fbpx

Новые реальности

AI, AR, VR, Machine Learning – это список самых популярных технологий среди инвесторов, желающих вложиться в IT-компанию. Кроме того, использование любой из этих передовых технологий даст вам конкурентное преимущество на рынке. Доходит порой до смешного: стартапы, желающие получить инвестиции или «выстрелить» продукт, включают AI или AR в свои проекты без особой на то надобности, просто чтобы повысить чек на стадии pre-seed (стадия в период от возникновения идеи и до запуска стартапа в эксплуатацию; на этом этапе нет ничего кроме идеи, которая обсуждается).

В то время как технологии это весьма новые, и существует масса вариантов и вариаций, как их можно было бы использовать и какие продукты с их помощью запускать. AI и ML позволяют автоматизировать процессы тестирования, наполнения контентом и даже развития продуктов. А с помощью AR и VR разрабатываются новые продукты, которых ранее не существовало.

Присоединяйся к школе ManageIT в сетях

AI & Machine Learning

Artificial intelligence, или AI, в переводе на русский означает «искусственный интеллект». Фантазия многих фантастов о будущем, в котором существуют интеллектуальные машины, буквально воплотилась в наши дни. Искусственным интеллектом называют систему или машину, которая может имитировать человеческое поведение. Это общий принцип для всех продуктов, которые созданы на этой технологии, например, «умные» чат-боты, которые запоминают алгоритмы ответов пользователям и после «обучения» готовы самостоятельно общаться с клиентами. Или рекомендации фильмов к просмотру исходя из списка лент, которые пользователь уже просмотрел – такую систему использует Netflix для своих подписчиков. Еще одна сфера использования – анализ данных и прогнозирование. На предприятиях в США уже используется ИИ, чтобы выявлять и предотвращать нарушения безопасности (с точностью до 44%).

Machine Learning переводится на русский как «машинное обучение» и является подразделом AI. Эта технология представляет собой алгоритмы обучения машины, которые представляют собой математические модели. Алгоритм, загруженный в продукт, анализирует базу данных и создает цепочки причинно-следственных связей между событиями, покрывая такой «паутиной» ведь функционал продукта. Так она и учится. Наиболее частая модель обучения – под контролем «учителя». Специалист по изучению данных выступает в качестве наставника, демонстрируя, какие результаты должен получить алгоритм. Как ребенок учится различать фрукты, запоминая рисунки в книге, так алгоритм практикуется на специальным образом маркированных наборах данных с преопределенными результатами. Самостоятельное машинное обучение

Для примера, среди задачек, которые решает machine learning: моделирование поведения пользователей, гибкое ценообразование, выявление потребительских сегментов на основе базы данных и т.д. Netflix активно использует AI (непосредственно machine learning) в своем сервисе, чтобы машина изучала фильмы, просмотренные пользователем, а затем предлагала ему похожие. Таким образом, онлайн-кинотеатр удерживает клиентов, увеличивает средний чек и LTV (Lifetime Value, совокупная прибыль компании, получаемая от одного клиента за все время сотрудничества с ним своих пользователей).

Какие специалисты нужны для работы с AI?

Чтобы максимально эффективно использовать возможности ИИ и преодолеть препятствия на пути к успешному внедрению новых технологий, необходимо создать командную культуру, которая обеспечит поддержку экосистемы ИИ. В такой среде:

  • бизнес-аналитики и специалисты по изучению данных совместно определяют задачи и цели;
  • инженеры по обработке данных обеспечивают управление данными и платформой для выполнения анализа;
  • специалисты по изучению данных подготавливают, изучают, визуализируют и моделируют данные с помощью специализированной платформы;
  • архитекторы ИТ-систем обеспечивают управление инфраструктурой для изучения данных как локально, так и в облаке;
  • разработчики приложений развертывают модели в приложениях для создания продуктов на основе данных.

Довольно часто внедрение данных технологий не так очевидно для пользователей, но существенно облегчают производство и снижают его стоимость. Например, e-bay после внедрения умного сортировщика, сэкономил деньги на десятках тысячах грузчиках. О морально-этической стороне вопроса можно поспорить, однако результат на лицо и измеряется миллионами долларов в год.

AR & VR

Начнем с более понятного. Искусственная реальность (или Virtual Reallity, VR) появилась уже в 1960-х годах. В 1962 году появилась первая система виртуальной реальности – Sensorama, а уже в 1964 году искусственную реальность впервые популярным языком описал Станислав Лем в романе «Сумма Технологии». Sensorama представляла собой серию коротких фильмов, которые давали зрителю возможность ощутить движение воздуха (ветер), запахи и шум мегаполиса. Однако это не давало полного погружения – нужен был шлем. Первый опытный прототип появился в 1967 году.

VR – это полное погружение в альтернативную, искусственную реальность, которое достигается главным образом зрительно (через очки или шлем). VR всегда была тесно связана с «железом»: невозможно погрузить человека в искусственную реальность без визуального контакта. Поскольку разработка оборудования – дело кропотливое и дорогостоящее, внедрение технологии протекало довольно медленно. Сегодня уже существуют доступные для широкого обывателя формы VR-оборудования – шлем и «рычаги» для игры (Sony PlayStation), симулятор полного погружения (Xtreme Machine). Существуют даже целые VR-парки!

Переходим к Augmented Reallity. Так называют дополненную реальность. Чтобы составить образ того, что это такое на практике, вспомним маски, которые предлагает Instagram при онлайн-съемке сторис, игру Pokemon GO или, например, возможность примерить обувь, одежду и другие аксессуары с помощью приложения от Wannaby. Полный список белорусских компаний, которые занимаются разработкой продуктов на основе AR, можно ознакомиться по ссылке: https://dev.by/news/belarus-ar-vr

AR – это введение искусственных (как правило визуальных) данных в поле зрения наблюдателя. Несмотря на то, что AR появилась существенно позже VR (в 1990 году), получила сегодня гораздо большее распространение. В основном благодаря тому, что для поддержания технологии не требуется серьезное специальное оборудования, а достаточно установить программу на телефон. Так, например, каталоги IKEA предлагают своим клиентам встроить желаемую покупку в интерьер с 2017 года

Какие специалисты нужны для работы с VR и AR?

В основном, для запуска такого продукта нужны разработчики, потому что это софт, которые затем используется популярными системами (ПО iOS, Android и т.д.). Поэтому сфокусируемся на том, какие специфические требования к разработчикам возникают при найме для VR или AR.

Разработка для веб. Стандартного JavaScript будет достаточно. В фреймворках Three.js и Babylon.js уже встроены готовые инструменты для эффектов и настройки видов камеры. Для VR существуют конструкторы VR-пространств Vizor.

  • Разработка для мобильных приложений. Помимо движков, нужно разбираться в создании приложений. Потребуется язык программирования Swift для iOS и Kotlin — для Android.
  • Разработка для виртуальных шлемов — например, игр и приложений для шлемов HTC VIve или Oculus. Базовые языки программирования — С# и С++. В основном разработчики используют специальные игровые движки, которые позволяют создавать интерактивность в 3D-сценах. Самые популярные — Unreal Engine 4 (UE4) и Unity.
  • 3D-дизайнеры, аниматоры, художники нужны команде, чтобы разработать визуальные компоненты реальности (собственно, создать контент-наполнение той самой искусственной реальности).

Для новичков в VR есть готовые фреймворки — опенсорсные React 360 от Facebook и A-Frame. В них можно создать интерактивные сцены без знания программирования, по шаблонам. Приложение будет работать и на мобильных устройствах, и на компьютерах.

Продукты на базе технологий VR/AR ограничены лишь вашей фантазией. Это могут быть игры, рекламные ролики, онлайн-примерочные, медицинская диагностика и многое другое.

Примеры вакансий

В школе ManageIT мы научим управлять Людьми, Процессами, Продажами, Финансами.

Вы узнаете, какие методы подходят для энтерпрайзов и для стартапов.

17

АВГУСТА 2021

Стартует школа ManageIT. 120+ часов занятий, чтобы повысить ваши менеджерские скилы.

Последнее из блога

hrpr school blogITHR & IT-Рекрутингвопросы на зачет
24 июня, 2021

SWIFT vs Objective-C: кто востребованнее?

Спрос на разработчиков iOS увеличивается с ростом количества пользователей мобильных устройств. Игры, приложения и другое программное обеспечение для Apple пишется на языках Swift и Objective-C. Рекрутер должен понимать, какой язык…
IT-МенеджментITHR & IT-Рекрутингвопросы на зачет
23 июня, 2021

Почему OKR удается внедрить не всем IT-компаниям?

Метод OKR (Objective and Key Results) — это один из способов управления IT-компанией, разработанный Джоном Дорром. В отличие от реалистичных метрик KPI, определяемых менеджментом, метод OKR предполагает постановку амбициозных целей,…
hrpr school blogITHR & IT-Рекрутингвопросы на зачет
17 июня, 2021

Xamarin для рекрутеров

Xamarin — это фреймворк платформы .Net, принадлежащий компании Microsoft. Он используется для разработки мобильных приложений на языках программирования C# и Xaml. Популярность получил благодаря своим кроссплатформенным возможностям, т.е. разработчик может…
hrpr school blogITHR & IT-Рекрутингвопросы на зачет
17 июня, 2021

Stack Overflow. Давайте поищем разработчиков там

В нашем блоге были статьи о том, как искать всех разработчиков на GitHub, как искать специалистов по машинному обучению на Kaggle, как искать дизайнеров на Dribbble и Behance, а сейчас…