Команда, которая обучила искусственный интеллект казахскому языку

В Казахстане искусственный интеллект становится привычным для корпоративных решений, призванных улучшить связь с клиентами. Сотовые операторы, банки, электронное правительство — вот первые клиенты, которые переложили тяготы рутинных процессов с человека на робота.

Процесс набрал обороты, по которым трудно судить, что еще 2 года назад общение с роботом можно было увидеть разве что в фантастическом фильме. Сейчас это вполне доступное корпоративное удовольствие и по цене, и по деньгам.«Капитал.kz» встретился с Данилом Котельниковым, генеральным директором компании Evotech Central Asia, которая оказалась у истоков нового направления не только в Казахстане, но и в мире. Все решения использования искусственного интеллекта в бизнесе, которые сейчас применяются в нашей стране, разработаны именно этой компанией.

Компетенции начинаются с понимания рынка

Данил Котельников в полной мере испытал зависимость от обстоятельств игрока на рынке технологических решений. В хорошие времена — жесткая конкуренция, во времена кризисов — схлопывающийся спрос. Глобальные слияния крупных компаний разрывают годами наработанные связи, запросы клиентов все более унифицируются. Где найти вызов для себя? Как уловить тенденцию, которая станет главным трендом ближайшего будущего?В 2010 году, когда было принято решение поменять позицию на рынке, Данил Котельников оставил должность генерального директора компании Tandem TVS (годовой оборот $30 млн) и продал свои доли в проектах Atacom, Dimeo, Alatau Innovations и TND.&nbspВ активе — сотрудничество с компаниями Cisco, Nortel и Awai, ряд реализованных интеграционных решений в области профессионального телевидения (ТРК «Казахстан», «31 канал», ТРК «Жетысу»), построение центров управления и принятия решений в области бизнес-коммуникаций.

Инфраструктуре нужны проекты

К этому моменту, вспоминает Данил Котельников, в Казахстане в целом была построена инфраструктура связи и стала наращиваться доля IT-составляющей рынка. Команда единомышленников, собравшаяся вокруг Данила Котельникова, выбрала четыре направления, перспективных с точки зрения приложения инженерного опыта. Один из проектов, Nova Engineering, пытался решить проблему увеличения КПД электродвигателей, переводя в практическую плоскость теоретически обоснованную технологию совмещенных обмоток. На проект за полтора года было потрачено порядка $50 тыс., добиться заметного успеха не удалось, сейчас компания работает на рынке поставок запчастей для промышленных гигантов. На второй проект, конвейер разработки сайтов и их SEO-продвижения, было потрачено $30 тыс. за три месяца. Команда-разработчик, в которую были сделаны инвестиции, продемонстрировала несовершенство бизнес-процесса, и проект свернули.Другие два направления оказались гораздо более перспективными: интернет вещей и искусственный интеллект. Анализ рынка показал наличие зрелых игроков на первом рынке и возможность развития на втором. Проблема состояла в том, что надо было найти такую нишу, где в силу узости некомфортно чувствовали бы себя разработчики-гиганты. «Они не будут тратить ресурсы на разработку уникального проекта, который выстрелит максимум три раза в условиях казахстанского рынка. Ни один гигант индустрии не пойдет на девелопмент отдельной тематики. Нам это было позволительно с точки зрения именно такого рискового инвестирования, поскольку имелись в виду небольшие затраты, — говорит Данил Котельников. — Фактически речь шла о том, чтобы финансировать команду инженеров, которые могли эту тему разрабатывать. Речь шла о затратах порядка $40−60 тыс.: зарплаты, исследования, пробы пера, пилотные проекты. На разработки в области интернета вещей мы тоже потратили порядка $50 тыс. и до сих пор пытаемся в этой теме работать».

Заказчикам нужен робот

В 2015 году стало ясно, что рынок крупных корпоративных заказчиков созрел для внедрения решений на основе искусственного интеллекта. В наращивание компетенций в этом направлении команда инвестировала $100−130 тыс. «Мы понимали, что этот тренд рано или поздно появится в Казахстане, поэтому хотели его возглавить. Решения, связанные с внедрением в бизнес-процессы искусственного интеллекта, привлекали своей новизной, — вспоминает Данил Котельников. — Но при этом мы понимали, что не надо изобретать велосипед. Достаточно было улучшить имеющийся — и его продавать».Надо отметить, что искусственный интеллект, внедренный в продукты таких глобальных информационных игроков, как Google, IBM или Apple, не имеет отношения к корпоративным решениям. В тот момент на рынке было всего три компании, которые работали в этом сегменте: американская Nuance Communications, российская «Центр речевых технологий» и греческая Amilia. «Amilia — это платформа для построения системы автоматизации, роботизации, взаимодействия человека и машины в составе контакт-центров. Продукт этой компании по всем критериям подходил нам идеально, это очень узко заточенное решение, какое мы и искали, — говорит Данил Котельников. — Мы увидели, что в глобальном плане этот рынок абсолютно не насыщен. Когда мы говорим о применимости решений на основе ИИ в корпоративном сегменте, сталкиваемся с рядом специфических требований, которые не могут быть выполнены глобальными компаниями. А нас интересовали бизнес-решения, гармонично встраиваемые в структуру и бизнес-процессы заказчика. Продукт Аmilia полностью соответствовал этим интересам, что само по себе уникальный случай, и мы договорились о сотрудничестве».

Электронное правительство приняло на работу робота Кенеса

Первым клиентом по внедрению искусственного интеллекта в бинес-проекты стала крупная компания сотовой связи. Данил Котельников не хочет озвучивать название, хотя оно и очевидно. «Де-юре у меня нет прав анонсировать наше сотрудничество. Сотовый оператор говорил о сотрудничестве с компанией Amilia. Таким образом, он пытается свое ноу-хау несильно распространять. Понятно, что информация все равно утекает, но интенсивность утечки можно контролировать, — говорит Данил Котельников. — Мы вообще начали с того, что пошли сразу к монстрам связи и в банки — снимать сливки. Операторы оказались более подвижны и быстрее приняли решение. Пока банки созревали, мы успели доказать состоятельность идеи применения искусственного интеллекта в составе электронного правительства и внедрили это решение. Называется оно „Робот Кенес“, с ним говорят все, кто звонит на портал 1414».

Почему пионер рынка боится конкурентов

Первое в стране внедрение искусственного интеллекта стоило заказчику $500 тыс. и полтора года работы. Сейчас, по мере накопления опыта, ставка понизилась до $100 тыс., а работы производятся в течение трех месяцев. О маржинальности Данил Котельников говорить не хочет из опасений перед конкурентами. Хотя еще в 2015 году, когда компания только делала первые шаги, в мире насчитывалось максимум 10 подобных внедрений в Европе и США. «Бизнес-процессы рассказывать не хочу. Рынок не дремлет, конкуренты бдят. Вопросы технологий, которые мы можем раскрыть перед заказчиком, чтобы быть полностью понятным, прозрачным и комфортным для заказчика, я не могу раскрывать в интервью, потому что усложню себе жизнь. Хотя в Казахстане условия для нашего бизнеса непривлекательны, рынок очень скоро насытится, — говорит Данил Котельников. — Сейчас мы имеем временной технологический отрыв по квалификации, но он может быть сокращен конкурентами в считанные месяцы. Благо мы рынок изучили вдоль и поперек, с каждым игроком познакомились. 50% потенциальных заказчиков знают о нас».

Как обучается робот

Для начала работы заказчик должен иметь определенную серверную архитектуру, на которую «накатывается» платформа искусственного интеллекта, которая дополняется коннекторами, моделями, алгоритмами. «Это наша добавленная стоимость. Потом мы внедряем в бизнес-процессы заказчика методику по обучению этой системы, обучаем специалистов заказчика всем аспектам и всем компетенциям, необходимым для самостоятельного управления и развития этого инструмента, поддерживаем платформу», — рассказывает Данил Котельников.Методики обучения робота — информация конфиденциальная и может быть описана только в общих чертах. Система искусственного интеллекта — это готовая к восприятию неких поведенческих моделей система, обучаемая человеком. В мире проводились опыты бесконтрольного обучения робота, и они привели к проявлениям человековредительских тенденций в его поведении. «Человеческое обучение — наиболее быстрый, легкий и эффективный механизм обучения искусственного интеллекта. Система на старте — это ребенок, поступивший в 1 класс. Какой-то язык у него родной, например, английский. Мы хотим дать ему новый язык, начинаем с элементарных вещей, даем ему словарный запас, правила построения предложений в этом языке, — рассказывает Данил Котельников. — Смысла моделировать словарный запас самостоятельно нет никакого. Мы используем базу обращений в контакт-центр, это ведь миллионы живых обращений от пользователей. Есть некие ключевые слова и стандартные модели поведения любого человека, который обращается в структуру заказчика. Анализируя статистическую накопленную базу обращений, мы их выделяем и учим этому робота. Мы автоматизируем не уникальный бизнес-процесс, а рутину, которую перекладываем на робота. Мы обучаем робота адекватной реакции на реальные обращения. Мы не строим робота под себя — мы строим его под конкретных реальных людей. Кто-то медленно говорит, кто-то матерится, кто-то мешает слова, все это попадает в базу анализа. И на основании этого учим робота понимать смыслы, суть. С точки зрения профессионала эта задача достаточно узка».Чтобы создать новый язык, надо обработать порядка 100 тыс. вызовов. Когда язык уже создан, достаточно уже 10 тыс. обращений. «Теоретически через 3−7 лет робот будет абсолютно компетентен в тех задачах, какие на него возлагаются. Он будет знать все слова, сценарии, будет способен абсолютно адекватно себя вести, — говорит Данил Котельников. — Сегодня уже есть кейсы, когда люди старшего возраста не отличают нашего робота от человека: благодарят, разговаривают с ним. Это касается тривиальных операций. Если говорить о сложных взаимодействиях человека с системой, то их автоматизация неэффективна и нецелесообразна. Искусственный интеллект не может полноценно заменить человека».

Источник