Od czasu boomu na sztuczną inteligencję zapoczątkowanego w 2023 r. przez premierę Chatu GPT OpenAI coraz więcej firm ogłasza, że wykorzystuje tego typu technologie. Korzystają na tym podmioty doradcze i wdrożeniowe, jak np. łączący naukowców i menedżerów StatXplorer. Partnerami zarządzającymi są w nim Piotr Ciżkowicz, od lat prof. Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie, oraz Adam Purwin, dawny szef PKP Cargo.
– W 2023 r. realizowaliśmy kilkanaście projektów. Zwiększyliśmy przychody z 2,2 do ok. 2,6 mln zł, a zysk netto z 0,2 mln zł do ok. 0,3 mln zł. Na ten rok już zdobyliśmy kilka sporych projektów – zarówno dla dużych, dojrzałych firm, jak i start-upów – więc ostrożnie zakładamy 50-procentową dynamikę wzrostu – zapowiada Piotr Ciżkowicz.
Chat GPT zmienił podejście firm do AI
StatXplorer rozpoczął działalność w obszarze transformacji data science – AI, optymalizacji matematycznej i zaawansowanej analityki danych – w 2020 r. Podkreśla, że to był dobry moment, bo w ciągu trzech lat nauczył się efektywnie identyfikować potrzeby klientów oraz realizować projekty i był gotowy na wzrost popytu w ubiegłym roku.
– Coraz więcej firm chce zrozumieć, jak może wykorzystać potencjał AI, w tym tzw. dużych modeli językowych. Nie bez podstaw – generatywna sztuczna inteligencja to prawdziwy przełom, a nie przejściowa moda. Dopiero zaczynamy odkrywać jej możliwości, np. w lutym OpenAI zaprezentował zdumiewające możliwości generowania filmów modelu Sora. Ponadto dostęp do generatywnej AI jest coraz tańszy, cena użytkowania Chatu GPT jest już o kilkadziesiąt procent niższa niż w momencie premiery – wyjaśnia Piotr Ciżkowicz.
Weź udział w konferencji “Odporność w cyberprzestrzeni”, 25 kwietnia 2024, Warszawa >>
Prowadzona przez niego firma odnotowała w ubiegłym półroczu wyraźny wzrost liczby zapytań o ofertę. Zmieniło się też jej podejście do świadczonych usług. Wcześniej musiała przekonywać, że rozwiązania data science mogą przynieść wymierne korzyści nie tylko globalnym korporacjom. Teraz klienci chcą próbować, a ona skupia się na wskazywaniu obszarów, w których transformacja ma w danym przypadku największy sens.
– Współpracujemy z 25 osobami. W ubiegłym roku powiększyliśmy zespół, choć na rynku trudno o specjalistów data science, którzy dobrze rozumieliby biznesowe potrzeby klientów. Coraz więcej młodych chce jednak łączyć te kompetencje, dlatego uruchomiliśmy na SGH przedmiot „data science w biznesie” – mówi partner zarządzający w StatXplorerze.
Gdy ludzi brakuje, z pomocą idzie technologia i poprawia efektywność. Piotr Ciżkowicz zwraca uwagę m.in. na narzędzie Code Interpreter dostarczane przez OpenAI, które pozwala na automatyczną i w zasadzie natychmiastową wstępną analizę złożonych zbiorów danych. Wcześniej wymagało to co najmniej kilku godzin kodowania i analizy.
Konsolidacja doradców od data science
Zdaniem naukowca z SGH rynek zmienia się dynamicznie. Postrzeganie AI zmieniło się w ciągu roku od ciekawostki do technologii, która za kilka lat może decydować o przewadze konkurencyjnej firm, a nadążanie za nowymi możliwościami wymaga dużego wysiłku. Możliwości generatywnej sztucznej inteligencji rosną błyskawicznie. Np. Klarna ogłosiła w ostatnich dniach, że jej asystent AI w ciągu pierwszego miesiąca działania wykonał pracę 700 pełnoetatowych pracowników obsługi klienta, skracając o 80 proc. średni czas obsługi zapytań.
– Ten rok jest dla nas kluczowy pod względem oceny dalszego modelu biznesowego. Spodziewamy się konsolidacji rynku i chcemy w niej uczestniczyć. Z jednej strony współpracujemy z firmami porównywalnej wielkości, z którymi moglibyśmy się połączyć i stworzyć bardziej kompleksową ofertę. Z drugiej realizujemy też projekty wspólnie z dużymi firmami konsultingowymi i IT o zasięgu międzynarodowym, które weszły na ten rynek – mówi Piotr Ciżkowicz.
Fundusz chce wykorzystać lukę
Piotr Ciżkowicz prowadzi ze wspólnikami od początku 2020 r. także prywatny fundusz venture capital (VC) Nunatak Capital, z docelową kapitalizacją 200 mln zł. Koncentruje się na start-upach z powtarzalnymi przychodami oraz jasną wizją wykorzystania data science do rozwoju produktu i unikatowej wartości.
Fundusz działa w formule deal-by-deal, w której inwestorzy decydują, ile i na który projekt chcą wyłożyć. Do tej pory zainwestował on w 10 firm ponad 25 mln zł, z czego ok. 10 mln zł w 2023 r. Jedynym jego nowym projektem od tego czasu są Giganci Programowania, resztę przeznaczył na inwestycje kontynuacyjne w spółki portfelowe. Np. na początku tego roku Mindgram zamknął rundę na 11 mln zł.
– Na polskim rynku VC pojawiła się finansowa luka w związku z zakończeniem etapu inwestycyjnego przez fundusze publiczne i oczekiwaniem na nowe rozdanie kapitału publicznego. Na inwestycje przyjdzie jednak zaczekać jeszcze co najmniej pół roku. To dobry okres dla podmiotów prywatnych, zwłaszcza że wyceny spółek technologicznych urealniły się nie tylko w Polsce. Chcemy wykorzystać tę szansę i przyspieszyć. W bieżącym roku planujemy dwie lub trzy inwestycje o wartości 3-5 mln zł każda i partycypację w kilku rundach obecnych spółek – mówi partner zarządzający Nunatak Capital.
Trudniej inwestować i zbierać kapitał
Fundusz zapewnia, że ma zdrowy portfel – żaden start-up nie zakończył działalności, większość jak np. LiveKid i Mindgram zyskała na wartości w kolejnych rundach, a niektóre już wzbudzają zainteresowanie funduszy private equity i inwestorów branżowych, choć jeszcze nie pora na dezinwestycje. Boom na AI jednocześnie sprzyja wyszukiwanie kolejnych firm, i utrudnia.
– Z jednej strony oczekiwanych przez nas projektów przybyło, ale z drugiej trzeba być zdecydowanie bardziej ostrożnym w ocenie ich potencjału. Na fali generatywnej sztucznej inteligencji powstaje mnóstwo firm przekonujących o swojej unikatowości. Ich żywot może być jednak bardzo krótki: globalni gracze jak OpenAI czy Nvidia mają tak dużą zdolność tworzenia przełomowych rozwiązań, że potrafią z dnia na dzień wyeliminować dziesiątki start-upów, które wyglądały na innowacyjne i otrzymywały pokaźne finansowanie – wyjaśnia Piotr Ciżkowicz.
Natomiast zbieranie pieniędzy od inwestorów funduszowi, który współpracuje głównie z przedsiębiorcami i menedżerami wyższego szczebla, utrudniła zmiana wprowadzona w 2023 r. przez KNF. Zgodnie z nią indywidualny inwestor musi wpłacić na start co najmniej 60 tys. EUR w daną ASI (alternatywną spółkę inwestycyjną). Wcześniej Nunatak Capital umożliwiał inwestowanie od kilkudziesięciu tysięcy złotych.
– Rozumiem uzasadnienie regulacji: wyeliminowanie nieprzejrzystych działań niektórych funduszy polegających na zbieraniu bardzo małych kwot od bardzo wielu inwestorów. Niemniej w obecnej formule tworzy ona poważną barierę dla osób chcących rozpocząć inwestowanie na rynku VC. Poza tym podobne ograniczenia nie obejmują ani crowdfundingu, ani rynku równoległego GPW, gdzie inwestor prywatny nie jest wcale lepiej chroniony. Absolutnie niezrozumiałe jest też wyłączenie spod regulacji funduszy posiadających jako kluczowego inwestora PFR lub NCBR, to faworyzuje podmioty wspierane z pieniędzy publicznych – tłumaczy Piotr Ciżkowicz.
Co piąta polska firma wdrożyła już jakieś rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, większość jest w trakcie lub analizuje możliwości, a tylko 9 proc. nie planuje tego w ciągu dwóch lat – wynika z raportu EY „Jak polskie firmy wdrażają AI?”. Mniej więcej co czwarty podmiot posiłkuje się w tym zakresie wyłącznie własnym zasobem, pozostałe korzystają w części lub w całości ze wsparcia doradców. Wśród najczęściej wskazanych motywacji wdrażania AI wskazują usprawnienie lub automatyzację procesów zewnętrznych (40 proc.) oraz możliwość lepszego dotarcia do klientów (34 proc.). Nowe usługi na bazie sztucznej inteligencji chce wprowadzać 17 proc. firm. Zamierzone korzyści osiągnęło 80 proc. ankietowanych, a 14 proc. jeszcze tego nie przeanalizowało.
„Narzędzia oparte na generatywnej sztucznej inteligencji (generative AI, GenAI) zwiększają efektywność w obszarach o krytycznym znaczeniu dla biznesu, jak sprzedaż, marketing czy obsługa klienta. Mogą z powodzeniem wspierać ludzi w wykonywaniu rutynowych, powtarzalnych czynności związanych np. z wyszukiwaniem informacji, przetwarzaniem danych czy tworzeniem dokumentacji. […] Polskie firmy znajdują się na początku technologicznej drogi. Do nowych rozwiązań podchodzą z dużą otwartością, ale z zachowaniem zasady ograniczonego zaufania. […] Efektywność sztucznej inteligencji zależeć będzie od tego, w jaki sposób firmy będą podchodzić do wdrożeń. Po okresie testowania ogólnodostępnych rozwiązań, przedsiębiorcy zaczynają dostrzegać potrzebę indywidualizacji, w szczególności w zakresie wykorzystania własnych danych” – mówi cytowana w raporcie Ewa Nowakowska, partnerka w EY Polska.