Những nhà sáng lập khởi nghiệp giỏi nhất dám đổi mới. Họ có con mắt tinh tường đối với các công nghệ đang phát triển và tiềm năng của chúng không chỉ làm tăng đề xuất giá trị cho doanh nghiệp mà còn cải thiện cuộc sống của khách hàng. Bây giờ bạn đã biết rằng trí tuệ nhân tạo là một trong những công nghệ quan trọng này và nó có thể mang lại lợi ích lớn cho doanh nghiệp của bạn. Bước tiếp theo là tìm cách kết hợp AI để thúc đẩy thành công cho công ty khởi nghiệp của bạn.  Hãy cùng khám phá một số phương pháp đã được chứng minh, tiết kiệm chi phí và hiệu quả trong việc áp dụng AI vào doanh nghiệp của bạn.  Ghép nối AI với nhu cầu kinh doanh thực tế  Với áp lực cao như vậy đối với các chủ sở hữu khởi nghiệp trong việc theo kịp các xu hướng phát triển của công nghệ, nỗi sợ bị bỏ lỡ có thể rất lớn. Các chủ doanh nghiệp thường tranh nhau triển khai công nghệ mà không suy nghĩ cẩn thận về những nhu cầu mà họ đang giải quyết. Trong bối cảnh này, điều này dẫn đến việc các doanh nghiệp kết hợp AI vì lợi ích của AI.  Kết quả là, các doanh nghiệp này không bao giờ thực sự nhận ra tiềm năng đầy đủ của công nghệ để mang lại lợi ích cho thương hiệu của họ. Mặc dù họ có thể kiếm được lợi ích ngắn hạn bằng cách giới thiệu AI, nhưng họ lại thua cuộc chơi dài hạn do không giải quyết các mục tiêu cụ thể và nhu cầu thị trường. Một số câu hỏi mà các công ty khởi nghiệp nên tự hỏi mình trước khi kết hợp AI vào hoạt động kinh doanh của họ là:  AI có thể giúp chúng ta như thế nào trong các hoạt động hàng ngày?  AI có thể được sử dụng để giúp đối tượng mục tiêu của chúng tôi giải quyết vấn đề của họ không?  Chính xác thì AI sẽ tăng đề xuất giá trị của chúng ta như thế nào?  Cách duy nhất phía trước là hiểu vấn đề kinh doanh mà bạn muốn giải quyết bằng AI và đặt mục tiêu rõ ràng và thực tế. Chỉ khi đó, bạn mới có thể hiểu loại đầu tư mà việc giới thiệu AI cho công ty khởi nghiệp của bạn sẽ yêu cầu và nhóm phát triển của bạn sẽ có thể tìm ra cách tiếp cận công nghệ hiệu quả nhất để đạt được mục tiêu của bạn.  Chuyển sang tư vấn AI là một cách để giải quyết vấn đề này. Các công ty khởi nghiệp thành công tranh thủ sự giúp đỡ của các chuyên gia có kinh nghiệm kỹ thuật và kinh doanh trong việc triển khai các dự án AI và có thể tìm ra giải pháp tốt nhất khi đáp ứng nhu cầu thị trường, mục tiêu kinh doanh và khả năng kỹ thuật.  Sử dụng các dịch vụ của bên thứ ba và các mô hình được đào tạo trước  Bạn có thể nghĩ rằng để AI hoạt động tốt nhất, nó cần có các mô hình tùy chỉnh. Và vâng, đối với một số ứng dụng, các mô hình mới phải được đào tạo để hoàn thành một số nhiệm vụ nhất định. Điều này áp dụng cho các trường hợp duy nhất khi một số vấn đề không phổ biến được giải quyết. Phát triển các mô hình tùy chỉnh cũng liên quan đến dữ liệu duy nhất.  Nhưng đối với nhiều nhiệm vụ, một mô hình được đào tạo trước có thể hoạt động tốt. Có một chi phí thấp hơn nhiều liên quan đến các mô hình được đào tạo trước tùy thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn. Các chủ sở hữu khởi nghiệp có kinh nghiệm nhìn thấy giá trị trong các mô hình được đào tạo trước và biết cách sáng tạo và nghĩ ra cách sử dụng các mô hình này trước khi họ dùng đến việc tạo ra thứ gì đó hoàn toàn mới.  Có hai loại mô hình AI được đào tạo trước có thể hữu ích cho các công ty khởi nghiệp: mô hình đào tạo trước tiêu chuẩn và mô hình nền tảng.   Mô hình được đào tạo trước tiêu chuẩn  Như đã nói, chúng ta không nên cố gắng phát minh lại bánh xe. Điều tương tự cũng xảy ra với các mô hình đào tạo AI. Nếu ai đó trước bạn nghĩ ra một phương pháp hiệu quả để AI phát hiện đối tượng, thì không cần phải tạo lại mô hình đó. Bạn chỉ có thể điều chỉnh nó với dữ liệu của bạn.  Các mô hình được đào tạo trước cũng có thể được tinh chỉnh theo đầu ra mong muốn cho doanh nghiệp, vì vậy chúng có thể được điều chỉnh cho phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể của bạn nếu cần. Điều này được thực hiện tốt nhất bởi các nhà khoa học dữ liệu, những người có thể hiểu cách thức hoạt động của mô hình và cách tinh chỉnh mô hình để có kết quả tốt nhất.   Mô hình nền tảng  Các mô hình AI mới hơn này sử dụng các bộ dữ liệu khổng lồ để đào tạo.   là một trong những mô hình nền tảng này và như bạn có thể thấy, mặc dù là một mô hình được đào tạo trước, nhưng nó có thể thích ứng với nhiều tác vụ xuôi dòng mà không cần tinh chỉnh nhiều. ChatGPT  Các mô hình nền tảng không chỉ là về văn bản. Có những mô hình được thiết kế để hoạt động với âm thanh, hình ảnh và thậm chí cả video. Khi các mô hình nền tảng phát triển, việc tiếp cận các triển khai AI chất lượng cao trở nên dễ dàng hơn. Các mô hình này thường được truy cập thông qua API. Các API này cung cấp cho khách hàng các mô-đun máy học mạnh mẽ đã sẵn sàng hoạt động.  Điều này có thể giúp bạn tiết kiệm tiền cho việc phát triển và triển khai các giải pháp AI của riêng mình. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải nhận ra những rủi ro liên quan đến việc để một doanh nghiệp khác lưu trữ các giải pháp AI quan trọng.  Một số ứng dụng tiềm năng có thể sử dụng các dịch vụ AI bên thứ ba sẵn dùng bao gồm:  OCR: trích xuất thông tin từ tài liệu, như số thẻ tín dụng, tên khách hàng, địa chỉ, v.v.  Chuyển giọng nói thành văn bản: dịch vụ nhận dạng giọng nói có thể giúp phòng xử án, giám đốc điều hành văn phòng và dịch vụ truyền phát video.  Sinh trắc học: các dịch vụ xác thực và xác thực sử dụng API AI cho phép bạn dễ dàng triển khai bảo mật sinh trắc học vào ứng dụng/dịch vụ của mình mà không gặp nhiều rắc rối.  Những giải pháp như vậy thường có thể đủ cho sự phát triển của một công ty khởi nghiệp ở giai đoạn đầu. Khi sử dụng các dịch vụ của bên thứ ba và các mô hình được đào tạo trước, tất cả những gì bạn cần là tìm các nhà phát triển có thể tích hợp các giải pháp này một cách hiệu quả và tùy chỉnh chúng nếu cần.  Đưa AI vào chiến lược tiếp thị của bạn  Tiềm năng phong phú của AI trong việc tạo nội dung và đánh giá dữ liệu đối tượng khiến nó trở thành một công cụ mạnh mẽ cho chiến lược tiếp thị khởi nghiệp của bạn. Có một số ví dụ về cách các thương hiệu đang   . Mặc dù những ví dụ này bao gồm các thương hiệu lớn, nhưng chúng có thể dẫn bạn đến một số ý tưởng mới được tùy chỉnh cho công ty khởi nghiệp của bạn. tận dụng thành công AI cho hoạt động tiếp thị của họ  Thông tin chi tiết về khách hàng: AI là một công cụ mạnh mẽ để xử lý dữ liệu.   trong các máy bán hàng tự động để thu thập dữ liệu về khách hàng nhằm sử dụng cho hoạt động tiếp thị được cá nhân hóa trong tương lai. Coca-Cola sử dụng thuật toán AI  Hỗ trợ ảo: một số thương hiệu như Sephora đang sử dụng AI để kết nối với khách hàng của họ và giúp họ tìm thấy những gì họ cần.   trên cửa hàng trực tuyến của họ cho phép khách hàng đặt câu hỏi và nhận các đề xuất được cá nhân hóa khi họ mua sắm. Trợ lý ảo AI của Sephora  Sáng tạo nội dung: nhiều thương hiệu đang khai thác tiềm năng sáng tạo nội dung của AI. Bằng cách tạo và tối ưu hóa tiêu đề, chú thích, tóm tắt và thậm chí toàn bộ bài báo hoặc video, các công ty khởi nghiệp có thể hợp lý hóa đáng kể quá trình tạo nội dung tiếp thị của họ. Washington Post sử dụng   , một công cụ viết bằng trí tuệ nhân tạo, để tạo các câu chuyện ngắn và cập nhật về thể thao, bầu cử và thời tiết. Heliograf  Dự báo doanh số bán hàng: AI có thể giúp các doanh nghiệp dự đoán các mô hình bán hàng theo thời gian. Điều này cho phép các công ty chuẩn bị cho làn sóng bán hàng với các chiến lược tiếp thị được nhắm mục tiêu nâng cao. Nhiều công ty bán lẻ như Walmart đang sử dụng AI để dự đoán biến động về doanh số hoặc nhu cầu.  Có rất nhiều cơ hội khác để AI tạo ra sự khác biệt trong hoạt động tiếp thị của doanh nghiệp bạn. Hãy sáng tạo và suy nghĩ cẩn thận về cách tiềm năng của AI có thể mang lại lợi ích cho bạn và khách hàng của bạn.  Những thách thức khi áp dụng AI và cách vượt qua chúng    không phải là không có những thách thức. Tuy nhiên, những chủ sở hữu khởi nghiệp giỏi biết rằng những thách thức phải vượt qua để doanh nghiệp của họ đứng vững trước thử thách của thời gian. Một số thách thức chính liên quan là thu thập dữ liệu, chất lượng và sự xuống cấp của AI. Việc triển khai AI   Thu thập dữ liệu  Bất kỳ chủ sở hữu khởi nghiệp nào có kinh nghiệm với AI đều biết rằng nút cổ chai quan trọng nhất của AI là dữ liệu chất lượng cao. Đảm bảo rằng dữ liệu này chính xác, đầy đủ và nhất quán là rất quan trọng đối với sự thành công của một dự án AI. Đối với các dự án mới, điều này có thể nhanh chóng trở nên tốn kém và khó bảo trì.  Trong một số trường hợp, doanh nghiệp có thể đào tạo các mô hình AI với dữ liệu hiện có mà họ đã thu thập. Điều này có thể là đủ, hoặc nó có thể yêu cầu nghiên cứu bổ sung. Trong các trường hợp khác, có thể cần đến các hệ thống giám sát hoàn toàn mới để thu thập dữ liệu cần thiết. Những tình huống này được gọi là "tự thu thập", trong đó bạn tự thu thập dữ liệu để triển khai đào tạo mô hình.  Tuy nhiên, đó không phải là phương pháp duy nhất để thu thập dữ liệu hữu ích cho AI. Đây là một số lựa chọn:  Dữ liệu tổng hợp: mô phỏng bộ dữ liệu thực trong phần mềm. Unity và Unreal Engine có thể được sử dụng để tạo dữ liệu. Nếu dữ liệu đủ thực tế, kết quả sẽ tương đương với các tập hợp trong thế giới thực.  Mua dữ liệu: tùy thuộc vào tình huống của bạn, có thể người khác đã hoàn thành công việc để quản lý các bộ dữ liệu có giá trị. Nếu tùy chọn này khả dụng, hãy cân nhắc chi phí tự thực hiện với việc mua dữ liệu.  Thuê ngoài tạo tập dữ liệu: doanh nghiệp có thể đặt hàng tạo tập dữ liệu từ các công ty khác. Ví dụ: Amazon Mechanical Turk cho phép bạn thu thập tập dữ liệu từ nguồn cộng đồng.  Quét web: mặc dù gây tranh cãi do quyền riêng tư, sự đồng ý và quyền sở hữu trí tuệ, nhưng không thể phủ nhận rằng các bộ dữ liệu được tạo thông qua quét web đã tạo ra một số mô hình AI mạnh nhất trên thế giới, như ChatGPT.   Chất lượng dữ liệu  Mỗi bộ dữ liệu sẽ có một số lỗi. Một số tên có thể bị đánh vần sai. Một số số điện thoại có thể có mã quốc gia hàng đầu và một số khác thì không. Một số trường có thể để trống. Có rất nhiều lý do khác nhau khiến những lỗi này có thể xảy ra. Nếu hơn một nửa tập dữ liệu bị lỗi, nó sẽ không phù hợp với nhiều tác vụ với AI. Trên thực tế, nó có thể gây tổn thương nhiều hơn là hữu ích.  Phần lớn các vấn đề liên quan đến các vấn đề về chất lượng dữ liệu có thể là do thực tiễn và quy trình.  Các chuyên gia phát triển ứng dụng AI và nhóm khoa học dữ liệu biết cách tiếp cận những vấn đề này. Cải thiện chất lượng dữ liệu là cần thiết để hình thành đầu vào phù hợp nhất trước các giai đoạn phát triển.   suy thoái AI  Theo thời gian, các mô hình AI giảm hiệu suất. Lý do cho điều này là dữ liệu mà mô hình sử dụng sẽ trở nên lỗi thời theo thời gian. Dữ liệu mới là cần thiết để lấp đầy những khoảng trống sẽ xuất hiện kể từ khi bắt đầu AI. Các chủ doanh nghiệp khởi nghiệp nên nhìn về phía trước để liên tục giải quyết vấn đề này hoặc họ nên lập kế hoạch tạo ra một mô hình hoàn toàn mới khi cần thiết.  Tuy nhiên, một số doanh nghiệp sử dụng các mô hình hết hạn sau vài tuần hoặc thậm chí vài ngày. Một số mô hình biến động nhất được sử dụng để dự báo nhu cầu hoặc dự đoán giá cổ phiếu. Những nhiệm vụ này được cho là có tỷ lệ suy thoái mô hình cao. Để tiếp cận vấn đề này, các doanh nghiệp nên xem xét tự động hóa việc thu thập và tìm nguồn cung ứng dữ liệu. Điều này liên quan đến một hệ sinh thái riêng biệt nơi mô hình AI của bạn có thể lấy nguồn dữ liệu để đào tạo lại khi hoạt động trong môi trường sản xuất.  Tiếp cận sự suy giảm dữ liệu và những thách thức khác khi áp dụng trí tuệ nhân tạo là một phần thiết yếu trong công việc của bạn nếu bạn quyết định kết nối công ty khởi nghiệp của mình với AI. Các kỹ sư AI và chuyên gia MLOps sẽ giúp bạn thiết lập cơ sở hạ tầng phù hợp cho mô hình máy học của mình, cơ sở hạ tầng này sẽ có thể tự động giám sát chất lượng dữ liệu và hiệu suất mô hình, sau đó nhanh chóng phản ứng (xây dựng lại mô hình).  Bước tiếp theo cho các công ty khởi nghiệp  Các chủ doanh nghiệp khởi nghiệp trước tiên nên xem xét AI sẽ mang lại lợi ích như thế nào cho họ và suy nghĩ cẩn thận về cách tích hợp công nghệ với mô hình kinh doanh của họ. Sau đó, họ nên bắt đầu đưa ra ý tưởng về cách triển khai AI dựa trên các mục tiêu kinh doanh đó.  Trong hầu hết các trường hợp, các công ty khởi nghiệp sẽ thiếu dữ liệu cần thiết để làm cho các giải pháp AI của họ hoạt động tốt nhất. Điều này có thể là do doanh nghiệp còn non trẻ hoặc có thể trường hợp sử dụng của họ là duy nhất.  Cho dù bạn quyết định sử dụng các nguồn dữ liệu thay thế hay bắt đầu tự tạo nguồn dữ liệu đó, lợi tức đầu tư tốt nhất sẽ là liên hệ với các chuyên gia tư vấn AI có kinh nghiệm trong lĩnh vực này. Họ biết cách thu thập, quản lý và triển khai dữ liệu đào tạo thành các mô hình AI. Họ cũng có thể đưa ra kế hoạch cập nhật mô hình dựa trên mức độ xuống cấp của nó. Các chuyên gia phù hợp cũng sẽ có thể làm việc với bạn để đảm bảo sản phẩm của bạn được phát triển đồng thời duy trì  quyền sở hữu trí tuệ của bạn.  Bất kể bạn chọn cách tiếp cận nào, bạn phải nhớ rằng AI không phải là phép thuật và mọi ý tưởng phải khả thi với các công nghệ hiện có. Vì vậy, để thực sự thúc đẩy sự thành công của công ty khởi nghiệp với AI, bạn cần tìm ra cách tốt nhất để triển khai nó và tìm đúng người để giúp bạn thực hiện nhiệm vụ này.   nguồn hình ảnh

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Transform Your Vision Into Software

MobiDev

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

dài quá đọc không nổi

Make resilience your competitive advantage

Cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để thúc đẩy thành công khởi nghiệp của bạn

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

128 Stories To Learn About Charles Dickens

178 Stories To Learn About Essay

184 Stories To Learn About Psychology

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

128 Stories To Learn About Charles Dickens

178 Stories To Learn About Essay

184 Stories To Learn About Psychology

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps