想象一个眼睛明亮的企业家（就是我）怀揣着比数据中心更大的梦想，兴奋地潜入充满活力的人工智能初创公司世界。
目的？直接乘风破浪，走向成功。然而，现实就像一场我称之为“黛西之地”的疯狂过山车之旅。可悲的是，初创公司平均成功率不到10%。
不同的项目伴随着各自的风险。我许多失败的初创公司与数据分析相关，并涉及我们所称的人工智能的因素。
我想分享在创建、测试和努力使我的产品在市场上成功时所学到的艰难教训。因此，请将这些见解应用于您专注于数据的初创公司，可能会提高您的成功率！
1. 陷入人工智能的诱惑…而错过研发
我构建了一个高科技、闪亮的解决方案，正在寻找一个问题。
想象一个先进的解决方案，能够在你打哈欠之前预测你早餐想要什么。
太棒了，不是吗？但这里有个问题：在追求让全世界惊叹的过程中，我忘了检查是否有人想要我正在烹饪的东西。
我曾经在一个系统上工作，用于检测空气中10kV电缆的状态，利用来自振动和磁场的数据。我们的目标是了解市场，识别电力运营商面临的问题，并为这些传感器创建完美的信号解码器。
我们准确识别了问题，但我们的研发（R&D）进展太慢，无法满足市场需求。最终，一种来自中国的无线解决方案在我们特定领域做得比我们更好。如果我们能更早地应用他们的技术，我们可能会成为市场的首选。 :)
解决复杂问题并不自动产生一个好的企业。决定你是否在用自己的研发创造一些新东西，这可能会导致像对供应链的非常准确预测这样的突破。这是一个深刻的挑战，基于技术。
或者，你可以努力解决特定消费品公司（FMCG）的问题，使他们的购买过程更好、更快，这更多的是关于理解商业需求。第一种方法是让技术帮助解决商业问题。
第二种方法是了解商业问题是什么，然后选择现有的最佳技术来解决它们。试图用一个小团队和有限的资源同时做两者通常会导致混乱、财务问题和失去动力。
2. 技术与市场的强烈拉扯
事实证明，启动一个人工智能初创公司不仅仅是创造技术杰作。这就像在革命性技术先生和市场女士的需求之间做媒。
我（艰难地）学到，你必须从了解市场开始，理解它的怪癖，然后，也许，介绍你的人工智能来解决真正的痛点。但我曾经试图将我珍贵的人工智能解决方案强行塞入市场需求的圆孔。剧透：这并不奏效。
对于技术创始人来说，早期阶段如POC或MVP通常不需要高级工具，如数据科学、LLM或最新的Python库，这是一种艰难的认识。相反，重要的是模拟你未来复杂数据服务的操作，并手动复制它。
是的，这就是基础工作。
过早开始AI/DS开发，在确认正确的问题和解决方案之前，导致时间浪费、资源枯竭，并可能导致你的初创公司崩溃。
你可能会得到一个在技术上完美的项目，但实际上并不满足客户的需求。最初，你应该专注于创建一些基本但有效的东西——比如移动应用或网页界面——以吸引用户。
从一开始，像合并、预测和推荐这样的任务应该手动完成，然后再转向更复杂的方法，如神经网络和OpenAI API。这种方法不是关于可扩展性，而是证明你的概念的价值。
一旦得到证明，你就可以自信地使用先进技术来增强你的解决方案。
3. 数据电影
接下来是数据电影。想象一下有一辆超级跑车，但没有燃料。这就是我和我的AI模型——一切都准备好了，却没有地方可去，因为，很遗憾，我忽视了数据。
优质数据是AI的英雄；这就是让你的AI模型从平庸变为惊艳的原因。但我在什么时候意识到这一点？当然没有。教训是：数据不仅仅是检查清单上的另一项；它是秘密酱。
在开始构建时，清楚地了解问题并访问广泛、相关的数据是至关重要的。高质量、最新的数据是开发准确模型的关键。
给非技术创始人的一条建议：如果你只给他们提供一小部分数据，比如来自客户的120行Excel文件，不要指望你的CTO或联合创始人会创造奇迹。在数据科学和AI中，通常需要大量数据，有时甚至是数百万个数据点。你可以考虑建立一个试点项目来获取优质数据，特别是如果你正在创建B2B SaaS产品。获取正确的数据与在这个过程中涉及主要决策者同样重要。
例如，我参与启动一个旨在通过预测服务器工作负载来减少数据中心能耗高达20%的应用程序。然而，挑战在于找到实际的工作负载数据。
我们迅速创建了一个shell脚本，通过应用程序的压力测试工具生成不同长度的随机CPU/RAM使用模式，并对其进行调度。令人惊讶的是，我们在几周内开始准确预测我们测试服务器上接下来的15分钟工作负载。我甚至为在家实验购买了一台HP 1U服务器，尽管它噪音很大。
六个月后，我们获得了第一个潜在客户——一家主要的数据中心运营商，并在不同类型的服务器上安装了我们的监控工具。但随后是失望。现实世界中的工作负载数据在几秒钟内变化，而不是几分钟或几小时，并且变化远比预期的小。我们的预测系统无法调整、学习或准确预测。
教训显而易见：下次，我们从数据开始。
4. 找到合适的平衡
开始我们的创业旅程是超级兴奋的，但有一个小窍门可以让它顺利进行。
从一开始，我们必须对我们的选择保持敏锐。这就像选择最好的工具，不花费一只手和一条腿，但仍然与我们伟大的梦想一起成长。当是时候将我们的伟大想法带给世界时，让我们悄悄地进行。
分享足够的信息以激发兴趣，但保持神秘以保护它。
当你开始你的AI初创公司之旅时，似乎雇佣专家和立即构建复杂技术是昂贵的。但在打开钱包之前，请重新考虑。
在早期，使用简单、知名的方法更聪明、更便宜。这意味着以简单的方式做所有事情，不浪费金钱，并确保你正在解决需要解决的问题。跳入你最喜欢的技术，如AI，猜测你想要什么，听起来很酷，但重要的是要问你是否准备好，以及人们是否需要它。
分享你伟大的想法可能是有风险的，特别是对于那些可能自己实现你想法的大公司。此外，依赖外部技术，如果结果太昂贵或无法按需工作，可能会成为一个问题。
你必须小心你与谁分享你的创意，并确保你在选择使用的技术时做出明智的选择。通过这种方式，你保持对你创新的控制，并确保它们属于你。
总结：一点幽默，一吨智慧
所以，梦想家和实干家们，这就是我在人工智能初创故事中冲浪、跌倒和学习的故事。
这是一个充满错误、面孔，最终是智慧的旅程。请记住，通往初创明星的道路不仅仅是关于技术的光鲜；它是关于浪漫市场、与数据共舞和敏锐地骑着趋势的浪潮，关注它的方向。因此，做好准备，保持敏捷，也许，你将破解成功启动AI世界的密码。
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