Пролего - моя вторая попытка. Надеюсь, вы извлечете уроки из моего путешествия.
На прошлой неделе мы с Русс Рэндс запустили нашу бутик-компанию по предоставлению ИИ-услуг Пролего. Хотя мы находимся в самом начале, добраться сюда было непросто.
Далее следует моя история. Надеюсь, вы извлечете уроки из моих успехов и неудач.
ScribbleIQ - AI для контент-маркетинга
Летом 2016 года я завершил помолвку с классной командой MadKudu. Работать с Kudus было здорово, но мне не терпелось открыть другую производственную компанию. Машинное обучение было страстью всей жизни, и технология, наконец, стала достаточно зрелой для создания практических приложений.
Время было удачным, потому что мой друг Стивен Це - один из немногих людей, которых я хочу стать соучредителем, - также интересовался возможностями стартапов в области машинного обучения. После некоторых исследований мы решили запустить ScribbleIQ, AI для контент-маркетинга.
Большая проблема. Плохой домен для стартапа AI
Я хотел решить проблемы контент-маркетинга, с которыми я столкнулся. Контент стоит дорого и его сложно измерить; Я хотел использовать ИИ, чтобы помочь контент-маркетологам определить лучшие темы письма для увеличения продаж.
Несколько недель собеседований по выявлению клиентов приводят к некоторым преждевременным продажам. Вот тогда и начались проблемы.
- Хотя выбор темы был проблемой для многих маркетологов, более серьезной проблемой было исполнение; трудно найти качественных писателей.
- Моя первоначальная идея заключалась в том, чтобы обучить алгоритмы машинного обучения, используя метрики конверсии продаж в качестве результатов успеха: лиды, испытания, транзакции. К сожалению, данные были слишком зашумленными и фрагментированными, чтобы получить полезные результаты.
Мы поняли, что ScribbleIQ решит сиюминутные проблемы клиентов только в том случае, если мы включим в него услугу написания контента. Нас это не интересовало.
Мы потратили несколько месяцев на изучение других идей в области финансовых услуг и мошенничества, но нас ничто не взволновало. Иногда лучший результат - это быстрый конец, особенно среди друзей, поэтому мы решили пойти разными путями.
(Стивен сейчас работает над современным голосовым помощником на основе искусственного интеллекта.)
Уроки ИИ, извлеченные из ScribbleIQ
А теперь самый важный урок: создание решения на основе ИИ - это не создание программного обеспечения для рабочих процессов.
Программные решения для проблем рабочего процесса теперь легко создавать. Фактически, многие стартапы в первую очередь сосредотачиваются на дистрибуции и просто решают любую проблему клиентов, которую они обнаруживают. Этот подход не работает с продуктами AI, потому что решения во многом зависят от качественных данных обучения.
Моя самая большая ошибка заключалась в том, что я не понимал, насколько ИИ зависит от данных. Подход «продай, а потом выясни» не сработал.
Перезагрузка
Хотя ScribbleIQ потерпел неудачу, я был взволнован ИИ больше, чем когда-либо. Я хотел изучить индивидуализированные решения глубокого обучения для крупных предприятий, а не создавать собственные продукты искусственного интеллекта.
На 2 месяца или на 2 года раньше срока?
Я знал, что опережал рынок. Несмотря на то, что ИИ вызывал много шума в бизнесе, очень немногие компании изучали технологию глубокого обучения.
Плюс к тому, что раньше было время, чтобы накопить опыт и заявить о себе как о идейном лидере.
Обратная сторона? Быть слишком рано. Моей главной задачей было решить, нужна ли клиентам помощь в внедрении глубокого обучения на предприятии.
Мои цели в апреле 2017 года
Поэтому я поставил перед собой три шестимесячные цели:
- Накоплю свой практический опыт в области искусственного интеллекта.
- Поговорите с 50 квалифицированными корпоративными клиентами.
- Зарекомендовал себя идейным лидером в области корпоративного ИИ.
Вот настоящий снимок экрана с целями, которые я создал 5 месяцев назад в Things.
Это быстро превратилось в 3 рабочих места с полной занятостью.
Цель 1 - Повышение технической квалификации в области искусственного интеллекта
Получение практических технических навыков требует очень много времени. Этот тип инвестиций сопряжен с высокими альтернативными издержками, поскольку каждый раз, когда я пишу код, я не разговариваю с клиентами.
К сожалению, другого варианта я не увидел. Искусственный интеллект слишком сложен для изучения, и у нас мало примеров из практики.
Я погрузился в книги, курс и статьи. Как я уже говорил ранее, fast.ai был лучшим ресурсом. Я планирую продолжить это вложение, потому что ИИ меняется очень быстро.
Цель 2 - поговорить с ранними потенциальными клиентами
Я познакомился с Рассом Рэндсом через общего друга и обнаружил, что мы исследуем аналогичные возможности. Расс также является ветераном стартапов и знает о необходимости рыночной валидации.
Мы объединились и вместе начали проводить раннее выявление клиентов. Со сколькими компаниями мы разговаривали? Намного больше, чем моя цель - 50.
Сначала мы задавали вопросы о существующих инициативах в области ИИ, но вскоре начали кратко рассказывать о тенденциях, которые мы наблюдаем. Их вопросы и опасения натолкнули меня на письменные идеи.
Наибольший интерес вызвали компании, стремящиеся создать новые потоки доходов или защитить существующие с помощью ИИ.
Цель 3 - Утвердиться в качестве идейного лидера в области ИИ на предприятии
99% содержания AI бесполезны для бизнес-аудитории: слишком теоретически, слишком пушисто или просто вздор. Очень мало ответов на практические вопросы вроде:
- Что такое ИИ?
- Что мне с этим делать?
- Как мне начать?
Это были вопросы, которые нам задавали менеджеры по продуктам, группы корпоративных инноваций и генеральные директора. Так что я начал писать о моделях продукта, развитии талантов и получении финансирования для проектов.
Интерес возник, но нам нужен был способ все ускорить. Расс предложил написать книгу, и мы начали писать ИИ для лидеров бизнеса.
Поскольку 90% написания электронной книги - это распространение, мы начали продвижение в LinkedIn в первый день. Любой, кто хочет получить копию, должен прокомментировать LinkedIn и попросить об этом или связаться с Russ on LinkedIn. Комментарии дали нам социальное подтверждение и рейтинг найма в LinkedIn.
Мы превратили наши профили LinkedIn в целевые страницы, и Расс также тратит часы в день на прямой охват. Мы начали распространять ранние черновики так быстро, как я мог печатать.
На случай, если вы это пропустили… и думаете, что написание книги - хорошая идея… продвижение по службе. берет. часы. каждый. день.
Но это сработало.
Возросший интерес. Все больше компаний хотели получить совет или обсудить конкретные проекты.
Но было ли время? Был ли рынок действительно готов к появлению эксклюзивных услуг искусственного интеллекта? Или мы просто больше разговаривали?
Рождение Пролего - почему мы решили сделать рывок
Книга также помогла нам получить приглашение на организованное NVIDIA мероприятие в Шарлотте для компаний, предоставляющих финансовые услуги.
Я не могу сказать достаточно хороших слов о NVIDIA. Вы уже знаете, что они создают лучшие графические процессоры на рынке, но они также вносят большой вклад в поддержку сообщества ИИ посредством обучения и поддержки фреймворков.
Презентация получилась отличной и информативной. Посетители прошли тщательную проверку, и мы встретили замечательных людей.
Если у вас есть возможность посетить мероприятие, организованное NVIDIA - сделайте это.
Событие, разговоры и последующие встречи стали нашим спусковым крючком. Мы поняли, что создается целая экосистема, чтобы обеспечить глубокое обучение на предприятии, и мы хотели стать его частью.
Итак, на прошлой неделе мы сделали шаг вперед и решили запустить Prolego, консультационную компанию по ИИ, чтобы помочь компаниям из списка Fortune 1000 внедрить ИИ на предприятия.
Так что же дальше?
Я хотел бы сказать вам, что у нас есть все ответы, но это будет ложью. У нас достаточно интереса, чтобы сделать следующий шаг, но мы все еще боремся, как любой стартап, за определение нашего предложения и соответствие потребностям рынка.
Что бы ни случилось, я продолжу делиться тем, что мы узнаем.
