Imagina a un empresario de ojos brillantes (ese soy yo) con sueños más grandes que un centro de datos, zambulléndose con entusiasmo en el emocionante mundo de las startups de IA.
¿El objetivo? Surfear la ola de la IA directamente hacia el éxito. Sin embargo, la realidad es como un viaje en montaña rusa salvaje a través de un lugar que llamo la tierra-Daisy. Lamentablemente, es una realidad común que menos del 10% de las startups lo logran en promedio.
Los diferentes proyectos vienen con sus propios riesgos. Muchas de mis startups fallidas estaban relacionadas con el análisis de datos e incluían elementos de lo que llamamos IA.
Quiero compartir las lecciones difíciles que he aprendido mientras creaba, probaba y trataba de hacer que mis productos tuvieran éxito en el mercado. Así que aplica estos conocimientos a tu startup centrada en datos, ¡potencialmente aumentando tu tasa de éxito!
1. Caer por la Canción de Sirena de la IA… y perder I+D
Y lo construí: una solución de alta tecnología, brillante, que busca un problema.
Imagina una solución tan avanzada que puede predecir lo que quieres para el desayuno antes de tu primer bostezo.
Genial, ¿verdad? Pero aquí está el truco: En la prisa por impresionar al mundo, olvidé comprobar si alguien quería lo que estaba cocinando.
Solía trabajar en un sistema para verificar el estado de las líneas eléctricas de 10kV en el aire, utilizando datos de vibraciones y campos magnéticos. Nuestro objetivo era entender el mercado, identificar los problemas que enfrentan los operadores de líneas y crear un decodificador de señales perfecto para esos sensores.
Identificamos con precisión el problema, pero nuestra investigación y desarrollo (I+D) se movió demasiado lento para satisfacer la demanda del mercado. Al final, una solución inalámbrica de China lo hizo mejor que nosotros en nuestra área específica. Si hubiéramos adoptado su tecnología antes, podríamos haber sido la opción principal en el mercado. :)
Resolver problemas complejos no crea automáticamente un buen negocio. Decide si estás creando algo nuevo con tu propia I+D, lo que puede llevar a avances como predicciones muy precisas para la cadena de suministro. Este es un desafío profundo, basado en tecnología.
O puedes trabajar para resolver problemas específicos para empresas de consumo (FMCG), mejorando su proceso de compra y haciéndolo más rápido, lo que se trata más de entender las necesidades comerciales. La primera forma es hacer que la tecnología ayude a resolver problemas comerciales.
La segunda forma es entender cuáles son los problemas comerciales y luego elegir la mejor tecnología existente para resolverlos. Intentar hacer ambas cosas con un equipo pequeño y recursos limitados a menudo conduce a confusión, problemas de dinero y pérdida de motivación.
2. Tecnología vs. Mercado tirando fuerte
Resulta que lanzar una startup de IA no se trata solo de crear obras maestras tecnológicas. Es como convertirse en un casamentero entre las necesidades del Sr. Tecnología Revolucionaria y la Sra. Mercado.
He aprendido (de la manera difícil) que debes comenzar trabajando en el mercado, entendiendo sus peculiaridades, y luego, quizás, presentar tu IA para abordar los verdaderos dolores de cabeza. Pero estuve allí, tratando de encajar mi valiosa solución de IA en el agujero redondo de las necesidades del mercado. Spoiler: No funciona de esa manera.
Para los fundadores tecnológicos, es una dura realidad que las etapas iniciales como POC o MVP a menudo no requieren herramientas avanzadas como Ciencia de Datos, LLM o las últimas bibliotecas de Python. En cambio, lo importante es simular el servicio de datos complejo de tu futuro y replicar manualmente sus operaciones.
Sí, ese es el trabajo básico.
Empezar a desarrollar IA/DS demasiado pronto, antes de confirmar el problema y la solución correctos, lleva a perder tiempo, recursos agotados y potencialmente al colapso de tu startup.
Puedes terminar con un proyecto perfecto desde el punto de vista técnico pero que no satisface realmente las necesidades del cliente. Al principio, debes concentrarte en crear algo básico pero funcional, como una aplicación móvil o una interfaz web, para atraer usuarios.
Desde el principio, tareas como combinar, predecir y recomendar deben hacerse manualmente antes de pasar a métodos más sofisticados como redes neuronales y API de OpenAI. Este enfoque no se trata de escalabilidad, sino de demostrar el valor de tu concepto.
Una vez demostrado, puedes usar tecnología avanzada con confianza para mejorar tu solución.
3. La película de datos
Luego viene la película de datos. Imagina tener un supercoche pero sin combustible. Eso soy yo con mi modelo de IA: todo vestido sin lugar a ir porque, lamentablemente, he pasado por alto los datos.
Los datos de calidad son el héroe de la IA; son lo que hace que tu modelo de IA pase de ser meh a wow. Pero, ¿me di cuenta de eso a tiempo? Por supuesto que no. Lección aprendida: los datos no son solo otro elemento en la lista de verificación; son la salsa secreta.
Al comenzar a construir, es esencial tener una comprensión clara del problema y acceso a datos amplios y relevantes. Los datos de alta calidad y actualizados son clave para desarrollar modelos precisos.
Una nota para los fundadores no tecnológicos: No esperes milagros de tu CTO o cofundador si solo les proporcionas un pequeño conjunto de datos como un archivo de Excel de 120 filas del cliente. En ciencia de datos e IA, a menudo se necesita una gran cantidad de datos, a veces incluso millones de puntos de datos. Puedes considerar establecer un proyecto piloto para obtener datos de calidad, especialmente si estás creando un producto B2B SaaS. Obtener los datos correctos es tan importante como involucrar a los tomadores de decisiones clave en este proceso.
Por ejemplo, formé parte de una startup de una aplicación diseñada para reducir el consumo de energía de los centros de datos en hasta un 20% al predecir la carga de trabajo del servidor. Sin embargo, el desafío fue encontrar datos de carga de trabajo reales.
Rápidamente creamos un script de shell para generar patrones de uso de CPU/RAM semi-aleatorios de diferentes longitudes utilizando la herramienta de estrés de la aplicación y programándolo. Sorprendentemente, comenzamos a predecir con precisión la carga de trabajo de 15 minutos en nuestro servidor de prueba en unas pocas semanas. Incluso compré un servidor HP 1U para experimentos en casa a pesar del gran ruido.
Seis meses después, aterrizamos nuestro primer cliente potencial: un operador de centro de datos importante, e instalamos nuestra herramienta de monitoreo en diferentes tipos de servidores. Pero luego vino la decepción. Los datos de carga de trabajo en el mundo real cambian en segundos, no en minutos u horas, y hay cambios mucho menores de lo esperado. Nuestro sistema de predicción no pudo ajustarse, aprender o predecir con precisión.
La lección es clara: la próxima vez, comenzaremos con los datos.
4. Encontrar el equilibrio adecuado
Comenzar nuestro viaje emprendedor es súper emocionante, pero hay un truco para mantenerlo fluido.
Desde el principio, debemos ser astutos con nuestras elecciones. Es como elegir las mejores herramientas que no cuesten un ojo de la cara pero que aún crezcan con nuestros grandes sueños. Y cuando llegue el momento de presentar al mundo nuestras grandes ideas, hagámoslo con sutileza.
Comparte lo suficiente para despertar el interés pero mantén el secreto mágico para protegerlo.
Cuando comienzas tu viaje con una startup de IA, parece que contratar expertos costosos y construir tecnología muy compleja de inmediato. Pero piénsalo dos veces antes de abrir tu billetera.
En los primeros días, es más inteligente y más barato usar métodos simples y probados. Esto significa hacer las cosas de manera sencilla, no gastar dinero y asegurarte de que estás resolviendo los problemas que necesitan ser resueltos. Saltar a la tecnología favorita como la IA adivinando lo que quieres antes de que lo escuches puede sonar genial, pero es importante preguntar si estás listo para ello y si la gente lo necesita.
Compartir tu gran idea puede ser arriesgado, especialmente con empresas más grandes que pueden llevar a cabo tu idea por sí solas. Además, depender de tecnología externa, en exceso, puede ser un problema si resulta ser demasiado costosa o no funciona como necesitas.
Debes tener cuidado con a quién le cuentas tus ideas creativas y asegurarte de que estás tomando decisiones inteligentes sobre la tecnología que utilizas. De esta manera, mantienes el control de tus innovaciones y aseguras que permanezcan tuyas.
La conclusión: Un poco de humor, un montón de sabiduría
Así que, soñadores y hacedores, esa es la historia de cómo navegué, tropecé y aprendí en la historia de mi startup de IA.
Es un viaje de errores, fracasos y, al final, sabiduría. Recuerda, el camino hacia la fama emprendedora no se trata solo de la tecnología brillante; se trata de romantizar el mercado, bailar con los datos y surfear la ola de tendencias con un ojo agudo en hacia dónde se dirige. Así que prepárate, sé ágil, y quizás, solo quizás, desbloquearás el código para un lanzamiento exitoso en el mundo de la IA.
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