yükseliş ile Açık kaynaklı yapay zeka modellerinin aksine, bu çığır açan teknolojinin metalaşması bizim üzerimizde. Yeni piyasaya sürülen bir modeli arzu edilen bir teknoloji demografisinde hedefleme ve bunun tutacağını umma tuzağına düşmek kolaydır.
Bu kadar çok modele kolayca erişilebilirken bir hendek oluşturmak, erken aşamadaki yapay zeka girişimleri için bir ikilem yaratır, ancak alanınızdaki müşterilerle derin ilişkilerden yararlanmak basit ama etkili bir taktiktir.
Gerçek hendek, tescilli veriler üzerinde eğitilmiş yapay zeka modellerinin yanı sıra bir uzmanın incelikli iş akışı sorunlarını çözmek için günlük görevlerini nasıl yerine getirdiğine dair derin bir anlayışın birleşimidir.
Sonuçların gerçek dünya üzerindeki etkilerinin olduğu yüksek düzeyde düzenlemeye tabi endüstrilerde, veri depolamanın yüksek bir uyumluluk kontrol çıtasını geçmesi gerekir. Tipik olarak, müşteriler, tek bir oyuncunun tüm verilere erişiminin olmadığı parçalanmış veri kümeleri endüstrisini destekleyen, başlangıçlar yerine önceden geçmiş performansa sahip şirketleri tercih eder. Bugün, her büyüklükteki oyuncunun veri setlerini son derece uyumlu duvarlı bahçe sunucularının arkasında tuttuğu çok modlu bir gerçekliğe sahibiz.
Bu, mevcut ilişkileri olan girişimlere, belirli müşteri sorunlarını çözmek için yazılımlarıyla bir test pilotu başlatmak üzere teknolojilerini dış kaynak olarak kullanan potansiyel müşterilere yaklaşma fırsatı yaratır. Bu ilişkiler, kurucu ortaklar, yatırımcılar, danışmanlar ve hatta önceki profesyonel ağlar aracılığıyla ortaya çıkabilir.
Gerçek hendek, tescilli veriler üzerinde eğitilmiş yapay zeka modellerinin yanı sıra bir uzmanın incelikli iş akışı sorunlarını çözmek için günlük görevlerini nasıl yerine getirdiğine dair derin bir anlayışın birleşimidir.
Müşterilere teğet kimlik bilgilerini göstermek, güven oluşturmanın etkili bir yoludur: Olumlu göstergeler, AI uzmanlarıyla tanınan bir üniversiteden ekip üyelerini, prototipin potansiyel müşterilerin sonuçları görselleştirmesini sağladığı güçlü bir demoyu veya çözümünüzün nasıl yardımcı olacağına dair açık bir iş vakası analizini içerir. biriktirirler veya para kazanırlar.
Kurucuların bu aşamada sıklıkla yaptığı bir hata, müşteri verisi modelleri oluşturmanın ürün-pazar uyumu ve farklılaştırma için yeterli olduğunu varsaymaktır. Gerçekte, PMF’yi bulmak çok daha karmaşıktır: AI’yı bir soruna atmak, doğruluk ve müşteri kabulü ile ilgili sorunlar yaratır.
Son derece sıkı düzenlemelere tabi endüstrilerde, günlük değişiklikler hakkında karmaşık bir bilgiye sahip olan, artan deneyimli uzmanların yüksek çıtasını aşmak, tipik olarak zorlu bir görev olarak ortaya çıkıyor. Veriler üzerinde iyi eğitilmiş yapay zeka modelleri bile, uzman alan bilgisinin doğruluğundan ve nüansından veya daha da önemlisi gerçeklikle herhangi bir bağlantıdan yoksun olabilir.
On yıllık verilerle eğitilmiş bir risk tespit sistemi, sektör uzmanlarının konuşmaları veya daha önce “riskli” olarak kabul edilen bir parçacığı tamamen zararsız hale getirebilecek son haberler hakkında hiçbir fikre sahip olmayabilir. Başka bir örnek, arka arkaya yüksek frekanslı özellik yayınlarından ayrı olarak yararlanan bir ön uç çerçevesinin önceki bir sürümünün kod tamamlamasını öneren bir kodlama asistanı olabilir.
Bu tür durumlarda, başlangıçlar için, pilotlarla bile başlatma ve yineleme modeline güvenmek daha iyidir.
Pilotları yönetmede üç temel taktik vardır:
