Asta-vara, am vorbit Bogdan Bocse, un Cloud Solutions Architect slash antreprenor. La vremea respectiva, Bogdan avea doua proiecte despre care am scris si noi: multumesc.org, un non-profit de observare a prezentei deputatilor in Parlament, respectiv ScentSee, un app care recomanda parfumuri in functie de stilul de viata al userului.
Bogdan a raspuns iar cu "prezent" cand l-am rugat sa ne povesteasca despre un nou start-up de facial recognition numit VisageCloud. Il are alaturi pe Cosmin Nicula in rol de Software Architect, iar impreuna au facut acest API care detecteaza si identifica fete umane. Ca-n filme.
Produsul poate fi integrat in fel si fel de solutii de customizare a serviciilor din varii industrii precum retail sau cea hoteliera. Poate contribui inclusiv la prinderea celor care fug de politie prin abordarea zonei smart surveillance.
In ciuda unei evolutii foarte bune la Innovation Labs, un pre-accelerator dedicat antreprenoriatului tech, cei doi asociati nu se concentreaza pe investitii. Mai degraba, ne spune Bogdan, cauta sa imbunatateasca produsul si sa cladeasca un portofoliu de cativa clienti pentru a putea trage niste concluzii.
Ideea
Preferam sa ne gandim de zece ori, sa masuram de cinci si sa taiem odata. Am discutat intre noi multe potentiale concepte de produse din doua perspective: capabilitatea noastra de executie (inclusiv experienta, knowledge, expertiza) si potentialul de piata.
Procesul de cautare implica un simplu principiu economic: sa vezi unde e cererea mare, oferta (relativ) mica si exista o nisa si pentru tine. Ideal e sa gasesti un domeniu la care te pricepi inainte de punctul de inflexiune al pietei: chiar inainte sa treaca dinspre early adoption inspre mainstream. Noi am considerat ca face recognition e in zona asta.
Echipa
Momentan suntem noi doi:
Bogdan Bocse - Cloud Solutions Architect, cu experienta in big data, aplicatii web, solutii de analytics si predictie. Machine learning si deep learning au fost mereu un hobby, dar e prima data cand il folosesc intr-o directie comerciala.
Cosmin Nicula - Software Architect, cu experienta in zona de enterprise software si pasionat de tehnologie in general. Domeniile de e-commerce, predictii financiare dar si machine learning mi-au starnit curiozitatea in particular, trecand prin mai multe startup-uri si programe precum Oxygen Accelerator (UK), GovITHub sau Livemag.
Produsul. Zone de business
Am identificat doua zone mari de interes, din discutiile cu potentiali clienti:
Smart Surveillance - scanare de feed-uri video pentru a sti cine intra intr-o cladire, daca e angajat, daca e partener sau daca e urmarit general.
Smart Retail & Retail Analytics - structura demografica (grupa de varsta, gen) a vadului comercial, recunoasterea clientilor fideli, memorarea preferintelor clientilor. Chiar la hackathonul de la Innovation Labs am facut simularea unei masini de cafea care tine minte ce ai baut si cand te mai vede prin zona, te intreaba daca mai vrei odata.
Sincer sa fiu, sa explici cuiva ce face Visage Cloud e mai simplu decat ne-am asteptat. Cand spui "face recognition", un potential partener sau client intelege repede care sunt aplicatiile si dupa cateva intrebari discutia avanseaza catre detaliile comerciale si tehnice.
Am cumva impresia ca - poate datorita filmelor de la Hollywood - toata lumea isi imagineaza destul de bine ce este si la ce s-ar folosi face recognition. Intr-adevar, uneori trebuie sa explici ca functia de enhance din Criminal Minds care permite sa recunosti o persoana dintr-o imagine de 4x6 pixeli e fiction, nu e science :)
Provocari si alte detalii
Lucram la asta de vreo 6 luni, serile si in weekend. Cap la cap, sa tot fie vreo 150-200 de mandays. A presupus in primul rand multa cercetare a modelelor existente, a comparatiilor dintre ele, a exactitatii si a timpului de raspuns.
In afara de dezvoltarea propriu-zisa, am urmarit trade-off-uri intre:
-acuratete (momentan 90-95%) si timp de raspuns (in jur de 2 secunde)
-research si time-to-market
-ce functionalitati sunt must-have si ce functionalitati le punem in backlog, pentru a ne consulta cu clientii inainte de implementare
Exista multe tehnologii similare, majoritatea fiind disponibile doar in cloud, ca software-as-a-service: Microsoft Cognitive Service, Amazon Rekognition, Kairos.
VisageCloud e disponibil atat in cloud, cat si ca solutie dedicata/on-premise. In felul asta, putem acoperi o plaja mai mare de nevoie ale clientilor, de la cei care vor sa analizeze cateva mii de fotografii pe luna, pana la cei care vor sa analizeze cateva zeci pe secunda, in conditii de securitate sporita si latenta redusa.
Solutiile care exista on-premise (NEC, de exemplu) sunt in general prohibitive ca si cost, mai ales pentru firmele mici si mijlocii.
Concurenta, piata
Demand-ul pentru acest gen de solutii creste foarte rapid. Proiectiile de piata plaseaza face recognition intre 6 si 9 miliarde de dolari anual pana in 2020-2021. Si e normal sa creasca si numarul de solutii si concurenta intre ele (calitate, timp de raspuns, functionalitati).
Ne bucura sa fim intr-o astfel de piata dinamica. In plus, nu vedem concurenta drept un joc de suma zero, in care pentru a castiga X totul trebuie sa piarda Y totul. E mai degraba o problema de a-ti alege bine o nisa pe care sa o deservesti foarte bine intr-un range de pret care sa aiba sens bilaretal.
Ne adresam si local si international. Evident, majoritatea primilor clienti sunt locali. Avem cumva norocul sa fie un produs care e usor de explicat si deci usor de promovat. Deocamdata am primit suficient de multe solicitari ca sa ne tina ocupati cateva luni bune, mai ales datorita infuziei de vizibilitate venit din Innovation Labs si din presa. Am facut si cateva foarte mici teste de AdWords care au convertit foarte bine in lead-uri.
Promovarea
Deocamdata, promovarea nu e o durere. Prioritatea e sa lucram indeaproape de clientii identificati pentru a duce use case-urile lor in productie rapid. Ulterior, vom reinvesti parte din incasari in ceva Adwords targetat pe zonele de interes. Suntem increzatori ca pe termen mediu, o sa avem cu ce ne ocupa.
Ce plan de acoperire internationala, suntem foarte deschisi catre parteneriate de vanzari si sunt deja in cateva discutii pe tema asta.
Innovation Labs
Miza pentru VisageCloud la Innovation Labs a fost business development si un punct de start pentru colaborari, pontiali clienti si parteneri. Intr-un fel, un eveniment de tipul si scala Innovation Labs e un fel de "when the rubber meets the road" pentru o un produs aflat la inceput: afli ce use case-uri vor clientii, ce ingrijorari au, cu ce restrictii tehnice vin sau ce sugestii au.
Atmosfera a fost foarte energica, foarte multa adrenalina si totul foarte bine planificat. Am fost impresionat de calitatea, punctualitatea si eficienta organizarii (I'm a bit of a control freak).
Toti oamenii de acolo - participanti, juriu, mentori - sunt foarte deschisi, foarte dornici de a invata, de a intreba, de a afla. Cred ca e unul din putinele oportuntati din Romania de a te afla intr-o asemenea atmosfera care te impingi in cel mai constructiv mod cu putinta.
Pitch-ul a iesit foarte bine, am primit multe aprecieri pozitive. Trebuie sa marturisesc ca, indiferent cat de multe pitch-uri si prezentari am facut inainte, golul in stomac ramane tot timpul. Cred ca e felul meu de a-mi pastra concetrarea. Inainte sa scot primul cuvant, ma simt intr-un fel cum m-am simtit cand am sarit cu parasuta. Dar apoi, in timp ce povestesc despre idee in care cred, totul devine clar si linistit.
Am avut placerea sa se fi calificat si ScentSee, solutia de recomandare a parfumurilor pe care am lansat-o in 2016. Acolo partea tehnica e stabila si operationalizata, motiv pentru care focusul e pe business developemnt, de care se ocupa asociata mea, Raluca Pantrjel.
Ce urmeaza
Clientii fericiti au prioritate fata de investitori. Am primit deja cateva intentii de investitie, dar cred ca o astfel de discutie va deveni mult mai oportuna, mai clara si mai simpla dupa 3-5 clienti multumiti si un cashflow pozitiv. Deci ne mai gandim peste 3-6 luni.
Ca roadmap, vrem sa facem niste optimizari pentru zona de video surveillance, asa incat sa imbunatitim performanta si sa scadem costurile de infrastructura. Mai avem in plan sa implementam unele facilitati care sa faca mai simpla zona de autentificare. Restul bugetului de efort il pastram pentru consultanta de integrare pe care o oferim clientilor.
Vrem sa sustinem mai bine verticalele de video surveillance si retail analytics, cu functionalitati particulare lor. Din primele discutii cu clientii, asta e top priority.
Mai avem cateva idei in roadmap, cum ar fi recunoasterea expresiei faciale (vesel, trist, nervos) si clasificarea a cat de atragator e un chip, dar vom prioritiza asta in functie de cerere.
In ceea ce priveste dimensiunea echipei, deocamdata avem lucrurile sub control. Mai mult, credem ca in primele luni, cand cresterea e calitativa mai mult decat cantitativa, founderii sunt cei care trebuie sa prioritizeze, sa se implice si sa livreze.
Dupa experienta primilor clienti, luam in calcul largirea echipei. In orice caz, credem ca ar fi cel mai oportun pe termen scurt-mediu colaborarea cu parteneri, locali sau internationali: noi ne concetram pe zona de face recognition, iar ei pot prelua componentele conexe (front-end, user experience, alte cerinte custom al clientilor).
Castigul maxim pentru toate partile este atunci cand fiecare dintre ele se concentreaza pe ce stie mai bine si are grija sa ofere o interfata clara pentru integrarea cu ceilalti.
La inceput, va trebui sa executam si sa invatam in paralel. Sa invatam nevoile clientilor, cum sunt distribuiti in piata, ce provocari si probleme particulare au in timp ce executam core business-ul nostru, zona de face recognition.
Trebuie sa pastram un balans intre executia tactica (client, consultanta, executie, livrare, cashflow) si viziunea strategica (roadmap, research) - si asta e cea mai mare provocare din perioada urmatoare.
