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[導(dǎo)讀] 對于什么是“人工智能公司”,目前還沒有明確的分類。對一些人來說,人工智能只是一個流行詞,被添加到營銷策略中以吸引資金。很多初創(chuàng)公司正在利用人工智能技術(shù),雖然這給市場帶來了一些真正創(chuàng)新的解決方案,

對于什么是“人工智能公司”,目前還沒有明確的分類。對一些人來說,人工智能只是一個流行詞,被添加到營銷策略中以吸引資金。很多初創(chuàng)公司正在利用人工智能技術(shù),雖然這給市場帶來了一些真正創(chuàng)新的解決方案,但它也催生了大量假冒的人工智能。倫敦的MMC Ventures在2019年進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查,結(jié)果顯示,40%的歐洲人工智能初創(chuàng)企業(yè)根本沒有使用任何人工智能。

這似乎讓人不可思議,但對于和人工智能打交道的人來說,人工智能公司的發(fā)展要經(jīng)歷多個階段。

要成為一家成功的人工智能創(chuàng)業(yè)公司,需要經(jīng)歷漫長和艱辛的歷程。AI公司不可能永遠(yuǎn)保持初創(chuàng)階段。它需要解決更多的挑戰(zhàn),以走向成熟的規(guī)模階段。最終,要將AI解決方案投入生產(chǎn),在市場上取得成功。

在Unbabel,我們經(jīng)歷了人工智能公司發(fā)展的前兩個階段。下面,我們來看看這幾個階段以及在每個階段公司需要關(guān)注什么。

AI初創(chuàng)公司:AI核心產(chǎn)品

要想成為一家合格的人工智能初創(chuàng)企業(yè),人工智能必須是產(chǎn)品的基本組成部分。與Netflix的推薦列表recommendations和Facebook的opTImized news feeds不同,你的產(chǎn)品必須依賴人工智能才能工作。例如,盡管Airbnb現(xiàn)在可能已經(jīng)整合了人工智能,但它并不是其產(chǎn)品的基本組成部分——因?yàn)樵摼W(wǎng)站最終的建立和發(fā)展是不需要依賴人工智能的。

你還需要人工智能專業(yè)的技術(shù)人才,制定你的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略,最重要的一點(diǎn)是,人工智能初創(chuàng)公司從一開始就需要那些對人工智能有深刻見解和豐富知識的人員,以及對公司目標(biāo)和商業(yè)計劃有廣泛認(rèn)同的人員——所有這些都是為了確保人工智能得到恰當(dāng)?shù)氖褂谩?/p>

成長中的AI公司:構(gòu)建自己的AI

即使初創(chuàng)公司進(jìn)入了規(guī)模化階段,在構(gòu)建和培育人工智能方面,仍有很多東西需要考慮。

很多公司沒有資源直接建立自己的人工智能,這種情況還是比較普遍的。許多成功的人工智能公司已經(jīng)在諸如TensorFlow、Pytorch或Marian MT等開源平臺上構(gòu)建了解決方案。

通過使用第三方人工智能模型并使用自己的數(shù)據(jù)對其進(jìn)行訓(xùn)練,公司仍然可以獲得專家知識并從其他用戶那里獲益。隨著人工智能公司的成長,他們將需要開發(fā)自己的人工智能系統(tǒng),而不是僅僅使用公共API,而且他們肯定需要那些專業(yè)的人工智能團(tuán)隊(duì)來定制自己的模型。

成熟的AI公司:基礎(chǔ)AI與應(yīng)用AI相結(jié)合

不出所料,許多公司并沒有進(jìn)入完全成熟的人工智能階段,原因有很多。在這個階段,企業(yè)必須能夠平衡它們在基礎(chǔ)人工智能(專注于進(jìn)行開創(chuàng)性研究)和應(yīng)用人工智能(有效地將人工智能引入產(chǎn)品)方面的工作。

基礎(chǔ)人工智能和應(yīng)用人工智能需要非常不同的思維方式。在這個階段,如果你只開發(fā)基本的人工智能,你可能會發(fā)現(xiàn)你的公司正在進(jìn)行大量的研究,而沒有足夠的資源投入生產(chǎn)。如果你只開發(fā)應(yīng)用人工智能,你的企業(yè)可能會充分利用現(xiàn)有的專業(yè)研究成果,但你可能會錯過發(fā)現(xiàn)新成果的機(jī)會。因此,成熟化的人工智能初創(chuàng)企業(yè)和人工智能規(guī)模需要同時依賴于應(yīng)用和基礎(chǔ)人工智能,以不斷優(yōu)化人工智能的能力。

基礎(chǔ)人工智能和應(yīng)用人工智能都需要技術(shù)雄厚的研究人員。企業(yè)人工智能要進(jìn)入成熟化階段,企業(yè)必須自己進(jìn)行研究,才能找到以前沒有研究過或未知的創(chuàng)新型解決方案。為此,你需要一個深入研究人工智能的團(tuán)隊(duì),就他們的研究課題發(fā)表一系列論文。

當(dāng)然,僅雇傭一堆無法將自己的研究理念或模型轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的學(xué)者是沒有用的——你還需要具有商業(yè)頭腦的團(tuán)隊(duì)來確保你的想法對投資者有吸引力。你經(jīng)常不得不花時間為你的新技術(shù)找到合適的產(chǎn)品市場,那么很簡單,你需要商業(yè)資金來支持它。

AI業(yè)務(wù)增長:精確度、性能和規(guī)模

也許發(fā)展為一家成熟的人工智能公司值得令人慶祝,但在競爭日益激烈的市場上,企業(yè)不能滿足于既得榮譽(yù)。人工智能公司需要不斷地評估他們的產(chǎn)品是否適合投入生產(chǎn)。原型是一回事,規(guī)模是另一回事。根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn),人工智能初創(chuàng)企業(yè)失敗的最常見原因之一,是決定何時將研究投入生產(chǎn)。生產(chǎn)產(chǎn)品的精度和性能顯然是兩個關(guān)鍵的業(yè)務(wù)指標(biāo),但企業(yè)還需要考慮在大規(guī)模生產(chǎn)某種產(chǎn)品的成本是否可行,特別是在與更大的競爭者競爭時。

我鼓勵人工智能創(chuàng)始人也與他們的同行共同分享他們在成長中學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。通過這樣做,更多的新公司將能更好地駕馭人工智能之旅——提供成熟的解決方案,幫助解決全球業(yè)務(wù)和全球問題。

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