jinsi ya kuanzisha kampuni ya AI

Jinsi ya kuanzisha Kampuni ya AI.

Kuanzisha uanzishaji wa AI kunasikika kung'aa na kutisha kidogo kwa wakati mmoja. Habari njema: njia ni wazi zaidi kuliko inaonekana. Bora zaidi: ukizingatia wateja, matumizi ya data, na utekelezaji wa kuchosha, unaweza kushinda timu zinazofadhiliwa vyema. Hiki ni kitabu chako cha hatua kwa hatua, chenye maoni kidogo cha Jinsi ya kuanzisha kampuni ya AI - chenye mbinu za kutosha za kutoka kwa wazo hadi mapato bila kuzama katika jargon.

Makala unayoweza kupenda kusoma baada ya hii:

🔗 Jinsi ya kutengeneza AI kwenye kompyuta yako (mwongozo kamili)
Mafunzo ya hatua kwa hatua ya kujenga mfumo wako wa AI ndani ya nchi.

🔗 Mahitaji ya kuhifadhi data kwa AI: Unachohitaji kujua
Jifunze ni kiasi gani cha data na uhifadhi wa miradi ya AI inahitaji kweli.

🔗 AI ni nini kama huduma
Elewa jinsi AIaaS inavyofanya kazi na kwa nini biashara huitumia.

🔗 Jinsi ya kutumia akili bandia (AI) kupata pesa
Gundua matumizi ya faida ya AI na mikakati ya kuongeza mapato.

Mtazamo wa haraka wa wazo-kwa-mapato 🌀

Ikiwa umesoma aya moja tu, ifanye hii. Jinsi ya kuanzisha kampuni ya AI inakuja kwenye kitanzi kikali:

  1. chagua shida chungu, ya gharama kubwa,

  2. safirisha mtiririko wa kazi mbaya ambao hutatua vyema na AI,

  3. pata matumizi na data halisi,

  4. boresha mtindo pamoja na UX kila wiki,

  5. kurudia hadi wateja walipe. Ni fujo lakini ya kuaminika sana.

Ushindi wa haraka wa kielelezo: timu ya watu wanne ilisafirisha msaidizi wa mkataba wa QA ambaye alialamisha vifungu vya hatari kubwa na kupendekeza mabadiliko kwenye mstari. Walinasa kila masahihisho ya kibinadamu kama data ya mafunzo na wakapima "umbali wa kuhariri" kwa kila kifungu. Ndani ya wiki nne, muda wa ukaguzi ulipungua kutoka "mchana mmoja" hadi "kabla ya chakula cha mchana," na washirika wa kubuni walianza kuomba bei ya kila mwaka. Hakuna dhana; vitanzi vikali tu na ukataji miti usio na huruma.

Hebu tupate maalum.

Watu wanaomba mifumo. Sawa. Njia nzuri ya jinsi ya kuanzisha kampuni ya AI inagusa maelezo haya:

  • Tatizo la pesa nyuma yake - AI yako lazima ibadilishe hatua ya gharama kubwa au ifungue mapato mapya, sio tu ionekane ya siku zijazo.

  • Faida ya data - data ya faragha, inayojumuisha ambayo inaboresha matokeo yako. Ufafanuzi wa maoni hata kidogo huhesabiwa.

  • Mwanguko wa usafirishaji wa haraka - matoleo madogo ambayo hukaza kitanzi chako cha kujifunza. Kasi ni mtaro unaojificha kama kahawa.

  • Umiliki wa mtiririko wa kazi - miliki kazi ya mwisho hadi mwisho, sio simu moja ya API. Unataka kuwa mfumo wa vitendo.

  • Amini na usalama kwa muundo - faragha, uthibitishaji, na binadamu-katika-kitanzi ambapo hatari ni kubwa.

  • Usambazaji unaoweza kufikia - kituo ambacho watumiaji wako 100 wa kwanza wanaishi sasa, sio kidhahania baadaye.

Ikiwa unaweza kuangalia 3 au 4 kati ya hizo, tayari uko mbele.

Jedwali la Kulinganisha - chaguo muhimu za rafu kwa waanzilishi wa AI 🧰

Jedwali chakavu ili uweze kuchagua zana haraka. Baadhi ya misemo si kamilifu kimakusudi kwa sababu maisha halisi ni hivyo.

Chombo / Jukwaa Bora zaidi kwa Bei ya mpira Kwa nini inafanya kazi
OpenAI API Uchapaji wa haraka wa protoksi, kazi pana za LLM matumizi kulingana Mifano imara, hati rahisi, iteration ya haraka.
Claude wa Anthropic Hoja ya muktadha mrefu, usalama matumizi kulingana Njia za ulinzi zinazosaidia, hoja thabiti kwa vidokezo tata.
Google Vertex AI Rafu kamili ya ML kwenye GCP matumizi ya wingu + kwa kila huduma Mafunzo yaliyodhibitiwa, urekebishaji, na mabomba yote kwa moja.
Msingi wa AWS Ufikiaji wa miundo mingi kwenye AWS matumizi kulingana Aina ya wachuuzi pamoja na mfumo ikolojia wa AWS.
Azure OpenAI Enterprise + mahitaji ya kufuata matumizi ya msingi + Azure infra Usalama wa asili ya Azure, utawala na udhibiti wa kikanda.
Uso wa Kukumbatiana Fungua mifano, kurekebisha vizuri, jumuiya mchanganyiko wa bure + kulipwa Kitovu kikubwa cha muundo, hifadhidata, na zana wazi.
Kuiga Inapeleka miundo kama API matumizi kulingana Kushinikiza mfano, kupata mwisho - kinda uchawi.
LangChain Kupanga programu za LLM chanzo wazi + sehemu zilizolipwa Minyororo, mawakala, na miunganisho ya mtiririko changamano wa kazi.
LlamaIndex Urejeshaji + viunganishi vya data chanzo wazi + sehemu zilizolipwa Jengo la haraka la RAG na vipakiaji data rahisi.
Pinekoni Utafutaji wa Vekta kwa kiwango matumizi kulingana Utafutaji wa mfanano unaosimamiwa, wenye msuguano mdogo.
Weaviate Vekta DB yenye utafutaji wa mseto chanzo wazi + wingu Nzuri kwa uchanganyaji wa maneno ya kisemantiki +.
Milvus Injini ya vekta ya chanzo-wazi chanzo wazi + wingu Mizani vizuri, CNCF inaunga mkono haina madhara.
Uzito & Upendeleo Ufuatiliaji wa majaribio + tathmini kwa kiti + matumizi Huweka majaribio ya miundo kuwa sawa.
Modal Kazi za GPU zisizo na seva matumizi kulingana Zungusha kazi za GPU bila mieleka ya infra.
Vercel Frontend + AI SDK kiwango cha bure + matumizi Kusafirisha miingiliano ya kupendeza, haraka.

Kumbuka: mabadiliko ya bei, viwango vya bure vipo, na baadhi ya lugha ya uuzaji ina matumaini kwa makusudi. Hiyo ni sawa. Anza rahisi.

Tafuta tatizo chungu lenye ncha kali 🔎

Ushindi wako wa kwanza unatokana na kuchagua kazi iliyo na vikwazo: inayorudiwa, iliyopangwa kwa wakati, ghali, au kiasi cha juu. Tafuta:

  • Muda unapunguza watumiaji chuki ya kufanya, kama vile kujaribu barua pepe, muhtasari wa simu, QA kwenye hati.

  • Utiririshaji mzito wa utiifu ambapo matokeo yaliyopangwa ni muhimu.

  • Mapengo ya zana za urithi ambapo mchakato wa sasa ni mibofyo 30 na maombi.

Zungumza na watendaji 10. Uliza: ulifanya nini leo ambacho kilikuudhi? Uliza picha za skrini. Wakikuonyesha lahajedwali, uko karibu.

Jaribio la Litmus: ikiwa huwezi kuelezea kabla na baada ya sentensi mbili, tatizo ni fuzzy sana.

Mbinu ya data inayojumuisha 📈

Thamani ya AI huchanganyika kupitia data unayogusa kipekee. Hiyo haihitaji petabytes au wizardry. Inahitaji mawazo.

  • Chanzo - anza na hati, tiketi, barua pepe au kumbukumbu zinazotolewa na mteja. Epuka kuchakachua vitu vya nasibu ambavyo huwezi kuvihifadhi.

  • Muundo - miundo ya pembejeo ya kubuni mapema (mmiliki_id, aina ya doc, imeundwa_at, toleo, hundi). Sehemu thabiti husafisha njia ya kutathminiwa na kurekebisha baadaye.

  • Maoni - ongeza dole gumba juu/chini, matokeo yenye nyota, na kunasa tofauti kati ya maandishi ya mfano na maandishi ya mwisho yaliyohaririwa na binadamu. Hata maandiko rahisi ni dhahabu.

  • Faragha - fanya mazoezi ya kupunguza data na ufikiaji kulingana na jukumu; rekebisha PII dhahiri; logi kusoma / kuandika upatikanaji na sababu. Pangilia na kanuni za ulinzi wa data za ICO ya Uingereza [1].

  • Kuhifadhi na kufuta - andika unachohifadhi na kwa nini; toa njia inayoonekana ya kufuta. Ukitoa madai kuhusu uwezo wa AI, yaweke kwa uaminifu kulingana na mwongozo wa FTC [3].

Kwa udhibiti wa hatari na utawala, tumia Mfumo wa Usimamizi wa Hatari wa NIST AI kama kiunzi chako; imeandikwa kwa wajenzi, sio wakaguzi tu [2].

Jenga dhidi ya kununua dhidi ya mchanganyiko - mkakati wako wa kielelezo 🧠

Usiifanye kuwa ngumu zaidi.

  • Nunua wakati muda wa kusubiri, ubora na wakati ni muhimu katika siku ya kwanza. API za LLM za Nje hukupa uboreshaji wa papo hapo.

  • Rekebisha wakati kikoa chako ni finyu na una mifano wakilishi. Seti ndogo na safi za hifadhidata zinashinda majitu yenye fujo.

  • Fungua miundo unapohitaji udhibiti, faragha au ufanisi wa gharama kwa kiwango. Muda wa Bajeti kwa Ops.

  • Mchanganyiko - tumia kielelezo dhabiti cha jumla kwa hoja na kielelezo kidogo cha ndani kwa kazi maalum au mihimili ya ulinzi.

Matrix ya uamuzi mdogo:

  • Ingizo za tofauti za juu, zinahitaji ubora bora zaidi → anza na LLM iliyopangishwa ya kiwango cha juu.

  • Kikoa thabiti, mifumo inayojirudia → rekebisha vizuri au punguza kwa muundo mdogo.

  • Muda wa kusubiri mkali au nje ya mtandao → muundo wa ndani mwepesi.

  • Vikwazo nyeti vya data → mwenyeji binafsi au tumia chaguo za kuheshimu faragha na masharti wazi ya DP [2].

Usanifu wa marejeleo, toleo la mwanzilishi 🏗️

Ifanye iwe ya kuchosha na ionekane:

  1. Uingizaji - faili, barua pepe, viboko vya wavuti kwenye foleni.

  2. Usindikaji wa awali - chunking, redaction, PII scrubbing.

  3. Hifadhi - hifadhi ya kitu kwa data ghafi, DB ya uhusiano kwa metadata, vekta DB kwa kurejesha.

  4. Ochestration - injini ya mtiririko wa kazi ya kushughulikia majaribio tena, viwango vya viwango, kurudi nyuma.

  5. Safu ya LLM - violezo vya haraka, zana, urejeshaji, wito wa kazi. Akiba kwa uchokozi (ufunguo kwenye ingizo zilizorekebishwa; weka TTL fupi; bechi mahali salama).

  6. Uthibitishaji - Hundi za JSON Schema, heuristics, vidokezo vya majaribio mepesi. Ongeza mtu-katika-kitanzi kwa vigingi vya juu.

  7. Kuzingatiwa - kumbukumbu, athari, metriki, dashibodi za tathmini. Fuatilia gharama kwa kila ombi.

  8. Mazingira ya mbele - uwezo wazi, matokeo yanayoweza kuhaririwa, usafirishaji rahisi. Kufurahi sio hiari.

Usalama na usalama sio jambo la siku moja. Kwa uchache, hatari mahususi za LLM za mfano wa vitisho (sindano ya papo hapo, kuchujwa kwa data, matumizi yasiyo salama ya zana) dhidi ya 10 Bora za OWASP kwa Programu za LLM, na unganisha upunguzaji kwenye vidhibiti vyako vya NIST AI RMF [4][2].

Usambazaji: watumiaji wako 100 wa kwanza 🎯

Hakuna watumiaji, hakuna kuanzisha. Jinsi ya kuanzisha kampuni ya AI ni jinsi ya kuanzisha injini ya usambazaji.

  • Jamii zenye matatizo - mabaraza mahususi, vikundi vya Slack, au majarida ya tasnia. Kuwa na manufaa kwanza.

  • Maonyesho yanayoongozwa na mwanzilishi - vipindi vya moja kwa moja vya dakika 15 vyenye data halisi. Rekodi, kisha utumie klipu kila mahali.

  • Kulabu za PLG - pato la kusoma tu la bure; kulipa ili kuuza nje au kujiendesha. Msuguano mpole hufanya kazi.

  • Ubia - unganisha mahali ambapo watumiaji wako tayari wanaishi. Ushirikiano mmoja unaweza kuwa barabara kuu.

  • Maudhui - machapisho ya kubomoa kwa uaminifu yaliyo na vipimo. Watu wanatamani mahsusi juu ya uongozi wa fikra usio wazi.

Mafanikio madogo madogo yanayostahili kujisifu: uchunguzi kifani na muda uliohifadhiwa, uinuaji wa usahihi na kiashiria cha kuaminika.

Bei inayolingana na thamani 💸

Anza na mpango rahisi, unaoeleweka:

  • Kulingana na matumizi : maombi, tokeni, dakika zimechakatwa. Kubwa kwa haki na kupitishwa mapema.

  • Kiti : wakati ushirikiano na ukaguzi ni muhimu.

  • Mseto : usajili wa msingi pamoja na nyongeza za mita. Huwasha taa wakati wa kuongeza ukubwa.

Kidokezo cha Pro: funga bei kwenye kazi, sio mfano. Ukiondoa saa 5 za kazi ya kununa, bei karibu na thamani iliyoundwa. Usiuze tokeni, uza matokeo.

Tathmini: pima vitu vya kuchosha 📏

Ndio, jenga evals. Hapana, hawana haja ya kuwa wakamilifu. Wimbo:

  • Kiwango cha mafanikio ya kazi - je, matokeo yalifikia vigezo vya kukubalika?

  • Hariri umbali - wanadamu walibadilisha matokeo kwa kiasi gani?

  • Muda wa kusubiri - p50 na p95. Wanadamu wanaona jitter.

  • Gharama kwa kila hatua - sio tu kwa ishara.

  • Uhifadhi na kuwezesha - akaunti zinazotumika kila wiki; mtiririko wa kazi unaendeshwa kwa kila mtumiaji.

Kitanzi rahisi: weka "seti ya dhahabu" ya ~ kazi 20 halisi. Katika kila toleo, ziendesha kiotomatiki, linganisha deltas na uhakiki matokeo 10 ya moja kwa moja kila wiki bila mpangilio maalum. Rekodi za kutokubaliana na msimbo fupi wa sababu (kwa mfano, HALLUCINATION , TONE , FORMAT ) ili ramani zako za barabara zipate ukweli.

Kuaminika, usalama, na kufuata bila maumivu ya kichwa 🛡️

Weka ulinzi kwenye bidhaa yako, sio tu hati yako ya sera:

  • Uchujaji wa ingizo ili kuzuia matumizi mabaya dhahiri.

  • Uthibitishaji wa matokeo dhidi ya taratibu na sheria za biashara.

  • Mapitio ya kibinadamu kwa maamuzi yenye athari kubwa.

  • Ufichuzi wazi kuhusu uhusika wa AI. Hakuna madai ya michuzi ya siri.

Tumia Kanuni za OECD AI kama nyota yako ya kaskazini kwa haki, uwazi, na uwajibikaji; kuweka madai ya masoko kulingana na viwango vya FTC; na ukichakata data ya kibinafsi, fanya kazi kwa mwongozo wa ICO na mawazo ya kupunguza data [5][3][1].

Mpango wa uzinduzi wa siku 30-60-90, toleo lisilopendeza ⏱️

Siku 1-30

  • Mahojiano watumiaji 10 walengwa; kukusanya mabaki 20 halisi.

  • Jenga mtiririko mwembamba wa kazi unaoisha na matokeo yanayoonekana.

  • Tuma beta iliyofungwa kwa akaunti 5. Ongeza wijeti ya maoni. Nasa hariri kiotomatiki.

  • Kuongeza evals msingi. Fuatilia gharama, muda wa kusubiri na mafanikio ya kazi.

Siku 31-60

  • Kaza vidokezo, ongeza urejeshaji, kata utulivu.

  • Tekeleza malipo kwa mpango mmoja rahisi.

  • Zindua orodha ya kungojea hadharani na video ya onyesho ya dakika 2. Anza maelezo ya toleo la kila wiki.

  • Washirika wa kubuni wa Land 5 na marubani waliotiwa saini.

Siku 61-90

  • Kuanzisha ndoano otomatiki na mauzo ya nje.

  • Funga nembo zako 10 za kwanza za kulipia.

  • Chapisha visa 2 vifupi. Ziweke maalum, bila fluff.

  • Amua juu ya mkakati wa modeli v2: rekebisha vizuri au distill ambapo ni wazi italipa.

Je, ni kamili? Hapana. Je, inatosha kupata mvutano? Kabisa.

Kuchangisha pesa au la, na jinsi ya kuizungumzia 💬

Huna haja ya ruhusa ya kujenga. Lakini ikiwa unainua:

  • Simulizi : tatizo chungu, ukingo mkali, faida ya data, mpango wa usambazaji, vipimo vya afya vya mapema.

  • Staha : tatizo, suluhu, nani anajali, picha za skrini za onyesho, GTM, muundo wa kifedha, ramani ya barabara, timu.

  • Bidii : mkao wa usalama, sera ya faragha, muda wa ziada, ukataji miti, chaguo za mfano, mpango wa tathmini [2][4].

Ikiwa hautainua:

  • Tegemea fedha kulingana na mapato, malipo ya mapema, au mikataba ya kila mwaka yenye punguzo ndogo.

  • Weka moto mdogo kwa kuchagua infra konda. Kazi za modal au zisizo na seva zinaweza kutosha kwa muda mrefu.

Njia yoyote inafanya kazi. Chagua ile inayokununulia kujifunza zaidi kwa mwezi.

Moti ambazo kweli huhifadhi maji 🏰

Katika AI, moats ni kuteleza. Bado, unaweza kuwajenga:

  • Kufungia kwa mtiririko wa kazi - kuwa tabia ya kila siku, sio API ya usuli.

  • Utendaji wa kibinafsi - kuandaa data ya umiliki ambayo washindani hawawezi kufikia kihalali.

  • Usambazaji - kumiliki hadhira bora, miunganisho, au flywheel ya kituo.

  • Kubadilisha gharama - violezo, nyimbo nzuri na muktadha wa kihistoria ambao watumiaji hawatauacha kwa urahisi.

  • Uaminifu wa chapa - mkao wa usalama, hati zilizo wazi, usaidizi wa kuitikia. Inachanganya.

Wacha tuwe waaminifu, moats zingine ni kama madimbwi mwanzoni. Hiyo ni sawa. Fanya dimbwi kunata.

Makosa ya kawaida ambayo huzuia uanzishaji wa AI 🧯

  • Mawazo ya onyesho pekee - ya kupendeza kwenye jukwaa, dhaifu katika uzalishaji. Ongeza wanaojaribu tena, kutokuwa na uwezo, na wachunguzi mapema.

  • Tatizo lisiloeleweka - ikiwa mteja wako hawezi kusema kilichobadilika baada ya kukuasili, uko taabani.

  • Kutosha kupita kiasi kwa viwango - kuzingatia ubao wa wanaoongoza ambao mtumiaji wako hajali.

  • Kupuuza UX - AI hiyo ni sawa lakini shida bado inashindwa. Fupisha njia, onyesha kujiamini, ruhusu mabadiliko.

  • Kupuuza mienendo ya gharama - ukosefu wa caching, hakuna batching, hakuna mpango wa kunereka. Pembezoni ni muhimu.

  • Mwisho wa kisheria - faragha na madai sio hiari. Tumia NIST AI RMF kuunda hatari na OWASP LLM Top 10 ili kupunguza vitisho vya kiwango cha programu [2][4].

Orodha ya ukaguzi ya kila wiki ya mwanzilishi 🧩

  • Tuma kitu kinachoonekana kwa mteja.

  • Kagua matokeo 10 ya nasibu; kumbuka 3 maboresho.

  • Zungumza na watumiaji 3. Uliza mfano chungu.

  • Kuua kipimo kimoja cha ubatili.

  • Andika maelezo ya kutolewa. Sherehekea ushindi mdogo. Kunywa kahawa, labda nyingi.

Hii ni siri isiyopendeza ya Jinsi ya kuanzisha kampuni ya AI. Uthabiti hupiga kipaji, ambacho kinafariji isiyo ya kawaida.

TL;DR 🧠✨

Jinsi ya kuanzisha kampuni ya AI sio juu ya utafiti wa kigeni. Ni kuhusu kuchagua tatizo na pesa nyuma yake, kufunga miundo sahihi katika mtiririko wa kuaminika wa kazi, na kurudia kama una mzio wa vilio. Miliki mtiririko wa kazi, kukusanya maoni, jenga njia nyepesi za ulinzi, na uweke bei yako kulingana na thamani ya mteja. Ukiwa na shaka, safirisha kitu rahisi zaidi ambacho kinakufundisha kitu kipya. Kisha ifanye tena wiki ijayo… na ijayo.

Umepata hii. Na ikiwa sitiari itaanguka mahali fulani humu, ni sawa - wanaoanza ni mashairi ya fujo yenye ankara.

Marejeleo

  1. ICO - GDPR ya Uingereza: Mwongozo wa Ulinzi wa Data: soma zaidi

  2. NIST - Mfumo wa Usimamizi wa Hatari wa AI: soma zaidi

  3. FTC - Mwongozo wa Biashara juu ya AI na madai ya utangazaji: soma zaidi

  4. OWASP - 10 Bora kwa Matumizi ya Mfano wa Lugha Kubwa: soma zaidi

  5. OECD - Kanuni za AI: soma zaidi

Pata AI ya Hivi Punde kwenye Duka Rasmi la Msaidizi wa AI

Kuhusu Sisi

Rudi kwenye blogu