最好的初创公司创始人敢于创新。他们对新兴技术及其潜力有着敏锐的洞察力，不仅可以增加其业务的价值主张，还可以改善客户的生活。您现在已经知道人工智能是这些关键技术之一，它可以为您的业务带来重大好处。下一步是寻找结合人工智能的方法来促进初创公司的成功。 让我们探索一些经过验证的、经济高效且高效的方法，将人工智能应用到您的业务中。 将人工智能与实际业务需求相结合 由于初创企业面临着跟上技术发展趋势的巨大压力，因此对错过机会的恐惧可能会很强烈。企业主经常匆忙实施技术，而没有仔细考虑他们正在解决什么需求。在这种背景下，这导致企业为了人工智能而整合人工智能。 因此，这些企业从未真正意识到该技术的全部潜力，有利于其品牌。虽然他们可能通过引入人工智能获得短期收益，但由于没有解决特定目标和市场需求，他们失去了长期利益。在将人工智能融入其业务之前，初创公司应该问自己一些问题： 人工智能如何帮助我们进行日常运营？ 人工智能可以用来帮助我们的目标受众解决他们的问题吗？ 人工智能究竟将如何增加我们的价值主张？ 唯一的出路是了解您想要使用人工智能解决的业务问题并设定明确且现实的目标。只有这样，您才能了解将人工智能引入您的初创公司所需的投资类型，并且您的开发团队将能够找到最有效的技术方法来实现您的目标。 求助AI咨询是解决这个问题的一个途径。成功的初创公司会寻求在实施人工智能项目方面拥有技术和业务经验的专家的帮助，并且能够在市场需求、业务目标和技术能力的交叉点上找到最佳解决方案。 使用第三方服务和预先训练的模型 您可能认为人工智能要发挥最佳性能，就需要定制模型。是的，对于某些应用程序，必须训练新模型才能完成某些任务。这适用于解决某些不常见问题的特殊情况。开发自定义模型还涉及独特的数据。 但对于许多任务，预训练的模型可以表现得很好。根据您的用例，预训练模型的成本要低得多。经验丰富的初创公司所有者看到了预训练模型的价值，并且知道如何发挥创造力并在开始创造全新的东西之前想出使用这些模型的方法。 有两种类型的预训练人工智能模型对初创公司有用：标准预训练模型和基础模型。 标准预训练模型 俗话说，我们不应该尝试重新发明轮子。人工智能训练模型也是如此。如果您之前有人提出了一种有效的人工智能方法来进行对象检测，则无需重新创建该模型。您只需根据您的数据进行调整即可。 预训练模型还可以根据业务所需的输出进行微调，因此如有必要，它们可以适应您的特定用例。这最好由数据科学家来完成，他们可以了解模型的工作原理以及如何对其进行微调以获得最佳结果。 基础模型 这些较新的人工智能模型利用大量数据集进行训练。  是这些基础模型之一，正如您可能已经看到的，尽管它是一个预先训练的模型，但它可以适应各种下游任务，几乎不需要微调。 ChatGPT 基础模型不仅仅是文本。有些模型设计用于处理声音、图像甚至视频。随着基础模型的发展，获得高质量的人工智能实现变得更加容易。这些模型通常通过 API 访问。这些 API 为客户提供了强大的机器学习模块，并且已经准备就绪。 这可以节省您开发和部署自己的人工智能解决方案的资金。然而，重要的是要认识到让其他企业托管关键人工智能解决方案所涉及的风险。 一些可以使用开箱即用的第三方人工智能服务的潜在应用程序包括：  OCR：从文档中提取信息，例如信用卡号、客户姓名、地址等。 语音转文本：语音识别服务可以为法庭、办公室主管和视频流服务提供帮助。 生物识别：使用 AI API 的身份验证和验证服务使您可以轻松地将生物识别安全性应用到您的应用程序/服务中。 对于初创公司的早期发展来说，这样的解决方案通常就足够了。当使用第三方服务和预训练模型时，您所需要的只是找到能够有效集成这些解决方案并在需要时进行定制的开发人员。 将人工智能纳入您的营销策略 人工智能在内容生成和受众数据评估方面具有丰富的潜力，使其成为初创公司营销策略的强大工具。有很多品牌如何成功 的例子。尽管这些例子包括大品牌，但它们可以引导您产生一些为您的初创企业定制的新想法。 利用人工智能进行营销 客户洞察：人工智能是处理数据的强大工具。  算法来收集客户数据，用于未来的个性化营销。 可口可乐在自动售货机中使用人工智能 虚拟协助：丝芙兰等一些品牌正在使用人工智能与客户联系并帮助他们找到所需的东西。  允许顾客在购物时提出问题并获得个性化建议。 丝芙兰在线商店的人工智能虚拟助手 内容创作：许多品牌正在利用人工智能的内容创作潜力。通过生成和优化标题、说明文字、摘要甚至整篇文章或视频，初创公司可以极大地简化其营销内容的创建过程。 《华盛顿邮报》利用 AI 写作工具 来创作有关体育、选举和天气的短篇故事和更新。 Heliograf 销售预测：人工智能可以帮助企业预测一段时间内的销售模式。这使得公司能够通过增强的有针对性的营销策略来为销售浪潮做好准备。沃尔玛等许多零售公司正在使用人工智能来预测销售或需求波动。 人工智能还有很多其他机会可以为您的企业营销带来改变。发挥创意并仔细思考人工智能的潜力如何使您和您的客户受益。 采用人工智能的挑战以及克服这些挑战的方法 并非没有挑战。然而，优秀的初创企业主知道，他们的企业必须克服挑战才能经受住时间的考验。涉及的一些主要挑战是数据收集、质量和人工智能退化。 实施人工智能 数据采集 任何一个有人工智能经验的初创公司老板都知道，人工智能最重要的瓶颈是高质量的数据。确保这些数据准确、完整和一致对于人工智能项目的成功至关重要。对于新项目来说，这很快就会变得昂贵且难以维护。 在某些情况下，企业可以使用他们已经收集的现有数据来训练人工智能模型。这可能就足够了，或者可能需要额外的研究。在其他情况下，可能需要全新的监控系统来收集所需的数据。这些情况称为“自收集”，您自己收集数据以实施模型训练。 然而，这些并不是获取人工智能有用数据的唯一方法。以下是一些替代方案： 合成数据：在软件中模拟真实数据集。 Unity和Unreal Engine可用于生成数据。如果数据足够真实，结果将与现实世界的数据相当。 数据购买：根据您的情况，其他人可能已经完成了整理有价值数据集的工作。如果此选项可用，请权衡自己执行此操作与购买数据的成本。 外包数据集创建：企业可以向其他公司订购数据集的创建。例如，Amazon Mechanical Turk 允许您众包数据集收集。 网络抓取：尽管由于隐私、同意和知识产权而存在争议，但不可否认的是，通过网络抓取生成的数据集已经创建了一些世界上最强大的人工智能模型，例如 ChatGPT。 数据质量 每个数据集都会有一定的误差范围。有些名字可能拼写错误。某些电话号码可能具有主要国家/地区代码，而其他电话号码则可能没有。某些字段可能留空。发生这些错误的原因有很多很多。如果超过一半的数据集充满错误，则它不适合人工智能的许多任务。事实上，这可能弊大于利。 与数据质量问题相关的大多数问题可归因于实践和程序。 人工智能应用程序开发专家和数据科学团队知道如何解决这些问题。需要提高数据质量，以便在开发阶段之前形成最相关的输入。 人工智能退化 随着时间的推移，人工智能模型的性能会下降。原因是模型使用的数据会随着时间的推移而过时。需要新数据来填补人工智能诞生以来出现的空白。初创公司所有者应该不断地解决这个问题，或者他们应该计划在需要时创建一个全新的模型。 然而，一些企业使用的模型在几周甚至几天后就会过期。一些波动性最大的模型用于需求预测或股票价格预测。据说这些任务的模型退化率很高。为了解决这个问题，企业应该考虑自动化数据收集和采购。这涉及一个单独的生态系统，您的 AI 模型可以在其中获取数据以在生产环境中运行时进行再训练。 如果您决定将您的初创公司与人工智能联系起来，那么应对数据退化和采用人工智能的其他挑战是您工作的重要组成部分。 AI 工程师和 MLOps 专家将帮助您为机器学习模型设置正确的基础设施，该基础设施将能够自动监控数据质量和模型性能，然后快速做出反应（重建模型）。 初创公司的下一步 初创公司所有者应该首先考虑人工智能将如何使他们受益，并仔细思考如何将技术与他们的商业模式相结合。然后，他们应该开始提出如何根据这些业务目标实施人工智能的想法。 在大多数情况下，初创公司缺乏使人工智能解决方案发挥最佳效果所需的数据。这可能是因为该企业还很年轻，或者可能是因为它们的用例是独特的。 无论您决定使用替代数据源还是开始自己生成数据，最好的投资回报都是联系在该领域拥有经验的人工智能顾问。他们了解如何收集、整理训练数据并将其应用到人工智能模型中。他们还可以根据模型的退化程度制定更新模型的计划。合适的专家还将能够与您合作，确保您的产品在开发的同时维护您的 知识产权。 无论您选择哪种方法，您都必须记住，人工智能不是魔法，所有想法都必须在现有技术下可行。因此，要真正通过人工智能促进您的初创公司的成功，您需要找到实施它的最佳方法以及合适的人员来帮助您完成这项任务。 图片来源

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