kaip įkurti dirbtinio intelekto įmonę

Kaip įkurti dirbtinio intelekto įmonę.

Dirbtinio intelekto įmonės įkūrimas skamba patraukliai ir tuo pačiu šiek tiek bauginančiai. Geros naujienos: kelias aiškesnis nei atrodo. Dar geriau: jei sutelksite dėmesį į klientus, duomenų panaudojimą ir nuobodų vykdymą, galėsite aplenkti geriau finansuojamas komandas. Tai jūsų nuoseklus, lengvai pagrįstų nuomonėmis vadovas, kaip įkurti dirbtinio intelekto įmonę – jame pateikiama pakankamai taktikos, kaip pereiti nuo idėjos prie pajamų nepasiklystant žargone.

Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:

🔗 Kaip sukurti dirbtinį intelektą kompiuteryje (išsamus vadovas)
Žingsnis po žingsnio instrukcija, kaip sukurti savo dirbtinio intelekto sistemą vietoje.

🔗 Duomenų saugojimo reikalavimai dirbtiniam intelektui: ką reikia žinoti
Sužinokite, kiek duomenų ir saugyklos iš tikrųjų reikia dirbtinio intelekto projektams.

🔗 Kas yra dirbtinis intelektas kaip paslauga?
Supraskite, kaip veikia dirbtinis intelektas (AIaaS) ir kodėl įmonės jį naudoja.

🔗 Kaip užsidirbti pinigų naudojant dirbtinį intelektą
Atraskite pelningas dirbtinio intelekto programas ir pajamas generuojančias strategijas.

Greitas idėjos ir pajamų ciklas 🌀

Jei skaitote tik vieną pastraipą, skaitykite šią. Dirbtinio intelekto įmonės įkūrimas priklauso nuo sudėtingo ciklo:

  1. pasirinkti skausmingą, brangią problemą,

  2. pateikti netvarkingą darbo eigą, kuri geriau išspręstų problemą pasitelkiant dirbtinį intelektą,

  3. gauti naudojimo ir realius duomenis,

  4. kas savaitę tobulinkite modelį ir UX,

  5. Kartokite, kol klientai sumokės. Tai netvarkinga, bet keistai patikima.

Greita iliustracinė pergalė: keturių asmenų komanda pasamdė sutarties kokybės užtikrinimo pagalbininką, kuris pažymėjo didelės rizikos sąlygas ir iš karto siūlė pakeitimus. Jie užfiksavo kiekvieną žmogaus atliktą pataisą kaip mokymo duomenis ir išmatavo „redagavimo atstumą“ kiekvienai sąlygai. Per keturias savaites peržiūros laikas sumažėjo nuo „vienos popietės“ ​​iki „prieš pietus“, o dizaino partneriai pradėjo prašyti metinių kainų. Nieko įmantraus; tik griežti ciklai ir negailestingas registravimas.

Pakalbėkime konkrečiau.

Žmonės prašo sistemų. Gerai. Iš tikrųjų geras požiūris į tai, kaip įkurti dirbtinio intelekto įmonę, skamba taip:

  • Problema su finansais, slypinčiais už to – jūsų dirbtinis intelektas turi pakeisti brangų žingsnį arba atverti naujas pajamas, o ne tik atrodyti futuristiškai.

  • Duomenų pranašumas – privatūs, kaupiami duomenys, kurie pagerina jūsų rezultatus. Net ir nedidelės grįžtamojo ryšio anotacijos yra svarbios.

  • Greitas pristatymas „Cadence“ – nedideli leidimai, kurie sutrumpina jūsų mokymosi ratą. Greitis yra griovys, užmaskuotas kaip kava.

  • Darbo eigos nuosavybė – valdykite visą užduotį, o ne vieną API iškvietimą. Norite būti veiksmų sistema.

  • Patikimumas ir saugumas integruoti – privatumas, patvirtinimas ir žmogaus dalyvavimas procesuose, kai svarbiausia.

  • Platinimas, kurį galite iš tikrųjų pasiekti – kanalas, kuriame jūsų pirmieji 100 vartotojų gyvena dabar, o ne hipotetiškai vėliau.

Jei galite pažymėti 3 ar 4 iš jų, jau esate priekyje.

Palyginimo lentelė – pagrindiniai dirbtinio intelekto įkūrėjų rinkinio variantai 🧰

Stalas su apgadintu paviršiumi, kad galėtumėte greitai išsirinkti įrankius. Kai kurios frazės yra tyčia netobulos, nes realus gyvenimas yra toks.

Įrankis / platforma Geriausiai tinka Price stadionas Kodėl tai veikia
Atvirojo dirbtinio intelekto API Greitas prototipų kūrimas, plačios LLM užduotys naudojimas pagrįstas Stiprūs modeliai, lengvai aprašomi dokumentai, greita iteracija.
Antropinis Klodas Ilgalaikio konteksto samprotavimas, saugumas naudojimas pagrįstas Naudingi apsauginiai turėklai, tvirtas sudėtingų užduočių pagrindimas.
„Google Vertex“ dirbtinis intelektas Pilno lygio mašininis mokymasis GCP platformoje debesies naudojimas + už paslaugą Tvarkomas mokymas, derinimas ir procesų valdymas viename.
AWS Bedrock Prieiga prie kelių modelių AWS sistemoje naudojimas pagrįstas Tiekėjų įvairovė ir glaudi AWS ekosistema.
Azure OpenAI Įmonės ir atitikties poreikiai naudojimas pagrįstas + „Azure“ infrastruktūra „Azure“ integruotas saugumas, valdymas ir regioniniai valdikliai.
Apkabinantis veidas Atviri modeliai, tikslinimas, bendruomenė nemokamų ir mokamų variantų derinys Masyvus modelių centras, duomenų rinkiniai ir atviri įrankiai.
Pakartoti Modelių diegimas kaip API naudojimas pagrįstas Įkelkite modelį, gaukite galinį tašką – savotiška magija.
LangChain LLM programų orkestravimas atvirojo kodo + mokamos dalys Grandinės, agentai ir integracijos sudėtingiems darbo eigoms.
Lamos indeksas Paieška + duomenų jungtys atvirojo kodo + mokamos dalys Greitas RAG kūrimas naudojant lanksčius duomenų įkroviklius.
Pušies kankorėžis Vektorinė paieška masteliu naudojimas pagrįstas Valdoma, mažos trinties panašumų paieška.
Weaviate Vektorinė duomenų bazė su hibridine paieška atvirojo kodo + debesijos Tinka semantiniam ir raktinių žodžių derinimui.
Milvus Atvirojo kodo vektoriaus variklis atvirojo kodo + debesijos Gerai keičiasi, CNCF pagrindas nepakenks.
Svoriai ir šališkumas Eksperimento stebėjimas + vertinimai vienai vietai + naudojimas Išlaiko modelių eksperimentus protingus.
Modalinis Serverless GPU darbai naudojimas pagrįstas Pagreitinkite GPU užduotis negaišdami laiko infrastruktūros keitimui.
Vercelis Priekinė dalis + dirbtinio intelekto SDK nemokamas lygis + naudojimas Greitai pristatykite žavingas sąsajas.

Pastaba: kainos kinta, egzistuoja nemokami lygiai, o kai kurie rinkodaros terminai yra tyčia optimistiški. Viskas gerai. Pradėkite nuo paprastų dalykų.

Raskite skausmingą problemą su aštriais kraštais 🔎

Pirmoji pergalė pasiekiama pasirinkus darbą su apribojimais: pasikartojantį, laiko apribojimais, brangų arba didelės apimties. Ieškokite:

  • Laiką eikvoja tokie darbai, kurių vartotojai nemėgsta, pavyzdžiui, el. laiškų atranka, skambučių santraukos, dokumentų kokybės užtikrinimas.

  • Atitikties reikalaujantys darbo srautai , kuriuose svarbi struktūrizuota išvestis.

  • Senojo įrankio spragos ten, kur dabartinis procesas yra 30 paspaudimų ir malda.

Pasikalbėkite su 10 specialistų. Paklauskite: ką šiandien veikei, kas tave suerzino? Paprašykite ekrano kopijų. Jei jie parodys skaičiuoklę, būsite arti tikslo.

Lakmuso testas: jei negalite apibūdinti „prieš“ ir „po“ dviem sakiniais, problema yra pernelyg miglota.

Duomenų strategija, kuri jungia 📈

Dirbtinis intelektas vertina junginius per duomenis, prie kurių jūs unikaliai prisiliečiate. Tam nereikia petabaitų ar magijos. Tam reikia mąstymo.

  • Šaltinis – pradėkite nuo klientų pateiktų dokumentų, bilietų, el. laiškų ar žurnalų. Venkite rinkti atsitiktinius duomenis, kurių negalite išsaugoti.

  • Struktūra – įvesties schemas sukurkite iš anksto (owner_id, doc_type, created_at, version, checksum). Nuoseklūs laukai išvalo kelią vėlesniam vertinimui ir derinimui.

  • Atsiliepimai – pridėkite teigiamus/nepatinka įvertinimus, pažymėkite rezultatus žvaigždutėmis ir užfiksuokite skirtumus tarp modelio teksto ir galutinio žmogaus redaguoto teksto. Net paprastos etiketės yra aukso vertės.

  • Privatumas – taikyti duomenų kiekio mažinimo ir vaidmenimis pagrįstos prieigos praktiką; pašalinti akivaizdžią asmeninę informaciją; registruoti skaitymo / rašymo prieigą ir priežastis. Atitiktis JK ICO duomenų apsaugos principams [1].

  • Saugojimas ir ištrynimas – dokumentuokite, ką saugote ir kodėl; pateikite matomą ištrynimo kelią. Jei teigiate apie dirbtinio intelekto galimybes, pateikite juos sąžiningai, vadovaudamiesi FTC gairėmis [3].

Rizikos valdymui ir valdymui naudokite NIST dirbtinio intelekto rizikos valdymo sistemą kaip savo pagrindą; ji skirta kūrėjams, o ne tik auditoriams [2].

Kurti, pirkti ar maišyti – jūsų modelio strategija 🧠

Nepersistenkite.

  • Pirkite , kai delsa, kokybė ir veikimo laikas yra svarbūs nuo pirmos dienos. Išorinės LLM API sąsajos suteikia jums tiesioginį pranašumą.

  • Tiksliai suderinkite duomenis , kai jūsų sritis siaura ir turite reprezentatyvių pavyzdžių. Maži, švarūs duomenų rinkiniai nugali netvarkingus milžinus.

  • Atviri modeliai , kai reikia kontrolės, privatumo ar ekonomiškumo dideliu mastu. Numatykite laiko operacijoms.

  • Blend – naudokite stiprų bendrąjį modelį samprotavimui ir mažą vietinį modelį specializuotoms užduotims arba apsauginiams turėklams.

Mažoji sprendimų matrica:

  • Didelės variacijos įvesties duomenys, reikalinga geriausia kokybė → pradėkite nuo aukščiausio lygio talpinamos LLM.

  • Stabilus domenas, pasikartojantys modeliai → tikslinama arba distiliuojama iki mažesnio modelio.

  • Didelis delsos laikas arba neprisijungus prie interneto → lengvas vietinis modelis.

  • Apribojimai dėl jautrių duomenų → savarankiškas talpinimas arba privatumo nepažeidžiančios parinktys su aiškiomis DP sąlygomis [2].

Nuorodų architektūra, įkūrėjo leidimas 🏗️

Tegul tai būna nuobodu ir pastebima:

  1. Įtraukimas – failų, el. laiškų, žiniatinklio kabliukų įtraukimas į eilę.

  2. Išankstinis apdorojimas – fragmentavimas, redagavimas, PII šveitimas.

  3. Saugykla – objektų saugykla neapdorotiems duomenims, reliacinė duomenų bazė metaduomenims, vektorinė duomenų bazė paieškai.

  4. Orkestravimas – darbo eigos variklis, skirtas pakartotiniams bandymams, dažnio apribojimams ir atidėtoms operacijoms apdoroti.

  5. LLM sluoksnis – raginimų šablonai, įrankiai, paieška, funkcijų iškvietimas. Agresyvus kaupimas talpykloje (normalizuotų įvesties duomenų įvedimas; trumpo TTL nustatymas; paketinis apdorojimas, kur saugu).

  6. Patvirtinimas – JSON schemos patikrinimai, euristika, lengvi testavimo raginimai. Pridėkite žmogaus įtraukimą į procesą, jei tai svarbu.

  7. Stebimumas – žurnalai, pėdsakai, metrika, vertinimo ataskaitų suvestinės. Sekti užklausos kainą.

  8. Priekinė dalis – aiškios funkcijos, redaguojami rezultatai, paprastas eksportavimas. Malonumas nėra neprivalomas.

Saugumas ir apsauga nėra kada nors įvyksiantys dalykai. Bent jau grėsmių modeliuokite LLM specifines rizikas (greitas įskiepijimas, duomenų nutekėjimas, nesaugus įrankių naudojimas) pagal OWASP 10 geriausių LLM programų sąrašą ir susiekite mažinimo priemones su savo NIST AI RMF valdikliais [4][2].

Platinimas: pirmieji 100 jūsų naudotojų 🎯

Nėra vartotojų – nėra ir startuolio. Kaip įkurti dirbtinio intelekto įmonę – tai iš tikrųjų yra tai, kaip įkurti platinimo variklį.

  • Probleminės bendruomenės – nišiniai forumai, „Slack“ grupės arba pramonės naujienlaiškiai. Pirmiausia būkite naudingi.

  • Įkūrėjo vadovaujamos demonstracijos – 15 minučių trukmės tiesioginės sesijos su tikrais duomenimis. Įrašykite ir naudokite vaizdo įrašus visur.

  • PLG kabliai – nemokama tik skaitymui skirta išvestis; mokama už eksportą arba automatizavimą. Veikia švelni trintis.

  • Partnerystės – integruokite ten, kur jau gyvena jūsų vartotojai. Viena integracija gali būti greitkelis.

  • Turinys – sąžiningi, detalūs įrašai su metrika. Žmonės labiau trokšta konkretumo, o ne miglotos minčių lyderystės.

Mažos, vertos pasigirti, pergalės yra svarbios: atvejo analizė su sutaupytu laiku, tikslumo padidinimas su įtikinamu vardikliu.

Kainodara, atitinkanti vertę 💸

Pradėkite nuo paprasto, suprantamo plano:

  • Naudojimo pagrindu : užklausos, žetonai, apdorotos minutės. Puikiai tinka sąžiningumui ir ankstyvam pritaikymui.

  • Vietos pagrindu : kai svarbiausia yra bendradarbiavimas ir auditas.

  • Hibridinis : bazinė prenumerata ir mokami papildomi mokesčiai. Mastelio keitimo metu apšvietimas išlieka įjungtas.

Profesionalo patarimas: kainą siekite su darbu, o ne su modeliu. Jei atimsite 5 valandas kruopštaus darbo, kainą nustatykite arti sukurtos vertės. Neparduokite žetonų, parduokite rezultatus.

Vertinimas: išmatuokite nuobodžius dalykus 📏

Taip, kurkite vertinimo testus. Ne, jie nebūtinai turi būti tobuli. Trasa:

  • Užduoties sėkmės rodiklis – ar rezultatas atitiko priėmimo kriterijus?

  • Redaguoti atstumą – kiek žmonės pakeitė išvestį?

  • Latencija – p50 ir p95. Žmonės pastebi virpėjimą.

  • Kaina už veiksmą – ne tik už žetoną.

  • Išlaikymas ir aktyvinimas – aktyvios paskyros kas savaitę; darbo eigos vykdomos pagal vartotoją.

Paprastas ciklas: turėkite „auksinį rinkinį“ iš maždaug 20 realių užduočių. Kiekvienoje versijoje jas paleiskite automatiškai, palyginkite skirtumus ir kiekvieną savaitę peržiūrėkite 10 atsitiktinių tiesioginių išvesčių. Neatitikimus užregistruokite su trumpu priežasties kodu (pvz., HALLUCINATION , TONE , FORMAT ), kad jūsų veiksmų planas atitiktų realybę.

Pasitikėjimas, saugumas ir atitiktis be galvos skausmo 🛡️

Įtraukite apsaugos priemones į savo produktą, o ne tik į politikos dokumentą:

  • Įvesties filtravimas siekiant pažaboti akivaizdų piktnaudžiavimą.

  • Išvesties patvirtinimas pagal schemas ir verslo taisykles.

  • Žmonių atliekama didelės įtakos sprendimų peržiūra.

  • Aiškus atskleidimas apie dirbtinio intelekto dalyvavimą. Jokių paslaptingų teiginių.

Naudokite EBPO dirbtinio intelekto principus kaip savo sąžiningumo, skaidrumo ir atskaitomybės pavyzdį; rinkodaros teiginius palaikykite suderintus su FTC standartais; o jei tvarkote asmens duomenis, vadovaukitės ICO rekomendacijomis ir duomenų kiekio mažinimo mąstysena [5][3][1].

30-60-90 dienų paleidimo planas, neglamūriška versija ⏱️

1–30 dienos

  • Apklauskite 10 tikslinių vartotojų; surinkite 20 tikrų artefaktų.

  • Sukurkite siaurą darbo eigą, kuri baigiasi apčiuopiamu rezultatu.

  • Išsiųskite uždarą beta versiją 5 paskyroms. Pridėkite atsiliepimų valdiklį. Automatiškai fiksuokite pakeitimus.

  • Pridėkite pagrindinius įvertinimus. Stebėkite kainą, delsą ir užduočių sėkmę.

31–60 dienos

  • Sugriežtinkite raginimus, pridėkite paieškos laiko, sumažinkite delsą.

  • Įgyvendinkite mokėjimus naudodami vieną paprastą planą.

  • Sukurkite viešą laukiančiųjų sąrašą su 2 minučių demonstraciniu vaizdo įrašu. Pradėkite rašyti savaitinius išleidimo aprašymus.

  • „Land 5“ dizaino partneriai su pasirašiusiais pilotų sutartis.

61–90 dienos

  • Įdiegti automatizavimo kabliukus ir eksportą.

  • Užfiksuokite pirmuosius 10 mokamų logotipų.

  • Paskelbkite 2 trumpus atvejų tyrimus. Jie turi būti konkretūs, be jokių tuščiažodžiavimų.

  • Nuspręskite dėl v2 modelio strategijos: tiksliai sureguliuokite arba distiliuokite ten, kur tai akivaizdžiai atsiperka.

Ar tai tobula? Ne. Ar to pakanka, kad būtų užtikrintas sukibimas? Be abejo.

Lėšų rinkimas ar ne, ir kaip apie tai kalbėti 💬

Jums nereikia leidimo statyti. Tačiau jei keliate:

  • Pasakojimas : skausminga problema, ryškus pleištas, duomenų pranašumas, paskirstymo planas, sveiki ankstyvieji rodikliai.

  • Kaladėlė : problema, sprendimas, kam rūpi, demonstracinės ekrano kopijos, GTM, finansinis modelis, veiksmų planas, komanda.

  • Kruopštumas : saugumo padėtis, privatumo politika, veikimo laikas, registravimas, modelio pasirinkimas, vertinimo planas [2][4].

Jei nepakelsite:

  • Remkitės pajamomis pagrįstu finansavimu, išankstiniais mokėjimais arba metinėmis sutartimis su nedidelėmis nuolaidomis.

  • Mažinkite sąnaudas pasirinkdami efektyvią infrastruktūrą. Modaliniai arba beserveriniai darbai gali būti pakankami ilgam laikui.

Abu keliai tinka. Pasirinkite tą, kuris leidžia jums daugiau mokytis per mėnesį.

Grioviai, kurie iš tikrųjų sulaiko vandenį 🏰

Dirbtiniame intelekte grioviai yra slidūs. Vis dėlto juos galima pastatyti:

  • Darbo eigos užrakinimas – tapkite kasdieniu įpročiu, o ne fonine API.

  • Privatus veikimas – derinimas naudojant nuosavybės teise saugomus duomenis, prie kurių konkurentai negali teisėtai prisijungti.

  • Platinimas – nišinės auditorijos turėjimas, integracijos arba kanalų smagratis.

  • Perjungimo išlaidos – šablonai, patikslinimai ir istorinis kontekstas, kurių vartotojai lengvai neatsisakys.

  • Prekės ženklo pasitikėjimas – saugumo užtikrinimas, skaidri dokumentacija, reaguojanti pagalba. Tai jungiasi.

Būkime atviri, kai kurie grioviai iš pradžių labiau panašūs į balas. Nieko tokio. Padarykite balą lipnią.

Dažnos klaidos, stabdančios dirbtinio intelekto startuolius 🧯

  • Mąstymas tik apie demonstracines versijas – scenoje šaunu, bet gamyboje silpna. Anksti pridėkite pakartotinius bandymus, idempotenciją ir monitorius.

  • Neaiški problema – jei klientas negali pasakyti, kas pasikeitė po to, kai jus priėmė, turite problemų.

  • Pernelyg didelis prisitaikymas prie etalonų – pernelyg didelis susitelkimas ties lyderių lentele, kuri vartotojui nerūpi.

  • UX ignoravimas – dirbtinis intelektas, kuris yra teisingas, bet nepatogus, vis tiek neveikia. Sutrumpinkite kelius, parodykite pasitikėjimą savimi, leiskite redaguoti.

  • Ignoruojant sąnaudų dinamiką – trūksta talpyklos, nėra partijų apdorojimo, nėra distiliavimo plano. Svarbu pelno marža.

  • Teisinis paskutinis – privatumas ir pretenzijos nėra neprivalomos. Naudokite NIST AI RMF rizikai struktūrizuoti ir OWASP LLM Top 10, kad sumažintumėte programų lygio grėsmes [2][4].

Įkūrėjo savaitinis kontrolinis sąrašas 🧩

  • Siųskite kažką, ką klientas matytų.

  • Peržiūrėkite 10 atsitiktinių rezultatų; atkreipkite dėmesį į 3 patobulinimus.

  • Pasikalbėkite su 3 vartotojais. Paprašykite skausmingo pavyzdžio.

  • Nužudyk vieną tuštybės metriką.

  • Rašykite išleidimo pastabas. Švęskite mažą pergalę. Išgerkite kavos, tikriausiai per daug.

Tai yra nepatraukli dirbtinio intelekto įmonės įkūrimo paslaptis. Nuoseklumas nugali genialumą, ir tai keistai guodžia.

TL;DR 🧠✨

Dirbtinio intelekto įmonės įkūrimas nėra egzotiški tyrimai. Svarbu pasirinkti problemą, už kurios slypi pinigai, įvilkti tinkamus modelius į patikimą darbo eigą ir kartoti procesą taip, lyg būtumėte alergiški stagnacijai. Prisiimkite atsakomybę už darbo eigą, rinkite atsiliepimus, sukurkite lengvas apsaugos priemones ir susiekite savo kainodarą su kliento verte. Kilus abejonėms, pasiūlykite paprasčiausią dalyką, kuris jus išmoko kažko naujo. Tada pakartokite tą patį kitą savaitę... ir dar kitą.

Taip, teisingai supratote. Ir jei kažkur čia metafora subyra, viskas gerai – startuoliai yra netvarkingi eilėraščiai su sąskaitomis faktūromis.

Nuorodos

  1. ICO – JK BDAR: Duomenų apsaugos vadovas: skaitykite daugiau

  2. NIST – dirbtinio intelekto rizikos valdymo sistema: skaitykite daugiau

  3. FTC – Verslo gairės dėl dirbtinio intelekto ir reklamos teiginių: skaitykite daugiau

  4. OWASP – 10 geriausių didelių kalbų modelių taikymų: skaitykite daugiau

  5. OECD – Dirbtinio intelekto principai: skaitykite daugiau

Raskite naujausią dirbtinį intelektą oficialioje dirbtinio intelekto asistentų parduotuvėje

Apie mus

Atgal į tinklaraštį