Future magazine поговорил с Александрой Сироватко, CEO&Founder Data Science UA, об AI-трендах в мире и как они отражаются на бизнесе
Future magazine: Каковы AI-тренды в мире и насколько они релевантны развитию этой индустрии в Украине?
А.С.: На данный момент можно выделить 5 основных трендов развития AI в мире:
- Популяризация Computer Vision (в частности Face Recognition)
С развитием компьютерных мощностей и появлением множества технологий обработки изображений, всё чаще стал возникать вопрос: а можно ли научить машину видеть и распознавать образы?
До последних лет это была прерогатива по большей части больших корпораций, таких как Apple, Facebook или Google. Сейчас всё больше представителей среднего бизнеса начинают research проекты с целью понять как это можно использовать на практике.
- Использование в решении конкретных задач.
Чтобы любая нашумевшая революционная технология стала реальностью, нужно время. К примеру, далеко не все компании моментально перешли на работу в облаке.
AI всё больше и больше переходит из статуса “непонятного”, в статус “постоянного и необходимого” участника бизнес-процессов.
По нашему опыту, у многих компаний в Украине уже работают модели для простых кейсов: прогнозирование продаж, предсказание оттока, рекомендации товаров и так далее.
- Автоматизация машинного обучения
Automated Machine Learning (или AutoML) уверенно завоевывает популярность. Основная идея заключается в том, чтобы взять на себя весь процесс разработки машинного обучения: от подготовки и обработки данных до выбора метрики и типов валидации.
- Взросление отрасли
Число стартапов в области машинного обучения резко упало за последних два года. Каждый следующий стартап использует все более сложные технологии. Такие компании требуют уже не просто двух парней, которые обучают нейронные сети на открытых данных в гараже. Они требуют профессиональных программистов, мощные сервера, команду аннотаторов данных, сложную поддержку и.т.д.
В результате, таких стартапов становится меньше. В то же время, продуктов, готовых к использованию, становится больше.
- Этичный AI
В последнее время много говорят о GDPR – общем регламенте о защите данных. Эта международная политика определенно оказала влияние на способы сбора данных для создания приложений.
Этично ли работать под присмотром AI, который может тебя уволить? Какая вероятность ошибки при распознавании преступника считается нормальной? Пока эти вопросы остаются без ответа. Специалистам нужно разработать общую концепцию, которой будут следовать другие.
Влияние этих трендов наблюдается и в Украине. С каждым годом все больше компаний задумываются о возможностях искусственного интеллекта для своих целей, создаются новые проекты, нацеленные сугубо на применение Computer Vision технологий. Но говорить об этической стороне вопроса в контексте незрелого законодательства пока рано.
Каковы сферы применения AI сегодня и какие преимущества они позволяют получать бизнесу?
А.С.: Основные сферы применения AI в мире – прогнозная аналитика, привлечение клиентов, автоматизация процессов, охранные системы и генеративное творчество (концепция применения алгоритмов для производства нового контента).
С точки зрения консалтинга, а именно клиентов которые к нам обращаются, могу выделить основные 3 сферы бизнеса – ритейл, fintech и аграрный сектор.
Основной движущей силой для внедрения AI в бизнесе является получение конкурентного преимущества.
При правильном применении AI бизнес получит такие преимущества:
- экономия времени и денег за счет автоматизации и оптимизации рутинных процессов и задач;
- повышение производительности и эффективности работы;
- избегание «человеческих ошибок»;
- извлечение новых данных, которые будут способствовать расширению клиентской базы;
- увеличение дохода за счет выявления и максимизации возможностей продаж;
- расширение экспертных знания через анализ и предложение персонализированого опыта клиентам.
Насколько развита тема AI в Украине в разрезе кадрового потенциала, применения в бизнесе?
А.С.: Data science — очень трендовая тема не только в Украине, но и мире, и эта спрос на такие кадры растет.
Согласно подсчетам Glassdoor (сервиса, который анонимно размещает данные от нынешних и бывших сотрудников различных компаний о зарплатах и условиях работы), средняя годовая зарплата data scientist`а в США по состоянию на 2019 год — 117 345 $. При этом сервис LinkedIn, опираясь на собственные данные, сообщил о том, что нехватка специалистов в области науки о данных на 2018 год в США составила больше 150 000 человек.
«AI всё больше и больше переходит из статуса “непонятного”, в статус “постоянного и необходимого” участника бизнес-процессов…»
Поскольку одно из направлений нашей компании – recruitment & executive search, и мы специализируемся именно на подборе AI-специалистов разных уровней и направлений, у нас есть возможность видеть все тенденции в этой нише, а также динамику найма и ожидания кандидатов.
В нашей компетенции подбор C-level менеджмента. Эти позиции особенно актуальны не только для IТ, но и для других бизнесов, которые стремятся поддерживать и внедрять новые технологии.
Бизнес нуждается в более комплексной поддержке на пути развития data science компетенций. Поэтому мы стараемся всегда быть в курсе всех тенденций, решений и владеть актуальной информацией, которая может быть полезна и применима.
Украина действительно может гордиться своими талантами. AI стремительно набирает обороты и, как уже было отмечено, сейчас это одно из самых перспективных направлений для развития. В этой нише работает несколько категорий людей, среди которых:
– молодые таланты, которые решили начать свою карьеру сразу с data science. У них действительно очень хорошая техническая и инженерная подготовка, поэтому им несложно проявить себя и быстро вырасти;
– опытные инженеры, которые посвятили разработке уже несколько лет своей карьеры, но в какой-то момент решили «переключиться» на data science.
Каждый из этих представителей имеет свои сильные стороны и хорошие шансы для развития, поскольку требования рынка сейчас неоднозначны и очень варьируются от компании к компании. Например, кто-то ищет себе в команду research engineer, для которого важно иметь математический бэкграунд, знание алгоритмов и опыт в ML/DL. А для кого-то важно нанять к себе команду инженера, который одинаково силен и как разработчик (например, владеет Python или С++), и как ML engineer, который умеет использовать большое количество существующих библиотек и framework-ов.
Как и в любой актуальной сфере, где существует дефицит специалистов, вилки зарплат в data science выше рынка. В Украине средняя зарплата AI специалистов остается одной из самых высоких среди остальных IT профессий – от 4000$ для инженеров senior уровня. Предложение компании действительно очень во многом зависит от уровня компетенций и навыков потенциального кандидата.
Самыми трендовыми навыками, которые компания хочет видеть в профиле своего кандидата, являются machine learning, computer vision, natural language processing (NLP), algorithms, mathematics. Все большую популярность набирают специалисты, которые уверенно работают с deep learning.
Подбор персонала вне зависимости от сферы – это всегда очень комплексный процесс. Наш опыт позволяет нам выходить за рамки классического рекрутмента в цепочке «агентство-клиент». Мы обеспечиваем комплексный подход и работаем сразу в двух направлениях – «кандидат↔community↔company». Это позволяет нам видеть полноценную ситуацию и её динамику в этой нише. Поработав уже какое-то время в адаптивной модели и пообщавшись со всеми представителями процесса, можно со 100% уверенностью сказать, что в Украине ощущается большой недостаток опытных специалистов, и потребность будет расти и дальше. Это сформировано резко возросшим спросом на AI специалистов со стороны бизнеса и количеством стартапов в этом направлении. Поэтому параллельно с процессом реализации идей и наймом людей в сфере data science, есть потребность в дополнительном образовании и дополнительных площадках для обмена опытом. Открываются новые курсы, компании анонсируют разнообразные стажировки для начинающих специалистов.
Наша команда, со своей стороны, проводит курсы и конференции для развития data science community. Как раз в сентябре проводим двухдневный курс – интенсив по Data Science и аналитике с профессором А. Романко из Канады (подойдет для всех, кто хочет разобраться в этом направлении, тем более, что Александр очень простыми словами описывает все понятия – доступно и интересно будет всем).
А 19 октября наша команда проводит седьмую конференцию Data Science UA. На конференции выступят 18 спикеров со всего мира. Например, ради этой конференции Украину впервые посетит Romain Paulus – Lead Research Scientist из Salesforce (USA).
Какие цели преследует конференция и как помогает имплементировать технологию в реальный мир?
А.С.: Data Science UA Conference – это концентрация новых проектов и технологий в сфере Data Science. Она предназначена как для опытных Data Science специалистов, так и для менеджеров, которые только погружаются в наше направление.
На самой конференции есть три потока: технический и поток воркшопов для разработчиков, бизнес-поток для менеджеров и руководителей компаний, панельная дискуссия с сильнейшими представителями из мира бизнеса и разработки. На техническом потоке топовые разработчики расскажут о своем практическом опыте, технических сложностях и новейших подходах решения задач. Бизнес-поток погрузит менеджеров в мир data science (будет полезно руководителям из fintech, ритейла, агро и других), а поток воркшопов позволит участникам выполнить реальные задачи здесь и сейчас.
Цели конференции: знакомить людей, рассказывать о развитии data science в Украине и мире, приглашая как можно больше опытных украинских и иностранных спикеров. Мы учим менеджеров разбираться в направлении на достаточном уровне, чтобы понимать как внедрить data science в бизнес, а инженеров привлекают сильные технические доклады и воркшопы.
Конференция позволяет узнать лучшие практики имплементации data science в разных компаниях, а также познакомиться с единомышленниками со всей Украины и мира.
До встречи 19 октября на конференции Data Science UA
Александра Сироватко, CEO&Founder Data Science UA
