Основатели здесь - 6 стратегий, которые вы должны знать о внедрении искусственного интеллекта
25 июля 2025 г.ИИ предлагает стартапам мощную возможность оптимизировать операции, улучшить опыт клиентов и получить конкурентное преимущество. Тем не менее, плохо выполненные проекты искусственного интеллекта часто истощают ресурсы, не обеспечивая ценность.
Будучи бывшим технологом Microsoft, текущим техническим директором и дробным консультантом по ИИ, я направил стартапы для успешного принятия ИИ. Ниже приведены семь ключевых стратегий, которые основатели должны понимать для эффективного реализации ИИ.
1. Даже если ИИ кажется общим назначением, сосредоточьтесь на конкретных бизнес -проблемах
Эффективное принятие ИИ начинается с выявления точных бизнес -проблем. Лидеры должны ориентироваться на оперативную неэффективность или возможности, связанные с клиентами, где ИИ может оказать значительное влияние. Этот подход гарантирует, что ресурсы выровняются с высокими результатами, а общий удар заточен к отточенному копью с высокой эффективностью
Стартап SaaS, который я сотрудничал с неэффективной приоритетной приоритетом. Их команда по продажам проводила часы на перспективы низкой стоимости. Мы спроектировали прогнозирующую модель оценки свинца, которая улучшила близкие показатели на 20% за три месяца. Сосредоточив внимание на конкретной проблеме, мы разблокировали существенную ценность.
Соберите свою команду лидерства для сессии. Перечислите пять критических болевых точек в операциях или вовлеченности клиентов. Выберите один с высоким потенциалом для улучшения AI для пилота.
2. Инвестируйте в инфраструктуру данных для максимального воздействия
Системы ИИ полагаются на высококачественные данные для получения надежных результатов. Стартапы должны расставлять приоритеты для сбора, очистки и структурирования различных наборов данных. Неадекватные данные приводят к неточным моделям, подрывая доверие и эффективность.
Многие стартапы выделяют 80% своего бюджета ИИ для моделирования интеграции и только 20% на инфраструктуру данных. Я рекомендую изменить этот баланс. Сильные трубопроводы и управление дают масштабируемые, готовые к производству решения ИИ. Данные - это ров, рассматривать его как таковой.
Провести аудит данных. Проверьте доступ к данным клиентов в реальном времени и убедитесь, что наборы данных представляют ваш целевой рынок. Святите ресурсы очистке и обогащению данных перед интеграцией модели искусственного интеллекта.
3. Проверьте с мелкими пилотами с определенными эваллами
Крупномасштабные проекты искусственного интеллекта могут перегружать худых стартапов. Вместо этого запустите небольших пилотов, чтобы проверить выполнимость и быстро уточнить подходы по набору четко определенных эвал.
Убедитесь, что ваша команда продукта понимает это тесно и требует времени, чтобы инвестировать в обучение, как определить и измерить успех. Этот метод снижает риск при создании понимания для более широкой реализации.
Выберите вариант использования с низким уровнем риска для 90-дневного пилота. Определите четкие метрики, такие как экономия затрат или рост доходов, для оценки успеха и направления итерации.
4. Цена на основе доставленной стоимости
Продукты ИИ должны отражать ценность, которую они предоставляют клиентам, а не стоимость разработки. Легко взглянуть на Cogs of AI и использовать это для управления стратегией ценообразования. Вместо этого сосредоточьтесь на ценах, которая поддерживает более высокую маржу, и подчеркивает влияние решения.
Часто это требует изучения JTBD (рабочие места, которые должны быть выполнены) для клиента за пределами вашего использования, чтобы сформулировать истинное влияние на их бизнес.
Количественно оценить преимущества вашего ИИ, такие как сэкономленное время или увеличение доходов. Используйте эти показатели, чтобы сформулировать ценовые дискуссии. Проверка многоуровневой цены для удовлетворения разнообразных потребностей клиентов.
5. Системы сборки, которые непрерывно учатся
Всемирные системы искусственного интеллекта улучшаются с использованием. Петли обратной связи, которые захватывают взаимодействие с пользователями, позволяют моделям уточнить производительность с течением времени, обеспечивая растущую ценность.
Включите механизмы обратной связи в ваш продукт ИИ на самом деле. Работайте усердно, чтобы убедиться, что POC и MVP имеют среду постановки или собачьего питания, где ранние бета -тестеры/клиенты могут немедленно предоставить обратную связь с реализацией искусственного интеллекта.
Ознакомьтесь с членом команды для отслеживания метрик производительности и определяйте приоритеты модели на основе пользовательских данных с использованием RLHF.
6. Партнер по опыту и эффективности
Развитие ИИ требует специализированных навыков, которых не хватает многим стартапам. Сотрудничество с экспертами оптимизирует долгосрочные затраты.
Стратегические партнерские отношения или предварительно созданные инструменты позволяют стартапам сосредоточиться на основных приоритетах бизнеса при интеграции расширенных возможностей.
Оцените опыт ИИ вашей команды. Для краткосрочных потребностей или POC используйте облачные инструменты искусственного интеллекта. Просто имейте в виду, что необычные, ванильные и базовые интеграции LLM часто недостаточно.
Небольшое машинное обучение, наука о данных и экспертиза AI, специфичная для домена, могут значительно увеличить площадь поверхности использования продукта и дать гораздо более высокие и более высокие реакции.
Для долгосрочных целей имеет смысл нанять специалистов или сотрудничать с фирмами для разработки пользовательских решений.
Посвятить себя дисциплинированному исполнению
Успех ИИ требует дисциплинированного подхода, интеграции стратегии, данных, талантов и инноваций бизнес -модели. Основатели должны сосредоточиться на решении значимых проблем и предоставлении измеримой ценности клиента.
Стартапы, которые выполняют с точностью, превратят ИИ в двигатель роста. Запустите пилот, определите приоритеты качества данных и создайте адаптивные системы. Решающее действие будет формировать ваше будущее.
Оригинал