Home » Những điều nên và không nên làm của một startup Trí tuệ nhân tạo

Những điều nên và không nên làm của một startup Trí tuệ nhân tạo

Đăng bởi charlotte.pham
Những điều nên và không nên làm của một startup Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) có lẽ là một trong những thách thức công nghệ thú vị nhất của thế kỷ 21, và nhiều thiên tài công nghệ đang tập trung vào việc giải quyết các vấn đề mà AI đặt ra. Nếu bạn đang nghĩ đến việc bắt đầu một startup Trí tuệ nhân tạo, hãy xem xét những điều nên và không nên dưới đây trước khi huy động nguồn lực của mình.

Đừng “tái phát minh chiếc bánh xe”

Rất nhiều cơ sở hạ tầng AI đã được xác định bởi các kỹ sư hàng đầu được tuyển dụng bởi những ông lớn trong ngành như Microsoft và Google, do đó việc bắt đầu từ cơ sở sẽ là một sự lãng phí thời gian của tất cả mọi người. Như Amazon và IBM đã thống trị thị trường dịch vụ và nền tảng điện toán đám mây, rất nhiều các nhà nghiên cứu cũng đang phát triển các giải pháp nguồn mở. Vì vậy, đừng quay lại bắt đầu từ con số 0, hãy xem những gì bạn có thể xây dựng trên cơ sở hạ tầng hiện có.

Đừng là câu trả lời của một câu hỏi không ai hỏi

Nếu bạn không có ứng dụng cho công nghệ AI của mình, sẽ chẳng có lí do gì để dành thời gian và tiền bạc quý báu của bạn để phát triển nó. Một giải pháp công nghệ cần có một thị trường dành cho nó, giải pháp của bạn sẽ không thể sinh lãi nếu không có mang lại một lợi ích hay trường hợp sử dụng cụ thể. Với sự mở rộng nhanh chóng của toàn bộ ngành công nghiệp, có khả năng thế hệ khởi nghiệp tiếp theo sẽ tập trung mang lại những giải pháp cụ thể và mang theo đặc thù của từng ngành công nghiệp khác nhau.

group of people using laptop computer

Hãy sử dụng những gì sẵn có

Một lần nữa, đừng phát minh lại bánh xe, nhưng hãy tận dụng những gì đã được đặt ra về cơ sở hạ tầng và công cụ. Có rất nhiều lựa chọn SaaS cho Machine Learning (Học Máy) với giá cả phải chăng để giúp bạn bắt đầu, cũng như các thư viện nguồn mở nơi bạn có thể tìm hiểu thêm.

  • TensorFlow ™

Một thư viện mở với kiến ​​trúc linh hoạt cho phép dễ dàng triển khai các ứng dụng tính toán trên một loạt các nền tảng khác nhau. Được phát triển đầu tiên bởi Google Brain, nó hỗ trợ Học Máy và Học Sâu rất nhiều. Lõi tính toán số linh hoạt của TensorFlow ™ có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học khác.

  • Scikit-learn

Scikit-learn là một thư viện mã nguồn mở có thể sử dụng được về mặt thương mại, cung cấp các phân tích nâng cao trong Python. Nó có thể thực hiện các nhiệm vụ phân cụm, phân loại và hồi quy, cũng như tiền xử lý, lựa chọn mô hình và giảm kích thước.

  • OpenNLP và Apache Spark ™

Cộng đồng Apache là một bộ sưu tập khổng lồ các sản phẩm phần mềm nguồn mở được phát triển và cung cấp cho mục đích công đồng. Dự án OpenNLP cung cấp một bộ công cụ để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm nhận dạng giọng nói để phân tích tình cảm, phân đoạn câu và phân tích cú pháp. Apache Spark ™ là một công cụ phân tích hợp nhất mà bạn có thể sử dụng để xử lý dữ liệu quy mô lớn, kết hợp các quy trình công việc hiện có trong SQL hoặc Python.

  • Microsoft Azure

Microsoft Azure là một dịch vụ đám mây toàn diện, cung cấp cơ sở hạ tầng và công cụ để xây dựng các ứng dụng và mô hình do AI cung cấp. Sử dụng bộ công cụ ấn tượng, bạn có thể xây dựng đơn giản và trực quan trên đầu các thư viện hiện có của họ, để tạo ra những trải nghiệm mới và sáng tạo.

  • IBM Watson

IBM Watson cho phép bạn tạo các mô hình học máy, giám sát và cải thiện các mô hình khác nhau bằng các thử nghiệm tự động. Nó cung cấp lại cái nhìn sâu sắc về dữ liệu bạn cung cấp.

Hãy tập trung vào các bộ dữ liệu có ý nghĩa

Dữ liệu ở xung quanh chúng ta và có thể bạn là một kiến ​​trúc sư dữ liệu, xem xét cách xây dựng cấu trúc hỗ trợ cho các ứng dụng AI tiềm năng. Tuy nhiên, điều có thể tạo điều kiện cho việc thâm nhập thị trường nhanh hơn là suy nghĩ về việc hợp tác với một số startup sáng tạo khác có thể cung cấp cho bạn quyền truy cập vào dữ liệu đặc quyền hoặc độc quyền. Bạn cũng có thể sử dụng API để xây dựng bộ dữ liệu thành cơ sở dữ liệu nguồn mở hoặc trả phí.

Hãy chú trọng tới những lợi ích và giải pháp của AI trong những case study cụ thể

Quay trở lại việc tái phát minh chiếc bánh xe, bạn muốn tìm kiếm các lĩnh vực phát triển nơi AI có thể giải quyết các vấn đề trước đây, hoặc giải quyết tốt hơn mười lần cho các giải pháp hiện tại. Quy tắc 10 lần của Grant Cardone đã trở thành một chuẩn mực kinh doanh cũng như mục tiêu sản xuất cho nhiều công ty mới thành lập, nhưng đối với các startup Trí tuệ nhân tạo, điều đó khó có thể làm được khi lợi nhuận luôn có xu hướng gia tăng thay vì đứng yên. Để giải quyết vấn đề này, hãy thử tìm kiếm các ứng dụng trong đó các thuộc tính hoặc lợi ích cốt lõi của công nghệ AI có thể mang lại sự cải thiện đáng kể cho những giải pháp hiện có trên thị trường.

Đối với những startup, việc xác định nhu cầu thực sự và thiết lập ứng dụng AI của bạn để giải quyết chúng sẽ khiến startup của bạn trở nên không thể thiếu trong thị trường. Bốn pain ponts cụ thể ở đây có thể kể tới:

  • Thủ tục: các quy trình hiện tại đang tiếp cận vấn đề không chính xác
  • Năng suất: các giải pháp hiện tại không hiệu quả và lãng phí thời gian
  • Tài chính: các giải pháp hiện tại quá tốn kém
  • Hỗ trợ: các giải pháp hiện tại cung cấp phản hồi và hỗ trợ người tiêu dùng không đầy đủ

Nhiều pain point của khách hàng phát sinh từ sự tương tác trực tiếp giữa họ và doanh nghiệp, vì vậy một giải pháp AI hữu hiệu sẽ là một ứng dụng để nâng cao trải nghiệm dịch vụ khách hàng. Chúng có thể đa dạng như các ứng dụng bán lẻ, giáo dục, fintech và xã hội – bạn chỉ cần tìm ra pain point mà giải pháp AI có thể giải quyết.

photo of three person sitting and talking

Hãy kiếm tiền từ giải pháp AI

Mọi người đều muốn kết hợp chuyên môn của riêng mình với AI để giải quyết các vấn đề cụ thể trong ngành, nhưng bạn không được quên rằng bạn là một công ty khởi nghiệp đang tìm kiếm thị trường kinh doanh để mở rộng. Bạn cần phải cân bằng giữa kĩ thuật và giải pháp kinh doanh để khiến ứng dụng AI của bạn có thể trở thành một sản phẩm có thể bán được trên thị trường.

Hãy áp dụng AI trong mọi cơ hội trong ngành công nghiệp

Nhiều ngành công nghiệp đã áp dụng các giải pháp AI, đặc biệt là những ngành được số hóa cao. Hãy xem xét những cơ hội thích hợp nào dành cho các ứng dụng AI, ví dụ, fintech, medtech, phương tiện truyền thông và truyền thông, và nơi chúng sẽ tạo ra ảnh hưởng nhiều nhất.

Đừng đuổi theo cầu vồng

Những ông lớn trong ngành công nghệ đã dẫn đầu trong việc thương mại hóa cơ sở hạ tầng AI và AI, vì vậy bạn cần tìm kiếm những lỗ hổng nhỏ hơn. Một số trong số này có thể có trong các ứng dụng B2B, nơi các bộ dữ liệu khổng lồ đã có sẵn. Hãy thử suy nghĩ về AI ứng dụng trong một loạt các kịch bản tiêu dùng khác nhau, kết hợp chéo các ứng dụng thị trường tiềm năng với các kỹ thuật và thuộc tính khác nhau của AI.

0 bình luận
0

Bài viết liên quan

Để lại bình luận