Jako programátor si vyzkoušel práci na několika různorodých projektech, až nakonec zakotvil v oblasti umělé inteligence. Absolvent Matfyzu Petr Baudiš je dnes jednou z čelních postav úspěšného českého startupu Rossum.
Firmu založil před necelými pěti lety společně se dvěma spolužáky z ČVUT, kde si dělal doktorát. Petr Baudiš, Tomáš Gogár a Tomáš Tunys delší dobu hledali podnikatelské téma, kde by mohli uplatnit své znalosti umělé inteligence. Pár méně úspěšných pokusů je dovedlo k myšlence vytvořit nástroj, který firmám usnadní obchodní komunikaci. Dnes jejich Rossum, který dokáže za lidi číst faktury i jiné dokumenty, využívají stovky firem po celém světě. A nedávno zaujal i několik významných zahraničních investorů, kteří do produktu vložili dohromady přes dvě miliardy korun. Jde o druhou nejvyšší částku, jakou dosud český startup získal.
Jak tři mladé studenty napadne, že vybudují systém na zpracování faktur pomocí umělé inteligence?
Delší dobu jsme v naší zakladatelské trojce věděli, že chceme něco postavit společně, a vystřídali jsme několik témat kolem umělé inteligence. Rossum je vlastně náš druhý startup – z několika pokusů v tom prvním jsme se poučili, že než sedneme ke klávesnici a začneme něco vyvíjet, musíme nejdřív pořádně prozkoumat, kdo by si náš produkt koupil a jak by ho používal. Zároveň nám doopravdy pomohl startupový akcelerátor StartupYard, hlavně tím, že nám v měsíčním intenzivním programu zprostředkoval na 40 schůzek s různými lidmi z byznysu. To byl pro nás introvertní programátory opravdový sociální křest ohněm, díky němu jsme si ale udělali obrázek o potřebách reálného světa.
Váš software využívají firmy po celém světě a nyní zaujal také zahraniční investory, mimo jiné i americký fond General Catalyst. Věřili jste od počátku, že váš nápad může mít takový úspěch?
Kdyby ne, tak se od začátku pustíme do něčeho jiného. Takhle to zní trochu nabubřele, pokud ale racionálně přemýšlíte a rozhodnete se do něčeho vložit řadu let života, takovou víru mít musíte. Takže jsme si vždy byli vědomi vysokého rizika, že se něco pokazí, ale i velkého potenciálu, pokud to půjde podle našich představ, a s tím jsme se do toho opřeli naplno. Teď ale určitě ještě nejsme u cíle, v hlavě máme milník „úspěchu“ stále daleko před námi a bude to ještě spousta práce.
Jak konkrétně váš produkt funguje? K čemu přesně slouží?
Rossum řeší hodně těžký technický problém, který není moc na očích, v součtu ale znamená obrovské starosti, náklady a provozní komplikace. Naše platforma je určená pro firmy, které přijímají během běžného provozu obrovské množství dokumentů. Pro zajímavost, jen faktur se na celém světě pošle miliarda každý jeden den, a to nepočítám objednávky, dodací listy, celní prohlášení, zbožové průvodky, inspekční protokoly, daňové výpisy… a dál bych mohl pokračovat hodiny. Tohle pro většinu firem i v dnešní době obvykle znamená ruční práci. My takové dokumenty dokážeme za firmu přijmout, porozumět jim a vytáhnout potřebné informace, zautomatizovat i případnou odpověď, když je na dokumentu něco špatně, a informace dál zpracovat třeba tím, že se nasypou do návazného IT systému.
Ten těžký problém spočívá v tom, že každý dokument vypadá úplně jinak podle toho, jak si ho rozvrhne odesílatel, a druhů dokumentů je doopravdy nepřeberně. Zároveň se ani po 50 letech nepodařilo prakticky prosadit jednotný formát na výměnu dat elektronicky, který by tohle všechno obsáhl. To je moment, kdy může pomoci umělá inteligence, konkrétně strojové učení. Jádro Rossumu jsou neuronové sítě, které se naučily automatizovat tu ruční lidskou práci spojenou s procházením všech těch dokumentů. Slouží vlastně jako univerzální překladač ze všech možných příchozích formátů do jednotné podoby, kterou potřebuje příjemce.
Existuje ve světě nějaký podobný nástroj?
Podobné nástroje existují, mají ale jiné charakteristiky. Buď vznikly několik desetiletí dozadu a nejsou od základů postavené kolem současných možností umělé inteligence – pak máte něco, co produktově z podstaty pokulhává daleko za současnými technickými možnostmi a ve výsledku tyhle nástroje šetří mnohem méně práce, než by mohly. Druhá rodina nástrojů je sice založená na umělé inteligenci, soustředí se ale jen na tuhle část a nic víc – i mezi nimi vynikáme v přesnosti. Ještě důležitější ale je, že my kolem svého AI jádra máme i neméně důležitou tlustou „slupku“, která obstarává tok dokumentů a vše ostatní kolem mezifiremní komunikace. Díky tomu se naše řešení dá snadno nasadit v praxi a náš zákazník nepotřebuje vlastní tým programátorů.
Na jakých technologiích tedy Rossum stojí?
Tím, že jsme začali před pár lety na zelené louce a vyšli jsme ze světa machine learningu, vše je postavené na Pythonu, tedy kromě frontendu, který je v nádherném funkcionálním Reactu. Jádro tvoří neuronové sítě, které mají blíž ke strojovému vidění než ke zpracování přirozeného jazyka. Je to podobné, jako když byste svůj bankovní výpis nečetli jako knížku, ale spíš po něm jen kmitali očima, abyste našli, co potřebujete. A vše provozujeme v cloudu. To nám ohromně usnadňuje vývoj a daří se nám tohoto principu striktně držet i tváří v tvář největším světovým korporacím.
Vaší metou je vytvořit „univerzální překladač mezi firmami“. Jak daleko jste od tohoto cíle?
Už teď se stovkami velkých platících zákazníků dokazujeme, že ten koncept funguje a naše technologie skutečně na trhu vyhrává na celé čáře. Zákazníci jsou ochotni platit docela velké peníze, protože vidí, že jejich lidem doopravdy šetříme obrovské množství času. Ale jak jsem zmínil, je před námi ještě spousta práce a hodně zajímavých problémů k vyřešení. Musíme vymyslet, jak se učit ještě rychleji a přesněji, jak ustát exponenciálu počtu zpracovaných dokumentů a zvládnout jejich čím dál větší různorodost. Moje osobní meta je moment, kdy bude smysluplné spočítat, kolika procentům firem nebo dokumentů na celém světě pomáhá Rossum.
Ve firmě zastáváte pozici technologického ředitele. Kudy vedla vaše cesta k této profesi?
Pozici CTO bych snad ani nenazýval profesí, stále se vnímám nejvíc jako programátor, a to dokonce i když v posledních letech jsem už moc kódu sám nenapsal. I budování firmy a velkého softwarového systému má pro mě více společného, než by se mohlo zdát.
Odmala mě bavilo programovat, tomu jsem věnoval skoro všechen volný čas. Zároveň jsem k málokterému problému či projektu měl respekt a trochu nerozvážně jsem se vrhal do ledasčeho. Většinu mých pokusů zavál čas, ale přispěl jsem do řady open source projektů, a intenzivně jsem pomáhal i některým hodně známým, mezi které patří třeba nástroj Git. A vůbec nevadilo, že až koncem bakaláře na Matfyzu jsem se vyprofiloval směrem k umělé inteligenci.
Hodně mě formovaly ještě dvě věci. Rád vysvětluji a učím, na Matfyzu jsem jako cvičící potkal šest ročníků, vedl řadu studentských prací a napsal pár velkých kusů matfyzácké wiki. A pak jsem pár let strávil jako programátor na volné noze, kdy jsem si sám sháněl zakázky, psal zadání i předával výsledek. To vše mě naučilo nějakému abstraktnímu myšlení, ale i přemýšlení v kontextu reálného světa a snaze komunikovat složité věci co nejjednodušeji.
Na Matfyzu jste vystudoval programování a teoretickou informatiku. Dala vám škola do života dobrý základ?
Bez nadsázky mě Matfyz naučil přemýšlet. Jako student jsem byl vlastně velký lajdák, rozhodně ne studijní typ, přesto jsem si odnesl snad to nejdůležitější, totiž schopnost, nebo aspoň vštípenou touhu, správně zvolit úroveň abstrakce a na ní dekomponovat a zhruba vyřešit i rozsáhlý problém. A později zjištění, že tyto zkušenosti se nemusí omezovat jen na čistě programátorské úlohy.
Kromě Matfyzu jste nějaký čas studoval i ČVUT. V čem se podle vás tyto školy nejvíc liší?
Matfyz ve mně zanechal určitě hlubší stopu, zároveň jsem ale velmi rád, že mne osud popostrčil k doktorátu na ČVUT, protože jsem mohl zažít informatiku v Praze i v úplně odlišné kultuře. Obě školy jsou jiné, kladou důraz na různé věci a žádná není lepší než ta druhá. Ten rozdíl není překvapivý – Matfyz je akademický a abstraktní, zatímco ČVUT je inženýrský a mnohem orientovanější na praktické výsledky. Samozřejmě najdete spoustu protipříkladů, tohle je ale celkový pocit z mé zkušenosti. Matfyz mne tak čistě osobně více bavilo studovat a také na něm učit, ale třeba vést studentské práce byla mnohem větší radost na ČVUTu.
Z akademického prostředí jste skočil do světa velkého byznysu. Překvapilo vás na něm něco? Je něco, na co jste sám nebyl tak úplně připraven nebo co se musíte ještě učit?
Musíme se toho učit neskutečně moc. Největší mise pro nás při řízení čím dál větší firmy je naučit se empatii, porozumět velice širokému spektru lidí, kteří u nás pracují. Trvalo mi desetiletí života, abych doopravdy vstřebal, že většina lidí má jiné vnitřní motivace než já osobně, a je to tak vlastně skvělé.
Jednu věc má akademické prostředí i byznys společné – na úspěch není žádný tajný recept. Nepotřebujete vystudovat speciální školu, která vás naučí účetnictví nebo marketing nebo řízení lidí. Nepotřebujete být tak chytří, jak by se možná mohlo zdát. Samozřejmě musíte dělat správné věci, není ale tak těžké na ně přijít. Do základu stačí jen tři ingredience: spousta energie, otevřená mysl a odvaha, které se v některých kruzích říká „hero license“.
Řídíte se při podnikání spíš rozumem, nebo citem?
Rozum a cit nemohou zůstat v opozici natrvalo… Jsme dost racionální typy lidí, hledáme ve firmě opakované vzorce a ty se snažíme systematizovat, a nakonec to celé zkusit popsat nějakými čísly a převést vlastně na optimalizační problém. To zní strašně rozumově, kdykoliv se ale přejde do detailu, musíme se hodně opírat v rychlých každodenních rozhodnutích na „gut feeling“. Podobně jako programátor musí dobře navrhnout architekturu systému a hodně nad tím přemýšlí, nakonec ale spoustu konkrétních rozhodnutí učiní na základě svého technického vkusu.
Vaši firmu čeká díky získané investici v příštích letech velká expanze. Co všechno máte v plánu? Otevírají se tím i nějaké nové možnosti pro studenty či absolventy Matfyzu?
Od investorů Rossum teď získal v přepočtu více než dvě miliardy korun. Významnou částku budeme investovat do výzkumu a vývoje umělé inteligence i celé naší technologie, a téměř celé naše R&D je stále v Praze. Náš tým chceme do konce příštího roku zdvojnásobit, a jsem přesvědčený, že to může být pro mnoho matfyzáků zajímavá příležitost, mohou zažít opravdový hluboce technologický startup ve fázi explozivního růstu. Zároveň už jsme podnikli první kroky k otevření plnokrevné průmyslové výzkumné laboratoře soustředěné na porozumění dokumentům – brzy k tomu budeme moci říct více.
Mohlo by vás také zajímat:
Učíme stroje
fyziku
Martin
Balko: Od počítačových her jsem utekl
Jan
Hubička: Spousta nápadů vznikne u piva