Američko-ukrajinska Postindustria iz Splita razvija dva digitalna proizvoda svjetskog kalibra

Ako niste već imali priliku naletjeti na naš prvi tekst o Postindustriji koja se smjestila u Splitu, dovoljno vam je znati da je u pitanju podružnica jedne od najvećih južnoukrajinskih agencija koja se netom nakon osnivanja proširila u Los Angeles, gdje trenutno ima sjedište.

Osim po tome, Postindustria je posebna grupacija iz nekoliko razloga – od koji je najvažniji da su uz razvoj niza rješenja za klijente uspjeli podići i dva vlastita kompleksna projekta, koji su prerasli u digitalne proizvode pa i svojevrsne interne startupe. Riječ je o Giggster platformi za najam lokacija za snimanje i naprednom AR alatu za virtualno isprobavanje prstenja.

No, mi se nećemo danas baviti Giggsterom i Jewelry Ring AR-om prodajući vam priču gdje možete snimiti svoj amaterski glazbeni video spot ili zašto trebate razmišljati o kupovini prstenja. Kao i obično na Netokraciji, mi ćemo se uhvatiti pozadine takvih platformi – poslovne i programerske. Iako su Jewelry Ring AR i Giggster platforma prodajno orijentirane na SAD, njihovi korijeni su europski, točnije, ukrajinski – a danas na njima uz stručnjake iz Ukrajine, rade i Hrvati.

Giggster: Sve je krenulo od lokacijskog scouta

Za početak, bavimo se Giggsterom, platformom koja producentima, fotografima, umjetnicima i svima kome zatreba prostor, omogućuje lakši pronalazak lokacija za svoja snimanja, događaje i performanse. O Giggsteru sam imala priliku pričati s Nikom Baterovskiyem, Chief Technical Officerom, su-osnivačem ovog internog startupa, ali i otklonjivačem (i stvaračem) problema, kako sam za sebe navodi.

Priča o Giggsteru počinje negdje oko 2016. godine, kada je njihovom tada CEO-u, sada predsjedniku grupe – Yuri Baranovu, prišao tzv. lokacijski izviđač. Dotični gospodin izrazio je želju da iznajmi Yurijevu kuću u Los Angelesu za snimanje scene u, navodno, nemalo poznatoj TV seriji – i to po 5x većoj cijeni nego za kratkoročan najam takve kuće.

I tako se pokrenula jedna od onih startup priča u kojima početna ideja dođe osobi koja zbilja ima resurse da je i realizira, prisjeća se Nik:

Dakle, misao je bila – ovo je stoljetna industrija koja nema svoju digitalnu reprezetaciju u svijetu gdje postoji “aplikacija za sve”. Novi proizvod, koji može iskoristiti tehnologiju za pojednostavljenje dijela ponude/pretrage/najamnine za obje strane tržišta, omogućavajući profesionalcima da budu učinkovitiji, a ljudima van industrije da jednostavno iskoriste aspekt zajedničke ekonomije za dodatni prihod, sigurno da bi bio tražen. Premotajmo film malo unaprijed i ta se procjena ispostavila 100% točna.

Pretraživost, preporuke i zadovoljstvo klijenata

Giggster je tako postala zapažena i tražena platforma u industriji. Njezine funkcionalnosti u potpunosti pokrivaju sve nužno da bi se uspješno odvio proces ponude i potražnje. Od mogućnosti pretrage lokacija, komunikacije, naplate i plaćanja, do upravljanja lokacijom i brige o sigurnosti. Jedan od konkretnih primjera je široka kategorizacija i podrška za pretraživanje cijelog teksta svake od objavljenih lokacija.

Tu se ujedno krije i dio odgovora na pitanje kako se Giggster razlikuje od drugih poznatih platformi za kratkoročni najam kao što je, primjerice, Airbnb. Ako se fokusiramo na izravnu konkurenciju, Nik navodi da postoje tri stavke po kojima se ističu:

Od naših prvih dana posebno smo usredotočeni na aspekt otkrivanja i izgradnju funkcionalnosti oko izravnih (pretraživanje i filtri) ili neizravnih (prijedlozi) načina da pomognemo našim klijentima da pronađu lokaciju koja odgovara njihovim potrebama.

Pružamo dodatne usluge vezane uz produkciju ili kupnju, poput pomoći pri dobivanju dozvola za snimanje. Na tom planu imamo veliku najavu i novu uslugu koja dolazi kasnije ove godine. I apsolutno moram spomenuti naš Customer Success tim te opći pristup orijentiran na klijenta koji su mnogi naši klijenti ocijenili najboljim.

“Neki od naših suparnika uzeli su od nas stranicu ili dvije”

Izgradnja platforme protekla je veoma uspješno, prisjeća se Nik, pogotovo u pogledu razvoja ključnih elemenata. Kaže kako su tijek rezervacije, cijene, slanje poruka i kategorizaciju uspjeli odraditi dobro iz prve.

Bilo je par krivih smjerova na početku razvoja, ali dok smo nastavili dodavati i mijenjati funkcionalnosti nakon lansiranja – osnovna je struktura stvari ostala ista. Ohrabrujući pokazatelj da radimo dobro bio je kad smo vidjeli da su neki od naših suparnika uzeli od nas stranicu ili dvije.

It's official – we've crossed the pond! You can now book thousands of filming locations in the United Kingdom directly from local hosts on https://t.co/9tC3h0c11B 🇬🇧 https://t.co/4crLwTTyOs

— Giggster (@GiggsterHQ) October 31, 2021

Giggster se danas uspješno održava i nadograđuje, ali sam početak razvoja, kao i uvijek, obilježilo je par odluka i izazova.

Jedan od važnijih bio je odabir glavnog programskog jezika. Odlučili su ga odabrati na temelju prednosti i nedostataka za dizajn i pristup koji su imali na umu razviti, bez obzira na (ne)iskustvo koje je tim u tom jeziku imao. Odabrali su tada GoLang, što nikoga neće iznenaditi u 2022. godini, ali 2016. krenuti s tim, s obzirom na to da ga nitko u timu nije znao niti koristio prije, bio je nemalo hrabar potez.

Nije da je bilo posebno novo ili izazovno, ali bilo je zabavno i ponizno iskustvo učiti u hodu. Međutim, ako bih trebao imenovati stvari koje smo učinili apsolutno ispravno – prvo bih naveo taj izbor.

Dalje, gledajući razvoj kroz godine, Nik ističe da je veliki pothvat bio posložiti algoritam rangiranja za oglase.

Algoritam mora uzeti u obzir stvari kao što su stopa/brzina odaziva vlasnika lokacije, stope konverzije, ocjene recenzija i broj, ali u isto vrijeme relevantnost za ključnu riječ i geografski unos kupca.

Nik je, osim toga, posebno ponosan na brzine web stranice koje je njihov frontend tim postigao.

Postoji vrlo dugačak popis optimizacija i pametnih rješenja koje smo implementirali kako bismo bili došli visoko koliko smo trenutno na Googleovim mjerenjima brzine/najboljih praksi.

Jewelry Ring AR: Zašto kažu da su najbolji u klasi?

Priča o Jewelry Ring AR alatu nije nastala nužno iz neke privatne situacije ili frustracije kako to obično biva. Glavni krivac za ovaj digitalni proizvod je želja grupacije da se educiraju u segmentu sve važnije tehnologije, priča mi Konstantin Mirin, CEO Postindustrije.

Tražili smo inovativna područja u kojima bismo mogli napraviti razliku. Prepoznavanje lica kao i prepoznavanje poza pomoću umjetne inteligencije područje je u kojem mnoge tvrtke rade, i to tvrtke s mnogo većim resursima. Stoga smo odabrali slučaj koji do danas nitko nije uspio riješiti – AR isprobavanje prstena.

Imali smo strategiju koja se djelomično obistinila – da ćemo moći kombinirati AI znanje koja usvojimo s golemim mobilnim iskustvom, demonstrirati to u obliku AR aplikacije i na ovaj način dobiti više klijenata.

Važno je napomenuti da su Konstantin i tim pokrenuli projekt 2020., neposredno prije pandemije, kada je – s obzirom na to da su svi bili online – mnogo brendova ulagalo u digitalna rješenja.

Za svoj Jewelry Ring AR kažu kako je jedna od, ako ne i najbolja AR aplikacija u klasi. Kako to ne bi ostalo samo na njihovoj riječi, zamolila sam ih da nam daju i konkretne dokaze.

Prvo i najvažnije, imamo vrlo precizno prepoznavanje ruke. Ovo je neuronska mreža koju je u potpunosti razvio naš tim i temelji se na TensorFlow Lite – verziji TensorFlowa za mobilnu aplikaciju. Kada demonstriramo aplikaciju, ljudi gledaju samo taj dio, ali zapravo postoji mnogo važnija komponenta – integracija u klijentove sustave.

Klijent treba način da priključi naše rješenje u svoju mobilnu aplikaciju, kao i da nekako prenese sve svoje 3D modele i učini ih kompatibilnima s tehnologijom koju koristimo.

Većina naše konkurencije – AR za ecommerce, ponovno modelira svoje prstenje za AR jer su postojeći 3D modeli obično preveliki za korištenje. Mi smo krenuli drugačijim pristupom, pojednostavili smo geometriju i automatizirali prebacivanje što je više moguće kako bismo korisnicima omogućili da sve brzo integriraju bez zamornog procesa ponovnog stvaranja cijelog inventara.

Dakle, sa stajališta spremnosti, zaključuje Konstantin, oni su najbolji jer ne postoji drugo end-to-end rješenje koje radi s postojećim modelima, ima mobilne SDK-ove i pruža jednako dobro iskustvo za krajnje korisnike.

Kad pričamo o tehničkim specifičnostima razvoja, Michael Girnyak, Tech Lead na projektu navodi kako je najzanimljiviji dio razvoja bio što nisu pokušali replicirati nikakvo rješenje jer na tržištu ne postoji rješenje za ovu vrstu problema. Ukratko, od nule su izgradili vlastitu neuronsku mrežu koja daje kvalitetne rezultate. Najzahtjevniji dio pak…

…bio [je] imati samo monokularnu, jednu leću dok bi trebala biti binokularna slika ili 3D slika pa smo pokušali procijeniti gdje staviti prsten u 3D prostoru da izgleda kao da vam je na prstu. Riješili smo to do te mjere da budemo najbolji na tržištu i stalno ga poboljšavamo. Ipak, važno je naglasiti, područje primjene neuronskih programa je toliko široko da vjerujem da je sve ove pristupe koje sada koristimo netko već isprobao, ali ne na način i s postavkama koje mi imamo.

Trivijalno? Ne baš…

“Više ne brojim koliko nam je puta neki log uštedio golemu količinu vremena”

Kad priča stvarima koje su izgledale na početku trivijalne, a poslije se ispostavile od veće važnosti – Nik navodi da bi se na njegovoj listi po tom pitanju prvo našlo zapisivanje korisničkih zahtjeva i odgovora (iliti Request/Response logging).

Većina interakcija client-to-service na našoj web-lokaciji i u aplikaciji klasični su REST pozivi API-ju. Vrlo rano u procesu razvoja, mislili smo da bi moglo biti korisno da sve to zabilježimo (logiramo), bez osjetljivih podataka, zajedno s ukupnim vremenom koje je bilo potrebno za obradu svakog zahtjeva.

Sada, nekoliko godina kasnije, više ne brojim koliko nam je puta taj dnevnik (log) uštedio golemu količinu vremena pri rješavanju grešaka i zahtjeva, uz to nam pomažući i u borbi protiv prijevara. Da, to donosi dodatne zahtjeve za infrastrukturu, troškove i sigurnost, ali za ovakav proizvod, apsolutno se isplatilo.

Kao drugu stvar, ističe njihov “metadata” sustav. Iako je veoma trivijalan i jednostavan za isprogramirati, omogućio im je da se “miču puno brže”. Nik pojašnjava:

U svojoj srži – to je samo struktura u obliku ključ\vrijednost dostupna jedino zaposlenicima, za svaku instancu naših osnovnih entiteta (korisnici, oglasi, itd.).

No, kombinirajući to s BI alatima kao što je Metabase, omogućilo nam je da izbjegnemo izgradnju specijaliziranih funkcionalnosti koje trenutno nismo imali vremena ili želje u potpunosti izgraditi. Na primjer, naša početna implementacija pregleda\verifikacije računa nije postojala kao namjenski sustav. Umjesto toga koristili smo konvencionalno imenovanje za meta ključ i vrijednost. Ovaj meta-sustav još uvijek koriste gotovo svi odjeli.

Koliko teško može biti generirati ruke osobe?

Michael navodi kako mu se na početku trivijalno činilo generiranje sintetičkih podataka za treniranje Jewelry AR modela. Tome su, kao mnogi koji treniraju AI modele, morali pribjeći s obzirom na to da je bilo nemoguće skupiti količinu manmade podataka koja bi bila dovoljna za treniranje modela poput njihovog. Tada se AI timovi oslanjaju na “sintetički” generirane podatke, no da bi oni bili poput “pravih”, raznoliki i nesavršeni potrebno je mnogo iteriranja.

Dakle, u osnovi, sada možemo generirati 100 tisuća 3D ruku s automatski označenim položajem u prostoru (3D koordinate). I možemo koristiti te oznake kako bismo rekonstruirali 3D položaj iz monokularne fotografije. Činilo se to na početku razvoja trivijalno, ali kako smo shvatili, nije.

Trebali smo mnogo varijacija kao što su razni omjeri odnosno rezolucije ruke, različite veličine i tako dalje. Stoga ovo nastavljamo poboljšavati. Ali na početku sam razmišljao, koliko teško može biti generirati ruke osobe? Tehnologija je tu (koristimo Blender za renderiranje ruku) prilično je jednostavna za korištenje, ima ugrađen Python i možemo dohvatiti bilo koje podatke iz Blendera. U osnovi, sada možemo pokrenuti jednostavnu skriptu koja će nam proizvesti tone slika u nekoliko sati koje možemo koristiti dalje za treniranje.

Što je potrebno, osim “krvi, znoja i puno linija koda”?

Iz navedenog do sad jasno vam je da ideja nije dovoljna, da čak i kad sam kôd štima, niz karika utječe na uspješnost pojedinog projekta.

Tako, primjerice, Nik navodi kako je – da bi realizirali ideju Giggstera – bilo važno da svi uključeni budu operativno i razvojno na istoj stranici. Iako je ovo još jedna priča o “krvi, znoju i puno linija koda”, Nik ističe tri stvari koje su, mimo programiranja, utjecale na realizaciju:

1. Dev/produktni tim koji je motiviran i uronjen u projekt.

Znate da imate vrhunski tim kada pojedinci u timu, na vlastitu inicijativu, van svojih dediciranih rola i zadataka, propituju i raspravljaju o stvarima koje trebate poboljšati.

2. Da se svatko (doslovno svi u tvrtki) trudi razumijeti kako funkcionira industrija koja im je svima bila nepoznata.

Od početka je bilo jasno da jednostavno kopiranje Airbnba i označavanje “za produkciju” neće funkcionirati. U to vrijeme nismo mogli reći koliko daleko sežu razlike pa je tijekom naših prvih 11 mjeseci (od ideje do potpuno funkcionalnog, javnog MVP-a) bilo dosta zaokreta koji su bili pogrešni, izrezani i ponovno napravljeni. Tijekom ovog procesa surađivali smo sa stručnjacima iz industrije čije iskustvo i uvidi su bili neprocjenjivi.

3. Razvoj ove platforme pratio je niz drugih prilično pametnih i uspješnih projekata.

To nam je omogućilo da akumuliramo dovoljno početnih zaliha za ponudu u Giggsteru, što nas je zauzvrat postavilo na kartu potražnje.

U tom kontekstu, u vezi drugog projekta, Konstantin komentira kako su kroz razvoj Jewelry Ring AR-a puno naučili o procesu dizajna nakita, što im sada pomaže u radu s brendovima.

Uz to, shvatili smo da neuronska mreža i AI obično ne čine više od 20-30% cjelovitog rješenja. Ljudi koji su odgovorni za inovacije kod velikih brendova skloni su podcijeniti trud jer gledaju samo sjajan demo. Ali taj se demo ne bavi s ostalih 70% – integracijskog dijela projekta. Integracije su složene jer svaka matična tvrtka ima svoj vlastiti tehnološki stack i moramo se prilagoditi i biti spremni s rješenjima za njihova pitanja i probleme.

Do sad smo integrirali svoj SDK u nekoliko aplikacija i lansirali novi proizvod koji određuje veličinu vašeg prstena na temelju fotografije vaše ruke. To nam omogućuje da se obratimo većem tržištu i uštedimo mnogo novca i potrošačima i brendovima smanjivanjem povrata proizvoda zbog neusklađenosti veličine.

Programeri, di ste?

Konstantno osluškivanje klijenata i nadogradnja platforme prema njihovim potrebama, usklađena s generalnom strategijom razvoja. Nik navodi da im je cilj dalje optimizirati platformu kako bi krajnji korisnici imali jednostavnije i bolje iskustvo pretraživanja, oglašavanja i procesiranja upita.

“Prema onom što čujemo, iako smo postigli već mnogo, postoji još niz poboljšanja i novih velikih funkcionalnosti koje moramo odraditi, ” Nik će ponizno, zaključujući da su “još daleko od toga da poboljšaju svoju uslugu”.

Ako želite biti dio priče o specijaliziranim digitalnim proizvodima i alatima koji imaju priliku biti jedni od uspješnijih u svojim industrijama, Postindustria traži nove stručnjake koji bi im se pridružili u razvoju za Giggster i Jewelry Ring AR. Nije nužno da ste iz Splita, remote im je standardni način rada… 😉