si të hapësh një kompani të inteligjencës artificiale

Si të hapni një kompani të inteligjencës artificiale.

Të hapësh një startup të inteligjencës artificiale tingëllon shkëlqyeshëm dhe paksa tmerrues në të njëjtën kohë. Lajm i mirë: rruga është më e qartë nga sa duket. Edhe më mirë: nëse përqendrohesh te klientët, shfrytëzimi i të dhënave dhe ekzekutimi i mërzitshëm, mund të tejkalosh ekipet e financuara më mirë. Ky është manuali juaj hap pas hapi, paksa i bazuar në opinione, për mënyrën se si të hapësh një kompani të inteligjencës artificiale - me taktika të mjaftueshme për të kaluar nga ideja në të ardhura pa u mbytur në zhargon.

Artikuj që mund t'ju pëlqejnë të lexoni pas këtij:

🔗 Si të krijoni një inteligjencë artificiale në kompjuterin tuaj (udhëzues i plotë)
Tutorial hap pas hapi për ndërtimin e sistemit tuaj të inteligjencës artificiale në nivel lokal.

🔗 Kërkesat për ruajtjen e të dhënave për IA-në: Çfarë duhet të dini
Mësoni se sa të dhëna dhe hapësirë ​​ruajtjeje kërkojnë në të vërtetë projektet e inteligjencës artificiale.

🔗 Çfarë është IA si shërbim
Kuptoni se si funksionon AIaaS dhe pse bizneset e përdorin atë.

🔗 Si të përdorni inteligjencën artificiale për të fituar para
Zbuloni aplikacione fitimprurëse të inteligjencës artificiale dhe strategji gjeneruese të të ardhurave.

Cikli i shpejtë nga ideja në të ardhura 🌀

Nëse lexoni vetëm një paragraf, bëjeni këtë. Si të hapni një kompani të inteligjencës artificiale varet nga një cikël i ngushtë:

  1. zgjedh një problem të dhimbshëm dhe të kushtueshëm,

  2. dërgojmë një rrjedhë pune të ndërlikuar që e zgjidh më mirë me inteligjencën artificiale,

  3. merrni të dhëna përdorimi dhe reale,

  4. përsosni modelin plus UX çdo javë,

  5. përsërite derisa klientët të paguajnë. Është e rrëmujshme, por çuditërisht e besueshme.

Një fitore e shpejtë ilustruese: një ekip me katër persona dërgoi një ndihmës për QA në kontratë që sinjalizonte klauzolat me risk të lartë dhe sugjeronte redaktime në linjë. Ata kapën çdo korrigjim njerëzor si të dhëna trajnimi dhe matën "distancën e redaktimit" për çdo klauzolë. Brenda katër javësh, koha për shqyrtim ra nga "një pasdite" në "para drekës", dhe partnerët e dizajnit filluan të kërkonin çmime vjetore. Asgjë e veçantë; vetëm cikle të ngushta dhe regjistrime të pamëshirshme.

Le të bëhemi konkretë.

Njerëzit kërkojnë struktura. Në rregull. Një qasje vërtet e mirë për Si të filloni një kompani të inteligjencës artificiale arrin këto shënime:

  • Problem me paratë që fshihen pas tij - inteligjenca juaj artificiale duhet të zëvendësojë një hap të kushtueshëm ose të zhbllokojë të ardhura të reja, jo vetëm të duket futuriste.

  • Avantazhi i të dhënave - të dhëna private, të përbëra që përmirësojnë rezultatet tuaja. Edhe shënimet e reagimeve të lehta llogariten.

  • Kadencë e shpejtë - lëshime të vogla që e ngushtojnë ciklin tuaj të të nxënit. Shpejtësia është një hendek i maskuar si kafe.

  • Pronësia e rrjedhës së punës - zotëroni punën nga fillimi në fund, jo një thirrje të vetme API. Ju doni të jeni sistemi i veprimit.

  • Besim dhe siguri që nga dizajni - privatësi, validim dhe ndërveprim njerëzor aty ku rreziqet janë të larta.

  • Shpërndarje që mund ta arrini realisht - një kanal ku jetojnë 100 përdoruesit tuaj të parë tani, jo hipotetikisht më vonë.

Nëse mund të kontrolloni 3 ose 4 prej tyre, jeni tashmë përpara.

Tabela Krahasuese - opsionet e grumbullit të çelësave për themeluesit e IA-së 🧰

Një tabelë e thjeshtë në mënyrë që të mund të zgjedhësh mjetet shpejt. Disa shprehje janë qëllimisht të papërsosura sepse jeta reale është e tillë.

Mjet / Platformë Më e mira për Stadiumi i Çmimeve Pse funksionon
API-ja OpenAI Prototipim i shpejtë, detyra të gjera LLM bazuar në përdorim Modele të forta, dokumente të lehta, përsëritje e shpejtë.
Klodi Antropik Arsyetimi me kontekst të gjatë, siguria bazuar në përdorim Parmakë mbrojtës të dobishëm, arsyetim i fortë për pyetje komplekse.
Google Vertex AI ML me shumë të dhëna në GCP përdorimi i reve + për shërbim Trajnim, akordim dhe procese të menaxhuara, të gjitha në një.
AWS Bedrock Qasje në shumë modele në AWS bazuar në përdorim Shumëllojshmëri shitësish plus ekosistem i ngushtë AWS.
Azure OpenAI Nevojat e Ndërmarrjes + përputhshmërisë bazuar në përdorim + Azure infra Siguria, qeverisja dhe kontrollet rajonale të bazuara në Azure.
Fytyrë përqafuese Modele të hapura, rregullim i imët, komunitet përzierje falas + me pagesë Qendër masive modelesh, grupe të dhënash dhe mjete të hapura.
Replikoni Vendosja e modeleve si API bazuar në përdorim Shty një model, merr një pikë fundore - pak a shumë magji.
LangChain Orkestrimi i aplikacioneve LLM burim i hapur + pjesë të paguara Zinxhirë, agjentë dhe integrime për rrjedha pune komplekse.
Indeksi i Llamës Lidhës të të dhënave + rikuperimit burim i hapur + pjesë të paguara Ndërtim i shpejtë i RAG me ngarkues të dhënash fleksibël.
Boçë pishe Kërkim vektorial në shkallë bazuar në përdorim Kërkim i menaxhuar dhe i ngjashmërisë me fërkim të ulët.
Weaviate Baza e të dhënave vektoriale me kërkim hibrid burim i hapur + cloud I mirë për përzierjen semantike + të fjalëve kyçe.
Milvus Motor vektorial me burim të hapur burim i hapur + cloud Shkallëzohet mirë, mbështetja CNCF nuk dëmton.
Peshat dhe Paragjykimet Gjurmimi i eksperimentit + vlerësimet për sedilje + përdorim I mban eksperimentet e modelit në një nivel të arsyeshëm.
Modal Punë GPU pa server bazuar në përdorim Rrotulloni detyrat e GPU-së pa u munduar nga infrastruktura.
Vercel Frontend + SDK i inteligjencës artificiale nivel falas + përdorim Dërgoni ndërfaqe të këndshme, shpejt.

Shënim: çmimet ndryshojnë, ekzistojnë nivele falas dhe një pjesë e gjuhës së marketingut është qëllimisht optimiste. Kjo është në rregull. Filloni thjeshtë.

Gjej problemin e dhimbshëm me tehe të mprehta 🔎

Fitorja juaj e parë vjen nga zgjedhja e një pune me kufizime: përsëritëse, e kufizuar në kohë, e shtrenjtë ose me volum të lartë. Kërkoni për:

  • Koha humbet gjëra që përdoruesit nuk i pëlqejnë t’i bëjnë, si klasifikimi i email-eve, përmbledhja e telefonatave, kontrolli i cilësisë së dokumenteve.

  • Flukse pune me rëndësi për pajtueshmërinë, ku rezultati i strukturuar ka rëndësi.

  • Boshllëqe të mjeteve të trashëguara ku procesi aktual është 30 klikime dhe një lutje.

Fol me 10 praktikues. Pyet: çfarë bëre sot që të bezdisi? Kërko pamje të ekranit. Nëse të tregojnë një spreadsheet, je afër.

Testi i lakmusit: nëse nuk mund ta përshkruani para-dhe-pas-në në dy fjali, problemi është shumë i paqartë.

Strategjia e të dhënave që përbëhen 📈

Vlera e inteligjencës artificiale rritet nëpërmjet të dhënave që ju prekni në mënyrë unike. Kjo nuk kërkon petabajt ose magji. Kërkon mendim.

  • Burimi - filloni me dokumente, tiketa, email-e ose regjistra të ofruara nga klientët. Shmangni mbledhjen e gjërave të rastësishme që nuk mund t'i ruani.

  • Struktura - dizajnoni skemat e hyrjes herët (owner_id, doc_type, created_at, version, checksum). Fushat konsistente pastrojnë shtegun për vlerësim dhe rregullim të mëvonshëm.

  • Reagime - shtoni shenja pozitive/poshtë, rezultate të shënuara me yll dhe kapni ndryshimet midis tekstit të modelit dhe tekstit përfundimtar të redaktuar nga njeriu. Edhe etiketat e thjeshta janë të arta.

  • Privatësia - praktikoni minimizimin e të dhënave dhe aksesin e bazuar në role; redaktoni të dhënat personale personale të dukshme; regjistroni aksesin për lexim/shkrim dhe arsyet. Përputhuni me parimet e mbrojtjes së të dhënave të ICO-së së Mbretërisë së Bashkuar [1].

  • Ruajtja dhe fshirja - dokumentoni se çfarë ruani dhe pse; jepni një rrugë të dukshme fshirjeje. Nëse bëni pretendime në lidhje me aftësitë e inteligjencës artificiale, mbajini ato të ndershme sipas udhëzimeve të FTC-së [3].

Për menaxhimin dhe qeverisjen e riskut, përdorni Kornizën e Menaxhimit të Riskut të AI NIST si bazën tuaj; është shkruar për ndërtuesit, jo vetëm për auditorët [2].

Ndërto kundrejt blerjes kundrejt përzierjes - strategjia juaj e modelit 🧠

Mos e ndërlikoni shumë.

  • Bleni kur vonesa, cilësia dhe koha e funksionimit kanë rëndësi që në ditën e parë. API-të e jashtme të LLM ju japin përparësi të menjëhershme.

  • Përmirësojeni kur domeni juaj është i ngushtë dhe keni shembuj përfaqësues. Sete të vogla dhe të pastra të dhënash i tejkalojnë gjigantët e çrregullt.

  • Hapni modele kur keni nevojë për kontroll, privatësi ose efikasitet të kostos në shkallë të gjerë. Planifikoni kohë për operacionet.

  • Përzierje - përdor një model të fortë të përgjithshëm për arsyetim dhe një model të vogël lokal për detyra të specializuara ose parmakë mbrojtës.

Matricë e vogël vendimesh:

  • Të dhëna me variancë të lartë, nevojitet cilësia më e mirë → filloni me një LLM të hostuar të nivelit të lartë.

  • Domen i qëndrueshëm, modele përsëritëse → akordoni imët ose distiloni në një model më të vogël.

  • Vonesë e fortë ose jashtë linje → model lokal i lehtë.

  • Kufizime të të dhënave të ndjeshme → vetë-prit ose përdor opsione që respektojnë privatësinë me terma të qarta të DP-së [2].

Arkitektura referuese, botimi themelues 🏗️

Mbajeni të mërzitshëm dhe të dukshëm:

  1. Gëlltitje - skedarë, email-e, webhook-e në një radhë.

  2. Parapërpunim - ndarje në pjesë, redaktim, pastrim i PII-së.

  3. Ruajtja - ruajtja e objekteve për të dhënat e papërpunuara, baza e të dhënave relacionale për meta të dhënat, baza e të dhënave vektoriale për rikthimin.

  4. Orkestrimi - motori i rrjedhës së punës për të trajtuar ripërpjekjet, kufijtë e shpejtësisë, tërheqjet.

  5. Shtresa LLM - shabllone të kërkesave, mjete, rikthim, thirrje funksionesh. Ruajeni në mënyrë agresive në memorje (shtypni në hyrjet e normalizuara; vendosni një TTL të shkurtër; grumbulloni aty ku është e sigurt).

  6. Validimi - Kontrollet e skemës JSON, heuristikat, kërkesat e testimit të lehtë. Shtoni ndërveprimin njerëzor për rreziqe të larta.

  7. Vëzhgueshmëria - regjistra, gjurmë, metrika, panele vlerësimi. Gjurmimi i kostos për kërkesë.

  8. Frontend - mundësi të qarta, rezultate të modifikueshme, eksportime të thjeshta. Kënaqësia nuk është opsionale.

Siguria dhe mbrojtja nuk janë diçka që mund të ndodhë një ditë. Të paktën, rreziqet specifike të LLM-së (injektimi i menjëhershëm, nxjerrja e të dhënave, përdorimi i pasigurt i mjeteve) të modeluara sipas kërcënimeve kundrejt OWASP Top 10 për Aplikacionet LLM, dhe të lidhen zbutjet me kontrollet tuaja NIST AI RMF [4][2].

Shpërndarja: 100 përdoruesit tuaj të parë 🎯

Pa përdorues, pa startup. Mënyra se si të fillosh një kompani me inteligjencë artificiale është në të vërtetë mënyra se si të fillosh një motor shpërndarjeje.

  • Komunitete problematike - forume specifike, grupe Slack ose buletine të industrisë. Ji i dobishëm i pari.

  • Demo të udhëhequra nga themeluesit - seanca të drejtpërdrejta 15-minutëshe me të dhëna reale. Regjistroni, pastaj përdorni klipet kudo.

  • Grepa PLG - dalje vetëm për lexim falas; paguani për eksport ose automatizim. Funksionon me fërkim të butë.

  • Partneritete - integrohuni aty ku jetojnë tashmë përdoruesit tuaj. Një integrim mund të jetë një autostradë.

  • Përmbajtje - postime të ndershme me metrika. Njerëzit dëshirojnë specifikime në vend të lidershipit të paqartë të mendimit.

Fitoret e vogla që ia vlejnë të mburren kanë rëndësi: një studim rasti me kohë të kursyer, një ngritje saktësie me një emërues të besueshëm.

Çmime që përputhen me vlerën 💸

Filloni me një plan të thjeshtë dhe të shpjegueshëm:

  • Bazuar në përdorim : kërkesa, tokena, minuta të përpunuara. I shkëlqyer për drejtësi dhe adaptim të hershëm.

  • Bazuar në vende : kur bashkëpunimi dhe auditimi janë thelbësorë.

  • Hibrid : abonim bazë plus shtesa me matës. Mban dritat ndezur gjatë shkallëzimit.

Këshillë profesionale: lidhni çmimin me punën, jo me modelin. Nëse hiqni 5 orë punë të palodhur, vendosni çmimin afër vlerës së krijuar. Mos shisni tokena, shisni rezultate.

Vlerësimi: matni gjërat e mërzitshme 📏

Po, ndërtoni vlerësime. Jo, ato nuk kanë nevojë të jenë perfekte. Gjurmimi:

  • Shkalla e suksesit të detyrës - a i plotësoi rezultati kriteret e pranimit?

  • Redakto distancën - sa e ndryshuan njerëzit rezultatin?

  • Latencia - p50 dhe p95. Njerëzit vënë re dridhjen.

  • Kosto për veprim - jo vetëm për token.

  • Mbajtja dhe aktivizimi - llogari aktive javore; rrjedhat e punës ekzekutohen për çdo përdorues.

Cikli i thjeshtë: mbani një "grup të artë" prej ~20 detyrash reale. Në çdo version, ekzekutojini automatikisht ato, krahasoni deltat dhe rishikoni 10 rezultate të rastësishme të drejtpërdrejta çdo javë. Regjistroni mosmarrëveshjet me një kod të shkurtër arsyeje (p.sh., HALLUCINACION , TON , FORMAT ) në mënyrë që plani juaj i veprimit të përputhet me realitetin.

Besim, siguri dhe pajtueshmëri pa dhimbje koke 🛡️

Përfshijini masat mbrojtëse në produktin tuaj, jo vetëm në dokumentin e polisës suaj:

  • Filtrim i të dhënave hyrëse për të frenuar abuzimin e dukshëm.

  • Validimi i rezultateve kundrejt skemave dhe rregullave të biznesit.

  • Rishikimi njerëzor për vendime me ndikim të lartë.

  • Zbulime të qarta rreth përfshirjes së inteligjencës artificiale. Asnjë pretendim misterioz.

Përdorni Parimet e IA-së të OECD-së si yllin tuaj të veriut për drejtësi, transparencë dhe llogaridhënie; mbajini pretendimet e marketingut në përputhje me standardet e FTC-së; dhe nëse përpunoni të dhëna personale, veproni sipas udhëzimeve të ICO-së dhe mentalitetit të minimizimit të të dhënave [5][3][1].

Plani i lançimit 30-60-90 ditë, versioni jo-magjepsës ⏱️

Ditët 1–30

  • Intervistoni 10 përdorues të synuar; mblidhni 20 objekte të vërteta.

  • Ndërtoni një rrjedhë pune të ngushtë që përfundon me një rezultat të prekshëm.

  • Dërgo një version beta të mbyllur në 5 llogari. Shto një vegël reagimesh. Kap ndryshimet automatikisht.

  • Shtoni vlerësime bazë. Ndiqni koston, vonesën dhe suksesin e detyrës.

Ditët 31–60

  • Shtrëngoni kërkesat, shtoni kohën e rikthimit, ulni vonesën.

  • Zbatoni pagesat me një plan të thjeshtë.

  • Hap një listë pritjeje publike me një video demonstruese 2-minutëshe. Fillo shënimet javore të publikimit.

  • Land 5 design partnerë me projekte pilot të nënshkruara.

Ditët 61–90

  • Prezantoni grepat dhe eksportet e automatizimit.

  • Siguroni 10 logot e para me pagesë.

  • Publikoni 2 studime të shkurtra rastesh. Mbajini ato specifike, pa shumë telashe.

  • Vendos për strategjinë e modelit v2: përshtatje e imët ose distilim aty ku padyshim që shpërblehet.

A është perfekt? Jo. A është e mjaftueshme për të fituar tërheqje? Absolutisht.

Mbledhje fondesh apo jo, dhe si të flasim për këtë 💬

Nuk keni nevojë për leje për të ndërtuar. Por nëse ngrini:

  • Narrativa : problem i dhimbshëm, pykë e mprehtë, avantazh i të dhënave, plan shpërndarjeje, metrika të hershme të shëndetshme.

  • Deck : problem, zgjidhja, kujt i intereson, pamje të ekranit demo, GTM, model financiar, plan veprimi, ekip.

  • Kujdes : qëndrimi i sigurisë, politika e privatësisë, koha e funksionimit, regjistrimi, zgjedhjet e modelit, plani i vlerësimit [2][4].

Nëse nuk e rritni:

  • Mbështetuni te financimi i bazuar në të ardhura, parapagimet ose kontratat vjetore me zbritje të vogla.

  • Mbajeni konsumin e ulët duke zgjedhur infrastrukturën e dobët. Punët modale ose pa server mund të jenë të mjaftueshme për një kohë të gjatë.

Secila rrugë funksionon. Zgjidh atë që të jep më shumë të nxënit në muaj.

Hendeqe që mbajnë ujë në të vërtetë 🏰

Në IA, hendeqet janë të rrëshqitshme. Megjithatë, ju mund t'i ndërtoni ato:

  • Kyçja e rrjedhës së punës - bëhet zakon i përditshëm, jo ​​një API në sfond.

  • Performancë private - akordimi i të dhënave pronësore në të cilat konkurrentët nuk mund të kenë qasje ligjërisht.

  • Shpërndarja - zotërimi i një audience të specializuar, integrimet ose një volanti kanali.

  • Kostot e ndërrimit - shabllone, rregullime të hollësishme dhe kontekst historik që përdoruesit nuk do t'i braktisin lehtë.

  • Besimi në markë - qëndrim sigurie, dokumente transparente, mbështetje e shpejtë. Ai përzihet.

Le të jemi të sinqertë, disa hendeqe në fillim duken më shumë si pellgje. Kjo është në rregull. Bëjeni pellgun ngjitës.

Gabime të zakonshme që pengojnë startup-et e inteligjencës artificiale 🧯

  • Mendim vetëm me demo - i qetë në skenë, i dobët në prodhim. Shtoni ripërpjekje, idempotencë dhe monitorë që në fillim.

  • Problem i paqartë - nëse klienti juaj nuk mund të thotë se çfarë ndryshoi pasi ju adoptoi, jeni në telashe.

  • Mbipërshtatje me standardet - fiksim pas një renditjeje për të cilën përdoruesi nuk interesohet.

  • Neglizhimi i UX - IA që është e saktë por e vështirë prapë dështon. Shkurtoni shtigjet, tregoni besim, lejoni ndryshime.

  • Duke injoruar dinamikën e kostos - mungesë e ruajtjes në memorje, mungesë paketimi, mungesë plani distilimi. Marzhet kanë rëndësi.

  • Ligjore e fundit - privatësia dhe pretendimet nuk janë opsionale. Përdorni NIST AI RMF për të strukturuar rrezikun dhe OWASP LLM Top 10 për të zbutur kërcënimet në nivel aplikacioni [2][4].

Lista javore e kontrollit të themeluesit 🧩

  • Dërgoni diçka të dukshme për klientin.

  • Rishikoni 10 rezultate të rastësishme; vini re 3 përmirësime.

  • Fol me 3 përdorues. Kërko një shembull të dhimbshëm.

  • Vrit një metrikë të kotësisë.

  • Shkruani shënime publikimi. Festoni një fitore të vogël. Pi kafe, ndoshta shumë.

Ky është sekreti jo shumë i bukur i Si të filloni një kompani të inteligjencës artificiale. Konsistenca është më e fortë se shkëlqimi, gjë që është çuditërisht ngushëlluese.

TL;DR 🧠✨

Mënyra se si të hapësh një kompani të inteligjencës artificiale nuk ka të bëjë me kërkime ekzotike. Ka të bëjë me zgjedhjen e një problemi me paratë pas tij, mbështjelljen e modeleve të duhura në një rrjedhë pune të besueshme dhe përsëritjen sikur je alergjik ndaj stagnimit. Zotëroje rrjedhën e punës, mbledh reagime, ndërto mbrojtëse të lehta dhe mbaje çmimet e lidhura me vlerën e klientit. Kur je në dyshim, ofro gjënë më të thjeshtë që të mëson diçka të re. Pastaj bëje përsëri javën tjetër… dhe javën tjetër.

E ke këtë. Dhe nëse ndonjë metaforë bie diku këtu, nuk ka problem - startup-et janë poema të çrregullta me fatura.

Referencat

  1. ICO - GDPR e Mbretërisë së Bashkuar: Udhëzues për Mbrojtjen e të Dhënave: lexoni më shumë

  2. NIST - Korniza e Menaxhimit të Riskut të IA-së: lexoni më shumë

  3. FTC - Udhëzime Biznesi mbi pretendimet për inteligjencën artificiale dhe reklamat: lexoni më shumë

  4. OWASP - 10 më të mirat për aplikacionet e modeleve të gjuhëve të mëdha: lexoni më shumë

  5. OECD - Parimet e IA-së: lexoni më shumë

Gjeni IA-në më të fundit në Dyqanin Zyrtar të Asistentëve të IA-së

Rreth Nesh

Kthehu te blogu