Wenn du nimmst Mit Risikokapitalgeldern prägen Investoren alles von Ihrer Strategie und Ihrem Produkt bis hin zu Ihrem Denkprozess. Das ist möglicherweise nicht das Beste für Ihr Angebot, insbesondere im KI-Bereich. Deshalb empfehle ich Ihnen, Ihr KI-Startup zu booten: Sie haben keine anderen Hände in der Keksdose.
Bootstrapping kann in Zeiten, in denen es schwierig ist, an Kapital zu kommen, ein Wettbewerbsvorteil sein. Hier sind drei Aspekte, auf die Sie Ihre Aufmerksamkeit richten sollten, damit Sie Ihr Startup aufbauen können, ohne jemandem verpflichtet zu sein.
Erstellen Sie, um ein bestimmtes Problem zu lösen
Bootstrapping erfordert, dass Sie Ihre Kunden in die Erstellung Ihrer Produkt-Roadmap einbeziehen. Dies ist eine großartige Möglichkeit, das Geschäft, die Probleme und Schwachstellen der Kunden zu verstehen, dient aber auch einem entscheidenden Zweck: Es ermöglicht Ihnen, gezielt auf ein bestimmtes Problem einzugehen.
Sobald Sie das Problem kennen, das Sie lösen müssen, finden Sie heraus, welche Datenfähigkeiten Ihre Kunden haben und ob sie über die Daten verfügen, um dieses Problem zu lösen. Bauen Sie dann eine Benutzer-Feedback-Schleife ein, damit Sie Ihre KI testen, trainieren können, um intelligenter zu werden, und die gewünschte Ausgabe liefern können.
Der Zweck eines Startups. . . besteht darin, ein bestimmtes Problem zu verstehen, zu finden und zu lösen und die Lösung an Kunden zu verkaufen, die sich mit diesem Problem auseinandersetzen.
Hier ermöglicht Ihnen eine agile Methodik, die Qualität der Ausgabe zu prüfen und zu verstehen, was Sie optimieren müssen. Außerdem beschleunigen Sie die Feedbackschleife, was wiederum dazu beiträgt, dass der Algorithmus schneller lernt und sich verbessert.
Eine Organisation muss aus Datensicht entwickelt und ausgereift sein, um mit einer KI-Plattform umgehen zu können. Verstehen Sie also die Datenformatierung Ihres Kunden, bevor Sie darüber nachdenken, wie Sie diese erhalten. Stammen die Daten aus einer oder mehreren Quellen? Gibt es Entlassungen?
Bestimmen Sie die Qualität ihrer Daten und Datenquellen. Wenn Ihr Kunde über saubere Daten verfügt, können Sie APIs erstellen, um diese Daten zu akzeptieren und durch Formatierung zu nutzen, damit Ihre KI sie verwenden kann.
Fragen Sie sich, ob Sie die Technologie für eine reale Anwendung entwickeln, die Unternehmen benötigen, und ob Sie alles daran setzen, einen Mehrwert für das Produkt, den Kunden und das Team zu schaffen.