Как да стартирате компания за изкуствен интелект.

Стартирането на стартъп, свързан с изкуствен интелект, звучи едновременно лъскаво и малко ужасяващо. Добра новина: пътят е по-ясен, отколкото изглежда. Още по-добре: ако се фокусирате върху клиентите, използването на данни и скучното изпълнение, можете да изпреварите по-добре финансираните екипи. Това е вашият подробен, леко категоричен наръчник за това как да стартирате компания за изкуствен интелект - с достатъчно тактики, за да преминете от идеята към приходите, без да се давите в жаргон.

Статии, които може да ви харесат след тази:

🔗 Как да създадете изкуствен интелект на вашия компютър (пълно ръководство)
Поетапно ръководство за изграждане на собствена система с изкуствен интелект локално.

🔗 Изисквания за съхранение на данни за изкуствен интелект: Какво трябва да знаете
Научете колко данни и място за съхранение наистина изискват проектите с изкуствен интелект.

🔗 Какво е изкуствен интелект като услуга
Разберете как работи AIaaS и защо бизнесите го използват.

🔗 Как да използваме изкуствен интелект, за да печелим пари
Открийте печеливши приложения с изкуствен интелект и стратегии за генериране на доходи.

Бързият цикъл от идея до приходи 🌀

Ако четете само един параграф, нека бъде този. Как да стартирате компания за изкуствен интелект се свежда до тесен цикъл:

изберете болезнен, скъп проблем,
изпратете късоразделен работен процес, който го решава по-добре с изкуствен интелект,
получавайте данни за употреба и реални данни,
усъвършенствайте модела плюс UX седмично,
повтаряйте, докато клиентите платят. Разхвърляно е, но странно надеждно.

Бърза илюстративна победа: екип от четирима души разработи помощник по осигуряване на качеството по договор, който маркираше клаузи с висок риск и предлагаше редакции на място. Те записваха всяка човешка корекция като данни за обучение и измерваха „разстоянието за редактиране“ за всяка клауза. В рамките на четири седмици времето за преглед спадна от „един следобед“ на „преди обяд“ и дизайнерските партньори започнаха да искат годишно ценообразуване. Нищо особено; само тесни цикли и безмилостно регистриране.

Нека бъдем конкретни.

Хората искат рамки. Добре. Един наистина добър подход към това как да стартирате компания за изкуствен интелект се вписва в следните точки:

Проблемът е свързан с парите - вашият изкуствен интелект трябва да замени скъпоструваща стъпка или да отключи нови приходи, а не просто да изглежда футуристично.
Предимство на данните - частни, комбинирани данни, които подобряват резултатите ви. Дори анотациите с лека обратна връзка са от значение.
Бърза честота на доставка - малки издания, които стягат цикъла ви на обучение. Скоростта е ров, прикрит като кафе.
Собственост на работния процес - притежавайте цялата задача от край до край, а не едно-единствено API извикване. Искате да бъдете системата от действия.
Доверие и безопасност още по дизайн - поверителност, валидиране и „човек в цикъла“, където залозите са високи.
Разпространение, до което реално можете да достигнете - канал, където първите ви 100 потребители живеят сега, а не хипотетично по-късно.

Ако можете да отбележите 3 или 4 от тях, вече сте напред.

Сравнителна таблица - ключови опции за основатели на ИИ 🧰

Разхвърляна маса, за да можете бързо да избирате инструменти. Някои формулировки са умишлено несъвършени, защото реалният живот е такъв.

Инструмент / Платформа	Най-добро за	Стадион за цена	Защо работи
API на OpenAI	Бързо прототипиране, широки LLM задачи	базирано на употреба	Силни модели, лесна документация, бърза итерация.
Антропичен Клод	Дългоконтекстуално разсъждение, безопасност	базирано на употреба	Полезни предпазни мерки, солидни разсъждения за сложни подкани.
Google Vertex AI	Пълноценно машинно обучение на GCP	използване на облака + за всяка услуга	Управлявано обучение, настройка и тръбопроводи „всичко в едно“.
AWS Bedrock	Достъп до множество модели в AWS	базирано на употреба	Разнообразие от доставчици плюс стегната AWS екосистема.
Azure OpenAI	Корпоративни нужди + изисквания за съответствие	базирано на употреба + инфраструктура на Azure	Защита, управление и регионални контроли, базирани на Azure.
Прегръщащо лице	Отворени модели, фина настройка, общност	комбинация от безплатно + платено	Масивен център за модели, набори от данни и отворени инструменти.
Репликиране	Разгръщане на модели като API	базирано на употреба	Пусни модел, получи крайна точка - нещо като магия.
LangChain	Оркестриране на LLM приложения	отворен код + платени части	Вериги, агенти и интеграции за сложни работни процеси.
Индекс на ламата	Извличане + конектори за данни	отворен код + платени части	Бързо изграждане на RAG с гъвкави устройства за зареждане на данни.
Шишарка	Търсене на вектор в мащаб	базирано на употреба	Управлявано търсене на сходство с ниско триене.
Уийвиейт	Векторна база данни с хибридно търсене	отворен код + облак	Подходящо за семантично смесване + смесване на ключови думи.
Милвус	Векторен енджин с отворен код	отворен код + облак	Мащабира се добре, CNCF подложката не вреди.
Тежести и отклонения	Проследяване + оценки на експерименти	на място + ползване	Поддържа експериментите с модели разумни.
Модал	Безсървърни задачи за графични процесори	базирано на употреба	Ускорете задачите на графичния процесор, без да се борите с инфраструктурата.
Версел	Фронтенд + AI SDK	безплатен пакет + ползване	Изпращайте бързо възхитителни интерфейси.

Забележка: цените се променят, съществуват безплатни нива и някои маркетингови фрази са нарочно оптимистични. Няма проблем. Започнете с простото.

Намерете болезнения проблем с остри ръбове 🔎

Първата ви победа идва от избора на работа с ограничения: повтаряща се, ограничена във времето, скъпа или с голям обем. Търсете:

губят време , което мразят да правят, като например сортиране на имейли, обобщаване на обаждания, проверка на качеството на документи.
Работни процеси, изискващи стриктно съответствие, където структурираният резултат е от значение.
Пропуски в инструментите за стари инструменти , където текущият процес е 30 кликвания и молитва.

Говорете с 10 практикуващи. Попитайте: какво направихте днес, което ви раздразни? Поискайте скрийншотове. Ако ви покажат електронна таблица, значи сте близо до целта.

Лакмусов тест: ако не можете да опишете „преди“ и „след“ в две изречения, проблемът е твърде неясен.

Стратегия за данни, която усложнява 📈

Стойността на изкуствения интелект се увеличава чрез данни, до които имате уникален досег. Това не изисква петабайти или магия. Изисква мисъл.

Източник - започнете с документи, билети, имейли или лог файлове, предоставени от клиента. Избягвайте да събирате произволни неща, които не можете да запазите.
Структура - проектирайте входните схеми рано (owner_id, doc_type, created_at, version, checksum). Последователните полета почистват пътя за оценка и настройка по-късно.
Обратна връзка - добавете оценки „палец нагоре/надолу“, маркирани със звезда резултати и запишете разликите между текста на модела и крайния текст, редактиран от човек. Дори простите етикети са от значение.
Поверителност - практикувайте минимизиране на данните и достъп, базиран на роли; редактирайте очевидна лична информация; регистрирайте достъпа за четене/писане и причините за него. Спазвайте принципите за защита на данните на ICO на Обединеното кралство [1].
Съхранение и изтриване - документирайте какво запазвате и защо; предоставете видим път за изтриване. Ако правите твърдения за възможностите на ИИ, бъдете честни съгласно указанията на Федералната търговска комисия [3].

За управление на риска и управление използвайте рамката за управление на риска с изкуствен интелект на NIST като основа; тя е написана за строители, а не само за одитори [2].

Изграждане срещу покупка срещу смесване - вашата моделна стратегия 🧠

Не го усложнявай прекалено.

Купувайте , когато латентността, качеството и времето на работа са от значение още от първия ден. Външните LLM API ви дават незабавен ефект.
Прецизно настройвайте, когато вашата област е тясна и имате представителни примери. Малките, чисти набори от данни са по-добри от хаотични гиганти.
Отворете модели , когато имате нужда от контрол, поверителност или икономическа ефективност в голям мащаб. Бюджетирайте време за операции.
Смесване - използвайте силен общ модел за разсъждения и малък локален модел за специализирани задачи или предпазни мерки.

Малка матрица на решенията:

Входни данни с висока дисперсия, необходимо е най-добро качество → започнете с първокласен хостван LLM.
Стабилен домейн, повтарящи се модели → фина настройка или дестилация до по-малък модел.
Висока латентност или офлайн → лек локален модел.
Ограничения за чувствителни данни → самостоятелно хостване или използване на опции, зачитащи поверителността, с ясни условия за поверителност [2].

Референтната архитектура, издание за основатели 🏗️

Направете го скучно и наблюдаемо:

Приемане - файлове, имейли, уеб кукички в опашка.
Предварителна обработка - фрагментиране, редактиране, почистване на PII.
Съхранение - обектно хранилище за сурови данни, релационна база данни за метаданни, векторна база данни за извличане.
Оркестрация - работен процес за обработка на повторни опити, ограничения на скоростта, отсрочки.
LLM слой - шаблони за подкани, инструменти, извличане, извикване на функции. Кеширане агресивно (клавиша върху нормализирани входове; задаване на кратък TTL; пакетно изпълнение, където е безопасно).
Валидиране - JSON Schema проверки, евристика, леки тестови подкани. Добавете „човешко участие“ за високи залози.
Наблюдаемост - лог файлове, трасирания, показатели, табла за оценка. Проследяване на разходите за заявка.
Фронтенд - ясни аванси, редактируеми резултати, лесен експорт. Удоволствието не е по избор.

Сигурността и безопасността не са нещо, което ще се случи някой ден. Като минимум, специфични за модела на заплахите LLM рискове (бързо внедряване, изтичане на данни, несигурно използване на инструменти) спрямо OWASP Top 10 за LLM приложения и свържете смекчаващите мерки с вашите NIST AI RMF контроли [4][2].

Разпространение: първите ви 100 потребители 🎯

Няма потребители, няма стартъп. Как да стартирате компания за изкуствен интелект е всъщност как да стартирате дистрибуторска система.

Проблемни общности - нишови форуми, Slack групи или индустриални бюлетини. Бъдете полезни първо.
Демонстрации, водени от основателя - 15-минутни сесии на живо с реални данни. Записвайте, а след това използвайте клипове навсякъде.
PLG куки - безплатен изход само за четене; платете за експортиране или автоматизиране. Нежното триене работи.
Партньорства - интегрирайте се там, където вашите потребители вече живеят. Една интеграция може да бъде магистрала.
Съдържание - честни публикации с анализи и показатели. Хората жадуват за конкретика, а не за неясно лидерство в мисленето.

Малките победи, достойни за похвала, са важни: казус със спестено време, повишаване на точността с правдоподобен знаменател.

Ценообразуване, което съответства на стойността 💸

Започнете с прост и обясним план:

Базирано на употреба : заявки, токени, обработени минути. Чудесно за справедливост и ранно приемане.
Базирано на място : когато сътрудничеството и одитът са ключови.
Хибрид : основен абонамент плюс допълнителни услуги с отчитане. Поддържа осветлението включено по време на мащабиране.

Професионален съвет: обвържете цената със задачата, а не с модела. Ако премахнете 5 часа упорита работа, определете цена близо до създадената стойност. Не продавайте токени, продавайте резултати.

Оценка: измерете скучните неща 📏

Да, изграждайте оценки. Не, не е нужно да са перфектни. Проследяване:

Процент на успех на задачата - отговаря ли резултатът на критериите за приемане?
Редактиране на разстоянието - доколко хората са променили резултата?
Латентност - p50 и p95. Хората забелязват трептене.
Цена на действие - не само на токен.
Задържане и активиране - седмични активни акаунти; работни потоци, изпълнявани за всеки потребител.

Прост цикъл: поддържайте „златен набор“ от ~20 реални задачи. При всяко издание ги изпълнявайте автоматично, сравнявайте делта и преглеждайте 10 произволни резултата на живо всяка седмица. Регистрирайте несъответствията с кратък код на причината (напр. ХАЛЮЦИНАЦИЯ , ТОН , ФОРМАТ ), така че вашата пътна карта да съответства на реалността.

Доверие, безопасност и съответствие без главоболие 🛡️

Включете предпазни мерки в продукта си, не само в документа си за правилата:

Филтриране на входни данни за ограничаване на очевидните злоупотреби.
Валидиране на изхода спрямо схеми и бизнес правила.
Човешка проверка за решения с голямо въздействие.
Ясни разкрития относно участието на изкуствения интелект. Без мистериозни твърдения.

Използвайте Принципите на ИИ на ОИСР като ваша ориентир за справедливост, прозрачност и отчетност; поддържайте маркетинговите твърдения в съответствие със стандартите на Федералната търговска комисия (FTC); и ако обработвате лични данни, действайте съгласно насоките на ICO и нагласата за минимизиране на данните [5][3][1].

Планът за стартиране от 30-60-90 дни, небляскава версия ⏱️

Дни 1–30

Интервюирайте 10 целеви потребители; съберете 20 истински артефакта.
Изградете тесен работен процес, който завършва с осезаем резултат.
Изпратете затворена бета версия до 5 акаунта. Добавете джаджа за обратна връзка. Записвайте редакциите автоматично.
Добавете основни оценки. Проследявайте разходите, латентността и успеха на задачите.

Дни 31–60

Затегнете подканите, добавете извличане, намалете латентността.
Внедрете плащания с един прост план.
Пуснете публичен списък с чакащи с 2-минутно демонстрационно видео. Започнете седмични бележки за изданието.
Дизайнерските партньори на Land 5 са с подписани пилотни проекти.

Дни 61–90

Въведете автоматизирани куки и експорти.
Заключете първите си 10 платени лога.
Публикувайте 2 кратки казуса. Бъдете конкретни, без излишни подробности.
Вземете решение за стратегия на модела v2: прецизирайте или дестилирайте там, където очевидно се отплаща.

Перфектно ли е? Не. Достатъчно ли е, за да се получи сцепление? Абсолютно.

Набиране на средства или не, и как да говорим за това 💬

Не е необходимо разрешение за строеж. Но ако построите:

Разказ : болезнен проблем, остър клин, предимство на данните, план за разпределение, здравословни ранни показатели.
Тесте : проблем, решение, кого го е грижа, демо скрийншотове, GTM, финансов модел, пътна карта, екип.
Дълъгкост : сигурност, политика за поверителност, време на работа, регистриране, избор на модел, план за оценка [2][4].

Ако не повишите залога:

Заложете на финансиране, базирано на приходи, предплащания или годишни договори с малки отстъпки.
Поддържайте ниско потребление на ресурси, като изберете „lean infra“. Модалните или безсървърните задачи могат да бъдат достатъчни за дълго време.

И двата пътя работят. Изберете този, който ви осигурява повече обучение на месец.

Ровове, които всъщност задържат вода 🏰

В изкуствения интелект рововете са хлъзгави. Все пак можете да ги построите:

Заключване на работния процес - станете ежедневен навик, а не фонов API.
Частно изпълнение - настройване на собствени данни, до които конкурентите нямат законен достъп.
Разпространение - притежаване на нишова аудитория, интеграции или маховик на канала.
Разходи за превключване - шаблони, фини настройки и исторически контекст, които потребителите няма да изоставят лесно.
Доверие към марката - сигурност, прозрачна документация, отзивчива поддръжка. Това се усложнява.

Нека бъдем честни, някои ровове в началото са по-скоро като локви. Няма проблем. Направете локвата лепкава.

Често срещани грешки, които спират стартиращите компании с изкуствен интелект 🧯

Мислене само за демо версията - готино на сцената, крехко в продукцията. Добавете повторни опити, идемпотентност и монитори в ранен етап.
Неясен проблем - ако клиентът ви не може да каже какво се е променило, след като ви е приел, значи сте в беда.
Прекалено приспособяване към бенчмаркове - обсебване от класация, която не интересува потребителя.
Пренебрегване на UX - AI, който е правилен, но неудобен, все още се проваля. Скъсете пътищата, покажете увереност, позволете редакции.
Пренебрегване на динамиката на разходите - липса на кеширане, липса на партиди, липса на план за дестилация. Маржовете са важни.
Правен аспект - поверителността и исковете не са по избор. Използвайте NIST AI RMF за структуриране на риска и OWASP LLM Top 10 за смекчаване на заплахите на ниво приложение [2][4].

Седмичен контролен списък на основателя 🧩

Изпратете нещо, видимо за клиента.
Прегледайте 10 случайни изхода; обърнете внимание на 3 подобрения.
Говорете с 3 потребители. Попитайте за болезнен пример.
Убийте един показател за суета.
Напишете бележки за изданието. Отпразнувайте малка победа. Изпийте кафе, вероятно прекалено много.

Това е неочакваната тайна на това как да стартирате компания за изкуствен интелект. Постоянството е по-добро от гениалността, което е странно успокояващо.

TL;DR 🧠✨

Как да стартирате компания за изкуствен интелект не е въпрос на екзотични изследвания. Става въпрос за избор на проблем, зад който стоят пари, обгръщане на правилните модели в надежден работен процес и повтаряне, сякаш сте алергични към застой. Вземете под свой контрол работния процес, събирайте обратна връзка, изграждайте леки предпазни мерки и поддържайте цените обвързани със стойността за клиента. Когато се съмнявате, пуснете най-простото нещо, което ви учи на нещо ново. След това го направете отново следващата седмица... и по-следващата.

Имаш това. И ако някъде тук някоя метафора се разпадне, това е добре - стартиращите компании са разхвърляни стихотворения с фактури.

Референции

ICO - GDPR на Обединеното кралство: Ръководство за защита на данните: прочетете повече
NIST - Рамка за управление на риска от изкуствен интелект: прочетете повече
FTC - Бизнес насоки относно изкуствения интелект и рекламните твърдения: прочетете повече
OWASP - Топ 10 за приложения с големи езикови модели: прочетете повече
ОИСР - Принципи на ИИ: прочетете повече

Намерете най-новия изкуствен интелект в официалния магазин за асистенти с изкуствен интелект

За нас

Обратно към блога

Държава/регион