Kust tulevad järgmised Käärmannid ja Kabanovid?

See on kindlasti raske jah, aga noh, teine pool on ka see, et mida IT-firmad vajavad, eks, mul on alati see oma, omast näitest, et kui ma tulin Eestisse tagasi ja ütlesin, et mina hakkan tegema, noh. Ma tulin nüüd tööle firmasse, ma ei tulnud ülikooli, ma tulin firmasse tööle. Ja siis ülikoolis hakkasin samamoodi tudengeid värbama firmasse ja oo, et me hakkame tegema bioinformaatikat, me hakkame geenivaramut tegema. Noh, mis asi see, no DNA ja asjad, eks. Et kui ma siis ütlen, et, et ma veidike ülikoolis õpetaks ja see, mida ma teen, on bioinformaatika. Sel hetkel räägiti ka, mida siis nagu teha või mida vaja on, noh, ükski firma ei öelnud, et Eestis on puudu bioinformaatikast. Mitte keegi, ega praegu ka ei ütleks, eks. Aga kui vaadata nüüd tagasi mingi viisteist aastat ja mis siis on toimunud, siis noh, mingil määral võib öelda, et kogu see andmeteadus on tänu sellele tekkinud Eestis. Et kogu see meie võimekus on tulnud sellest, et, et ammu-ammu juba analüüsiti väga erinevaid bioloogilisi andmeid. Ajal, kui tava ja äriettevõtetes selliseid vajadusi polnud üldse. Nii et ülikooli ja siis sellise ettevõtete noh, vahetu vajaduse vahel on väga keerukad suhted. Et need, kes meilt on siin bioinformaatikast välja läinud, on teinud ettevõtteid nagu Transferwise'id või Sharemind'id või mingid teised, on ju, tooted, et väga palju iduettevõtteid e-agronoomis, et, et nagu. Inimene, kui ta õpib ülikoolis, siis tema, ta peab pingutama oma ajusid. Ja kui ta õpib oma ajusid pingutama ühel või teisel viisil, siis pärast ükskõik mida ta pärast teeb, noh, ta jätkab sellesama tunnetuse pealt, et ma pingutan veidiku majusid ja ma saan ükskõik millega hakkama. Et IT on hästi selline ülekantav asi, et, et sa oskad nagu ühes kohas ja noh, andmeanalüütikud või sellised, et sa oskad ühes kontekstis, aga sa oskad seda kohe rakendada ka teises kontekstis. Läheb bioloogia andmete pealt, finantsandmete peale. Mitte mingeid probleeme ei ole.