Я уже давно занимаюсь ИИ, руководя преобразованиями ИИ в трех организациях и работая в команде государственного венчурного капитала, где мы увидели больше презентаций стартапов ИИ, чем вы можете представить. Одна вещь, которую я усвоил, заключается в том, что, хотя есть очень умные люди, делающие крутые вещи с ИИ, есть также компании, которые говорят о большой игре, но не могут ничего показать.

Независимо от того, являетесь ли вы инвестором, думаете о присоединении к стартапу ИИ или ищете партнера, важно различать стартап, который действительно внедряет инновации с помощью ИИ, и стартап, который просто плывет на волне. Правильный стартап может означать фантастическую инвестицию, отличную работу или ценное партнерство, но неправильный выбор может дорого вам стоить.

Так как же определить настоящую сделку? Вот несколько советов, перечисленных в том порядке, в котором вы можете их учитывать, углубляясь в работу стартапа:

  1. Глубокие технические знания:

У настоящего стартапа ИИ будет команда, погруженная в тонкости ИИ, машинного обучения и науки о данных. Недостаточно иметь беглое знакомство с этими дисциплинами; настоящие инновации требуют глубокого понимания технологии и ее потенциальных применений.

Ищите членов команды с соответствующим образованием в области компьютерных наук, машинного обучения, статистики или смежных областях. Эти предметы дают теоретические знания, необходимые для разработки сложных решений ИИ. Наличие докторской степени или степени магистра в этих областях в авторитетном учебном заведении может быть хорошим признаком, хотя это не единственный показатель технических знаний.

Опыт работы в индустрии искусственного интеллекта также имеет решающее значение. Это указывает на то, что у команды есть практический опыт решения сложностей и проблем разработки и развертывания решений ИИ. Проверьте, работали ли члены команды над проектами ИИ в известных компаниях или стартапах.

Еще одним хорошим признаком является история исследований и публикаций в области ИИ и смежных областях. Это может показать, что команда находится в авангарде знаний об искусственном интеллекте и вносит свой вклад в развитие отрасли. Ищите статьи в рецензируемых журналах или документы, представленные на авторитетных конференциях по искусственному интеллекту.

Наконец, обратите внимание на приверженность стартапа постоянному обучению и постоянному обновлению разработок в области ИИ. Область ИИ быстро развивается, регулярно разрабатываются новые методы и алгоритмы. Команда, которая активно инвестирует в обучение и внедряет последние достижения в свою работу, с большей вероятностью будет стимулировать настоящие инновации.

Помните, что один суперзвездный гуру искусственного интеллекта не может составить целую команду. Сильный стартап в области искусственного интеллекта будет иметь баланс навыков в своей команде, сочетающий технические знания с деловой хваткой, навыками разработки продуктов и другими важными способностями. Итак, убедитесь, что вы смотрите на команду в целом, а не только на нескольких ключевых лиц.

2. Надежная стратегия обработки данных:

Доверие к ИИ-стартапу зависит от его стратегии работы с данными, независимо от того, предпочитает ли он контролируемое или неконтролируемое обучение. Это включает в себя поиск разнообразных релевантных данных для выявления значимых закономерностей и наличие надежных систем для управления и защиты этих данных. Конфиденциальность данных и соблюдение нормативных требований являются неотъемлемыми элементами надежной стратегии. Важным показателем сложности стартапа в области ИИ является его умение подготавливать данные специально для неконтролируемого обучения, которое требует специальных методов обработки и подготовки. Помимо этого, их подход к управлению данными — определение того, кто и какие действия может предпринять, с какими данными и в каких ситуациях — должен быть прозрачным и всеобъемлющим. По сути, настоящие ИИ-стартапы понимают, что данные — это не просто сырье для их ИИ, а стратегический актив, требующий добросовестного управления.

3. Прозрачная методология:

Стартапы с настоящим ИИ отличаются прозрачностью своей методологии ИИ. Это означает четкое информирование о том, как работают их системы искусственного интеллекта, начиная с выбора алгоритмов и моделей и заканчивая их процессами обучения. Это также предполагает открытое обсуждение наборов данных, используемых для обучения, и любых присущих им предубеждений, которые могут повлиять на результаты. Более того, они должны открыто делиться достигнутыми результатами и тем, как они измеряют эти результаты, будь то точность, эффективность, экономия средств или другие показатели. Прозрачность свидетельствует не только об уверенности стартапа в собственных технологиях, но и об уважении права заинтересованных сторон на понимание систем, в которые они инвестируют, с которыми работают или используют.

4. Жизнеспособность и проверка продукта:

Легальные стартапы ИИ имеют надежный, востребованный на рынке продукт, который эффективно решает четкую проблему или потребность. Но помимо этого, они могут предоставить ощутимое доказательство эффективности своей технологии. Это могут быть тематические исследования, демонстрирующие решение в действии, успешные пилотные проекты или восторженные отзывы клиентов. Они также могут иметь проверки, такие как сторонний аудит или сертификаты, награды или одобрения отраслевых органов. По сути, реальный стартап ИИ может продемонстрировать, что его решение существует не только в теории, но и проверено, проверено и оценено в реальном мире.

5. Патентный портфель:

Настоящие стартапы ИИ часто ищут патенты на свои новые технологии. Портфель патентов указывает на то, что стартап не просто использует существующие методы искусственного интеллекта, но активно внедряет инновации и вносит свой вклад в эту область. Это также говорит о том, что стартап понимает ценность своей интеллектуальной собственности и предпринимает шаги для ее защиты. Однако, хотя патенты могут быть хорошим признаком, они не должны быть единственным критерием для оценки запуска ИИ. Для получения патентов требуется время, и молодой, но настоящий стартап может все еще находиться в процессе получения своих патентов. Таким образом, хотя отсутствие патентов не обязательно означает, что стартап не является подлинным, их наличие может быть убедительным показателем подлинной инновационной работы в области ИИ.

6. Избегайте завышенных требований:

Настоящие стартапы ИИ понимают силу и ограничения современной технологии ИИ. Остерегайтесь стартапов, которые раздают громкие обещания или заявляют, что «решили ИИ». ИИ — это сложная область с постоянными достижениями, и маловероятно, что у любого стартапа есть ответы на все вопросы. Настоящие новаторы ясно формулируют, на что способна их технология, но они также честны и в том, чего она не может. Они знают, что переоценка своих возможностей может привести к неудовлетворенности клиентов, ущербу для репутации и, в конечном счете, к провалу. Если заявления стартапа кажутся слишком хорошими, чтобы быть правдой, возможно, так оно и есть. Всегда ищите доказательства, подтверждающие их утверждения, и не бойтесь задавать сложные вопросы.

— — — — — — —

Навигация по лабиринту ИИ-стартапов может быть непосильной задачей, но с этими руководящими принципами вы теперь готовы двигаться вперед более уверенно.

В своем путешествии не забывайте искать стартапы, которые несут ответственность за свои заявления и демонстрируют явные доказательства эффективности своих технологий. Цените прозрачность, доверие и стремление к инновациям. Будьте осторожны с теми, кто дает высокие обещания без конкретных доказательств, подтверждающих их.

По мере того, как мы продолжаем продвигаться вперед в этом постоянно развивающемся мире ИИ, помните об этих указателях, которые помогут вам отличить настоящих первопроходцев от простых последователей тренда. Поступая таким образом, вы гарантируете, что ваши инвестиции, выбор карьеры и партнерские отношения будут связаны с теми, кто действительно формирует будущее ИИ.