Uus standard kindlustuses

Head kuulajad, on kolmapäev ja uues ajaarvamises tähendab see, et on restardipäev. Taavi Katka, Henrik Roonemaa on stuudios, soovime kõigile kuulajatele head päeva. Ja meil on täna külaline ja külas on idufirma DriveX ja selle kaasasutaja Rauno Sigur. Ja Rauno on siin sellepärast, et üks teie investor kirjutas mulle ja ütles, et jube põnev ettevõte on, on suutnud aastaga tekitada uue turustandardi tehisintellektil põhineva sõidukiinspektsiooni rakendusega. Ja kui üks ettevõte aastaga suudab kindlustusturul midagi korda saada, saata, siis on ta minu ja Taavi saates teretulnud, nii et tere, Rauno.

Tere, tere, aitäh sissejuhatuse eest ja tere kõigile kuulajatele ka.

Kas see teie investor pingutas üle või olete tõesti aastaga kehtestanud ennast, löönud kanna maha ja öelnud, et nüüd tehakse asju nii nagu DriveX teeb?

Ei, see on tõsi, selles mõttes, et pingutama, pingutanud oleme ka kõvasti. Aga kõige huvitavam on see, et jah, et kindlustusettevõtted ise tahavad, et see saaks standardiks, nii et see aitab kõvasti kaasa.

Vot, aga ärme siin nüüd käi nagu kaitsid ümber palava pudru, et räägime ikkagi raadiokuulajale lahti, et mis start-up'iga siis tegemist on? Standardiseerimis

start-up'iga.

Jah.

Kui ma seletaksin seda oma vanaemale, siis me inspekteerime autosid kaugjuhitavalt. Ehk siis me oleme ehitanud süsteemi, mis kontrollib autode pilte reaalajas ja teeb selle põhjal erinevaid järeldusi ja ütleb, kas pilt sobib vastavalt nõuetele või mitte. Nii et seda siis kasutavad kindlustusettevõtted oma, kas ka poliiside müügiprotsessis, kuna seal on vajadus kontrollida autosid.

Oota, mina ostan auto näiteks, kas uus või kasutatud on vahet või?

Ostan

ära Taavi Lexuse, mis on sõitnud miljoneid. Millise neist? Selle, mis on see vana, millest sa ei laadsinud loobuda, sõitsid mingisugune kümme aastat ühe vana Lexusega. Ma ei tea, on see alles sul või? Ikka. Nii. Ma tulen, ostan selle ära, aga Taavi on sellega igal pool käinud, on ju. Võib-olla on seal mõlka, sa ei tea ja ma tahan nüüd sellele kasko teha, eks. Kus nüüd, mis hetkel teie siis tulete mängu või kuidas see käib?

Väga lihtne, kindlustusettevõtted saadavad sulle, kui uue auto omanikule. Kes tahab Kasko põlise osta, lingi läbi SMS-i või emaili, milles palutakse teha oma autos pildid. Ja kui vajutate sellele lingile, siis avaneb veebirakenduses meie, meie äpp, kus siis hakatakse inimest juhendama, milliseid pilte tuleb teha. Ja peale igat pilti me analüüsime selle peaaegu reaalajas läbi, ehk siis umbes kahe sekundiga. Ning anname inimesele tagasi, et kas see pilt sobis ja kas ta saab jätkata. Ja lõpuks, kui kõik õiged pildid, mida vaja oli teha. On tehtud, siis nad jõuavad kindlustusseltsini, kes saab võtta vastu otsuse. Jah, DriveX'i poolt tehtud pildid sobisid ja poliis on aktiveeritud.

Aga see on ikkagi telefoni äpp, on ju, sest sa pead saama äpis teha pilti, on ju, et see ei ole nii, et teed pildid ära ja siis lähed, teed kodus arvuti lahti ja hakkad need üles laadima, on ju, et.

Absoluutselt. Ja, et tegemist, tegemist on veebirakendusega, mis töötab ikkagi nutitelefonides. Meil on vaja kasutada kaamerat ilmselgelt, telefoni puhul ja ka näiteks GPS asukohta.

Ühesõnaga, kui sul on vana kooli nuppudega telefon, siis see on pisut keeruline.

Seda küll, aga õnneks maailmas keskmine nii-öelda see nutitelefoni kasutatavuse protsent on umbes kaheksakümmend protsenti. Ja, ja põhjamaades on see isegi kõrgem, nii et see on, on küll probleem, aga see õnneks kahaneb ajas päris jõudsasti.

Ühesõnaga, Kaskolepingud tegelikult on kindlustusfirmadele head lepingud, nagu me teame, et selle pealt nad teenivad päris hästi, sest üldjuhul inimesed ei käi oma autosid ära lõhkumas, eks, et. Et aga, et kõige rohkem kasu saada, siis oleks hea, kui see Kasko müügiprotsess oleks kuidagi lõhem, kuidagi efektiivsem. Inimesed oleks kõik ikkagi ise ära tehtud, et ei peaks enam kindlustusfirma üle vaatama seda asja, saab jälle tööjõukulu kokku hoida, eks. Et sellepärast, see on see probleem, mida te lahendate.

See on osaliselt probleem, aga teine osa probleemist on just see, et miks on üldse vaja autot üle vaadata. Sest on tõsine usalduse probleem. Ehk siis inimestel on vahel kombeks, kus tahes, tahtmatult natukene improviseerida. Ehk siis varjata asju kindlustusettevõtte eest. Mida, mida siis hiljem tahavad, et nad korda teeksid. Ehk siis see kõige klassikaline, kõige klassikalisem näide on see, kui. Mul juhtub õnnetus autoga, ma tahaks seda hakata siis korda tegema. Aga kuna enne õnnetust oli mul juba ka mõni kriips ja kraaps seal mõnes teises kohas. Ma mõtlen, et olen hästi kaval ja ütlen, et kuule, kindlustusettevõte, ma tahaks need ka korda teha. Aga, kui on tehtud see sõiduki eelne nii-öelda ülevaatus, siis kindlustusettevõte saab täpselt aru saada, millised vigastused ta peaks korda tegema ja millised mitte. Et see on nagu hästi oluline säästukoht kindlustusettevõttele ja see on maailmas väga levinud probleem, muuseas. Sorry,

Henrik, aga see on ikkagi see hetk, kus ma kõigepealt, kui ma tegin, ostsin teie käest kindlustus, võib-olla see teie tarkvara abil kindlustust või, või, või ma ei tea, if-i käest, mis iganes, on ju. Et siis see, et sellel hetkel ma tegin pillid ära ja nüüd, kui mul hiljem on mingi kõks, et siis te võrdlete, et kas seal on ka midagi uut või, või on see kõik selle ühe kõksu nii-öelda tulemas.

Just, et tegelikult meie tehnoloogia, me oleme alustanud küll kindlustusest, aga me oleme, meie turu-uuringud näitavad, et seda tehnoloogiat vajavad ka paljud teised autodega seotud valdkonnad. Näiteks kindlasti olete ju rentinud autosid. Ja te teate ju, et ennem ja pärast tuleb teha kontrolle. Nii et see on päris universaalne ja samamoodi liisingus, samamoodi ostus-müügis. Et me oleme vist alustanud sealt, sealt, sealt meeldist. Aga, aga tulevik on palju suurem.

Oota, kas ma.

Ise omal nahal tundnud, kus on

tõmmatud. Iga meie kuulaja, kes on välismaal käinud ja autot rentinud, on ju, et see on midagi sellist kogenud. Aga kas ma saan õigesti aru, Rauno, et, et sel hetkel, kui nüüd mina ostan selle Taavi Lexuse ära ja teen pilte. Siis see teie, mis iganes nagu, kuidas me nimetame, tehisintellektiks või algoritmiks või, et ta ei otsi. Ütleme, ülesanne ei ole otsida, et kas Taavi on sinna mõne kriipsu peale teinud ja öelnud mulle ja öelda mulle, et siin on kriips kaksteist sentimeetrit, vaid ta lihtsalt analüüsib, et kas see on nagu auto, mis on pildil ja kas see on kuidagi näha ja, ja hiljem, kui tuleb nagu vaidlus, et kas on kriips või ei ole kriips, et seda teeb nagu ikkagi siis mingi inimene oma arvuti taga.

Ja, loogika on õige, aga kui me alustasime üldse selle probleemi analüüsimist, siis me pidime aru saama, et kust on kõige mõttekam alustada. Kõiki maailma probleeme ei ole koheselt võimalik lahendada. Ja osad tehnoloogiad on ka väga keerulised arendada, ehk siis seesama vigastuste tuvastamine, et kindlustusettevõtete tänane probleem on see, et. Kui nad enne meid olid nõus saama pilte sellest klientide käest, siis klientide pildid olid väga ebakvaliteetsed ja väga kõikuvad. Et ja seetõttu nad pidid iga kord neid pilte ise üle vaatama, aru saama, kas sellest õigest autost õige kvaliteediga, kas pildil on üldse auto olemas või on keegi äkki oma kassi pildistanud. Nii et, et see oli see alguspunkt, et täna me, meie fookus on kuidas tagada õiged pildid õigest autost õige kvaliteediga. Ja sinna peale meil ehitame siis. Rohkem tarkust, ehk siis see vigastuste tuvastamine.

Okei, ma mõtlengi, et. Seletame siis kuulajale ära, et mis seal nii keerulist on, et noh, et me oleme kõik kogenud seda umbes passipildiga, et noh, et. Kui ise teha passipilti, et siis nagu mõni valgus sobib, mõni ei ole, ei sobi. Millegipärast, kui sa paned oma. Pereliikme valge seina äärde ja, ja proovid iPhone'iga pilti teha, siis muidu teab iPhone pilti küll, aga kui passipilti teed, siis tuleb kuidagi nagu eriti kole välja nagu, et. Et see kuidagi nagu ei õnnestu, et, et seleta nüüd lihtsalt lahti, mida see robot siis, ühesõnaga, mida ta vaatab, ta vaatab mingit, ma ei tea, valgustugevust, peegeldusi. Mida see robot siis näha oskab üldse?

Kõigepealt, ta tüüab, püüab arusaadaks pildil on üldse auto. Mis asendis see pilt on tehtud auto puhul? Mis number märgid seal autol on? Mis on WIN kood sellel autol? Kas pilt on udune? Kust see klient asub? Kui kaua tal aega läks selle tegevuse käigus? Ja seal on väga palju kontrolle, mida me teostame koheselt. Ehk siis, kuna auto on selline suur objekt ja, ja seal on palju detaile, mis võivad olla väga kallid. Siis see teebki just selle keeruliseks, pildistada kõik need detailid üles sellisel viisil, et see oleks sobilik kindlustus ettevõttele. Et kui oma silm on kuningas, saadakse olla auto ümber tiiru käia, siis alati iga pilt, mida klient teeb, see ei pruugi olla piisav ja arusaadav. Et see ongi see abivahend, meie tehnoloogia, mis aitab klienti juhendada ja teha õiged pildid.

Oota, aga kui ma pildistan oma autot vastu päikest, ma saan siluetti. On ju, kõige kahjuks, kes on natuke pildistanud, teab seda. Siis kas te, kuidas te aru saate, et kas tegemist on sirvetti või musta autoga?

Kõike saladusega nüüd

kohe välja. Kui kranulaarseks see nagu see, see tuvastus nagu läheb, on ju, et millest ta saab aru, millest ta ei saa aru?

See läheb ikkagi sinnamaani välja, et me mudelid on treenitud aru saamaks, milline on auto klassikalises olukorras. Ehk siis ja samamoodi, kas pilt on udune või mitte, et jah, need täpsusklassid, mida ma saavutan, on seal üheksakümmend seitse protsenti täpsed. Ja sellest piisab, et olla, olla edukad selles, mis me oleme, mis, mis me teeme.

Aga seal ei ole inimeste juures, on see, kes nagu üle vaataks, et, et, et okei, arvuti ei veitsi ebakindlaks on ju, et nüüd näed, Mikk viskab ka pilgu peale, on ju, et noh, et kas ikkagi on nagu auto või ei ole, on ju, et.

Ja, et see on, kui me, kui sa oled seal AI maailmas ja räägid, et sul on AI toode, siis tihti tekib klientidele küsimus, et oot-oot, et palju selline tarkus siis päriselt on, eks ole. Aga me saame kindlalt öelda, et see on automatiseeritud tegevus juba ja meie ülesanne on vähendada inimese töö hulka. Aga see tähendab seda, et mõned case'id on, mis on nii-öelda piiri peal. Mida me siis nii-öelda paneme lipukase külge, et inimene peaks seda ikkagi vaatama. Ehk siis, kui me võtame nagu sada pilti, sada autot, ütleme, siis ütleme seal kaheksakümmend, üheksakümmend protsenti me tuvastame ära. Ja mõningatel juhtudel peab inimene seda nii-öelda double check'ima. Ehk siis sealt juba tuleb väga oluline sääst töötajaskonnale. Hea küll, me teeme pausi ja siis läheme jutuga edasi.

Restart läheb edasi, DriveX on meil külas ja räägib, kuidas ta aitab inimestel auto kaskokindlustust lihtsamini teha. Taavil oli kohe küsimus, et kas see ikka on nii lihtne kõik?

No seal me rääkisime sellest samast nii-öelda AI õpetamisest, ehk siis roboti õpetamises kuidagi ikkagi saada aru, et tegemist on autoga ja tegemist on normaalse pildiga ja nii edasi. Ja sa väitsid, et üheksakümmend seitse protsenti on ikkagi korrektne ja, ja see ülejäänud kolm protsenti saab mingi linnukese külge ja inimene peab selle nagu üle vaatama, eks, et kui me räägime. Noh, a la kindlustuste arvust, ma ei tea, tuhanded lepingud päevas, okei, Eestis nii palju ei ole, aga ütleme, et tegemist on ikkagi rahvusvahelise tootega, et siis lähevad ikkagi need numbrid väga suureks, väga ruttu. Et see on selge, et ükski inimene ei jõua nagu ükshaaval läbi käia tuhanded pilti ja vaadata noh, et kas on okei või ei ole, on ju, et selge on see, et robotit on sinna vaja, on ju. Aga selgitame ikkagi seda küll, kuidas see ikkagi nagu roboti nii-öelda õpetamine käib, sest noh, ütleme nii, et mina tegelesin. Sarnase temaatika kuskil kaksteist aastat tagasi ja noh, Eestil oli ikkagi tohutu probleem sellega, et, et meil on noh, praegu on okei, praegu on valgust, eks. Aga no ütleme nii, et kolm-neli kuud on enamus päevast on Eestis hämar. Selle aasta jaanuarikuus oli päikesepaistet kaheksa tunni kogu kuu kohta. Ühesõnaga see, see jutt, et on hea valgustingimused on ju noh, ma ei tea, võib-olla kaksteist null kaheksa iga päev on võib-olla selline nagu, aga enamus ajast on hämar, ehk siis ei ole head tegemise pilli tegemiseks. Teine auto, kus, asi, kus me jooksime täiesti kinni, kus me kaksteist aastat tagasi ei suutnud robotit ära õpetada, oli see, et kui auto on porine. Noh, ala, esiklaas on must, kuidas sa näed, kas seal on täke või ei ole täke, on ju, et noh, et, et. Samas, kui on täke, noh, siis on juba kindlustus case, on ju, kui ei ole täket, siis ei ole kindlustus case'i, on ju, et. Äkki tal oli see täke juba enne, kui ta hakkas siin seda kindlustust ostma, on ju, et mida see äpp siis nagu ütleb, et, et ole hea, käi pesulas ära, on ju, et. Nii palju, nii, nii ja naa palju lux on vaja saada kuidagi siia nagu valgusesse, et noh, et, et, et ikkagi need. Kui palju või ütleme, kui heaks on läinud need kaamerad või kui targaks on ainult see robot või kuidas käib selle tarkuse lisamine sellele robotile ikkagi sellisel moel. Et needsamad probleemid, millest ma praegu rääkisin, et need on nii-öelda ületatavad ja sa jõuad selle üheksakümne seitsme protsendini.

Just, just. No suures pildis on ikkagi nii, et kui me alustasime selle tehnoloogiaga, siis me rütsime. Panna paika, mis on nagu kõige, kõige olulisemad asjad, on seesama udusus näiteks või kas pildil on üldse auto või kas. Auto on tervinisti kaadris, noh, neid probleeme on nagu suhteliselt lihtne matemaatiliste tähetega nii-öelda leida. Mis on kindlasti keerulist, mis, mis sa ise ka välja tõid, kui auto on porina või näiteks auto asendine kontroll. Siis seal on lihtsalt vaja nii-öelda andmeid, kus, kus pealt treenida seda, aga küsimus on ikkagi selles, et. Isegi kui meie süsteemist tuleksid porised pildid või kui see tuleks meie süsteemist, porised pildid, on ju. Siis, kas kindlustus selts aktsepteeriks neid? Vastus on see, et kui on täiesti porine auto, siis kindlustus selts ei aktsepteeri seda pilti niikuinii. Ehk siis, ja täna meie süsteem juba tunneb selle ära, kui auto on porine näiteks. Ja ütlebki, et palun, puhastame auto ära, sest vastasel juhul ei aktsepteerita neid pilte, et.

Arusaadav, aga mõtlengi, et kuidas sa, no ütleme nagu ikka raadiokuulajale. Meil on selles mõttes, et ei ole ainult IT-inimesed siin arvuti või raadio taga, et, et mis see tähendab, et sa õpetad sellele robotile, et okei, mina tean, kuidas see käib, aga, aga kas sa suudad selgitada nagu seda nii-öelda kuulajale selles mõttes, et. Et noh, ma ei tea, kas sul on nagu fotod, mida sa skännid või sul on nagu pildipangad, mida sa ette lükkad sellele robotile, et näed, et see on õige auto, see on vale auto, see on õige värv, see on vale värv, et. Kuidas sa teed seda täpselt, või las sa käid täpselt?

Jah, sa rääkisid juba pool, pool tõest ära, ehk siis me kasutame nii enda andmeid, mis tulevad meie rakendusest ja. Regulaarselt treenime oma mudelid, ehk siis põhipiltlikult öeldes võtame auto pildi. Tõmbame selle kasti ümber ja ütleme, et see on identifitseeritud kui auto. Kui sul on piisav hulk selliseid pilte, kus on sellised kastid ümber tõmmatud autole, siis. Süsteem hakkab aina rohkem taipama, et okei, tegemist on autoga, tema kindlus selle tuvastamisel tõuseb.

Aga kuidas ma teen vahet, et kas see on porine auto või see on puhas auto?

Samamoodi, palju, palju, palju, palju, palju poriseid autosid, viisab palju puhtaid autosid. Et see on, see on nii-öelda, kuidas öelda, klassifikaatorite külge paremini, väga paljudele piltidele, piltidele.

Okei, aga mõtlengi, et kui nüüd ütleme, me saame aru, noh, kümnest pildist ju ei piisa, on ju, et noh, et, et noh, et need peavad ikka kokkuvõttes olema ju noh, selles mõttes ikkagi sajad või isegi tuhanded, et, et ühesõnaga kuskil on kunagi olnud mingi inimene, kes on sõna ots mõttes siis. Klikinud läbi tohutu hulgal pilte, teinud neid kastikesi ja, ja pannud linnukesi, et näete, et see on nüüd nagu kolmkümmend protsenti parine ja see on kuuskümmend protsenti parine ja nii edasi. Niimoodi see käibki, et mingi

Kui sa kuskile veebiteenusesse sisse logid, sa saad need Google'i vaata need kontrollid, et kas sa oled inimene, et noh, et märgista, märgista bussid. Või et vali pildid, kus on floor või kus on ülekäigurada või noh, ma arvan, et see on enam-vähem sama põhjusega tehtud, et sina oledki see inimene ja mina ka natukene aitan, et, et ju ta nii käib, noh.

Ja, et tõepoolest, on inimesed meie tootetiimis, kes sellega tegelevad. Ja, ja need andme, ütleme pildipanga, mida selleks on vaja, on ikkagi tuhandetes või isegi sadades tuhandetes või isegi miljonites. Et treenida seda robotit paremaks ja paremaks. Et meil on siin teatavad ettevõtted, kes on meil toetanud pildipankadega, mille abil me saame selle materjali kätte ja saame hakata õpetama oma robotit paremaks ja paremaks.

Okei, aga mõtlengi, et kui sa praegu mõtled selle roboti õpetamise peale, et noh, ma tõin välja siin praegu valguse ja, ja selle teema, on ju, aga. Aga noh, kogu selle nii-öelda esimese, ma ei tea, mis te hooaeg või aasta, mis te siin olete tegutsenud, on ju. Et kui sa praegu tagasi mõtle, et mis on kõige keerulisem olnud robotile õpetada?

Ma arvan seesama porisus ja vihmapiiskade tuvastus näiteks, see on nagu teema ja millega me hetkel nüüd lisaks tegelema, on vigastuste tuvastamine. Ehk siis õpetada süsteemile või robotile siis selgeks, mis on näiteks pori või mis on vigastus. Et kuidas seda eristada või mis on nii-öelda mõni muu objekt, mis ei ole vigastus. Et see on kõige keerulisem tehniline probleem, mida me lahendame. Aga seal on ka omad, omad võtted ja nüansid, mida, mida peab kasutama.

Aga kus maal see piir läheb, kus sa nii-öelda enam seda viimast taga ei aja, et no ma toon mingi näite, et noh, et näiteks tulumaksu deklareerimine Eestis automatiseeriti ära juba aastal kaks tuhat neli, eks. Ja mingil hetkel see inimeste arv, kes kasutasid seda, siis nii-öelda seda e-deklareerimise varianti, eks, et see ei seisma kuskil seal üheksakümne kuue, üheksakümne kuue, viie protsendi peal. Et ja, ja mingil hetkel nagu maksuamet ligi käega ütles, et noh, et, et. Et noh, pole mõtet seda viimast nelja enam ei püüa, viimast kolme protsenti, kolme-neli protsenti, et, et. Las ta olla, et need, kes tahavad esitada paberi peal, jumala eest, las teevad seda, et, et. Kas teil on endal ka nagu kuhugi nii-öelda välja arvutatud, et kuhumaani veel suudab sellest sümbioosis tegutseda, et noh, ma ei tea, üheksakümmend kuus protsenti või seitse protsenti robot. Ja veel kolm protsenti, siis inimene. Või see piir tuleb ikkagi ajada sinna, kus, mille ütleme näiteks Veriffil on identiteedi puhul, et sa pead ikkagi saama mingi üheksakümmend üheksa koma midagi kätte, sellepärast, et neid sündmusi lihtsalt on niivõrd palju ja. Ja isegi, kui sa jätad sinna null koma null üks protsenti, et, et siis on ikka veel tuhanded, tuhanded pildid ja läbivaatamist.

Väga hea küsimus, see, see teine variant, ehk siis me peame mõistma seda konteksti, et me oleme, oleme alles alustav ettevõte. Ja meie jaoks me oleme küsinud oma klientide käest, mis on nende jaoks see minimaalne aktsepteeritav piir. Ja me oleme seda saavutanud ja isegi natuke ületanud, aga kindlasti nende komakohtade saavutamine muutub aina raskemaks ja see nõuab aina rohkem andmeid. Aga meie jaoks see üheksakümmend seitse, üheksakümmend kaheksa protsenti on hetkel piisav, et minna ka välisturgudele, näiteks.

Teeme siia pausi ja võib-olla me siis saamegi edasi rääkida välisturgudele minekust.

Restart läheb edasi ja räägime täna siis sellest, kuidas robotile õpetada ära, mis on auto, mis on porine auto, mis on märg auto, mis on uus auto, sileauto ja kortsus auto. Mulle hakkas Rauno juttu kuulates meenuma. Kas võis olla Eestis mingi startup ja justkui tekkis eriti teie, Rauno, kellel oli plaan ehitada mingisugused nagu telgid või mingid mobiilsed sellised laseritega varustatud mingisugused hüper-superjaamad, kus see auto sõidab sisse? Ja siis ma ei tea, mis iganes, lidar või radar, mingi asi mõõdab selle auto iga millimeetri pealt ära ja, ja noh, tõesti siis ütleb, et siin, siin on nagu mõlk ja siin on kriim. Oli see teie või mingi muu mõte?

Ja, et see oli, see oli tõesti meie, et kuna me alustasime erinevatest häkatudest nagu Prototrone ja aju, ajujaht. Ja kuna ma ise töötasin Cleveronis, mis teadagi toodab pakiautomaate, sa mõtlesid, et hästi lahe oli siis ehitada selline telk, kus see autos läheb läbi, kus on hästi palju kaameraid. Siis tehakse väga täpne analüüs, aga me mõistseme üsna kiiresti, et see ei ole skaleeritav äri, et eks see ei olnud ka meil kompetents ehitada sellist riistvara, nii-öelda.

See oli nagu mingi insenertehniline unistus nagu, et, et maailmas sellist nagu täiskihvti nagu telki ei ole või, või sellist varjualust, et, et me ei peaks tegema. Või oli see nagu äriline, kust te liikuma läksite?

Me läksime liikuma sellest, et me teadsime, et rendifirmadel on, on samasugused probleemid. Mõtlesime, et hästi lahaks panna lennujaama selline telk püsti ja siis, kus autod hakkavad läbi sõitma ja sealt me saame andma.

Aa, aga mitte enne, sa mõtlesid mitte, kui ma võtan, vaid siis, kui ma tagasi toon auto näiteks. Siis ma sõidan vupsti sealt läbi, on ju, ja siis mingi taskulambiga tüüp ei pea ümber muu auto kõndima. Aa, okei, ja-ja, ma mäletan seda juttu.

See oleks jumala hea, ma just selle koha pealt, et mul oleks see kindlust ka olemas, et, et ma tean, et enne, kui mina auto kätte saan juba, et, et noh, on lidariga üle käidud, noh, lidar suudab ikka sul nagu mikromillimeetri pealt ära öelda, et kas on nüüd. Kaabits või pragu kuskil või ei ole, on ju, et. Arvuti ütleb, et sa tegid. Seda ma usuksin, mul ikkagi reaalselt on selline case, kus, kus noh. Viki auto tagasi täiesti korralik Müncheni lennujaamast võetud autofirma käest, korraliku autofirma käest võetud auto. Ja, ja väidavad pärast, et, et noh, et oli kriim, on ju, ja noh, ma teen alati seda ka, et ma auto võtan, siis ma käin oma telefoniga üle ja käin, noh, teen need pildid ära ja no vaatad üle, no ei ole, on ju, ja. Ja pärast, kui ma tagasi andsin, ka ei olnud, et noh, et kuidas nüüd sinna mingi kriim sai, on ju, no õnneks kuidagi settis ära, mingi kahekümne viie euro peale, mõtlesin, et noh, et okei, ma maksan selle ära, et noh, ei ole mõtet kakelda siin nüüd, on ju. Selles

mõttes on kahju, et sellest Rauno telgist asja ei olnud, aga, aga mis, mis hetk see oli või, või kuidas te siis nagu täiesti ümber pöörasite oma äri, see on, ma arvan, huvitav koht.

Jah, see on väga huvitav koht, et see oligi ajujahis ja kus, kus me hakkasime aru saama, et mis on päriselt skaleeritav äri. Ja kuidas me seda päriselt turule saaksime tuua, võimalikult kiiresti. Et hakata ehitama sellist väga kompleksset, väga kallist nii-öelda pilt, piltlikult öeldes telki oli väga keeruline teekond. Ja see oligi, see oligi turning point meie jaoks.

Ja siis edasi tuli ikkagi tarkvara investeeringud.

Just, et me leidsime koha, kus me saame turule siseneda ja me oleme nüüd seda plaaninud ja ellu viinud.

Kes need partnerid on üldse Eestis praegu? Kui lihtsalt see on, saada mõne kindlustusettevõtte nööbist kinni, et kuulge, et ma arvan, et neid väikseid start-up'ikesi, kes käivad uksele koputamas, et kes seal. Ükskõik, mis valu vastu olla, mingit, mingit, mingit vaigistit pakub, on ju, et neid kindlasti on kümnendad neil, on ju, et, et. Et kas nad on keskmiselt nagu vastavõtlikumad uutele ideedele või neile umbes juba noh, aitab küll, et ärge enam rohkem tulge, et ma vaatasin, et. Sellel oli küll kindlustus, aga Rimi juht ütles mingil hetkel ära, et kuulge, start-up'id, et, et hold your horses ja tulge ainult siis, kui te päriselt lahendate mingeid probleeme, on ju, et.

Et ärge, ma ei viitsi prototüüpida teiega või, ma ei lugenud seda intervjuud, aga noh, ma kujutan ette tegelikult, kui sa oled mingi suure ettevõtte juht ja kogu aeg murravad, mingid raunad uksest sisse ja ütlevad, et mul on siin mingi asi, mis enam-vähem nagu töötab, aga noh, et äkki tahate nagu proovida. Nii vist ei saa või?

Ütleme, ei olnud lihtne, aga samas see, see ei olnud sellepärast, et ettevõtete puudutas kogemus selliste lahendustega ja kindlustuses, nagu te ise mainisite, väga tihti tehtav innovatsiooni. Lisaks ma ei olnud, keegi meist ei olnud töötajad kindlustuses, mida alati küsiti. Aga kui ma hakkasin päriselt näitama prototüüpi. Ja hakkasime kuulama, mida klient tahab saavutada. Ja me hakkasime näitama, me suudame seda ellu viia järk-järgult, siis. Nii-öelda doomino kivid hakkasid kukkuma, ehk siis, kui esimene klient ütles, et piloteerib, siis järgmised kliendid juba hakkasid tulema ka. Ja, ja, ja natuke tekkis see nii-öelda hirm välja jääda innovatsioonist. Nii et, nii see käis ja siin oligi järjekindlus, kindlasti element, aga ka realistlik lähenemine sellele, mida me saame teha, mis etappides ja mis väärtust pakkuda.

Aga kas kindlustusfirmadega ei ole seda, et nad küsivad eksklusiivsust näiteks, et ala, et okei, et. Ma ei tea, võtame näiteks, et ma olen, ma olen Ergo näiteks ja ütlen, et okei, Rauno, te olete siin nüüd. Tahate mingit uut asja ära testida, mina pean teiega siin vaeva nägema, on ju, kuulge, aga. Ma saan ikkagi turul väikse eelise, kui ma suudan oma Casco müügi väiksemate kuludega raoptimeerida, ma saan nagu noh, paremat hinda pakkuda klientidele, ma saan niimoodi turgu võtta, et kuulge, et davai, et lööme kampa, aga. Teeme nii, et ma tulen kampa ainult siis, kui ainult mina saan olla teie partner, vähemalt ma ei tea, aasta või kaks siin, siin turu peale, on ju, väljapool, ma ei tea. Rootsis, Columbias, tehke, mis tahate, mind ei huvita, on ju, aga vaata, et siin ma tahan saada eelist selle eest, et ma aitan teid. Et sihukest teemat ei ole klientidega.

Ma ise mõtlesin, et see on nii, aga mul oleks huvitav lugu rääkida, kuidas me sisenesime Läti turule ja kaks suurimat seltsi kasutavad meid. Kui me saime suuruse teise kätte, siis nad, ma mõtlesin, nad ütlevad, et ärge müüge, on ju. Aga mis juhtus, oli ju täpselt vastupidine, nad ütlesid ise, et las me aitame sul müüa teisele seltsile ka. Sest meie huvina, et tarbijad harjuksid selle tehnoloogiaga ja tekiks turustandard ja väga oluline aspekt on siis see, et kindlustusettevõtted tegelikult sooviks andme tahetada omavahel ka. Et see on üks asi, mida meie platvorm võimaldab, teha auto kohta päringuid, saada näha, mis, kas mõnes teises seltsis on seal auto kohta tehtud mõned pildid.

Kusjuures see on päris huvitav case, minu teada pangad ei tohi vahetada omavahel finantsinfot, et kui palju sa kuskilt laenu oled võtnud ja mis kohustused sul on ja kui hea sul on maksja käitumine, et. Sest on siin Eestis püüdnud teha seda, nende laenuregistrit või kohustuste registrit, et oleks mingi tsentraalne koht, et kohe näha, et näed, et. Hendrik tegelikult siin laenab üle, on ju, et ei tohiks anda enam talle midagi, on ju. Ei mingit leksust

mulle, ma saan

aru. SMS-laen käib juba liising, krediikkaart, nagu kodulaenud kümme tükki, on Et autode kohta see ikkagi võib või?

Jah, võib, see meie jaoks on see element, et meie teame ainult WIN koodi ja numbrimärki. Me ei tea mitte midagi, kes see klient on ja meie ise ei suuda seostada, kes on see klient. Seltsid suudavad, neil on olemas andmed, kes on see klient. Aga kui teha päringut ainult WIN koodi või numbrimärgi alusel, siis, siis see on aktsepteeritav.

Eks praegu mõtlema, et kui, kui, kui avatud meil need registrid on, et kas näeb tagant ära, et noh, alguse ettevõtte puhul tead registrinumbrit või nime, et sa saad kohe teada, kes on seal taga ka juhatuse liikmed ja nii edasi, ja omanikud, on ju. Aga, et autode puhul vist ei ole vist nii.

Oot, oot, oot, aga ma ei tea, selles mõttes, et WIN, see. Sa

saad kontrollida küll seda, et sa saad kontrollida WIN-i järgi seda läbisõitu. Ja mingit üleavaatust ja mingid sihukesed andmed on küll olemas.

See tuleb siis nii-öelda sellest, kui ma ülevaatusele lähen autoga.

Ei, kui sa lähed ARK, Maanteeamatu kodulehele. Ja,

ja ma mõtlen, et kust need andmed liiguvad, et VIN koodi seostab ju minuga ARK või see, mis iganes, ülevaatus.

Kõigepealt, kõigepealt selle, esimene on ikkagi auto registreerimine, kui sa ostad endale, et siis ta registreeritakse, kas sulle või sinu ettevõtte nime.

Et riik teab seda minu auto müüa, võib-olla vist teab ka seda, ma arvan. Et kellele see, selle VIN koodiga auto kuulub.

Noh, liising

teab kindlasti.

No kui sa kasutad liisingut, kui sa said cache'is välja, siis ei ole midagi.

Jaa, okei. Ühesõnaga, keegi teab, ma ütlen, et noh, see ei ole nagu selline päris, noh, seostamatu info, et, et neid kohti, kus win ja, ja nägu kokku viiakse, neid tegelikult on.

Aga meie ei tea.

Ei, väga mõistlik, väga mõistlik. Väga lahe, kuule, aga me peame selleni ühe pausi tegema, et siis me saame rääkida turgudest.

Restart.

Restart läheb edasi, räägime DriveXist ja Taavi küsis küll eelmisest lõigust, kes teie kliendid on ja siis meil läks jutt kuidagi igale poole muljale. Rauno ei saanudki öelda, kui ägedad kliendid tal on, nii et palun, me alustasime saadet ju sellest, et sa oled aastaga kehtestanud uue standardini, et loes siis ette maailma suurimate kindlustussiltside nimed.

Kindlasti esimene, esimeste seas olid Ergo, Gensidige, siis tuli BTA, Seesam, Salva.

Kogu, kogu Eesti põhimõtteliselt.

Turu enamik ja, ja.

If on,

mulle meeldib if, nad on väga põhjalikud. Aga. Ja, ja ma usun, et teatud asjad võivad areneda edasi.

Okei, if ei ole veel, aga, aga enne juba käis ka mingi Läti jutt läbi, et kui laialt te olete siis jõudnud oma, oma sellest vallutust ette võtta?

Me võime öelda seda, et Lätis on ka turuenemik saavutatud, et kuna kaks suurimat kontrollivad seal väga suurt osa. Siis, ja, ja üks klient on kogu Baltikumi peale selle juba nüüd pannud tööle, et koheselt varsti tuleb ka Leedu turg, kus see kuu pannakse juba tehnoloogia käiku. Nii et ja, ja väga paljudel seltsid ongi siis Eestis, vähemalt Eestis, see tehnoloogia tõestatud. Ja käivad läbirääkimised, et panna see kogu Baltikumis tööle. Nii et seis on väga hea.

Ühesõnaga tüüpiline ikkagi Eesti ettevõtja, kõigepealt teeme Eesti, siis võtame Läti. Leedu, Soome. Leedu, Soome ja noh, ühesõnaga nii see käib, on ju, aga no kuulge. Kus on ikkagi turud, päris turud.

Päris turud, näitega me tegeleme juba praegu, meie müügistrateegia on see, et meil on agendid igas riigis, juba praegu töötavad. Ja me oleme Poola turuga juba läbi käinud, meil on seal päris palju diile laual, me ei saa kahjuks rääkida, millistega. Samamoodi Tšehhi ja, ja muud Kesk- ja Daa-Euroopa riigid. Ja miks see regioon on sellepärast, et siin on samad kindlustuskorporatsioonid tegutsemas. Ja teiseks, siin on väga sarnane probleemistik ja olustik. Ehk siis teostatakse seda kaaskoesed kontrolli, et miks mitte Saksamaa, siis on erinevus endise lääneploki ja endise idabloki vahel. Endises lääneplokis ei tehta kaaskoesed kontrolli, muideks, aga näiteks USA-s tehakse. Et siin ongi väga sihukesed spetsiifilised nüansid, mis mängivad.

Aga see müük ei saa olla väga raske, sellepärast et ma olen nõus, et see müük on pikk, et noh, sa pead jõudma õigete inimesteni ja võib-olla esimene kontakt ei ole päris õige kontakt, siis sa ronid mööda neid redeleid, selle teed nagu neid demosid ja nii edasi, on ju. Aga ütleme, suuremaid tegijaid on iga turu peal ikkagi alla kümne, on ju, mis põhimõtteliselt tähendab seda, et. Noh, ma ei tea, kümme näost näku kohtumist, kümme videokõnet on ju, siis on juba äkki midagi juba nagu noh, aeg demo teha, on ju, ühesõnaga, et see. See ei ole nagu selline, noh, ma ei tea, leia tuhat klienti või leia kakskümmend tuhat klienti, et selles mõttes ta on ikkagi peaks olema suhteliselt. Noh, ütleme, ongi nagu hea kvaliteediga müügimehe teema, eks, on ju, et, et on ta siis keeruline või ei ole keeruline.

Nii ja naa, hea müügimehega on kõikvõimalik ja meil ongi hea tiim. Mis teeb keeruliseks, ongi just see, et millised nõuded võivad olla veel suurte riikide, suurte kindlustusseltside juures. Ja seda me oleme kaardistanud, me oleme aru saanud, mida me tahame üldse edasi ehitada, mida on vaja. Trulli sisenemiseks ja, ja esimesed lepingud ongi meil juba tegemisel. Et mis on, ongi jah, see vastab tõele, et ütleme kümme kuni kakskümmend kindlustusseltsi on igas riigis. Aga, aga see nii-öelda raskuskoht on see, et igas kindlustusfirmas töötab tuhat kuni paarkümmend tuhat inimest. Ja, ja me oleme ära identifitseerinud, kes on need tüüpilised inimesed, kellega me rääkima peame. Ja kuidas teha seda automatiseeritutes ja, ja skaalas. Et me ei saa hakata iga päev helistama tuhandet kordi, vaid seda on samamoodi vaja automatiseerida, see on meil välja töötatud.

Aga raha saate, mille eest, iga tuvastamise saate mingi? Null, null koma

null, null, null üks

senti. Ja, õnneks nii väiksed summad ei ole mängus, aga meie ärimudel on ikkagi paketipõhine. Ehk siis iga kindlustusselts saab valida vastavalt enda mahtudele õige paketi. Ehk siis me ei sõltu igakuiselt erinevatest mahtudest, vaid, vaid klient on ostnud, kas kui see viga-aastase paketi. Nii et, ja, ja see väga hästi töötab.

Me küsime tavaliselt oma klassikalisi küsimusi ka, on ju, et mis teil juba MRR on näiteks, ehk siis nii-öelda igakuine pidev käive.

Ma ei tahaks sellele vastata hetkel, aga, aga ma arvan, me, me investeerime ja seal, seal nelja kuni viie kohalise numbri vahel. Aga, aga jah, natuke liiga vara, sest meil on teatud, ütleme, investeerime siis roundcase'il, kus ma ei taha avaldada seda.

No ma ütlen sulle, et nende teise kvartali käive oli kümme tuhat kolmsada nelikümmend kuus eurot, väidab Eesti

riik.

Esimene, kus sa ise ei tea või kakskümmend üheksa tuhat kakssada kakskümmend neli. Jah, aga ma ei tea, kas Läti ja Tšehhi ja need, ühesõnaga kust, kust need on, seda me ei tea, Rauno on sihukest nägu, et ta ei ütle ka.

No näed, nelja ja viie kohalised numbrid, seda me saame ise aru juba, et. Kuna meie saate aeg on muutunud, siis kindlasti on meie ka kuulaskond sellega pisut nagu muutunud, mistõttu. Kindlasti on palju neid, kes jälle nüüd siis keegi käivad kõrva ja mõtlevad, et noh, et issand jumal, et. Käivet pole ju allagi veel ja juba on jälle ettevõtetel suured väärtused ja, ja suured unistused, on ju. Aga nii see käib, see start-up'i maailmaga selline on ja, ja kokkuvõttes kõik nad on alustanud väikeselt ja lõpuks lõpetavad unicorn'idena, eks, et.

Aga see on noh, kui me oleme nüüd sind kuulanud, Rauno, et noh, et. Ma arvan, et iga vend tänavalt on ju, ei tee seda algoritmi ja noh, kõike seda nagu järgi, eks ole, ja müügiprotsessil ja suhetel ja noh, see kõik on tegelikult väga oluline nagu kompott kokku. Aga noh, teisest küljest ei ole nüüd ka, on ju, teie tehnoloogia näol tegemist millegi sellisega, et te olete viisteist aastat noh, toatäist doktorikraadiga inimesi on higistanud ja. Noh, et, et see tegelikult ei ole nagu tehnoloogiliselt ju midagi nagu üle mõistuse keerulist. Noh, et arvuti tuvastab, kas on auto, et liiga lihtne ei ole, aga et kuidas see konkurentsiolukord nagu maailmas on, kas ongi üks DriveX ja kõik või on terve Euroopa neid täis?

Kindlasti iga, iga, iga inimene tänavad seda valmis ja ehita ja, ja ma ütleks, et igat tehnoloogiat on võimalik kopeerida, kui väga tahta. Aga küsimus on, kas on õiget tiim selle jaoks, aga see teine osa, mis ma tahtsin öelda, oli see, et.

Et kus need konkurendid on, kas

Poolas, Aksa,

Suurbritannia?

On meil viis tükki umbes üle maailma, ehk siis kaks neist on Iisraeli taustaga, üks on USA-st, UK-st, Hispaaniast. Nii et see on ikkagi turg, mis on alles arenemas, üks ettevõttusega unicorniks hiljuti, Tractable. Ja nemad on, on viinud selle sinnamaani juba, et nad suudavad ütleme ka autoõnnetuste tagajärgised analüüsida, noh, kui täiesti nende segi sõidetud auto. Ja kui on orkaan käinud üle majast, siis ta suudab samuti analüüsida, et see on see suund, kuhu minna ja mis meid eristab, on see, et me oleme kõige kiiremini tulnud turule, me ei ole. Kuulutanud aastaid ja miljoneid, et midagi valmis ehitada ja seda hakata müüma. Me alustasime väikselt ja pragmaatiliselt, aga me, meil on juba kliendide suhted ja me teame tänu sellele, mida me tahame ehitada. Nii et see on üks väga suur erinevus konkurentidega.

Aga ütleme siin ka teie tehnoloogia muutub päris ruttu, et me vaatame juba uuematel telefonidel, on ka lidaritehnoloogia peale, et iseenesest. Kui me räägime kahjustustest, kui me räägime kriimudest, mõlkidest ja nii edasi, on ju, siis. Noh, lidaripilt ütleb sulle ikkagi päratavalt rohkem kui tavaline foto, eks on ju, või, või video, video, eks, et kui palju, kas te ütleme nii, et. Kas te juba tegutsete selles vaimus, et on teada, et noh, et, et tuleb, tuleb nagu paremalt kaamera, parem tehnoloogia. Või te ikkagi, kus ma ütlen, et teada on, et järgmised kolm aastat tegeleme ikka veel piltidega ja siis võib-olla on see lidaritelefonide levik piisavalt hea, et siis hakkame sinnapoole ka vaatama. Ehk siis kui palju sa pead ette mõtlema seda, kui heaks muutuvad need vahendid selle kliendi käes?

Hetkel me mõtleme ette ja monitoorime, sest näiteks iPhone'idel uuematel ongi LiDAR juba olemas, aga enamikel müüdavatel smart phone'idel veel pole. Et sel põhjusel me ei saa ehitada tehnoloogiat, mida me saaksime müüa, peame natuke ootama. Küll aga me saame ehitada järgmist tarkust, nagu me rääkisime alguses. Mida veel piltidel tuvastada, kuidas, kuidas teha seda inspektsiooni veel täpsemaks, veel väärtuslikumaks. Nii et sellele me keskendumegi täna.

Tegelikult on huvitav mõelda, et kuhu see tehisintellekti maailm areneb, et noh, täna, täna meil on üks olukord, kus Rauno üks noh, suuremaid tugevusi nagu ettevõttena on see, et meil on tiim, mis on valmis ehitanud selle roboti, mis saab aru, et auto ja milline auto ja et see on nagu kõva sõna. No teisest küljest noh, meil on Eestis seesama Fyma, kelle nagu lähenemine tehisintellektile ja masinnägemisele on mõnevõrra paindlikum, et noh, nemad ütlevad, et anna mulle pilti ja ütle, mida sa tahad näha, et nagu tuvastada autosid või maasikaid v Ja, ja sealt edasi, noh, loogiline oleks ju mõelda, et mingil hetkel see teistintellekt ikkagi jõuab nii-öelda karbi tooteks, et noh, et ongi ai.com, eks ole, ja siis arendajana nagu võtad sealt teenust ja ütled, et noh, mul on vaja tuvastada maasikaid, on ju, või mul on vaja tuvastada mehi vanusel kolmkümmend kuni nelikümmend. Ja, et, et see muutub nagu programmeerimine nagu selliseks klotsi asjaks. Mis te DriveXis siis arvate?

See võib olla võimalik, me ei teha keegi tuleviku ette, aga me teame ka seda, et see on väga spetsiifne asi, mida me teeme. Ja teiseks, ettevõtted ei ole valmis, ütleme, inimressursi poole pealt, kui ka majanduslikult ei ole see nendele mõttekas, ise üks ehitada AI toodet. See on ainult majanduslikult mõistlik, kui on olemas ettevõtted, kes koondavad kokku erinevate ettevõtete mahtusid. Ja teevad seda skaalas, nii et see on üks põhjus, mis ilmselt takistab sellise olukorra tekkimist. Aga samas võib ka möönata seda, et väga suured kindlustusettevõtted, kellel on väga palju ressursse. Nad on võimelised seda tegema, kui nad tahavad, aga küsimus ongi, kas see on mõttekas ajakulu ja rahakuul nende jaoks, teades, kui palju teisi projekte nad peavad samuti teostama.

Taavi, mis sa oled, sa oled investor mitmes ettevõttes, kas sa näed seda AI sellist klotsi, LEGO tulevikku, et on generaal AI ja teeb kõik ära?

Küsimus on ikkagi selles, et noh, suures pildis vaatame siis, mida need robotid teevad, on ikkagi seda, et nad võtavad inimese tööd üle, eks, ja küsimus ongi selles, et. Et kas saab võtta üle järjest keerulisemaid task'e, et, et sama noh, ütleme nii, et inimene tunneb kiiremini ära, pildib, et millega tegemist on ja suudab teha kiirema otsuse, et. Et see kuhugimaani kehtib, aga noh, jällegi noh, ma mõtlen, noh, kujutame ette, kui näiteks kõiki. Kiirusekaamera poolt tehtud pilti ja nii-öelda dokumente me peaksime käsitsi väljastama, noh, trahve näiteks, noh, alati tehti. Mõõdeti kiiruse ära, oli need neli üle, on ju, või viis üle, on ju, ja nüüd ma peaks tegema, Henrik sulle nagu kirjutama trahvi välja. Kui me seda juba täna peaksime käsitsi tegema Eestis, noh, võimatu, on ju. Teatuse nagu otsus, see pilt, see eeltäitmine, see kõik on ära automatiseeritud ja minu meelest seal praegu Eestis ikkagi veel on see peale, et vähemalt selle. Igaks juhuks selle numbri kontrollib inimene silmaga üle, et noh, et, et a la trahv on välja kirjutatud juba on ju, ta igaks juhuks vaatanud, et kas on see number ikka lapib, et kas robot luges nagu õigesti. Seda veel mingi aeg tegi nagu inimene, et noh, ühesõnaga ta nii-öelda väike inimese touch'il selles protsessis oli, on ju. Aga lõpus taandub ka see välja, et noh, me oleme siin ju. Täna juba mainisime siin Veriffi, on ju, et näotuvastuse puhul me näiteks teame seda, et masin suudab täpsemini aru saada, et kas pildi peal on just see inimene, mis ta väidab ennast olevat kui inimene, et, et noh, ongi see, et kas tal. Kui on habe ära aetud või teine soeng, on ju, et, et noh, et kas ta on ikka sama või mitte, on ju. Et selles mõttes see AI ikkagi tuleb nagu võimsalt peale ja mõtlengi, et, et noh, nii-öelda lihttöö või, või, või lihtsamad task'id, et need ikkagi kaovad, kaovad, kaotavad mõtte inimese poolt te Ehk siis noh, seesama kasco hindamine, et kas auto on kaskokõlblik ja, ja nii edasi, see oli ju kindlustus nii-öelda agendi töö, et tema pidi tegema need pildid, on ju. Nüüd on sealt võetud see välja, et näed, et nüüd on ainult nagu klient ise teeb need pildid, on ju, noh, varsti on see ka väljas, on ju, et pole seda ka enam vaja, on ju, et, et juba. Ma ei tea, tänavakaamerate pealt on, noh, sõitsid koju, on ju, juba selle pealt loeti kokku, et kas palju kriima oli, on ju, et noh, et selles mõttes ei ole ka seda enam vaja, on ju, et, et. Selle

üle võib arutada ka mina ikkagi veel, kui see mobiiliäpindus hakkas, siis ma noh, mingit aega olin nagu täiesti kindel, et see, et, et iga äpp, et on mingi kallis mees, mingi tiim, on ju, kes võtab ja ka kõige lihtsamat äppi hakkab põhimõtteliselt nullist sulle nagu tegema ja see on kallis ja. Et, et noh, see on mingi ajutine jama, et see asi läheb ikkagi nii nagu kodulehekülgede tegemine, noh, lõpuks oli, et click-click next, next pilt üles ja noh, valmis ja ei ole läinud, on ju. Ehk tegelikult ei tea, et kuidas selle tehisintellektiga on. Aga noh, mis on, sa tead, Taavi või?

Sa oled pisut skeptiline, sest ta on aega

jah. No aga sa, sa usud päriselt, et see äpivärk veel muutub, enne surevad äpid ära, kui, kui äppitegijad töö kaotavad.

Ei, selles mõttes, et alati on vaja, noh, seda on ka ju räägitud, et noh, et progrejad kaovad ära, et noh, et, et tulevad masinad, ise ehitavad koodi. Seda ei tule kindlasti mitte, jah.

Õppige progejaks, aga mitte porgandi ja hernest eristajaks koolis. Aitäh, Rauno. Meil oli muide järjekordne saade siis, kus stuudios on Eesti idufirma, mis optimeerib teatud ärikliendi jaoks mingit lõiku tema teenusest. Meil on neid ka päris palju järjekorras ootamas ja no meile meeldib teha neid saateid, aga kui sul on startup või su sõbral või sul on investeering kuskil startupis, mis on kihvt ja päriselt nagu äge ja teeb midagi ja ei ole startup, mis optimeerib lõiku kellegi äris, siis anna meile teada, meil on eelisjärjekord saatesse pääsemiseks sellistel idufirmadel. Aga Rauno, sellest hoolimata, ma arvan, teete kihvti asja, et soovin palju edu, jõudu ja kohtume siis Poola turul sinuga või Suurbritannia turul. Restart on eetris, Restart on eetris nädala pärast, kuulmiseni.