Quando você pega quantia de capital de risco, os investidores moldarão tudo, desde sua estratégia e resultado até seu processo de pensamento. Isso pode não ser o melhor para o que você está oferecendo, mormente no espaço de IA, e é por isso que recomendo iniciar sua inicialização de IA: você não tem outras mãos no pote de biscoitos.
O bootstrapping pode servir porquê uma vantagem competitiva nestes tempos em que é difícil obter capital. Cá estão três aspectos nos quais você deve focar sua atenção para que possa edificar sua startup sem permanecer em dívida com ninguém.
Construa para resolver um problema específico
O bootstrapping exige que você envolva seus clientes ao edificar o roteiro do seu resultado. Essa é uma ótima maneira de entender os negócios, os problemas e os pontos cegos dos clientes, mas também serve a um propósito crucial: permite que você atinja um problema específico.
Depois de saber o problema que precisa resolver, descubra quais são as capacidades de dados de seus clientes e se eles possuem os dados para resolver esse problema. Em seguida, crie um ciclo de feedback do usuário para que você possa testar, treinar sua IA para permanecer mais inteligente e fornecer o resultado desejado.
O propósito de uma startup. . . é entender, encontrar e resolver um problema específico e vender a solução para clientes que enfrentam esse problema.
Cá, uma metodologia expedito permitirá que você examine a qualidade do resultado e entenda o que precisa ser ajustado. Você também acelerará o ciclo de feedback, o que, por sua vez, ajudará o algoritmo a aprender e melhorar mais rapidamente.
Uma organização deve ser desenvolvida e madura do ponto de vista dos dados para ser capaz de mourejar com uma plataforma de IA. Portanto, entenda a formatação dos dados do seu cliente antes de principiar a pensar em porquê recebê-los. Os dados vêm de uma ou múltiplas fontes? Existem redundâncias?
Determine a qualidade de seus dados e fontes de dados. Se o seu cliente tiver dados limpos, você poderá fabricar APIs para concordar esses dados e aproveitá-los, formatando-os para que sua IA possa usá-los.
Pergunte a si mesmo se você está construindo a tecnologia para uma emprego do mundo real que as empresas precisarão e se está investindo cada centavo no fornecimento de valor para o resultado, o cliente e a equipe.
