人工智能初创公司创办过程中的三个关键教训~~

本文转载自公众号“读芯术”(ID：AI_Discovery)。

我是一家人工智能初创公司的技术联合创始人，然而我们并未取得成功。Pharma Foresight着眼于医药商业智能领域，下面是我们的电梯广告：

我们有一个很强大的团队，并采用精益创业策略进行快速迭代;我们与各种不同的利益相关者进行了接近100次的访谈，以确定早期的产品购买者并验证了他们对我们产品的需求;仅仅4个月后，我们就与一家大型制药公司的全球投资组合管理办公室合作，该公司支付了我们构建模型的费用，我们也保留了所有的知识产权。

然而，尽管遵循了很多初创公司的成功经验，PharmaForesight还是失败了。由于时运不济和判断失误，我们最终并没有成功。

这次失败让我更清晰地明确了一个道理：人工智能初创公司与SaaS初创公司采用的策略和方法是有微妙的区别的——但这并没有得到广泛认可。这篇文章的目的就是讲述我们曾犯的错误，避免更多的AI初创公司重蹈覆辙。

首先，什么是人工智能初创公司?

有很多初创公司声称他们使用人工智能，但实际上，他们使用的只是外包的人工劳动力或是基本的统计技术。伦敦MMC Ventures的一项研究发现，40%的所谓人工智能初创公司实际上并没有使用人工智能。

而本文的观点是，如果没有相对现代的机器学习技术，人工智能初创公司是不可能存在的。比如，Poly.ai如果没有深度的学习算法就不可能存在。

这与那些只有部分产品使用了AI的公司形成了鲜明对比。例如，Spotify就在机器学习上投入了大量资金，而且机器学习如今已成为其战略的核心。但是，Spotify在以一种协调的方式使用机器学习之前就已经存在了。对我来说，它更像是一个SaaS公司。

从这个角度出发，我将向你介绍我在创办人工智能初创公司中学到的一些经验。

1. 专有数据是关键

图源：unsplash

在商业情景中，思考人工智能的最佳方式是将其视为一种底层的支持技术，就像20世纪80年代出现的SQL数据库一样。SQL创造了价值数十亿美元的行业，比如客户关系管理。同样，人工智能将创造新的行业，并在大量商业用例中实现改进。