WSJ уличила стартап Engineer.ai по ИИ-разработке приложений в использовании труда программистов вместо алгоритмов
С момента основания в 2012 году компания привлекла $29,5 млн, среди инвесторов - «дочка» SoftBank.
Стартап Engineer.ai, позиционирующий себя как разработчика искусственного интеллекта для создания приложений, использовал для написания кода людей. Об этом пишет The Wall Street Journal со ссылкой бывших и нынешних сотрудников, а также документы компании.
В 2018 году основатель компании Сачин Дев Дуггал (Sachin Dev Duggal) заявил, что с помощью ее искусственного интеллекта под названием «Наташа» клиенты в течение часа могут создать 82% необходимого им мобильного приложения. В разговоре с WSJ представитель стартапа уточнил, что алгоритм пишет в среднем около 60% кода. По данным издания, вместо ИИ созданием приложения занимаются разработчики из Индии и других стран.
В феврале 2019 года на Engineer.ai подал в суд бывший директор по бизнесу компании Роберт Холдейм. Он заявил, что основатель стартапа обманывал инвесторов, когда говорил им, что технология готова на 80% - по факту ее разработка только начиналась. С момента основания в 2012 году проект привлек $29,5 млн, среди инвесторов - Deepcore («дочка» SoftBank) и венчурная фирма Lakestar, ранний инвестор Facebook и Airbnb.
Источник издания, знакомый с ситуацией, рассказал, что стартап начал работать над технологией для автоматизации создания приложений только с лета 2019 года. Он добавил, что Engineer.ai больше года не мог использовать ИИ для любых из своих задач.
На вопрос WSJ о том, как компания применяет ИИ, ее представитель рассказал, что система Engineer.ai способна распознавать запросы на естественном языке. На основе запроса клиента алгоритм определяет цену и сроки выполнения работ и затем с помощью древа решений распределяет задачи по разработчикам. Бывшие и нынешние сотрудники компании заявили, что большая часть работ выполняется вручную или с помощью обычного программного обеспечения, не связанного с ИИ.
По словам источников издания, стартапу не хватает специалистов с большим опытом в сфере машинного обучения или искусственного интеллекта. В одной из публикаций на сайте компания заявила, что поиск и найм таких специалистов - тяжелая задача, а позже подробно описала опыт трех своих сотрудников в области науки о данных, не назвав их имен.
Глава компании Peltarion (разрабатывает ПО для обучения ИИ) Лука Црнкович-Фриис (Luka Crnkovic-Friis) объяснил WSJ, что многие стартапы со временем понимают, что разработка ИИ сложнее, чем казалась. На сбор данных для обучения алгоритмов могут уйти годы.
В случае Engineer.ai для этого потребовались бы тысячи запросов клиентов и кодов приложений, созданных разработчиками по этим заказам, отмечает Црнкович-Фриис. В компании сообщили WSJ, что она собрала более 600 миллионов таких данных. Источники издания сказали, что у стартапа нет таких объемов информации.
Представитель Deepcore рассказала изданию, что компания полностью доверяет видению и команде Дуггала. В Lakestar отметили, что венчурная фирма уверена в Engineer.ai и команде проекта, добавив, что рост в сфере разработки ИИ не может быть быстрым. Представитель другого инвестора стартапа, Jungle Ventures, заявил, что компания гордится инвестицией в этот проект.
По данным исследовательской компании PitchBook, которые приводит WSJ, венчурные инвесторы удвоили финансирование проектов в сфере ИИ в 2018 году - до $31 млрд. Число стартапов, использующих домен.ai, увеличилось более чем в два раза за последние несколько лет.
Стартапы из сферы ИИ могут привлечь на 15-50% больше инвестиций, чем другие технологические компании, говорится в исследовании инвестфонда MMC Ventures. По оценке его экспертов, около 40% ИИ-стартапов в реальности почти не используют технологии искусственного интеллекта.
