Eesti asutajaga idufirma kaasas Londonis suure hulga raha

Tere kõigile ettemõtte podcasti kuulajatele, Taavi Kotka, Henrik Roonemaa surfavad AI radadel ja tegelikult on hea meel, et meil iga nädal läheb järjest lihtsamaks kutsuda stuudiosse uusi Eesti asutajatega idufirmasid, mis tegelevad AI-ga, sest ma sain aru, vahepeal oli tunne, et me oleme mingi hirmsama rongi maha maganud, noh, meie see tähendab, et siis Eesti asutajad ja Eesti startupid ja kaua me oma pasteeti teeme, kedagi ei huvita. Aga nüüd me teeme jällegi jäid ja meie tänane külaline ehitab platvormi, et aidata ettevõtetel tehisintellekti rakendada, mis tundub olevat igati teretulnud ja vajalik uuendus ettevõtete elus. Ja see idufirma on Dragonfly ja selle kaasasutaja on Sven Sabas, kes on meie külaline. Tere, Sven.

Tere, Hendrik. Tere, Taavi. Tere, kuulajad. Tere, Taavi. Tsau, tsau.

Nii et EIAi rakendamine on popp, kas see on nagu see, kas me nagu läheme edasi EIAi ja pasteedi ühendamise teemadel või? Sina ise leiutasid ära Tederist nägu, Taavi. Sina, see on sinu sõna ja mina arvan, et me, Eesti edu on ei aibas ja ei aibas täita. Aga sellest me kuuleme. Sven, mida tähendab platvorm, mis aitab ettevõtetel rakendada tehisintellekti, et see on üks selline lause, mis tähendab kõike ja samas mitte midagi.

Jah, see on keeruline teema, aga lühidalt, et maailmas on, maailma kiires muutuses, eriti tehnoloogia pool. Ja meie aitame ettevõtetel ja ka ettevõtjatel muutustega kaasa minna ja kuidas me seda teeme, et meie aitame neil valida sobilikke digitaalseid teenuseid ja tooteid ja kui asja sisse natukene. Süvitsemalt minna, siis kuidas me seda teeme, on me ehitame jah, tehnoloogiaplatvormi, mis ühelt poolt aitab ettevõtetel aru saada, mis tooted ja teenuseid nad juba kasutavad ja kus on puudusi, vajakajäämisi. Ja teiselt poolt me kaardistame turgu, turgu tehnoloogiaid, tööriistu ja kõike, mis seal vahel on. Ja meie peamine ülesanne on need kaks lüli kokku viia, et ettevõtete vajadused ja turul pakutav.

Taavi, kas sinu, kas sinu ettevõte on osta, selles mõttes, et, et ma võin öelda, et kolm koma neli miljonit dollarit on, nii-öelda usaldab seda, et, et sellist asja on vaja. Nüüd on pre-seed'i round Dragonflyl ja Markus Villig ja Martin Mares näiteks leiame sealt investorite hulgast, nii et, et nendele mõjus.

Aga teeme võib-olla ikkagi, tee nagu selles mõttes nagu vanemale selgeks, et mingi konkreetne näide, mis on praegu kõige levinum business case teie jaoks?

Ma ütlen, võib-olla toon nagu äkki väga lihtsa analoogi, et kuidas seda nagu, kuidas me seda probleemi üritame lahendada, et kui ma ütlen näiteks lego klotsid, ütleme, et tahad midagi ehitada, ütleme, kas on mingi kiire auto, ma ei tea, tugev müür, kõrge torn, sul on miljoneid lego klotse. Et millised on need, mis sul on nüüd vaja, et seda oma asja ehitada. Ja see Dragonfly on siis see supertark robotsüsteem seal, mis aitab sul valida need jupikesed, mis kokku panna. Ja mida me teeme, on pakkume sedasama teenust ettevõtetele, et legoklotsi tasemel on jah, nii-öelda need tehnoloogiad, mis väljas on ja siis aitame neid niimoodi kokku sobitada. Ja siis näiteks näiteid, konkreetsed näited enda põhjal, mida me nüüd teeme, näiteks palkamine. Et meil ei ole ühtegi nagu HR inimest. Me ehitame oma toodet, aga meil on inimesi juurde vaja. Siis kuidas me seda saaksime või efektiivselt teha? Et kas on turul näiteks kolme, nelja viite toodet, mida me kokku saame panna, nii et meie palkamine oleks efektiivsem, nii et me ei peaks tunde ja tunde vaatama, kus me nii-öelda source'ime endale kandidaate, kuidas me neid hindame ja intervjuusid teeme. Et kas me saame midagi võtta juba turul olevat, ilma et näiteks inimesi palkaks.

Okei, no aga selles mõttes sa põhimõtteliselt siis erinevate promptide otsa ehitad oma prompti.

Kahjuks see nii lihtne ei ole. Et mida me nagu tehniliselt teeme, on kolm asja. Et ühelt poolt, et me ehitame graafi noh, süsteemist suurt andmebaasi, mis on omavahel ühendatud ja see, mis see andmebaas on, see on kõik erinevad tehnoloogiad, tooted, et meil on põhimõtteliselt see andmebaas ise arendame ja lisame sinna kogu aeg uusi teenuseid ja tooteid ja kuidas me neid nii-öelda tooteid vaatame niimoodi, et kuidas need omavahel liidestuvad. Et näiteks, et kui see näide, et palkamisega. Et kui mul nüüd on palkamine, see on nii-öelda see ahel, et mul on vaja kandidaate, siis neid vaadata, kas nad teevad, oskavad seda, mida mul on vaja ja siis need intervjuud ja siis lõpuks on nii-öelda see palkamise protsess lõpuni viia, et kuidas nüüd meil neli toodet kokku ilusti saaks panna, nii et mina oskan seda kasutada. Kandidaadid oskavad ja ma siis tegelikult saaks selle väärtuse ja siis me arendame nii-öelda seda graafi põhjal, inglise keeles on nagu knowledge graph ja siis me. Selle põhjale ehitame nii-öelda see AI kihti, mis on nii-öelda soovitusmudel, siis inimene või noh, ettevõtja, ettevõte saab tulla ja öelda meile, et mul on selline probleem, ma tahaks lahendada sellist probleemi ja siis meie leiame nii-öelda selle tech stack'i, need tooted, tootegrupi, mis teeks seda tööd, mida neil on vaja teha.

No aga see, ettevõtted on väga seinast seina, et noh, mõnel pole veel isegi market fit'i olemas, on ju, ta otsib oma, oma, oma seda õiget, õiget klienti ja nii edasi, et kas teil on ka mingi spetsiifika, et kust maalt, et noh, ala sa pead ikka olema küps äri ja sul peab olema ikkagi toimiv business, et siis sa saad hakata seal noh, nimetame seda nagu peenhäälestamiseks, on ju. Et või asendamiseks, et näed, võid HR-i lahti lasta, et paneme masina asemele, eks, aga sest me teame väga täpselt, mis, mis nagu nii-öelda profiiliga inimest meil vaja on. Või, või, või ühesõnaga, on seal mingi spetsiifika?

No teoorias see, kuidas see välja tuleb, et kui sa oled suurettevõte, siis sul on juba palju asju tehtud, sa pead aru saama, mis on sul tehtud, miks ja kas sa saad neid niimoodi tulevikus ka kasutada või on midagi vaja ümber muuta. Seal on hästi palju seda komplekssust ja noh. Me täna ei suuda kõige selle kompleksusega tegeleda. Kui jällegi mõelda nagu ettevõtte poole pealt, kuid Dragonfly siis on ka startupid, aga startupidel jah, neil on nii palju küsimusi kogu aeg ja kõik muutub, et see, neil on rohkem muutusi kui. Mis, millega meie neid saame aidata. Ja meie nii-öelda see sweet spot on, ütleme, scale upid, et siis noh, UK mõttes on viiskümmend kuni viissada inimest, ma arvan, Eesti mõttes need on päris suured ettevõtted, aga neil on juba midagi olemas, nad saavad aru tehnoloogiatest, vajadustest, neil on inimesed, kes nendega toimetavad. Ja neil on nagu soovi homme midagi paremini teha.

Ma vaatan, sa kindlasti tead, Sven, sellist lehte nagu tervusenaiifodat.com. See on hetkel, kui me seda saadet salvestame, on nelikümmend seitse tuhat seitsesada seitseteist AI tööriista listitud, on ju, ligi kolmeteist tuhandele taskile. Ja aga ma nüüd kujutan umbes õigesti ette, et noh, kui mina olen ettevõtja ja ma mõtlen, et mul on vaja, ma ei tea, tahaks selle laomajanduse kuidagi AI peale saada. Siis, kui ma nüüd sukeldun siia neljakümne kahe tuhande nagu tööriista sisse, eks, ma ei leia mitte midagi üles, ma raiskan aega ja no midagi ei tule välja, on ju, et. Et ma võin nagu tulla teie teenusesse ja öelda, et no mul on vaja see lao asi korda saada ja siis teie teenus nagu soovitab mulle mingisuguse stack'i mingisugusest neljast või ma ei tea, kahest või kuuest nagu AI tööriistast ja ütleb, et pane need nii kokku.

Mis nad teevad, on põhiliselt nad aitavad igal Tõnul ja Maril turule tuua. Mida meie veel lisaks teeme, me teeme nii-öelda kvaliteedi kontrolli. Et kõik saavad, tänapäeval on väga lihtsam mingi vaipkoodide midagi valmis. Aga kas see on nagu? Päriselt ka hea, raske testida, vaatad, kena logo, kena pilt, keegi tegi video, sõbrad kõik ütlevad, et kõige parem asi, kas see nagu päriselt on ka hea. Ja siis mida me nagu selle nulliskraafi, mida ma enne natukene kirjeldasin, mida me seal teeme, me teeme ka testimist, et aru saada, et kas see toode teeb päriselt seda, mis on kirjas selle nii-öelda müügibrožüüril. Ja me üritame ka tõesti nii-öelda liidestisi, et kui sul on juba mingeid asju, mida sa kasutad ja sa mõtled, sul on nüüd seda kolmandat asja vaja, et kui lihtne on nüüd seda juurde tuua, nii-öelda tööriistada, mis mul meil juba on. Nii et me üritame nii-öelda seda järgmist küsimust juba ära vastata ja selle põhjal niimoodi ränkida, et mis nii-öelda sellele indiviidile või noh, Henrik, kui sina otsid midagi, et mis sulle kõige paremini sobiks. Aga see on nagu internetis, eks ole, kakskümmend viis või rohkem aastat nagu lahendamata probleeme, eks, et meil on restoranid, me ei tea, millised neist on head, meil on, eks ole, hotellid, me ei tea, millised neist on head, meil on terve Amazoni täis tooteid, ma ei tea, mitu, mitu ühikut seal on, me ei tea, millised on head, eks ole, või eBay müüjad. Ja noh, me oleme üldiselt lahendanud selle viie nagu kollase tärnikesega, eks ole. Ja, ja mida siis nagu inimesed, noh, et me oleme outsource'inud selle nagu inimestele ja saame sealt tulemuse. No ma kujutan ette, et kui, et, et mismoodi sina nagu seda teed, et sul on nelikümmend seitse või nelikümmend üks tuhat AI tool'i on ju. Et kuidas sina neid nagu läbi käid ja usaldusväärselt siis annad mingisuguse vastuse? Et kui sul on nagu nii hea süsteem olemas, ma telliks ka nagu restoranide hindamise nagu Dragonfly käest hea meelega. Ma jällegi ei tea täpselt, kuidas restorani hinnatakse, aga ma tegin tegelikult täpselt sama asja oma eelmises töökohas, aga see oli natuke kaugemal nii-öelda tehnoloogia digimaailmas, see oli. Nagu MedTech ja seal mu töö oli optimeerida, see on kliinilist triaaži. Ja seal oli patsiendid, neil on mured. Siis sul on tervishoiuteenused, mida sa pead õiges järjekorras kasutama, et terveks saada. Ja siis noh, minu taust on tegelikult nagu ma olen matemaatik. Ja siis ma ehitasin seda süsteemi väga sarnaste metoodikatega ja rakendasin seda tervishoius. Nüüd me üritame sama asja teha nii-öelda tehnoloogia maailmas. Ja mida me nagu lisaks võib-olla teeme, mida ei ole veel proovitud. On, me üritame võimalikult palju, palju konteksti nii-öelda indiviidi või ettevõtte poole pealt endale krabada, mida me saame siis kasutada parameetritena selle otsingumootorise, mida me ehitame. Et tähtis ei ole ainult see, mis, mis, mis sa väljas näed, aga see on arusaam, et kuidas ettevõte töötab, mis inimesed seal on ja mis tehnoloogia nad juba kasutavad. Ja siis selle põhjal neid parameetreid niimoodi muuta, et leida nii-öelda see ühisosa, see nii-öelda tehnoloogia, mis turul olemas on.

Okei, aga, aga selles mõttes ikkagi, et sa pead, noh, mina olen tarkvara arendanud kolmkümmend aastat ja see asi ikka käib niimoodi, et, et selleks, et teha väga hea tarkvara. Eriti, kui ta on ettevõtte spetsiifiline, tuleb sinna ettevõttesse sisse minna, sellest spetsiifikast nagu päriselt aru saada ja. Ja mõista, mismoodi see tehnoloogia ikkagi neid aidata võib, et see, kui sa hakkad ükshaaval need ettevõtted nii-öelda noh, nii-öelda neist aru saama ja. Ja, ja noh, nii-öelda neile abi pakkuma, see kokkuvõttes olla väga tulemuslik, aga sa ei skaleeru, noh, selles mõttes, et sa pead igasse ettevõttes minema sisse vaatama, ehk siis, et kujutame nüüd ette, et noh, sind on ainult üks ja, ja noh, ööpäevas on kakskümmend neli tundi, eks, et, et räägi see trikk lahti, et kuidas sa sellise asja nüüd skaleeruma saad, arvestades, et sa ei saa vaadata igasse ettevõttesse sisse.

Jah, me ei tee seda manuaalselt, kõik on automatiseeritud, aga kuidas me teeme, seda teeme, et siis me ütleme digital finger printing, et me vaatame ettevõtte nagu näiteks finantsandmeid. Me vaatame neid süsteeme, mis nad kasutavad. Meil on erinevad liidestused, näiteks finantstarkvaraga, näiteks HR tarkvaraga. Vaatame ka nende nagu nii-öelda tarkvara arendusprotsesse. Kuidas nad oma projekte juhivad, kõik see on meie jaoks kontekst, arusaam, kuidas ettevõte toimib. Siis me vaatame inimesi, seda nii-öelda hierarhiat, kuidas organisatsioon toimub. Ja see paneme nii-öelda meie nii-öelda ütleme internal context, see on nüüd sisemine kontekst. Ja siis seda me kasutame ühe lisandina seal soovitusmudelis. Ja kuidas see nagu praktiliselt välja, välja näeb, et kui ettevõte hakkab meie platvormi kasutama, siis nad annab meile ligipääsu osadele andmetele ja siis me struktureerime seda ja siis nii-öelda see struktureeritud info kasutame nüüd oma soovitusmudelis.

Ja kas see tähendab seda, kas, kas nagu minu ettevõtte kliendisuhe teiega on selline pikaajaline kuust kuusse aastast aast see asi? Või ma, mul tekib nagu täna küsimus, eks, et ma hakkan tegema sellist asja, et mis, mis stack on ja siis tulen korra, lendan teie DragonFly'sse, on ju, ja saan mingi vastuse ja lähen minema.

Üks müüt ma tahaksin kummutada, et näiteks meie oleme väikeettevõte, meid on kümme, meil on üle kahesaja toote, mida me kasutame. Ja me oleme väikeettevõte, meil on osad partnerid, kellel on üle tuhande. See küsimus ei ole see, et ma tulen ühe korra aastasse, on pigem mitu korda päevas, tekib mul küsimus. Ja noh, küsimusi tekib palju, kõik on muutuses, sul on palju tiime, mida noh, komplekssem süsteem, seda rohkem on küsimusi. Ja me oleme ka nii-öelda system of record, et aru saada, et kus see ettevõte täna on. Sest on, võib-olla tundub imelik, et ettevõttel on kakssada teenust ja toodet, et no kuidas selline asi saab juhtuda. Taludselt on mingi, sul on mingi Exceli leht, kus on mingid mitukümmend rida, keegi kunagi kirjutas midagi. Paegakontot läheb iga päev raha, täpselt ei tea, mida, mida kasutatakse ja me üritame ka seda nagu struktureerida ja näidata, et see on tänane päev, päev, homne päev on natuke parem. Need on soovitused, kasutage, siis saate teatud tulu midagi efektiivsemalt, saate kuhugi kiiremini liikuda ja odavamalt.

Kusjuures ma arvan, et võib-olla me peaks tegema siia korra nüüd ühe stopi ja natukene keerima tagasi. Ehk siis võib juhtuda, Henrik, ma muidugi sinu eest ei tohi rääkida, aga äkki me oleme ikkagi liiga vanad peerud, et sellest aru saada. Ja ma ei taha olla nagu seesamost, kes, kes ei saa millestki aru ja ütleb kümme aastat või kakskümmend aastat räägib, start-up'id on saatanast, on ju. Et, et võib-olla Sven, sa pead natuke meile seletama, mismoodi. Ütleme nii-öelda kaasaegne AI maailmas väga hästi navigeeriv inimene töötab. Sest noh, ma mõtlen, et minu jaoks on ikkagi niimoodi, et, et noh, mul on oma meilikliendid, mul on oma Excel, mul on oma Word, Powerpoint, on ju. Et noh, nii palju ma teen, et mul on chat'i õpetajad, kui mul on vaja mingit videovärki natukene, on ju, siis ma noh, on ka mõned AI tool'id, mis ma kasutan, aga mul ei ole nagu. Noh, ikkagi ei ole päris sellist asja, et, et kui mul on vaja teha Excelis mingeid arvutusi või ütleme, või ma joonistan mingit andmemudelit, siis ma teen seda ikkagi noh, nagu peas, sellepärast et ma oskan seda teha ja noh, natuke aega võtab, aga ma teen ta ära. Ehk siis, et, et, et võib-olla nagu sa peaksid nagu avama selle, seda, et mida need AI tool'id, mida nüüd ikkagi juba sadades on ju, või tuhandetes, eks, et. Et, et mismoodi selle inimese mõtteviis või tööviis on nagu muutunud, kes tõesti nagu päriselt on nii-öelda master selles vallas. Et äkki me ei saa võib-olla selle pärast lõpuni aru, et noh, et, et noh, tundubki, et noh, et umbes, et chatbot ja, ja noh, ongi, ma ei tea, võib-olla mingi väike lead generation ja noh, mis seal veel sellele AI-le annad, onju, polegi nagu rohkem midagi anda, onju, aga, aga võib-olla ongi see meie piiratuse küsimus üldse.

See tänapäeva tehnoloogia on väga võimekas. Ja seda võimekust, ma arvan, on nagu raske hoomata, kui sa ei ole seal nagu väga sees. Ja ongi, et ma ütleks, enamus inimesed kasutavad ka jah, Kloodi, Geminaid, ühte nendest, onju. Ja see kasutab seda samamoodi nagu kasutaks, ma ei tea, sõbranõud. Läheb, küsib midagi, saab vastuse, okei, läheb, mõtleb ise edasi. Aga need uuemad tooted teevad palju, palju enamat. Ja mida meie üritame teha, on kahte asja, ühelt poolt aidata inimestel aru saada, mida see tehnoloogia võib teha ja siis viia need teenused, mis on juba arendatud nendele lähemale, lähemale. Ja näiteks konkreetseid näiteid, et kuidas mina ise kasutan, et kuna üks muu tööosa on aru saada, mis tehnoloogiad on seal juba nagu olemas. Et kuidas mina saan igapäevaselt aru, mis on seal olemas, et näiteks mingid uued startupid tulevad välja, tahaks teada, mis, mis nad teevad, mis inimesed on sellega seotud ja mis on nende kliendid. Sa saad juba kasutada erineva noh, chat-ripti laadseid tooteid, et seda infot endale ette sööta ja formaadis ja ajal sulle sobib. Siis järgmine on, okei, mis see järgmine samm sealt teha on, et okei, tahad äkki kellegagi rääkida. Ma ei lähe kirjuta e-maili, nad kirjutan minu eest ära, saadab juba. Et ma ei pea kogu aeg seda manuaalset tööd tegema ja ainuke asi, mis on mul vaja defineerida, on see, et mis need sammud, mis mina teeks, võiks nüüd see AI teha. Et mina võidan aega. Ja ma ei pea valima asju, ma lasen AI-l see lihtsa mõtlemise enda eest ära teha ja seda nagu mõtteviisi saab rakendada noh, ükstapuha, kus ma ütlesin näiteks palkamises, et noh, on tähtis. Et mingi inimenelement on ikka seal nende raskete otsustega, aga nüüd need lihtsad asjad saab teha näiteks andmeid ühest kohast teise viia. Ja noh, see on minule ajavõit ja siis mina saan selle selle ajaga midagi muud teha.

Praktiline näide jällegi, et kuulaja saaks aru, et me ei jääks väga abstraktseks, onju. Mul on siin see vahva kurikotkas programm praegu, onju. Inimesed muudkui registreerivad, kirjutavad e-mail'e. Ja noh, piisakas on ikkagi vastata, et mistõttu nii-öelda kõige lihtsam meetod, võtad inimese appi ja õpetad talle ära, et mis küsimustele mismoodi vastama peab, onju, ja siis ta põhimõtteliselt jälgib, et noh, mis, kui inbox'i jälle midagi potsatab, onju, siis kirjutab sinna vastu ja. Ja hoiab inimesed kursis, on ju, ja noh, arvestavasti seda haldust tuleb palju, sellepärast et noh, kui kursused käima hakkavad, siis noh, ikka inimestel on küsimusi, et umbes kas pass peab kaasas olema ja nii edasi, no ühesõnaga seal on ilge hunnik standardvastuseid, on ju. Ja, ja noh, tegelikult tundub, et lihtsam on ikkagi, et noh, võtangi inimese selle jaoks, et arvestan selle nii-öelda kulumudelisse sisse, on ju, et noh, et kuidas nüüd seda. Et noh, et, et see roboti õpetamine, et see võtab ju aega, on ju, ja nii edasi, on ju, noh, sama palju kui inimese õpetamine, eks, et aga. Aga kuidas sinu nagu tunnetus on, et tegelikult noh, selline noh, minu, minu enda väga hea näide praegu, on ju. Et iseenesest need vastused on standardiseeritavad, väga palju sealt uut selliseid nagu nii-öelda küsimusi, mida pole varem kuulnud, väga ei tule, on ju. Et, et kui ruttu sellise roboti häälestamine nagu noh, aega võiks võtta või ütleme nii-öelda sellise nagu hea lahenduse leidmine, mis seda tööd võ

Ma tooks analoogi jälle inimesega, et kuidas sa üritad näiteks sõbrale selgitada, et mis, kuidas sa näiteks mingid esseed kirjutad või näiteks mingi esitlust teed. Et võib-olla see esimene kirjeldus ei ole kõige täpsem, aga lisad näiteid, oled spetsiifilisem. Ja samamoodi need uuemad mudelid on juba päris targad ja nad ise õpivad, et sa saad oma nii-öelda persoonat. Põhimõtteliselt kirjeldada nii, et sa lihtsalt kasutad seda võimalikult, palju ta ise õpib, et sa ei pea väga spetsiifiliseks minema, ta lihtsalt näeb, mida sina teed ja siis imiteerib seda. Ja noh, ajaliselt, et noh, ma arvan, rohkem kui päeva ei lähe. Kui sa natuke seda timmid, siis on põhiliselt päevaga ka

asjad tehtud, et.

Oota, ära mine, meil on paari minutit veel, et kannata, kannata. Mulle esiteks meeldis, Taavi, see sinu ettevaatlik ülestunnistus, et sa ei saa päris hästi aru sellest asjast. See, neid hetki ei ole saates palju, aga noh, võtkem siis hetk ja. Ja mõelgem sellele. Sest see on huvitav, et me oleme tegelikult, mis me ei saa aru. Me oleme siin üle kümne aasta vist seda saadet teinud, on ju, ja noh, nii palju idufirmasid käib meil külas, igal ajal on siis mingi tooteke või teenuseke, mida nad üritavad müüa, tavaliselt meil Eestis käivadki B2B firmad, on ju. Ja no põhiline asi, mida me ju ikkagi kuuleme, on see, et ega ükski klient ei, ei põle soovist, nad tegelikult ei taha võtta endale uut teenust juurde, stack'i. Eks see on, no kogu aeg, sa murrad on ju sellest nagu läbi, et, et kuidas üldse selgeks teha, et miks te peaks veel ühe asja endale võtma. Ja nüüd istub siin Sven, on ju, kes ütleb, et ei, ei, et tegelikult probleem on selles, et ütlevad, et tahavad kogu aeg nagu mitu korda tunnis nagu võtta endale mingi uue asja stack'i juurde. Ja see ei lähe nagu, see ei lähe nagu kokku meie. Meie nagu kogemusega, mis, mis sa ütled Sven selle kohta?

Ma ei ole ühtegi öelda öelnud, et ainuke viis, kuidas edasi minna, on asju lisada. Sa võid asju ringi tõsta, vahetada, sa võid viis asja vahetada ühe asja vastu. Aga nad

ei taha ka seda teha, kujuta ette, kui sa kõik oma sada töötajat õpetad mingit klikki kuskil tegema, no sa elu sees, no see on põhiline, nagu idufirma saaks ma ometi sinna, siis elu sees keegi ei viitsi mind välja vahetada.

Kõige raskem ongi muuta inimeste harjumusi. Ja ma arvan, et seal me olemegi oma ühiskonnaga praegu, et tehnoloogia on nii võimekas.

Lähme, lähme ikkagi start-up saada ikkagi, kuidas sina raha saad?

Kuidas ma täna raha saan?

Ühesõnaga nagu selles mõttes just, et noh, et okei, soovitased mulle seal AI-d ja nii edasi, onju, aga need ei ole sinu mudelid, onju, et, et, et mille eest sina raha küsid?

Hetkel meil on platvormi litsentsitasu ühekordne, aga me tahame üle minna value-based pricing'ile, mis tähendab, et noh, iga kord, kui näiteks meie soovitus läheb kasutusse, meie saame sealt mingi, mingi osa. Kuhu

maksab see ei ja maksab teile või maksab ikkagi see, kes kellele soovitasite?

See, kelle me soovitasime ja me ei taha võtta raha nii-öelda tarkvara tootjatelt, arendajatelt, sest et me tahame olema erapooletud.

Palju on ettevõtte nõus maksma selle eest, ma ei mõtle noh, võib-olla mitu naela või mitte eurot, onju, aga mis see suurusjärk või, või suhe nende muude kuludega on, et palju nad on nõus? Võib-olla on mõtet maksta sinu teenuse eest?

Ma võin mõne näiteid tuua, et see jällegi me oleme suht alguses oma startupiga, me oleme opereerinud vähem kui aasta, et me õpime ise ka, aga. See on, kui te mõtlete, et mida, mida me tegelikult noh, päriselt teeme, et traditsiooniliselt teavad seda tööd konsultandid, süsteemi arhitektid, et see on nagu teenused ja need töökohad, ametid juba eksisteerivad. Aga need on hirmkallid. Need on, võid küsida tuhandeid, üks inimene võib tuhanded nagu dollareid või noh, eurosid tunnis. Ja noh, see on kallis, kallis ressurss ja seda on vähe ja seda saavad ainult suured ettevõtted kasutada, sest neil on see ressurss olemas. Mida meie teeme, et me ütleme, et see ressurss, ressurss, nüüd see teadmine on kasulik kõigile. Ja seda ka nii väikeettevõtted, kes muidu seda ei saaks kasutada. Ka meie automatiseerime seda. Nüüd, kui seda. Nii-öelda seda hinda võtta läbi konsultandi tööhinnana, siis see number tuleb päris suur. Ja siis see nii-öelda rusikareegel on, kui sa nagu kümnendik sellest küsid, siis see on juba nagu mõeldav. Ja me umbes seal ka oleme ja me töötame päris mitme nagu konsultatsioonifirmaga nagu. USA ja UK omadega, et aidata põhiliselt nende tiime, et kuna teeme päris suure osa nende tööst juba ära, kuna nad pakuvad sellist teenust, et siis kuidas me nii-öelda nende tööd lihtsustame. Aga see on nii-öelda see, see on natuke teine ärimudel, kui nii-öelda kliendi ja ettevõtte poole.

Aga kas siin inimesel seda nagu, ma ütlen, kuidas sa kontrollid seda, et, et noh, võtame sama siin, noh, näide, on ju, sa soovitasid mulle mingi tool'i ära, on ju, ma vaikselt panin selle isegi tööle, on ju, sulle ei ütle, on ju, või no ühesõnaga, kuidas. See, ma ikkagi noh, ma jällegi ma jõuan sinna tagasi, et selleks, et see asi nii-öelda päris tööle saada. Noh, kui sul, sinu inimene tuleb minu juurde, aitab sulle ära juurutada, noh, selge effort onju ja nii edasi. Siis on täiesti arusaadav, onju, et aga jälle siis me jõuame jälle tagasi selle küsimuse, et see ei skaleeru, onju, et noh, et, et sa ei saa saata iga kord inimest mu juurde, onju. Et, et ikkagi see tervik ei tule mõnu peast kokku praegu.

See kõik on juba automatiseeritud, see esimene töö, mis sa teed, kui ettevõte onboard'ib, siis sa saad aru, mida nad kasutavad, kes kasutab ja miks. Kui nad lisavad midagi, siis sa näed, et tema lisab selle nii-öelda, ta hakkas nüüd chat GPT asemel, hakkas kasutama näiteks Cloudi või Mistralit. Me näeme, et ta logis sinna sisse, ta kasutas, ta tegi midagi. See on nii-öelda see feedback loop.

Okei, ja selle pealt sa võid kohe väita, et nii, et maksa tonn, noh, et või.

Ja mingi summa.

Jah, jah, okei. Nii, ja kes, ma mõtlengi, et ideaalne klient teieus täna on siis kes, keskmise suurusega või suurettevõte?

Pigem jällegi UK mõttes keskmise suurusega ettevõte, see on viiskümmend kuni viissada töötajat ja me praegu nagu fokusseerime neljale alale, et üks on ju sellise marketing, noh müügi ja turunduspool, sest noh, seal on nii palju erinevaid tooteid ja ka eelmistest saadetest olete rääkinud inimestega, kes on näiteks müügitarkvara arendavad. Siis me vaatame nagu tarkvara arendust, see on ju software demand, life cycle, siis värbamise poole pealt. recruitment ja siis personal productivity, ehk siis kuidas sa saad oma igapäevaseid asju efektiivsemalt teha. Ja siis vaatame just ettevõtetes inimesi, kes noh, kas spetsialiseeruvad ühe nendest neljast valdkonnas või kes on kõige valjemad ja on nõus proovima uusi asju.

Aga ma ütlengi, et seda inimesed peavad ikkagi oskama otsida või kuidas sa müüd neile, sellepärast et noh, ütleme kui me siin juba oleme noh, me suurte silmadega ja vaatame, et ühtepidi ja teistpidi ja noh, me ei, niisugune tunne on, et noh, et, et. Keegi peaks väga täpselt ette näitama, et siis võib-olla usaldaks, on ju, et, et aga noh, lihtsalt lambist, ma ei tea, veebireklaami peale või emaili peale nagu ei haagiks kindlasti üldse kohe mitte, on ju.

Kuidas meil hetkel müük toimub, on võib-olla ebatraditsiooniline, aga kõige lihtsam on olnud müüa nende konsultatsiooni ettevõtetele ja ka riskikapitali ettevõtteid, kes põhimõtteliselt, investorid, kellel on portfell ja nad tahavad, et portfell rakendaks mingi neid uusi teenuseid ja tooteid. Et neil on nagu soov aidata ja siis läbi nende.

Et need ütlevad nagu oma portfelli ettevõtetele jauravad kuust kuusse, et kasutage AI-d ja siis portfelli ettevõtleb, et aga. Jah, et seal ta on tüdinenud ja siis sa tegid start-up'i, see automatiseerib selle.

Nagu kahe poole, nad näevad, need ütleme, need portfellihaldurid näevad, mida teised ettevõtted näiteks kasutavad ja nad näevad, et mida need paremini funktsioneerivad ettevõtted teevad ja mida need teised teevad ja siis nad saavad võrrelda. Näiteks üks näide ja siis teine pool, et. USA turul eriti on keskmise suuruse ettepeated on hakanud tegema tiime, mis on nimega mingi AI productivity, AI platvorm tiimid. Nad põhimõtteliselt, nad näevad, et on vajadus rakendada neid uusi tehnoloogiaid, täpselt ei tea ja siis nad palkavad seda viis tarka inimest, istuvad ja siis mõtlevad seal, et teha midagi, mis nagu praktiliselt meie teeme nende töö nende eest ära. Et soov on juba olemas ja see on väga tähtis, et kui me töötame oma nagu klientide ja partneritega, siis see soov peab olema, et me ei hakka kellelegi müüma mingit asja, mille, millest me ei usu. See on juba olemas ja hästi paljudel juba on nii-öelda selline tiim olemas, siis me töötame nendega otse.

Taavi, paranda mind, kui ma eksin, ma siin kiiresti guugeldasin, et mis viimased numbrid on, pre-seed roundi suurus USA-s noh, tundub olevat selline kuni miljon. Nii, Dragonfly Preceed round oli kolm koma neli miljonit. Miks see, miks see nii suur oli, see, me, sa oled hea, sa oled siin stuudios, me saame küsida, on ju, me investoritelt ei saa. Aga miks see nii suur oli või kas see, kas sulle ei tundu see või kas sina ei mõtle sellest, kui nagu tavatult suurest preceedist?

Õige see on jah, et millega sa võrdled, et kui sa oled mingi Miromurati või hiljases keever, OpenEAS nad tõstan miljardeid, eks, ja USA-s on kõik kolm korda suurem. Et me oleme seal kuskil vahepeal. Ja miks meil seda raha oli, mida me küsisime, oli. Meie arvasime, et selle rahaga me ehitame toote, mida me lubasime ja meil on ka vaja palgata inimesi, kes on suht nupukad ja me ikka opereerime Londonis. Et nii-öelda meie nii-öelda kulud on, ütlen, märgatavalt suuremad kui näiteks Eesti start-up'idel.

Aga kuhu, mis see endgame nagu on või mis, mida sa nagu rääkisid investoritele, et kus see maailmavallutuse unistus on, milleks see Dragonfly nagu võib kasvada?

Et see mängida, mängime nii-öelda adoption speed, et kui kiiresti saab ettevõte rakendada neid uusi tehnoloogiaid, see on kõik, kõik on kiiruses, et ma arvan, et ma ei pea teid veenma, et see tehnoloogia on siin ja jääb siia. Küsimus on see, kui kiiresti me nüüd nii-öelda ütleme esiteks tehnoloogiakommuuniline või üleüldiselt ühiskonnana need asjad kasutusse võtame, meie üritame seda lihtsalt kiirendada. Ja mina arvan, et see on see market grab exercise, et see, kes esimene teeb midagi piisavalt head, see võtab suurema osa turust. Ja meil on vaja kiiresti liikuda ja sellest ka see päris suur see preceive round.

Aga ta muutub siis nagu sellest tuleviku uues AI põhises maailmas, et kas Dragonfly laadne noh, nii-öelda täiskasvanud ettevõte, mis iganes kümne aasta pärast on ju? Kas ta on nagu tänane Oracle või, või, või ma ei, või mingisugune spetsialiseerib, ma ei tea, Databricks või, või kuhu sa nagu paigutad sellise, milline on täiskasvanud Dragonfly?

Mina näen seda kui nagu operatsioonisüsteem, et ettevõtja, mina ei tahaks mõeldagi, kas mul on nüüd see üks täpp bränd, kes tegeleb minu raamatupidamisega või keegi kolmas, kes tegeleb mingi kommunikatsiooni poole pealt. Ma tahan, et see tehnoloogia teeb midagi ära, ma ei taha mõelda, kus, mida, kus ma pean valima ja ma lihtsalt tahan oma parameetrid ära valida ja siis keegi paneb mulle selle kokku ja jooksutab. Ja see on see nii-öelda see end call meile jaoks. See on pikk tee, kadunik. Aga jah, kümne aasta pärast loodetavasti oleme seal.

Kas sellised ettevõtted sündivad, sünnivadki nüüd ainult selliste süvamatemaatikute käe all nagu sina?

See on hea küsimus, ma arvan, et kui jällegi rahastuse poole peale uuesti minna ja kui nüüd vaadata seda statistikat seal, siis päris paljud suured raundid on jah, et tulnud just nagu tech poole pealt, et inimesed ei ole üsna äripoole pealt tulnud, aga on rakendanud juba mingid tehnoloogiad suuremates ettevõtetes. Ja ma arvan, et see trend jätkub.

Sina ehitad oma ettevõtte, et see ei ole nagu traditsioonilises mõttes Eesti idufirma, eks, et see on lihtsalt Eesti kaasasutajaga rahvusvaheline idufirma, et räägi sellest struktuurist natuke, sa oled ise Inglismaal õppinud ja erinevates ettevõtetes töötanud, et see. Side noh, et või jah, side või ühendus Eestiga oled lihtsalt sina, et kuidas see ettevõte nagu kokku tuli ja kellega sa seda teed?

Jah, mul on Eesti särk seljas, küll kuulajad seda ei näe, aga ma olen suur patrioot, kuigi ma olen jah, Eestist juba pikalt ära olnud, et ma tulin siia, siia ma olen Londonis hetkel, tulin siia ülikooli. Siis tegin ka teadust, vahepeal käisin USA-s ja Saksamaal ja siis tulin tagasi Londonisse. Ja selle aja jooksul sain teadmisi, sain kogemusi ja nüüd tahaks seda rakendada. Ja kust need nii-öelda kogemused kasuks tulevad, et ma tean inimesi, kes on huvitatud samadest asjadest, näiteks meie nii-öelda founding team on põhiliselt kõik minu eelmised, eelmistest tiimidest. Et selles suhtes palkamine selles suhtes oli, oli lihtne, aga mul oli lihtsalt see võimalus palgata need inimesed, kuna ma olin näinud, käinud, teinud asju. Ja samamoodi ka rahastuse poole pealt, et ma ei taha kuulajatel jätta muljet, et lihtsalt läksin, küsisin midagi ja sain. Et ma ise töötan hästi palju eriti start-upidega, Eesti start-upidega, nõu ja jõuga aitan neid. Olen ka Ingelilm Nestor. Et selles suhtes mul oli juba mingi network, mingi tutvusring, kelle, kellelt ma sain noh ise nõu ja jõu küsida, et, et see on võib-olla kasulik, et kui sa oled jah, käinud ja välismaal ja teinud asjad.

Aga see sinu kaaslased siis on, ongi erinevast rahvustest, et, et väga erinevad inimesed erineva taustaga ehitavad seda asja koos.

Jah, mu kaasasutaja oli tehnoloogiajuht Siigos. Siigo on ka Eesti juurtega start-up Londonis. Kaasasutus on ka eestlane, täpselt samamoodi nagu Dragonfly. Et siis seal me saime kokku ja elasime need võlud ja valud läbi. Ja noh, kuna me töötasime viis aastat koos, siis me saime aru, kes me oleme ja, ja töötasime ka. Meie nii-öelda metoodikad olid väga sarnased ja sellest ka põhjus, miks me nüüd koos asja teeme. Ja ülejäänud rahvas on, me oleme nagu remote first, meil ei ole kontorit mööda maailma laiali, noh, mina olen Londonis ja ettevõtja on asutatud Londonis, aga tiim on laiali.

Sa ütlesid, et noh, te olete väga juuk ja põhine iseenesest, aga nüüd, kui Eesti ikkagi ju raadiokuulaja kuulab seda ja mõtleb, et noh, issand jumal, et, et tegelikult ka ikkagi teist saame aru, et neid töövahendeid on rohkem kui ise läbi vaadata, et äkki tõesti peaks nagu. Andma võimaluse, et kas sa üldse tahad täna Eestist ettevõtet või sa pigem ei taha, et sa tegeled ainult UK-ga?

Me tegelikult töötame juba kahe Eesti ettevõttega ja kui on soovi, siis kindlasti võtke ühendust, et me ei pane piire nagu geograafilisi piire, et pigem on soov just algusfaasis töötada motiveeritud ettevõttega, kes nagu tõesti soovivad neid asju rakendada. Okei,

ja käib, et kasumid ei ole üldse tähtsad, pigem et see, et sul on ikkagi mingi business alge olemas lihtsalt teha.

Pigem see viiskümmend kuni viissada töötajat on endiselt, et need peaks ikka midagi olema. Et meiega töötada, et seal me tunneme, et saame kõige rohkem väärtust tuua.

See mõneti tundub nagu sellesama konsultatsiooniäri nagu disrupt'imise asi olevat, mida sa teed, eks ole. Noh, suure automatiseerimise komponendiga, kui me, kui nagu mõni ettevõte hakkab nüüd teiega tööle peale selle, et ma. No oskan mingid tööriistad valida, et mul tekib mingi nimekiri, eks ole, teenustest, mida ma ettevõttes kasutama hakkan, kus on viiskümmend kuni sada töötajat, noh, kõik teavad, mida see endaga kaasa toob, eks ole, lõputu seletamise, koolitamise, vigade paranduse ja motiveerimise, noh, eks ole, kogu selle nagu inimliku komponendi. Et kas see uue, uue ajastu konsultatsiooniäri, mida sa mõnes mõttes ju nagu teed, on ju, kas see on? Täisautomaatne, et, et kas see on nii-öelda automatiseeritav, robotiseeritav või kuidas selle poolega nagu, kes mulle siis ettevõttes selgeks teeb kogu selle stack'ini inimestele?

Kui sa küsid inimestest, inimestelt, kes töötavad nende konsultatsiooniettevõttes, siis nemad kindlasti ütlevad ei, sest see inimsuhted on kõige tähtsam. Ja on nii-öelda poolt kui vastuväiteid sellele, aga mina näen, et kus me praegu oleme, me teeme võib-olla viiskümmend protsenti sellest tööst ära. Võib-olla järgmine aasta kaheksakümmend protsenti, mis tulevik toob, loodetavasti me jõuame lähemale saja protsendile, ma arvan, et inimesed endiselt tähtsased, inimese suhted on tähtsad. Aga me üritame selle nii-öelda selle manuaalse töö ära võtta, et inimesed jah, saaksid kasutama oma aega muude ja muude asjade tegemiseks.

Selge, aga meie saade ongi selleks nädalaks läbi. Aitäh sulle, Sven, soovime Dragonflyle edu ja palju jõudu, nii et loodame, et kohtume sinuga siin tulevikus uuesti ja kuulajatega kohtume ühe nädala pärast, nii et tulge tagasi.