Budućnost srpskog IT-a je pod znakom pitanja. Kako bi mogla da izgleda?

TL;DR:

• Domaći IT je u velikoj meri zasnovan na prodaji usluga — AI će možda ugroziti taj poslovni model, sigurno će ga transformisati
• Softverski proizvodi, i način na koji se razvijaju se bitno menjaju zbog AI, i nastaviće da se menjaju sve brže
• Smatramo da će budućnost industrije biti dobra fokusom na prelazak sa usluga na proizvode, i da ti proizvodi treba da budu AI proizvodi  — navodimo primere kakvi AI proizvodi mogu nastati u Srbiji sa našeg hakatona

Otkud sad pod znakom pitanja?

AI revolucija koja je počela pre dve godine uveliko menja način na koji se softverski proizvodi prave.

Budući da AI menja prirodu programerskog posla tako što mnoge delove ili ubrzava ili zamenjuje, i deluje da svakog meseca izlaze još napredniji modeli, logično je zapitati se kakav će to uticaj imati na poslovni model koji prodaje programerske sate — najčešći poslovni model kod nas.

Kada pričate privatno sa vodećim ljudima iz industrije vrlo otvoreno se govori o tome da je taj model pod znakom pitanja i da je pred nama kolektivno veliki izazov da se prilagodimo.

Ako posmatramo stvari zdravom logikom, vidimo da može da se dogodi da se zbog AI-a smanji potražnja za ovakvim uslugama, jer je produktivnost porasla a potreba ostala ista. Isto tako se može napraviti vrlo jak argument da će se zbog povećane potrebe za pravljenjem velikog broja novih proizvoda potražnja zapravo udesetostruči.

Jedino sigurno je da niko ne zna šta će se tačno desiti, i da nad ovim poslovnim modelom naprosto stoji jedan znak pitanja.

Da stvari budu složenije, za naš IT se smatra da je već neko vreme u krizi, koja možda nije izazvana AI-jem, ali bi bilo logično smatrati da će AI svakako imati neki uticaj na njen dalji tok.

Šta je sa kompanijama koje imaju proizvod?

Priča o neodrživosti uslužnog modela za domaći IT je pokrenuta davno, i razvoj biznisa zasnovanih na sopstvenom softverskom proizvodu se oduvek gotovo jednoglasno prepoznaje kao poželjna alternativa.

To je svakako i dalje slučaj, međutim softverski proizvodi takođe prolaze kroz svoju transformaciju izazvanu AI-jem.

AI funkcionalnosti i momenat “magije”, iliti osetne i očigledne vrednosti, koji AI unosi u softverske proizvode su maltene preko noći postali novi standard. Oni koji se ne prilagode novim očekivanjima smanjuju svoje šanse za uspeh na tržištu. Ili, kako jedan uspešan osnivač startapa dramatično kaže, “SaaS is dead”, ili kako jedan drugi jednako dramatično otpušta svoje “legacy” softverske proizvode.

Kako mogu izgledati domaći AI proizvodi?

Situaciju možemo posmatrati negativno, ali od toga nemamo ništa. Činjenica je da je AI revolucija jedna velika prilika za sve IT-jevce. Čitave kategorije proizvoda su postale moguće, sve ostale će biti uzdrmane što otvara prostor za ulazak na tržišta koja su do sada imala ustoličene igrače.

A kakvi mogu biti ti novi, AI proizvodi, iz Srbije?

Želeli smo da damo predlog odgovora na ovo pitanje, pa smo odlučili da organizujemo AI hakaton za ljude inspirisane AI-jem i koji su odvojili bar jedan vikend da prave kul nove stvari.

U nastavku vam predstavljamo nekoliko ideja koje bi mogle da, barem otprilike, ilustruju pravac kojim smatramo da bi naša industrija trebalo da se kreće. Tri istaknuta primera su po po izboru žirija u sastavu od Dragana Tomića, Denisa Bikova i moje malenkosti, i jedan je po izboru redakcije.

UkisAI — dinamično kreiranje igrica sa kojima deca uče za školu

Jovan Kiš i Filip Urošević su studenti FON-a već neko vreme uspešno posluju u ovoj oblasti, kako nam kaže Jovan:

Pre tri meseca nas je na fakultetu prepoznala jedna velika kompanija i njima pomažemo da uz poštovanje propisa i poslovne strategije koriste moć svojih podataka.

Na hakaton smo došli bez ideje, i pomogao nam je puno jedan mentor, Denis Bikov, da uoblikujemo ovu koju smo onda napravili za manje od 24h.

Njihovo pobedničko rešenje im je kao nagradu osvojilo 10.000$ u kreditima za korišćenje LLM-ova otvorenog koda od Vukašina Vukoja, i 1000€ u članstvu u Startitovom AI klubu koji će uskoro najavljen javno. 

Ideja je navedena iz naslova — da roditelj aploduje udžbenik iz, recimo, biologije, i da se detetu generiše stvarno zabavan kviz na tu temu. Rekao bih da je, sa malo mašte i par unapređenja, moguće napraviti toliko interesantnu igricu da ako dete nije baš iritirano neće ni skapirati da uči. Istinska magija. 

Inače ne bismo mogli nikako da napravimo ovako nešto za tako kratko vreme, za to su odgovorni svi drugi učesnici hakatona i organizatori koji su napravili takvu atmosferu da su nas neverovatno napunili energijom!

SharedBrain — da programere u firmi ne plaćaš za dupli posao

Ova ideja je bila jako popularna među mentorima pošto su uglavnom sami programeri ili šefovi programerima, ili oba. Članovi tima su Lazar Lazarevic, Despot Marković, Novak Zivanić, Natalija Djordjević i Aleksa Katić. Priča je otprilike ova:

“Pre neki mesec sam izgubio nedelju dana instalirajući jednu kinesku biblioteku za machine vision. Tek skoro sam saznao da je Pera iz drugog tima sve to isto nameštao prošle godine, a da sam to znao, ne bih izgubio nedelju dana.”

Ovo je čest i realan problem u svim velikim, ali i mnogim malim organizacijama. Rešenje ovog tima je program koji sakuplja sve snimke svih video sastanaka u firmama i pohranjuje i oslobađa ovo znanje, kako se problem iz navedenog primera ne bi ponavljao.

U prilog im ide sve veći broj firmi koje podrazumevano snimaju sve sastanke i to što sve više organizacija ide ka tome. U perspektivi tim ima na umu sveobuhvatnije rešenje poput Gleana. 

Njihovu prezentaciju preuzmite ovde.

Coralovo — asistent mašinskim inženjerima na terenu

Ako si mašinski inženjer i popravljaš neku opremu na terenu, treba da mnogo dobro znaš svaki od stotina hiljada komada opreme na svetu ili da pored sebe imaš hiljade stranica uputstva za taj komad koji je pred tobom. 

Ili da koristiš asistenta poput Coralovog, koji je istreniran upravo na tim sadržajima sa optimizovanim UX-om za terenske uslove. I ova ideja je nastala iz iskustva jednog od članova tima koji su se obučavali za tu struku. Ovaj projekat su napravili Petar Bošković i Stefan Veličković.

TechGPT — alat za održavanje električnih motora

Donekle sličan proizvod je napravio Dimitri Lapin, na osnovu svojih iskustava rada po ugovoru u fabrikama motora. Trenutno postoje vrlo precizni i skupi instrumenti za otkrivanje problema sa industrijskom opremom koje je jeftinije sprečiti nego lečiti, dok su jeftiniji instrumenti i manje precizni. 

Sa ovim alatom bi bilo moguće da se osluškivanjem rada motora dobije informacija o tome kada je vreme za održavanje i kog tipa, uz mnoge druge vrste dijagnostike u perspektivi. 

Ostala rešenja

Tim pod nazivom Deuterium, koji su činili Žarko Jevtić, Nikola Panajotov i Milan Stojković, razvio je demo proizvoda namenjen in-house advokatima luksuznih brendova. Njihov alat posećeujesajtove za prodaju novih i polovnih proizvoda, označava proizvode ovih brendova koje po odgovarajućim parametrima prepoznaje kao verovatno lažne, i omogućava advokatu da jednim klikom te proizvode prijavi i pošalje upozorenje.

Tim pod nazivom Blue, koji su činili Vladimir Lazić, Nikola Agatonović i Luka Glišić, napravio je demo proizvoda koji snima razgovore između lekara i pacijenta i automatski popunjava medicinski karton, a na osnovu prethodne istorije bolesti daje preporuke za dalje korake u lečenju i dijagnostici.

Tim Lemon činila je jedna učesnica, Kristina Jovanović, koja je razvila prototip aplikacije koja korisnicima — agentima za nekretnine i onima koji traže nekretninu da iznajme ili kupe, omogućava brže pronalaženje onih objekata koji odgovaraju njihovim kriterijumima, što je proces koji u stvarnosti ume da traje nedeljama.

Tim Green činili su Nemanja Janjić, Marko Dimović i Peđa Ilić. Njihov proizvod predstavlja Shopify plugin koji na osnovu fotografija proizvoda na prodavnici, kreira brand voice i na njemu zasnovanu SEO strategiju koju automatski implementira kreiranjem opisa proizvoda, meta podataka i sl.

Tim White je razvio demo proizvoda koji pomaže ljudima koji spremaju standardizovane testove engleskog (TOEFL, IELTS) da procene svoje znanje i identifikuju na kom segmentu treba najviše da se unaprede. U timu su bili Ilia Alakov, Sergey Blinov i Hristos Nenkov.