiect făcut împreună cu colegii de la LiderJust (un ONG care activează pe partea de justiție, de guvernare transparentă). Am început discuțiile din aprilie 2020, atunci când am găsit un apel pentru proiecte al German Marshall Fund.
Ei erau interesați să finanțeze proiecte de transparentizare care aveau legătură și cu partea de pandemie. Erau chiar zilele în care vedeam la televizor cum nu știu ce firmă cu cod CAEN de patiserie a cumpărat și vândut mai departe sute de mii sau milioane de măști.
Ne-am gândit că pe SEAP toată informația e publică, doar că nu e așa de transparentă. Dacă ne dorim să vedem mai exact ce și cum, nu e așa simplu. Având expertiza celor de la LiderJust pe partea juridică și proceduri de achiziție, ne-am luat angajamentul să construim această platformă.
Noi am dezvoltat partea de back-end (tot ce presupune preluarea de date, prelucrarea de date și construcția de indicatori). A fost un prim pas care se poate face în direcția asta.
Ca mod de funcționare, platforma colectează date de la SEAP iar apoi se construiesc acei indicatori bazați pe anumite informații punctuale de care e nevoie, în funcție de caz.
Spre exemplu: dacă nu s-au respectat niște limite, niște termene ale licitațiilor sau felul în care evaluăm valoarea unui contract (poate fi evaluat la o anumită sumă, iar apoi vedem să se plătește altă sumă).
Scopul platformei este să fie cât mai simplu pentru oricine vrea să verifice ce face primăria de care aparține sau orice instituție a statului, bazate pe indicatori în care știm că de obicei există potențial de fraudă.
Ați fost selectați să faceți parte din European Data Incubator, un program pentru startup-urile din acest domeniu. Ce înseamnă pentru voi participarea în acest incubator de afaceri?
Vlad: Pentru a face parte din European Data Incubator condițiile erau puțin diferite față de alte incubatoare. Nu trebuia să dăm acțiuni din companie pentru a primi finanțare și asta a făcut incubatorul să fie foarte atractiv pentru multe startup-uri din toată Europa, care au aplicat (în total au fost vreo 200 și ceva, dintre care 36 au fost selectate).
Avantajele pot fi multiple. Foarte important în dinamica unui start-up sunt banii pe care poți să îi primești într-un asemenea incubator. Apoi este partea de vizibilitate, poți să ajungi la posibili clienți sau investitori.
Toată experiența în sine te disciplinează: trebuie să te ții de termenele asumate, să livrezi la timp lucruri complexe, să lucrezi sub presiune. Și desigur, validarea ideii în termeni de business și în termeni tehnici. Acolo era o comisie de specialiști care a verificat partea tehnică și partea de business.
Nu vrei să lansezi un produs și să îți dai seama că nu există atât de mulți clienți dispuși să investească
Cum vezi dezvoltarea companiei pe mai departe?
Vlad: În 2021 vrem să strângem mai multă experiență pe partea de recomandare și de comerț electronic, cu proiecte similare celor de până acum, ca să putem face pasul spre partea de produs.
Prin proiectele pe care le luăm, putem să ne dăm seama exact unde e piața, ce are nevoie, cât de mare e piața. Nu vrei să lansezi un produs și să îți dai seama că nu există atât de mulți clienți dispuși să investească în el pe cât ai crede.
Dacă ți-a plăcut interviul și vrei să fii la curent cu noutățile de pe blogul SAINO, te invităm să urmărești pagina noastră de Facebook sau de LinkedIn.
