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.
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 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.
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.
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.
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.
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
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
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.
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.
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.
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.
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.
[ TRANSKRIPTSIOONI LÕPP ]