https://asodesk.com
EVER
Автоматическая идентификация лиц коммодитизируется, новые поставщики появляются каждый месяц, ничего интересного в этом нет. Тем не менее американский Ever дает повод написать о двух особенностях этого бизнеса.
Во-первых, он наглядным образом демонстрирует, что технологии уже достаточно хороши, чтобы качество не приносило существенных бенефитов. На промостранице Ever висят результаты «объективных» тестов, по которым стартап, разумеется, занимает уверенное первое место. Однако даже в этом пристрастном исследовании, которое явно не завышало результаты конкурентов, видно, что они прекрасны и неотличимы. Невозможно сказать, лучше ли 98,37 % правильных ответов в одном тесте и 99,7 % в другом, чем 98,67 % и 99,3 %, или наоборот. И даже если у кого-то «всего лишь» 98,0 % и 99,0 % – нет представимых сценариев, в которых это существенно повлияет на бизнес клиента. Технология с 99,999 % точности найдет себе новые применения, но пока все болтаются в диапазоне 98–99,5, их возможности идентичны.
Во-вторых, Ever показывает, от чего зависит качество продукта, и это совсем не гениальные инженеры. Еще три года назад стартап развивал приложение, максимально далекое от искусственного интеллекта и распознавания образов, – мобильную бэкапилку фотографий. Фото и видео перезаливались с телефона в платное облако, потом пользователь в удобном интерфейсе чистил память своего аппарата и продолжал беззаботно фотографировать. Предложение совершенно не уникальное, альтернатив много, но аудитория у Ever была, и в облаке стартап накопил 12 миллиардов фотографий, размеченных хотя бы автором. На этой базе стартап и тренировал нейросетку, отсюда и пришли хорошие результаты.
После пивота Ever получил 16 миллионов долларов инвестиций. Забавно, что после этого они поменяли технического директора – старый «обогнал» Google с Microsoft, но все равно не подходит, нужен новый.
https://ever.ai/
FRIENDLYDATA
Базовые конструкции SQL близки нормальному английскому языку, даже человек, далекий от программирования, понимает простые запросы – ну что здесь не понять: select name from employees where title='уборщик'. Совсем другое дело – такое написать, это еще не профессия, но уже полноценный навык. Одна неверная буква – и компьютер ругается, запрос не проходит, надо бежать на поклон к программисту.