πώς να ξεκινήσετε μια εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης

Πώς να ξεκινήσετε μια εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης.

Η έναρξη μιας νεοσύστατης επιχείρησης τεχνητής νοημοσύνης ακούγεται λαμπερή και λίγο τρομακτική ταυτόχρονα. Καλά νέα: η πορεία είναι πιο ξεκάθαρη από ό,τι φαίνεται. Ακόμα καλύτερα: αν επικεντρωθείτε στους πελάτες, την αξιοποίηση δεδομένων και την βαρετή εκτέλεση, μπορείτε να ξεπεράσετε τις ομάδες με καλύτερη χρηματοδότηση. Αυτό είναι το βήμα προς βήμα, ελαφρώς σχολιασμένο εγχειρίδιο για το πώς να ξεκινήσετε μια εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης - με αρκετές τακτικές για να μεταβείτε από την ιδέα στα έσοδα χωρίς να πνιγείτε σε ορολογία.

Άρθρα που ίσως σας ενδιαφέρουν μετά από αυτό:

🔗 Πώς να δημιουργήσετε μια τεχνητή νοημοσύνη στον υπολογιστή σας (πλήρης οδηγός)
Βήμα προς βήμα οδηγός για την τοπική δημιουργία του δικού σας συστήματος τεχνητής νοημοσύνης.

🔗 Απαιτήσεις αποθήκευσης δεδομένων για την Τεχνητή Νοημοσύνη: Τι πρέπει να γνωρίζετε
Μάθετε πόσα δεδομένα και αποθηκευτικό χώρο απαιτούν πραγματικά τα έργα τεχνητής νοημοσύνης.

🔗 Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη ως υπηρεσία
Κατανοήστε πώς λειτουργεί το AIaaS και γιατί το χρησιμοποιούν οι επιχειρήσεις.

🔗 Πώς να χρησιμοποιήσετε την Τεχνητή Νοημοσύνη για να βγάλετε χρήματα
Ανακαλύψτε κερδοφόρες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης και στρατηγικές δημιουργίας εισοδήματος.

Ο γρήγορος κύκλος από ιδέες σε έσοδα 🌀

Αν διαβάζετε μόνο μία παράγραφο, φροντίστε να την κάνετε αυτήν. Το πώς να ξεκινήσετε μια εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης εξαρτάται από μια στενή διαδικασία:

  1. να διαλέξω ένα επώδυνο, ακριβό πρόβλημα,

  2. να στείλουμε μια δύσκολη ροή εργασίας που τα λύνει καλύτερα με την Τεχνητή Νοημοσύνη,

  3. λάβετε δεδομένα χρήσης και πραγματικά δεδομένα,

  4. βελτίωση του μοντέλου συν εβδομαδιαία εμπειρία χρήστη,

  5. Επαναλάβετε μέχρι να πληρώσουν οι πελάτες. Είναι ακατάστατο αλλά παράξενα αξιόπιστο.

Μια γρήγορη, ενδεικτική νίκη: μια τετραμελής ομάδα έστειλε έναν βοηθό διασφάλισης ποιότητας σύμβασης που επισήμανε ρήτρες υψηλού κινδύνου και πρότεινε τροποποιήσεις εντός της σύμβασης. Κατέγραψαν κάθε ανθρώπινη διόρθωση ως δεδομένα εκπαίδευσης και μέτρησαν την «απόσταση επεξεργασίας» ανά ρήτρα. Μέσα σε τέσσερις εβδομάδες, ο χρόνος έως την αναθεώρηση μειώθηκε από «ένα απόγευμα» σε «πριν από το μεσημεριανό γεύμα» και οι συνεργάτες σχεδιασμού άρχισαν να ζητούν ετήσια τιμολόγηση. Τίποτα το φανταχτερό. Απλώς tight loops και αδίστακτη καταγραφή.

Ας γίνουμε συγκεκριμένοι.

Οι άνθρωποι ζητούν πλαίσια. Εντάξει. Μια πραγματικά καλή προσέγγιση στο Πώς να ξεκινήσετε μια εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης επιτυγχάνει τα εξής:

  • Πρόβλημα με τα χρήματα πίσω από αυτό - η Τεχνητή Νοημοσύνη σας πρέπει να αντικαταστήσει ένα δαπανηρό βήμα ή να ξεκλειδώσει νέα έσοδα, όχι απλώς να φαίνεται φουτουριστική.

  • Πλεονέκτημα δεδομένων - ιδιωτικά, σύνθετα δεδομένα που βελτιώνουν τα αποτελέσματά σας. Ακόμα και οι σχολιασμοί ανάδρασης σε lite μορφή μετράνε.

  • Γρήγορος ρυθμός αποστολής - μικρές κυκλοφορίες που ενισχύουν τον κύκλο εκμάθησής σας. Η ταχύτητα είναι μια τάφρος μεταμφιεσμένη σε καφέ.

  • Ιδιοκτησία ροής εργασίας - να αναλαμβάνετε την πλήρη ευθύνη για την εργασία, όχι για μία μόνο κλήση API. Θέλετε να είστε το σύστημα δράσης.

  • Εμπιστοσύνη και ασφάλεια εκ σχεδιασμού - ιδιωτικότητα, επικύρωση και ανθρώπινη αλληλεπίδραση όπου τα διακυβεύματα είναι υψηλά.

  • Διανομή που μπορείτε πραγματικά να προσεγγίσετε - ένα κανάλι όπου ζουν οι πρώτοι 100 χρήστες σας τώρα, όχι υποθετικά αργότερα.

Αν μπορείς να ελέγξεις 3 ή 4 από αυτά, είσαι ήδη μπροστά.

Πίνακας σύγκρισης - επιλογές στοίβας κλειδιών για ιδρυτές AI 🧰

Ένα πρόχειρο τραπέζι για να μπορείτε να διαλέγετε εργαλεία γρήγορα. Κάποιες φράσεις είναι σκόπιμα ατελείς, επειδή έτσι είναι η πραγματική ζωή.

Εργαλείο / Πλατφόρμα Καλύτερο για Γήπεδο Price Γιατί λειτουργεί
API OpenAI Γρήγορη δημιουργία πρωτοτύπων, ευρείες εργασίες LLM βάσει χρήσης Ισχυρά μοντέλα, εύκολη τεκμηρίωση, γρήγορη επανάληψη.
Ανθρώπινος Κλοντ Συλλογιστική σε μακροπρόθεσμο πλαίσιο, ασφάλεια βάσει χρήσης Χρήσιμα προστατευτικά κιγκλιδώματα, στέρεη συλλογιστική για σύνθετες προτροπές.
Τεχνητή Νοημοσύνη Google Vertex Πλήρης στοίβα ML σε GCP χρήση cloud + ανά υπηρεσία Διαχειριζόμενη εκπαίδευση, ρύθμιση και αγωγοί, όλα σε ένα.
AWS Bedrock Πρόσβαση σε πολλαπλά μοντέλα στο AWS βάσει χρήσης Ποικιλία προμηθευτών συν ένα σφιχτό οικοσύστημα AWS.
Azure OpenAI Επιχειρηματικές + ανάγκες συμμόρφωσης βάσει χρήσης + Azure infra Ασφάλεια, διακυβέρνηση και περιφερειακοί έλεγχοι εγγενείς στο Azure.
Αγκαλιάζοντας το πρόσωπο Ανοιχτά μοντέλα, βελτιστοποίηση, κοινότητα συνδυασμός δωρεάν + επί πληρωμή Τεράστιος κόμβος μοντέλων, σύνολα δεδομένων και ανοιχτά εργαλεία.
Αντιγραφή Ανάπτυξη μοντέλων ως API βάσει χρήσης Προώθηση ενός μοντέλου, λήψη ενός τελικού σημείου - κάτι μαγικό.
LangChain Ορχήστρωση εφαρμογών LLM ανοιχτού κώδικα + πληρωμένα εξαρτήματα Αλυσίδες, πράκτορες και ενσωματώσεις για σύνθετες ροές εργασίας.
Δείκτης Λάμα Συνδέσεις ανάκτησης + δεδομένων ανοιχτού κώδικα + πληρωμένα εξαρτήματα Γρήγορη δημιουργία RAG με ευέλικτα προγράμματα φόρτωσης δεδομένων.
Κουκουνάρι Αναζήτηση διανυσμάτων σε κλίμακα βάσει χρήσης Διαχειριζόμενη αναζήτηση ομοιότητας χαμηλής τριβής.
Γουιβέιτε Διανυσματική βάση δεδομένων με υβριδική αναζήτηση ανοιχτού κώδικα + cloud Καλό για σημασιολογική ανάμειξη + ανάμειξη λέξεων-κλειδιών.
Μίλβους Μηχανή διανυσμάτων ανοιχτού κώδικα ανοιχτού κώδικα + cloud Κλιμακώνεται καλά, η υποστήριξη CNCF δεν βλάπτει.
Βάρη & Προκαταλήψεις Παρακολούθηση πειράματος + αξιολογήσεις ανά θέση + χρήση Διατηρεί τα πειράματα μοντέλων σε λογικό επίπεδο.
Τροπικός Εργασίες GPU χωρίς διακομιστή βάσει χρήσης Εκτελέστε εργασίες GPU χωρίς να παλέψετε με την υποδομή.
Βερσέλ Frontend + SDK Τεχνητής Νοημοσύνης δωρεάν βαθμίδα + χρήση Στείλτε γρήγορα απολαυστικές διεπαφές.

Σημείωση: οι τιμές αλλάζουν, υπάρχουν δωρεάν βαθμίδες και κάποια διατύπωση μάρκετινγκ είναι σκόπιμα αισιόδοξη. Δεν πειράζει. Ξεκινήστε απλά.

Βρείτε το επώδυνο πρόβλημα με τις αιχμηρές άκρες 🔎

Η πρώτη σας νίκη προέρχεται από την επιλογή μιας εργασίας με περιορισμούς: επαναλαμβανόμενη, χρονικά περιορισμένη, ακριβή ή μεγάλου όγκου. Αναζητήστε:

  • Χρονοκατανάλωση που οι χρήστες απεχθάνονται να κάνουν, όπως η ταξινόμηση email, η σύνοψη κλήσεων, η διασφάλιση ποιότητας σε έγγραφα.

  • Ροές εργασίας με έντονη συμμόρφωση, όπου η δομημένη παραγωγή έχει σημασία.

  • Κενά σε εργαλεία παλαιού τύπου όπου η τρέχουσα διαδικασία είναι 30 κλικ και μια προσευχή.

Μιλήστε με 10 επαγγελματίες. Ρωτήστε: τι κάνατε σήμερα που σας ενόχλησε; Ζητήστε στιγμιότυπα οθόνης. Αν σας δείξουν ένα υπολογιστικό φύλλο, είστε κοντά.

Λύτρωμα: αν δεν μπορείτε να περιγράψετε το πριν και το μετά σε δύο προτάσεις, το πρόβλημα είναι πολύ ασαφές.

Στρατηγική δεδομένων που συνδυάζει 📈

Η αξία της τεχνητής νοημοσύνης αυξάνεται μέσω δεδομένων που αγγίζετε μοναδικά. Αυτό δεν απαιτεί petabytes ή μαγεία. Απαιτεί σκέψη.

  • Πηγή - ξεκινήστε με έγγραφα, αιτήματα, email ή αρχεία καταγραφής που παρέχονται από τον πελάτη. Αποφύγετε την αποκομιδή τυχαίων στοιχείων που δεν μπορείτε να κρατήσετε.

  • Δομή - σχεδιάστε τα σχήματα εισόδου νωρίς (owner_id, doc_type, created_at, version, checksum). Τα συνεπή πεδία καθαρίζουν τη διαδρομή για αξιολόγηση και ρύθμιση αργότερα.

  • Σχόλια - προσθέστε επιδοκιμασίες, επισημάνσεις με αστερίσκο και καταγράψτε τις διαφορές μεταξύ του κειμένου του μοντέλου και του τελικού κειμένου που έχει υποστεί επεξεργασία από άνθρωπο. Ακόμα και οι απλές ετικέτες είναι χρυσές.

  • Απόρρητο - πρακτική ελαχιστοποίησης δεδομένων και πρόσβασης βάσει ρόλων· διαγραφή προφανών προσωπικών δεδομένων· καταγραφή πρόσβασης ανάγνωσης/εγγραφής και αιτιολόγηση. Ευθυγράμμιση με τις αρχές προστασίας δεδομένων του ICO του Ηνωμένου Βασιλείου [1].

  • Διατήρηση και διαγραφή - καταγράψτε τι διατηρείτε και γιατί. Παρέχετε μια ορατή διαδρομή διαγραφής. Εάν κάνετε ισχυρισμούς σχετικά με δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης, να είστε ειλικρινείς σύμφωνα με τις οδηγίες της FTC [3].

Για τη διαχείριση και τη διακυβέρνηση κινδύνων, χρησιμοποιήστε το Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων AI του NIST ως βάση σας. Είναι γραμμένο για κατασκευαστές, όχι μόνο για ελεγκτές [2].

Κατασκευή vs αγορά vs ανάμειξη - η στρατηγική μοντέλου σας 🧠

Μην το περιπλέκεις υπερβολικά.

  • Αγοράστε την πρώτη κιόλας μέρα, όταν η καθυστέρηση, η ποιότητα και ο χρόνος λειτουργίας έχουν σημασία. Τα εξωτερικά API LLM σας προσφέρουν άμεση ώθηση.

  • Βελτιστοποιήστε τις ρυθμίσεις σας όταν ο τομέας σας είναι περιορισμένος και έχετε αντιπροσωπευτικά παραδείγματα. Τα μικρά, καθαρά σύνολα δεδομένων υπερισχύουν των ακατάστατων γίγαντων.

  • Ανοίξτε μοντέλα όταν χρειάζεστε έλεγχο, ιδιωτικότητα ή οικονομική αποδοτικότητα σε μεγάλη κλίμακα. Προϋπολογίστε χρόνο για λειτουργίες.

  • Συνδυασμός - χρήση ενός ισχυρού γενικού μοντέλου για συλλογισμό και ενός μικρού τοπικού μοντέλου για εξειδικευμένες εργασίες ή κιγκλιδώματα.

Μικροσκοπικός πίνακας αποφάσεων:

  • Εισαγωγές υψηλής διακύμανσης, χρειάζονται την καλύτερη ποιότητα → ξεκινήστε με ένα κορυφαίο LLM που φιλοξενείται με την υποστήριξη του προγράμματος σπουδών σας.

  • Σταθερός τομέας, επαναλαμβανόμενα μοτίβα → βελτιστοποίηση ή απόσταξη σε ένα μικρότερο μοντέλο.

  • Σκληρή καθυστέρηση ή εκτός σύνδεσης → ελαφρύ τοπικό μοντέλο.

  • Περιορισμοί ευαίσθητων δεδομένων → αυτο-φιλοξενία ή χρήση επιλογών που σέβονται την ιδιωτικότητα με σαφείς όρους DP [2].

Η αρχιτεκτονική αναφοράς, έκδοση ιδρυτή 🏗️

Φροντίστε να είναι βαρετό και παρατηρήσιμο:

  1. Απορρόφηση - αρχεία, email, webhooks σε ουρά.

  2. Προεπεξεργασία - ομαδοποίηση, επιμέλεια, καθαρισμός PII.

  3. Αποθήκευση - αποθήκευση αντικειμένων για ακατέργαστα δεδομένα, σχεσιακή βάση δεδομένων για μεταδεδομένα, διανυσματική βάση δεδομένων για ανάκτηση.

  4. Ενορχήστρωση - μηχανισμός ροής εργασίας για τη διαχείριση επαναλήψεων, ορίων ρυθμού, υποχωρήσεων.

  5. Επίπεδο LLM - πρότυπα προτροπών, εργαλεία, ανάκτηση, κλήση συνάρτησης. Επιθετική αποθήκευση στην προσωρινή μνήμη (πληκτρολόγηση σε κανονικοποιημένες εισόδους· ορισμός σύντομης τιμής TTL· μαζική αποθήκευση όπου είναι ασφαλές).

  6. Επικύρωση - Έλεγχοι σχήματος JSON, ευρετικές μέθοδοι, ελαφριές προτροπές δοκιμών. Προσθήκη ανθρώπινης παρουσίας για υψηλά διακυβεύματα.

  7. Παρατηρησιμότητα - αρχεία καταγραφής, ιχνηλατήσεις, μετρήσεις, πίνακες ελέγχου αξιολόγησης. Παρακολούθηση κόστους ανά αίτημα.

  8. Frontend - σαφείς δυνατότητες, επεξεργάσιμα αποτελέσματα, απλές εξαγωγές. Το Delight δεν είναι προαιρετικό.

Η ασφάλεια και η προστασία δεν είναι κάτι που θα γίνει κάποια μέρα. Κατ' ελάχιστον, οι κίνδυνοι που σχετίζονται με το LLM (άμεση εισαγωγή, διαρροή δεδομένων, μη ασφαλής χρήση εργαλείων) να αντιπαραβάλλονται με το OWASP Top 10 για εφαρμογές LLM και να συνδέονται οι μετριασμοί με τους ελέγχους RMF του NIST AI [4][2].

Διανομή: οι πρώτοι 100 χρήστες σας 🎯

Χωρίς χρήστες, χωρίς νεοσύστατη επιχείρηση. Το πώς να ξεκινήσεις μια εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης είναι στην πραγματικότητα το πώς να ξεκινήσεις μια μηχανή διανομής.

  • Κοινότητες προβληματικών ομάδων - εξειδικευμένα φόρουμ, ομάδες Slack ή ενημερωτικά δελτία του κλάδου. Να είστε χρήσιμοι πρώτοι.

  • Επιδείξεις με επικεφαλής τους ιδρυτές - ζωντανές συνεδρίες 15 λεπτών με πραγματικά δεδομένα. Ηχογραφήστε και στη συνέχεια χρησιμοποιήστε αποσπάσματα παντού.

  • Άγκιστρα PLG - ελεύθερη έξοδος μόνο για ανάγνωση. Πληρωμή για εξαγωγή ή αυτοματοποίηση. Λειτουργεί με ήπια τριβή.

  • Συνεργασίες - ενσωματώστε τα σημεία όπου ήδη ζουν οι χρήστες σας. Μία ενσωμάτωση μπορεί να είναι ένας αυτοκινητόδρομος.

  • Περιεχόμενο - ειλικρινείς αναρτήσεις με μετρήσεις. Οι άνθρωποι επιθυμούν λεπτομέρειες αντί για ασαφή ηγετική σκέψη.

Οι μικρές νίκες που αξίζει να καυχηθούν έχουν σημασία: μια μελέτη περίπτωσης με εξοικονόμηση χρόνου, μια βελτίωση της ακρίβειας με έναν πιστευτό παρονομαστή.

Τιμολόγηση που ευθυγραμμίζεται με την αξία 💸

Ξεκινήστε με ένα απλό, κατανοητό σχέδιο:

  • Βάσει χρήσης : αιτήματα, διακριτικά, λεπτά επεξεργασίας. Ιδανικό για δίκαιη μεταχείριση και έγκαιρη υιοθέτηση.

  • Βασισμένο σε θέσεις : όταν η συνεργασία και ο έλεγχος είναι το κλειδί.

  • Υβριδικό : βασική συνδρομή συν επιπλέον χρέωση με ογκομετρητή. Διατηρεί τα φώτα αναμμένα κατά την κλιμάκωση.

Συμβουλή από ειδικό: συνδέστε την τιμή με την εργασία, όχι με το μοντέλο. Αν αφαιρέσετε 5 ώρες συνεχούς εργασίας, η τιμή θα είναι κοντά στην αξία που δημιουργήθηκε. Μην πουλάτε tokens, πουλάτε αποτελέσματα.

Αξιολόγηση: μετρήστε τα βαρετά πράγματα 📏

Ναι, δημιουργήστε αξιολογήσεις. Όχι, δεν χρειάζεται να είναι τέλειες. Παρακολούθηση:

  • Ποσοστό επιτυχίας εργασίας - πληρούσε το αποτέλεσμα τα κριτήρια αποδοχής;

  • Επεξεργασία απόστασης - πόσο άλλαξαν οι άνθρωποι την έξοδο;

  • Λανθάνουσα κατάσταση - p50 και p95. Οι άνθρωποι παρατηρούν τρέμουλο.

  • Κόστος ανά ενέργεια - όχι μόνο ανά διακριτικό.

  • Διατήρηση και ενεργοποίηση - εβδομαδιαίοι ενεργοί λογαριασμοί· ροές εργασίας που εκτελούνται ανά χρήστη.

Απλός βρόχος: διατηρήστε ένα «χρυσό σύνολο» ~20 πραγματικών εργασιών. Σε κάθε έκδοση, εκτελέστε τες αυτόματα, συγκρίνετε τα delta και ελέγξτε 10 τυχαία ζωντανά αποτελέσματα κάθε εβδομάδα. Καταγράψτε τις διαφωνίες με έναν σύντομο κωδικό αιτιολογίας (π.χ., HALLUCINATION , TONE , FORMAT ), ώστε ο οδικός σας χάρτης να αντιστοιχίζεται στην πραγματικότητα.

Εμπιστοσύνη, ασφάλεια και συμμόρφωση χωρίς πονοκέφαλο 🛡️

Ενσωματώστε τα μέτρα ασφαλείας στο προϊόν σας, όχι μόνο στο έγγραφο της ασφαλιστικής σας σύμβασης:

  • Φιλτράρισμα εισόδου για τον περιορισμό της προφανούς κατάχρησης.

  • Επικύρωση εξόδου σε σχέση με σχήματα και επιχειρηματικούς κανόνες.

  • Ανθρώπινος έλεγχος για αποφάσεις με υψηλό αντίκτυπο.

  • Σαφείς αποκαλύψεις σχετικά με την εμπλοκή της Τεχνητής Νοημοσύνης. Χωρίς ισχυρισμούς περί μυστηρίου.

Χρησιμοποιήστε τις Αρχές Τεχνητής Νοημοσύνης του ΟΟΣΑ ως το βασικό σας όπλο για δικαιοσύνη, διαφάνεια και λογοδοσία. Διατηρήστε τους ισχυρισμούς μάρκετινγκ ευθυγραμμισμένους με τα πρότυπα της FTC. Και εάν επεξεργάζεστε προσωπικά δεδομένα, λειτουργήστε σύμφωνα με τις οδηγίες του ICO και τη νοοτροπία ελαχιστοποίησης δεδομένων [5][3][1].

Το πρόγραμμα έναρξης 30-60-90 ημερών, σε μια όχι και τόσο λαμπερή έκδοση ⏱️

Ημέρες 1–30

  • Πάρτε συνεντεύξεις από 10 χρήστες-στόχους και συλλέξτε 20 πραγματικά αντικείμενα.

  • Δημιουργήστε μια περιορισμένη ροή εργασίας που καταλήγει σε ένα απτό αποτέλεσμα.

  • Αποστολή μιας κλειστής beta έκδοσης σε 5 λογαριασμούς. Προσθέστε ένα γραφικό στοιχείο σχολίων. Καταγράψτε τις επεξεργασίες αυτόματα.

  • Προσθέστε βασικές αξιολογήσεις. Παρακολουθήστε το κόστος, την καθυστέρηση και την επιτυχία της εργασίας.

Ημέρες 31–60

  • Αυστηροποιήστε τις προτροπές, προσθέστε ανάκτηση, μειώστε την καθυστέρηση.

  • Υλοποιήστε πληρωμές με ένα απλό πρόγραμμα.

  • Δημιουργήστε μια δημόσια λίστα αναμονής με ένα βίντεο επίδειξης 2 λεπτών. Ξεκινήστε τις εβδομαδιαίες σημειώσεις έκδοσης.

  • Η Land 5 design συνεργάζεται με υπογεγραμμένα πιλοτικά προγράμματα.

Ημέρες 61–90

  • Εισαγωγή hooks και εξαγωγών αυτοματισμού.

  • Κλείστε τα πρώτα 10 λογότυπα που πληρώνουν.

  • Δημοσιεύστε 2 σύντομες μελέτες περίπτωσης. Να είναι συγκεκριμένες, χωρίς περιττά στοιχεία.

  • Αποφασίστε για τη στρατηγική μοντέλου v2: βελτιστοποίηση ή απόσταξη όπου προφανώς αποδίδει.

Είναι τέλειο; Όχι. Είναι αρκετό για να έχεις πρόσφυση; Απολύτως.

Συγκέντρωση χρημάτων ή όχι, και πώς να μιλήσουμε γι' αυτό 💬

Δεν χρειάζεστε άδεια για να χτίσετε. Αλλά αν αυξήσετε:

  • Αφήγηση : επώδυνο πρόβλημα, αιχμηρή σφήνα, πλεονέκτημα δεδομένων, σχέδιο διανομής, υγιείς πρώιμες μετρήσεις.

  • Κατάστρωμα : πρόβλημα, λύση, ποιος νοιάζεται, στιγμιότυπα οθόνης επίδειξης, GTM, οικονομικό μοντέλο, οδικός χάρτης, ομάδα.

  • Επιμέλεια : στάση ασφαλείας, πολιτική απορρήτου, χρόνος λειτουργίας, καταγραφή, επιλογές μοντέλων, σχέδιο αξιολόγησης [2][4].

Εάν δεν αυξήσετε:

  • Βασιστείτε σε χρηματοδότηση βάσει εσόδων, προπληρωμές ή ετήσια συμβόλαια με μικρές εκπτώσεις.

  • Διατηρήστε χαμηλή κατανάλωση ενέργειας επιλέγοντας lean infra. Οι εργασίες model ή serverless μπορεί να είναι αρκετές για μεγάλο χρονικό διάστημα.

Και οι δύο επιλογές λειτουργούν. Επιλέξτε αυτήν που σας προσφέρει περισσότερη μάθηση ανά μήνα.

Τάφροι που πραγματικά συγκρατούν νερό 🏰

Στην Τεχνητή Νοημοσύνη, οι τάφροι είναι ολισθηροί. Παρόλα αυτά, μπορείτε να τις κατασκευάσετε:

  • Κλείδωμα ροής εργασίας - γίνετε η καθημερινή συνήθεια, όχι ένα API στο παρασκήνιο.

  • Ιδιωτική απόδοση - προσαρμογή σε ιδιόκτητα δεδομένα στα οποία οι ανταγωνιστές δεν έχουν νόμιμη πρόσβαση.

  • Διανομή - κατοχή ενός εξειδικευμένου κοινού, ενσωματώσεων ή ενός σφονδύλου καναλιού.

  • Κόστος αλλαγής - πρότυπα, βελτιώσεις και ιστορικό πλαίσιο που οι χρήστες δεν θα εγκαταλείψουν εύκολα.

  • Εμπιστοσύνη στην επωνυμία - στάση ασφαλείας, διαφανή έγγραφα, άμεση υποστήριξη. Συνδυάζεται.

Ας είμαστε ειλικρινείς, μερικές τάφροι μοιάζουν περισσότερο με λακκούβες στην αρχή. Δεν πειράζει. Κάντε τη λακκούβα κολλώδη.

Συνηθισμένα λάθη που καθυστερούν τις νεοσύστατες επιχειρήσεις τεχνητής νοημοσύνης 🧯

  • Σκέψη μόνο με demo - κουλ στη σκηνή, αδύναμη στην παραγωγή. Προσθέστε επανάληψη προσπαθειών, ταυτοδυναμία και monitors νωρίς.

  • Ασαφές πρόβλημα - αν ο πελάτης σας δεν μπορεί να πει τι άλλαξε μετά την υιοθεσία σας, έχετε πρόβλημα.

  • Υπερβολική προσαρμογή σε benchmarks - εμμονή με έναν πίνακα κατάταξης που δεν ενδιαφέρει τον χρήστη σας.

  • Παραμέληση της εμπειρίας χρήστη - Η τεχνητή νοημοσύνη που είναι σωστή αλλά αδέξια εξακολουθεί να αποτυγχάνει. Συντομεύστε τις διαδρομές, δείξτε εμπιστοσύνη, επιτρέψτε επεξεργασίες.

  • Αγνοώντας τη δυναμική του κόστους - έλλειψη προσωρινής αποθήκευσης, έλλειψη παρτίδας, έλλειψη σχεδίου απόσταξης. Τα περιθώρια κέρδους έχουν σημασία.

  • Νομικό τελευταίο - το απόρρητο και οι αξιώσεις δεν είναι προαιρετικά. Χρησιμοποιήστε το NIST AI RMF για τη δομή του κινδύνου και το OWASP LLM Top 10 για τον μετριασμό των απειλών σε επίπεδο εφαρμογής [2][4].

Εβδομαδιαία λίστα ελέγχου για έναν ιδρυτή 🧩

  • Στείλτε κάτι ορατό στον πελάτη.

  • Εξετάστε 10 τυχαίες εξόδους· σημειώστε 3 βελτιώσεις.

  • Μίλησε με 3 χρήστες. Ζήτα ένα οδυνηρό παράδειγμα.

  • Σκοτώστε ένα μέτρο ματαιοδοξίας.

  • Γράψτε σημειώσεις έκδοσης. Γιορτάστε μια μικρή νίκη. Πιείτε καφέ, πιθανώς πάρα πολύ.

Αυτό είναι το άχαρο μυστικό του πώς να ξεκινήσετε μια εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης. Η συνέπεια υπερισχύει της ευφυΐας, κάτι που είναι παράξενα παρήγορο.

TL;DR 🧠✨

Το πώς να ξεκινήσετε μια εταιρεία Τεχνητής Νοημοσύνης δεν έχει να κάνει με εξωτική έρευνα. Πρόκειται για την επιλογή ενός προβλήματος με χρήματα πίσω από αυτό, την ενσωμάτωση των κατάλληλων μοντέλων σε μια αξιόπιστη ροή εργασίας και την επανάληψη σαν να έχετε αλλεργία στη στασιμότητα. Να είστε υπεύθυνοι για τη ροή εργασίας, να συλλέγετε σχόλια, να δημιουργείτε ελαφριά προστατευτικά κιγκλιδώματα και να διατηρείτε την τιμολόγησή σας συνδεδεμένη με την αξία για τον πελάτη. Σε περίπτωση αμφιβολίας, προτείνετε το πιο απλό πράγμα που σας διδάσκει κάτι νέο. Στη συνέχεια, κάντε το ξανά την επόμενη εβδομάδα... και την επόμενη.

Το έχεις καταλάβει. Και αν κάποια μεταφορά καταρρεύσει κάπου εδώ μέσα, δεν πειράζει - οι νεοσύστατες επιχειρήσεις είναι ακατάστατα ποιήματα με τιμολόγια.

Αναφορές

  1. ICO - GDPR Ηνωμένου Βασιλείου: Οδηγός για την Προστασία Δεδομένων: διαβάστε περισσότερα

  2. NIST - Πλαίσιο Διαχείρισης Κινδύνων Τεχνητής Νοημοσύνης: διαβάστε περισσότερα

  3. FTC - Επιχειρηματικές οδηγίες σχετικά με ισχυρισμούς για την τεχνητή νοημοσύνη και τη διαφήμιση: διαβάστε περισσότερα

  4. OWASP - Κορυφαίες 10 για Εφαρμογές Μοντέλων Μεγάλων Γλωσσών: διαβάστε περισσότερα

  5. ΟΟΣΑ - Αρχές Τεχνητής Νοημοσύνης: διαβάστε περισσότερα

Βρείτε την τελευταία λέξη της Τεχνητής Νοημοσύνης στο επίσημο κατάστημα βοηθών τεχνητής νοημοσύνης

Σχετικά με εμάς

Επιστροφή στο ιστολόγιο