Microblink, kompanija sa sjedištem u Zagrebu koja razvija napredna rješenja temeljena na umjetnoj inteligenciji i čiju tehnologiju koristi preko 100 milijuna ljudi u više od 60 zemalja svijeta, kako su se nedavno pohvalili, u posljednjih godinu dana više no udvostručila je broj zaposlenih, na njih 300, u svoja dva ureda u Zagrebu i New Yorku.

Temelj svih proizvoda u ovoj kompaniji umjetna je inteligencija. Nju Microblink danas koristi samo za razvoj vlastitih rješenja, no tu je i potencijal komercijalizacije platforme. O svemu nam je više rekao Matija Ilijaš, globalni potpredsjednik za inženjerstvo i AI.

Nedavno smo mogli čuti da gradite AI koji gradi AI. Možete li nam to pobliže objasniti?

AI platforma temelj je svih naših proizvoda te ulažemo jako puno truda i znanja da je konstantno optimiziramo i što više ubrzamo proces razvoja konkretnih rješenja kojima svojim klijentima možemo riješiti neki poslovni problem. U praksi to znači da nam za rješenje, za koje smo prije pet godina trebali gotovo godinu dana da ga isporučimo, sada treba manje od tri mjeseca. Daljnjom automatizacijom i ugradnjom AI modela u samu AI platformu, taj produkcijski period može se još skratiti, na svega nekoliko tjedana, što je velika konkurentska prednost na globalnom tržištu.

A izgradnja rješenja na našoj platformi realizira se u tri dijela. Prije svega potrebno je označiti velike količine podataka koji su potrebni za strojno učenje. U Microblinku je za to zadužen tim od preko 100 ljudi koji uz pomoć naše platforme za označavanje rade to na brz i efikasan način, pritom osiguravajući maksimalnu sigurnost i privatnost podataka. Drugi dio odnosi se na definiranje modela strojnog učenja (najčešće su to duboke neuronske mreže) i učenje tog modela na osnovi označenih podataka.

Ovo je zadatak za tim od 10 AI stručnjaka koji uz pomoć naše platforme za strojno učenje obavljaju to u sve većoj mjeri automatizirano. I treći dio odnosi se na izvedbu tog našeg rješenja na konkretnom uređaju korisnika, za što je potrebno imati programsku podršku koju u Microblinku također samostalno razvijamo. Naš sustav za izvođenje neuronskih mreža na mobilnim uređajima omogućuje nam i do 40 posto veće brzine izvođenja od konkurencije poput Googlea i Applea. Uzbudljiva je činjenica da se mnoge od tih radnji potrebnih za izgradnju AI rješenja mogu također učiti metodama strojnog učenja, odnosno prepustiti AI modelima. Neki od primjera radnji koje mogu raditi AI modeli su automatizirano označavanje podataka, automatsko pronalaženje najboljih modela strojnog učenja i optimalno provođenje procesa strojnog učenja.

U Microblinku kontinuirano i aktivno ulažemo u istraživanje i razvoj kako bismo to ostvarili, a imamo i prve primjere uspješne primjene u praksi. Naš dugoročni cilj je razviti moćan AI sustav koji bi bio sposoban samostalno graditi AI rješenja i proizvode.

Koje su prednosti, a koji problemi u korištenju umjetne inteligencije?

Većina impresivnih AI rješenja kojima možemo danas svjedočiti zasniva se na dubokim neuronskim mrežama koje temelje svoje učenje na ogromnim količinama podataka. U svojoj srži ove metode imaju svoje prednosti i mane koje se zatim manifestiraju u konkretne prednosti i mane u njihovoj primjeni u praksi.

Najveća prednost dubokih neuronskih mreža njihova je ekspresivnost. Količina, odnosno kompleksnost, informacija i logike koju danas duboka neuronska mreža može naučiti značajno je veća od one koju jedan tim inženjera može razviti u obliku programskog koda. Kao rezultat toga, danas AI može u puno domena riješiti značajno teže probleme od inženjera koji koristi klasične metode razvoja. Ova prednost rapidno raste uz sve veće količine dostupnih podataka, sve pametnije metode učenja te značajno povećanje hardverske moći koja sve to mora podržati.

S druge je strane najveća mana dubokih neuronskih mreža njihova vrlo ograničena interpretabilnost. Dobro napisan programski kod jednog inženjera ima visoku razinu interpretabilnosti, odnosno može se jasno vidjeti logika rješenja i na temelju toga donositi zaključke ili raditi preinake. Duboke neuronske mreže uče rješenja pomoću milijuna malih matematičkih operacija i kao takve nemaju jasno ljudski interpretabilne prikaze svoje logike. To u praksi uzrokuje cijeli niz izazova po pitanju garancije pouzdanosti i sigurnosti, kao i probleme pristranosti u podacima, pa tako i AI rješenjima koja se uče na tim podacima.

Što predviđate u skoroj budućnosti, što se korištenja umjetne inteligencije u svakodnevnom životu tiče?

Već sada je umjetna inteligencija sveprisutna u našem svakodnevnom životu, kroz uređaje koje koristimo, a kao i u slučaju naših rješenja koja razvijamo, ta tehnologija ima cilj značajno uštedjeti ljudima vrijeme za stvari koje su ranije bili primorani raditi ručno, poput plaćanja računa, unošenja podataka s kreditne kartice, otvaranja bankovnog računa i slično.

Predviđam da će aktivnosti u gotovo svim aspektima svakodnevnog života postepeno na neki način biti potpomognute umjetnom inteligencijom. Većim dijelom to će ljudima biti nevidljivo te će se očitovati poboljšanjem i pojednostavljenjem svakodnevnih potreba i aktivnosti. Vidljivo će to biti tek na nekim projektima, poput autonomnih vozila.

Ono što će biti društveno najkorisnije značajni su očekivani napreci u znanosti i medicini potpomognuti umjetnom inteligencijom. Već danas razvijaju se vrlo obećavajući AI alati koji mogu optimizirati razne procese u znanosti i time omogućiti nova otkrića (npr. Googleov AI sustav za otkrivanje strukture proteina koji između ostalog omogućuje brži pronalazak novih lijekova).

Gdje se u praksi najviše koriste vaši proizvodi?

Kako imamo tri poslovne vertikale, imamo i različite tipove korisnika.

Naši proizvodi iz commerce dijela poslovanja najviše se koriste u SAD-u jer kroz naš sustav obrađujemo gotovo 10 posto ukupnog volumena američke maloprodaje. S obzirom na to da imamo podatke o tako velikoj količini kupnji, zanimljivi smo i trgovcima i raznim marketinškim kompanijama.

Proizvodi iz identity dijela poslovanja doslovno se koriste svugdje. Kao klijente imamo preko 600 kompanija iz preko 80 zemalja te iz najrazličitijih industrija koje digitaliziraju svoje usluge. Riječ je o bankarskoj, financijskoj, kripto, telekom, industriji osiguranja, turističkoj industriji i još mnogima. Obično se naše rješenje koristi za lakšu registraciju korisnika na internetu, ali u različite svrhe, poput lakšeg otvaranja računa u banci, registracije SIM kartice, lakšeg check-ina prilikom putovanja avionom, lakšeg unajmljivanja automobila ili električnog bicikla i sl. Naravno, tu je i dalje prisutan 'Slikaj i plati', naš inicijalni proizvod koji je i dalje standard za plaćanje režija u Hrvatskoj i regiji.

Najavili ste zapošljavanja u Zagrebu i New Yorku - kakav tip radnika tražite?

Bili smo vrlo uspješni u zapošljavanju u zadnjih godinu dana te smo povećali broj zaposlenika za više no dvostruko, a nastavljamo i dalje zapošljavati jer su ljudi temelj uspjeha naše kompanije.

Kako smo tehnološka tvrtka koja se bavi razvojem softverskih proizvoda, najviše zapošljavamo visokoobrazovane stručnjake u našem odjelu istraživanja i razvoja produkata.

Tu imamo potrebu pojačati tim produktnim menadžerima, produktnim dizajnerima i softverskim inženjerima, a sad veći naglasak stavljamo i na zapošljavanje voditelja razvojnih timova (engineering manager), kojima je glavni zadatak brinuti se o zadovoljstvu i produktivnosti tih timova.

Proizvodi su nam tehnički iznimno kompleksni, pa kao primjer mogu navesti naš engine za izvođenje neuronskih mreža, zbog kojeg zapošljavamo neke od najboljih softverskih inženjera u jeziku C++ u Europi.

Imate li problema s pronalaskom novih ljudi, kao mnoge tvrtke u branši?

Zapravo nam je vrlo drago vidjeti veliku konkurenciju za vrijedne zaposlenike u našoj industriji. To pokazuje zdravo poslovno okruženje. U takvoj okolini treba se istaknuti kvalitetom projekata, zdravom i pozitivnom radnom atmosferom, a naravno i uvjetima rada. Zasad dosta uspješno pronalazimo nove zaposlenike i najveći nam je izazov objasniti što to točno radimo jer su nam proizvodi visokotehnološki, a nema puno stručnjaka na tržištu koji jako dobro vladaju vještinama potrebnima za kvalitetno obavljanje posla.

Ohrabruje nas i to što smo u dosta kratkom periodu zaposlili veći broj ljudi u SAD-u, prvenstveno u prodaji, što je također dokaz da radimo jako dobar posao.

Čime privlačite nove zaposlenike, kakav je prosjek plaća?

Microblink je dosta poznato ime na hrvatskim sveučilištima tako da u najvećoj mjeri privlačimo mlade stručnjake direktno nakon diplome. Činjenica da smo percipirani kao jedna od vodećih globalnih AI kompanija značajno nam olakšava zapošljavanje. U našim timovima trenutno imamo velik broj iznimnih stručnjaka koji su mogli raditi u puno većim svjetskim kompanijama, ali su birali nas, pa i njihova imena mnogo znače novim zaposlenicima. Naravno, tu su i uvjeti koji su među najboljima na tržištu, a osim same plaće, nudimo sudjelovanje u vlasništvu u kompaniji. Ostale pogodnosti koje osiguravamo, poput posebnih naknada za roditelje, fleksibilnog radnog mjesta i vremena, vlastitih budžeta za edukacije i mnoge druge, više i ne ističemo jer ih podrazumijevamo.

Kako su vam prošle pandemijske godine što se prihoda tiče?

Inicijalno je postojala prilično visoka razina neizvjesnosti oko toga kako će se na nas reflektirati pandemija. Kako nam klijenti dolaze iz različitih industrija, neki od njih bili su iznimno zahvaćeni pandemijom, poput klijenata iz zrakoplovne ili automobilske industrije, i bilo je teško gledati kako im pada poslovanje.

No s druge su se strane naši proizvodi pokazali kao rješenje za pandemijska ograničenja, jer automatizacija i poslovanje na daljinu omogućuju veću efikasnost i klijentima i korisnicima. Zbog toga smo u cijelom periodu pandemije ostvarivali rast od oko 40 posto godišnje.

Što planirate do kraja ove godine?

Primarni cilj nam je daljnje fokusiranje kompanije na tri proizvodne vertikale, a to su identity, commerce i AI platforma, jačanje produkata unutar svake od tih vertikala te ubrzavanje rasta na globalnom tržištu.