Господин Киряков, как се продава сложна иновация от София на международни клиенти?

Първо, трябва да си глобално конкурентен. Ние имаме ноу-хау и технология, които са на много високо ниво в конкретната област – управление на знания. В началните етапи на развитие на нов технологичен пазар дори не ни се налагаше активно да търсим клиенти. Рекламирахме продукта и правихме анализи на ефективността на продукта за определени сценарии.

Тези анализи демонстрираха нашите силни страни... и клиентите ни намираха сами. Сред тях се откриват големи, знакови компании в различни индустрии, които са клиент мечта за всеки търговец. На този етап на развитие на пазара, ако се опитваме да продаваме със „студени“ обаждания и с търговци, които чукат от врата на врата, никога няма да стигнем до тях. Да имаш адекватен продукт обаче е трудно, ако не познаваш клиентите. А това е по-вероятно, ако не си базиран в тези територии, където се прави конкретният бизнес. За нас винаги е било важно да сме добре свързани с научната област и с другите технологични компании, за да знаем накъде отиват технологиите и да можем да сме една крачка напред.

Тоест планирането и управлението са по-важни от локацията?

Ние стигнахме дотук, защото около 10 години инвестирахме в научни изследвания като част от „Сирма Груп“. Използвахме значително европейско финансиране, за да навлезем дълбоко в една технология. Когато пазарът узря за нея, ние вече бяхме там. Уникалното продуктово предложение дойде от това, че ние бяхме видели тенденции, свързани с AI, много преди другите. През 2010 г., когато наши конкуренти тепърва започваха да разработват продукт, ние вече разполагахме с относително зряло предложение.

Успехът от България или от произволна друга територия е свързан с изследвания, добра свързаност с технологичната и научната общност. След това с много пътуване и лични контакти с клиенти и потребители. Обратният пример също е валиден – дори да се намираме в Джърси Сити, на 10 мили от Манхатън, най-голямото средище на пари в света, ако не правим изследвания, не следим технологиите и нямаме желание да си говорим често с клиенти, това няма да помогне.

Това ли са тайните на тази устойчивост на международните пазари, която показва вашата компания?

Спецификата тук е, че ние правим дълбока технологична иновация, която е по-бавна за случване, но по-устойчива. Алтернативен пример би бил някой с бизнес иновация. Ако не си измислил нещо ново в технологиите, но имаш изключително добра идея как да направиш следващото мобилно приложение за поръчване на мед (да кажем), т.е. ако иновацията е свързана с бизнес процес или пазарен подход, а не с технология, тогава тя може да се реализира много по-бързо. Бързо да станеш успешен стартъп и да стигнеш до корицата на „Мениджър“. Но шансът някой да те конкурира успешно или да не се справиш с динамиката е по-голям.

Последните три години бяха изключително драматични за бизнеса заради масовото навлизане на достъпни решения с изкуствен интелект. В същото време вие сте основател на компания, която работи от десетилетия в сферата на AI. Какво се промени за вас лично през тези три години?

Минахме през един период, в който хората бяха доста предпазливи към инвестиции в технологии, които не са голям езиков модел. Много от потенциалните ни клиенти си мислеха, че няма нужда да правят нищо, да си подреждат данните и знанията (което е нашият основен бизнес), защото генеративният изкуствен интелект ще свърши тази работа за тях и не се налага никакво усилие. След това хората разбраха, че трябва да подаваме правилно нашето знание на избрания LLM. Видя се, че ако това се прави по класическия начин, с „нарязани“ на парчета документи на големина колкото може да поеме моделът, има много въпроси, които не получават отговор. Така се появи търсене за технологии, като knowledge graphs, които осигуряват по-структуриран начин да захраниш големите езикови модели с данните си. Като цяло това е момент, в който има доста турбуленции за нормалния бизнес. Което е очаквано, когато се появи нова технология – хем има възможности, хем нищо не се случва по стария начин, хем хората се оглеждат.

Все пак доколко огромният брой решения за въвеждане на AI във всякакви сфери в момента са реално ефективни и доколко става въпрос за маркетинг и необмислени продукти?

Огромната част от тези опити не са успешни. Знам няколко клиента, които имат добри пилотни проекти. Познавам обаче и много проекти, които са стигнали доникъде, не са преминали пътя между желанието за опит и реалното внедряване. Така че голямата част не са успешни.

Тогава трябва ли да продължаваме да опитваме?

Абсолютно, няма алтернатива. Просто трябва да го правим по малко по-умен начин. Tова, което много често хората опитват първоначално, се съдържа в нагласата, че изкуственият интелект може да им реши вътрешните организационни проблеми. При нас например беше дошла голяма американска индустриална компания. Поиска да им покажем как да използват нашата технология, за да си „говорят“ по-добре с набор от продуктови каталози, които ни предоставиха в PDF формат.

Ние им напомнихме, че все пак някъде те разполагат с бази данни, таблици и структурирана информация с продуктовите номера и с характеристиките на тези продукти. Оказа се, че на тях им било трудно да се разберат със съседния отдел, който разполага с тези данни, затова искали да ползват езиковия модел, за да декомпилира PDFите. Разбира се, това може да стане, но е скъпо, бавно, води до грешки и за мен е глупост, вместо да намериш кой е колегата от съседния отдел, който да ти даде екселската таблица. Имаше много недобре премислени опити и не много зряло търсене от клиенти, пробващи да ползват AI като панацея, без да си напишат домашното. Ако не сме изяснили и описали какво искаме AI да направи за нас, не можем да очакваме да получим полезен резултат. Ако не сме се разбрали с колегите си за изискванията и начините на ползване, със сигурност ще има мнозина недоволни.

Говорите в минало време, т.е. има ли подобрение?

Да, хората вече са по-осъзнати. В някаква степен има и естествен подбор на проекти или на мениджъри. В много организации имат по 4, 5, 6 неуспешни опита. В крайна сметка мениджърите, които отговарят за подобни проекти, или намират начин да се учат от грешките си, или някой ги сменя. 

Какъв съвет бихте дали? Как да подходим към AI, така че да сме сигурни, че компанията ни не изостава, а в същото време, че сме на правилния път?

Най-критично е по какъв начин даваме достъп на AI до нашите данни и нашето знание. Всъщност колкото нашите данни са по-лесни за разбиране и използване от AI, толкова по-лесно ще ни се получат всички проекти върху тези данни. Идеята, че ние ще хвърлим на AI едни таблици или милиони документи, в които никой не знае какво има, а той ще се оправи сам, е най-голямата причина за провал. Така че подредете си данните и знанията, за да ви се получат по-добре проектите с AI. 

Като че ли най-големият двигател на пазара на AI базирани решения е страхът да не изостанем фатално от конкуренцията. Реален ли е той?

Потенциалът за оптимизация на много процеси, който идва с последната вълна на AI, е огромен и няма алтернатива. Трябва да се използва. Ще мине още време обаче, докато хората осъзнаят какво е необходимо като подготовка. Много често давам пример с въвеждането на стажант или нов служител в компанията. Дори той да е много добре подготвен от образователната система, ако не му дадете да навлезе в контекста на това, което правите, и не му определите задачите много добре, ефективността му ще бъде много ниска. Това важи по същия начин и за AI. Хората ще продължат да се учат как да го въвеждат в спецификата на бизнеса си, ще го правят все по-добре и ефективността ще се вдига. И да, всеки, който не е по този път, ще изостане. 

Вие сте софтуерен инженер по образование. Когато сте основавали компанията, IT професиите не бяха най-търсените, по-скоро тепърва почваха да стават интересни. Беше ли трудно и как ще сравните тогавашната предприемаческа среда с днешната в България?

Имах шанса да завърша математическа гимназия и да се занимавам с компютри, преди да е станало модерно. С изкуствен интелект се занимавам още от 1993 г. По някакъв начин беше по-лесно, защото дори на пазара на труда се конкурирахме с по-малко компании. Имаше един период от 2005 г. допреди две години, когато пазарът беше изключително труден, защото софтуерната индустрия растеше, а нужните кадри просто ги нямаше, независимо колко пари даваш.

От друга страна, когато започнахме през 90-те години, правенето на международен бизнес беше съвсем различно. Дори интернет не беше толкова популярен. Ние изнасяхме софтуер за Канада с дискети. Давахме дискети на стюардеси! Бяхме от първите големи потребители на интернет – в смисъл на свързаност и на електронна поща. На държавата ѝ отне много време, докато адаптира регулациите. За да можем да извършим износ на софтуер, трябваше да има товарителница. Това, че си изпратил файл по имейл или си го оставил за изтегляне, не върши работа. Трябваше да има физически продукт. И тогава „печахме“ едно CD, върху него се пишеха лицензни номера, това беше начинът. За щастие, регулациите настигнаха индустрията.

В момента пазарът е много наситен с проекти и решения. В този смисъл няма ли да се усложни много обстановката за стартиращите сега предприемачи?

Да. Може би най-трудно е да спечелиш вниманието на потенциалния потребител, защото информационното море е все по-голямо. От друга страна, заради глобализацията все по-малко значение има къде е основният развоен център на компанията. България все още има известно предимство от гледна точка на работна сила и цена на труда, ако произвеждаш тук, а продаваш в Америка. Просто преди 20 години това предимство беше 1 към 10, а сега е 1 към 3 спрямо САЩ или 1 към 2 спрямо Европа и по-близките пазари. Ние се възползваме от него и това ни е помогнало във времето.

Други предприемачи в България също трябва да го ползват. От друга страна, доста по-трудно е да привлечеш инвестиция от България. За разлика от мултинационалните клиенти, които не се вълнуват къде си базиран, стига да си достатъчно голям и да имаш успешно портфолио, инвеститорите са доста скептични към пазари и региони, с които не са свикнали. В нашия бизнес наблюдаваме, че е относително по-трудно да намериш инвеститор, който да вложи в българска технологична компания.

Вие намерихте инвеститор. Кога решихте, че ви трябва такъв?

Започнахме около 2000 г. Към 2007–2008 г. вече имахме доста зрял продукт и се виждаше, че пазарът тръгва. Още тогава знаехме, че ни трябва инвестиция, защото няма друг начин да завземеш пазарен дял. Първата инвестиция взехме през 2008–2009 г. от фонд NEVEQ. Това, което помогна, е, че те бяха фонд с регионален мандат. След това имахме нужда от следващ рунд инвестиции. Беше изключително трудно да бъдат намерени такива за технология, която е по-дълбока, с хоризонт повече от 1 година и идваща от България.

През това време инвестициите в основните ни конкуренти в САЩ бяха между 30 и 300 млн. долара. Нямаш никакъв шанс да се конкурираш на пазара, ако трябва да се развиваш изцяло органично. Успяхме да си осигурим следващ рунд инвестиции чак през 2022 г. с помощта на друг фонд с регионален фокус, Integral Venture Partners, пак финансиран от ЕБВР. За мен това е доказателство, че държавата, ЕС и изобщо средата трябва да подпомагат по някакъв начин технологичните компании отвъд свободния пазар. Тези пари след това се връщат многократно. 

Въпреки добрия продукт?

Въпреки добрия продукт. Добрата идея може да илюстрира една технология и да изгради ядрото ѝ. Когато говорим за enterprise софтуер обаче, който се продава на големи организации, там съществува дълъг списък от конкретни функционалности, които трябва да се създадат. Това отнема много усилия и време и вдига мизата за входното ниво на пазара. Ако не инвестираш 10–20 млн., продуктът никога няма да може да влезе в големите организации. Било то и заради наглед прости неща като интеграция със системи за сигурност, необходими, за да отговаря на някакъв вид одити за сигурност на софтуер. Този допълнителен разход го има, независимо какъв е твоят продукт и колко добра е идеята зад него.

За добър продукт трябват и качествени таланти, но какво е талантът в ерата на AI? Споделяте ли мненията, че дипломата от университет ще става все по-нерелевантна?

Още не сме станали свидетели на коренна промяна в начина, по който хората се образоват. Те все още не са се научили да ползват AI за учене. Нямам предвид учениците, които са се сетили да им напише домашното, а употребата на AI за по-бързо развиване на компетентност. Такава промяна ще има, защото каквито и учебници да съществуват, има все повече среди, които позволяват това съдържание да се персонализира. В крайна сметка така ще учим доста по-ефективно. Краткият отговор на въпроса дали можем без диплома, за мен е „не“. Но фундаментално потребността от хора с базова университетска компетентност ще намалява. Ще се покачва нуждата от хора с дълбоко знание, които се развиват в науката и стигат до по-високи нива и не са в университета само заради дипломите. Няма да си отиде и потребността да съществува място, където да учим сложни неща. А след това ще продължаваме да учим цял живот.

Ако сега започвахте кариерата си, коя сфера на развитие бихте избрали?

Най-вероятно бих направил точно същото. Бих минал през математиката и бих се занимавал със софтуер. И отново с AI, защото за мен прогресът на обществото в голяма степен e свързан с по-голямо знание за света, което изисква и доза по-добро управление на тези знания, по-лесно развиване на знанията, подпомагане на научните изследвания. Все пак съществуват твърде много неща в света, които не разбираме добре и не бих чакал големите езикови модели да ги измислят.

Ще има ли недостиг на таланти в България с навлизането на изкуствения интелект, или предполагаемата по-голяма продуктивност ще способства бизнеса да се справи с това предизвикателство?

Мисля, че обществото става все по-отворено, независимо от политиците и колко трудна за промяна е образователната система. Така че в крайна сметка очаквам количеството талант, което се създава, да расте.

Какво мислите за вноса на чуждестранни работници в България?

Трябва да се случва по сходен на този в развитите икономики начин. Затвореният, консервативен манталитет, че някой ще дойде и ще ни вземе работните места, за мен е абсолютно контрапродуктивен. Колкото по-рано бъде преодолян, толкова по-добре.

Какво бихте избрали? Ежедневните срещи с екипа или възможността за дистанционна работа.

Ежедневните срещи. 

Богата, но в известна степен не съвсем демократична държава или хаосът на свободата?

Хаосът на свободата.

Да населим Марс или да възстановим баланса на екосистемата на Земята?

По-добре да възстановим екосистемата.

Дигитално безсмъртие чрез трансхуманизъм или щастливо остаряване и предаване на щафетата на следващото поколение?

Безсмъртието е много наивна мечта. Така че щастливо остаряване.

Страхувате ли се от възникването на суперинтелект, било то самостоятелно или като инструмент на контрол, достъпен само за избрани?

Не. Защото се занимавам с изкуствен интелект и знам още колко много неща самата наука за изкуствен интелект не знае как работят, и правенето на все по-големи модели и харченето на все повече ток няма да ги преодолее скоро.

А кой е най-големият риск пред света и пред България според вас в момента?

Най-големият риск е популизмът. Много лесно може да доведе до войни, защото създава лоши метастази в цялото общество. Наблюдаваме го в момента. Популизмът е възможен, защото хората ги мързи да мислят. Комбинацията от общо избирателно право и нежеланието да развиеш компетентност, за да го упражняваш, създава потенциал за популизъм. През вековете е доказано, че подобно развитие е на цикли и води до катастрофи.

Как да се борим с тази опасност?

С просвещение. По някакъв начин да убедим нашите съграждани, че е добре да се чете и да се мисли. Все още – въпреки изкуствения интелект. 

Атанас Киряков е президент на Graphwise. Той започва своята кариера в „Сирма“ като софтуерен инженер през 1993 г. и няколко години по-късно става партньор и член на Съвета на директорите на компанията. През 2000 г. Киряков основава „Онтотекст“, която през 2024 г. се слива със Semantic Web Company, за да се превърне в Graphwise. Завършил е магистърска степен по изкуствен интелект в Софийския университет. Днес той е водещ експерт по графови бази данни, анализ на текст и семантично търсене. Автор е на академични публикации с повече от 3000 цитирания.

Graphwise е резултат от сливането българската технологична фирма „Онтотекст“ и австрийската Semantic Web Company през 2024 г. Компанията разполага с над 200 служители по целия свят с офиси в Северна Америка и Европа. Graphwise разработва една от водещите платформи за управление на т.нар. графи от знания (knowledge graph), която предлага AI за приложения с голяма прецизност и сложност. Сред партньорите на компанията са Johnson Controls, Thermo Fisher, EPAM, Capgemini, Fujitsu и множество специализирани компании.