چگونه یک شرکت هوش مصنوعی راه اندازی کنیم

چگونه یک شرکت هوش مصنوعی راه اندازی کنیم.

راه‌اندازی یک استارتاپ هوش مصنوعی، جذاب و در عین حال کمی ترسناک به نظر می‌رسد. خبر خوب: مسیر از آنچه به نظر می‌رسد، واضح‌تر است. حتی بهتر: اگر روی مشتریان، نفوذ داده‌ها و اجرای خسته‌کننده تمرکز کنید، می‌توانید از تیم‌های با بودجه بهتر پیشی بگیرید. این کتاب راهنمای گام به گام و کمی خودرای شما برای چگونگی راه‌اندازی یک شرکت هوش مصنوعی است - با تاکتیک‌های کافی برای حرکت از ایده به درآمد بدون غرق شدن در اصطلاحات تخصصی.

مقالاتی که شاید بعد از این مطلب دوست داشته باشید بخوانید:

🔗 نحوه ساخت هوش مصنوعی در رایانه (راهنمای کامل)
آموزش گام به گام برای ساخت سیستم هوش مصنوعی خودتان به صورت محلی.

🔗 الزامات ذخیره‌سازی داده‌ها برای هوش مصنوعی: آنچه باید بدانید
بیاموزید که پروژه‌های هوش مصنوعی واقعاً به چه میزان داده و فضای ذخیره‌سازی نیاز دارند.

🔗 هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس چیست؟
درک کنید که هوش مصنوعی به عنوان سرویس (AIaaS) چگونه کار می‌کند و چرا کسب‌وکارها از آن استفاده می‌کنند.

🔗 چگونه از هوش مصنوعی برای کسب درآمد استفاده کنیم
کاربردهای سودآور هوش مصنوعی و استراتژی‌های درآمدزا را کشف کنید.

چرخه سریع ایده تا درآمد 🌀

اگر قرار است فقط یک پاراگراف بخوانید، این یکی را انتخاب کنید. چگونگی راه‌اندازی یک شرکت هوش مصنوعی به یک حلقه‌ی تنگ ختم می‌شود:

  1. یک مشکل دردناک و پرهزینه را انتخاب کنید،

  2. یک گردش کار نامنظم ارائه دهید که با هوش مصنوعی بهتر حل شود،

  3. دریافت میزان استفاده و داده‌های واقعی،

  4. مدل به علاوه تجربه کاربری را هفتگی اصلاح کنید،

  5. این کار را تا زمانی که مشتریان پول را پرداخت کنند تکرار کنید. کمی نامرتب است اما به طرز عجیبی قابل اعتماد است.

یک برد سریع و گویا: یک تیم چهار نفره یک دستیار تضمین کیفیت قرارداد ارسال کردند که بندهای پرخطر را علامت‌گذاری می‌کرد و ویرایش‌های لازم را به صورت آنی پیشنهاد می‌داد. آنها هر اصلاح انسانی را به عنوان داده‌های آموزشی ثبت کردند و «فاصله ویرایش» هر بند را اندازه‌گیری کردند. ظرف چهار هفته، زمان بررسی از «یک بعد از ظهر» به «قبل از ناهار» کاهش یافت و شرکای طراحی شروع به درخواست قیمت‌گذاری سالانه کردند. هیچ چیز فانتزی نبود؛ فقط حلقه‌های تنگ و ثبت بی‌رحمانه اطلاعات.

بیایید دقیق‌تر شویم.

مردم از ما چارچوب می‌خواهند. بسیار خب. یک رویکرد واقعاً خوب برای چگونگی راه‌اندازی یک شرکت هوش مصنوعی، این نکات را در بر می‌گیرد:

  • مشکل پول پشت آن است - هوش مصنوعی شما باید جایگزین یک مرحله پرهزینه شود یا درآمد جدیدی را ایجاد کند، نه اینکه فقط آینده‌نگر باشد.

  • مزیت داده - داده‌های ترکیبی خصوصی که خروجی‌های شما را بهبود می‌بخشد. حتی حاشیه‌نویسی‌های بازخورد سبک نیز مهم هستند.

  • سرعت ارسال سریع - انتشارهای کوچک که حلقه یادگیری شما را تنگ‌تر می‌کنند. سرعت، خندقی است که در لباس قهوه پنهان شده است.

  • مالکیت گردش کار - مالکیت کل کار را در اختیار داشته باشید، نه یک فراخوانی API واحد. شما می‌خواهید سیستم عمل باشید.

  • اعتماد و ایمنی از طریق طراحی - حریم خصوصی، اعتبارسنجی و حضور انسان در حلقه، در مواردی که ریسک بالایی وجود دارد.

  • توزیعی که واقعاً می‌توانید به آن دسترسی پیدا کنید - کانالی که ۱۰۰ کاربر اول شما اکنون در آن زندگی می‌کنند، نه فرضاً بعداً.

اگر بتوانید ۳ یا ۴ مورد از آنها را بررسی کنید، از همین الان جلو هستید.

جدول مقایسه - گزینه‌های کلیدی برای بنیانگذاران هوش مصنوعی 🧰

یک میز تکه‌تکه تا بتوانید سریع ابزار را بردارید. بعضی از عبارات عمداً ناقص هستند چون زندگی واقعی همین‌طور است.

ابزار / پلتفرم بهترین برای قیمت در میدان مسابقه چرا کار می‌کند؟
رابط برنامه‌نویسی کاربردی OpenAI نمونه‌سازی سریع، وظایف گسترده LLM مبتنی بر استفاده مدل‌های قوی، مستندات آسان، تکرار سریع.
کلود انسان‌گرا استدلال در چارچوب طولانی، ایمنی مبتنی بر استفاده نکات مفید، استدلال قوی برای سوالات پیچیده.
هوش مصنوعی گوگل ورتکس یادگیری ماشین کامل روی GCP میزان استفاده از فضای ابری + به ازای هر سرویس آموزش مدیریت‌شده، تنظیم و خطوط لوله، همه در یکجا.
بستر AWS دسترسی چند مدلی در AWS مبتنی بر استفاده تنوع فروشندگان به علاوه اکوسیستم یکپارچه AWS.
آزور، اوپن‌ای‌آی نیازهای سازمانی + انطباق مبتنی بر استفاده + Azure infra امنیت، حاکمیت و کنترل‌های منطقه‌ای بومی آژور.
صورت در آغوش گرفته مدل‌های باز، تنظیم دقیق، جامعه ترکیبی از رایگان + پولی مرکز مدل عظیم، مجموعه داده‌ها و ابزارهای متن‌باز.
تکثیر استقرار مدل‌ها به عنوان API مبتنی بر استفاده یک مدل را فشار دهید، یک نقطه پایانی دریافت کنید - چیزی شبیه جادو.
لانگ‌چین سازماندهی برنامه‌های LLM متن‌باز + بخش‌های پولی زنجیره‌ها، عامل‌ها و یکپارچه‌سازی‌ها برای گردش‌های کاری پیچیده.
لاما ایندکس بازیابی + کانکتورهای داده متن‌باز + بخش‌های پولی ساخت سریع RAG با بارگذاری‌کننده‌های داده انعطاف‌پذیر.
مخروط کاج جستجوی برداری در مقیاس مبتنی بر استفاده جستجوی شباهت مدیریت‌شده و کم‌اصطکاک.
ویویت پایگاه داده برداری با جستجوی ترکیبی متن‌باز + فضای ابری برای ترکیب معنایی + کلمات کلیدی مناسب است.
میلووس موتور برداری متن‌باز متن‌باز + فضای ابری به خوبی مقیاس‌بندی می‌شود، پشتوانه CNCF ضرری ندارد.
وزن‌ها و بایاس‌ها ردیابی آزمایش + ارزیابی‌ها به ازای هر صندلی + میزان استفاده آزمایش‌های مدل را در حد معقول نگه می‌دارد.
مودال مشاغل GPU بدون سرور مبتنی بر استفاده بدون نیاز به پردازش اطلاعات زیاد، وظایف مربوط به پردازنده گرافیکی را تسریع کنید.
ورچل رابط کاربری + کیت توسعه نرم‌افزار هوش مصنوعی (AI SDK) ردیف رایگان + استفاده رابط‌های کاربری لذت‌بخش را به سرعت ارسال کنید.

توجه: قیمت‌ها تغییر می‌کنند، گزینه‌های رایگان وجود دارند و برخی از زبان‌های بازاریابی عمداً خوش‌بینانه هستند. اشکالی ندارد. ساده شروع کنید.

مشکل دردناک لبه‌های تیز را پیدا کنید 🔎

اولین برد شما از انتخاب شغلی با محدودیت‌هایی مانند تکراری، زمان‌بر، پرهزینه یا با حجم کاری بالا حاصل می‌شود. به دنبال موارد زیر باشید:

  • و باعث اتلاف وقت می‌شوند ، مانند مرتب کردن ایمیل‌ها، خلاصه کردن تماس‌ها، و بررسی اسناد.

  • گردش‌های کاری سنگین و نیازمند انطباق با قوانین که در آن‌ها خروجی ساختاریافته اهمیت دارد.

  • شکاف‌های ابزار قدیمی که در آن‌ها فرآیند فعلی شامل 30 کلیک و یک دعا است.

با ۱۰ متخصص صحبت کنید. بپرسید: امروز چه کاری انجام دادید که شما را آزار داد؟ از آنها اسکرین شات بخواهید. اگر به شما یک فایل اکسل نشان دهند، به هدفتان نزدیک شده‌اید.

آزمون لیتموس: اگر نتوانید قبل و بعد را در دو جمله توصیف کنید، مسئله خیلی مبهم است.

استراتژی داده‌ای که ترکیب می‌شود 📈

ارزش هوش مصنوعی از طریق داده‌هایی که شما به طور منحصر به فرد لمس می‌کنید، افزایش می‌یابد. این کار نیازی به پتابایت یا جادو ندارد. فقط به فکر نیاز دارد.

  • منبع - با اسناد، تیکت‌ها، ایمیل‌ها یا گزارش‌های ارائه شده توسط مشتری شروع کنید. از جمع‌آوری موارد تصادفی که نمی‌توانید نگه دارید، خودداری کنید.

  • ساختار - طرح‌های ورودی (owner_id، doc_type، created_at، version، checksum) را از قبل طراحی کنید. فیلدهای سازگار، مسیر را برای ارزیابی و تنظیم بعدی تمیز می‌کنند.

  • بازخورد - اضافه کردن لایک/عدم لایک، خروجی ستاره‌دار و ثبت تفاوت‌ها بین متن مدل و متن نهایی ویرایش‌شده توسط انسان. حتی برچسب‌های ساده هم عالی هستند.

  • حریم خصوصی - تمرین حداقل‌سازی داده‌ها و دسترسی مبتنی بر نقش؛ ویرایش اطلاعات شخصی (PII) واضح؛ ثبت دسترسی خواندن/نوشتن و دلایل آن. همسو با اصول حفاظت از داده‌های ICO بریتانیا [1].

  • نگهداری و حذف - آنچه را که نگه می‌دارید و دلیل آن را مستند کنید؛ یک مسیر حذف قابل مشاهده ارائه دهید. اگر در مورد قابلیت‌های هوش مصنوعی ادعا می‌کنید، طبق دستورالعمل FTC [3] صادق باشید.

برای مدیریت ریسک و حاکمیت شرکتی، از چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST به عنوان چارچوب خود استفاده کنید؛ این چارچوب برای سازندگان نوشته شده است، نه فقط حسابرسان [2].

ساختن در مقابل خرید در مقابل ترکیب - استراتژی مدل شما 🧠

بیش از حد پیچیده‌اش نکن.

  • خرید کنید که تأخیر، کیفیت و زمان آماده به کار از همان روز اول اهمیت داشته باشند. APIهای خارجی LLM به شما قدرت نفوذ فوری می‌دهند.

  • وقتی دامنه شما محدود است و نمونه‌های شاخصی دارید، تنظیمات دقیق‌تری انجام دهید

  • وقتی به کنترل، حریم خصوصی یا بهره‌وری هزینه در مقیاس بزرگ نیاز دارید، مدل‌های باز را انتخاب کنید

  • ترکیب - از یک مدل عمومی قوی برای استدلال و یک مدل محلی کوچک برای کارهای تخصصی یا محافظ استفاده کنید.

ماتریس تصمیم گیری کوچک:

  • ورودی‌های با واریانس بالا، به بهترین کیفیت نیاز دارید → با یک LLM میزبانی شده در سطح بالا شروع کنید.

  • دامنه پایدار، الگوهای تکراری → تنظیم دقیق یا خلاصه کردن به یک مدل کوچکتر.

  • تأخیر شدید یا آفلاین → مدل محلی سبک.

  • محدودیت‌های حساس داده‌ها → خود-میزبانی یا استفاده از گزینه‌های احترام به حریم خصوصی با شرایط واضح DP [2].

معماری مرجع، نسخه بنیانگذار 🏗️

آن را خسته کننده و قابل مشاهده نگه دارید:

  1. ورود اطلاعات - فایل‌ها، ایمیل‌ها، وب‌هوک‌ها در یک صف.

  2. پیش‌پردازش - قطعه‌بندی، ویرایش، پالایش PII

  3. ذخیره‌سازی - مخزن شیء برای داده‌های خام، پایگاه داده رابطه‌ای برای فراداده، پایگاه داده برداری برای بازیابی.

  4. هماهنگ‌سازی - موتور گردش کار برای مدیریت تلاش‌های مجدد، محدودیت‌های سرعت و عقب‌نشینی‌ها.

  5. لایه LLM - قالب‌های اعلان، ابزارها، بازیابی، فراخوانی تابع. ذخیره‌سازی فشرده (کلید روی ورودی‌های نرمال‌شده؛ تنظیم TTL کوتاه؛ دسته‌ای در صورت ایمن بودن).

  6. اعتبارسنجی - بررسی‌های طرحواره JSON، روش‌های اکتشافی، درخواست‌های آزمایشی سبک. برای موارد حساس، دخالت انسان در حلقه را اضافه کنید.

  7. قابلیت مشاهده - گزارش‌ها، ردیابی‌ها، معیارها، داشبوردهای ارزیابی. پیگیری هزینه به ازای هر درخواست.

  8. رابط کاربری - امکانات واضح، خروجی‌های قابل ویرایش، خروجی‌های ساده. لذت بردن از آن اختیاری نیست.

امنیت و ایمنی چیزی نیست که یک شبه اتفاق بیفتد. حداقل، خطرات خاص LLM مدل تهدید (تزریق سریع، استخراج داده‌ها، استفاده از ابزار ناامن) را در برابر 10 مورد برتر OWASP برای برنامه‌های LLM قرار دهید و اقدامات کاهشی را به کنترل‌های RMF هوش مصنوعی NIST خود [4][2] مرتبط کنید.

توزیع: ۱۰۰ کاربر اول شما 🎯

بدون کاربر، استارتاپی هم در کار نیست. نحوه‌ی راه‌اندازی یک شرکت هوش مصنوعی در واقع نحوه‌ی راه‌اندازی یک موتور توزیع است.

  • انجمن‌های مشکل‌ساز - انجمن‌های تخصصی، گروه‌های Slack یا خبرنامه‌های صنعتی. ابتدا مفید باشید.

  • دموهای تحت هدایت بنیانگذار - جلسات زنده ۱۵ دقیقه‌ای با داده‌های واقعی. ضبط کنید، سپس از کلیپ‌ها در همه جا استفاده کنید.

  • قلاب‌های PLG - خروجی فقط خواندنی رایگان؛ برای خروجی گرفتن یا خودکارسازی هزینه پرداخت کنید. اصطکاک ملایم کار می‌کند.

  • مشارکت‌ها - جایی را که کاربران شما در حال حاضر در آن زندگی می‌کنند، ادغام کنید. یک ادغام می‌تواند یک بزرگراه باشد.

  • محتوا - پست‌های صادقانه و موشکافانه با معیارها. مردم به جای رهبری فکری مبهم، به جزئیات علاقه دارند.

پیروزی‌های کوچک و قابل ستایش مهم هستند: یک مطالعه موردی با صرفه‌جویی در زمان، افزایش دقت با مخرجی باورپذیر.

قیمت‌گذاری متناسب با ارزش 💸

با یک طرح ساده و قابل توضیح شروع کنید:

  • مبتنی بر استفاده : درخواست‌ها، توکن‌ها، دقایق پردازش‌شده. برای انصاف و پذیرش زودهنگام عالی است.

  • مبتنی بر کرسی : وقتی همکاری و حسابرسی کلیدی هستند.

  • ترکیبی : اشتراک پایه به علاوه‌ی امکانات اضافی. در حین ارتقا، چراغ‌ها را روشن نگه می‌دارد.

نکته‌ی حرفه‌ای: قیمت را به کار گره بزنید، نه به مدل. اگر ۵ ساعت کار طاقت‌فرسا را ​​حذف کردید، قیمتی نزدیک به ارزش ایجاد شده تعیین کنید. توکن‌ها را نفروشید، نتایج را بفروشید.

ارزیابی: چیزهای خسته‌کننده را اندازه‌گیری کنید 📏

بله، ارزیابی‌ها را بسازید. نه، لازم نیست بی‌نقص باشند. پیگیری:

  • نرخ موفقیت وظیفه - آیا خروجی معیارهای پذیرش را برآورده کرده است؟

  • ویرایش فاصله - انسان‌ها چقدر خروجی را تغییر دادند؟

  • تأخیر - p50 و p95. انسان‌ها متوجه لرزش می‌شوند.

  • هزینه به ازای هر اقدام - نه فقط به ازای هر توکن.

  • حفظ و فعال‌سازی - حساب‌های فعال هفتگی؛ گردش‌های کاری برای هر کاربر اجرا می‌شوند.

حلقه ساده: یک «مجموعه طلایی» از حدود ۲۰ وظیفه واقعی داشته باشید. در هر انتشار، آنها را به صورت خودکار اجرا کنید، دلتاها را مقایسه کنید و هر هفته ۱۰ خروجی زنده تصادفی را بررسی کنید. اختلافات را با یک کد دلیل کوتاه (مثلاً HALLUCINATION ، TONE ، FORMAT ) ثبت کنید تا نقشه راه شما به واقعیت نزدیک شود.

اعتماد، امنیت و انطباق بدون دردسر 🛡️

نه فقط در سند بیمه‌نامه‌تان، بلکه در محصول خود، موارد حفاظتی را بگنجانید:

  • فیلتر کردن ورودی‌ها برای جلوگیری از سوءاستفاده‌های آشکار.

  • اعتبارسنجی خروجی در برابر طرحواره‌ها و قوانین کسب‌وکار.

  • بررسی انسانی برای تصمیمات با تأثیر بالا.

  • افشاگری‌های واضح در مورد دخالت هوش مصنوعی. هیچ ادعای مرموزی مطرح نشده است.

از اصول هوش مصنوعی OECD به عنوان چراغ راهنمای خود برای انصاف، شفافیت و پاسخگویی استفاده کنید؛ ادعاهای بازاریابی را با استانداردهای FTC همسو نگه دارید؛ و اگر داده‌های شخصی را پردازش می‌کنید، مطابق با راهنمایی‌های ICO و طرز فکر به حداقل رساندن داده‌ها عمل کنید [5][3][1].

طرح راه‌اندازی ۳۰-۶۰-۹۰ روزه، نسخه‌ی نه چندان جذاب ⏱️

روزهای ۱ تا ۳۰

  • با ۱۰ کاربر هدف مصاحبه کنید؛ ۲۰ نمونه واقعی جمع‌آوری کنید.

  • یک گردش کار محدود بسازید که با یک خروجی ملموس به پایان برسد.

  • ارسال نسخه بتای محدود به ۵ حساب کاربری. اضافه کردن ویجت بازخورد. ثبت خودکار ویرایش‌ها.

  • ارزیابی‌های اولیه را اضافه کنید. هزینه، تأخیر و موفقیت وظیفه را پیگیری کنید.

روزهای ۳۱ تا ۶۰

  • دستورالعمل‌ها را فشرده‌تر کنید، بازیابی را اضافه کنید، تأخیر را کاهش دهید.

  • پرداخت‌ها را با یک طرح ساده پیاده‌سازی کنید.

  • یک لیست انتظار عمومی با یک ویدیوی نمایشی ۲ دقیقه‌ای راه‌اندازی کنید. یادداشت‌های انتشار هفتگی را شروع کنید.

  • شرکای طراحی Land 5 با خلبانان امضا شده.

روزهای ۶۱ تا ۹۰

  • معرفی هوک‌ها و اکسپورت‌های اتوماسیون.

  • ده لوگوی اول پولی خود را ثبت کنید.

  • دو مطالعه موردی کوتاه منتشر کنید. آنها را دقیق و بدون جزئیات اضافی بنویسید.

  • در مورد استراتژی مدل نسخه ۲ تصمیم بگیرید: در جایی که به طور واضح بازدهی دارد، آن را تنظیم دقیق یا خلاصه کنید.

آیا بی‌نقص است؟ خیر. آیا برای جلب توجه کافی است؟ قطعاً.

جمع‌آوری کمک‌های مالی یا عدم جمع‌آوری آن، و چگونه در مورد آن صحبت کنیم 💬

شما برای ساخت و ساز نیازی به اجازه ندارید. اما اگر جمع آوری کنید:

  • روایت : مشکل دردناک، مانع بزرگ، مزیت داده، طرح توزیع، معیارهای اولیه سالم.

  • ارائه : مشکل، راه حل، چه کسی اهمیت می‌دهد، اسکرین شات‌های دمو، GTM، مدل مالی، نقشه راه، تیم.

  • دقت : وضعیت امنیتی، سیاست حفظ حریم خصوصی، زمان فعال بودن، ثبت وقایع، انتخاب مدل، طرح ارزیابی [2][4].

اگر افزایش ندهید:

  • به تأمین مالی مبتنی بر درآمد، پیش‌پرداخت‌ها یا قراردادهای سالانه با تخفیف‌های کوچک تکیه کنید.

  • با انتخاب Infra کم‌مصرف، مصرف سوخت را پایین نگه دارید. کارهای Modal یا Serverless می‌توانند برای مدت طولانی کافی باشند.

هر دو مسیر جواب می‌دهد. مسیری را انتخاب کنید که ماهانه یادگیری بیشتری برایتان به ارمغان بیاورد.

خندق‌هایی که واقعاً آب را در خود نگه می‌دارند 🏰

در هوش مصنوعی، خندق‌ها لغزنده هستند. با این حال، می‌توانید آنها را بسازید:

  • قفل شدن گردش کار - به عادت روزانه تبدیل شود، نه یک API پس‌زمینه.

  • عملکرد خصوصی - تنظیم داده‌های اختصاصی که رقبا نمی‌توانند به طور قانونی به آنها دسترسی داشته باشند.

  • توزیع - داشتن مخاطبان خاص، ادغام‌ها یا یک چرخ لنگر کانال.

  • هزینه‌های تغییر - قالب‌ها، تنظیمات دقیق و پیشینه‌ای که کاربران به راحتی از آن صرف نظر نخواهند کرد.

  • اعتماد به برند - وضعیت امنیتی، اسناد شفاف، پشتیبانی پاسخگو. این موارد پیچیده‌تر می‌شوند.

بیایید صادق باشیم، بعضی از خندق‌ها در ابتدا بیشتر شبیه گودال هستند. اشکالی ندارد. گودال را چسبناک کنید.

اشتباهات رایجی که استارتاپ‌های هوش مصنوعی را متوقف می‌کنند 🧯

  • تفکر فقط نمایشی - روی صحنه جذاب، در تولید ضعیف. تکرارها، خودتوانی و مانیتورها را از همان ابتدا اضافه کنید.

  • مشکل مبهم - اگر مشتری شما نتواند بگوید چه چیزی پس از پذیرش شما تغییر کرده است، به دردسر می‌افتید.

  • بیش‌برازش به معیارها - وسواس بیش از حد روی جدول امتیازاتی که کاربر شما به آن اهمیتی نمی‌دهد.

  • نادیده گرفتن تجربه کاربری - هوش مصنوعی که درست است اما ناشیانه عمل می‌کند، همچنان شکست می‌خورد. مسیرها را کوتاه کنید، اعتماد به نفس نشان دهید، اجازه ویرایش دهید.

  • نادیده گرفتن پویایی هزینه - عدم ذخیره‌سازی، عدم دسته‌بندی، عدم وجود برنامه تقطیر. حاشیه سود اهمیت دارد.

  • آخرین مورد قانونی - حریم خصوصی و دعاوی اختیاری نیستند. از NIST AI RMF برای ساختاردهی ریسک و OWASP LLM Top 10 برای کاهش تهدیدات سطح برنامه استفاده کنید [2][4].

چک لیست هفتگی یک بنیانگذار 🧩

  • چیزی ارسال کنید که مشتری آن را ببیند.

  • ۱۰ خروجی تصادفی را بررسی کنید؛ به ۳ مورد بهبود توجه کنید.

  • با ۳ کاربر صحبت کنید. از آنها بخواهید یک مثال دردناک ارائه دهند.

  • یک معیار پوچ و بی‌معنی را حذف کنید.

  • یادداشت‌های انتشار بنویسید. یک پیروزی کوچک را جشن بگیرید. قهوه بنوشید، احتمالاً بیش از حد.

این راز نه چندان جذاب «چگونه یک شرکت هوش مصنوعی راه‌اندازی کنیم» است. ثبات بر نبوغ غلبه می‌کند، که به طرز عجیبی آرامش‌بخش است.

دکتر 🧠✨

چگونگی راه‌اندازی یک شرکت هوش مصنوعی، تحقیقات عجیب و غریب نیست. بلکه انتخاب یک مشکل با پشتوانه مالی، قرار دادن مدل‌های مناسب در یک گردش کار قابل اعتماد و تکرار آن به گونه‌ای است که انگار به رکود حساسیت دارید. گردش کار را در اختیار داشته باشید، بازخوردها را جمع‌آوری کنید، نرده‌های محافظ سبک بسازید و قیمت‌گذاری خود را با ارزش مشتری مرتبط نگه دارید. وقتی شک دارید، ساده‌ترین چیزی را که چیز جدیدی به شما می‌آموزد، ارائه دهید. سپس هفته بعد و هفته بعد دوباره این کار را انجام دهید...

و اگر استعاره‌ای در اینجا از کار افتاد، اشکالی ندارد - استارت‌آپ‌ها شعرهای درهم‌وبرهمی با فاکتور هستند.

منابع

  1. ICO - GDPR بریتانیا: راهنمای حفاظت از داده‌ها: ادامه مطلب

  2. NIST - چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی: ادامه مطلب

  3. FTC - راهنمای کسب و کار در مورد هوش مصنوعی و ادعاهای تبلیغاتی: ادامه مطلب

  4. OWASP - 10 مورد برتر برای برنامه‌های مدل زبان بزرگ: ادامه مطلب

  5. اصول هوش مصنوعی OECD: ادامه مطلب

جدیدترین هوش مصنوعی را در فروشگاه رسمی دستیار هوش مصنوعی پیدا کنید

درباره ما

بازگشت به وبلاگ