如何让中小创业公司如何提高国际竞争优势?

Posted by : 管理员 Date : 2021-03-15
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如何让中小创业公司如何提高国际竞争优势?概述了人工智能创业公司如何创建护城河的思考框架。最近,通过与几个读者的交流,Louis Coppey又发表了一篇文章,对之前的框架进行了补充。下面曼灵国际Kelly Luo给大家详细的说说。

如何让中小创业公司如何提高国际竞争优势?

几周前,我发表了一篇文章,概述了人工智能创业公司如何创建护城河的思考框架,提出了一个公式,即在人工智能领域的成功=数据*数据+ML人才+算法。

数据是核心,有了数据能够吸引人才。人才与数据结合,能够训练出精确度比较高的算法模型,从而能够形成数据网络效应,并获得大量的客户。

文章发布后,获得了广泛的关注,并引发了几位人工智能从业者(创始人、产品经理、风险投资人)的讨论。我认为这些讨论给我之前提出的框架提供了有趣的补充,在这篇文章中,我将会把其中的3点分享给大家。希望这些能够给大家带来一些的启发,尤其是看过我之前文章的。如果你之前没有看过,传送门在此(文章由36氪编译)。

一、销售作为一种初始的竞争优势

罗布梅(Rob May)是总部位于波士顿的人工智能创业公司Talla的首席执行官。他还是一份名为InsideAI的时事通讯编辑。以下是他的观点:

文章谈到了相关产品在人工智能领域的竞争优势,而这正是大多数分析所关注的。能够访问专有数据的产品表现更好,从而能够获得更多的客户和更多的数据。这个结论是准确的,但基于我在人工智能市场迄今所看到的情况,我想在此基础上增加一层,并提出一种更复杂的关系。

我认为,搞清楚如何销售人工智能服务可能会形成一种早期的、暂时的优势,这可以让一家公司长时间内处于非常有利的地位。

据我所知,大多数销售人工智能服务的公司实际上都在努力做到这一点,原因有以下几点。首先,要开发一个只做一件小事的人工智能系统,可能需要做很多工作。大多数人工智能产品的训练都是在一个数据集和一个模型上进行的。如果你考虑一下它们该如何应用到商业世界就能知道,它们往往是小众产品,而不是一个功能齐全的产品。因此,你必须找到一些有针对性的用例,让后利用相应类型的数据把人工智能训练得有用。因为在许多用例中,你需要利用多个数据集以及工作函数对人工智能进行训练,才能使其变得有用,并达到能够销售的标准。

第二个问题是,部署,尤其是获取客户数据来培训模型(如果你需要的话)可能会减缓销售周期。我看到大多数人工智能公司都在做有偿的试验,这在软件即服务(SaaS)的早期阶段并不多见。但是,客户担心的是如何实现人工智能,以及它的工作效果如何。

第三个问题是,客户不理解许多人工智能系统中的概率特性,以及如何将它们整合到自己的工作流程中。如果使用SaaS系统,当你点击按钮“X”时,100%会执行动作X。对于人工智能,你可能会得到一个估算的结果——比如96%。这是什么意思?有4%的概率会出错吗?如果是这样,你怎么知道什么时候该忽略这台机器呢?更重要的是,因为人工智能承担的通常不是某个人的工作。那么,在你的公司里,谁应该为这个问题负责?

在我看来,考虑到目前的创业生态系统状况,如何大规模销售人工智能仍然是一项挑战。作为一个创业公司来解决这个问题,可能会让你在数据获取和市场感知方面占据优势,即使你刚开始的时候没有大量的数据,也没有有最好的算法。这是一个很好的起点。

我认为这是一个很好的观点。我同意这样一个事实:如果能够想客户销售一款简单的产品,来获得一个初始数据集,对于人工智能创业公司进一步扩大规模来说,绝对是一个关键。我认为,一个较好的方式是在市场中建立一个与数据网络效应并行的平台。从理论上讲,在市场形成的早期拥有一支非常优秀的运营团队,并不能说是一个长期的竞争优势。但它有助于发挥市场的网络效应。相比之下,数据网络效应更是一个人工智能创业公司进入市场的壁垒。

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