Dataroots wil het ai-competentiecentrum van België worden. Het beschikt over expertise op het gebied van procesoptimalisatie, voorspellend onderhoud en analyses over klanten, de supply chain en teksten. Dataroots is één van de finalisten voor de Computable Award Tech Startup of the Year. De winnaar van deze prijs wordt later deze maand bekend gemaakt.
Door de uitbraak van het coronavirus konden de pitch battles eerder dit jaar niet plaatsvinden. Deze vonden nu digitaal plaats. Iedere finalist is gevraagd de pitch per video of audio toe te sturen. Daarnaast hebben de juryleden Frederik Tibau (expert digitale innovatie bij Agoria), Kris Poté (vicepresident bij Capgemini) en Peter Witsenburg (eigenaar van de Cloudmakelaar) drie vragen opgesteld voor de startups. Dataroots vaardigt zijn ceo Jonas Tundo af om zich door de digitale pitch battle heen te slaan.
Jullie bieden meerdere diensten aan onder de noemer kunstmatige intelligentie. Hoe ziet jullie businessmodel eruit?
‘We hebben Dataroots opgericht met als doel een meerwaarde te halen uit kunstmatige intelligentie (ai). In een sandbox omgeving een proof of concept uitvoeren en resultaten tonen is mooi, maar daar ben je als bedrijf weinig mee. Uiteindelijk wil je de as-is-processen verbeteren aan de hand van je data en ai. Om dat te kunnen doen, moet je ai integreren in de bedrijfsprocessen. Dit is een grote hindernis voor vele bedrijven. Aangezien de business de eindgebruiker is, zijn naast allerlei technische zaken een goede vertaalslag tussen het technische en de business van vitaal belang.
Dataroots heeft van in het begin ingezet op het overbruggen van deze hindernissen. Met ons competentiecentrum creëren we naast projecten ook heel wat oplossingen die we opensource beschikbaar stellen. Dit gaat dan bijvoorbeeld over frameworks die ervoor zorgen dat projecten meer gestandaardiseerd en beter opgeleverd kunnen worden.
Wij bieden Dploy.ai als paas-oplossing aan. Het is ontwikkeld vanuit de noden die we bij verschillende klanten zien terugkomen. Het platform maakt het mogelijk voor de data scientist of machine learning engineer om zonder kennis van data engineering en platformen hun modellen (auto)schaalbaar in productie te kunnen brengen en dit zonder te moeten afwijken van hun huidige werkwijze. Daarnaast lossen we andere problemen op waarmee de wereld van kunstmatige intelligentie worstelt, onder andere model versioning, model governance, traceability and monitoring. Momenteel verwerkt het platform dagelijks gemiddeld acht miljoen predicties.’
Noem eens een concreet voorbeeld geven van een reëel bedrijfsprobleem dat met jullie technologie is op te lossen.
‘Vanuit Dataroots hebben we meer dan honderd verschillende projecten uitgevoerd. Gaande van het (semi-)automatiseren en verbeteren van processen, creëren van nieuwe revenue streams op basis van data en het detecteren van risico en fraude. Dploy.ai zorgt ervoor dat deze modellen op een robuuste wijze zijn te integreren.
We hebben voor een klant bijvoorbeeld een recommendation engine gebouwd die internationaal ingezet wordt om hun marketing machine aan te sturen. Deze modellen draaien op Dploy.ai en geven realtime weer wat de impact (roi) van de modellen is en maakt het mogelijk meerdere modellen samen te laten werken en on-the-fly-verbeteringen door te voeren.’
Zijn jullie een dienstenbedrijf of een productbedrijf? En hoe schaalbaar is het model van Dataroots?
‘We proberen daar inderdaad een onderscheid in te maken met Dataroots en Dploy.ai. Onze services vallen onder de noemer Dataroots. Dploy.ai is het deployment-platform dat vanuit Dataroots gegroeid is en wordt onder andere door Dataroots gebruikt. Hier spelen we in op de noden die we zien vanuit de diensten die we verlenen. Er is daardoor een duidelijke product market fit.
Met het diensten-gedeelde hebben we voornamelijk als doel ai-gerelateerde-projecten op te leveren. Als paas is Dploy.ai zeer schaalbaar en direct internationaal en op grote schaal inzetbaar. Het is selfservice, makkelijk in gebruik en dus ook zonder de tussenkomst van Dataroots-experten te gebruiken.’
