[ro] Gânduri după o jumătate de decadă de inovație fractală. (1/3)

Episodul 1: confesiunea unui antreprenor dâmbovițean.

Au trecut mai bine de cinci ani de când am plecat la drumul Knosis AI.

De atunci, piața a trecut prin multe șocuri, tranziții și halucinații, iar inovația pe care am putut-o livra nu a fost pe măsura entuziasmului inițial. Așadar, cred că sunt dator cu un rezumat, tocmai fiindcă rezultatele au fost în ansamblu divergent de la așteptări.

Pe lângă nenumărate aventuri tehnice, victorii tactice, proiecte livrate cu succes, dar și numeroase experimente eșuate am avut privilegiul încrederii unor asociați, parteneri, colaboratori și ”tovarăși de drum”diverși, cu competențe variate și mereu bine-ințenționați. Nici lecțiile de care am avut parte NU sunt puține: unele țin de categorii noi de provocări (comerciale, tehnice, de comunicare, inclusiv în domenii juridice sau financiare) pe care NU aș fi știut să le reprezint corect înainte de această experiență; altele țin de măsura corectă pentru categoriile cunoscute (concept, prototip, MVP/produs de minimis viabil, gestionarea calității, a riscurilor, a defectelor); unele țin de abilitatea de a-mi ține în frâu propriile emoții și intuiții, mai ales când ele sunt bine-inteționate și sincer-încurajate, dar premature ori insuficient pregătite; altele țin de abilitatea de a avea mai multe feluri de răbdare cu a cunoaște istoriile altor profesioniști înainte de a-i (supra)încărca cu prea mult din viziunea mea.

În ciuda eforturile, sacrificiilor și izbândelor echipelor comerciale (3+), tehnice (2) și de creație digitală (4) implicate constructiv și pozitiv în demersul Knosis AI, consider că eu am eșuat în a cristaliza un limbaj comun, un narativ fluent și un proces stabil de schimb previzibil prin care viziunea companiei și a partenerilor să se manifeste în mod robust, sustenabil. Dincolo de multele componente tehnice și operaționale implicate în producerea și evaluarea cataloagelor de calitate pentru colecțiile de date, etichete și artefacte calificabile pentru antrenare și calibrare a modelelor de învățare automatizată (machine learning) cu modele de profunzime medie-și-mare (deep learning). Nucleul umane Knosis a trecut într-adevăr prin toate fazele principale ale unei echipe: formarea, confruntarea, normarea, performarea și, în final, dizolvarea. Chiar dacă viziunile noastre (poate prea ample) și voințele noastre (poate prea tari) ne-au condus în cele din urmă pe drumuri diferite sunt onorat să fi învățat, lucrat și livrat împreună.

În retrospectivă, printre criticile principale pe care mi le aduc în gestionarea Knosis AI:

• ritmul de specializare (definirea și finisarea nișei de produs) NU a ținut pasul cu ritmul de expansiune al categoriilor piețelor succesive de machine learning –> deep learning –> large (visual) language models. În mod concret, am subestimat potențialul de diversificare (rapidă și bruscă) a unui ”petec” din piață care a ”explodat” în sute de variații tehnice (eg. frameworks, schemas, services, formats)
• NU am avut o bună metodă de separe/segmentare a clienților valoroși de ”trecători&curioși”
• dificultăți în a cristaliza un mesaj mai clar pentru un produs mai stabil, mai consolidat tehnic și mai diferențiabil în mod comercial
• absența unor criterii clar-comunicate de calificare a clienților cu potențial real de piață
• o calificare incorectă a experimentelor tehnice solicitate de piață drept oportunități comerciale rentabile
• o comunicare incorectă a structurii de costuri pentru proiectele care depindeau de modele re-calibrate (fine tuning, retraining, deep search, far search) pe seturi noi de date, documente, fotografii (în varii formate)
• risipirea atenției pe o paletă prea largă de curiozități/promisiuni/interese comerciale care NU s-au concretizat
• negocierea prea optimistă a clauzelor unora dintre contractele de licențiere, în special prin neconsiderarea expunerii inegale la riscul de cercetare și la costurile de operare.
• eșecul de a propune în 2023 un plan de restructurare pragmatic pentru a păstra colaborarea dintre echipa fondatoare și echipele comerciale.
• planificare adesea (a)mânată de obiective tactice, oportuniste (induse de entuziasm), volatile, în absența unei strategii mai clare și mai realiste (mai puțin visătoare) de consolidare a unui produs previzibil, rafinat pentru scenarii alese, cu costuri amortizabile.
• dispersarea efortului de cercetare și de implementare pe prea multe fronturi care s-au dovedit prea greu de (re)-conectat sau de stabilizat

Desigur, erorile drumului meu inițiatic au fost însoțite în fundal și de niște fenomene laterale și de piață, dintre care aș remarca:

• presiunea nerezonabilă pusă de angajatori și de furnizori mari pe piața forței de muncă în domeniile tehnice ale AI&IT&C, cu care o ”agenție de inovație” cu 6-8 colaboratori greu putea ține pasul.
• frecvența foarte mare a ciclurilor de ”boom&boost” (expansiune și recesiune) manifestate prin mai multe curente tehnice de inovație (perioada AlexNet/ResNet & ConvNet, perioada StableDiffussion, perioada LLM/GPT)
• goana după inovație
• inegalitatea accesului la piețe financiare și de capital între EU, UK, US, între Est și Vest.
• confuzia indusă de măsurile preventive ale pandemiei (2020-2022) și blocajele aparent-arbitare induse piețelor care s-au refugiat ”la deal”, acordând majoritatea bugetelor de inovație ori de retehnologizare către furnizori faimoși sau notorii.
• scepticismul (bine-justificat adesea) legat de calitatea și de robustețea serviciilor de AI

Cred cu tărie că bună-starea inovației depinde în fapt de datoria de recunoaștere a eșecului. Din acest motiv, pe tot parcursul drumului meu antreprenorial (din 2016), inclusiv în ultimii doi ani (2023, 2024) am investit timp și resurse semnificative pentru a consolida mai multe biblioteci specializate cu lecțiile învățate, sub titlul provizoriu ”Dark Silicon”.
O parte dintre cititorii acestui articol vor fi probabil deja de câțiva ani poate membrii ai grupului de contributori și de corespondeți.

Mai multe fragmente din aventura Knosis, inclusiv prezentări de soluții, diagrame tehnice, cod sursă, lucrări științifice și influențe artistice vor deveni treptat disponibile la solicitarea abonaților Dark Silicon. Ne propunem ca până la finalul lui 2026 depozitele și seriile din proprietatea Knosis AI să devină în întregime open source, în domeniu public sau public-accesibil.

În săptămânile viitoare voi pregăti tot aici un articol (2/3) cu următorul episod al aventurii, în care voi prezenta o parte din structura bibliotecii și dintre opțiunile de căutare. Apoi, în ultimul episod al acestei serii de _tl;dr_, voi povesti despre Jurământul Inventatorului, despre planurile făurite din lecțiile învățate în perioada Knosis și despre … #colecțiiDeArtă.