Tag: webinar

Kategorie
Webinary

David Stillwell:  Big data i etyczna strona AI

– Firmy często mówią: mamy świat nowych technologii, jak możemy na tym więcej zarobić? Tymczasem pytanie powinno brzmieć: skoro mamy nowe technologie, jak możemy stworzyć lepszy i bezpieczniejszy produkt – mówił prof. David Stillwell z Uniwersytetu w Cambridge podczas grudniowej sesji Akceleratora Innovatorium.

Zaskakująca moc danych, pochodzących z mediów społecznościowych, powinna wywoływać poczucie wielkiej odpowiedzialności. Organizacje, które decydują się na korzystanie z big data, muszą podporządkować się szczególnym zasadom, a kluczową powinno być przestrzeganie zasad etycznych – tak można by w największym skrócie podsumować wykład prof. Davida Stillwella podczas grudniowej sesji Akceleratora Innovatorium. 

Stillwell w swoich badaniach zajmuje się m.in. analityką danych w kontekście nauk społecznych. Udowodnił na przykład, że ogromne zbiory danych, jakie można czerpać z profili w social mediach, pozwalają przewidzieć osobowość użytkowników. Analizował w jaki sposób dane konsumentów są wykorzystywane do profilowania reklam. Sprawdzał też m.in. czy ludzie wolą się umawiać z osobami o podobnej osobowości i czy przysięgający sprawiają wrażenie bardziej wiarygodnych (o szczegółach tych badań Profesor mówił podczas wykładu). 

Jak bardzo chcesz się dzielić danymi

Stillwell zwraca uwagę  na zjawiska, które niepostrzeżenie wchodzą do naszego życia za sprawą rozmaitych instytucji, coraz bardziej  naginających zasady etyki. Przykład towarzystwa ubezpieczeniowego, określającego wysokość stawki na podstawie analizy danych z Facebooka był tylko jednym z wielu. Ten sposób działania towarzystwa wydawał się kontrowersyjny więc w 2016 roku udało się go zablokować. Ale już kilka lat później w USA uznano, że towarzystwa ubezpieczeniowe mogą używać danych z social mediów, o ile potrafią udowodnić zasadność takiego działania.

W tym przesuwaniu granic etycznych można iść jeszcze dalej i jako dowód Stillwell podał przykład chińskiego banku, który przyznawał karty kredytowe na podstawie danych z komunikatora Wechat. Z kolei Netflix uznał, że wiedza o narodowości, wieku czy płci użytkownika platformy to „śmieciowe dane”, bo podstawą jest obecnie identyfikacja osobowości,  skuteczniej pozwalająca trafnie dobierać filmy i zatrzymać użytkownika.

– Większość badań, o których mówię, powstała w oparciu o informacje z Facebooka. Dane związane z podejmowaniem przez ludzi decyzji o tym co kupić, jakiej muzyki słuchać, co oglądać, pozwalają spersonalizować człowieka – mówił Stillwell.  – Można dzięki nim docierać do naprawdę wrażliwych informacji, w tym do typu osobowości, a ich dokładność jest wysoka. Zła wiadomość jest taka – przekonywał – że nawet jeśli ominiemy social media, to źródłem danych nadal będzie nasz telefon, karta kredytowa, Spotify czy YouTube. W realnym świecie służą do zarabiania dużych pieniędzy.

Nie bądź jak Alexander Nix z Cambridge Analytica

Nie manipuluj, nie wykorzystuj psychiki, nie graj na neurozach.

Niestety właśnie tak często się dzieje. Ludzie wysoko neurotyczni „trafiają” w sieci na obrazki imigrantów, „zalewających” ich kraj, przez co pobudza się ich naturalną skłonność do strachu. Osobom z dużą otwartością, bezkrytycznie przyjmującym informacje, sprzedaje się spiskowe teorie. Manipulując ludzką psychiką można przekonać wyborców demokratycznych, by zostali w domu – tak jak to było podczas wyborów prezydenckich w USA. To właśnie nieetyczne wykorzystanie big data pozwoliło Trumpowi zwyciężyć, a kluczową rolę odegrał startup Cambridge Analytica.

– Cambridge Analytica przyszła do nas i chciała skorzystać z naszej technologii, ale na szczęście powiedzieliśmy „nie” – opowiadał Stillwell. – Nie wykorzystali naszych danych i algorytmów czy czegokolwiek innego. Ale wiele innych firm przychodzi i wtedy musimy postawić te dwa pytania: powinniśmy z nimi pracować czy nie? A jeśli tak, to na jakich warunkach?

Można przewidzieć cechy psychiczne miliardów ludzi w mgnieniu oka, ale kluczowe jest postawienie pytania: Do czego maja służyć.

Psychometryczne dylematy

Czy wykorzystanie big data i AI w aplikacji randkowej jest etycznie poprawne? Co się stanie, gdy starając się jeszcze bardziej dopasować użytkowników sięgniemy do danych znacznie głębiej, tak że określimy ich typy osobowości? Można powiedzieć, że póki ludzie zgadzają się na takie niejednoznaczne działania – jest.  Ale… – To co robisz musi mieć sens dla klienta i być uczciwe. Benefitem powinno być to, że klient czuje się bezpiecznie i komfortowo. […] Musi wiedzieć, co się dzieje z jego danymi, mieć możliwość kontrolowania i decydowania – podkreślał Stillwell. – Często firmy mówią: to świat nowych technologii, jak możemy na tym więcej zarobić?  Tymczasem pytanie brzmi: skoro mamy nowe technologie, jak możemy zrobić lepszy i bezpieczniejszy produkt.

Trzeba wyprzedzać zdarzenia i przewidywać, jakie informacje będzie można wydobyć, analizując big data.

David Stillwell, profesor of Computational Social Scienc at Cambridge University Judge Business School

Wykład wygłoszony podczas Akceleratora Innovatorium, grudzień 2022 rok

Kategorie
Webinary

Big data i AI w badaniach mediów. Marcin Niemczyk: Na razie nie jest to takie łatwe

– Badania mediowe od lat rządzą się swoimi prawami, opracowanymi przez międzynarodowe instytucje. Tymczasem rynek zasypywany jest narzędziami, które próbują wyrwać kawałek tego obszaru i przekonać firmy mediowe, że przy pomocy modelowania danych, można osiągnąć ciekawe efekty. Na razie nie jest to jednak takie łatwe – mówił Marcin Niemczyk z Polskich Badań Internetu podczas grudniowej sesji Akceleratora Innovatorium.

– Po co robi się badania mediowe? – pytał retorycznie Marcin Niemczyk. – Bo media bez użytkowników nie istnieją, a badania są jedynym sposobem, by potwierdzić, że konkretny podmiot ma obserwatorów. Pomiary dodatkowo mają sprawdzić, ile i jakich osób korzysta z danego medium. – Ostatecznie bowiem modelem biznesowym jest sprzedaż kontaktów tych osób z reklamą – podsumował Niemczyk.

Punktem odniesienia w badaniach statystycznych są dane GUS. Niemczyk przypomniał, że jeśli bada się preferencje polityczne, to trzeba wiedzieć, jaka jest struktura populacji i losowo dobrać ludzi do próby, by nie była skrzywiona. – W przypadku mediów każde badanie musi też mieć badanie założycielskie, które określi, ile osób korzysta z danego medium. Tylko wtedy, modelując dane, mamy punkt odniesienia. Ponadto jesteśmy w stanie stwierdzić, jakie cechy społeczno-demograficzne decydują o tym, jak media są konsumowane.

Poza punktem odniesienia, kolejny problem, na który można napotkać, próbując modelować dane o konsumpcji mediów, jest taki, że rozkłady intensywności korzystania z mediów są inne niż rozkłady populacyjne. Starsi oglądają telewizję, młodzi korzystają z internetu.

Nośniki reklamy w mediach

Według badania Publicis, które zaprezentował Marcin Niemczyk, telewizja i internet zdecydowanie wybijają się na runku nośników reklamowych, zajmując praktycznie jego połowę. Dalej znajduje się radio, outdoor, magazyny, dzienniki  i kino.

Czy można z nich zbierać jakieś dane i modelować? Jeśli nie teraz, to w przyszłości? Tak, ale w bardzo różnym stopniu. Niemczyk podaje kino jako przykład małego rynku nośników reklamy. Dane (np. sprzedaż internetowa biletów, aplikacje, paragony/karty, raport biletera) nie są specjalnie modelowane, ale może właśnie tu jest pole do popisu dla AI. Na razie nie jest wykorzystywane – podkreślił Niemczyk.

W przypadku magazynów i dzienników można zebrać danedotyczące punktów sprzedaży, paragonów/kart, raportu kioskarza, ale… Obszar badań reklamy prasowej zmienił się ogromnie. – Kiedyś zmiany w planowaniu kampanii oparte były na czytelnictwie i ogólnych wynikach dla prasy, dziś opierają się o badania zauważalności reklamy i wyniki dla reklamy – podkreślił Niemczyk. – Nowe wskaźniki badania reklamy to: zauważalność, koncentracja uwagi, skupienie (łączny czas spędzony na reklamie), intensywność kampanii. Ciekawych danych dostarczają np. badania eyetrackingowe, mówiące, jak mózg reaguje na to, co widzimy. Wynika z nich, że średni czas kontaktu z reklamą to 630 ms czyli 0,65 sekundy!

W przypadku outdooru, jak  twierdzi Niemczyk, AI mogłaby zbierać i analizować dane, dotyczące np. lokalizacji nośników, rozmiaru, czy natężenia ruchu przy nośniku. Z kolei w przypadku radia danych nadających się do modelowania raczej nie ma.

Jak można zbierać dane z telewizji? Pewnego rodzaju informacją, choć obarczoną dużym błędem, bylibypłacący abonament. Ponadto dane mogą pochodzić z dekoderów kablówek czy telewizorów Hbb, dekoderów satelitarnych i aplikacji, które raportują co jest oglądane. Danych jest dużo, ale problemem jest to, że nie dotycząc całej  populacji.

W przypadku telewizji, z big data eksperymentuje Nielsen. Ale pamiętać należy, że big data ma zalety. I wady – jeśli firmy nie traktują ich odpowiedzialnie. Kluczowe jest podejście do badań.  Wg Niemczyka big data jako samodzielny zasób nie nadaje się do pełnego zrozumienia dynamiki widowni, bo niektóre grupy mogą być niedoreprezentowane lub nadreprezentowane na poziomie technicznym.

I wreszcie inernet.Wykorzystuje ogromne dane: z serwerów, dane dla odsłon zmierzonych skryptami, ruch mierzony pojemnością danych. Ale – jak mówi Niemczyk –  cookie to nie człowiek. I to jest w tych badaniach największy problem. – Wydawca widzi przeglądarkę, która odpytuje o treść, ale nie widzi kto jest za przeglądarką.

Jak więc zbadać internet? Przede wszystkim trzeba mieć panelistów PC – cookie i software. – Internautom emituje się ankietę. Jeśli ją wypełnią, stają się cookiepanelistami, a cookie dostaje cechy demograficzne. Po zainstalowaniu netPanelu można raportować. Jeśli robi się to w sposób ciągły, zachowania panelisty nie odstają od populacji, to wchodzi on do próby badawczej – tłumaczył Niemczyk. Ale, podkreślał, panel zrekrutowany online nie jest reprezentatywny. Nie odzwierciedla struktury demograficznej w populacji internautów czy proporcji pomiędzy liczbą użytkowników na witrynach.

Naturalnie mamy coraz więcej narzędzi i metod badania internetu, ale wniosek końcowy jest niezmiennie taki, jak i postawiona na początku teza: media mierzone są nadal trochę tradycyjnie, wychodząc od badań społecznych, rozwijanych jeszcze w XX wieku. Dlaczego? Odpowiedź jest dość prosta. – Potrzeby klientów tych badań mówią o tym, że chcą oni mieć pełny obraz rynku, rozumianego jako rynek mieszkańców Polski – wyjaśnił Niemczyk.

Według niego, bez tej wiedzy nie da się zrobić modelowania, które spełni wspomniane wyżej potrzeby. Jednocześnie trudno nie zauważyć, że ogromna wiedza leży po stronie badań zbieranych w internecie i w telewizji.  – Modelowanie danych technicznych z telewizji to chyba największy trend na najbliższe lata. Także w outdoorze – przekonywał Marcin Niemczyk.

W wielkich platformach same dane nie wystarczą, ale są bezcenną dawką wiedzy, jeśli chodzi o poprawianie danych badawczych i modelowanie ich – podsumował. 

Marcin Niemczyk, Polskie Badania Internetu

Wykład wygłoszony podczas grudniowej sesji Akceleratora Innovatorium

Kategorie
Webinary

Wiesław Cetera: Jak tworzyć i finansować spin-off 

Zdobycie funduszy jest podstawowym problemem dla każdego, kto chce uruchomić firmę. Zwłaszcza gdy jej celem jest wdrożenie i wykorzystanie innowacyjnej technologii. Jak przystąpić do zdobywania środków, w jakiej formie realizować przedsięwzięcie biznesowe? O tym podczas sesji Akceleratora Innovatorium mówił prof. Wiesław Cetera z Uniwersytetu Warszawskiego.

W jakiej formie prowadzić działalność gospodarczą – to jedno z bardziej istotnych pytań, na które trzeba sobie odpowiedzieć. Profesor Wiesław Cetera rozpoczął swój wykład od przedstawienia najlepszych opcji. – Proponuję wziąć pod uwagę spółkę handlową lub wpis do ewidencji działalności gospodarczej. Mimo że każda z tych form ma wady i zalety – podkreślił.

Jeśli chodzi o zalety spółek handlowych (osobowych i kapitałowych) Cetera wskazał na odpowiedzialność wspólników ograniczoną do majątku spółki i wysokości wniesionych udziałów, minimalną kwotę kapitału zakładowego, podatek dochodowy w wysokości 9 lub 19 proc. i brak składki ZUS. Koszty prowadzenia spółki to ½ kosztów JDG.

Są jednak i wady. Wspólnicy podpisują umowę spółki w formie aktu notarialnego. Wymagana jest pełna księgowość, co determinuje dodatkowe koszty. Udziałowcy płacą podatek od dywidendy 19 proc., a zarząd składa sprawozdania finansowe przygotowywane obowiązkowo przez księgowych i prezentowane w KRS.

Jeśli przyjrzeć się jednoosobowej działalności gospodarczej, to wpis do ewidencji jest bardzo prosty. Samodzielna rejestracja w portalu nie wymaga kosztów, nie jest też wymagany kapitał początkowy, obsługa księgowa może być samodzielna lub niskokosztowa, przez 2,5 roku obowiązuje preferencyjna stawka ZUS, podatek od dochodów jest jednorazowy, a dostęp do zysków swobodny. – Gdyby wskazywać na wady to – mówił Cetera – niestety właściciel firmy odpowiada za wszystkie zobowiązania całym majątkiem osobistym. Ponadto JDG można zawiesić lub zamknąć, ale nie można sprzedać. Jeśli w planach jest zatrudnienie pracowników, korzystniej przekształcić JDG w spółkę.

Porównanie kosztów

Wiesław Cetera zaprezentował takie zestawienie:

W przypadku prowadzenia JDG, koszty (podatek, księgowość, ZUS) wynoszą 3094 zł (odpowiednio 1437 zł, 200 zł, 1457 zł). W przypadku kosztów spółki (900 zł, 0 zł, 1500 zł ) 1500 zł. Rocznie suma kosztów w przypadku JDG to 37 128 zł, a spółki 18 000 zł.

Prof. Cetera zaznaczył, że korzystniejszym rozwiązaniem wydaje się być spółka z o.o. choć – uwaga –  jeśli założyciele firmy mają poniżej 26 lat, to koszty JDG zamykają się właściwie w kosztach prowadzenia księgowości.

Spin-off warte rozważenia

– Z perspektywy wdrażania nowoczesnych technologii, ta forma jest szczególnie korzystna, bo jest to podmiot, który zajmuje się transferem technologii z nauki do biznesu – wskazał prof. Cetera. – Jeśli jesteście pracownikami czy studentami, to możecie z niej korzystać; rekomendowałbym ją każdemu, kto zamierza pracować, wykorzystując nowe technologie – powiedział Wiesław Cetera.

Jak mówił, są różne modele komercjalizacji badań, ale formuła spin-off sprowadza się do zawarcia umowy prowadzenia spółki z o.o, w której jednym z udziałowców jest uczelnia czy jednostka badawcza. – Staną się one jednostką partnerską dla was i gwarantem, że prowadzone działania mają charakter innowacyjny i naukowy – zwrócił uwagę Cetera.

W jakiej formie można stosować spi-off? To też kwestia decyzji. W grę wchodzi model ortodoksyjny (spółka bazuje na naukowcu (pomysłodawcy), który odchodzi z instytucji macierzystej (uczelni) i staje się przedsiębiorcą); hybrydowy (spółka bazuje na transferowanej technologii, pomysłodawcy (naukowcy) mogą pracować na uczelni macierzystej, nie angażują się w zarządzanie, ale posiadają udziały, pełnią funkcje kontrolne i doradcze); technologiczny (spółka bazuje na przenoszonej z uczelni technologii, wynalazca (naukowiec) nie angażuje się w jej funkcjonowanie, otrzymuje wynagrodzenie za przekazaną technologię (często w postaci udziałów w spółce) .

– Na każdej uczelni działa inkubator przedsiębiorczości, na którego wsparcie organizacyjne możecie liczyć – podpowiedział Cetera. I podkreślił istotny fakt: – Obecność uczelni na ogół ogranicza się do 20-procentowego udziału w kapitale spółki. Zwykle po 2-4 latach uczelnia jest gotowa opuścić gremium udziałowców za określonym wynagrodzeniem. Na ogół są to wielokrotności kapitału założycielskiego – tłumaczył.

Źródła finansowania

Jeśli chodzi o finansowanie, możliwe jest oparcie się na środkach własnych, środkach pozyskanych (granty, programy) lub środkach pożyczonych (kredyty, leasing). Gdzie szukać środków do pozyskania lub pożyczenia?

  • Fundusze europejskie

Miks spółki z o.o,  spin-off i faktem pozostawania mikroprzedsiębiorstwem (czyli zatrudniającym do 10 osób) daje duże możliwości skorzystania z tych bardzo korzystnych funduszy.  Warto pamiętać, że finansowanie dotyczy różnych obszarów. Co ważne, szczególnie promowana jest działalność poza dużymi aglomeracjami, zwłaszcza nakierowana na AI i informatykę.

funduszeeuropejskie.gov.pl/strony/skorzystaj/ – Tu można sprawdzić dostępne oferty.

  • Fundusze poręczeniowe

Oferta dostępna jest cały czas, ale ma pewne ograniczenia.

Fundusze te prowadzą działalność w formie poręczenia za zaciągnięty na warunkach rynkowych kredyt (niezbędny jest kapitał, historia firmy, zdolność kredytowa). Fundusz, oceniając wiarygodność i potencjał firmy, będzie gwarantem udzielonego kredytu.

ksfp.org.pl/ – Tu można sprawdzić dostępne oferty

  • Platformy crowdfundingowe

 Można dzięki nim pozyskać do miliona euro.

Warunkiem jest przygotowanie dokumentu ofertowego, ale mimo wszystko jest to jeden z prostszych i najszybszych sposobów pozyskiwania kapitału.

  • Kredyt technologiczny

Korzystny i opłacalny, ale wymagający zdolności kredytowej. Możliwe jest uzyskanie do 70. proc wydatków poniesionych na koszty kwalifikowane w związku ze zrealizowaną inwestycją technologiczną czyli m.in. na kupno nieruchomości, zakup, koszty transportu, pokrycie kosztów związanych z najmem, koszty związane z walidacją albo ochroną patentową. Kredytowi towarzyszy zawarcie umowy z aneksem, w którym – jak podkreślił prof. Cetera – zawiera się prawdziwa korzyść opisana jako premia za zrealizowanie przedsięwzięcia finansowanego przez kredyt technologiczny. Jeśli po roku uda się zacząć sprzedawać efekty działalności, kredytodawca za każdą fakturę przyznaje premię w wysokości wystawionej faktury. Pieniądze wędrują do banku i są formą spłaty zaciągniętego kredytu.

  • Organizacje finansujące

Na przykład PARP i inne organizacje, które ogłaszają konkursy na produkt, który można sfinansować.  Ograniczeniem może być krótki czas na przygotowanie wniosku, więc jeśli nie ma gotowego produktu, ta forma raczej nie będzie przydatna. 

  • Finansowanie z NCBiR

Także w tym przypadku preferowane są firmy założone poza aglomeracjami. – Trzeba mieć wcześniej przemyślaną koncepcję,  łącznie z budżetem, partnerami, podpisanymi umowami konsorcjum, bo to jest warunek konieczny złożenia takiego wniosku – zaznaczył Wiesław Cetera – ale jest to jeden z najlepszych sposobów na skomercjalizowanie innowacyjnych pomysłów, w których jako spółka spin-off można wziąć udział w konsorcjum z uczelnią czy jednostką badawczą.

Wiesław Cetera, dr hab., inż., prof. Uniwersytetu Warszawskiego

Ekspert w tworzeniu i pozyskiwaniu źródeł finansowaniu dla spin-off

Wykład wygłoszony podczas grudniowej sesji Akceleratora Innovatorium

Kategorie
Webinary

Mike Rosenberg: Geopolityka a sztuczna inteligencja

Nie jest zaskakującym, że sztuczna inteligencja ma ogromną rolę do odegrania. Może pomóc uczynić nasze życie lepszym, ale będzie też mieć ogromny wpływ na geopolitykę. I to może być niebezpieczne. O przyszłości AI w kontekście geopolityki mówił prof. Mike Rosenberg podczas wrześniowej sesji Akceleratora Innovatorium.

Żeby zrozumieć, w którym kierunku może zaprowadzić ludzkość sztuczna inteligencja powiązana z geopolityką, warto prześledzić, jak w przeszłości rozwijały się konflikty pomiędzy krajami. Wiedza historyczna ułatwia zrozumienie pewnych procesów, choć zmieniający się świat powoduje, że przebieg współczesnych konfliktów jest daleko inny od tych sprzed lat. I takiemu właśnie rysowi historycznemu geopolityki poświęcona była pierwsza część wykładu prof. Mike’a Rosenberga.  profesora zarządzania strategicznego w IESE Business School.

Wojna hybrydowa – znak czasów

Zimna wojna zamroziła typowe konflikty militarne na długi czas, przypomniał Rosenberg, choć przeszły one na inne obszary. I tak było przez wiele lat. W momencie upadku ZSRR zamrożone konflikty powróciły. Dziś na świecie punktów zapalnych jest bardzo dużo. Jeśli chodzi o Rosję, to dąży ona obecnie do odzyskania imperialnej pozycji, jakby nie pamiętając, że sytuacja geopolityczna jest inna niż w latach ’80 XX wieku. Rosjanie powinni rozumieć, podkreślał Rosenberg, że obecna polityka popycha ich kraj w stronę sojuszu z Chinami, tyle że Chiny nie mają interesu, by stawać w obecnym konflikcie po stronie Rosji. Jak mówi Rosenberg, Rosja wręcz na własne życzenie podporządkowuje się Chinom.

– Współcześnie mamy do czynienia przede wszystkim z wojną hybrydową, w której wykorzystanie technologii, obok działań konwencjonalnych, ma niebagatelne znaczenie – mówił prof. Rosenberg. W dodatku zanim dojdzie do konwencjonalnych działań, obserwować można wiele zdarzeń, które budują odpowiedni grunt. Rosenberg przypomniał m.in. wybory prezydenckie w USA, w których zwycięstwo odniósł Donald Trump. Dziś nie jest już tajemnicą, że rosyjskie tajne służby uruchomiły tysiące fake newsów w amerykańskich mediach społecznościowych i miały wpływ na wyniki wyborów w USA. Trzeba pamiętać, mówił Rosenberg, że koncepcja wojny hybrydowej uwzględnia też ataki na infrastrukturę i w kontekście geopolityki jest to coraz powszechniejsze działanie. Nikt nie zakwestionuje, że rola systemów informatycznych stała się ogromna.

Kto ma AI, ma wpływy

Druga część wykładu poświęcona była głównie zwróceniu uwagi na gwałtowny rozwój technologii opartych o AI. Sztuczna inteligencja ma służyć całej ludzkości w różnych sferach życia. I będzie mieć wpływ na zmianę świata. Pytanie tylko jak będzie temu światu służyć i jak zostanie wykorzystana przez armie.

Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe czy rozwijanie sieci neuronowych w kontekście geopolitycznym będą wykorzystywane do zdobywania, gromadzenia i przetwarzania danych, rozwoju wielkich platform biznesowych, hardware’u (sprzęt komputerowy) czy soft power (oprogramowania). Oraz do prowadzenia wojen. Bo niestety jest tu dużo miejsca dla AI, zwłaszcza w obszarze działań wojennych, logistyki i co najgorsze – unicestwiania ludzi.

Dane to dziś nowe złoto – tłumaczył Rosenberg. Dzięki nim można obserwować zachowania, przewidywać je i wpływać na nie. – Najlepszym przykładem są obecnie Chiny, które kontrolują swoje społeczeństwo – mówił prof. Rosenberg, zwracając jednocześnie uwagę na pewien paradoks w podejściu do danych przez Amerykanów. Z racji ich niefrasobliwości w udostępnianiu danych, stały się one punktem wyjścia dla modeli biznesowych wielu firm. – Firmy cyfrowe docierają już do tego poziomu inwigilacji, co organizacje szpiegowskie – twierdzi Rosenberg.

Oczywiście im więcej danych, tym więcej platform biznesowych, korzystających z nich i bogacących  się dzięki temu.

Obecnie można już mówić o rywalizacji geopolitycznej platform, a wręcz porównywać z walką o przewagę militarną. Czy Chiny zrezygnują z walki o Tajwan? Raczej nie – przekonywał Rosenberg. Bo w tym sporze nie chodzi wyłącznie o terytorium, ale o terytorium, w którym produkuje się ultranowoczesne 3-nanometrowe chipy. – Ten kto dominuje w produkcji chipów, dominuje na świecie – mówił Rosenberg i podkreślał, że Tajwan ma obecnie 40 proc. udziału w światowej produkcji hardware’u.

Rosenberg zwracał też uwagę, że kraje, które zaadaptowały AI szybciej, będą mieć większe tempo wzrostu i będą wpływać na pozostałych. Ponownie jako przykład podał Chiny i Inicjatywę Pasa i Szlaku, którą można określić mianem „konia trojańskiego” chińskiej polityki. Ma ona jednocześnie intensyfikować rozwój gospodarki Państwa Środka i rozszerzać wpływy polityczne. A wszystko to finansowane przez chińskie banki, zgodnie z chińskimi standardami, dalekimi od amerykańskich czy europejskich. Jednym z krajów, gdzie projekt udaje się wprowadzać, są Węgry.

Sztuczna inteligencja pomaga też wojsku. Niestety. Zbiera dane, analizuje, wykrywa anomalie, na które człowiek nie zwróciłby uwagi, wspiera logistykę, pozwala śledzić działania wroga. Nowoczesne maszyny, wspomagające prowadzenie działań wojennych są wyposażane w inteligentne systemy coraz powszechniej. Czy jednak – pyta prof. Rosenberg – tego typu broń nie powinna być zakazana? Powołuje się w tym podejściu m. in. na pogląd szefa ONZ, Antonio Guterrsa, który optuje za tym, by urządzenia autonomiczne uznać za niezgodne z konwencjami, podobnie jak broń chemiczną.

Człowiek musi mieć kontrolę nad AI, zwłaszcza tam, gdzie broń używana jest do unicestwiania ludzi. – Nie powinno się pozwalać maszynom i robotom zabijać w oparciu o algorytm – mówił prof. Mike Rosenberg. Niestety międzynarodowy sprzeciw jest niewielki, co powoduje, że nieokiełznane rozbudowywanie systemów wojskowych prowadzi ludzkość w ślepą ulicę, w krąg wojen robotów i SF. – Jak najszybciej trzeba ten proces zatrzymać – podkreślił Rosenberg. 

Mike Rosenberg – profesor zarządzania strategicznego w IESE Business School

Wykład wygłoszony 29 września 2022 roku podczas sesji Akceleratora Innovatorium.

Kategorie
Webinary

Agnieszka Uflewska: Etyczne aspekty sztucznej inteligencji

– AI musi być zgodna z prawem, z wartościami etycznymi i solidna, zarówno z technicznego, jak i społecznego punktu widzenia. Musi być ukierunkowana na człowieka – mówi prof. Agnieszka Uflewska o warunkach wdrażania sztucznej inteligencji.

– Sztuczna inteligencja to tsunami o ogromnym potencjale, służącym rozwojowi, ale także niszczącym, jeśli jej twórcy nie będą pamiętać, że AI to nie tylko dziedzina informatyki, ale być może przede wszystkim filozofii. Jej pojawienie się zmusza nas do zastanowienia się, co to znaczy być dobrym człowiekiem i co to znaczy dobrze żyć – zwróciła uwagę prof. Agnieszka Uflewska podczas grudniowej sesji Akceleratora Innovatorium.

– Nie da się mówić o aspektach etycznych bez odniesień do kultury, czyli pewnej całości, obejmującej wiedzę, wierzenia, wzorce myślenia i zachowania, sztukę, moralność, prawa, obyczaje, zdolności i nawyki nabyte poprzez ludzi przez przynależność do danego społeczeństwa. A kamieniem węgielnym kultury jest etyka (normy, wartości, wierzenia), bo z tego wynikają symbole, czytelne i ważne dla nas – przekonywała prof. Uflewska.  Jesteśmy w pewnym historycznym momencie, w którym wszystko staje się 5.0. – Inteligentne rozwiązania, oparte na przetwarzaniu danych, także wrażliwych, wkraczają w nasze życie poprzez biznes i administrację.

Godna zaufania sztuczna inteligencja, czyli etyczne aspekty AI

Etyka AI ma określić sposób, w jaki sztuczna inteligencja może prowadzić do poprawy lub naruszenia dobrobytu jednostek, zarówno pod względem jakości życia, jak i autonomii człowieka i wolności, niezbędnych w demokratycznym społeczeństwie.  – Jednostki i społeczeństwa muszą być chronione na podstawowym poziomie – podkreślała prof. Uflewska. – Etyka AI stymuluje innowacje, których celem jest promowanie wartości etycznych.

By moc wdrażać AI, musi cieszyć się ona wiarygodnością i zaufaniem. Nie wolno zapominać, że AI ma być ukierunkowana na człowieka, na zwiększanie jego dobrobytu i gwarantowanie równości. Dlatego więc ma być ona: zgodna z prawem (poszanowanie wszystkich istniejących przepisów), zgodna z zasadami i  wartościami etycznymi oraz solidna, zarówno z technicznego, jak i społecznego punktu widzenia.

Agnieszka Uflewska wymienia cztery normy wypracowane w tej kwestii przez Komisję Europejską, które przenoszą się na wartości, o których nie można zapomnieć, pisząc algorytmy AI:

  • Poszanowanie autonomii człowieka: interakcja z systemami AI musi gwarantować ludziom samostanowienie, możliwość wyboru oraz posiadanie nadzoru nad sztuczną inteligencją
  • Zapobieganie szkodom: systemy AI muszą być bezpieczne, nie mogą szkodzić ludziom i środowisku
  • Sprawiedliwość: musi być rozumiana jako niedyskryminacja, przeciwdziałanie stronniczości czy stygmatyzacji, a w wymiarze proceduralnym musi pozostawić ludziom możliwość kwestionowania decyzji podejmowanych przez AI
  • Możliwość wyjaśnienia: procesy zachodzące w AI muszą być przejrzyste, a cele i możliwości komunikowane wprost

Jakie wartości wynikają z tych czterech norm? 

  • Przewodnia i nadzorcza rola człowieka, kontrolującego, oceniającego skutki działania, zapewniającego narzędzia do zrozumienia przez użytkowników interakcji z AI.
  • Bezpieczeństwo i solidność techniczna (posiadanie scenariusza na wypadek zagrożenia AI w jakimś obszarze, jasny proces rozwoju, odtwarzalność procesów).
  • Ochrona prywatności i zarządzanie danymi.
  • Przejrzystość w proponowanych systemach.
  • Różnorodność, niedyskryminacja i sprawiedliwość, czyli unikanie stronniczości, zapewnienie różnorodność opinii już na etapie projektowania i udział osób, na które AI będzie mieć wpływ.
  • Dobrostan społeczny i środowiskowy, czyli monitorowanie systemów AI i sprawdzanie ich oddziaływania na społeczeństwo w różnych obszarach, w tym na kulturę i instytucje państwa.
  • Odpowiedzialność gwarantująca możliwość kontroli, przeprowadzenia ocen oddziaływania przed, w trakcie i po wprowadzeniu systemów AI.

Jak w praktyce stosować etykę AI

– Etyka musi być w sercu wszystkiego co robicie – mówiła prof. Agnieszka Uflewska do słuchaczy i potencjalnych projektantów AI. – Dlaczego etyczne AI jest takie ważne? Bo można stworzyć dużo bardzo dobrych rzeczy, ale jeśli nie będziemy pamiętać o etyce, to realne staną się zagrożenia takie  jak: identyfikowanie i śledzenie osób fizycznych za pomocą AI, systemy AI działające niejawnie, stosowanie mechanizmów oceniania obywateli z naruszeniem praw podstawowych, a nawet wykorzystanie AI do tworzenia systemów śmiercionośnej broni czy „inteligentnego” zniewolenia – vide Chiny.

– Musimy sobie odpowiedzieć na pytanie, w jakim świecie chcemy żyć. Jeśli w tym godnym zaufania, to on musi być oparty na etyce. 

Agnieszka Uflewska, prof. uniwersytetu w Glasgow, prawniczka, zajmująca się rozumieniem kultury i tożsamości kulturowej

Wykład wygłoszony 1 grudnia 2022 roku podczas sesji Akceleratora Innovatorium

Kategorie
Webinary

Michał Kibil: Prawne aspekty AI

– Sztuczna inteligencja nie może krzywdzić człowieka. Jest to determinant myślenia o szerzeniu rozwiązań  dotyczących AI i tego dokąd powinny zmierzać prawa jej dotyczące – mówił mecenas Michał Kibil podczas grudniowej sesji Akceleratora Innovatorium.

– Gdy myślimy o AI to przede wszystkim o zakresie danych, które człowiek udostępni sztucznej inteligencji  i sposobie ich wykorzystania – zwracał uwagę mec. Michał Kibil. Obowiązująca w Polsce ustawa o ochronie baz danych odnosi się do każdego zbioru, który za taką bazę może być uznany. Dlaczego ma to kluczowe znaczenie? – Jeśli korzystamy z jakichś danych, to konieczne jest zdefiniowanie, czy to w ogóle jest baza danych. Jeśli tak – kto jest jej producentem, bo to producent, czyli osoba, która poniosła nakłady, by ją stworzyć, jest podmiotem chronionym. To on jest uprawniony do decydowania w jaki sposób baza danych może być wykorzystywana, a także ma prawo do wynagrodzenia za korzystanie z niej. Naruszenie praw producenta do danych grozi nie tylko odpowiedzialnością cywilno-prawną, ale nawet karną.

Wykorzystywanie danych

Przepisy rozszerzają ochronę twórcy na każde wykorzystywanie danych czy utworów. – Nie tylko zresztą twórcę, także faktycznie posiadacza praw autorskich – przypominał Kibil. – Jednym z uprawnień właściciela praw autorskich jest bowiem prawo do nadzoru nad tym, jak utwór będzie wykorzystywany. Kibil przestrzegał wiec przed sytuacją, w której wykorzystanie choćby jednego elementu niezgodnie z intencją posiadacza praw, może zablokować cały projekt biznesowy. – Roszczenia twórcy mogą być różne, bo w przypadku praw majątkowych właściciel ma prawo żądać odszkodowania i części zysków osiągniętych, gdy naruszono jego prawa autorskie.

Wykorzystywanie danych osobowych 

Szczególnie wrażliwym obszarem danych, które mogą być przetwarzane przez algorytm w celu jego wyuczenia, są dane osobowe.

Tworząc algorytm można być administratorem danych osobowych, czyli podmiotem, który ma samodzielne prawo do przetwarzania danych osobowych lub podmiotem przetwarzającym, nazywanym potocznie procesorem. Jeśli mowa o danych osobowych, to czym innym są dane osobowe zwykłe, a czym innym szczególnie wrażliwe (odnoszące się do stanu zdrowia czy biometrii), na używanie których konieczna jest wyraźna zgoda. Jeśli więc twórca algorytmu ma na celu tworzenie narzędzi do profilaktyki zdrowotnej, to poza przypadkami, w których zacznie on odpowiednio wcześnie zbierać zgody na przetwarzanie danych osobowych, warto zastanowić się nad alternatywną opcją, by nie skazać projektu na porażkę. Może być nią np. nietraktowanie danych jako osobowych – zwracał uwagę Kibil. Nie wszystko bowiem, co było daną osobową kiedyś, nadal musi nią być. Danymi osobowymi nie są choćby dane zanonimizowane (stają się danymi statycznymi, gdy nie da się ich powiązać z konkretną osobą).

Bezpieczeństwo

 – Tam gdzie przyuczamy algorytm oparty na danych osobowych, musimy się skupić na kilku obszarach – mówił mec. Kibil. – Stworzone oprogramowanie musi być bezpieczne pod kątem architektury systemu, zgodnej z wymogami bezpieczeństwa, a o przetwarzaniu danych osób fizycznych i zasilaniu nimi algorytm trzeba daną osobę poinformować.  Ważna jest też kwestia automatycznego przetwarzania danych osobowych, wprowadzona na gruncie RODO. Każda osoba, w przypadku której podejmujemy decyzję zautomatyzowaną, czyli bez udziału człowieka, ma prawo wiedzieć, w jaki sposób jej dane są przetwarzane przez algorytm, jakimi wyznacznikami się on kieruje i do kogo można się odwołać, gdy nie akceptuje się decyzji algorytmu. Po stronie takiej osoby stoi już dziś np. unijne prawo do niedyskryminacji.

Czy algorytm jest utworem?

Większość ekspertów twierdzi, że w świetle praw autorskich nie. Ale… to zależy. W Polsce wytwory AI np. obrazy, nie są uznawane za utwory, ponieważ nie są wytworami człowieka. – Do kogo w takim razie przynależy taki obraz? – stawiał pytanie mec. Kibil. – Do osoby, która wpisała hasła do wygenerowania obrazu, czy do twórcy kodu, a może do właściciela firmy dewelopującej algorytm? Tu nie ma dobrej odpowiedzi – podkreślał. Tymczasem w domach aukcyjnych już sprzedaje się zdjęcia-obrazy wytwarzane przez AI. A AIVA topierwszy algorytm sztucznej inteligencji, który został uznany za autora, bo poza Polską, definicja utworu zaczyna być mocno rozszerzana.

Odpowiedzialność za sztuczną inteligencję. Nadchodzi AI Act

– Jeśli wykreujecie sztuczną inteligencję, która doprowadzi kogoś do szkody, to ta osoba będzie w stanie obciążyć odpowiedzialnością was – zwracał uwagę mec. Michał Kibil. I przestrzegał: – Dziś odpowiedzialność jest lekko iluzoryczna, ale za chwilę już tak nie będzie. Wchodzą nowe przepisy na poziomie UE. Prócz odpowiedzialność kontraktowej jest też ta w obszarze RODO.

AI Act to nowa regulacja, która ma uporządkować w UE cały obszar wykorzystywania sztucznej inteligencji. Zmienia model myślenia sztucznej inteligencji i jej postrzeganie, wprowadzając cztery kategorie ryzyka: minimalne, ograniczone, wysokie, nieakceptowalne.

Wprowadza też listę zakazanych praktyk, których nie możemy stosować, np. wykorzystywanie algorytmów AI do powszechnego śledzenia ludzi czy tworzenia system oceny społecznej, takich z jakimi mamy do czynienia w Chinach. AI Act nałoży obowiązek audytowania AI, wprowadzi katalog systemów wysokiego ryzyka (m.in. tych wykorzystywanych w systemach HR), wymagać też będzie zarzadzania ryzykiem przez dostawcę czyli twórcę algorytmu. Ponadto ma wprowadzić obowiązek ubezpieczenia OC dla dostawcy. I naturalnie zobowiąże do przestrzegania zasad etyki AI czy praw własności intelektualnej.

Mimo że to pierwszy taki projekt, to od października 2022 roku jest już obiektem szerokiej dyskusji i krytyki m.in. z powodu definicji AI, która wg niektórych jest zbyt szeroka i niezgodna z wykreowaną przez OECD.

Nie tylko AI Act

Odrębnie wprowadzana jest dyrektywa odpowiedzialności za sztuczną inteligencję. Wystarczy wykazanie że algorytm jest niezgodny z zasadami AI ACT i że doszło do powstania szkody i to już przeniesie na twórcę ciężar odpowiedzialności cywilno-prawnej za skutek. To nie pracodawca będzie np. odpowiedzialny za dyskryminację pracownika, ale pracownik zgłosi się do podmiotu tworzącego rozwiązania AI.

Jak podejść rozsądnie do tworzenia sztucznej inteligencji? Najbezpieczniej pamiętając o ISO 3850. To najlepsza wskazówka, zgodnie z którą warto podzielić proces tworzenia na fazę koncepcyjną, projektowanie i rozbudowę, weryfikację i walidację modelu, wdrażanie, działalność operacyjną i monitorowanie, reewaluację oraz zakończenie projektu.

Mec. Michał Kibil  Senior partner w kancelarii GTL specjalista od prawa autorskiego, prawa nowych  technologii, specjalista do spraw sztucznej inteligencji i prawnych aspektów

Wykład wygłoszony 1 grudnia podczas sesji Akcelerator Innovatorium

Kategorie
Webinary

Grzegorz Samborski: Szanse i ograniczenia polskiej przedsiębiorczości technologicznej

Co ogranicza polskie startupy, a co może być ich siłą? Jak prezentują się na rynkach? Jakie wartości mogą przekuć w sukces? Podczas listopadowej sesji Akceleratora Innovatorium mówił o tym Grzegorz Samborski.

Jest takie powiedzenie, że jak nie wiadomo o co chodzi, to chodzi o pieniądze. I wydaje się, że to one są w dużej części problemem polskich startupów. – Większość finansowania pochodzi z unijnych subwencji, przyznawanych przez rozmaite instytucje. W Polsce średnia inwestycja w startup to ok. 800 tys. zł, podczas gdy w Europie ok. 1 mln euro – mówił Grzegorz Samborski.

Taka sytuacja utrudnia start i powoduje często problemy z kapitałem ludzkim. Koszt zatrudnienia programistów może być dominującym, a przecież nie jest jedynym. To powoduje, że founderzy często pełnią zbyt wiele ról, nie skupiając się na swoim głównym zadaniu, a w konsekwencji szybko tracą wiarę, że robią coś, co ma sens.

Polska to za duży i za mały kraj

Nadal spora część startupów myśli o projektach głównie w skali lokalnej. To błąd – przekonuje Samborski. – Jesteśmy krajem, w którym nigdy nie zrobi się dużego biznesu, więc pomysły na startupy warto zglobalizować. Jako przykład podaje firmy powstające na Litwie, Łotwie i w Estonii, które od początku są nastawione na rynki zagraniczne, bo mają świadomość, że trudno robić biznes dla kilkuset tysięcy ludzi. Zmiana mentalności polskich przedsiębiorców wydaje się być konieczna, choć jak sam Grzegorz Samborski przyznaje, bycie młodą demokracją i młodą gospodarką rynkową nieco może tłumaczyć zachowawczość.

Nie ma zmiłuj, podatki

– W bardziej cywilizowanych krajach na świecie, startupy są inaczej traktowane, jeśli chodzi o podatki – przekonywał Samborski. – Patrzy się na nie jak na firmy, które potencjalnie mogą przynieść większe przychody z podatków za jakiś czas, niż gdyby obciążać je tak samo wysokimi daninami już na bardzo wczesnym etapie. Zwrócił też uwagę, że te „dojrzałe” przedsiębiorstwa często odprowadzają mniejsze podatki, całkowicie zgodnie z prawem. 

Kluczowe trzy pierwsze lata

Samborski podczas wykładu oparł się m.in. na danych z raportu „Startup genome report extra on premature scaling”, przygotowanego przez badaczy z uniwersytetu Stanforda i Berkeley. To z ich badań wynika, że w ciągu pierwszych trzech lat upada nawet 92 proc. startupów. – Głównie dlatego, że gdy skończą się pieniądze, brakuje pomysłów, jak zdobyć nowe środki albo ludzie przestają wierzyć w sens tego, co robią. Konkurencja  jest ogromna i niestety łatwiej jest odnieść sukces komuś pracującemu w Niemczech czy w Estonii niż w Polsce.

Coś optymistycznego?

Tak. I to całkiem spora lista: wiek startuperów, doświadczenie, śmiałe wejście do świata nowych technologii, coraz więcej prywatnych pieniędzy na rynku, więcej też kapitału spoza Polski.

Samborski zwraca uwagę na wiek przedsiębiorców. Jak wynika z raportu, dotyczącego badania polskich startupów, przybyło założycieli reprezentujących najmłodsze pokolenie. Grupa wiekowa 20-30 lat w 2020 roku stanowiła tylko 28 proc. Teraz jest to już 37 proc.  Rodzi to naturalnie obawy, że brak doświadczenia nie pomoże utrzymać się na rynku, ale  – jak twierdzi – Samborski – wspomniane badanie pokazuje też, że ci młodzi ludzie są odważni,  nie boją się  relacji międzynarodowych, myślą bardziej globalnie i są zdeterminowani.

Wg badania 10 proc. founderów to osoby w wieku 40+ a ich atutem jest doświadczenie, co zwiększa szansę na sukces. Zaledwie 4 proc. firm założyli ludzie po 50. roku życia.

Co zamierzają oferować startuperzy w Polsce? Głównie AI i uczenie maszynowe, ale też produkty z dziedziny e-commerce, medtech, edukacji oraz obszaru „analityka, research tools, business inteligence”. Blisko połowa przedsiębiorców oferuje produkt webowy, dalej jest aplikacja mobilna i masowy produkt fizyczny.

Jeśli chodzi o model biznesowy to dominują SaaS (40 proc.) oraz B2B Enterprise (36 proc.). B2C wybiera tylko 20 proc. przedsiębiorców.

– Pozytywne jest to, że coraz więcej firm już rozumie, że trzeba myśleć innymi kategoriami, czyli o rynkach zagranicznych – podsumowuje Grzegorz Samborski. – 78 proc. przedsiębiorców planuje w ciągu roku wejść na nie. Głównie chodzi o rynek unijny, ale priorytetowe są też Stany Zjednoczone i Kanada.

Grzegorz Samborski, dziennikarz z wykształcenia, pasjonat internetu, nowych technologii i muzyki, od blisko 30 lat działa na styku marketingu, sprzedaży w Internecie.

Prezentacja miała miejsce 24 listopada podczas sesji Akcelelratora Innovatorium

Kategorie
Webinary

Tomasz Goliński: Pozyskanie kapitału to wyzwanie. Warto wiedzieć, jak zaprezentować się przed funduszem VC

Proces inwestycyjny oraz współpraca miedzy spółkami i funduszami venture capital stanowiły temat prezentacji Tomasza Golińskiego podczas listopadowej sesji Akceleratora Innovatorium.

Wybór instrumentów finansowych zależy od tego, na jakim etapie rozwoju znajduje się przedsiębiorstwo. – Wczesny etap wiąże się z dużymi wyzwaniami, ale etap pomysłu, transferu czy weryfikacji jest bardzo dobrze finansowany w Polsce ze środków publicznych – mówił Tomasz Goliński. – Głównym wyzwaniem jest pozyskanie kapitału, dlatego warto wiedzieć, jak zaprezentować się przed funduszem VC.

Pierwsza wskazówka – radykalna: Nie bierz pieniędzy od VC, jeśli nie jesteś pewien, że to właściwa droga dla twojego projektu.

– Trzeba być świadomym, że fundusze VC stawiają na skalę działalności spółki i jej powiększanie, a co za tym idzie na wzrost wartości całego biznesu. To oznacza ciągłe inwestowanie pozyskanych środków w rozwój przedsiębiorstwa – tłumaczył Goliński, przekonując, że w takiej sytuacji konieczne jest założenie, że przedsięwzięcie zwielokrotni wartość na przestrzeni lat, nawet kosztem jego rentowności. Jeśli jednak fundusze VC to jest to, „be bold” – radził Goliński.

Odwaga w prezentacji pomysłu może być decydująca. Bez udowodnienia, że chodzi o ambitny i rokujący cel, trudno będzie przekonać VC do współpracy. – Warto pokazać determinację do zdobywania rynku globalnego czy zdominowania obszaru, na którym działa przedsiębiorstwo. Ambitne cele mają urealnić potencjał wzrostu spółki w dłuższym okresie – przypominał Goliński. Oczywiście same zapewnienia to za mało, więc…

Build the strong team

Jak mówił Tomasz Goliński, nie chodzi o kompletny zespół na starcie, ale komplementarny już tak, by projekt mógł ruszyć. Umiejętność przedstawienia zespołu oraz przeprowadzenie prezentacji, zwięźle podsumowującej działalność spółki jest na tym etapie kluczowa.

Warto zacząć od ogólnej koncepcji i informacji o zespole, produkcie, technologii, a także przedstawienia grupy docelowej, opisania modelu biznesowego i możliwej konkurencji. Nie można naturalnie zapomnieć o warunkach inwestycyjnych.

– Startupowcy powinni zwrócić uwagę na smart money czyli poszukiwanie środków finansowych, które nie ograniczają się jedynie do inwestycji kapitałowej, natomiast inwestorzy powinni wnieść w ramach współpracy jakąś dodatkową wartość – podkreślał Goliński.

Don’t sell cheap

Nie sprzedawaj tanio – radził prelegent. I podkreślał: – Szanuj swoją wartość nawet na wczesnym etapie rozwoju i myśl długoterminowo. Galiński uczulał, że cały czas trzeba pamiętać o  strukturze udziałowej naszej spółki i myśleć o nieoddawaniu kontroli nad nią w kontekście procentowego układu sił, przynajmniej do rundy inwestycyjnej na poziomie kilkunastu milionów zł. – Nie można być zepchniętym do roli mikroudziałowca w całej strukturze – przestrzegał. 

Dywersyfikacja chroni

W kontekście prowadzenia biznesu trzeba pamiętać o dywersyfikacji, dlatego do rozmów warto zapraszać wiele funduszy. Ale dywersyfikacja powinna być też implementowana w zakresie działalności spółki. Jeśli produkt nie daje przychodów, można i należy szybko zmienić koncepcję biznesową. 

Słuchaj swoich klientów

Nakłady pracy często ugruntowują przekonania founderów, którym trudno przyznać, że rozwiązanie nie jest idealne. Tymczasem Tomasz Goliński przekonywał: – Warto być elastycznym w pracy z produktem. Nawet już po pozyskaniu inwestora! Warto wsłuchiwać się w trendy rynkowe i być trochę kreatorem tych trendów. To pozwala uniknąć błędów dużych korporacji,  które ignorują innowacje z rynku – mówił.

Term sheet, due diligence i… umowa

Zwieńczeniem I etapu powinno być otrzymanie od inwestora dokumentu, podsumowującego warunki inwestycyjne (term sheet). Po jego podpisaniu inwestorzy rozpoczynają proces due diligence czyli badanie spółki. Jakie? To zależy, ale pewne jest m.in. badanie prawne spółki, finansowe, technologiczne. Po podpisaniu umowy nastąpi wpłata środków na konto. Trzeba też pamiętać, że fundusze po inwestycji będą oczekiwać raportowania z działalności spółki.

Dr Tomasz Goliński, founding partner Cofounder Zone

Wykład odbył się 24 listopada podczas sesji Akceleratora Innovatorium

Kategorie
Webinary

Tomasz Gruszka: Jak możliwości technologii zamienić w biznesowy sukces

Sztuczna inteligencja i big data tworzą nową jakość w technologii. Jak przekuć ją w biznesowy sukces opowiadał Tomasz Gruszka podczas listopadowej sesji Akceleratora Innovatorium.

Ostatnie 20 lat przyniosło sporo szumu wokół różnych technologii, z których każda wydawała się być przełomowa. Ostatecznie jednak wiele z nich miało relatywnie niewielki wpływ na rzeczywistość. – O sztucznej inteligencji, big data i analityce big data nie będzie już można tego powiedzieć – przekonywał Tomasz Gruszka.  – Dane tworzą zupełnie nową jakość. Pytanie, jak tę jakość zamienić na biznes.

Wydaje się, że na początku poświęcając więcej uwagi myśleniu strategicznemu. Kompetencje techniczne to mocna strona wielu startupów, ale myślenie o modelu biznesowym nie może zejść na drugi plan. O wykorzystaniu technologii w biznesie i niezbędnych działaniach  strategicznych Tomasz Gruszka mówił opierając się na zjawiskach z branży medialnej, podkreślając jednak, że prezentowane rozwiązania są uniwersalne dla różnych branż i typów biznesu. Wszystko ( a na pewno wiele) zaczyna się od decyzji menedżera (lub na niej kończy). W zależności od typu (wg Claytona Christensena) może on zadekretować sukces albo może  – rozumiejąc związki przyczynowo-skutkowe w przedsiębiorstwie – działać efektywnie.

W przypadku mediów trzeba pamiętać o ­ich trójwymiarowej konstrukcji. Pierwszy wymiar, kreatywny,  to opowiadanie historii. Drugi – technologia, a trzeci to model biznesowy. – Bez zmiany modelu biznesowego nie jesteśmy w stanie skutecznie zaimplementować nowej technologii – przestrzegał Gruszka.  – Wydaje się, że drogę, jaką musiała przejść niedawno branża muzyczna, zmieniając model biznesowy, muszą przejść teraz media.

Planowanie a strategia

Łatwo nie będzie. – Duże spadki nakładów, przychodów – także reklamowych – nie pomagają. Wydaje się to być konsekwencją tego, że menedżerowie długo nie rozumieli jakie zmiany nadchodzą. Niedoszacowanie potencjału nowych graczy, pojawienie się Google’a i innych, brak strategii wobec zagrożeń skutkuje w wielu przypadkach problemami – mówił Tomasz Gruszka, tłumacząc, że planowanie zamiast tworzenia strategii to poważny błąd. – Planowanie jest dość komfortowym działaniem, koncentrującym się na posiadanych zasobach. Natomiast mówienie o strategii to zintegrowany zbiór wyborów, które pozycjonują firmę w domenie jej działania w sposób, który prowadzi do wygrania z konkurentami. Są to decyzje, które rozstrzygają, dlaczego powinniśmy być właśnie w tej branży i stawać się lepszymi od innych – przekonywał.

Wybory muszą być spójne, wykonalne i przetłumaczalne na zbiór aktywności, które należy podjąć. I właśnie strategia ma pomóc zdecydować, jaki cel chcemy osiągnąć i jak to zrobimy. Kluczowe są decyzje klientów, choć nie kontrolujemy ich do końca.  Mimo wielu badań i weryfikacji hipotez, nigdy nie będziemy mieć gwarancji sukcesu. Trzeba więc – robiąc coś nowego – być świadomym ryzyka i podjąć je. A to duże wyzwanie mentalne – powiedział Tomasz Gruszka,

Przez lata wiele firm funkcjonowało poprzez skalę. Był to stabilny model biznesowy; technologie zmieniały się w niewielkim stopniu i można było skupić się na administrowaniu. Dziś to już nie działa – zastrzegał Gruszka. – Myślenie strategiczne każe przede wszystkim zrozumieć jaką wartość tworzymy dla klienta, co mu oferujemy i jak tę wartość dostarczamy.

Co zrobić z AI

Epatowanie technologią bez głębszej refleksji nad modelem firmy prowadzi donikąd. Trzeba spojrzeć na przedsiębiorstwo i/albo na klienta z pewnej perspektywy i zdecydować,  w którym elemencie procesu można wprowadzić zmiany i wykorzystać AI oraz dane.

Jako przykład może posłużyć doświadczenie firmy Dataminr, która zajmuje się wykorzystaniem danych z wielu źródeł i przetwarzając je, ułatwia pracę dziennikarzom. Decyzja o wykorzystaniu AI na tym odcinku, przy wyborze tematów interesujących dla czytelnika, to decyzja o tworzeniu nowego modelu biznesowego i większej wartości.

Zbudować wartość, obniżyć koszt

Wiele algorytmów już wspiera monetyzację treści, np. przez pomoc w budowie systemów subskrypcyjnych. Wkrótce model reklamowy będzie poddany dużym zmianom przez wycofanie third party cookies i brak możliwości wykorzystania danych stron trzecich. – Jeśli te dane znikną – tłumaczył Gruszka – będziemy potrzebowali zupełnie nowych danych, by wspierać adresowanie reklamy do odbiorców. Już trwają prac nad budowaniem algorytmów, umożliwiających kategoryzowanie treści w sposób, który pozwala więcej zarabiać.

Strategia może opierać się też na obniżeniu kosztów i wcale nie jest to czymś banalnym. Tak robi choćby AP na rynku amerykańskim, korzystając z AI do tworzenia treści o wynikach spółek. Liczba  informacji wzrosła kilkunastokrotnie, choć nie zatrudniono więcej osób do ich tworzenia.

– Szukając wartości dla technologii patrzmy na to, czy jesteśmy w stanie obniżyć koszty, czy jesteśmy w stanie zwiększyć wartość dodaną. Skupmy się na zrozumieniu na czym ta wartość polega i zróbmy to dobrze – mówił Tomasz Gruszka.  – Dla sukcesu przedsiębiorstwa nie wystarczy kompetencja technologiczna. Potrzeba kompetencji menedżerskiej z obszaru zarządzania strategicznego. Trzeba umieć podjąć decyzję o wymiarze strategicznym i zrobić to skutecznie. Wartość menedżera rośnie najbardziej jeśli zrozumie czym jest AI. Jeśli nie zadekretuje zmiany, tylko będąc świadomym całego łańcucha działań, poprowadzi przez model biznesowy i określi, gdzie analityka danych pozwoli zwiększyć wartość i obniżyć koszty.

Tomasz Gruszka, menedżer specjalizujący się w wykorzystaniu technologii w biznesie, uczestnik projektów z obszaru analityki danych oraz blockchain.

Wykład miał miejsce 24 listopada 2022 roku podczas listopadowej sesji akceleratora Innovatorium

Kategorie
Webinary

Paweł Nowacki: O sposobach na zaistnienie startupu w mediach

Niezależnie od tego, czy materiał trafi do redakcji, czy twórcy startupu samodzielnie zdecydują się go promować, pierwszym pytaniem, na które trzeba sobie odpowiedzieć jest to, czy treść, którą startup chce przekazać, jest ważna dla firmy czy dla odbiorcy – mówił Paweł Nowacki podczas listopadowej sesji Akceleratora Innovatorium.

– Internauci korzystają z szeroko rozumianych mediów kiedy chcą, gdzie chcą i jak chcą – przypomniał Nowacki. Wybierają je samodzielnie, nadając szczególną rolę social mediom. Zmiany na rynku nie pozostały więc bez wpływu na pracę dziennikarzy i redakcji. Poszukiwanie informacji (offline i online) nie zajmuje już dziś tak dużo czasu, jak przed epoką internetu; pisanie tekstu także relatywnie niewiele, za to wszelkie działania, związane z publikacją materiału, mające na celu jak najlepszą dystrybucję, weszły na stałe do zakresu zadań dziennikarza. Prócz bycia researcherem i autorem, może być także montażystą (wideo lub podcastów), fotografem, specjalistą od obróbki zdjęć itp. Człowiekiem zdecydowanie bardzo zajętym. Debiutujący startuper powinien o tym pamiętać. – Jeśli twórcy startupu zechcą docierać do odbiorców za pośrednictwem redakcji, powinni mieć dobrze przygotowany materiał, informujący o ich produkcie. Im bardziej zaawansowana będzie to oferta, im lepiej przygotowana treść, w której wyraźnie podkreślona jest wartość innowacji, tym większa będzie szansa na zainteresowanie dziennikarza tematem i tym większa szansa na powodzenie promocji.

Przekonać dziennikarza

– W świecie nadpodaży informacji, dotarcie do dziennikarza z własną, nie jest specjalnie trudne – przekonywał Paweł Nowacki. – Trudniejsze jest przekonanie go, że warto się nią zająć. W nowej rzeczywistości medialnej artykuł żyje własnym życiem, a dziennikarz wart jest tyle, ile zarobią jego treści. Jednocześnie on sam także stał się marką, musi być więc przekonany, że podejmuje się tematów, które są warte zainteresowania.

– Jeśli jako startup dostarczamy jakiemuś medium treść, to trzeba też pamiętać, że media są uzależnione od tego, w jaki sposób zarabiają pieniądze i ściągają ruch. Nawet gdy treść trafi do jakiegoś serwisu technologicznego, który wielu czytelników świadomie wybiera,  dziennikarz wykorzysta ją i opublikuje, to i tak część użytkowników, może na nią trafić tylko dzięki wyszukiwarce.

Startuper social ninja

Korzystanie z pośrednictwa redakcji to jedna możliwość. Druga to samodzielne tworzenie informacji i dystrybucja za pośrednictwem social mediów. Mogą pomóc, ale czas, jaki startup ma na dotarcie z nią do odbiorcy, jest bardzo ograniczony. Przekaz musi być więc precyzyjny. 

– Żyjemy w epoce ekonomii uwagi – mówił Paweł Nowacki. Kilka liczb najlepiej obrazuje tę sytuację. W 1995 roku istniało 23.500 serwisów, co przy 39,6 mln internautów dawało 1985 użytkownika/internauty na 1 stronę. W 2012 serwisów było już 255 mln, a internautów blisko 2 mld. To znaczy, że na jedną stronę przypadało 7,7 użytkownika. 10 lat temu! Jak w takiej rzeczywistości budować przekaz i skutecznie docierać do właściwego odbiorcy?  – Właściciele startupu muszą pamiętać, że komunikację prowadzimy w świecie, w którym zachowania odbiorców mają istotny wpływ na to, jak z nią dotrzemy do użytkownika – przekonywał Paweł Nowacki. – A skoro mamy do czynienia z nadpodażą treści, zwrócenie uwagi na konkretny produkt, usługę czy zjawisko jest niezmiernie trudne. 

Definicja dobrej treści

Kiedy można mówić, że treść jest dobra? Gdy generuje odsłony lub wpływa na decyzję o zakupie subskrypcji, a przynajmniej przykuwa uwagę czytelnika i angażuje jego czas, zatrzymując na treści i zachęcając choćby do pozostawienia komentarza. Także wtedy, gdy buduje relacje z użytkownikiem i jest podawana dalej. – Każdą opowieść da się skrócić. Także opowieść o waszym startupie – przypominał Paweł Nowacki, podkreślając jak ważna jest umiejętność zwięzłego opowiedzenia o wartości produktu czy usługi, które oferuje. Gdy na rynku są takich firm tysiące, świadomość cechy wyróżniającej ofertę na rynku, jest nie do przeceniania. Gra toczy się o zainteresowanie potencjalnego użytkownika.

Jak zbudować dobrą treść

Niezależnie od tego, czy materiał trafi do redakcji, czy twórcy startupu samodzielnie zdecydują się go promować, pierwszym pytaniem, na które trzeba odpowiedzieć jest to, czy treść, którą startup chce przekazać, jest ważna dla firmy czy dla odbiorcy. Drugie pytanie powinno brzmieć: Czy możemy „opowiedzieć Stary Testament w minutę” czyli czy redukując do minimum zbędne treści, potrafimy wybić kluczową informację.  Trzecie powinno dotyczyć kryteriów wyboru social mediów. – Nie da się być na wszystkich kanałach – podkreśla Nowacki. – To kosztowne i czasochłonne, dlatego trzeba wiedzieć, kim ma być odbiorca komunikatu.

Marka to nie to, co my chcemy o nas powiedzieć, ale co konsument mówi o niej miedzy sobą – podsumowuje Paweł Nowacki.

Wykład przeprowadzony 27 listopada 2022 roku

Paweł Nowacki, konsultant strategiczny, szkoleniowiec. Trener m.in. dziennikarzy lokalnych z Polski i niezależnych wydawców z Ukrainy i Białorusi.
DIMAQ Professional

Herb Polski
Flaga Polski

Dofinansowanie ze środków Ministra Edukacji i Nauki w ramach programu Społeczna Odpowiedzialność Nauki – Popularyzacja nauki i promocja sportu. Projekt: Akcelerator

DOFINANSOWANIE: 900 000 ZŁ
CAŁKOWITA WARTOŚĆ: 1 020 000,00 ZŁ