Folosind o serie de dispozitive și servicii — precum routere, camere, senzori sau tranzacții la case —, compania românească Footprints AI poate să „mapeze” tot ceea ce se întâmplă într-un magazin fizic, iar datele sunt folosite ulterior pentru campanii publicitare mai eficiente, a declarat Dan Marc, CEO și cofondator al firmei, pentru Economedia.
Urmărește mai jos producțiile video ale Economedia:
- articolul continuă mai jos -
Marc a spus că datele sunt anonimizate, păstrate în ecosistemul clientului și că Footprints AI nu este interesată de datele personale ale oamenilor.
Redăm interviul complet acordat de Dan Marc pentru Economedia:
Reporter: Îl las pe Dan să ne explice în câteva cuvinte cu ce se ocupă firma Footprints AI.
Dan Marc: Eu sunt Dan Marc, sunt cofondator și CEO la Footprints AI, o companie pe care am început-o cu Paul Gheorghiu în 2017, plecând de la un insight foarte valoros și care a devenit din ce în ce mai valoros cu cât ne apropiem de momentul de astăzi. Acest insight spune că într-o economie în care publicitatea este principala sursă de venituri și de profit pentru companii ca Facebook, Google, Amazon, Walmart în Statele Unite, datele pe care tu le generezi atunci când te duci la un magazin fizic sunt extraordinar de valoroase.
Numai că, bineînțeles, ceea ce acum se numește retail media la momentul respectiv era încă un concept nou și am lucrat din 2017 până în 2025 la o platformă care a ajuns să fie lider tehnologic la nivel global când vine vorba de modul în care transformăm datele de comportament de cumpărare, deci datele pe care le captăm din magazinele fizice, din retailerii cu care lucrăm în advertising, în publicitate.
Reporter: Cum v-a venit această idee atunci?
Dan Marc: Ideea a venit din ambele unghiuri, din unghiul meu, având în vedere că am o experiență globală, aș putea spune, în media. Atunci când conduceam strategia de digital a unui grup de media din top cinci, care se numește Havas, făceam asta din Londra și din Dublin, pentru regiunea EMEA, mi-am dat seama că, cu cât vedeam mai multe proiecte, cu cât înaintam în digitalizare, da, când vine vorba despre advertising și marketing, cu atât era mai clar faptul că aceste tehnologii, tehnologiile care făceau posibil ca un utilizator care intră pe un site sau într-o aplicație mobilă să poată să fie recunoscut și apoi să i se personalizeze experiența, aceste tehnologii vor fi la un moment dat aplicate și în lumea fizică, în retail-ul fizic în special.
Iar din partea lui Paul, el lucra pentru PwC. El se ocupa de proiecte de transformare digitală a unor retaileri fizici și proiecte grele, complexe, și cu cât lucra mai mult la aceste proiecte, își va da seama că, de fapt, valoarea intrinsecă a business-ului de retail fizic nu este faptul că au niște magazine și că niște clienți merg zilnic sau săptămânal la acele magazine, ci datele pe care le pot capta. Adică, ce cumperi poate să spună cine ești. Dacă știu cine ești, înseamnă că pot să fac o reclamă mai bună, iar brandurile de consum pot targeta mai bine, cheltuind mai puțini bani și având mai multe rezultate. Și aici a fost al doilea unghi de business al lui Paul.
Reporter: De unde ați atras primele fonduri pentru startup? Vă întreb deoarece în România accesul la investiții în faza early-stage este problematic.
Dan Marc: A fost problematic și pentru noi și, având în vedere că avem o maturitate de business care este peste media pieței, acesta fiind pentru noi al treilea start-up și avem alte companii în paralel în care am investit și pe care le conducem din perspectiva strategiei, am știut de la bun început că trebuie să o dezvoltăm, să o construim prin forțele noastre.
Adică testul inițial n-a fost să luăm investiție, a fost să investim noi banii pe care îi aveam disponibili și să ne asigurăm că avem o platformă tehnologică matură, care să fie foarte bine privită de către retaileri, care urmau să ne dea acces la tonele de date pe care le aveau în sistemele lor IT și abia apoi să înțelegem care este poziționarea pe piață și abia apoi să luăm și finanțare.
Deci primii bani au fost banii noștri, iar următorii bani au fost banii pe care i-am strâns în 2022. A trecut o perioadă foarte lungă și foarte grea, dar foarte sănătoasă pentru mindset-ul și cultura companiei și pentru tehnologie în sine.
În 2022 am făcut prima rundă de investiții de la niște investitori angel, adică investitori individuali care aveau în spate nu doar banii, ci și fie experiența în zona de publicitate, fie experiența în zona de retail.
Reporter: Având în vedere investiția recentă, de 2,3 milioane de euro pe care ați atras-o, care este principalul obiectiv strategic al Footprints AI pentru următorii doi-trei ani?
Dan Marc: Avem un noroc extraordinar că acești bani, în primul rând, i-am obținut la o evaluare foarte bună. Avem ceea ce se numește în engleză „traction”. Avem mulți clienți, avem multe campanii, avem foarte multe agenții cu care lucrăm sau branduri cu care lucrăm direct.
Deci, acești bani au venit într-un context în care am validat modelul de business, am validat strategia de piață și am validat tehnologia. Acesta este un lucru foarte important, așa că răspunsul la întrebarea ta este că acești 2,3 milioane de euro sunt folosiți ca să accelerăm strategia de piață și modul în care, ce facem, ajutăm retailerii și brandurile să facă reclame mai bune, cu mai puțini bani și cu mai multe rezultate. Deci, în marketing și în vânzări.
Reporter: Descrie, te rog, procesul prin care sunt colectate și analizate datele. De exemplu, într-un supermarket, ce se întâmplă după ce clientul intră pe ușă, ce senzori și dispozitive colectează datele și ce urmează?
Dan Marc: Această întrebare mă ajută foarte mult, pentru că, dacă îți amintești, în 2017 ne-am dat seama de oportunitate. Dar apoi a trebuit să ne întrebăm: „Ok, dar cum o facem? Cum reușim noi să colectăm niște date pe care un site, o aplicație mobilă reușește să le facă foarte ușor?”. Adică, cum reușim noi să traducem tehnologic ceea ce se întâmplă atunci când tu intri pe o aplicație cum este Netflix și în care Netflix-ul îți personalizează experiența pe baza, nu știu, televizorului sau telefonului pe care îl accesezi, de pe care accesezi, a geolocalizării, a momentului zilei, a cine ești și ce ai văzut anterior și cum facem asta să aplicăm retail-ul fizic? Și asta a fost și este încă un mare diferențiator, pentru că, ca să-ți dau răspunsul direct, noi avem singura tehnologie care este posibil să o implementezi plug-and-play.
Adică ne conectăm de senzori care înseamnă routere de Wi-Fi, camere, alți senzori de mișcare care se pot întâmpla la raft sau la intrare în magazin sau inclusiv datele de vânzări și de tranzacții la casa de marcat. Deci așa colectăm și așa mapăm tot ce se întâmplă în magazin, bineînțeles, într-un mod anonim. Anonim însemnând că ne interesează în special să răspundă la întrebarea la care poate să răspundă acum Footprints AI. Îți dau un exemplu. Dacă intră cineva anonim la ora 7:00 PM vinerea și cumpără Pampers numărul unu și șase beri la pachet și știm unde este magazinul, știm care este formatul magazinului, este un format de conveniență, care este probabilitatea să fie bărbat, 32-35 de ani, să aibă un nou-născut și să câștige 5.500 euro având în vedere că știm cartierul, știm cine viețuiește în cartierul respectiv și, bineînțeles, avem un tipar de vizită și cumpărare pe care l-am văzut anterior în magazinul respectiv.
Reporter: Bun și cam care e acuratețea acestui sistem când e să ghicească?
Dan Marc: Într-adevăr este o ghiceală. Sta să-ți fac o paranteză, da și la ChatGPT când îl folosești, el încearcă să ghicească următoarele cuvinte, nu, într-o ordine logică. Da, într-adevăr, tiparele pe care le avem sunt pre-antrenate, la fel ca și ChatGPT. Ai văzut că el se îmbunătățește pe măsură ce-l folosești mai mult, cum este și Netflix-ul. Când vorbim despre preantrenare și pentru prima zi de operare a sistemului de inteligență artificială, ne uităm undeva la 80% gradul de acuratețe, dar el crește în timp. Deci cu cât avem mai multe zile, cu cât avem mai multe campanii, cu atât acuratețea se poate duce undeva la 96-98%. Din nou, nu ne interesează cum te cheamă, că te cheamă Adi. Ne interesează în ce etapă a vieții ești, care este probabilitatea să vrei să cumperi scutece sau care e probabilitatea să vrei să cumperi cafea sau să cumperi poate o mașină nouă? Astea sunt întrebările care sunt esențiale pentru advertising.
Da, este anonimizat și doi, este foarte compliant, dar nu ne interesează datele personale și nici nu vrem să facem advertising atât de intim și atât de intruziv.
Reporter: Acum trecem în partea cealaltă, la clientul Footprints AI. Cum măsurați succesul implementării soluțiilor pentru clienți și care sunt indicatorii-cheie de performanță pe care-i urmăriți pentru a demonstra valoarea adăugată pe care o aduce platforma voastră?
Dan Marc: Avem două tipuri de clienți. Clientul care este client direct și aici avem și branduri de consum, cum sunt brandurile, de exemplu, de la companii ca Unilever sau P&G sau Coca-Cola, și avem și branduri care sunt din auto sau din banking sau din asigurări. Pentru astfel de branduri ne raportăm la indicatori diferiți.
Pot să-ți dau niște exemple. Da, avem, de exemplu, campanii publicitare care își doresc într-adevăr să crească, simplu, coșul de cumpărături și ceea ce se numește incidența produsului în coșul de cumpărături. Deci mergi la magazin. Probabilitatea este mare să cumperi snacks și, bineînțeles, Chio Chips sau Lay’s vor ca punga respectivă sau pungile respective să fie ale lor, nu ale competiției. Da, acesta este un tip de obiectiv, iar aici când vorbim de măsurare, avem o tehnologie într-adevăr care poate să prezică probabilitatea ca tu să cumperi astăzi snacks și doi, câte pungi și în ce magazin? Da, și asta înseamnă că știm dacă ai fost expus la reclamă, știm dacă ai fost expus la reclamă acasă sau în magazin sau ambele și înțelegem care este creșterea volumului sau valorii de vânzare.
Reporter: Bun, și ca să trag o linie, să vedem dacă am înțeles bine. Deci toți senzorii aceștia colectează datele, Footprints AI le analizează, le trimite clientului, iar clientul folosește aceste informații pentru a face reclame mai bune?
Dan Marc: Este mai simplu de atât. Totul se poate întâmpla direct din platforma Footprints AI. Imaginează-ți că avem un sistem care face ceea ce face Google Analytics, motorul de profiling din partea lui Google Analytics și Google Ads. Totul într-un singur loc. Deci dacă tu ai un brand de consum sau un brand de asigurări și corporația Adi vrea să aibă rezultate mai bune decât are acum în social media sau în Google sau în TV sau în radio, ce face? Vine în Footprints AI, acolo reușește să-și vadă audiențele. Să zicem că ai un brand de consum, zici: „Mă, ok, uite, din 5.000 de magazine pe care Footprints AI le are în România și unde operează și, bineînțeles, vorbim și de comunitățile din jurul acestor 5.000 de magazine, eu pot să văd că sunt listat.” Deci am produsul la raft în 700 de magazine și văd că în aceste 700 de magazine, cuplurile fără copiii și cu dual income, plus cuplurile cu copiii de la zero la 6 ani și de la șapte la 12 ani, cumpără produsul meu cu frecvențe diferite și atunci tu intri în platformă, îți faci o campanie, campania respectivă spune că vrei să targetezi specific un mesaj. Cuplurile care au n-au copii, da, au două salarii, și vrei să targetezi, de exemplu, pe aplicația mobilă, acum de dimineață, când își fac ei research pentru lista de cumpărături de toată săptămâna, și apoi, atunci când ajung în magazin, să-i targetezi cu aceeași reclamă sau cu o ofertă. Să vezi într-adevăr cum pleacă de la raft produsul tău și cât de repede și pe ce segment.
Și poți face asta cu o paletă și cu o dinamică și o precizie la fel de mare ca cea pe care o ai în Google Ads sau în Facebook Ads.
Îți amintesc un lucru: în momentul acesta, piața și experiența unui brand de consum este că, atunci când vrea să se ducă în magazin, acolo unde este punctul de decizie al clientului, ce poate să facă? Printuri, flori, stickere printate la raft? Are niște opțiuni foarte limitate, pe când, în digital, poate în fiecare zi să-și optimizeze campaniile, să-și maximizeze rezultatele. Și pentru prima oară, cu Footprints AI, poate să facă asta în magazine, la fel ca în Google sau în Facebook.
Reporter: În contextul concurenței mari de pe această piață de analize de date și de retail media, care sunt principalii factori diferențieri ai platformei voastre? Înțeleg că este unică, că nu prea are concurență, dar vreau să știu exact elementele care nu au putut fi copiate de concurență sau replicate.
Dan Marc: O să-ți dau și partea bună, și partea proastă, ca să fiu foarte sincer. Partea bună și unică este că noi am plecat la drum rezolvând partea de magazine, de supermarketuri, rezolvând partea de analitice, profiling și măsurare. Au fost cinci persoane în magazin, da? Au fost acelea expuse la o reclamă de Coca-Cola? Pentru cât timp? De câte ori în magazin? Acele cinci persoane au fost expuse anterior la reclame de Coca-Cola când erau acasă sau la birou? Și apoi, OK, putem să prezicem la nivel de magazin câte Coca-Cola cele cinci persoane ar fi pus în coș?
Deci astea sunt lucrurile și esența tehnologiei noastre și pot să spun că aici avem într-adevăr multiple review-uri și analize care spun că suntem unici. Unici în sensul în care și WalMart-ul și Amazonul și mai mulți retaileri chinezi și Tesco, bineînțeles, au tehnologia asta, dar dacă ești retailer din România sau din Polonia sau din Franța, mai greu să te duci la Tesco să-i ceri tehnologia lui, să o bagi în magazinele tale. Deci noi suntem singura tehnologie disponibilă care face end-to-end, da, full stack, această capabilitate. Deci asta e partea bună.
Partea proastă este că ceilalți competitori pe care îi avem în piața mare nu au reușit să răspundă la această întrebare, însă ce au reușit să facă este să scaleze pe piețe unde advertising-ul este mai matur, bugetele sunt mai mari și au reușit să capteze mai multe vânzări.
Da, de reclamă, și noi acum considerăm că diferențiatorul care este cerut pe piață – brandurile vor să înțeleagă: OK, OK, am înțeles că am făcut reclamă la retaileri, dar ce mi-a dat asta înapoi? Câte vânzări am făcut? – să fie cel mai mare diferențiator și modul în care noi o să captăm piață, indiferent dacă vorbim despre România sau despre CEE sau despre alte regiuni din lume.
Reporter: Având în vedere importanța tot mai mare a confidențialității datelor și a reglementărilor GDPR, cum asigură compania respectarea acestor aspecte în colectarea și utilizarea datelor clienților? Unde sunt păstrate datele? Cât de sigur este?
Dan Marc: Ce s-a întâmplat este că de la bun început, având în vedere că aveam deja experiența de a lucra cu branduri globale și cu retaileri globali foarte sensibili, ne-am dat seama că indiferent ce construim și cum construim, indiferent dacă avem succes sau nu, această platformă trebuie să fie instalată în infrastructura de IT a retailerului, pentru că retailerul, la fel ca o bancă, la fel ca niște asigurători care sunt într-adevăr foarte bine controlați când vine vorba de modul în care utilizează datele, nu vor vrea să ducă datele în afara ecosistemului lor de IT.
Și atunci, tot ce am construit de la bun început am construit cu acest unghi și din această perspectivă. Deci, platforma este foarte privată și procesează datele doar în ecosistemul retailerului și se aliniază la toate politicile acelui retailer de securitate, procesare de date, conformitate (compliance), toate celelalte aspecte.
Reporter: În alte cuvinte, el este răspunzător dacă se întâmplă ceva cu datele?
Dan Marc: Este răspunzător, bineînțeles. În aceeași măsură, are capacitatea de a controla 100% cum utilizează această tehnologie. Bineînțeles, avem retaileri care sunt în România, unde GDPR-ul se aplică, și avem retaileri în alte zone geografice unde GDPR nu se aplică. Și pot să facă propria lor politică. Da, și noi avem flexibilitatea s-o customizăm în patru ore sau mai puțin, să se muleze pe politicile lor de procesare de date astăzi sau în viitor.
Reporter: Bun acum, că tot am ajuns la GDPR, ce părere ai despre multiplele legi ale UE din domeniul digital? Avem AI Act, GDPR, DMA etc. Sunt bune sau inhibă inovația? Adică știu că pot fi privite și din punct de vedere al omului de afaceri și din punct de vedere al cetățeanului UE.
Dan Marc: Vreau să-ți dau un context. Sunt anarho-capitalist, cred foarte mult în ecosisteme economice care sunt bineînțeles în echilibru.
Cred profund în zero waste. Eu consider că ceea ce facem noi astăzi, publicitatea, este un vehicul de a echilibra oferta cu cererea și advertising-ul este un canal, la fel cum Netflix-ul în momentul ăsta nu îți mai cere efort ca să mai cauți și poate să-ți dea filmul potrivit la momentul potrivit, da, pentru, în contextul potrivit, așa considerăm că facem atunci când vine vorba de retail media, de reclamă. Da, acesta este contextul. Deci nu suntem o companie care să vrea bani de dragul banilor. Când vine vorba de legislație, legislația, eu personal, am văzut-o de cel puțin 15 ani în diferite forme.
Am fost în Irlanda una dintre cele 12 persoane care îl consultau pe Data Commissioner-ul din Irlanda legat de legislația de date. Data Commissioner, care este cel mai important din Europa, având în vedere că cele mai mari corporații își au sediul acolo. Și tu, dacă vrei să dai în judecată în momentul acesta, Meta, dosarul și procesul se va duce în Irlanda. Și atunci am văzut foarte multe și de toate. Ce pot să spun este că sunt o groază de zone gri, sunt zone bune și zone mai puțin bune.
Știu foarte bine că în perioada următoare ei au înțeles asta și au înțeles că modul în care au fost angajați niște consultanți să lucreze independent sau care făceau parte din niște companii și să lucreze la GDPR, la etică, la AI ethics, la tot felul de documente care să reglementeze zona asta, nu a fost neapărat nepotrivit la momentul respectiv, dar nu mai este neapărat aplicabil în momentul acesta. Au fost implicați mai puțini practicieni.
Gândește-te că un practician, cineva ca mine, care are 12-14 ore pe zi pe care să le investească în Footprints AI, nu s-ar duce să lucreze pentru o legislație europeană, din păcate, din nefericire. Acum înțeleg că într-adevăr se uită la hibele și la ultra-complexitatea acestor legi, care de cele mai multe ori nu pot fi puse în practică.
Reporter: Am mai auzit asta și de la alți antreprenori, că te duci la doi consultanți și îți vor da variante diferite de cum să respecți legea.
Dan Marc: Iar pentru mine, vorba aia, nodul gordian; vorbim acum de un nod gordian când vine vorba de a face business tehnologic în Europa, poate să fie tăiat simplu, având în vedere că, da, cel care știe cel mai bine care sunt drepturile și care este cel mai responsabil este infrastructura.
Și aici, când vorbesc, vorbesc despre furnizorul tău de fibră optică și internet, despre cel care îți livrează browser-ul, cel care îți livrează telefonul. În loc să pui fiecare mic antreprenor sau mare antreprenor sau corporație să-și facă site-urile și politicile individual, ei trebuie să fie responsabili, cei care gestionează datele acestea, cei care înțeleg de unde vin, unde se duc și cum se duc, ar trebui să fie responsabili end-to-end. Și aici este o politică pe care Uniunea Europeană ar trebui să o facă mult mai agresiv către companii precum Meta, Google, Microsoft, Amazon. Sunt multe, multe hibe și într-un final costurile ajung la companii precum Footprints AI. Îți dai seama că este o picătură într-un ocean, da, ce putem să facem noi.
Ce pot să spun eu, într-o notă de de glumă, este că e bine că Footprints AI este făcut de mine și de Paul. Este foarte important lucrul ăsta, că noi avem experiență și știm și tehnologic și la nivel de operare a datelor ce ar trebui să se întâmple și cum ar trebui să se întâmple. Și atunci este foarte bine. În schimb, din păcate, sunt multe alte companii care n-au experiența asta, n-au trecut prin zeci de ani de de de carieră profesională, n-au văzut atât de multe date în viața lor. Totuși procesează astăzi astfel de date și bineînțeles că nu au controlul și-l pierd controlul la un moment dat.
Reporter: Care sunt principalele provocări cu care se confruntă Footprints AI astăzi? Că bănuiesc că sunt destul de multe.
Dan Marc: Sunt foarte multe. Cea mai mare provocare umbrelă este go to market, adică este legea pieței. Aici, având în vedere că noi ne raportăm la o piață unde jucătorii vorbesc despre miliarde, zeci de miliarde, sute de miliarde, noi încercăm să eficientizăm strategia de piață cu trei resurse.
Influencers, așa se numesc în ziua de azi. Adică key opinion leaders care au fost invitați dacă te uiți în februarie anul ăsta și au venit pentru prima oară niște super-guru la nivel global, pe retail media, în București. Pentru că ei cred în Footprints AI, au validat, s-au uitat și, având în vedere că văd zeci, sute de astfel de tehnologii și astfel de companii, au validat că Footprints AI este unic și au venit să ne ajute.
Al doilea lucru pe care îl folosim este parteneriatul cu companii foarte mari, Microsoft, Amazon etc.
Al treilea lucru pe care îl facem este că lăsăm cazurile de succes să vorbească pentru noi. Adică deja se știe în tot grupul Delhaize care a cumpărat Profi că ceea ce s-a întâmplat la Profi este ceva ce nu s-a întâmplat în nicio altă parte. Vorbim de Europa. În Statele Unite, într-adevăr, sunt foarte evoluați, dar o companie cum este Profi, care a reușit să dovedească că poate să scaleze de la 200 de magazine la 2.000 de magazine, în aceeași măsură a reușit să demonstreze că datele sunt valorificabile într-un mod foarte compliant, să genereze profituri pe care nu le-au văzut anterior. Și atunci lăsăm astfel de cazuri de succes să vorbească pentru noi.
Însă, bineînțeles, ce facem? Avem nevoie ca să intrăm în Polonia, de exemplu. Avem nevoie de o echipă senior în Polonia, ca să intrăm în Cehia, avem nevoie de o echipă senior în Cehia. Biasul pe care îl au piețele, în special în CEE, bineînțeles și în vestul Europei, sunt foarte puternice. Adică, din păcate, n-am reușit să facem un marketing de țară pe zona asta de tehnologie. Dincolo de a fi niște fabrici bune de export de timp și linii de cod.
Reporter: Mai furnizează școala românească programatori de top în ziua de astăzi? Vor fi ei înlocuiți în următorii 5 ani de AI?
Dan Marc: Cred că o să se întâmple înlocuirea mult mai rapid. Am văzut, de asemenea, mai multe cicluri în care niște programatori care, nu știu, erau pe val când aplicațiile mobile erau în floare și erau foarte scumpe, se făceau grozav de aplicații mobile, cereau niște salarii foarte mari, niște beneficii foarte mari și, bineînțeles, că acum nu mai este piața acolo. Ce pot să spun este că indexul de profitabilitate nu mai este, nu mai este aici, nu mai este în piața din România. Însă, asta este o concluzie, din nou, din elicopter.
Eu consider că, în această regiune și în special în această țară, suntem mai feriți de efectul pe care o să-l aibă tehnologiile de AI, care vor putea să scrie singure și rapid cod, pentru că încă în această regiune și în această țară avem oameni, fete sau băieți, care au făcut școală, au învățat carte, au fost olimpici sau aproape olimpici și încă se mai uită la ceea ce contează cel mai mult în orice fel de inovație: relația dintre problemă și soluție. Adică, AI-ul poate să genereze ceea ce au făcut alții anterior. Da, el se antrenează și învață pe baza unui istoric.
În schimb, doar un om care reușește să aibă o gândire critică și niște skill-uri de aplicabilitate logică poate să genereze singur sau cu ajutorul AI-ului ceva care este nou, ceva care este real, aduce ceva noutate pe piață. Și atunci cred că o să fie mult mai puțini programatori, dar o să fie mult mai mulți ingineri de inovație și gânditori care să ajute niște companii la nivel global sau poate locale. Și ar trebui să fie extraordinar de bine plătiți.
Reporter: Mi-a atras atenția aspectul profitabilității în industria românească. Oare e pentru că nu avem suficientă valoare adăugată sau și pentru că nu avem suficientă valoare adăugată?
Dan Marc: Păi, gândește-te, eu fac tot timpul comparație cu industria telecomului. Adică trebuie să ai niște volume foarte mari ca să ai un profit în bani care să conteze. Cred că asta s-a întâmplat de-a lungul timpului și am văzut mai multe scenarii și mai multe situații în care ne-am dus repede cu un preț mic. Am promis foarte multe, bineînțeles că promisiunea a fost aprobată, a fost acceptată, dar nu a fost făcută livrarea.
Adică dacă-ți propuneam ție să fac cu x bani, 100.000 euro, o aplicație în trei luni, bineînțeles că de fapt puteam pune mai puține resurse. Poate acele resurse nu numai că lucrau și la alt proiect, individual, mai lucrau și pentru alții noaptea. Și atunci, ceea ce pentru tine conta să fie în trei luni, la 100.000, poate că era totuși și 100.000, dar în niciun caz nu mai era în trei luni.
Experiența ta, dacă erai din afară, cu România, ca piață de export, nu era cea mai bună, mai ales că pentru tine nu contau neapărat cei 100.000 sau, nu știu, să zicem că îți ajungea costul la 150.000. Da, e foarte important ca alea trei luni să fie trei luni, ca tu să poți să lansezi pe piață, să captezi oportunitatea și să aibă calitate bună. Bineînțeles, să nu pierzi piața după ce ai investit în marketing, care e un cost și mai mare. Și asta cred că ne-a adus aici. Lipsa de înțelegere a faptului că tehnologia este business, tehnologia nu contează, tehnologia este doar o livrabilă dintr-un plan de business. Și dacă nu înțelegem profund acel plan de business, nu putem să ne poziționăm pe piața globală ca fiind buni, ca fiind calitativi.
Îți dau o comparație: aud peste tot că indienii sunt, da, dezvoltatorii din India nu sunt buni. Ei sunt foarte buni pe back-end.
Uită-te în jurul tău, cele mai mari companii, inclusiv UiPath, au programatori din India, ingineri foarte buni. Numai că ei nu sunt buni pe front-end, adică pe interfață. Și acum, dacă stăm să ne gândim ce înseamnă asta, înseamnă că, dacă ei ies în stradă, ei nu văd cele mai estetice și cele mai bune interfețe. Ei nu văd New York-ul, mare și grandios, ei nu văd Dubaiul, ei văd India și atunci ei nu pot traduce și la experiența cognitivă de a putea să implementeze lucruri frumoase la fel prin comparație.
Teoria mea este că, noi neavând experiență reală de business, neavând părinți, neavând mentori, neavând profesori ca să înțeleagă ce înseamnă piața de capitalism și piața de schimb de valoare și de captare de valoare ne-a dus foarte clar, foarte mecanic, într-un brief. Brieful, dacă nu ne spunea foarte clar cum să arate butonul și cum să arate interfața, nu era treaba noastră.
Și atunci te întrebi pe tine cât de mult ai plăti pentru astfel de persoană în 2025, când știi foarte clar că din două prompt-uri poți să-i ceri unui AI să-ți replice absolut orice și, mai mult decât atât, să-ți facă și inovație în interfață. Poți să ai 100 de interfețe în mai puțin de 5 minute.
Reporter: Și o ultimă întrebare pe care n-am cum să n-o pun: cum veți fi sau dacă veți fi afectați de tarife, de războiul comercial?
Dan Marc: Cu siguranță și sperăm. Adică, noi, având în vedere că ne concentrăm pe două piețe care sunt sweet spot pentru noi, CEE și SE Asia, noi sperăm ca, cu această ocazie, produsele native în Uniunea Europeană, cele care sunt full compliance, de cea mai bună calitate, dezvoltate de niște oameni care știu ce fac end-to-end și la nivel de tehnologie, și de business, și de promisiuni, să câștige din ce în ce mai mult teren și mai multă vizibilitate.
Reporter: Deci tarifele vă avantajează, înțeleg.
Dan Marc: Da, tarifele ne avantajează cu siguranță.
Reporter: Dacă vor fi menținute, că nu poți să știi de la o zi la alta…
Dan Marc: Sperăm că da, nebunii să continue să fie nebuni și noi să ne captăm oportunitatea pe care o merităm.
