Kimberly Tan, az a16z kockázatitőke-partnere megosztja tapasztalatait az AI-alapú vállalati megoldások fejlesztésének kihívásairól. Rámutat, hogy mennyivel komolyabb feladat ténylegesen értéket teremteni egy valós üzleti környezetben, mint például egy egyszerű AI-demo elkészítése.
Felvetődik a kérdés, hogy milyen mélyreható iparági tudásra van szükség ahhoz, hogy az alapmodelleket a végfelhasználó igényei szerint lehessen illeszteni. Szó esik arról is, hogy mennyire fontos a személyes ügyféltalálkozó, hogy valóban megértsék az elvárt problémák és folyamatok lényegét, és hogyan támogatja ez a testreszabott AI-rendszerek építését.
Érdekes példákat említ a megvalósult alkalmazásokról, például a Prepared és a Decagon cégekről, amelyek szűk iparági fókuszú, alkalmazott mesterséges intelligencián alapuló termékeket fejlesztenek. Ezek a történetek szemléltetik, mekkora jelentősége van a felhasználói visszacsatolásnak és a mérhető üzleti eredmények kimutatásának.
Kifejezetten hangsúlyt kap a befektetői és induló vállalkozói kapcsolat, valamint az, hogy a kockázatok és nehézségek átvészeléséhez mennyire lényeges a türelem, a támogatás és a személyes kapcsolatok ápolása. Felmerülnek stratégiai kérdések is arról, hogyan különböztethetők meg ténylegesen sikeres AI-megoldások a piacon – mind technológiai, mind üzleti szempontból.
