ZF IT Generation. Teodor Blidăruş, CEO al FintechOS, despre marea necunoscută din economia AI: Clienţii se tem să nu descopere peste un an un cost real de 20 de ori mai mare - „ne-am pus toţi sacii în căruţa aceea“

♦ Principalul obstacol în calea adopţiei profunde a inteligenţei artificiale în industria financiară nu este tehnologia, ci incertitudinea preţului ei, spune Teodor Blidăruş, CEO şi cofondator al FintechOS: Clienţii nu ştiu cât din preţul de astăzi este subvenţionat de furnizori şi se tem de factura reală. „Chiar aseară eram la cină cu un client şi îmi mărturisea că principalul inhibitor este tocmai această nesiguranţă: unde se îndreaptă raportul cost-preţ, cât de mult este subvenţionat.“

Băncile şi asigurătorii care vor să treacă de la experimente la utilizarea inteligenţei artifi­ciale pe scară largă se lovesc de o întrebare la care piaţa nu are încă răspuns: cât va costa cu adevărat această tehnologie şi cât din preţul de astăzi este subvenţionat de marii furnizori? Incer­ti­tudinea a devenit principala frână a adop­ţiei şi un risc direct pentru modelele de busi­ness construite pe AI ieftin, spune Teodor Blidăruş, CEO şi cofondator al FintechOS - companie pornită din România care vinde tehnologie pentru bănci şi asigurători în Europa, în Marea Britanie şi în Statele Unite -, în cadrul emisiunii ZF IT Generation.

Exemplul vine direct din discuţiile cu cli­enţii. „Chiar aseară eram la cină cu un client şi îmi mărturisea că principalul inhi­bitor pentru ei, în adoptarea mai profundă a AI pe verticalele de business, era tocmai această nesiguranţă: unde se îndreaptă ra­por­tul cost-preţ, cât de mult este subvenţio­nat. Oamenii se tem realmente să investeas­că în anumite zone“, a povestit Blidăruş. Temerea clienţilor, aşa cum o redă el, are o formă precisă: „O să descoperim peste un an un cost real de 20 de ori mai mare. Atunci ce facem? Ne-am pus toţi sacii în căruţa aceea.“

Miezul problemei stă în modul de ta­ri­fare a inteligenţei artificiale: consumul se măsoară şi se facturează în tokeni, unităţile de text procesate de modele, iar cât din preţul lor de astăzi este subvenţionat de fur­nizori rămâne o necunoscută.

„Zona de tari­fare pe bază de tokeni este un subiect important, care trebuie să ajungă la un nivel de claritate, pentru că afectează abilitatea de a adopta AI pe scară largă şi afectează evaluările din piaţă“, a spus Blidăruş. Riscul se propagă până în fundamen­tele companiilor care construiesc pe această tehnologie. „Care este marja ta brută reală? Foloseşti astăzi nişte tehno­logii, după care descoperi că ele costă de zece ori mai mult. Marja ta s-a prăbuşit. În ce am investit? S-ar putea să creezi un model de business nesus­tenabil“, a aver­tizat şeful FintechOS.

Compania s-a protejat construindu-şi platforma independent de orice furnizor de modele. „Am avut o strategie foarte agnos­tică de model - modele lingvistice mari sau mici - şi am încercat să păstrăm controlul, astfel încât să putem schimba direcţia pe măsură ce piaţa se maturizează, fără să ne dezvoltăm infrastructura critică legată de un anumit model“, a explicat Blidăruş; mo­delele lingvistice mari, cunoscute drept LLM-uri, sunt sistemele aflate în spatele asistenţilor de tipul ChatGPT sau Claude.

Peste 80% din portofoliul FintechOS func­ţio­nează astăzi pe infrastructura AI proprie a companiei, potrivit lui Blidăruş. Decalajul real din piaţă nu ţine însă de puterea modelelor.

„Abilităţile LLM-urilor depăşesc cu mult capacitatea aplicaţiilor de business de a le consuma. Problemele care te ţin pe loc sunt lipsa infrastructurii critice şi a unui a­vantaj susţinut de date sau de o infrastruc­tură proprietară. Modelele sunt în momen­tul de faţă mult mai dezvoltate decât abili­tatea pieţei de a le integra şi de a le trans­forma în valoare“, a spus el.

Aceeaşi economie distorsionată se ve­de, în opinia lui Blidăruş, şi pe piaţa muncii, unde pachetele salariale pentru specialiştii de vârf în AI au ajuns la niveluri rezervate cândva sportului de performanţă - staruri­lor din fotbal, de exemplu. Diagnosticul lui este tranşant: „Este o decuplare, o deconec­tare între abilitatea oamenilor de a produce un impact, de a produce valoare, şi cât sunt ei plătiţi. Sigur, până la urmă acestea sunt regulile economiei de piaţă.“

Inflaţia, spune el, este întreţinută chiar de piaţă: „Salariile cresc pentru că sunt foarte mulţi bani investiţi în nişte pariuri pe viitor, iar oamenii au posibilitatea să cheltuiască astfel încât viteza sau ceea ce numeam noi vanity metrics - indicatorii de vitrină - contează câteodată mai mult decât productivitatea.“

Europa a trăit propriul episod de exces până în 2021-2022, îşi aminteşte Blidăruş: „Era un excedent de bani în piaţă, foarte multe start-up-uri ridicau finanţări la evaluări foarte mari, după care erai aproape încolţit: hai să te vedem, pe ce cheltuieşti banii? Ajunsesem la un mercantilism în care oameni care nu demonstrau nimic se mutau de la un an la altul la alte start-up-uri.“

Răspunsul FintechOS la această piaţă nu este licitaţia de salarii, ci recalificarea propriilor oameni. „Ne concentrăm foarte mult pe crearea acelor infrastructuri de învăţare, astfel încât oamenii care au dezvoltat organizaţia şi fac parte din capitalul nostru de cunoaştere şi de înţelegere a industriei să migreze către zona AI-first“, a spus Blidăruş. Concluzia lui, într-o expresie americană pe care a folosit-o ca atare: „it’s not rocket science“ - nu e o ştiinţă inaccesibilă.

FintechOS, fondată în urmă cu aproape nouă ani de Teodor Blidăruş şi Sergiu Neguţ, a anunţat în iunie atingerea pragului de profitabilitate la nivel de grup, pe fondul unei creşteri de 40% a veniturilor recurente la finalul primului trimestru, şi pregăteşte o nouă rundă de finanţare pe care Blidăruş a descris-o drept „semnificativă“, fără să îi precizeze dimensiunea.