როგორ დავიწყოთ ხელოვნური ინტელექტის კომპანია

როგორ დავიწყოთ ხელოვნური ინტელექტის კომპანია.

ხელოვნური ინტელექტის სტარტაპის დაწყება ერთდროულად ბრწყინვალედ და ცოტა საშიშადაც ჟღერს. კარგი ამბავი: გზა უფრო ნათელია, ვიდრე ერთი შეხედვით ჩანს. კიდევ უკეთესი: თუ მომხმარებლებზე, მონაცემთა გამოყენებასა და მოსაწყენ შესრულებაზე გაამახვილებთ ყურადღებას, შეგიძლიათ უკეთ დაფინანსებულ გუნდებს გაუსწროთ. ეს არის თქვენი ეტაპობრივი, ოდნავ კრიტიკული სახელმძღვანელო, თუ როგორ დაიწყოთ ხელოვნური ინტელექტის კომპანია - საკმარისი ტაქტიკით, რათა იდეიდან შემოსავალზე გადავიდეთ ჟარგონში ჩაძირვის გარეშე.

სტატიები, რომელთა წაკითხვაც შეიძლება მოგეწონოთ ამის შემდეგ:

🔗 როგორ შევქმნათ ხელოვნური ინტელექტი კომპიუტერზე (სრული სახელმძღვანელო)
ეტაპობრივი ინსტრუქცია საკუთარი ხელოვნური ინტელექტის სისტემის ლოკალურად შესაქმნელად.

🔗 ხელოვნური ინტელექტის მონაცემთა შენახვის მოთხოვნები: რა უნდა იცოდეთ
გაიგეთ, რეალურად რამდენი მონაცემი და მეხსიერებაა საჭირო ხელოვნური ინტელექტის პროექტებისთვის.

🔗 რა არის ხელოვნური ინტელექტი, როგორც სერვისი
გაიგეთ, თუ როგორ მუშაობს AIaaS და რატომ იყენებენ მას ბიზნესები.

🔗 როგორ გამოვიყენოთ ხელოვნური ინტელექტი ფულის საშოვნელად
აღმოაჩინეთ მომგებიანი ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციები და შემოსავლის გენერირების სტრატეგიები.

იდეიდან შემოსავლის მიღების სწრაფი ციკლი 🌀

თუ მხოლოდ ერთ აბზაცს კითხულობთ, ეს გააკეთეთ. ხელოვნური ინტელექტის კომპანიის დაარსების წესი მჭიდრო ციკლამდე მიგვიყვანს:

  1. მტკივნეული, ძვირადღირებული პრობლემის არჩევა,

  2. გამოგვიგზავნეთ რთული სამუშაო პროცესი, რომელიც მას ხელოვნური ინტელექტით უკეთ გადაჭრის,

  3. მიიღეთ გამოყენების და რეალური მონაცემები,

  4. მოდელის დახვეწა პლუს UX ყოველკვირეულად,

  5. გაიმეორეთ მანამ, სანამ მომხმარებლები არ გადაიხდიან. ეს არეული, მაგრამ უცნაურად საიმედოა.

სწრაფი საილუსტრაციო გამარჯვება: ოთხკაციანმა გუნდმა კონტრაქტის ხარისხის უზრუნველყოფის დამხმარე გაგზავნა, რომელიც მაღალი რისკის მქონე პუნქტებს აღნიშნავდა და რედაქტირებას სთავაზობდა. მათ ყველა ადამიანური შესწორება სასწავლო მონაცემების სახით აღრიცხეს და თითოეული პუნქტის „რედაქტირების მანძილი“ გაზომეს. ოთხ კვირაში განხილვის დრო „ერთი შუადღიდან“ „ლანჩამდე“ შემცირდა და დიზაინის პარტნიორებმა წლიური ფასების მოთხოვნა დაიწყეს. არაფერი განსაკუთრებული; მხოლოდ მჭიდრო ციკლი და დაუნდობელი ჟურნალირება.

მოდით, კონკრეტულად ვთქვათ.

ხალხი ჩარჩოებს ითხოვს. კარგი. ხელოვნური ინტელექტის კომპანიის დაწყების შესახებ კარგი მიდგომა შემდეგ შენიშვნებს ასახავს:

  • პრობლემა ფულთან არის დაკავშირებული - თქვენმა ხელოვნურმა ინტელექტმა უნდა ჩაანაცვლოს ძვირადღირებული ნაბიჯი ან გახსნას ახალი შემოსავალი და არა მხოლოდ ფუტურისტული იერი ჰქონდეს.

  • მონაცემთა უპირატესობა - კონფიდენციალური, შედგენილი მონაცემები, რომლებიც აუმჯობესებს თქვენს გამომავალ მონაცემებს. მცირე ვერსიის უკუკავშირის ანოტაციებიც კი ითვლება.

  • სწრაფი მიწოდების რიტმი - მცირე გამოშვებები, რომლებიც აძლიერებს თქვენს სწავლის ციკლს. სიჩქარე ყავის სახით შენიღბული თხრილია.

  • სამუშაო პროცესის საკუთრება - ფლობდეთ სრულ სამუშაოს და არა ერთ API ზარს. თქვენ გსურთ იყოთ მოქმედების სისტემა.

  • ნდობა და უსაფრთხოება დიზაინით - კონფიდენციალურობა, დადასტურება და ადამიანის მონაწილეობა იმ ადგილებში, სადაც ფსონები მაღალია.

  • დისტრიბუცია, რომლის მიღწევაც რეალურად შეგიძლიათ - არხი, სადაც თქვენი პირველი 100 მომხმარებელი ახლა ცხოვრობს და არა ჰიპოთეტურად მოგვიანებით.

თუ აქედან 3 ან 4-ის შემოწმებას შეძლებ, უკვე წინ ხარ.

შედარების ცხრილი - AI დამფუძნებლების გასაღების დასტის ვარიანტები 🧰

ფრაზების ცხრილი, რათა ხელსაწყოები სწრაფად შეარჩიოთ. ზოგიერთი ფრაზა განზრახ არასრულყოფილია, რადგან რეალური ცხოვრება ასეთია.

ინსტრუმენტი / პლატფორმა საუკეთესოა პრაისის სტადიონი რატომ მუშაობს
OpenAI API სწრაფი პროტოტიპების შექმნა, ფართო LLM ამოცანები გამოყენებაზე დაფუძნებული ძლიერი მოდელები, მარტივი დოკუმენტები, სწრაფი იტერაცია.
ანთროპული კლოდი გრძელკონტექსტურ მსჯელობაზე, უსაფრთხოებაზე გამოყენებაზე დაფუძნებული სასარგებლო დამცავი მოაჯირები, მყარი მსჯელობა რთული მოთხოვნებისთვის.
Google Vertex-ის ხელოვნური ინტელექტი GCP-ზე სრული დასტის ML ღრუბლოვანი გამოყენება + თითო სერვისზე მართული ტრენინგი, რეგულირება და პროცესები - ყველაფერი ერთში.
AWS Bedrock AWS-ზე მრავალმოდელიანი წვდომა გამოყენებაზე დაფუძნებული მომწოდებლების მრავალფეროვნება პლუს მჭიდრო AWS ეკოსისტემა.
Azure OpenAI საწარმო + შესაბამისობის მოთხოვნები გამოყენებაზე დაფუძნებული + Azure ინფრასტრუქტურა Azure-ის მშობლიური უსაფრთხოება, მმართველობა და რეგიონალური კონტროლი.
ჩახუტებადი სახე ღია მოდელები, დახვეწა, საზოგადოება უფასო + ფასიანი კომბინაცია მასიური მოდელების ცენტრი, მონაცემთა ნაკრებები და ღია ინსტრუმენტები.
რეპლიკაცია მოდელების API-ების სახით განლაგება გამოყენებაზე დაფუძნებული მოდელის გამოყენება, საბოლოო წერტილის მიღება - ერთგვარი მაგიაა.
LangChain LLM აპლიკაციების ორკესტრირება ღია კოდი + ფასიანი ნაწილები ჯაჭვები, აგენტები და ინტეგრაციები რთული სამუშაო პროცესებისთვის.
ლამას ინდექსი მოძიება + მონაცემთა კონექტორები ღია კოდი + ფასიანი ნაწილები სწრაფი RAG აწყობა მოქნილი მონაცემთა ჩამტვირთავებით.
ფიჭვის გირჩი ვექტორული ძიება მასშტაბში გამოყენებაზე დაფუძნებული მართული, დაბალი ხახუნის მსგავსების ძიება.
უივიატი ვექტორული მონაცემთა ბაზა ჰიბრიდული ძიებით ღია კოდი + ღრუბელი კარგია სემანტიკური + საკვანძო სიტყვების შერწყმისთვის.
მილვუსი ღია კოდის ვექტორული ძრავა ღია კოდი + ღრუბელი კარგად იწონის თავს, CNCF საყრდენი არ აწყენს.
წონა და მიკერძოებები ექსპერიმენტის თვალყურის დევნება + შეფასებები თითო სავარძელზე + გამოყენება მოდელის ექსპერიმენტები გონივრულ დონეზე ინარჩუნებს.
მოდალური სერვერის გარეშე GPU დავალებები გამოყენებაზე დაფუძნებული დაატრიალეთ GPU ამოცანები ინფრასტრუქტურის ჩარევის გარეშე.
ვერსელი ფრონტენდი + ხელოვნური ინტელექტის SDK უფასო დონე + გამოყენება სწრაფად გამოაგზავნეთ სასიამოვნო ინტერფეისები.

შენიშვნა: ფასები იცვლება, უფასო ეტაპები არსებობს და ზოგიერთი მარკეტინგული ენა განგებ ოპტიმისტურია. არა უშავს. დაიწყეთ მარტივად.

იპოვეთ მტკივნეული პრობლემა ბასრი კიდეებით 🔎

თქვენი პირველი გამარჯვება შეზღუდული სამუშაოს არჩევით მოდის: განმეორებადი, დროში შეზღუდული, ძვირადღირებული ან დიდი მოცულობის. მოძებნეთ:

  • დროის ეკონომია ისეთი რამაა, რაც მომხმარებლებს სძულთ, როგორიცაა ელფოსტის ტრიაჟი, ზარების შეჯამება, დოკუმენტებზე ხარისხის კონტროლი.

  • შესაბამისობაზე ორიენტირებული სამუშაო პროცესები , სადაც სტრუქტურირებული შედეგი მნიშვნელოვანია.

  • მოძველებული ხელსაწყოების ხარვეზები , სადაც მიმდინარე პროცესი 30 დაწკაპუნებასა და ლოცვას შეადგენს.

ესაუბრეთ 10 პრაქტიკოსს. ჰკითხეთ: რა გააკეთეთ დღეს ისეთი, რამაც გაგაღიზიანათ? მოითხოვეთ ეკრანის ანაბეჭდები. თუ ისინი ცხრილს გაჩვენებენ, ახლოს ხართ.

ლაკმუსის ტესტი: თუ „ადრე“ და „შემდეგ“ მოვლენების აღწერას ორ წინადადებაში ვერ ახერხებთ, პრობლემა ძალიან ბუნდოვანია.

მონაცემთა სტრატეგია, რომელიც აერთიანებს 📈

ხელოვნური ინტელექტი აფასებს მონაცემებს, რომლებსაც თქვენ უნიკალურად ეხებით. ეს არ საჭიროებს პეტაბაიტებს ან ჯადოქრობას. ეს მოითხოვს აზროვნებას.

  • წყარო - დაიწყეთ მომხმარებლის მიერ მოწოდებული დოკუმენტებით, ბილეთებით, ელფოსტით ან ჟურნალებით. მოერიდეთ შემთხვევითი ინფორმაციის მოპოვებას, რომლის შენახვაც არ შეგიძლიათ.

  • სტრუქტურა - შეყვანის სქემების ადრეული დიზაინი (owner_id, doc_type, created_at, version, checksum). თანმიმდევრული ველები ასუფთავებს გზას შემდგომი შეფასებისა და დარეგულირებისთვის.

  • უკუკავშირი - დაამატეთ ცერა თითი ზემოთ/ქვემოთ, მონიშნეთ ვარსკვლავით და აღბეჭდეთ განსხვავებები მოდელის ტექსტსა და ადამიანის მიერ რედაქტირებულ საბოლოო ტექსტს შორის. უბრალო ეტიკეტებიც კი ოქროსფერია.

  • კონფიდენციალურობა - მონაცემთა მინიმიზაციისა და როლებზე დაფუძნებული წვდომის პრაქტიკა; აშკარა პირადი ინფორმაციის რედაქტირება; წაკითხვის/ჩაწერის წვდომისა და მიზეზების ჟურნალირება. UK ICO-ს მონაცემთა დაცვის პრინციპებთან შესაბამისობაში მოყვანა [1].

  • შენახვა და წაშლა - დოკუმენტირება გაუკეთეთ იმას, რასაც ინახავთ და რატომ; მიუთითეთ წაშლის ხილული გზა. თუ ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობებთან დაკავშირებით განაცხადებთ, ისინი გულწრფელად აღწერეთ ფედერალური სავაჭრო კომისიის ინსტრუქციის [3] შესაბამისად.

რისკების მართვისა და მმართველობისთვის, გამოიყენეთ NIST AI რისკების მართვის ჩარჩო, როგორც თქვენი საყრდენი; ის დაწერილია შემქმნელებისთვის და არა მხოლოდ აუდიტორებისთვის [2].

აწყობა vs ყიდვა vs შერევა - თქვენი მოდელის სტრატეგია 🧠

ზედმეტად ნუ გაართულებ.

  • იყიდეთ , როდესაც შეყოვნება, ხარისხი და უწყვეტი მუშაობის დრო მნიშვნელოვანია პირველივე დღეს. გარე LLM API-ები მყისიერ უპირატესობას გაძლევთ.

  • დახვეწეთ, როდესაც თქვენი დომენი ვიწროა და გაქვთ წარმომადგენლობითი მაგალითები. პატარა, სუფთა მონაცემთა ნაკრებები აჯობებს არეულ-დარეულ გიგანტებს.

  • გახსენით მოდელები , როდესაც გჭირდებათ კონტროლი, კონფიდენციალურობა ან ხარჯების ეფექტურობა მასშტაბურად. გამოყავით დრო ოპერაციებისთვის.

  • შერწყმა - მსჯელობისთვის გამოიყენეთ ძლიერი ზოგადი მოდელი, ხოლო სპეციალიზებული ამოცანებისთვის ან დამცავი ღობეებისთვის - მცირე ლოკალური მოდელი.

მცირე გადაწყვეტილების მატრიცა:

  • მაღალი ვარიაციის შეყვანები, საჭიროა საუკეთესო ხარისხი → დაიწყეთ მაღალი დონის ჰოსტირებული LLM-ით.

  • სტაბილური დომენი, განმეორებადი ნიმუშები → დახვეწა ან დისტილაცია უფრო მცირე მოდელამდე.

  • მკაცრი შეყოვნება ან ოფლაინ რეჟიმი → მსუბუქი ლოკალური მოდელი.

  • მგრძნობიარე მონაცემების შეზღუდვები → თვითჰოსტინგი ან კონფიდენციალურობის დაცვის პარამეტრების გამოყენება მკაფიო DP პირობებით [2].

საცნობარო არქიტექტურა, დამფუძნებლის გამოცემა 🏗️

შეინარჩუნეთ მოსაწყენი და თვალსაჩინო:

  1. გადასვლა - ფაილების, ელფოსტის, ვებჰუკების რიგში განთავსება.

  2. წინასწარი დამუშავება - დაჯგუფება, რედაქტირება, პირადი ინფორმაციის სკრაბინგი.

  3. შენახვა - ობიექტის საცავი ნედლი მონაცემებისთვის, რელაციური მონაცემთა ბაზა მეტამონაცემებისთვის, ვექტორული მონაცემთა ბაზა მოძიებისთვის.

  4. ორკესტრაცია - სამუშაო პროცესის ძრავა ხელახალი მცდელობების, სიჩქარის შეზღუდვების და ჩავარდნების დასამუშავებლად.

  5. LLM ფენა - მოთხოვნის შაბლონები, ინსტრუმენტები, მოძიება, ფუნქციის გამოძახება. ქეშირება აგრესიულად (ნორმალურ შეყვანებზე კლავიშების შეტანა; მოკლე TTL-ის დაყენება; უსაფრთხო ადგილას პაკეტური შენახვა).

  6. ვალიდაცია - JSON სქემის შემოწმება, ევრისტიკა, მსუბუქი ტესტის მოთხოვნები. მაღალი ფსონების შემთხვევაში დაამატეთ ადამიანის ჩართვა ციკლში.

  7. დაკვირვებადობა - ჟურნალები, კვალი, მეტრიკა, შეფასების დაფები. მოთხოვნის ღირებულების თვალყურის დევნება.

  8. ფრონტენდი - მკაფიო შესაძლებლობები, რედაქტირებადი გამომავალი მონაცემები, მარტივი ექსპორტი. Delight არ არის არჩევითი.

უსაფრთხოება და დაცულობა ერთ დღეს არ ხდება. სულ მცირე, საფრთხეების მოდელირებისას, LLM-ს სპეციფიკური რისკები (სწრაფი ინექცია, მონაცემთა ამოღება, ინსტრუმენტების დაუცველი გამოყენება) უნდა შედარდეს OWASP-ის ტოპ 10-თან LLM აპლიკაციებისთვის და შერბილების ღონისძიებები დაუკავშირდეს თქვენს NIST AI RMF კონტროლს [4][2].

დისტრიბუცია: თქვენი პირველი 100 მომხმარებელი 🎯

მომხმარებლების გარეშე, სტარტაპის გარეშე. ხელოვნური ინტელექტის კომპანიის დაწყება სინამდვილეში დისტრიბუციის ძრავის დაწყების გზაა.

  • პრობლემური საზოგადოებები - ნიშური ფორუმები, Slack ჯგუფები ან ინდუსტრიული საინფორმაციო ბიულეტენები. პირველ რიგში, იყავით სასარგებლო.

  • დამფუძნებლების მიერ ორგანიზებული დემო ვერსიები - 15-წუთიანი პირდაპირი ეთერის სესიები რეალური მონაცემებით. ჩაწერეთ და შემდეგ გამოიყენეთ კლიპები ყველგან.

  • PLG კაუჭები - უფასო, მხოლოდ წასაკითხი გამომავალი; ექსპორტის ან ავტომატიზაციისთვის გადახდა. ნაზი ხახუნი მუშაობს.

  • პარტნიორობა - ინტეგრირება მოახდინეთ იქ, სადაც თქვენი მომხმარებლები უკვე ცხოვრობენ. ერთი ინტეგრაცია შეიძლება იყოს გზატკეცილი.

  • კონტენტი - გულწრფელი პოსტები მეტრიკებით. ხალხს ბუნდოვანი აზროვნების ნაცვლად კონკრეტული ინფორმაცია აინტერესებს.

მცირე, ტრაბახის ღირსეულ გამარჯვებებს მნიშვნელობა აქვს: დროის დაზოგვით შექმნილი შემთხვევის ანალიზი, დამაჯერებელი მნიშვნელით შექმნილი სიზუსტის ამაღლება.

ფასი, რომელიც შეესაბამება ღირებულებას 💸

დაიწყეთ მარტივი, გასაგები გეგმით:

  • გამოყენებაზე დაფუძნებული : მოთხოვნები, ტოკენები, დამუშავებული წუთები. შესანიშნავია სამართლიანობისა და ადრეული დანერგვისთვის.

  • სავარძლებზე დაფუძნებული : როდესაც თანამშრომლობა და აუდიტი მთავარია.

  • ჰიბრიდი : საბაზისო გამოწერა პლუს დამატებითი ტარიფები. მასშტაბირების დროს განათება ჩართული რჩება.

პროფესიონალური რჩევა: ფასი სამუშაოს დაუკავშირეთ და არა მოდელს. თუ 5 საათიან შრომას ამოიღებთ, ფასი შექმნილ ღირებულებასთან ახლოს დააყენეთ. ნუ გაყიდით ტოკენებს, გაყიდეთ შედეგები.

შეფასება: გაზომეთ მოსაწყენი ნივთები 📏

დიახ, შექმენით შეფასებები. არა, ისინი არ უნდა იყვნენ იდეალური. ჩანაწერი:

  • დავალების წარმატების მაჩვენებელი - აკმაყოფილებდა თუ არა შედეგი მიღების კრიტერიუმებს?

  • მანძილის რედაქტირება - რამდენად შეცვალეს ადამიანებმა გამომავალი?

  • ლატენტობა - p50 და p95. ადამიანები ამჩნევენ რხევას.

  • ღირებულება თითო მოქმედებაზე - არა მხოლოდ თითო ტოკენზე.

  • შენარჩუნება და გააქტიურება - ყოველკვირეული აქტიური ანგარიშები; სამუშაო პროცესები მუშაობს თითოეულ მომხმარებელზე.

მარტივი ციკლი: შეინახეთ დაახლოებით 20 რეალური დავალების „ოქროს ნაკრები“. თითოეულ გამოშვებაზე ავტომატურად გაუშვით ისინი, შეადარეთ დელტასები და გადახედეთ 10 შემთხვევით რეალურ შედეგს ყოველ კვირას. აღრიცხეთ უთანხმოებები მოკლე მიზეზის კოდით (მაგ., ჰალუცინაცია , ტონი , ფორმატი ), რათა თქვენი გზამკვლევი რეალობას შეესაბამებოდეს.

ნდობა, უსაფრთხოება და მორჩილება თავის ტკივილის გარეშე 🛡️

ჩართეთ დამცავი ზომები თქვენს პროდუქტში და არა მხოლოდ თქვენი პოლისის დოკუმენტში:

  • შეყვანის ფილტრაცია აშკარა ბოროტად გამოყენების თავიდან ასაცილებლად.

  • გამომავალი მონაცემების ვალიდაცია სქემებისა და ბიზნეს წესების მიმართ.

  • ადამიანის მიერ განხორციელებული მიმოხილვა მაღალი გავლენის მქონე გადაწყვეტილებებისთვის.

  • აშკარა გამჟღავნებები . არანაირი საიდუმლოებით მოცული პრეტენზია.

გამოიყენეთ ეკონომიკური თანამშრომლობისა და განვითარების ორგანიზაციის (OECD) ხელოვნური ინტელექტის პრინციპები, როგორც თქვენი ორიენტირი სამართლიანობის, გამჭვირვალობისა და ანგარიშვალდებულებისთვის; შეინარჩუნეთ მარკეტინგული მოთხოვნები FTC-ის სტანდარტებთან შესაბამისობაში; და თუ პერსონალურ მონაცემებს ამუშავებთ, იმოქმედეთ ICO-ს მითითებებისა და მონაცემთა მინიმიზაციის მიდგომის შესაბამისად [5][3][1].

30-60-90 დღიანი გაშვების გეგმა, არაგლამურული ვერსია ⏱️

დღეები 1–30

  • გაესაუბრეთ 10 სამიზნე მომხმარებელს; შეაგროვეთ 20 რეალური არტეფაქტი.

  • შექმენით ვიწრო სამუშაო პროცესი, რომელიც ხელშესახები შედეგით დასრულდება.

  • დახურული ბეტა ვერსიის გაგზავნა 5 ანგარიშზე. დაამატეთ უკუკავშირის ვიჯეტი. რედაქტირება ავტომატურად ჩაიწეროს.

  • დაამატეთ ძირითადი შეფასებები. თვალყური ადევნეთ ხარჯებს, შეყოვნებას და დავალების წარმატებას.

დღეები 31–60

  • გამკაცრეთ მოთხოვნები, დაამატეთ მოძიების დრო, შეამცირეთ შეყოვნება.

  • განახორციელეთ გადახდები ერთი მარტივი გეგმით.

  • გახსენით საჯარო ლოდინის სია 2-წუთიანი დემო ვიდეოთი. დაიწყეთ ყოველკვირეული გამოშვების შენიშვნების გამოქვეყნება.

  • Land 5 Design-ი პარტნიორობას სთავაზობს პილოტურ პროექტებს, რომლებიც ხელმოწერილია.

დღეები 61–90

  • ავტომატიზაციის ჰუკებისა და ექსპორტის დანერგვა.

  • დააფიქსირეთ თქვენი პირველი 10 გადამხდელი ლოგო.

  • გამოაქვეყნეთ 2 მოკლე შემთხვევის ანალიზი. იყავით კონკრეტული, ზედმეტი ინფორმაციის გარეშე.

  • გადაწყვიტეთ მოდელის სტრატეგია v2: დახვეწა ან დისტილაცია იქ, სადაც აშკარად შედეგიანია.

იდეალურია? არა. საკმარისია მოჭიდების მისაღწევად? აბსოლუტურად.

სახსრების მოზიდვა თუ არა და როგორ ვისაუბროთ ამაზე 💬

მშენებლობისთვის ნებართვა არ გჭირდებათ. მაგრამ თუ აამაღლებთ:

  • თხრობა : მტკივნეული პრობლემა, მკვეთრი სოლი, მონაცემთა უპირატესობა, განაწილების გეგმა, ჯანსაღი ადრეული მეტრიკები.

  • დასტა : პრობლემა, გადაწყვეტა, ვის აინტერესებს, დემო სკრინშოტები, GTM, ფინანსური მოდელი, საგზაო რუკა, გუნდი.

  • შრომისმოყვარეობა : უსაფრთხოების პოზიცია, კონფიდენციალურობის პოლიტიკა, უწყვეტი მუშაობის დრო, ჟურნალირება, მოდელის არჩევანი, შეფასების გეგმა [2][4].

თუ არ ამაღლებთ:

  • დაეყრდენით შემოსავალზე დაფუძნებულ დაფინანსებას, წინასწარ გადახდებს ან მცირე ფასდაკლებებით დადებულ წლიურ კონტრაქტებს.

  • დაბალი დანახარჯის შესანარჩუნებლად გამოიყენეთ Lean ინფრასტრუქტურა. მოდალური ან სერვერის გარეშე დავალებები შეიძლება დიდი ხნის განმავლობაში საკმარისი იყოს.

ორივე გზა მუშაობს. აირჩიეთ ის, რომელიც თვეში მეტ სწავლას გპირდებათ.

თხრილები, რომლებიც რეალურად წყალს იკავებენ 🏰

ხელოვნურ ინტელექტში თხრილები მოლიპულა. მიუხედავად ამისა, მათი აშენება შეგიძლიათ:

  • სამუშაო პროცესის ჩაკეტვა - ყოველდღიურ ჩვევად იქცეს და არა ფონურ API-ად.

  • კერძო შესრულება - იმ საკუთრების მონაცემების მორგება, რომლებზეც კონკურენტებს კანონიერად წვდომა არ აქვთ.

  • დისტრიბუცია - ნიშური აუდიტორიის ფლობა, ინტეგრაციები ან არხის ფლაივერული.

  • გადართვის ხარჯები - შაბლონები, დახვეწილობები და ისტორიული კონტექსტი, რომელსაც მომხმარებლები მსუბუქად არ უგულებელყოფენ.

  • ბრენდის ნდობა - უსაფრთხოების პოლიტიკა, გამჭვირვალე დოკუმენტები, რეაგირებადი მხარდაჭერა. ეს კომპლექსურია.

მოდით, ვიყოთ გულახდილები, ზოგიერთი თხრილი თავიდან უფრო გუბეებს ჰგავს. არა უშავს. გუბე წებოვანი გახადეთ.

გავრცელებული შეცდომები, რომლებიც ხელოვნური ინტელექტის სტარტაპებს აფერხებს 🧯

  • მხოლოდ დემო ვერსიით აზროვნება - სცენაზე მაგარი, წარმოებაში კი სუსტი. დაამატეთ ხელახალი ცდები, იდემოპოტენცია და მონიტორები ადრეულ ეტაპზე.

  • ბუნდოვანი პრობლემა - თუ თქვენს კლიენტს არ შეუძლია თქვას, რა შეიცვალა თქვენი შვილად აყვანის შემდეგ, თქვენ პრობლემები შეგექმნათ.

  • ბენჩმარკებთან ზედმეტად მორგება - ლიდერბორდზე ფოკუსირება, რომელიც თქვენს მომხმარებელს არ აინტერესებს.

  • მომხმარებლის გამოცდილების უგულებელყოფა - ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც სწორია, მაგრამ უხერხული მაინც ვერ ხერხდება. შეამოკლეთ ბილიკები, გამოიჩინეთ თავდაჯერებულობა, დაუშვით რედაქტირება.

  • ხარჯების დინამიკის იგნორირება - ქეშირების არარსებობა, პარტიების არარსებობა, დისტილაციის გეგმის არარსებობა. მარჟას მნიშვნელობა აქვს.

  • იურიდიული ბოლო - კონფიდენციალურობა და მოთხოვნები არ არის არჩევითი. გამოიყენეთ NIST AI RMF რისკების სტრუქტურირებისთვის და OWASP LLM Top 10 აპლიკაციის დონის საფრთხეების შესამცირებლად [2][4].

დამფუძნებლის ყოველკვირეული საკონტროლო სია 🧩

  • გააგზავნეთ რაიმე, რაც მომხმარებლისთვის თვალსაჩინო იქნება.

  • გადახედეთ 10 შემთხვევით გამომავალს; გაითვალისწინეთ 3 გაუმჯობესება.

  • ესაუბრეთ 3 მომხმარებელს. სთხოვეთ მტკივნეული მაგალითი.

  • ერთი ამაოების მეტრიკა გაანადგურე.

  • დაწერეთ რელიზის შენიშვნები. აღნიშნეთ პატარა გამარჯვება. დალიეთ ყავა, ალბათ ძალიან ბევრი.

ეს არის ხელოვნური ინტელექტის კომპანიის დაწყების არც თუ ისე მომხიბვლელი საიდუმლო. თანმიმდევრულობა აჯობებს ბრწყინვალებას, რაც უცნაურად დამამშვიდებელია.

სრული ვერსია: DR 🧠✨

ხელოვნური ინტელექტის კომპანიის დაარსება ეგზოტიკურ კვლევას არ ეხება. საქმე ეხება პრობლემის არჩევას, რომლის უკანაც ფული დგას, სწორი მოდელების სანდო სამუშაო პროცესში ჩართვას და სტაგნაციაზე ალერგიის განმეორებას. აკონტროლეთ სამუშაო პროცესი, შეაგროვეთ გამოხმაურება, შექმენით მსუბუქი დამცავი ბარიერები და შეინარჩუნეთ ფასები მომხმარებლის ღირებულებასთან დაკავშირებული. ეჭვის შემთხვევაში, შესთავაზეთ უმარტივესი რამ, რაც რაღაც ახალს გასწავლით. შემდეგ გაიმეორეთ ეს შემდეგ კვირას... და შემდეგ კვირას.

ეს გასაგებია. და თუ აქ სადმე მეტაფორა ირღვევა, არა უშავს - სტარტაპები ინვოისებით სავსე არეული ლექსებია.

ცნობები

  1. ICO - დიდი ბრიტანეთის GDPR: მონაცემთა დაცვის სახელმძღვანელო: წაიკითხეთ მეტი

  2. NIST - ხელოვნური ინტელექტის რისკების მართვის ჩარჩო: წაიკითხეთ მეტი

  3. FTC - ბიზნეს ხელმძღვანელობა ხელოვნური ინტელექტისა და სარეკლამო პრეტენზიების შესახებ: წაიკითხეთ მეტი

  4. OWASP - დიდი ენის მოდელის აპლიკაციების ტოპ 10: წაიკითხეთ მეტი

  5. ეკონომიკური თანამშრომლობისა და განვითარების ორგანიზაციის (OECD) - ხელოვნური ინტელექტის პრინციპები: წაიკითხეთ მეტი

იპოვეთ უახლესი ხელოვნური ინტელექტი ოფიციალურ ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტების მაღაზიაში

ჩვენს შესახებ

ბლოგზე დაბრუნება