AI కంపెనీని ఎలా ప్రారంభించాలి.

AI స్టార్టప్‌ను ప్రారంభించడం మెరుగ్గా మరియు అదే సమయంలో కొంచెం భయానకంగా అనిపిస్తుంది. శుభవార్త: మార్గం కనిపించే దానికంటే స్పష్టంగా ఉంది. ఇంకా మంచిది: మీరు కస్టమర్‌లు, డేటా లివరేజ్ మరియు బోరింగ్ అమలుపై దృష్టి పెడితే, మీరు మెరుగైన నిధులతో కూడిన జట్లను అధిగమించవచ్చు. AI కంపెనీని ఎలా ప్రారంభించాలి అనే దాని కోసం ఇది మీ దశలవారీ, తేలికగా అభిప్రాయపడిన ప్లేబుక్ - పరిభాషలో మునిగిపోకుండా ఆలోచన నుండి ఆదాయం వరకు వెళ్లడానికి తగినంత వ్యూహాలతో.

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 మీ కంప్యూటర్‌లో AIని ఎలా తయారు చేయాలి (పూర్తి గైడ్)
స్థానికంగా మీ స్వంత AI వ్యవస్థను నిర్మించడానికి దశల వారీ ట్యుటోరియల్.

🔗 AI కోసం డేటా నిల్వ అవసరాలు: మీరు తెలుసుకోవలసినది
AI ప్రాజెక్టులకు నిజంగా ఎంత డేటా మరియు నిల్వ అవసరమో తెలుసుకోండి.

🔗 సేవగా AI అంటే ఏమిటి
AIaaS ఎలా పనిచేస్తుందో మరియు వ్యాపారాలు దానిని ఎందుకు ఉపయోగిస్తాయో అర్థం చేసుకోండి.

🔗 డబ్బు సంపాదించడానికి AI ని ఎలా ఉపయోగించాలి
లాభదాయకమైన AI అప్లికేషన్లు మరియు ఆదాయాన్ని పెంచే వ్యూహాలను కనుగొనండి.

ఆదాయం కోసం త్వరిత ఆలోచన లూప్ 🌀

మీరు ఒక పేరా మాత్రమే చదివితే, దీన్ని ఇలా చేయండి. AI కంపెనీని ఎలా ప్రారంభించాలో ఒక ఇరుకైన లూప్‌కి వస్తుంది:

బాధాకరమైన, ఖరీదైన సమస్యను ఎంచుకోండి,
AI తో బాగా పరిష్కరించే స్క్రాపీ వర్క్‌ఫ్లోను అందించండి,
వినియోగం మరియు నిజమైన డేటాను పొందండి,
ప్రతి వారం మోడల్ ప్లస్ UX ని మెరుగుపరచండి,
కస్టమర్లు చెల్లించే వరకు పునరావృతం చేయండి. ఇది గజిబిజిగా ఉంది కానీ వింతగా నమ్మదగినది.

త్వరిత ఉదాహరణాత్మక విజయం: నలుగురు వ్యక్తుల బృందం అధిక-రిస్క్ నిబంధనలను ఫ్లాగ్ చేసిన కాంట్రాక్ట్-QA సహాయకుడిని పంపింది మరియు ఇన్-లైన్‌లో సవరణలను సూచించింది. వారు ప్రతి మానవ దిద్దుబాటును శిక్షణ డేటాగా సంగ్రహించారు మరియు ప్రతి నిబంధనకు "సవరణ దూరం" కొలిచారు. నాలుగు వారాలలో, సమీక్షకు సమయం "ఒక మధ్యాహ్నం" నుండి "భోజనానికి ముందు"కి పడిపోయింది మరియు డిజైన్ భాగస్వాములు వార్షిక ధరలను అడగడం ప్రారంభించారు. ఏమీ అద్భుతంగా లేదు; కేవలం గట్టి లూప్‌లు మరియు క్రూరమైన లాగింగ్.

నిర్దిష్టంగా తెలుసుకుందాం.

ప్రజలు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల కోసం అడుగుతారు. సరే. AI కంపెనీని ఎలా ప్రారంభించాలి అనేదానికి నిజంగా మంచి విధానం ఈ గమనికలను అనుసరిస్తుంది:

దాని వెనుక డబ్బు సమస్య ఉంది - మీ AI భవిష్యత్తును దృష్టిలో ఉంచుకుని కాకుండా, ఖరీదైన దశను భర్తీ చేయాలి లేదా కొత్త ఆదాయాన్ని అన్‌లాక్ చేయాలి.
డేటా ప్రయోజనం - మీ అవుట్‌పుట్‌లను మెరుగుపరిచే ప్రైవేట్, సమ్మేళన డేటా. లైట్ ఫీడ్‌బ్యాక్ ఉల్లేఖనాలు కూడా లెక్కించబడతాయి.
వేగవంతమైన షిప్పింగ్ క్యాడెన్స్ - మీ అభ్యాస లూప్‌ను బిగించే చిన్న విడుదలలు. వేగం కాఫీ వేషంలో ఉన్న కందకం.
వర్క్‌ఫ్లో యాజమాన్యం - ఒక్క API కాల్ కాకుండా, ఎండ్-టు-ఎండ్ జాబ్‌ను సొంతం చేసుకోండి. మీరు కార్యాచరణ వ్యవస్థగా ఉండాలనుకుంటున్నారు.
డిజైన్ ద్వారా నమ్మకం & భద్రత - గోప్యత, ధ్రువీకరణ మరియు మానవ జోక్యం ఎక్కువగా ఉండే ప్రదేశాలలో.
మీరు నిజంగా చేరుకోగల పంపిణీ - మీ మొదటి 100 మంది వినియోగదారులు ఇప్పుడు నివసించే ఛానెల్, ఊహాత్మకంగా తరువాత కాదు.

వాటిలో 3 లేదా 4 ని మీరు తనిఖీ చేయగలిగితే, మీరు ఇప్పటికే ముందుకు ఉన్నారు.

పోలిక పట్టిక - AI వ్యవస్థాపకుల కోసం కీ స్టాక్ ఎంపికలు 🧰

మీరు త్వరగా ఉపకరణాలను ఎంచుకోగలిగేలా ఒక స్క్రాపీ టేబుల్. కొన్ని పదబంధాలు ఉద్దేశపూర్వకంగా అసంపూర్ణంగా ఉంటాయి ఎందుకంటే నిజ జీవితం అలాంటిది.

సాధనం / వేదిక	దీనికి ఉత్తమమైనది	ధరల నిర్ణయం	ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది
ఓపెన్‌ఏఐ API	వేగవంతమైన నమూనా తయారీ, విస్తృత LLM పనులు	వినియోగం ఆధారంగా	బలమైన నమూనాలు, సులభమైన పత్రాలు, వేగవంతమైన పునరావృతం.
ఆంత్రోపిక్ క్లాడ్	దీర్ఘ-సందర్భ తార్కికం, భద్రత	వినియోగం ఆధారంగా	ఉపయోగకరమైన గార్డ్‌రెయిల్స్, సంక్లిష్టమైన ప్రాంప్ట్‌లకు దృఢమైన తార్కికం.
గూగుల్ వెర్టెక్స్ AI	GCP లో ఫుల్-స్టాక్ ML	క్లౌడ్ వినియోగం + ప్రతి సేవకు	శిక్షణ, ట్యూనింగ్ మరియు పైప్‌లైన్‌లను అన్నీ కలిపి నిర్వహించడం.
AWS బెడ్‌రాక్	AWSలో బహుళ-మోడల్ యాక్సెస్	వినియోగం ఆధారంగా	విక్రేత వైవిధ్యం మరియు గట్టి AWS పర్యావరణ వ్యవస్థ.
అజూర్ ఓపెన్ఏఐ	ఎంటర్‌ప్రైజ్ + సమ్మతి అవసరాలు	వినియోగ ఆధారిత + అజూర్ ఇన్ఫ్రా	అజూర్-స్థానిక భద్రత, పాలన మరియు ప్రాంతీయ నియంత్రణలు.
కౌగిలించుకుంటున్న ముఖం	ఓపెన్ మోడల్స్, ఫైన్-ట్యూనింగ్, కమ్యూనిటీ	ఉచితం + చెల్లింపు మిశ్రమం	భారీ మోడల్ హబ్, డేటాసెట్‌లు మరియు ఓపెన్ టూలింగ్.
ప్రతిరూపం	API లుగా నమూనాలను అమలు చేయడం	వినియోగం ఆధారంగా	ఒక మోడల్ ని ముందుకు నెట్టండి, ఒక ఎండ్‌పాయింట్ పొందండి - ఒక రకమైన మ్యాజిక్.
లాంగ్‌చెయిన్	LLM యాప్‌లను ఆర్కెస్ట్రేట్ చేస్తోంది	ఓపెన్ సోర్స్ + చెల్లింపు భాగాలు	సంక్లిష్ట వర్క్‌ఫ్లోల కోసం గొలుసులు, ఏజెంట్లు మరియు ఇంటిగ్రేషన్‌లు.
లామాఇండెక్స్	తిరిగి పొందడం + డేటా కనెక్టర్లు	ఓపెన్ సోర్స్ + చెల్లింపు భాగాలు	సౌకర్యవంతమైన డేటా లోడర్లతో వేగవంతమైన RAG భవనం.
పైన్ కోన్	స్కేల్ వద్ద వెక్టర్ శోధన	వినియోగం ఆధారంగా	నిర్వహించబడిన, తక్కువ-ఘర్షణ సారూప్యత శోధన.
నౌకాయానము చేయు	హైబ్రిడ్ శోధనతో వెక్టర్ DB	ఓపెన్ సోర్స్ + క్లౌడ్	సెమాంటిక్ + కీవర్డ్ బ్లెండింగ్‌కు మంచిది.
మిల్వస్	ఓపెన్-సోర్స్ వెక్టర్ ఇంజిన్	ఓపెన్ సోర్స్ + క్లౌడ్	స్కేల్స్ బాగా ఉంటాయి, CNCF బ్యాకింగ్ దెబ్బతినదు.
బరువులు & పక్షపాతాలు	ప్రయోగ ట్రాకింగ్ + మూల్యాంకనాలు	సీటుకు + వినియోగం	మోడల్ ప్రయోగాలను వివేకవంతంగా ఉంచుతుంది.
మోడల్	సర్వర్‌లెస్ GPU ఉద్యోగాలు	వినియోగం ఆధారంగా	మౌలిక సదుపాయాలను కుస్తీ చేయకుండా GPU పనులను స్పిన్ అప్ చేయండి.
వెర్సెల్	ఫ్రంట్ ఎండ్ + AI SDK	ఉచిత టైర్ + వినియోగం	ఆహ్లాదకరమైన ఇంటర్‌ఫేస్‌లను త్వరగా పంపండి.

గమనిక: ధరలు మారుతున్నాయి, ఉచిత స్థాయిలు ఉన్నాయి మరియు కొంత మార్కెటింగ్ భాష ఉద్దేశపూర్వకంగా ఆశాజనకంగా ఉంది. పర్వాలేదు. సరళంగా ప్రారంభించండి.

పదునైన అంచులతో బాధాకరమైన సమస్యను కనుగొనండి 🔎

మీ మొదటి విజయం పరిమితులు కలిగిన ఉద్యోగాన్ని ఎంచుకోవడం ద్వారా వస్తుంది: పునరావృతమయ్యే, సమయ పరిమితి కలిగిన, ఖరీదైన లేదా అధిక వాల్యూమ్ కలిగిన ఉద్యోగాన్ని ఎంచుకోవడం. దీని కోసం చూడండి:

ఈమెయిల్‌లను ట్రైజింగ్ చేయడం, కాల్‌లను సంగ్రహించడం, డాక్యుమెంట్‌లపై QA వంటి వాటిని చేయడం వినియోగదారులకు అసహ్యకరమైన సమయం ముగుస్తోంది
నిర్మాణాత్మక అవుట్‌పుట్ ముఖ్యమైన చోట కంప్లైయన్స్-భారీ వర్క్‌ఫ్లోలు
ప్రస్తుత ప్రక్రియ 30 క్లిక్‌లు మరియు ప్రార్థనతో కూడిన లెగసీ టూల్ ఖాళీలు

10 మంది ప్రాక్టీషనర్లతో మాట్లాడండి. అడగండి: ఈ రోజు మీరు ఏమి చేసి చిరాకు తెప్పించారు? స్క్రీన్‌షాట్‌ల కోసం అడగండి. వారు మీకు స్ప్రెడ్‌షీట్ చూపిస్తే, మీరు దానికి దగ్గరగా ఉన్నట్లే.

లిట్మస్ పరీక్ష: మీరు ముందు మరియు తరువాత రెండు వాక్యాలలో వర్ణించలేకపోతే, సమస్య చాలా అస్పష్టంగా ఉంటుంది.

📈 సమ్మేళనం చేసే డేటా వ్యూహం

మీరు ప్రత్యేకంగా తాకిన డేటా ద్వారా AI విలువ సమ్మేళనాలు ఏర్పడతాయి. దీనికి పెటాబైట్‌లు లేదా మాయాజాలం అవసరం లేదు. దీనికి ఆలోచన అవసరం.

మూలం - కస్టమర్ అందించిన పత్రాలు, టిక్కెట్లు, ఇమెయిల్‌లు లేదా లాగ్‌లతో ప్రారంభించండి. మీరు ఉంచుకోలేని యాదృచ్ఛిక వస్తువులను స్క్రాప్ చేయకుండా ఉండండి.
నిర్మాణం - ఇన్‌పుట్ స్కీమాలను ముందుగానే డిజైన్ చేయండి (owner_id, doc_type, created_at, version, checksum). స్థిరమైన ఫీల్డ్‌లు మూల్యాంకనం మరియు తరువాత ట్యూనింగ్ కోసం పాత్‌ను శుభ్రపరుస్తాయి.
అభిప్రాయం - బొటనవేళ్లు పైకి/క్రిందికి జోడించండి, నక్షత్రం గుర్తు ఉన్న అవుట్‌పుట్‌లను జోడించండి మరియు మోడల్ టెక్స్ట్ మరియు చివరిగా మానవ-సవరించిన టెక్స్ట్ మధ్య తేడాలను సంగ్రహించండి. సాధారణ లేబుల్‌లు కూడా బంగారం లాంటివి.
గోప్యత - డేటా కనిష్టీకరణ మరియు పాత్ర ఆధారిత యాక్సెస్‌ను ప్రాక్టీస్ చేయండి; స్పష్టమైన PIIని సవరించండి; లాగ్ చదవడం/వ్రాయడం యాక్సెస్ మరియు కారణాలు. UK ICO యొక్క డేటా రక్షణ సూత్రాలతో సమలేఖనం చేయండి [1].
నిలుపుదల & తొలగింపు - మీరు ఏమి ఉంచుకుంటారో మరియు ఎందుకు ఉంచుతారో డాక్యుమెంట్ చేయండి; కనిపించే తొలగింపు మార్గాన్ని అందించండి. మీరు AI సామర్థ్యాల గురించి వాదనలు చేస్తే, FTC మార్గదర్శకత్వం ప్రకారం వాటిని నిజాయితీగా ఉంచండి [3].

రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ మరియు గవర్నెన్స్ కోసం, NIST AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను మీ స్కాఫోల్డింగ్‌గా ఉపయోగించండి; ఇది ఆడిటర్ల కోసం మాత్రమే కాకుండా బిల్డర్ల కోసం వ్రాయబడింది [2].

బిల్డ్ vs కొనుగోలు vs బ్లెండ్ - మీ మోడల్ వ్యూహం 🧠

దాన్ని అతిగా క్లిష్టతరం చేయవద్దు.

మొదటి రోజే జాప్యం, నాణ్యత మరియు అప్‌టైమ్ ముఖ్యమైనప్పుడు కొనండి
మీ డొమైన్ ఇరుకుగా ఉన్నప్పుడు మరియు మీకు ప్రాతినిధ్య ఉదాహరణలు ఉన్నప్పుడు చక్కగా ట్యూన్ చేయండి
మీకు నియంత్రణ, గోప్యత లేదా ఖర్చు సామర్థ్యం అవసరమైనప్పుడు ఓపెన్ మోడల్స్
బ్లెండ్ - తార్కికం కోసం బలమైన సాధారణ నమూనాను మరియు ప్రత్యేక పనులు లేదా గార్డ్‌రెయిల్‌ల కోసం చిన్న స్థానిక నమూనాను ఉపయోగించండి.

చిన్న నిర్ణయ మాతృక:

అధిక వైవిధ్య ఇన్‌పుట్‌లు, ఉత్తమ నాణ్యత అవసరం → అగ్రశ్రేణి హోస్ట్ చేయబడిన LLM తో ప్రారంభించండి.
స్థిరమైన డొమైన్, పునరావృత నమూనాలు → చిన్న మోడల్‌కు చక్కగా ట్యూన్ చేయండి లేదా డిస్టిల్ చేయండి.
కఠినమైన జాప్యం లేదా ఆఫ్‌లైన్ → తేలికైన స్థానిక మోడల్.
సున్నితమైన డేటా పరిమితులు → స్వీయ-హోస్ట్ లేదా స్పష్టమైన DP నిబంధనలతో గోప్యతను గౌరవించే ఎంపికలను ఉపయోగించండి [2].

రిఫరెన్స్ ఆర్కిటెక్చర్, వ్యవస్థాపక ఎడిషన్ 🏗️

బోరింగ్‌గా మరియు గమనించదగినదిగా ఉంచండి:

అంతర్గ్రహణం - ఫైల్‌లు, ఇమెయిల్‌లు, వెబ్‌హుక్‌లను క్యూలోకి చేర్చడం.
ప్రీప్రాసెసింగ్ - చంకింగ్, రీడక్షన్, PII స్క్రబ్బింగ్.
నిల్వ - ముడి డేటా కోసం ఆబ్జెక్ట్ స్టోర్, మెటాడేటా కోసం రిలేషనల్ DB, తిరిగి పొందడానికి వెక్టర్ DB.
ఆర్కెస్ట్రేషన్ - పునఃప్రయత్నాలు, రేటు పరిమితులు, బ్యాక్‌ఆఫ్‌లను నిర్వహించడానికి వర్క్‌ఫ్లో ఇంజిన్.
LLM లేయర్ - ప్రాంప్ట్ టెంప్లేట్‌లు, టూల్స్, రిట్రీవల్, ఫంక్షన్ కాలింగ్. దూకుడుగా కాష్ చేయండి (సాధారణీకరించిన ఇన్‌పుట్‌లపై కీ; చిన్న TTL సెట్ చేయండి; సురక్షితమైన చోట బ్యాచ్).
వాలిడేషన్ - JSON స్కీమా తనిఖీలు, హ్యూరిస్టిక్స్, తేలికైన పరీక్ష ప్రాంప్ట్‌లు. అధిక పందెం కోసం హ్యూమన్-ఇన్-ది-లూప్‌ను జోడించండి.
పరిశీలనా సామర్థ్యం - లాగ్‌లు, జాడలు, కొలమానాలు, మూల్యాంకన డాష్‌బోర్డ్‌లు. ప్రతి అభ్యర్థనకు ఖర్చును ట్రాక్ చేయండి.
ఫ్రంట్ ఎండ్ - స్పష్టమైన ధరలు, సవరించదగిన అవుట్‌పుట్‌లు, సాధారణ ఎగుమతులు. డిలైట్ ఐచ్ఛికం కాదు.

భద్రత మరియు భద్రత అనేవి ఏదో ఒక రోజు వచ్చే విషయం కాదు. కనీసం, LLM అప్లికేషన్‌ల కోసం OWASP టాప్ 10కి వ్యతిరేకంగా ముప్పు-నమూనా LLM-నిర్దిష్ట నష్టాలు (ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్, డేటా ఎక్స్‌ఫిల్ట్రేషన్, అసురక్షిత సాధన వినియోగం), మరియు మీ NIST AI RMF నియంత్రణలకు తిరిగి ఉపశమనాలను కట్టండి [4][2].

పంపిణీ: మీ మొదటి 100 మంది వినియోగదారులు 🎯

వినియోగదారులు లేరు, స్టార్టప్ లేదు. AI కంపెనీని ఎలా ప్రారంభించాలి అనేది నిజంగా పంపిణీ ఇంజిన్‌ను ఎలా ప్రారంభించాలి.

సమస్యాత్మక సంఘాలు - ప్రత్యేక ఫోరమ్‌లు, స్లాక్ గ్రూపులు లేదా పరిశ్రమ వార్తాలేఖలు. ముందుగా ఉపయోగకరంగా ఉండండి.
వ్యవస్థాపకులు నడిపే డెమోలు - నిజమైన డేటాతో 15 నిమిషాల ప్రత్యక్ష ప్రసార సెషన్‌లు. రికార్డ్ చేసి, ఆపై ప్రతిచోటా క్లిప్‌లను ఉపయోగించండి.
PLG హుక్స్ - ఉచిత రీడ్-ఓన్లీ అవుట్‌పుట్; ఎగుమతి చేయడానికి లేదా ఆటోమేట్ చేయడానికి చెల్లించండి. సున్నితమైన ఘర్షణ పనిచేస్తుంది.
భాగస్వామ్యాలు - మీ వినియోగదారులు ఇప్పటికే నివసిస్తున్న చోట ఇంటిగ్రేట్ చేయండి. ఒక ఇంటిగ్రేషన్ ఒక హైవే కావచ్చు.
కంటెంట్ - కొలమానాలతో నిజాయితీగా కూల్చివేత పోస్ట్‌లు. అస్పష్టమైన ఆలోచనా నాయకత్వం కంటే ప్రజలు ప్రత్యేకతలను కోరుకుంటారు.

చిన్న గొప్పగా చెప్పుకోదగిన విజయాలు ముఖ్యమైనవి: సమయం ఆదా చేసే కేస్ స్టడీ, నమ్మదగిన హారం కలిగిన ఖచ్చితత్వ మెరుగుదల.

విలువకు అనుగుణంగా ధర నిర్ణయించడం 💸

సరళమైన, వివరించదగిన ప్రణాళికతో ప్రారంభించండి:

వాడుక ఆధారితం : అభ్యర్థనలు, టోకెన్లు, ప్రాసెస్ చేయబడిన నిమిషాలు. న్యాయంగా మరియు త్వరగా స్వీకరించడానికి గొప్పది.
సీట్ల ఆధారితం : సహకారం మరియు ఆడిట్ కీలకమైనప్పుడు.
హైబ్రిడ్ : బేస్ సబ్‌స్క్రిప్షన్ ప్లస్ మీటర్ చేయబడిన అదనపు సౌకర్యాలు. స్కేలింగ్ చేస్తున్నప్పుడు లైట్లను ఆన్‌లో ఉంచుతుంది.

నిపుణుల చిట్కా: ధరను మోడల్‌కు కాదు, ఉద్యోగానికి కట్టండి. మీరు 5 గంటల క్రూరమైన పనిని తీసివేస్తే, ధర సృష్టించబడిన విలువకు దగ్గరగా ఉంటుంది. టోకెన్‌లను అమ్మకండి, ఫలితాలను అమ్మండి.

మూల్యాంకనం: బోరింగ్ అంశాలను కొలవండి 📏

అవును, అంచనాలను నిర్మించండి. కాదు, అవి పరిపూర్ణంగా ఉండవలసిన అవసరం లేదు. ట్రాక్:

పని విజయ రేటు - అవుట్‌పుట్ అంగీకార ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉందా?
దూరాన్ని సవరించండి - మానవులు అవుట్‌పుట్‌ను ఎంత మార్చారు?
లాటెన్సీ - p50 మరియు p95. మానవులు వణుకును గమనిస్తారు.
ఒక్కో చర్యకు అయ్యే ఖర్చు - టోకెన్‌కు మాత్రమే కాదు.
నిలుపుదల & క్రియాశీలత - వారపు క్రియాశీల ఖాతాలు; ప్రతి వినియోగదారునికి వర్క్‌ఫ్లోలు నడుస్తాయి.

సరళమైన లూప్: ~20 నిజమైన పనుల "గోల్డెన్ సెట్"ని ఉంచండి. ప్రతి విడుదలలో, వాటిని ఆటో-రన్ చేయండి, డెల్టాలను సరిపోల్చండి మరియు ప్రతి వారం 10 యాదృచ్ఛిక ప్రత్యక్ష అవుట్‌పుట్‌లను సమీక్షించండి. మీ రోడ్‌మ్యాప్ వాస్తవికతకు మ్యాప్ అయ్యేలా HALLUCINATION , TONE , FORMAT

తలనొప్పి లేకుండా నమ్మకం, భద్రత మరియు సమ్మతి 🛡️

మీ పాలసీ పత్రంలో మాత్రమే కాకుండా, మీ ఉత్పత్తిలో భద్రతా చర్యలను చేర్చండి:

స్పష్టమైన దుర్వినియోగాన్ని అరికట్టడానికి ఇన్‌పుట్ ఫిల్టరింగ్
స్కీమాలు మరియు వ్యాపార నియమాలకు వ్యతిరేకంగా అవుట్‌పుట్ ధ్రువీకరణ
అధిక-ప్రభావ నిర్ణయాలకు మానవ సమీక్ష
స్పష్టమైన వెల్లడి . ఎటువంటి మిస్టరీ-సాస్ వాదనలు లేవు.

న్యాయబద్ధత, పారదర్శకత మరియు జవాబుదారీతనం కోసం OECD AI సూత్రాలను మీ ఉత్తర నక్షత్రంగా ఉపయోగించండి; మార్కెటింగ్ క్లెయిమ్‌లను FTC ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉంచండి; మరియు మీరు వ్యక్తిగత డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తే, ICO మార్గదర్శకత్వం మరియు డేటా-కనిష్టీకరణ మనస్తత్వానికి అనుగుణంగా పనిచేయండి [5][3][1].

30-60-90 రోజుల లాంచ్ ప్లాన్, ఆకర్షణీయం కాని వెర్షన్ ⏱️

రోజులు 1–30

10 మంది లక్ష్య వినియోగదారులను ఇంటర్వ్యూ చేయండి; 20 నిజమైన కళాఖండాలను సేకరించండి.
స్పష్టమైన అవుట్‌పుట్‌తో ముగిసే ఇరుకైన వర్క్‌ఫ్లోను నిర్మించండి.
5 ఖాతాలకు క్లోజ్డ్ బీటాను షిప్ చేయండి. ఫీడ్‌బ్యాక్ విడ్జెట్‌ను జోడించండి. ఎడిట్‌లను స్వయంచాలకంగా క్యాప్చర్ చేయండి.
ప్రాథమిక అంచనాలను జోడించండి. ఖర్చు, జాప్యం మరియు పని విజయాన్ని ట్రాక్ చేయండి.

రోజులు 31–60

ప్రాంప్ట్‌లను బిగించండి, తిరిగి పొందండి, జాప్యాన్ని తగ్గించండి.
ఒక సాధారణ ప్రణాళికతో చెల్లింపులను అమలు చేయండి.
2 నిమిషాల డెమో వీడియోతో పబ్లిక్ వెయిట్‌లిస్ట్‌ను ప్రారంభించండి. వారపు విడుదల గమనికలను ప్రారంభించండి.
సంతకం చేసిన పైలట్‌లతో ల్యాండ్ 5 డిజైన్ భాగస్వాములు.

రోజులు 61–90

ఆటోమేషన్ హుక్స్ మరియు ఎగుమతులను పరిచయం చేయండి.
మీ మొదటి 10 చెల్లింపు లోగోలను లాక్ చేయండి.
2 చిన్న కేస్ స్టడీలను ప్రచురించండి. వాటిని ప్రత్యేకంగా ఉంచండి, ఎటువంటి గందరగోళం లేకుండా.
మోడల్ స్ట్రాటజీ v2 ని నిర్ణయించండి: అది స్పష్టంగా తిరిగి చెల్లించే చోట ఫైన్-ట్యూన్ చేయండి లేదా డిస్టిల్ చేయండి.

అది పరిపూర్ణంగా ఉందా? కాదు. ట్రాక్షన్ పొందడానికి ఇది సరిపోతుందా? ఖచ్చితంగా.

నిధుల సేకరణ లేదా, మరియు దాని గురించి ఎలా మాట్లాడాలి 💬

నిర్మించడానికి మీకు అనుమతి అవసరం లేదు. కానీ మీరు వీటిని పెంచితే:

కథనం : బాధాకరమైన సమస్య, పదునైన చీలిక, డేటా ప్రయోజనం, పంపిణీ ప్రణాళిక, ఆరోగ్యకరమైన ప్రారంభ కొలమానాలు.
డెక్ : సమస్య, పరిష్కారం, ఎవరు పట్టించుకుంటారు, డెమో స్క్రీన్‌షాట్‌లు, GTM, ఆర్థిక నమూనా, రోడ్‌మ్యాప్, బృందం.
శ్రద్ధ : భద్రతా వైఖరి, గోప్యతా విధానం, సమయపాలన, లాగింగ్, మోడల్ ఎంపికలు, మూల్యాంకన ప్రణాళిక [2][4].

మీరు పెంచకపోతే:

ఆదాయం ఆధారిత ఫైనాన్స్, ముందస్తు చెల్లింపులు లేదా చిన్న డిస్కౌంట్లతో వార్షిక ఒప్పందాలపై ఆధారపడండి.
లీన్ ఇన్‌ఫ్రాను ఎంచుకోవడం ద్వారా బర్న్ తక్కువగా ఉంచండి. మోడల్ లేదా సర్వర్‌లెస్ ఉద్యోగాలు చాలా కాలం పాటు సరిపోతాయి.

రెండు మార్గాలలో ఏదైనా పని చేస్తుంది. నెలకు మీకు ఎక్కువ నేర్చుకోవడానికి వీలు కల్పించే మార్గాన్ని ఎంచుకోండి.

నీటిని నిలుపుకునే కందకాలు 🏰

AIలో, కందకాలు జారుడుగా ఉంటాయి. అయినప్పటికీ, మీరు వాటిని నిర్మించవచ్చు:

వర్క్‌ఫ్లో లాక్-ఇన్ - బ్యాక్‌గ్రౌండ్ API కాకుండా, రోజువారీ అలవాటుగా మారండి.
ప్రైవేట్ పనితీరు - పోటీదారులు చట్టబద్ధంగా యాక్సెస్ చేయలేని యాజమాన్య డేటాపై ట్యూనింగ్.
పంపిణీ - సముచిత ప్రేక్షకులను, ఇంటిగ్రేషన్‌లను లేదా ఛానెల్ ఫ్లైవీల్‌ను కలిగి ఉండటం.
మార్పిడి ఖర్చులు - టెంప్లేట్‌లు, ఫైన్-ట్యూన్‌లు మరియు వినియోగదారులు తేలికగా వదిలిపెట్టని చారిత్రక సందర్భం.
బ్రాండ్ నమ్మకం - భద్రతా వైఖరి, పారదర్శక పత్రాలు, ప్రతిస్పందనాత్మక మద్దతు. ఇది సమ్మేళనాలు.

నిజం చెప్పాలంటే, కొన్ని కందకాలు మొదట్లో నీటి కుంటల్లా ఉంటాయి. పర్వాలేదు. నీటి కుంటను జిగటగా చేయండి.

AI స్టార్టప్‌లను నిలిపివేసే సాధారణ తప్పులు 🧯

డెమో-మాత్రమే ఆలోచించడం - వేదికపై కూల్, నిర్మాణంలో బలహీనంగా ఉంటుంది. ముందస్తు ప్రయత్నాలు, ఐడింపోటెన్సీ మరియు మానిటర్లను జోడించండి.
అస్పష్టమైన సమస్య - మిమ్మల్ని దత్తత తీసుకున్న తర్వాత ఏమి మారిందో మీ కస్టమర్ చెప్పలేకపోతే, మీరు ఇబ్బందుల్లో ఉన్నట్లే.
బెంచ్‌మార్క్‌లకు అతిగా సరిపోవడం - మీ వినియోగదారు పట్టించుకోని లీడర్‌బోర్డ్‌పై నిమగ్నమవడం.
UX ని నిర్లక్ష్యం చేయడం - AI సరైనదే కానీ ఇబ్బందికరంగా ఉన్నప్పటికీ విఫలమవుతుంది. మార్గాలను తగ్గించండి, విశ్వాసాన్ని చూపించండి, సవరణలను అనుమతించండి.
ఖర్చు డైనమిక్స్‌ను విస్మరించడం - కాషింగ్ లేకపోవడం, బ్యాచింగ్ లేదు, డిస్టిలేషన్ ప్లాన్ లేదు. మార్జిన్‌లు ముఖ్యమైనవి.
చట్టపరమైన చివరిది - గోప్యత మరియు క్లెయిమ్‌లు ఐచ్ఛికం కాదు. ప్రమాదాన్ని రూపొందించడానికి NIST AI RMFని మరియు యాప్-స్థాయి ముప్పులను తగ్గించడానికి OWASP LLM టాప్ 10ని ఉపయోగించండి [2][4].

ఒక వ్యవస్థాపకుడి వారపు చెక్‌లిస్ట్ 🧩

కస్టమర్లకు కనిపించేలా ఏదైనా షిప్ చేయండి.
10 యాదృచ్ఛిక అవుట్‌పుట్‌లను సమీక్షించండి; 3 మెరుగుదలలను గమనించండి.
3 మంది వినియోగదారులతో మాట్లాడండి. బాధాకరమైన ఉదాహరణ కోసం అడగండి.
ఒక వానిటీ మెట్రిక్‌ను చంపండి.
విడుదల నోట్స్ రాయండి. చిన్న విజయాన్ని జరుపుకోండి. కాఫీ తాగండి, బహుశా చాలా ఎక్కువే.

AI కంపెనీని ఎలా ప్రారంభించాలో ఇది ఆకర్షణీయమైన రహస్యం. స్థిరత్వం ప్రకాశాన్ని అధిగమిస్తుంది, ఇది వింతగా ఓదార్పునిస్తుంది.

TL;DR 🧠✨

AI కంపెనీని ఎలా ప్రారంభించాలి అనేది అన్యదేశ పరిశోధన గురించి కాదు. దాని వెనుక డబ్బు ఉన్న సమస్యను ఎంచుకోవడం, సరైన మోడళ్లను నమ్మదగిన వర్క్‌ఫ్లోలో చుట్టడం మరియు స్తబ్దతకు మీకు అలెర్జీ ఉన్నట్లుగా పునరావృతం చేయడం గురించి. వర్క్‌ఫ్లోను స్వంతం చేసుకోండి, అభిప్రాయాన్ని సేకరించండి, తేలికపాటి గార్డ్‌రైల్స్‌ను నిర్మించండి మరియు మీ ధరలను కస్టమర్ విలువకు ముడిపెట్టండి. సందేహం వచ్చినప్పుడు, మీకు కొత్తగా ఏదైనా నేర్పించే సరళమైన విషయాన్ని పంపండి. తర్వాత వచ్చే వారం దాన్ని మళ్ళీ చేయండి… మరియు తదుపరి వారం.

మీ దగ్గర ఇది ఉంది. మరియు ఇక్కడ ఎక్కడో ఒక రూపకం విరిగిపోతే, అది పర్వాలేదు - స్టార్టప్‌లు ఇన్‌వాయిస్‌లతో కూడిన గజిబిజి కవితలు.

ప్రస్తావనలు

ICO - UK GDPR: డేటా రక్షణకు మార్గదర్శి: మరింత చదవండి
NIST - AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్: మరింత చదవండి
FTC - AI మరియు ప్రకటనల క్లెయిమ్‌లపై వ్యాపార మార్గదర్శకత్వం: మరింత చదవండి
OWASP - లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ అప్లికేషన్లకు టాప్ 10: మరింత చదవండి
OECD - AI సూత్రాలు: మరింత చదవండి

అధికారిక AI అసిస్టెంట్ స్టోర్‌లో తాజా AI ని కనుగొనండి

మా గురించి

బ్లాగుకు తిరిగి వెళ్ళు

దేశం/ప్రాంతం