ENG
Инвестиции, Интервью, Стартапы

Алексей Минин: От идеи до начала масштабирования — не больше 9 месяцев

Обычно корпоративные акселераторы создают для того, чтобы использовать для нужд корпорации внешние инновации. Однако бывает и наоборот, когда акселератор призван превратить инициативы сотрудников корпорации в рыночные бизнесы. «Инвест-Форсайт» беседует с руководителем подобного акселератора, директором Фабрики цифровых продуктов и сервисов компании MHP Алексеем Мининым. MHP — входящая в группу Porsche консалтинговая компания со штаб-квартирой в Людвигсбурге, это один из ведущих поставщиков технологических и IT-решений для нужд промышленных компаний, прежде всего в сфере автомобильной промышленности и поставок автокомпонентов. Интервью состоялось в рамках Synergy Online Forum, который прошел 24 июля и был посвящен возможностям искусственного интеллекта.

Найти идеи у сотрудников

— Итак, что из себя представляет ваша «фабрика»?

— Ее основная идея состоит в следующем. Внутри компании у сотрудников возникает достаточно много идей различных цифровых продуктов и сервисов — идей, основанных на их ежедневном опыте взаимодействия с технологиями и клиентами. А значит, можно использовать эти идеи и попробовать превращать их в новые продукты, сервисы; возможно, и в новые компании. Как известно, есть открытые инновации, когда внешние стартапы привлекаются для решения каких-то корпоративных проблем.

Наша идея ровно обратная: мы изнутри компании находим решение каких-то проблем, создаем из этого продукт для внешнего рынка. Это то, что принято называть «внутренним предпринимательством».

— Какова ваша воронка проектов? Сколько их приходится рассматривать?

— В среднем считается, что в компаниях есть 1% сотрудников, которые могут преуспеть в создании такого рода бизнесов. Но найти этот 1% не так просто. На ранней стадии, как правило, очень сложно определить, хорошая идея или плохая. Прорабатываются все идеи, по мере прохождения через разные этапы процесса их становится все меньше. То есть у вас примерно на 200 входящих идей выходит 2 цифровых продукта или сервиса. Нам на сегодняшний день удается выявлять порядка 100–150 идей в год, при том что общее количество сотрудников в компании примерно три с лишним тысячи. 30 проектов уже в очень хорошей поздней (по меркам пресид) стадии. Два проекта у нас на стадии масштабирования, это результат работы за последние полтора года: от запуска проекта с нуля до сегодняшнего момента.

— А каким образом эти проекты к вам попадают?

— У нас есть два способа выявления, мы их называем «сверху вниз» и «снизу вверх». Один процесс, когда мы просто создаем осведомленность сотрудников о том, что они могут все свои идеи превратить в такого рода цифровые продукты и сервисы. Каждый может заполнить определенную форму и принять участие в программе. Но есть другой способ, более адресный. Мы выстраиваем внутри коллектива целую сеть так называемых «инновационных патрулей» из числа наиболее опытных сотрудников. Это люди, которые находятся в постоянном поиске новых людей с идеями и тратят на это часть своего времени, порядка 10–20%. Человек не всегда даже отдает себе отчет в том, что сделал что-то интересное и крутое. Задачи «патрулей» — находить такого рода людей и приводить их к нам.

От идеи до масштабирования

— Когда вы находите стоящий продукт, что вы с ним делаете? 

— Процесс, как правило, начинается с понимания того, что вообще такое эти идея или продукт, насколько они находятся в фокусе стратегии нашей фирмы. Если идея находится за пределами фокуса нашей стратегии, мы не можем поддержать будущий стартап в достаточном объеме, чтобы быть лучше, чем рынок. У нас не будет специфической компетенции, которую мы могли бы дать будущему стартапу, чтобы он стал лучше, чем в среднем в рынке. Работать на рыночных условиях, как с любым стартапом с улицы, мы не хотим, потому что тогда мы берем на себя среднерыночные риски. А мы хотим иметь меньший риск. Именно поэтому мы фокусируемся только на том, где мы являемся профессионалами, где мы заведомо можем дать будущему стартапу конкурентное преимущество.

— Речь, таким образом, идет скорее о консультировании?

— Да, у нас есть собственные коучи, которые помогают стартапу советами, приводят его к нужным людям. Нам нужно понимать, в чем авторы идеи специализируются, чтобы знать, к кому их надо привести из фирмы, кто сможет их проконсультировать по каким-то вопросам не только вначале, но вообще в процессе всей акселерации.

Следующий этап — когда команды общаются со своими потенциальными клиентами, то есть занимаются тем, что валидируют бизнес-модель… Пока они еще не оказывают никаких услуг, просто делают клиентские интервью, общаются, выясняют, насколько продукт востребован теми, для кого его в будущем хотят сделать.

Мы, естественно, внимательно смотрим за прогрессом, при этом мы ни в коем случае не оцениваем идею. Мы всегда оцениваем только прогресс команды. Мы смотрим, чего хотят клиенты, и если видим их интерес, то разрешаем перейти на следующий этап или останавливаем процесс — если видим, что прогресса нет. Если же видим, что он есть, команде даются ресурсы. По мере движения ресурсов дается все больше. По мере того, как риски снижаются, объем инвестиций увеличивается.

Дальше они разрабатывают какой-то MUD/MVP-продукт, пытаются получить первую выручку. Если у них это получается, тогда мы идем на стадию масштабирования и полноценного инвестирования в эти продукты.

— Сколько может занимать весь процесс в целом?

— От идеи до выхода на масштабирование весь путь должен занимать не больше девяти месяцев, а лучше — шесть. На первом этапе, как правило, никаких ресурсов не тратится, кроме собственного времени сотрудника, и то в свободное от работы время. На следующем шаге это, как правило, половина времени этого человека и еще время различного рода экспертов. Получается что-то около человекомесяца. На следующем этапе, где создается какой-то минимальный продукт, уже порядка двух-трех человекомесяцев. На этапе масштабирования объем инвестиций определяется в зависимости от потребностей конкретного продукта. Речь может идти от нескольких сотен до полутора миллионов долларов в зависимости от масштаба бизнеса. На стадии масштабирования речь уже может идти о нескольких миллионах, даже десятках миллионов долларов.

Очень важный момент: мы людей не отрываем от их основного рабочего процесса. Они должны продолжать работать там, где работают, хотя бы половину времени. Ведь мы знаем, что с большой степенью вероятности у них ничего не получится, и они вернутся к своей обычной работе, поэтому мы должны создать все условия, чтобы возвращение было комфортным. Я знаю очень много внутрикорпоративных акселераторов, где сотрудника выдергивают, он полгода варится в каком-то процессе, в университете, в инкубаторе, а потом ему уже очень тяжело вернуться, потому что он выпал из рабочего процесса. Так делать не нужно.

Акселератор как инвестор

— Ваше инвестирование идет по стандартному пути входа в капитал в новой компании?

— Абсолютно. Все как в классической венчурной индустрии.

— Вы стремитесь контролировать компанию или, наоборот, иметь только миноритарный пакет?

— Здесь все зависит от бизнеса. Если мы видим, что у нас получилась компания, у которой очень мало синергии с нашим бизнесом, скорее всего, в этом случае нам не нужен контроль. Мы все равно этим бизнесом управлять не будем. В таком случае мы пытаемся привлечь инвестора, который будет контролировать бизнес. Если видим, что у бизнеса очень много синергии или потенциально это трансформирует нашу собственную индустрию, в этом случае мы стараемся новую компанию оставить внутри своей, то есть сделать её нашим внутренним сервисом или продуктом.

— Не могли бы вы немного рассказать о проектах, которые у вас уже получились? 

— Наш фокус — это автомобильная промышленность, поставщики автомобильных компонент, крупные промышленные компании. Многие заинтересовавшие нас решения находятся в области риск-менеджмента, управления поставками, логистики, систем поддержки принятия решений. Очень много технологических компонентов, связанных с искусственным интеллектом, которые команды предлагают использовать для того, чтобы повысить эффективность какого-то процесса. В основном это оптимизация процессов.

— Корпорация Porsche может выступать в этих процессах как один из привилегированных клиентов, привилегированных покупателей продуктов ваших проектов?

— Такого понятия, как «привилегированный клиент», у нас нет. Понятно, что у нас очень много совместных проектов, поэтому нам проще предлагать новые продукты компаниям внутри группы, так как мы понимаем их проблемы и потребности. Мы знаем большое количество людей в этих компаниях: не только Porsche, но и в Volkswagen, в Audi, в BMW, в огромном числе других компаний в Германии и за ее пределами. Здесь все строится на рыночных отношениях. В Германии другой вариант сложно себе представить. Просто мы обладаем хорошим пониманием рынка. Мы знаем, кому, когда и что нужно предложить. Знаем, у кого с чем есть проблемы — поэтому нам в этом смысле легче.

Нужен ли повсюду ИИ?

— По вашему опыту: куда сегодня успешно имплементируются элементы искусственного интеллекта? Где искусственный интеллект действительно дает эффект?

— Для нас технология — важный, но не первостепенный вопрос, а искусственный интеллект — одна из технологий. Она красиво называется, но это просто технология, один из способов решения определенного класса задач. Мы все-таки идем всегда от бизнес-проблематики и проблем, которые мы решаем. Если нам нужны технологии из класса технологий искусственного интеллекта, соответственно, мы их используем. Если взять все наши проекты, то искусственный интеллект, наверное, реально применяется меньше чем в 30% случаев; хотя это и немало, изначально заявляется — ну, или планирует применяться — в более чем 80% идей.

Такого рода технологии требуют очень больших объемов данных и очень глубокого понимания проблемы. Если вы действительно можете предложить идею по улучшению качества какого-либо процесса или построению какой-нибудь новой системы принятия решений, вы, как правило, изначально начинаете с более простых алгоритмов, основанных на линейной логике или каких-то более простых методах.

Если вы все правильно скомбинировали, ваш подход выстроен правильно, то даже простые модели уже дают ощутимый эффект, достаточный для того, чтобы общаться с клиентами. Если стартап придет и скажет, что предлагает применить искусственный интеллект для решения какой-то задачи, то мы ответим:

«Слово “искусственный интеллект” убираем. Давайте сначала поговорим про саму задачу, а потом посмотрим, зачем вы там приплели искусственный интеллект, можно ли было приплести что-нибудь попроще». 

Если вы мне зададите вопрос, где потенциально мы могли бы его применить, чтобы сделать свое предложение лучше в перспективе, я думаю, что таких кейсов порядка 60%. Мы призываем инициаторов проектов изначально пользоваться более простыми алгоритмами и фокусироваться в первую очередь не на самих алгоритмах, а на бизнес-проблеме, которую они решают.

— То есть искусственный интеллект переоценен?

— Потенциал у технологии большой. Искусственный интеллект на повестке всех организаций, но, я думаю, пока что основные изменения связаны с дегитализацией процессов, а не с внедрением системы искусственного интеллекта. Возможно, потребуется какое-то время, чтобы компании построили качественные IT-инфраструктуры, более правильно выстроили свои процессы цифровым образом, накопили качественные массивы данных и достаточый опыт работы с более простыми моделями, тогда они могут приступить к внедрению алгоритмов из класса ИИ.

Куда инвестировать?

— Могли бы вы на основе своего опыта дать совет другим инвесторам: где направление успеха? Какие технологии, какие направления бизнеса кажутся быстроразвивающимися, перспективными и требующими внимания инвесторов?

— В первую очередь здесь надо понять: мы говорим именно про цифровые продукты и сервисы. Цифровой сервис должен решать одну из двух проблем. Либо убирать барьеры пространства, либо убирать барьеры времени. Раньше чтобы получить какой-то продукт или услугу, вам необходимо было встретиться с определенным человеком в определенном месте в определенное время.

Классический пример — банкинг. Нужно было приехать в отделение в определенное время к определенному менеджеру или кассиру. Если мы возьмем мобильные приложения банков, то там уже появились роботы, которые могут принимать за вас решения о покупке-продажи на основании ваших вводных. Здесь мы видим, что барьеры пространства и времени очень сильно падают. Теперь банку уже не нужно много отделений. Не требуется держать сотрудников 24/7, чтобы где-то что-то работало. Этот барьер убран благодаря мобильному приложению. У вас банк всегда в кармане, вы его в любой момент достали, вам не надо никуда ехать, в любой момент провели операцию. Любой сервис, который направлен на устранение этих барьеров, мне кажется потенциально интересным.

Но цифровая экономика, помимо того, что она убирает барьеры пространства и времени, решает еще одну очень важную задачу. Основная проблема классической экономики — информационная асимметрия покупателя и продавца, откуда рождался замечательный анекдот: когда два бизнесмена ударили по рукам, один пошел искать деньги, другой — стулья. Это анекдот про информационную асимметрию. Цифровая экономика её убирает. Она делает рынки эффективными.

Поэтому любое решение, которое будет снижать эту информационную ассиметрию и — в идеале — делать какой-то рынок эффективным, наподобие торговли гаджетами на «Яндекс Маркете», имеет безумный потенциал для развития. Это второй критерий, на который мне всегда интересно обращать внимание.

Но за счет чего ваше решение позволяет снять информационную асимметрию? Ну конечно, за счет анализа огромных объемов данных и их правильного представления. Вам, естественно, чтобы конкурентным в этой истории, не обойтись без системного анализа больших данных — и в первую очередь на ум приходит, конечно, алгоритм искусственного интеллекта.

Беседовал Константин Фрумкин

Подписывайтесь на канал «Инвест-Форсайта» в «Яндекс.Дзене»
Загрузка...
Предыдущая статьяСледующая статья