не удалять! внутри саб меню для мобилки
15 августа, 2024
От сканеров к смартфонам: Как мобильная революция породила новый рынок распознавания
В 2010-х годах задача распознавания документов считалась в целом решенной — но лишь для сканеров. Переломный момент наступил с массовым распространением смартфонов, которые сочетали в себе хорошую камеру и достаточную вычислительную мощность. Это открыло возможность распознавать документы прямо на мобильном устройстве, что и стало основной миссией компании SmartEngines, основанной в 2016 году. Начав с распознавания банковских карт и паспортов, компания выросла до решения комплексных задач: проверки подлинности документов со всего мира, автоматизации процессов удостоверения личности и борьбы с мошенничеством.
Наука как бизнес-стратегия: Почему в основе SmartEngines лежит научная школа и выращивание кадров
Уникальность SmartEngines в том, что продукт двигает наука, а не наоборот. Компания была создана учеными и сохранила научный подход как ключевое конкурентное преимущество. Вместо поиска готовых специалистов на перегретом рынке, в компании сделали ставку на выращивание собственных кадров. Студенты из ведущих вузов (МФТИ, МГУ, МИСИС) приходят на стажировки, где их учат не просто программировать, а быть учеными — мыслить системно, понимать фундаментальные основы и решать реальные, а не учебные задачи. Такой подход позволяет не только создавать прорывные продукты, но и готовить новое поколение исследователей.
«ИИ хайповый» vs «ИИ технический»: В чем разница и что реально повышает производительность
Владимир Арлазаров предлагает четкое разделение: существует «пиарный» и «технический» искусственный интеллект.
Экономике нужен именно второй тип, так как он приносит измеримую пользу, а не просто потребляет гигаватты энергии для генерации контента.
- «Хайповый» ИИ — это интерфейсы вроде чат-ботов, которые генерируют текст и картинки. Их полезность с точки зрения фундаментальной экономики часто сомнительна.
- Технический ИИ — это системы, которые реально повышают производительность труда, решают прикладные задачи и интегрированы в повседневные процессы. Примеры: системы неразрушающего контроля на заводах, диагностика двигателей, медицинская томография и, конечно, распознавание документов.
Экономике нужен именно второй тип, так как он приносит измеримую пользу, а не просто потребляет гигаватты энергии для генерации контента.
Человек + ИИ: Почему технологии не заменяют людей, а усиливают их возможности
Популярный нарратив о тотальной замене людей роботами — это заблуждение. История технологий — это история симбиоза «человек + инструмент». ИИ — лишь следующий мощный инструмент в этом ряду. Правильный путь — не замена, а усиление (human augmentation). Технология должна брать на себя рутинные, машинные операции, освобождая человека для задач, требующих эмпатии, креативности и сложных решений. В SmartEngines внедрение их решений никогда не приводило к сокращениям, но всегда — к многократному росту производительности.
Борьба с мошенничеством: Как компьютерное зрение проверяет подлинность документов в реальном времени
Одно из ключевых направлений SmartEngines — предотвращение мошенничества с использованием поддельных документов. Технология работает на трех уровнях:
Система контролирует до 70 различных признаков подлинности, что делает обход защиты практически невозможным для частных мошенников.
- Физический канал: Специальные устройства (например, в аэропортах) проверяют документ в разных диапазонах, выявляя переклейки фото и замену страниц.
- Цифровой канал: Анализ изображения документа на предмет монтажа, подмены или демонстрации его с экрана.
- Мобильный канал: Проверка подлинности с помощью камеры смартфона, когда нет специального оборудования.
Система контролирует до 70 различных признаков подлинности, что делает обход защиты практически невозможным для частных мошенников.
Кадровый голод в AI: Почему рынку не хватает специалистов и как растить их внутри компании
Рынок кадров в области искусственного интеллекта переживает жесточайший голод на всех уровнях. Основная проблема — дефицит специалистов с фундаментальной подготовкой, способных не просто собирать модели из «кубиков», а понимать, почему та или иная архитектура работает. Ситуацию усугубляет повальное увлечение всех компаний созданием собственных AI-решений, что распыляет и без того скудные ресурсы. Единственным долгосрочным решением этой проблемы является система «выращивания» кадров внутри компании через тесную интеграцию с вузами и выстраивание непрерывной образовательной цепочки.
Советы технологичным стартапам: От поиска продукта до выхода на международный рынок
- Фокус на пользу: Самый простой критерий — «за пользу платят». Ваш продукт должен либо увеличивать доходы клиента, либо решать его конкретную «боль» (например, проблемы с безопасностью или соблюдением регуляторики).
- Осторожнее с пилотами: Бесплатные пилоты для крупных компаний часто являются бессмысленной тратой времени стартапа. Компания выполняет свой KPI «провести пилот», а не купить ваше решение.
- Выход на международный рынок: Изучайте не только юридические, но и культурные особенности региона. Идеально найти локального партнера, который поможет избежать подводных камней. Качественный продукт — ваш главный козырь.
За что бизнес платит деньги: Как создать востребованный продукт в сфере искусственного интеллекта
Главный совет от Владимира Арлазарова — делать продукт, который решает реальные бизнес-задачи. Необходимо смотреть на боли компаний: боль управляемости, боль безопасности, боль соответствия регуляторным требованиям. Если вы помогаете их решить — вам будут платить. При этом продукт должен быть вычислительно эффективным, чтобы его можно было использовать локально, без постоянной зависимости от облачных мощностей и связанных с этим рисков потери контроля над данными.
Слушайте полную версию интервью на канале C-level: мысли в режиме CEO, чтобы узнать, почему Владимир Арлазаров считает чат-боты «интерфейсом, а не интеллектом», как ошибки при выпуске паспортов создают проблемы для бизнеса и почему государству стоит ставить перед наукой амбициозные практические цели, а не KPI по количеству публикаций.
Андрей Ремесленников