kā dibināt mākslīgā intelekta uzņēmumu

Kā dibināt mākslīgā intelekta uzņēmumu.

Mākslīgā intelekta jaunuzņēmuma dibināšana izklausās gan spoža, gan vienlaikus nedaudz biedējoša. Labā ziņa: ceļš ir skaidrāks, nekā izskatās. Vēl labāk: ja koncentrējaties uz klientiem, datu izmantošanu un garlaicīgu izpildi, varat apsteigt labāk finansētas komandas. Šī ir jūsu soli pa solim sniegtā, viegli uz viedokļiem balstītā rokasgrāmata par to, kā dibināt mākslīgā intelekta uzņēmumu — ar pietiekamu taktiku, lai no idejas pārietu uz ieņēmumiem, neiedziļinoties žargonā.

Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:

🔗 Kā izveidot mākslīgo intelektu datorā (pilnīgs ceļvedis)
Soli pa solim sniegta pamācība par savas mākslīgā intelekta sistēmas izveidi lokāli.

🔗 Datu glabāšanas prasības mākslīgajam intelektam: Kas jums jāzina
Uzziniet, cik daudz datu un krātuves patiesībā ir nepieciešams mākslīgā intelekta projektiem.

🔗 Kas ir mākslīgais intelekts kā pakalpojums
Izprotiet, kā darbojas AIaaS un kāpēc uzņēmumi to izmanto.

🔗 Kā izmantot mākslīgo intelektu, lai pelnītu naudu
Atklājiet ienesīgas mākslīgā intelekta lietojumprogrammas un ienākumu gūšanas stratēģijas.

Ātrais idejas un ieņēmumu cikls 🌀

Ja lasāt tikai vienu rindkopu, izvēlieties šo. Mākslīgā intelekta uzņēmuma dibināšana ir ļoti vienkārša:

  1. izvēlēties sāpīgu, dārgu problēmu,

  2. nosūtīt neprecīzu darbplūsmu, kas to labāk atrisina ar mākslīgā intelekta palīdzību,

  3. iegūt lietošanas un reālus datus,

  4. pilnveidojiet modeli un lietotāja pieredzi katru nedēļu,

  5. atkārtojiet, līdz klienti samaksā. Tas ir netīrs, bet dīvainā kārtā uzticams.

Ātrs ilustratīvs panākums: četru cilvēku komanda nosūtīja līguma kvalitātes nodrošināšanas palīgu, kurš atzīmēja augsta riska klauzulas un ieteica labojumus uzreiz. Viņi fiksēja katru cilvēka veikto labojumu kā apmācības datus un izmērīja “rediģēšanas attālumu” katram klauzulai. Četru nedēļu laikā pārskatīšanas laiks samazinājās no “vienas pēcpusdienas” līdz “pirms pusdienām”, un dizaina partneri sāka pieprasīt gada cenas. Nekas īpašs; tikai cieši cikli un nesaudzīga reģistrēšana.

Kļūsim konkrēti.

Cilvēki prasa ietvarstruktūras. Labi. Patiesībā laba pieeja mākslīgā intelekta uzņēmuma dibināšanai atbilst šādiem kritērijiem:

  • Problēma ar naudu aiz tā — jūsu mākslīgajam intelektam ir jāaizstāj dārgs solis vai jāatbrīvo jauni ieņēmumi, nevis tikai jāizskatās futūristiski.

  • Datu priekšrocība — privāti, apkopojoši dati, kas uzlabo jūsu rezultātus. Pat nelielas atsauksmju anotācijas ir svarīgas.

  • Ātra piegāde ar ritmu — nelieli izlaidumi, kas sašaurina jūsu mācību ciklu. Ātrums ir grāvis, kas maskējas kā kafija.

  • Darbplūsmas īpašumtiesības — esi atbildīgs par visu uzdevumu no sākuma līdz beigām, nevis par vienu API izsaukumu. Tev jābūt darbību sistēmai.

  • Uzticēšanās un drošība jau pēc principa — privātums, validācija un cilvēka līdzdalība procesos, kur likmes ir augstas.

  • Izplatīšana, ko jūs faktiski varat sasniegt — kanāls, kurā jūsu pirmie 100 lietotāji dzīvo tagad, nevis hipotētiski vēlāk.

Ja vari atzīmēt 3 vai 4 no tiem, tu jau esi priekšā.

Salīdzināšanas tabula — galvenās steka iespējas mākslīgā intelekta dibinātājiem 🧰

Nelīdzens galds, lai varētu ātri izvēlēties instrumentus. Dažas frāzes ir apzināti nepilnīgas, jo reālā dzīve ir tāda.

Rīks/platforma Vislabāk piemērots Praisa stadions Kāpēc tas darbojas
OpenAI API Ātra prototipēšana, plaši LLM uzdevumi lietošanas pamatā Spēcīgi modeļi, vienkārša dokumentācija, ātra iterācija.
Antropoiskais Klods Ilgtermiņa spriešana, drošība lietošanas pamatā Noderīgas margas, pamatota argumentācija sarežģītām uzdevumiem.
Google Vertex mākslīgais intelekts Pilna steka mašīnmācīšanās GCP platformā mākoņa lietojums + par pakalpojumu Pārvaldīta apmācība, regulēšana un cauruļvadi vienā.
AWS pamatakmens Piekļuve vairākiem modeļiem pakalpojumā AWS lietošanas pamatā Pārdevēju daudzveidība un blīva AWS ekosistēma.
Azure OpenAI Uzņēmuma + atbilstības vajadzības lietošanas pamatā + Azure infrastruktūra Azure iebūvēta drošība, pārvaldība un reģionālās kontroles.
Apskaujoša seja Atvērtie modeļi, precizēšana, kopiena bezmaksas un maksas sajaukums Masveida modeļu centrs, datu kopas un atvērtie rīki.
Replikēt Modeļu izvietošana kā API lietošanas pamatā Izveidot modeli, iegūt galapunktu – tā ir sava veida maģija.
LangChain LLM lietotņu orķestrēšana atvērtā koda + maksas daļas Ķēdes, aģenti un integrācijas sarežģītām darbplūsmām.
LlamaIndex Izguve + datu savienotāji atvērtā koda + maksas daļas Ātra RAG veidošana ar elastīgiem datu iekrāvējiem.
Priedes čiekurs Vektoru meklēšana mērogā lietošanas pamatā Pārvaldīta, zemas berzes līdzības meklēšana.
Weaviate Vektoru datubāze ar hibrīda meklēšanu atvērtā koda + mākonis Labi piemērots semantiskai un atslēgvārdu sajaukšanai.
Milvus Atvērtā koda vektoru dzinējs atvērtā koda + mākonis Labi mērogojas, CNCF pamatne nekaitē.
Svari un aizspriedumi Eksperimenta izsekošana + novērtēšana par sēdvietu + lietošanas maksa Saglabā modeļu eksperimentus saprātīgus.
Modāls Serverless GPU darbi lietošanas pamatā Paātriniet GPU uzdevumus, necīnoties ar infrastruktūru.
Versels Priekšējā daļa + mākslīgā intelekta SDK bezmaksas līmenis + lietošana Ātri nosūtiet apburošas saskarnes.

Piezīme: cenas mainās, pastāv bezmaksas līmeņi, un daļa mārketinga valodas ir apzināti optimistiska. Tas ir labi. Sāciet vienkārši.

Atrodi sāpīgo problēmu ar asām malām 🔎

Jūsu pirmais ieguvums ir izvēlēties darbu ar ierobežojumiem: atkārtotu, laikā ierobežotu, dārgu vai ar lielu apjomu. Meklējiet:

  • Laiku patērē tādas darbības, ko lietotāji neieredz, piemēram, e-pastu atlasīšana, zvanu apkopošana, dokumentu kvalitātes nodrošināšana.

  • Atbilstības prasībām atbilstošas ​​darbplūsmas , kurās svarīga ir strukturēta izvade.

  • Mantotā rīka nepilnības , kur pašreizējais process ir 30 klikšķi un lūgšana.

Aprunājieties ar 10 praktiķiem. Pajautājiet: ko jūs šodien darījāt, kas jūs nokaitināja? Palūdziet ekrānuzņēmumus. Ja viņi jums parāda izklājlapu, jūs esat tuvu tam.

Lakmusa tests: ja nevarat aprakstīt pirms un pēc divos teikumos, problēma ir pārāk izplūdusi.

Datu stratēģija, kas apvieno 📈

Mākslīgais intelekts novērtē savienojumus, izmantojot datus, kuriem jūs unikāli pieskaraties. Tam nav nepieciešami petabaiti vai maģija. Tam ir nepieciešama domāšana.

  • Avots — sāciet ar klienta sniegtajiem dokumentiem, pieprasījumiem, e-pastiem vai žurnāliem. Izvairieties no nejaušu lietu kopēšanas, kuras nevarat saglabāt.

  • Struktūra — ievades shēmas jāizstrādā laicīgi (īpašnieka_id, dokumenta_tips, izveidots_vieta, versija, kontrolsumma). Konsekventi lauki attīra ceļu novērtēšanai un pielāgošanai vēlāk.

  • Atsauksmes — pievienojiet vērtējumus “patīk”/“nepatīk”, atzīmējiet rezultātus ar zvaigznīti un fiksējiet atšķirības starp modeļa tekstu un cilvēka rediģēto tekstu. Pat vienkāršas etiķetes ir zelta vērtē.

  • Konfidencialitāte — datu minimizācijas un uz lomām balstītas piekļuves prakse; acīmredzamas personas datus rediģēt; lasīšanas/rakstīšanas piekļuves un iemeslu reģistrēšana. Saskaņošana ar Apvienotās Karalistes ICO datu aizsardzības principiem [1].

  • Saglabāšana un dzēšana — dokumentējiet, ko jūs saglabājat un kāpēc; norādiet redzamu dzēšanas ceļu. Ja jūs sniedzat apgalvojumus par mākslīgā intelekta iespējām, saglabājiet tos godīgus saskaņā ar FTC vadlīnijām [3].

Risku pārvaldībai un pārvaldībai izmantojiet NIST mākslīgā intelekta risku pārvaldības sistēmu kā savu pamatu; tā ir paredzēta izstrādātājiem, ne tikai auditoriem [2].

Veidot, pirkt vai sajaukt — jūsu modeļa stratēģija 🧠

Nepārspīlējiet to.

  • Pērciet , ja latentums, kvalitāte un darbības laiks ir svarīgi jau pirmajā dienā. Ārējie LLM API sniedz jums tūlītēju labumu.

  • Veiciet precīzus pielāgojumus , ja jūsu domēns ir šaurs un jums ir reprezentatīvi piemēri. Mazas, tīras datu kopas pārspēj haotiskus milžus.

  • Atvērtie modeļi , ja nepieciešama kontrole, privātums vai izmaksu efektivitāte plašā mērogā. Budžeta laiks operācijām.

  • Sajaukums — izmantojiet spēcīgu vispārīgu modeli spriešanai un nelielu lokālu modeli specializētiem uzdevumiem vai aizsargbarjerām.

Maza lēmumu matrica:

  • Augstas dispersijas ievades dati, nepieciešama vislabākā kvalitāte → sāciet ar augstākā līmeņa mitinātu LLM.

  • Stabils domēns, atkārtoti modeļi → precizē vai destilē līdz mazākam modelim.

  • Strauja latentuma vai bezsaistes režīms → viegls lokālais modelis.

  • Sensitīvu datu ierobežojumi → pašmitināšana vai privātumu respektējošu iespēju izmantošana ar skaidriem DP noteikumiem [2].

Atsauces arhitektūra, dibinātāja izdevums 🏗️

Saglabājiet to garlaicīgu un pamanāmu:

  1. Uzņemšana — failu, e-pastu, tīmekļa āķu ievietošana rindā.

  2. Priekšapstrāde — fragmentu apstrāde, rediģēšana, PII attīrīšana.

  3. Krātuve — objektu krātuve neapstrādātiem datiem, relāciju datubāze metadatiem, vektoru datubāze izguvei.

  4. Orķestrēšana — darbplūsmas dzinējs atkārtotu mēģinājumu, ātruma ierobežojumu un atlikšanas apstrādei.

  5. LLM slānis — uzvedņu veidnes, rīki, izguve, funkciju izsaukšana. Kešatmiņā agresīvi saglabāt (atslēgas uz normalizētām ievades rindkopām; iestatīt īsu TTL; grupēt, ja iespējams).

  6. Validācija — JSON shēmas pārbaudes, heiristika, viegli lietojamas testēšanas uzvednes. Pievienojiet cilvēka iesaisti svarīgām pārbaudēm.

  7. Novērojamība — žurnāli, izsekošanas dati, metrika, novērtēšanas informācijas paneļi. Izmaksu izsekošana par pieprasījumu.

  8. Priekšpuse — skaidras pieejamības iespējas, rediģējami izvades elementi, vienkāršs eksports. Prieks nav izvēles iespēja.

Drošība un aizsardzība nav vienas dienas lieta. Vismaz apdraudējumu modelēšanai ir jāveido LLM specifiski riski (tūlītēja injicēšana, datu noplūde, nedroša rīku izmantošana), ņemot vērā OWASP 10 labākos LLM lietojumprogrammu riskus, un jāsaista mazināšanas pasākumi ar jūsu NIST AI RMF vadīklām [4][2].

Izplatīšana: jūsu pirmie 100 lietotāji 🎯

Nav lietotāju, nav jaunuzņēmuma. Kā dibināt mākslīgā intelekta uzņēmumu, patiesībā ir tas, kā dibināt izplatīšanas dzinēju.

  • Problēmu kopienas — nišas forumi, Slack grupas vai nozares informatīvie biļeteni. Vispirms esiet noderīgi.

  • Dibinātāja vadītas demonstrācijas — 15 minūšu tiešraides sesijas ar reāliem datiem. Ierakstiet un pēc tam izmantojiet klipus visur.

  • PLG āķi — bezmaksas, tikai lasāma izvade; par eksportēšanu vai automatizāciju jāmaksā. Darbojas maiga berze.

  • Partnerības — integrējieties vietās, kur jau dzīvo jūsu lietotāji. Viena integrācija var būt automaģistrāle.

  • Saturs — godīgi, detalizēti ieraksti ar metriku. Cilvēki alkst pēc konkrētības, nevis pēc neskaidras domu līderības.

Mazām, lielīšanās vērtām uzvarām ir nozīme: gadījuma izpēte ar ietaupītu laiku, precizitātes pieaugums ar ticamu saucēju.

Cenas, kas atbilst vērtībai 💸

Sāciet ar vienkāršu, izskaidrojamu plānu:

  • Lietošanas pamatā : pieprasījumi, žetoni, apstrādātās minūtes. Lieliski piemērots taisnīguma un agrīnas ieviešanas nodrošināšanai.

  • Pēc atrašanās vietas : kad sadarbība un audits ir galvenais.

  • Hibrīds : pamata abonements plus maksas papildu pakalpojumi. Nodrošina nepārtrauktu darbību mērogošanas laikā.

Profesionāls padoms: sasaistiet cenu ar darbu, nevis modeli. Ja atņemat 5 stundas smaga darba, nosakiet cenu tuvu radītajai vērtībai. Nepārdodiet žetonus, pārdodiet rezultātus.

Novērtēšana: izmēriet garlaicīgās lietas 📏

Jā, veidojiet novērtējumus. Nē, tiem nav jābūt perfektiem. Trase:

  • Uzdevumu veiksmes rādītājs — vai rezultāts atbilda pieņemšanas kritērijiem?

  • Rediģēt attālumu — cik lielā mērā cilvēki mainīja izvadi?

  • Latentums — p50 un p95. Cilvēki pamana nervozitāti (džiteru).

  • Izmaksas par darbību — ne tikai par žetonu.

  • Saglabāšana un aktivizēšana — aktīvie konti katru nedēļu; darbplūsmas tiek izpildītas katram lietotājam.

Vienkāršs cikls: uzturiet “zelta komplektu” ar ~20 reāliem uzdevumiem. Katrā laidienā tie tiek automātiski palaisti, salīdzinātas atšķirības un katru nedēļu pārskatīt 10 nejaušas tiešraides izvades. Reģistrējiet neatbilstības ar īsu iemesla kodu (piemēram, HALLUCINATION , TONE , FORMAT ), lai jūsu ceļvedis atbilstu realitātei.

Uzticēšanās, drošība un atbilstība bez galvassāpēm 🛡️

Iekļaujiet drošības pasākumus savā produktā, ne tikai politikas dokumentā:

  • Ievades filtrēšana , lai ierobežotu acīmredzamu ļaunprātīgu izmantošanu.

  • Izvades validācija atbilstoši shēmām un biznesa noteikumiem.

  • Cilvēka veikta pārskatīšana lēmumiem ar lielu ietekmi.

  • Skaidra informācija par mākslīgā intelekta iesaisti. Nav nekādu noslēpumainu apgalvojumu.

Izmantojiet ESAO mākslīgā intelekta principus kā savu vadlīniju taisnīgumam, pārredzamībai un atbildībai; nodrošiniet mārketinga apgalvojumu atbilstību FTC standartiem; un, ja apstrādājat personas datus, rīkojieties saskaņā ar ICO vadlīnijām un datu minimizēšanas domāšanas veidu [5][3][1].

30-60-90 dienu palaišanas plāns, nepievilcīgā versija ⏱️

1.–30. diena

  • Intervē 10 mērķa lietotājus; savāc 20 īstus artefaktus.

  • Izveidojiet šauru darbplūsmu, kas beidzas ar taustāmu rezultātu.

  • Nosūtiet slēgtu beta versiju 5 kontiem. Pievienojiet atsauksmju logrīku. Automātiski fiksējiet labojumus.

  • Pievienojiet pamata novērtējumus. Izsekojiet izmaksas, latentumu un uzdevumu panākumus.

31.–60. diena

  • Sašauriniet uzvednes, pievienojiet izguves laiku, samaziniet latentumu.

  • Ieviesiet maksājumus ar vienu vienkāršu plānu.

  • Izveidojiet publisku gaidīšanas sarakstu ar 2 minūšu demonstrācijas video. Sāciet rakstīt iknedēļas izlaiduma piezīmes.

  • Nodrošiniet 5 dizaina partnerus ar parakstījušiem pilotprojektiem.

61.–90. diena

  • Ieviesiet automatizācijas āķus un eksportu.

  • Nofiksējiet savus pirmos 10 maksājošos logotipus.

  • Publicējiet 2 īsus gadījumu pētījumus. Saglabājiet tos konkrētus, bez liekas pļāpāšanas.

  • Izlemiet par modeļa stratēģiju v2: precizējiet vai destilējiet tur, kur tas acīmredzami atmaksājas.

Vai tas ir perfekti? Nē. Vai ar to pietiek, lai iegūtu saķeri? Noteikti.

Līdzekļu vākšana vai nē, un kā par to runāt 💬

Būvniecības atļauja nav nepieciešama. Bet, ja jūs ceļat:

  • Naratīvs : sāpīga problēma, ass ķīlis, datu priekšrocība, izplatīšanas plāns, veselīgi agrīnie rādītāji.

  • Klājs : problēma, risinājums, kam tas rūp, demonstrācijas ekrānuzņēmumi, GTM, finanšu modelis, ceļvedis, komanda.

  • Rūpība : drošības stāvoklis, privātuma politika, darbības laiks, reģistrēšana, modeļa izvēle, novērtēšanas plāns [2][4].

Ja nepaaugstināsiet:

  • Paļaujieties uz ieņēmumos balstītu finansējumu, priekšapmaksu vai gada līgumiem ar nelielām atlaidēm.

  • Izvēlieties liesu infrastruktūru, lai samazinātu enerģijas patēriņu. Modāli vai bezserveru darbi var būt pietiekami ilgam laikam.

Jebkurš no šiem ceļiem der. Izvēlieties to, kas ļauj jums mācīties vairāk mēnesī.

Grāvji, kas patiesībā satur ūdeni 🏰

Mākslīgajā intelektā grāvji ir slideni. Tomēr tos var uzbūvēt:

  • Darbplūsmas fiksācija — kļūstiet par ikdienas ieradumu, nevis fona API.

  • Privāta veiktspēja — patentētu datu regulēšana, kuriem konkurenti nevar likumīgi piekļūt.

  • Izplatīšana — nišas auditorijas, integrāciju vai kanāla spararata īpašumtiesības.

  • Pārslēgšanas izmaksas — veidnes, precizējumi un vēsturiskais konteksts, no kura lietotāji viegli neatteiksies.

  • Zīmola uzticēšanās — drošības stāvoklis, caurspīdīga dokumentācija, atsaucīgs atbalsts. Tas viss apvienojas.

Būsim godīgi, daži grāvji sākumā ir vairāk kā peļķes. Tas ir labi. Padariet peļķi lipīgu.

Biežāk pieļautās kļūdas, kas kavē mākslīgā intelekta jaunuzņēmumus 🧯

  • Domāšana tikai par demonstrācijām — uz skatuves ir forša, bet producēšanā vāja. Pievienojiet atkārtotus mēģinājumus, idempotenci un monitorus jau agrīnā stadijā.

  • Neskaidra problēma — ja klients nevar pateikt, kas mainījās pēc jūsu piesaistes, jūs esat nonācis nepatikšanās.

  • Pārmērīga pielāgošanās etaloniem — apsēstība ar līderu sarakstu, kas lietotājam nerūp.

  • Lietotāja pieredzes (UX) novārtā atstāšana — mākslīgais intelekts, kas ir pareizs, bet neveikls, joprojām neizdodas. Saīsiniet ceļus, parādiet pārliecību, atļaujiet rediģēšanu.

  • Ignorējot izmaksu dinamiku — kešatmiņas trūkums, nav partiju apstrādes, nav destilācijas plāna. Peļņas normas ir svarīgas.

  • Juridiski pēdējais — privātums un prasības nav izvēles. Izmantojiet NIST AI RMF, lai strukturētu risku, un OWASP LLM Top 10, lai mazinātu lietotņu līmeņa apdraudējumus [2][4].

Dibinātāja iknedēļas kontrolsaraksts 🧩

  • Nosūtiet kaut ko klientam redzamu.

  • Pārskatiet 10 nejaušas izvades rezultātus; ņemiet vērā 3 uzlabojumus.

  • Aprunājieties ar 3 lietotājiem. Palūdziet kādu sāpīgu piemēru.

  • Nogalini vienu iedomības metriku.

  • Rakstiet izlaiduma piezīmes. Nosviniet nelielu uzvaru. Iedzeriet kafiju, iespējams, par daudz.

Šis ir nepievilcīgais noslēpums, kā dibināt mākslīgā intelekta uzņēmumu. Konsekvence ir svarīgāka par izcilību, kas ir dīvainā kārtā mierinoši.

TL;DR 🧠✨

Mākslīgā intelekta uzņēmuma dibināšana nav par eksotiskiem pētījumiem. Runa ir par problēmas izvēli ar finansiālu pamatu, pareizo modeļu ietīšanu uzticamā darbplūsmā un atkārtošanu tā, it kā jums būtu alerģija pret stagnāciju. Uzņemieties atbildību par darbplūsmu, apkopojiet atsauksmes, izveidojiet vieglas barjeras un saglabājiet cenu sasaisti ar klienta vērtību. Ja rodas šaubas, piedāvājiet vienkāršāko lietu, kas iemāca jums kaut ko jaunu. Tad dariet to vēlreiz nākamnedēļ... un aiznākamajā.

Tev taisnība. Un, ja kāda metafora kaut kur šeit sabrūk, tas ir labi — jaunuzņēmumi ir haotiski dzejoļi ar rēķiniem.

Atsauces

  1. ICO - Apvienotās Karalistes GDPR: Datu aizsardzības ceļvedis: lasīt vairāk

  2. NIST — mākslīgā intelekta risku pārvaldības sistēma: lasīt vairāk

  3. FTC — Uzņēmumu vadlīnijas par mākslīgo intelektu un reklāmas apgalvojumiem: lasīt vairāk

  4. OWASP — 10 labākie lieliem valodu modeļu lietojumiem: lasīt vairāk

  5. ESAO — mākslīgā intelekta principi: lasīt vairāk

Atrodiet jaunāko mākslīgo intelektu oficiālajā mākslīgā intelekta palīgu veikalā

Par mums

Atpakaļ uz emuāru