paano magsimula ng isang kumpanya ng AI

Paano magsimula ng isang kumpanya ng AI.

Ang pagsisimula ng isang AI startup ay parang maganda ngunit medyo nakakatakot din nang sabay. Magandang balita: mas malinaw ang landas kaysa sa inaakala. Mas maganda pa: kung magtutuon ka sa mga customer, paggamit ng datos, at nakakabagot na pagpapatupad, mas madadagdagan mo ang mga team na mas mahusay ang pondo. Ito ang iyong sunud-sunod at bahagyang may opinyon na playbook para sa Paano Magsimula ng Isang AI Company - na may sapat na mga taktika upang lumipat mula sa ideya patungo sa kita nang hindi nalulunod sa mga jargon.

Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:

🔗 Paano gumawa ng AI sa iyong computer (kumpletong gabay)
Hakbang-hakbang na tutorial para sa pagbuo ng sarili mong AI system sa lokal.

🔗 Mga kinakailangan sa pag-iimbak ng data para sa AI: Ang kailangan mong malaman
Alamin kung gaano karaming data at storage ang talagang kailangan ng mga proyektong AI.

🔗 Ano ang AI bilang isang serbisyo
Unawain kung paano gumagana ang AIaaS at kung bakit ito ginagamit ng mga negosyo.

🔗 Paano gamitin ang AI para kumita ng pera
Tuklasin ang mga kumikitang aplikasyon ng AI at mga estratehiyang nakakabuo ng kita.

Ang mabilis na pag-ikot ng ideya-tungo-sa-kita 🌀

Kung isang talata lang ang nabasa mo, gawin mo na itong ganito. Ang pagsisimula ng isang kompanya ng AI ay may maselang proseso:

  1. pumili ng isang masakit at magastos na problema,

  2. magpadala ng isang hindi maayos na daloy ng trabaho na mas mahusay na nalulutas ito gamit ang AI,

  3. kumuha ng paggamit at totoong datos,

  4. pinuhin ang modelo kasama ang UX linggu-linggo,

  5. Ulitin hanggang sa magbayad ang mga customer. Magulo pero kakaiba ang pagiging maaasahan.

Isang mabilis at malinaw na tagumpay: isang pangkat na binubuo ng apat na tao ang nagpadala ng isang contract-QA helper na nagmarka ng mga high-risk clause at nagmungkahi ng mga pag-edit nang direkta. Kinuha nila ang bawat pagwawasto ng tao bilang data ng pagsasanay at sinukat ang "distance ng pag-edit" bawat clause. Sa loob ng apat na linggo, ang oras para sa pagsusuri ay bumaba mula sa "isang hapon" patungong "bago ang tanghalian," at nagsimulang humingi ng taunang presyo ang mga design partner. Walang karangyaan; masisikip na loop lang at walang habas na pag-log.

Maging espesipiko tayo.

Ang mga tao ay humihingi ng mga framework. Sige. Ang isang talagang mahusay na paraan sa Paano magsimula ng isang kumpanya ng AI ay tumutukoy sa mga sumusunod:

  • Problema sa pera sa likod nito - dapat palitan ng iyong AI ang isang mamahaling hakbang o mag-unlock ng bagong kita, hindi lang basta magmukhang futuristic.

  • Benepisyo ng datos - pribado at pinagsama-samang datos na nagpapabuti sa iyong mga output. Kahit ang mga maliliit na anotasyon ng feedback ay mahalaga.

  • Mabilis na ritmo ng pagpapadala - maliliit na pagpapakawala na nagpapahigpit sa iyong loop ng pagkatuto. Ang bilis ay parang isang kanal na nakabalatkayo bilang kape.

  • Pagmamay-ari ng daloy ng trabaho - pagmamay-ari ng end-to-end na trabaho, hindi isang API call. Gusto mong maging sistema ng aksyon.

  • Disenyo ng tiwala at kaligtasan - privacy, pagpapatunay, at pakikipag-ugnayan ng tao sa isang lugar kung saan malaki ang nakataya.

  • Distribusyon na maaari mo talagang maabot - isang channel kung saan nakatira ang iyong unang 100 user ngayon, hindi sa palagay ko lang sa susunod na panahon.

Kung masusukat mo ang tatlo o apat sa mga iyan, nangunguna ka na.

Talahanayan ng Paghahambing - mga pangunahing opsyon sa stack para sa mga tagapagtatag ng AI 🧰

Isang magagarang mesa para mabilis kang makapili ng mga kagamitan. May ilang parirala na sadyang hindi perpekto dahil ganoon talaga ang totoong buhay.

Kagamitan / Plataporma Pinakamahusay para sa Presyo ng istadyum Bakit ito gumagana
OpenAI API Mabilis na prototyping, malawak na mga gawain sa LLM batay sa paggamit Matibay na mga modelo, madaling mga dokumento, mabilis na pag-ulit.
Antropikong Claude Pangangatwiran na may mahabang konteksto, kaligtasan batay sa paggamit Mga nakakatulong na guardrail, matibay na pangangatwiran para sa mga kumplikadong senyales.
Google Vertex AI Full-stack na ML sa GCP paggamit ng cloud + bawat serbisyo Pinamamahalaang pagsasanay, pag-tune, at mga pipeline lahat-sa-isa.
AWS Bedrock Pag-access sa maraming modelo sa AWS batay sa paggamit Iba't ibang vendor at masikip na AWS ecosystem.
Azure OpenAI Mga pangangailangan sa pagsunod sa mga pangangailangan ng negosyo + kumpanya batay sa paggamit + Azure infra Seguridad, pamamahala, at mga kontrol sa rehiyon na katutubong Azure.
Mukha na Nakayakap Mga bukas na modelo, pagpino, komunidad kombinasyon ng libre + bayad Napakalaking model hub, mga dataset, at bukas na tooling.
Replikahin Pag-deploy ng mga modelo bilang mga API batay sa paggamit Mag-improve ng modelo, kumuha ng endpoint - medyo mahika.
LangChain Pag-oorganisa ng mga LLM app open source + bayad na mga bahagi Mga kadena, ahente, at integrasyon para sa mga kumplikadong daloy ng trabaho.
LlamaIndex Mga konektor ng pagkuha + data open source + bayad na mga bahagi Mabilis na pagbuo ng RAG gamit ang mga flexible na data loader.
Pinecone Paghahanap ng vector sa sukat batay sa paggamit Pinamamahalaang, low-friction na paghahanap ng pagkakatulad.
Maghabi Vector DB na may hybrid na paghahanap bukas na pinagmulan + ulap Mahusay para sa pagsasama-sama ng semantika at keyword.
Milvus Open-source na vector engine bukas na pinagmulan + ulap Maayos ang pagkakatimbang, hindi masakit ang CNCF backing.
Mga Timbang at Pagkiling Pagsubaybay sa eksperimento + mga pagsusuri bawat upuan + paggamit Pinapanatiling matino ang mga eksperimento sa modelo.
Modal Mga trabahong walang server na GPU batay sa paggamit Pabilisin ang mga gawain sa GPU nang walang pakikipagbuno sa imprastraktura.
Vercel Frontend + AI SDK libreng antas + paggamit Magpadala ng mga kaaya-ayang interface, nang mabilis.

Paalala: nagbabago ang mga presyo, may mga libreng tier, at may ilang pananalita sa marketing na sadyang optimistiko. Ayos lang 'yan. Simulan nang simple.

Hanapin ang masakit na problema gamit ang matutulis na talim 🔎

Ang una mong panalo ay ang pagpili ng trabahong may mga limitasyon: paulit-ulit, may takdang oras, magastos, o maraming trabaho. Hanapin ang:

  • Ang mga bagay na kinaiinisan ng mga gumagamit ay ang pag-triage ng mga email, pagbubuod ng mga tawag, at QA sa mga dokumento.

  • Mga daloy ng trabaho na maraming sumusunod sa mga kinakailangan ng batas kung saan mahalaga ang nakabalangkas na output.

  • Mga puwang sa lumang tool kung saan ang kasalukuyang proseso ay 30 pag-click at isang panalangin.

Makipag-usap sa 10 practitioner. Itanong: ano ang ginawa mo ngayon na ikinainis mo? Humingi ng mga screenshot. Kung may ipapakita sila sa iyo na spreadsheet, malapit ka nang matapos.

Pagsubok na litmus: kung hindi mo mailarawan ang "bago" at "pagkatapos" sa dalawang pangungusap, masyadong malabo ang problema.

Istratehiya ng datos na nagpapatibay 📈

Pinahuhusay ng AI ang mga datos na natatanging naahawakan mo. Hindi iyon nangangailangan ng mga petabyte o kahusayan. Nangangailangan ito ng pag-iisip.

  • Pinagmulan - magsimula sa mga dokumento, tiket, email, o log na ibinigay ng customer. Iwasan ang pag-scrape ng mga random na bagay na hindi mo kayang itago.

  • Istruktura - maagang magdisenyo ng mga input scheme (owner_id, doc_type, created_at, version, checksum). Nililinis ng mga consistent field ang path para sa pagsusuri at pag-tune sa ibang pagkakataon.

  • Feedback - magdagdag ng thumbs up/down, mga naka-star na output, at kumuha ng mga pagkakaiba sa pagitan ng modelong teksto at panghuling tekstong inedit ng tao. Kahit ang mga simpleng label ay ginto.

  • Pagkapribado - magsagawa ng pagbabawas ng datos at pag-access batay sa papel; alisin ang mga halatang PII; itala ang read/write access at mga dahilan. Umayon sa mga prinsipyo ng proteksyon ng datos ng UK ICO [1].

  • Pagpapanatili at pagbura - idokumento kung ano ang iyong itinatago at bakit; magbigay ng nakikitang landas sa pagbura. Kung magsasalita ka tungkol sa mga kakayahan ng AI, panatilihing tapat ang mga ito alinsunod sa gabay ng FTC [3].

Para sa pamamahala at pamamahala ng peligro, gamitin ang NIST AI Risk Management Framework bilang iyong scaffolding; ito ay isinulat para sa mga tagapagtayo, hindi lamang para sa mga auditor [2].

Bumuo vs bumili vs pagsamahin - ang iyong estratehiya sa modelo 🧠

Huwag mo itong gawing kumplikado.

  • Bumili kapag mahalaga ang latency, kalidad, at uptime sa unang araw. Ang mga external LLM API ay nagbibigay sa iyo ng agarang leverage.

  • Pinuhin ang mga detalye kapag makitid ang iyong domain at mayroon kang mga representatibong halimbawa. Mas mahusay ang maliliit at malinis na dataset kaysa sa malalaking dataset.

  • Mga bukas na modelo kapag kailangan mo ng kontrol, privacy, o kahusayan sa gastos sa malawakang saklaw. Maglaan ng oras para sa mga operasyon.

  • Pagsasama - gumamit ng isang matibay na pangkalahatang modelo para sa pangangatwiran at isang maliit na lokal na modelo para sa mga espesyal na gawain o mga barandilya.

Maliit na matris ng desisyon:

  • Mga input na may mataas na variance, kailangan ng pinakamahusay na kalidad → magsimula sa isang nangungunang hosted LLM.

  • Matatag na domain, paulit-ulit na mga padron → pinuhin o gawing mas maliit na modelo.

  • Malupit na latency o offline → magaan na lokal na modelo.

  • Mga limitasyon sa sensitibong datos → mag-self-host o gumamit ng mga opsyong may respeto sa privacy na may malinaw na mga tuntunin sa DP [2].

Ang arkitektura ng sanggunian, edisyon ng tagapagtatag 🏗️

Panatilihin itong nakakabagot at kapansin-pansin:

  1. Paglunok - mga file, email, webhook sa isang pila.

  2. Paunang pagproseso - paggupit (chunking), redaksyon, pagkuskos ng PII.

  3. Imbakan - imbakan ng bagay para sa hilaw na datos, relational DB para sa metadata, vector DB para sa pagkuha.

  4. Orkestrasyon - workflow engine para sa paghawak ng mga muling pagsubok, limitasyon sa rate, at mga backoff.

  5. LLM layer - mga template ng prompt, mga tool, pagkuha, pagtawag ng function. Agresibong mag-cache (pindutin ang mga normalized na input; magtakda ng maikling TTL; batch kung saan ligtas).

  6. Pagpapatunay - Mga pagsusuri sa JSON Schema, heuristics, mga magaan na prompt ng pagsubok. Magdagdag ng human-in-the-loop para sa malaking pusta.

  7. Pagmamasid - mga log, trace, sukatan, dashboard ng pagsusuri. Subaybayan ang gastos bawat kahilingan.

  8. Frontend - malinaw na mga affordance, mga output na maaaring i-edit, mga simpleng pag-export. Hindi opsyonal ang kasiyahan.

Ang seguridad at kaligtasan ay hindi isang bagay na pang-araw-araw. Sa pinakamababa, ang mga panganib na partikular sa LLM na modelo ng threat (prompt injection, data exfiltration, paggamit ng hindi ligtas na tool) laban sa OWASP Top 10 para sa mga Aplikasyon ng LLM, at iugnay ang mga mitigasyon pabalik sa iyong mga kontrol sa NIST AI RMF [4][2].

Pamamahagi: ang iyong unang 100 user 🎯

Walang mga user, walang startup. Ang pagsisimula ng isang kumpanya ng AI ay talagang kung paano magsimula ng isang distribution engine.

  • Mga komunidad na may problema - mga niche forum, mga grupo ng Slack, o mga newsletter ng industriya. Maging kapaki-pakinabang muna.

  • Mga demo na pinangunahan ng mga tagapagtatag - 15 minutong live na sesyon na may totoong datos. Mag-record, pagkatapos ay gamitin ang mga clip kahit saan.

  • Mga PLG hook - libreng read-only na output; magbayad para i-export o i-automate. Gumagana ang banayad na friction.

  • Mga Pakikipagsosyo - pagsasama kung saan nakatira na ang iyong mga gumagamit. Ang isang pagsasama ay maaaring maging isang highway.

  • Nilalaman - mga tapat na post na may mga sukatan. Mas gusto ng mga tao ang mga detalye kaysa sa malabong pamumuno sa pag-iisip.

Mahalaga ang maliliit na panalong karapat-dapat ipagmalaki: isang case study na may natipid na oras, isang pagtaas ng katumpakan na may kapani-paniwalang denominator.

Presyong naaayon sa halaga 💸

Magsimula sa isang simple at madaling ipaliwanag na plano:

  • Batay sa paggamit : mga kahilingan, token, minutong pinoproseso. Mahusay para sa pagiging patas at maagang pag-aampon.

  • Nakabatay sa upuan : kung kailan ang kolaborasyon at pag-audit ay mahalaga.

  • Hybrid : base subscription kasama ang mga metered extra. Pinapanatiling naka-on ang mga ilaw habang nag-i-scale.

Pro tip: iugnay ang presyo sa trabaho, hindi sa modelo. Kung aalisin mo ang 5 oras na walang tigil na trabaho, itakda ang presyo malapit sa halagang nalikha. Huwag magbenta ng mga token, magbenta ng mga resulta.

Ebalwasyon: sukatin ang mga nakakabagot na bagay 📏

Oo, mga build eval. Hindi, hindi kailangang maging perpekto ang mga ito. Track:

  • Antas ng tagumpay ng gawain - natugunan ba ng output ang pamantayan sa pagtanggap?

  • I-edit ang distansya - gaano binago ng mga tao ang output?

  • Latency - p50 at p95. Napapansin ng mga tao ang jitter.

  • Gastos kada aksyon - hindi lang kada token.

  • Pagpapanatili at pag-activate - lingguhang aktibong account; ang mga daloy ng trabaho ay tumatakbo sa bawat user.

Simpleng loop: magpanatili ng isang "ginintuang set" ng ~20 totoong gawain. Sa bawat release, awtomatikong patakbuhin ang mga ito, paghambingin ang mga delta, at suriin ang 10 random na live na output bawat linggo. I-log ang mga hindi pagkakasundo gamit ang isang maikling reason code (hal., HALLUCINATION , TONE , FORMAT ) upang ang iyong roadmap ay tumutugma sa realidad.

Tiwala, kaligtasan, at pagsunod nang walang sakit ng ulo 🛡️

Maglagay ng mga pananggalang sa iyong produkto, hindi lang sa iyong dokumento ng patakaran:

  • Pagsala ng input upang mapigilan ang halatang pang-aabuso.

  • Pagpapatunay ng output laban sa mga iskema at mga tuntunin sa negosyo.

  • Pagsusuri ng tao para sa mga desisyong may malaking epekto.

  • Malinaw na pagsisiwalat tungkol sa pagkakasangkot ng AI. Walang mga pahayag na parang misteryo.

Gamitin ang mga Prinsipyo ng OECD AI bilang iyong north star para sa pagiging patas, transparency, at accountability; panatilihing naaayon ang mga pahayag sa marketing sa mga pamantayan ng FTC; at kung pinoproseso mo ang personal na data, kumilos ayon sa gabay ng ICO at sa mindset na data-minimization [5][3][1].

Ang plano ng paglulunsad sa loob ng 30-60-90 araw, bersyong hindi kaakit-akit ⏱️

Araw 1–30

  • Mag-interbyu ng 10 target na gumagamit; mangolekta ng 20 totoong artifact.

  • Bumuo ng isang makitid na daloy ng trabaho na nagtatapos sa isang nasasalat na output.

  • Magpadala ng closed beta sa 5 account. Magdagdag ng feedback widget. Awtomatikong kumukuha ng mga pag-edit.

  • Magdagdag ng mga pangunahing pagsusuri. Subaybayan ang gastos, latency, at tagumpay ng gawain.

Mga Araw 31–60

  • Higpitan ang mga prompt, magdagdag ng pagkuha, bawasan ang latency.

  • Ipatupad ang mga pagbabayad gamit ang isang simpleng plano.

  • Maglunsad ng pampublikong waitlist na may 2 minutong demo video. Simulan ang lingguhang mga tala ng paglabas.

  • Nakikipagsosyo ang Land 5 design sa mga may lagdang piloto.

Mga Araw 61–90

  • Ipakilala ang mga automation hook at export.

  • I-lock ang iyong unang 10 logo na nagbabayad.

  • Maglathala ng 2 maiikling case study. Panatilihing espesipiko ang mga ito, walang padalos-dalos.

  • Magpasya sa modelo ng estratehiya v2: pinuhin o pahusayin kung saan ito malinaw na magbubunga ng kapalit.

Perpekto ba ito? Hindi. Sapat na ba ito para makakuha ng traksyon? Oo naman.

Pangangalap ng pondo o hindi, at paano ito pag-uusapan 💬

Hindi mo kailangan ng pahintulot para magtayo. Ngunit kung itataas mo:

  • Salaysay : masakit na problema, matalas na kalang, bentahe ng datos, plano ng pamamahagi, malusog na maagang sukatan.

  • Deck : problema, solusyon, sino ang may pakialam, mga screenshot ng demo, GTM, modelo sa pananalapi, roadmap, koponan.

  • Pagsisikap : postura sa seguridad, patakaran sa privacy, uptime, pag-log, mga pagpipilian sa modelo, plano ng pagsusuri [2][4].

Kung hindi ka magtataas:

  • Umasa sa pinansyang nakabatay sa kita, mga paunang bayad, o mga taunang kontrata na may maliliit na diskwento.

  • Panatilihing mababa ang iyong paggamit sa pamamagitan ng pagpili ng lean infra. Ang mga modal o serverless na trabaho ay maaaring sapat na sa mahabang panahon.

Alinmang landas ang gagana. Piliin ang isa na magbibigay sa iyo ng mas maraming kaalaman bawat buwan.

Mga kanal na talagang naglalaman ng tubig 🏰

Sa AI, madulas ang mga kanal. Gayunpaman, maaari mo pa ring itayo ang mga ito:

  • Pag-lock-in ng daloy ng trabaho - maging pang-araw-araw na gawi, hindi isang background API.

  • Pribadong pagganap - pag-tune sa pagmamay-ari na datos na hindi legal na ma-access ng mga kakumpitensya.

  • Pamamahagi - pagmamay-ari ng isang niche audience, mga integrasyon, o isang channel flywheel.

  • Mga gastos sa pagpapalit - mga template, pagpipino, at kontekstong pangkasaysayan na hindi basta-basta tatalikuran ng mga gumagamit.

  • Tiwala sa tatak - seguridad, transparent na mga dokumento, at mabilis tumugon na suporta. Mas malala pa ito.

Maging tapat tayo, ang ilang mga kanal ay mas parang mga puddle sa simula. Ayos lang 'yan. Gawing malagkit ang puddle.

Mga karaniwang pagkakamali na nakakaantala sa mga AI startup 🧯

  • Pag-iisip na parang demo lang - astig sa entablado, mahina sa produksyon. Magdagdag ng mga retries, idempotency, at mga monitor nang maaga.

  • Problema sa malabong sitwasyon - kung hindi masabi ng iyong customer kung ano ang nagbago pagkatapos kang i-adopt, may problema ka.

  • Labis na pagsunod sa mga benchmark - labis na pagkahumaling sa isang leaderboard na walang pakialam ang iyong user.

  • Pagpapabaya sa UX - Ang AI na tama ngunit mahirap gamitin ay nabibigo pa rin. Paikliin ang mga landas, magpakita ng kumpiyansa, payagan ang mga pag-edit.

  • Hindi pinapansin ang dinamika ng gastos - kawalan ng caching, walang batching, walang plano ng distillation. Mahalaga ang mga margin.

  • Legal na huling termino - ang privacy at mga paghahabol ay hindi opsyonal. Gamitin ang NIST AI RMF upang isaayos ang panganib at ang OWASP LLM Top 10 upang mabawasan ang mga banta sa antas ng app [2][4].

Isang lingguhang checklist ng tagapagtatag 🧩

  • Magpadala ng isang bagay na nakikita ng customer.

  • Suriin ang 10 random na output; tandaan ang 3 pagpapabuti.

  • Makipag-usap sa 3 gumagamit. Humingi ng isang masakit na halimbawa.

  • Patayin ang isang sukatan ng vanity.

  • Sumulat ng mga tala ng paglabas. Ipagdiwang ang isang maliit na panalo. Uminom ng kape, marahil ay sobra na.

Ito ang hindi kaakit-akit na sikreto sa Paano magsimula ng isang kumpanya ng AI. Mas maganda ang consistency kaysa sa talino, na kakaiba namang nakakagaan ng loob.

TL;DR 🧠✨

Ang pagsisimula ng isang kumpanya ng AI ay hindi tungkol sa kakaibang pananaliksik. Ito ay tungkol sa pagpili ng isang problema na may pera sa likod nito, pagsasama-sama ng mga tamang modelo sa isang mapagkakatiwalaang daloy ng trabaho, at pag-uulit na parang allergic ka sa stagnation. Angkinin ang daloy ng trabaho, mangalap ng feedback, gumawa ng magaan na guardrails, at panatilihing nakatali ang iyong presyo sa halaga ng customer. Kapag may pag-aalinlangan, ipadala ang pinakasimpleng bagay na nagtuturo sa iyo ng bago. Pagkatapos ay gawin itong muli sa susunod na linggo… at sa susunod.

Kaya mo 'yan. At kung may metapora na magkamali rito, ayos lang - ang mga startup ay parang mga magulo at may mga resibo.

Mga Sanggunian

  1. ICO - UK GDPR: Gabay sa Proteksyon ng Datos: magbasa pa

  2. NIST - Balangkas ng Pamamahala ng Panganib ng AI: magbasa pa

  3. FTC - Gabay sa Negosyo sa mga pahayag tungkol sa AI at advertising: magbasa pa

  4. OWASP - Nangungunang 10 para sa Malalaking Aplikasyon ng Modelo ng Wika: magbasa pa

  5. OECD - Mga Prinsipyo ng AI: magbasa pa

Hanapin ang Pinakabagong AI sa Opisyal na Tindahan ng AI Assistant

Tungkol sa Amin

Balik sa blog