Cinque suggerimenti per la creazione di una partenza guidata dall’IA
Negli ultimi 10 anni ho creato startup basate sull’intelligenza artificiale. Ho assunto praticamente l’intera gamma di ruoli, tra cui sviluppatore, analista, team leader, VP R & D e, più recentemente, co-fondatore di Chorus.ai. Lungo la strada, ho imparato molte cose nel modo più duro. Ecco cinque lezioni che ho imparato che potrebbero risparmiarti un po ‘di tempo e di dolore – e aiutarti a costruire l’avvio della IA che stai cercando.
- Prima di tutto, sei una startup
Quando si fonda una startup, aggiungere un descrittore “con intelligenza artificiale” alla dichiarazione di intenti della propria azienda non cambia il fatto che si sta, innanzitutto, costruendo una startup, una delle imprese più difficili che si possano immaginare. Si applicano tutte le regole e i consigli regolari: un problema che elemosina una soluzione, persone follemente buone, un’esecuzione senza soluzione di continuità, un fossato difendibile, un percorso per una crescita esponenziale. Conosci il trapano. A meno che tu non stia costruendo una società la cui proposta di valore sia l’algoritmo e l’IP attuali (pensa DeepMind), che non è il caso del 99% delle startup AI, assicurati di concentrarti sulla costruzione di un’azienda sana e redditizia prima di pensarla come una creatura di intelligenza artificiale.
- Il gruppo fondatore
Come in ogni startup, il team di fondazione è nella posizione migliore per vincere se combina abilità tecnica e senso degli affari. Per una startup AI, questo non significa che hai bisogno del tuo CTO per avere un dottorato. in machine learning o al tuo CEO di avere un MBA (sebbene ciò non guasta), ma significa che i fondatori dovrebbero avere una solida esperienza in campi IA rilevanti e comprendere il mercato e le sue dinamiche. Costruire una startup fortemente dipendente dall’IA senza un esperto di intelligenza artificiale nel team di fondazione è come costruire una società di moda senza un designer fondatore, o un’azienda di fintech senza qualcuno che abbia un profondo background finanziario. È fattibile ma difficile.
- Sei sicuro che stai iniziando un AI?
Questa è una delle domande più difficili o fastidiose a cui rispondere (dipende da chi la sta chiedendo e da chi). Una migliore forma della domanda potrebbe essere: “La tua startup può essere fatta senza AI?” O, ancora più precisamente, “La tua startup può essere fatta senza costruire i componenti dell’IA?”
Anche se la visione della tua azienda è quella di utilizzare l’intelligenza artificiale per fornire valore, è necessario chiedersi se l’intelligenza artificiale debba essere proprietaria. Se l’intelligenza artificiale è fondamentale per ciò che fai, allora ci sono buone ragioni (es. Accuratezza, costi a lungo termine, privacy dei dati, affrontare nuove sfide) per considerare la costruzione di cose all’interno dell’azienda.
Tuttavia, se l’intelligenza artificiale non è assolutamente fondamentale per la tua proposta di valore, passerai una quantità folle di tempo e concentrerai l’assunzione di un team di esperti e svilupperai tecnologie che potresti essere in grado di fare senza o esternalizzare. Se non sei sicuro, parla con un esperto e rivedi le diverse considerazioni. Potresti scoprire che “fare X con l’IA” non significa che tu sia un’azienda di IA e risparmiare tempo e denaro nel processo.
- Non reinventare la ruota
Quindi hai deciso di avere una vera compagnia di intelligenza artificiale. Grande. Spero che tu abbia un esperto di intelligenza artificiale nella squadra fondatrice e stia costruendo il team che devi supportare. Con una tale squadra e competenza, potrebbe essere difficile respingere e dire: “In realtà non dobbiamo risolverlo da soli”.
Ci sono molte soluzioni già funzionali e pronte all’uso per così tanti compiti di IA difficili. Tutto, dal riconoscimento delle immagini alla traduzione e trascrizione è disponibile tramite soluzioni pre-costruite. Scegli i compiti che il tuo team intraprende con cura. Assicurati che sia assolutamente necessario costruirli da soli. I progetti di IA – e più in generale, qualsiasi ricerca approfondita – possono facilmente andare oltre il budget e far sì che la tua squadra non rispetti le scadenze. Inizia con i modelli e le soluzioni scrappiest già disponibili per il tuo MVP prima di reinventare la ruota.
- Dovremmo assumere dottori di ricerca?
Come Joel Spolsky, il creatore di Trello, ha espresso in modo così eloquente , “Stai cercando persone che siano 1. Smart e 2. Fai le cose.” Con AI e Ph.Ds, questo è ancora più pronunciato. Non hai bisogno di un dottorato di ricerca in machine learning essere un incredibile sviluppatore o ricercatore di intelligenza artificiale, e mentre, dalla mia esperienza, la maggior parte delle persone che hanno Ph.D in ML o in un settore strettamente correlato sono incredibilmente intelligenti e sono anche buoni programmatori, che non significa necessariamente che Sarò bravo in un ambiente di avvio.
Cerca persone che stanno cercando di avere un impatto. Cerca i dottori di ricerca che amano la tua visione, vogliono intaccare il mondo con il tuo prodotto e magari anche sognare di costruire le proprie startup un giorno. Assunzione di un dottorato chi è più interessato alla soluzione teorica perfetta che a ottenere il prodotto spedito può rivelarsi disastroso, poiché potresti ritrovarti a perdere settimane e mesi con una quantità di precisione aggiuntiva che potrebbe essere degna di pubblicazione ma non fa alcuna differenza nel mondo reale.
Nella mia azienda, dove abbiamo un intero team di dottori di ricerca, siamo molto veloci a filtrare i tipi eccessivamente accademici all’inizio del processo di intervista. Le buone domande da porsi sono: Dove ti vedi tra cinque anni? Puoi parlarmi del progetto di cui sei più orgoglioso e quanto ci hai messo a costruire? Perché non hai intrapreso una carriera accademica?
A quest’ultima domanda a volte viene risposto con una risposta predefinita, ad esempio: “L’Academia non si muove abbastanza velocemente per me”. Non fermarti qui; scavare. Spingere i candidati per darti esempi di quando e perché hanno scelto la velocità rispetto alla precisione. Chiedi loro di parlarti dei compromessi che dovevano fare per spedire un MVP. Anche se sono appena usciti da scuola, dovrebbero avere alcuni esempi convincenti.
Questi cinque suggerimenti non sono pallottole d’argento. Costruire una startup è una delle cose più difficili che puoi fare. Le startup AI non sono diverse, ma hanno alcune caratteristiche speciali. La mia speranza è che, attingendo al mio modello pre-addestrato, sarai abilitato a costruire la tua startup più velocemente, in modo più efficace e con meno falsi positivi e falsi negativi lungo la strada.
