як запусціць кампанію па штучным інтэлекце

Як запусціць кампанію па штучным інтэлекце.

Стварэнне стартапа ў галіне штучнага інтэлекту гучыць адначасова бліскуча і трохі страшнавата. Добрая навіна: шлях больш зразумелы, чым здаецца. Яшчэ лепш: калі вы сканцэнтруецеся на кліентах, выкарыстанні дадзеных і сумным выкананні, вы можаце апярэдзіць лепш фінансаваныя каманды. Гэта ваша пакрокавая інструкцыя, злёгку выказаная са сваім меркаваннем, з дастатковай колькасцю тактык, каб перайсці ад ідэі да прыбытку, не патануўшы ў жаргоне.

Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:

🔗 Як стварыць штучны інтэлект на вашым кампутары (поўнае кіраўніцтва)
Пакрокавае кіраўніцтва па стварэнні ўласнай сістэмы штучнага інтэлекту лакальна.

🔗 Патрабаванні да захоўвання дадзеных для штучнага інтэлекту: што вам трэба ведаць
Даведайцеся, колькі дадзеных і месца для захоўвання насамрэч патрабуецца для праектаў са штучным інтэлектам.

🔗 Што такое штучны інтэлект як паслуга
Зразумейце, як працуе AIaaS і чаму бізнес яго выкарыстоўвае.

🔗 Як выкарыстоўваць штучны інтэлект, каб зарабіць грошы
Адкрыйце для сябе прыбытковыя праграмы штучнага інтэлекту і стратэгіі атрымання даходу.

Хуткі цыкл ад ідэі да прыбытку 🌀

Калі вы чытаеце толькі адзін абзац, няхай гэта будзе гэты. Як стварыць кампанію па штучным інтэлекце — гэта вельмі складаны працэс:

  1. выбраць балючую, дарагую праблему,

  2. стварыць непрадузяты працоўны працэс, які лепш вырашае праблему з дапамогай штучнага інтэлекту,

  3. атрымаць дадзеныя аб выкарыстанні і рэальныя дадзеныя,

  4. штотыдзень удасканальваць мадэль і UX,

  5. паўтарайце, пакуль кліенты не заплацяць. Гэта брудна, але дзіўна надзейна.

Хуткая ілюстрацыя поспеху: каманда з чатырох чалавек распрацавала памочніка па кантракце з кантрактам, які пазначаў пункты з высокай рызыкай і прапаноўваў праўкі непасрэдна ў кантрактах. Яны фіксавалі кожную карэкцыю чалавекам у якасці навучальных дадзеных і вымяралі «адлегласць рэдагавання» для кожнага пункта. На працягу чатырох тыдняў час праверкі скараціўся з «аднаго дня» да «да абеду», і партнёры па дызайне пачалі запытваць штогадовыя цэны. Нічога асаблівага; толькі сціслыя цыклы і бязлітасная рэгістрацыя.

Давайце канкрэтна.

Людзі просяць фрэймворкі. Добра. Насамрэч добры падыход да таго, як пачаць кампанію па штучным інтэлекце, адпавядае наступным патрабаванням:

  • Праблема ў грашах — ваш штучны інтэлект павінен замяніць дарагі этап або адкрыць новыя крыніцы даходу, а не проста выглядаць футурыстычна.

  • Перавага дадзеных — прыватныя, аб'яднаныя дадзеныя, якія паляпшаюць вашыя вынікі. Нават лёгкія анатацыі водгукаў маюць значэнне.

  • Хуткая хуткасць адпраўкі — невялікія рэлізы, якія скарачаюць цыкл навучання. Хуткасць — гэта роў, замаскіраваны пад каву.

  • Валоданне працоўным працэсам — валодайце ўсёй задачай ад пачатку да канца, а не асобным выклікам API. Вы хочаце быць сістэмай дзеянняў.

  • Давер і бяспека ўжо распрацаваныя — прыватнасць, праверка і ўзаемадзеянне з чалавекам — гэта тое, што мае значэнне.

  • Распаўсюджванне, да якога вы сапраўды можаце дабрацца — канал, дзе вашы першыя 100 карыстальнікаў жывуць зараз, а не гіпатэтычна пазней.

Калі вы можаце адзначыць 3 ці 4 з іх, вы ўжо наперадзе.

Параўнальная табліца - ключавыя варыянты стэка для заснавальнікаў штучнага інтэлекту 🧰

Стол з лапікамі, каб можна было хутка выбраць інструменты. Некаторыя фразы наўмысна недасканалыя, бо рэальнае жыццё такое.

Інструмент / Платформа Лепш за ўсё падыходзіць для Прайс-стадыён Чаму гэта працуе
API OpenAI Хуткае прататыпаванне, шырокі спектр задач LLM на аснове выкарыстання Моцныя мадэлі, простая дакументацыя, хуткая ітэрацыя.
Антропны Клод Доўгакантэкстнае разважанне, бяспека на аснове выкарыстання Карысныя агароджы, грунтоўнае тлумачэнне складаных падказак.
Штучны інтэлект Google Vertex Поўнафункцыянальнае машыннае навучанне на GCP выкарыстанне воблака + за паслугу Кіраванае навучанне, налада і канвееры — усё ў адным.
AWS Bedrock Мультымадэльны доступ у AWS на аснове выкарыстання Разнастайнасць пастаўшчыкоў плюс шчыльная экасістэма AWS.
Azure OpenAI Патрабаванні прадпрыемстваў + адпаведнасць на аснове выкарыстання + інфраструктура Azure Бяспека, кіраванне і рэгіянальныя элементы кіравання, убудаваныя ў Azure.
Абдымаючы твар Адкрытыя мадэлі, тонкая налада, супольнасць спалучэнне бясплатнага + платнага Масіўны цэнтр мадэляў, наборы дадзеных і адкрытыя інструменты.
Паўтарыць Разгортванне мадэляў як API на аснове выкарыстання Адправіць мадэль, атрымаць канчатковую кропку — нейкая магія.
LangChain Аркестрацыя праграм LLM адкрыты зыходны код + платныя часткі Ланцужкі, агенты і інтэграцыі для складаных працоўных працэсаў.
ЛамаІндэкс Атрыманне дадзеных + раздымы дадзеных адкрыты зыходны код + платныя часткі Хуткае стварэнне RAG з дапамогай гнуткіх загрузнікаў дадзеных.
Шышка Пошук вектара ў маштабе на аснове выкарыстання Кіраваны пошук падабенства з нізкім узроўнем трэння.
Ткаць Вектарная база дадзеных з гібрыдным пошукам адкрыты зыходны код + воблака Добра падыходзіць для спалучэння семантыкі і ключавых слоў.
Мілвус Вектарны рухавік з адкрытым зыходным кодам адкрыты зыходны код + воблака Добра маштабуецца, падтрымка CNCF не перашкодзіць.
Вагі і прадузятасці Адсочванне эксперыментаў + ацэнкі за месца + выкарыстанне Захоўвае разумны розум у мадэльных эксперыментах.
Мадальнае акно Бессерверныя заданні на графічным працэсары на аснове выкарыстання Раскручвайце задачы на ​​графічным працэсары без барацьбы з інфраструктурай.
Версель Фронтэнд + SDK для штучнага інтэлекту бясплатны ўзровень + карыстанне Хутка дастаўляйце прыемныя інтэрфейсы.

Заўвага: цэны змяняюцца, існуюць бясплатныя ўзроўні, і некаторыя маркетынгавыя жарты наўмысна аптымістычныя. Гэта нармальна. Пачніце з простага.

Знайдзіце балючую праблему з вострымі краямі 🔎

Ваша першая перамога прыходзіць ад выбару працы з абмежаваннямі: паўтаральнай, абмежаванай па часе, дарагой або з вялікім аб'ёмам. Звярніце ўвагу на:

  • марнуюць час на тое, што ненавідзяць рабіць, напрыклад, сартаваць электронныя лісты, падсумоўваць званкі, кантраляваць якасць дакументаў.

  • Працоўныя працэсы з высокім узроўнем адпаведнасці, дзе важны структураваны вынік.

  • Прабелы ў старых інструментах , дзе бягучы працэс складае 30 клікаў і малітву.

Пагаворыце з 10 практыкамі. Спытайце: што вы рабілі сёння, што вас раздражняла? Папрасіце скрыншоты. Калі яны пакажуць вам электронную табліцу, вы блізкія да вырашэння.

Лакмусавая паперка: калі вы не можаце апісаць «да» і «пасля» ў двух сказах, праблема занадта размытая.

Стратэгія дадзеных, якая спалучае 📈

Каштоўнасць штучнага інтэлекту павялічваецца дзякуючы дадзеным, да якіх вы маеце унікальны дотык. Для гэтага не патрэбныя петабайты ці чараўніцтва. Патрабуецца роздум.

  • Крыніца — пачніце з дакументаў, заявак, электронных лістоў або журналаў, прадастаўленых кліентам. Пазбягайце збору выпадковых рэчаў, якія вы не можаце захаваць.

  • Структура — схемы ўводу распрацоўваюцца на ранняй стадыі (ідэнтыфікатар_ўладальніка, тып_дакумента, created_at, версія, кантрольная_сума). Паслядоўныя палі ачышчаюць шлях для ацэнкі і налады пазней.

  • Зваротная сувязь — дадавайце адзнакі «падабаецца»/«не падабаецца», пазначаныя зорачкамі вынікі і фіксуйце адрозненні паміж тэкстам мадэлі і канчатковым тэкстам, адрэдагаваным чалавекам. Нават простыя цэтлікі — гэта золата.

  • Канфідэнцыяльнасць — мінімізацыя дадзеных і доступ на аснове роляў; рэдагаванне відавочных персанальных дадзеных; рэгістрацыя доступу для чытання/запісу і прычын. Адпавядайце прынцыпам абароны дадзеных брытанскага ICO [1].

  • Захаванне і выдаленне — дакументуйце, што вы захоўваеце і чаму; падайце бачны шлях выдалення. Калі вы робіце заявы аб магчымасцях штучнага інтэлекту, рабіце гэта ў адпаведнасці з рэкамендацыямі FTC [3].

Для кіравання рызыкамі і кіравання імі выкарыстоўвайце NIST AI Risk Management Framework у якасці асновы; яна напісана для будаўнікоў, а не толькі для аўдытараў [2].

Будаваць супраць куплі супраць змешвання - ваша мадэльная стратэгія 🧠

Не ўскладняйце гэта занадта.

  • Купляйце , калі затрымка, якасць і час бесперабойнай працы маюць значэнне з першага дня. Знешнія LLM API даюць вам імгненнае перавага.

  • Дакладна наладжвайце даследаванне, калі ваша вобласць даных вузкая і ў вас ёсць рэпрэзентатыўныя прыклады. Невялікія, чыстыя наборы даных пераўзыходзяць брудныя гіганты.

  • Адкрывайце мадэлі , калі вам патрэбны кантроль, прыватнасць або эканамічная эфектыўнасць у вялікіх маштабах. Заплануйце час на аперацыі.

  • Змяшаць — выкарыстоўваць моцную агульную мадэль для разважанняў і невялікую лакальную мадэль для спецыялізаваных задач або агароджаў.

Мініяцюрная матрыца рашэнняў:

  • Высокая дысперсія ўваходных дадзеных, патрэбна найлепшая якасць → пачніце з LLM на высокім узроўні.

  • Стабільная вобласць, паўтаральныя шаблоны → дапрацаваць або перавесці ў меншую мадэль.

  • Вялікая затрымка або аўтаномны рэжым → лёгкая лакальная мадэль.

  • Абмежаванні канфідэнцыйных дадзеных → самастойнае размяшчэнне або выкарыстанне варыянтаў, якія паважаюць прыватнасць, з выразна акрэсленымі ўмовамі абароны дадзеных [2].

Эталонная архітэктура, выданне для заснавальнікаў 🏗️

Зрабіце гэта сумным і прывабным для назірання:

  1. Паглынанне — файлы, электронныя лісты, вэбхукі ў чаргу.

  2. Папярэдняя апрацоўка - фрагментацыя, рэдагаванне, ачыстка персанальна даных.

  3. Захоўванне - аб'ектнае сховішча для неапрацаваных дадзеных, рэляцыйная база дадзеных для метададзеных, вектарная база дадзеных для пошуку.

  4. Аркестрацыя — механізм працоўнага працэсу для апрацоўкі паўторных спроб, абмежаванняў хуткасці і адтэрміновак.

  5. LLM-слой — шаблоны запытаў, інструменты, пошук, выклік функцый. Агрэсіўнае кэшаванне (клавіша на нармалізаваных уваходных дадзеных; усталёўваць кароткі TTL; пакетнае выкарыстанне там, дзе бяспечна).

  6. Праверка — праверкі схемы JSON, эўрыстыкі, лёгкія тэставыя запыты. Дадайце ўзаемадзеянне з чалавекам для высокіх ставак.

  7. Назіральнасць - журналы, трасіроўкі, метрыкі, панэлі ацэнкі. Адсочванне кошту запыту.

  8. Фронтэнд — зразумелыя магчымасці, рэдагуемыя вынікі, просты экспарт. Захапленне не з'яўляецца абавязковым.

Бяспека і ахова — гэта не тое, што адбудзецца калі-небудзь. Як мінімум, рызыкі, спецыфічныя для мадэлі пагроз LLM (імгненная ўтылізацыя, выцяканне дадзеных, небяспечнае выкарыстанне інструментаў), павінны адпавядаць 10 найлепшым рызыкам прыкладанняў LLM ад OWASP і звязаць меры па змякчэнні рызык з вашымі элементамі кіравання RMF ад NIST AI [4][2].

Распаўсюджванне: вашы першыя 100 карыстальнікаў 🎯

Няма карыстальнікаў — няма стартапа. Як запусціць кампанію па штучным інтэлекце — гэта насамрэч тое ж самае, як запусціць рухавік дыстрыбуцыі.

  • Праблемныя супольнасці — нішавыя форумы, групы ў Slack або галіновыя рассылкі. Будзьце карыснымі ў першую чаргу.

  • Дэманстрацыі пад кіраўніцтвам заснавальнікаў — 15-хвілінныя жывыя сесіі з рэальнымі дадзенымі. Запісвайце, а потым выкарыстоўвайце кліпы ўсюды.

  • PLG-хукі — бясплатны вывад толькі для чытання; плаціце за экспарт або аўтаматызацыю. Мяккае трэнне працуе.

  • Партнёрства — інтэгруйцеся там, дзе ўжо жывуць вашы карыстальнікі. Адной з інтэграцый можа быць аўтамагістраль.

  • Змест — сумленныя паведамленні з аналізам і паказчыкамі. Людзі прагнуць канкрэтыкі, а не расплывістага меркавання.

Невялікія перамогі, годныя пахвалы, маюць значэнне: тэматычнае даследаванне з эканоміяй часу, павышэнне дакладнасці з праўдападобным назоўнікам.

Цэны, якія адпавядаюць каштоўнасці 💸

Пачніце з простага і зразумелага плана:

  • На аснове выкарыстання : запыты, токены, апрацаваныя хвіліны. Выдатна падыходзіць для справядлівасці і ранняга ўкаранення.

  • На аснове месцаў : калі супрацоўніцтва і аўдыт маюць ключавое значэнне.

  • Гібрыд : базавая падпіска плюс дадатковыя паслугі з лімітам. Падтрымлівае сувязь падчас маштабавання.

Парада прафесіянала: прывязвайце цану да працы, а не да мадэлі. Калі вы выключаеце 5 гадзін карпатлівай працы, усталюйце цану, блізкую да створанай каштоўнасці. Не прадавайце токены, прадавайце вынікі.

Ацэнка: вымерайце сумныя рэчы 📏

Так, стварайце ацэнкі. Не, яны не павінны быць ідэальнымі. Адсочванне:

  • Узровень паспяховасці задання — ці адпавядаў вынік крытэрыям прымальнасці?

  • Рэдагаваць адлегласць — наколькі людзі змянілі вынік?

  • Затрымка - p50 і p95. Людзі заўважаюць дрыжанне.

  • Кошт за дзеянне , а не толькі за токен.

  • Захаванне і актывацыя — штотыднёвыя актыўныя акаўнты; працоўныя працэсы выконваюцца для кожнага карыстальніка.

Просты цыкл: захоўвайце «залаты набор» з ~20 рэальных задач. У кожным рэлізе аўтаматычна запускайце іх, параўноўвайце дэльты і праглядайце 10 выпадковых жывых вывадаў кожны тыдзень. Рэгіструйце разыходжанні з кароткім кодам прычыны (напрыклад, ГАЛЮЦЫНАЦЫЯ , ТОН , ФАРМАТ ), каб ваша дарожная карта адпавядала рэальнасці.

Давер, бяспека і адпаведнасць патрабаванням без галаўнога болю 🛡️

Уключыце меры бяспекі ў свой прадукт, а не толькі ў дакумент па палітыцы:

  • Фільтраванне ўводу для стрымлівання відавочных злоўжыванняў.

  • Праверка вываду на адпаведнасць схемам і бізнес-правілам.

  • Праверка чалавекам рашэнняў з вялікім уплывам.

  • Выразныя раскрыцці інфармацыі аб удзеле штучнага інтэлекту. Ніякіх таямнічых заяў.

Выкарыстоўвайце Прынцыпы АЭСР па штучным інтэлекце (AI) як арыенцір для справядлівасці, празрыстасці і падсправаздачнасці; прытрымлівайцеся маркетынгавых заяў стандартам FTC; а калі вы апрацоўваеце персанальныя дадзеныя, дзейнічайце ў адпаведнасці з рэкамендацыямі ICO і прынцыпам мінімізацыі дадзеных [5][3][1].

План запуску на 30-60-90 дзён, не гламурная версія ⏱️

Дні 1–30

  • Апытайце 10 мэтавых карыстальнікаў; збярыце 20 рэальных артэфактаў.

  • Стварыце вузкі працоўны працэс, які завяршаецца адчувальным вынікам.

  • Адпраўце закрытае бэта-тэсціраванне 5 акаўнтам. Дадайце віджэт зваротнай сувязі. Аўтаматычна фіксуйце праўкі.

  • Дадайце асноўныя ацэнкі. Адсочвайце кошт, затрымку і поспех задач.

Дні 31–60

  • Скараціце запыты, дадайце пошук, скараціце затрымку.

  • Укараняйце плацяжы з дапамогай аднаго простага плана.

  • Запусціце публічны спіс чакання з 2-хвілінным дэманстрацыйным відэа. Пачніце штотыднёвыя нататкі да выпуску.

  • Дызайн-партнёры Land 5 падпісалі пілотныя праекты.

Дні 61–90

  • Увядзіце перахопнікі аўтаматызацыі і экспарт.

  • Зафіксуйце свае першыя 10 платных лагатыпаў.

  • Апублікуйце 2 кароткія тэматычныя даследаванні. Хай яны будуць канкрэтнымі, без лішняга.

  • Вызначцеся са стратэгіяй мадэлі v2: дапрацуйце або дыстылюйце там, дзе гэта відавочна акупіцца.

Ці ідэальна гэта? Не. Ці дастаткова гэтага, каб атрымаць счапленне з рынкам? Безумоўна.

Збор сродкаў ці не, і як пра гэта казаць 💬

Вам не патрэбны дазвол на будаўніцтва. Але калі вы падымаеце:

  • Апавяданне : балючая праблема, востры клін, перавага ў дадзеных, план размеркавання, здаровыя раннія паказчыкі.

  • Калода : праблема, рашэнне, каму гэта цікава, скрыншоты дэма-версіі, GTM, фінансавая мадэль, дарожная карта, каманда.

  • Стараннасць : стан бяспекі, палітыка прыватнасці, бесперабойная праца, вядзенне журнала, выбар мадэлі, план ацэнкі [2][4].

Калі вы не падымеце:

  • Абапірайцеся на фінансаванне на аснове даходу, перадаплату або гадавыя кантракты з невялікімі зніжкамі.

  • Знізіце спажыванне рэсурсаў, выбіраючы эканамічна эфектыўныя інфраструктурныя рэсурсы. Мадальных або бессерверных задач можа хапіць на працяглы час.

Абодва варыянты падыходзяць. Выберыце той, які дае вам больш ведаў штомесяц.

Равы, якія сапраўды ўтрымліваюць ваду 🏰

У штучным інтэлекце равы слізкія. Тым не менш, іх можна пабудаваць:

  • Блакаванне працоўнага працэсу — стань штодзённай звычкай, а не фонавым API.

  • Прыватнае выкананне — налада на ўласных дадзеных, да якіх канкурэнты не маюць законнага доступу.

  • Распаўсюджванне - валоданне нішавай аўдыторыяй, інтэграцыі або махавік канала.

  • Выдаткі на пераключэнне — шаблоны, тонкія налады і гістарычны кантэкст, ад якіх карыстальнікі не адмовяцца лёгка.

  • Давер да брэнда — бяспека, празрыстая дакументацыя, хуткая падтрымка. Гэта пагаршае сітуацыю.

Будзем шчырымі, некаторыя равы спачатку больш падобныя на лужыны. Гэта нармальна. Зрабіце лужыну ліпкай.

Тыповыя памылкі, якія тармазяць стартапы ў галіне штучнага інтэлекту 🧯

  • Мысленне толькі для дэманстрацыі — крута на сцэне, хістка ў прадукцыйнасці. Дадайце паўторныя спробы, ідэмпатэнтнасць і маніторы на ранняй стадыі.

  • Невыразная праблема — калі ваш кліент не можа сказаць, што змянілася пасля таго, як ён прыняў вас, у вас праблемы.

  • Перападладжванне пад бенчмаркі — зацыкленасць на табліцы лідэраў, якая не цікавіць вашага карыстальніка.

  • Недахоп карыстальніцкага досведу — штучны інтэлект, які, дарэчы, нязграбны, усё роўна не спраўляецца. Скараціце шляхі, праявіце ўпэўненасць, дазвольце рэдагаванне.

  • Ігнараванне дынамікі выдаткаў — адсутнасць кэшавання, адсутнасць пакетнай апрацоўкі, адсутнасць плана дыстыляцыі. Рэнтабельнасць мае значэнне.

  • Апошняе — юрыдычная інфармацыя — прыватнасць і прэтэнзіі неабавязковыя. Выкарыстоўвайце NIST AI RMF для структуравання рызык і OWASP LLM Top 10 для змякчэння пагроз на ўзроўні праграмы [2][4].

Штотыднёвы кантрольны спіс заснавальніка 🧩

  • Адпраўце што-небудзь, што бачна кліенту.

  • Праглядзіце 10 выпадковых вывадаў; адзначце 3 паляпшэнні.

  • Пагаварыце з трыма карыстальнікамі. Папрасіце прывесці балючы прыклад.

  • Забіце адзін паказчык марнасці.

  • Напішыце нататкі да выпуску. Адсвяткуйце невялікую перамогу. Выпіце кавы, напэўна, занадта шмат.

Гэта непрывабны сакрэт таго, як стварыць кампанію па штучным інтэлекце. Паслядоўнасць пераўзыходзіць геніяльнасць, што дзіўна суцяшае.

Калі ласка, дадайце 🧠✨

Пачатак стварэння кампаніі ў галіне штучнага інтэлекту — гэта не пра экзатычныя даследаванні. Гаворка ідзе пра выбар праблемы, якая мае грошы, аб'яднанне правільных мадэляў у надзейны працоўны працэс і ітэрацыі, быццам у вас алергія на застой. Вазьміце пад кантроль працоўны працэс, збірайце водгукі, стварайце лёгкія бар'еры і прывязвайце цэны да каштоўнасці для кліента. Калі сумняваецеся, адпраўце найпрасцейшую рэч, якая навучыць вас чамусьці новаму. Затым зрабіце гэта зноў на наступным тыдні... і праз тыдзень.

У вас ёсць гэта. І калі дзесьці тут метафара разваліцца, гэта нармальна — стартапы — гэта брудныя вершы з рахункамі-фактурамі.

Спасылкі

  1. ICO - GDPR Вялікабрытаніі: Кіраўніцтва па абароне дадзеных: чытаць далей

  2. NIST - Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту: чытаць далей

  3. FTC - Кіраўніцтва па бізнесе па штучным інтэлекце і рэкламных заяў: чытайце далей

  4. OWASP - Топ-10 для прыкладанняў з мадэлямі вялікіх моў: чытаць далей

  5. АЭСР - Прынцыпы штучнага інтэлекту: чытаць далей

Знайдзіце найноўшы штучны інтэлект у афіцыйнай краме памочнікаў штучнага інтэлекту

Пра нас

Назад да блога