Как увлечение программированием и пайкой микросхем привело к созданию AI-проектов. Интервью с международным AI-разработчиком

Международный эксперт по AI технологиям Владислав Юрченко рассказал, как его увлечения в детстве привели его к большим достижениям в сфере IT и искусственного интеллекта. Владислав за свою карьеру успел поработать в более чем 200 проектах. Его портфолио включает инновационные и сложные веб-сайты, мобильные приложения, AI-сервисы, Telegram-боты, CRM, ERP-системы и многое другое. Он разрабатывал AI-решения и технические проекты для известных международных компаний, включая Combit Construction, Mada Properties, Honda, Yolka, Weeway, VMware, Cisco и Lenovo.

Влад, расскажите, когда вы впервые начали интересоваться компьютерными технологиями? Начался ли этот интерес со школы?

С детства. Родители купили мне компьютер ещё в 6-м классе. Тогда в нашем городе это была редкость. Благодаря информатике в школе начал писать первые программы на Pascal. В старших классах написал калькулятор, игру “Змейка” с разными уровнями сложности, и игру на тренировку памяти, где нужно было запоминать цифры за цветными квадратами и потом кликать по ним в порядковой очередности.

Чем вы увлекались в детстве и какие предметы любили? Был ли кто-то кто повлиял на ваш выбор?

Мои родители всегда были заинтересованы в том, чтобы я хорошо учился. Меня взяли в лучшую школу в городе в возрасте 6 лет. В школе был хорошистом, получал 4-5. Любимые предметы - математика и информатика. Всегда был очень усидчивым и вовлечённым. Мне нравилось погружаться в процесс. В детстве, ещё до знакомства с программированием, мечтал стать изобретателем.

Также, мне очень нравилось ходить в наш школьный радиокружок, паять микросхемы, делать разные устройства. К примеру, одним из моих проектов был кодовый замок на дверь, который запирался моторчиком и отпирался только если правильно ввести код. Введённый код отображался на экране. Если код был введён неверно срабатывала “сигнализация” - небольшой динамик, который был припаян к микросхеме. Я делал этот проект почти год, мне помогал мой учитель. Жаль, что потом кружок закрылся из-за нехватки финансирования. Но я нашёл себе другое увлечение - авиамодельный кружок. После школы мы часами строили самолёты, выпиливали фюзеляжи и крылья, выбирали и подключали моторы, паяли микросхемы, а потом выходили на улицу и каждый запускал свою модель. Нередко это был первый и последний запуск, но эмоции были невероятные.

В старших классах уже помогал своим знакомым переустанавливать Windows, настраивать и чистить компьютеры, устанавливать программы и т.д.

Расскажите о вашем первом опыте работы в сфере айти?

Ещё в университете разработал сайт на WordPress для знакомого мамы, владельца компании печатной продукции.

Когда и как вы перешли в направление ИИ?

Всегда нравилось писать программы на Python, и моё знакомство с ИИ было неизбежным. Ещё в 2018 году тут и там встречал статьи про Machine Learning, особенно после релиза модели GPT-2 в 2019 году от компании OpenAI. Уже тогда в узких кругах эта тема нашумела. Первый коммерческий проект с ИИ у меня случился в 2020 году. Я тогда руководил командой разработчиков, мы разрабатывали большую ERP-систему для компании Агентум, резидента Сколково, и было принято решение интегрировать ИИ-модель для анализа данных и их комбинирования при построении точных прогнозов, а также для формирования отчетности. Мы создали многофункциональное решение позволяющее автоматизировать управление данными с гибкой системой ролей и точечной аналитикой, необходимой для повышения эффективности компании и сокращения расходов. Это был очень интересный и я бы даже сказал волнительный опыт.

У вас в портфолио более 200 проектов, расскажите о самых ярких и сложных проектах? В чем заключалась их инновационность?

О, это сложный вопрос, так как интересных проектов было действительно много.

Ещё в 2016 году начал работать над своей CRM-системой в рамках работы с агентством недвижимости Военипотека, которую впоследствии много раз улучшал и продал ещё нескольким компаниям. Написана она была с использованием всех последних технологий - на Vue.js в связке с Node.js + Express для backend’а и базой данных MongoDB. Пока все ещё изучали jQuery, я разбирался с продвинутыми фреймворками и предлагал самые инновационные решения своим клиентам.

В 2018 году вместе с командой разработчиков работали над созданием нескольких мобильных приложений для испанского мобильного оператора Yolka. Реализовали основное мобильное приложение для совершения интернет-звонков, отправки смс и управления пользовательскими тарифами, а также маркетинговое мобильное приложение, чтобы у пользователей была возможность в игровой форме зарабатывать бесплатные минуты, смс и гигабайты интернета. Для этого мы создали несколько игр на любой вкус. Пользователи могли искать бонусы прямо на улицах с помощью камеры телефона и технологий дополненной реальности (AR), крутить спины, играть в рулетку, ловить бонусы, выбивать бонусы, собирать бонусы и т.д. Нашей целью было вовлечь как можно больше пользователей и эта стратегия сработала идеально. Многие пользователи уже играли в игры на своих телефонах, но теперь они могли зарабатывать реальные бонусы и использовать их в нашем основном приложении.

В 2019 году руководил командой разработчиков в рамках работы с компанией Газпром Автоматизация. Мы автоматизировали инвентаризацию, ведение бухгалтерского учета, контроль процесса закупок и логистики, планирование технического обслуживания оборудования и сооружений, ведение учёта сотрудников и управление персоналом в целом. А также разработали внутреннюю платформу для совершения видеозвонков между сотрудниками на основе технологии WebRTC, с возможностью записи видео, создания видеоконференций и шаринга экрана, а ещё чат с возможностью обмена файлами.

В том же году начал работать с компанией Агентум, резидентом Сколково. Я руководил командой разработчиков и вместе мы разработали комплексную ERP-систему с использованием ИИ. Система обрабатывает огромное количество данных, начиная от отчётов сотрудников, заканчивая видео с камер наблюдения, данными об ошибках оборудования, данными датчиков, счётчиков, и приборов, а также данными IoT. В системе можно посмотреть какой был расход электроэнергии в прошлом месяце, какой процент сбоев на производстве относительно предыдущих месяцев, когда какой сотрудник начал и закончил рабочую смену, и даже когда открывались двери конкретного блока для погрузки/разгрузки материалов или транспортировки продукции, и ещё многое-многое другое. AI помогает при анализе данных, прогнозировании выручки и расходов, технического обслуживания, а также при формировании отчетности. Позже, с помощью AI также реализовали интерактивные базы знаний компании для удобного обучения сотрудников и быстрого доступа к документации.

В 2020 году по рекомендации от компании Газпром Автоматизация меня пригласили поработать в качестве подрядчика с крупной авиакомпанией Аэронавигация Северо-Запада. Я руководил командой разработчиков и вместе мы реализовали проект для отслеживания наличия деталей и инструментов, необходимых для технического обслуживания. Задача была снизить риск дефицита запчастей, гарантируя, что техническое обслуживание никогда не будет отложено из-за нехватки расходных материалов, а также оптимизировать уровень запасов, сокращая затраты на хранение. Frontend приложения был написан на React.js, backend на Python. Когда уровень запасов падает ниже определённого порога система оповещает отдел закупок и те могут сделать заказ одной кнопкой, благодаря интеграции с поставщиками, что позволяет автоматически совершать заказы.

Помимо этого создали AI-модель для прогнозирования спроса на детали и инструменты. Она умеет прогнозировать спрос на основе предыдущих отчётов о технических обслуживаниях и формирует рекомендации с пояснениями, которые можно принять или отклонить, вследствие чего модель также учится и улучшает саму себя. Система учитывает изменения парка самолётов, а также износ запчастей и оборудования. Её использование особенно полезно перед предстоящими плановыми техническими обслуживаниями.

Работать с этими тремя компаниями было непросто с точки зрения того, что они очень большие и негибкие. Очень много людей и взаимодействий, очень много данных и большая ответственность. Мы работали с утра и до самой ночи, чтобы вложиться в сроки, и воевали как могли с бюрократической машиной. Из опыта могу сказать, что чем сложнее и больше проект, тем больше времени он требует на планирование и подготовительные работы, такие как написание ТЗ, выбора архитектуры приложения, распределение задач по спринтам и исполнителям и т.д. Когда всё это готово работа идёт как по маслу, каждый знает какую задачу он должен решить в конкретный момент и в итоге все задачи спринта сливаются в готовую фичу, а затем фичи сливаются в готовый продукт. В больших проектах очень важен грамотный менеджмент. Умение разбить большую задачу на маленькие микрозадачи и проконтролировать их выполнение - вот залог успеха любого большого проекта.

Также, в 2020 году, в рамках работы с агентством недвижимости Просвет, у меня возникла идея показывать недвижимость удалённо из-за бушующей в то время эпидемии коронавируса. Я руководил командой разработчиков и вместе мы реализовали платформу с 3D турами по объектам недвижимости на базе Three.js и WebGL. Отсняли элитную недвижимость, а также сделали 3D-рендеринг целого района для застройщика Арсенал. Пользователи имели возможность походить по улицам, ознакомиться с инфраструктурой, погулять по квартирам, сравнить планировки и даже виртуально обставить квартиру мебелью, не выходя из своих домов.

В 2021 году работал с МТС банком, руководил командой разработчиков, с которой разработали AI-сервис для колл. центра. Он анализирует транскрибации звонков агентов отдела продаж и строит шкалу “настроения” разговора основываясь на фразах агентов и реакциях на них клиентов. Также, он выделяет фразы, которые непосредственно привели к закрытию сделки, и фразы, которые привели к отказу. Это помогает выявить наиболее эффективные диалоги в продажах, и впоследствии обучить сотрудников новым приёмам телефонных продаж. Также, сервис определяет насколько тот или иной агент следует скриптам продаж, выявляет наиболее эффективных сотрудников по количеству закрытых сделок, помогает определить дополнительное вознаграждение, а также умеет устанавливать задачи на основе проанализированных звонков. Мы даже повесили экран и вывели на него рейтинг топ-10 агентов со средней оценкой эффективности, уровнем настроения и количеством закрытых сделок для мотивации сотрудников.

Расскажите о проекте, который вы реализовали в одиночку для строительной компании в Лондоне - Combit Сonstruction?

Я был единственным разработчиком в проекте, с нуля разработал сайт и платформу, позволяющую пользователям подсчитывать строительные проекты, принимая во внимание большое количество переменных, такие как вид работ, метраж, количество рабочих, стоимость материалов, дополнительные расходы, пожелания клиента, услуги архитектора и т.д. В итоге поднял нейронную сеть, которая анализирует все показатели и основываясь на данных от клиента и данных из баз данных довольно точно подсчитывает стоимость проекта, чтобы клиент смог сразу сориентироваться по цене и понять вписывается ли он в бюджет. С тех пор как мы имплементировали данное решение количество заявок увеличилось на 64%! Люди охотнее оставляют заявку, когда видят цену сразу. Большинство строителей не могут дать даже приблизительную цену за проект - мы можем.

Позже уже в 2022 году руководил командой из 3 человек. Разрабатывали проект интерактивного опросника, чтобы упростить для клиентов, ничего не смыслящих в стройке, процесс взаимодействия со строителями и архитекторами, снизить время подготовительных работ, а значит сэкономить бюджет, увеличить эффективность общения между заказчиком и исполнителями, особенно на первом этапе, и помочь клиентам понять весь процесс в целом. Клиенту необходимо лишь пройти простой опрос, и на основе ответов нейронная сеть сгенерирует готовый и профессиональный schedule of work для строителей и архитекторов, а также примерный план действий для клиента.

Этот проект завоевал международную награду, расскажите о ней подробнее. Сколько участников было, и что дает победа в конкурсе?

С разрешения руководства компании Combit Construction, я представил основной проект в престижном, международном конкурсе GLOBAL100 REPUTATION AWARDS и занял первое место в номинации AI & Machine Learning. Было около 500 участников со всего мира. Годом позже меня также пригласили побыть судьёй этого же конкурса сразу в двух номинациях - AI и Machine Learning и IT & Telecomunications. Это, конечно дало преимущества при устройстве на работу в США.

У вас также был очень интересный проект для агентства недвижимости, в чем была его инновационная составляющая?

Да, это действительно был очень интересный проект, идея которого состояла в том, чтобы максимально автоматизировать агентство недвижимости с помощью ИИ.

Сначала, вместе с командой разработчиков, мы реализовали AI сервис, который парсит базу новых клиентов и базу доступных квартир под аренду и продажу, а затем подбирает лучшие варианты. То есть по сути делает подборки - самую сложную и рутинную работу для агентов. После этого мы занялись AI-телефонией, чтобы разгрузить агентов и секретарей, ведь ни для кого не секрет, что они тратят очень много времени разговаривая по телефону.

Затем мы научили сервис работать с документами, проверять их на правильность, и подсказывать если агенты что-то упустили. Помимо этого сервис умеет заполнять документы и отправлять данные в CRM-систему. А ещё, на основе данных из CRM-системы, ИИ помогает составлять план работы на день для агентов и ведёт их расписание.

То есть, по сути полностью автоматизированное агентство недвижимости. ИИ обзванивает собственников и спрашивает, продаётся/сдаётся ли ещё объект недвижимости и если да, то предлагает сотрудничество, заносит данные в базу, формирует и высылает договора на подписание. Затем достаёт из СRM-системы новых клиентов и делает для них подборки из базы данных, а после высылает их им на почту. Через какое-то время ИИ, или как мы её зовём - Анна, звонит клиенту и спрашивает, понравился ли ему какой-то объект из подборки. Если нет, высылает дополнительную подборку, если да, звонит собственнику и уточняет удобное время для показа. Затем перезванивает клиенту, договаривается о просмотре и если всё успешно заносит информацию в CRM, а также добавляет event в календарь агента с наименьшим количеством сделок. Далее, если это сделка по аренде, формирует агентский договор и высылает его на почту агента, если это сделка по продаже высылает перечень документов и список задач для агента. За час до показа звонит и напоминает собственнику, клиенту и агенту, а также информирует агента о всех необходимых документах, которые ему необходимо принести на встречу.

Мы к этому пришли не за один год работы и на данный момент ведём переговоры о возможности упаковать сервис в готовый продукт и продавать другим агентствам недвижимости.

Понимая важность развития ИИ, какие направления вы для себя видите в перспективе?

Я определённо буду и дальше развиваться в направлении ИИ, потому что это будущее. У меня уже есть целый список идей из самых разных сфер, которые я планирую реализовать на уровне MVP и посмотреть какая из них окажется максимально успешной, чтобы потом собрать команду и сфокусироваться на ней. Огромным преимуществом современных технологий является любовь инвесторов к такого рода проектам. Они быстро понимают потенциальные выгоды от вложений и с правильной презентацией готовы финансировать разработку, что, конечно же, предоставляет возможности сильного масштабирования идеи и увеличение скорости реализации проекта.

Над каким проектом вы работаете сейчас и почему выбрали именно это направление?

Сейчас я работаю в американской компании в отделе IT-разработки над AI-проектом, который призван автоматизировать всю входящую и исходящую телефонию. Параллельно, в свободное время, работаю над собственным AI-проектом. В скором времени MVP и бизнес-план будет готов, а значит можно будет презентовать его потенциальным инвесторам.

Какие направления в ИИ можно выбрать новичкам, если они только собираются освоить эту профессию? И нужно ли обязательно разбираться в программировании?

У новичков в области искусственного интеллекта есть несколько областей, которые они могут изучить, в зависимости от своих интересов и целей. К примеру, машинное обучение (ML), обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение (CV), робототехника, ИИ в разработке игр и т.д. Практически все эти направления требуют технических знаний, а также неплохого уровня владения языком программирования, к примеру Python, который является наиболее часто используемым языком при разработке ИИ благодаря своей простоте и большому количеству библиотек.

Существует также направление этики и политики ИИ, в котором основное внимание уделяется этическим проблемам, правовым рамкам, и нормативным аспектам ИИ. В этом случае навыки программирования не являются обязательными, но понимать концепции искусственного интеллекта, несомненно, нужно.

Какие глобальные цели вы ставите для себя?

Однозначно планирую открыть свою компанию по разработке AI-сервисов. Мне всегда был интересен бизнес и сейчас у меня есть весь необходимый опыт для этого. Я уже нахожусь на этапе обсуждения бизнес-идей с потенциальными партнёрами и уверен, что в ближайшем будущем мы приступим к их реализации.

Спасибо за интересную беседу, Владислав!

Автор: Анна Кузнецова