AI કંપની કેવી રીતે શરૂ કરવી

AI કંપની કેવી રીતે શરૂ કરવી.

AI સ્ટાર્ટઅપ શરૂ કરવું તે જ સમયે ચળકતું અને થોડું ભયાનક લાગે છે. સારા સમાચાર: રસ્તો દેખાય છે તેના કરતાં વધુ સ્પષ્ટ છે. તેનાથી પણ સારું: જો તમે ગ્રાહકો, ડેટા લીવરેજ અને કંટાળાજનક અમલીકરણ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરો છો, તો તમે વધુ સારી રીતે ભંડોળ ધરાવતી ટીમોને પાછળ છોડી શકો છો. AI કંપની કેવી રીતે શરૂ કરવી તે માટે આ તમારી પગલું-દર-પગલું, હળવા અભિપ્રાયવાળી પ્લેબુક છે - શબ્દભંડોળમાં ડૂબ્યા વિના વિચારથી આવક તરફ જવા માટે પૂરતી યુક્તિઓ સાથે.

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 તમારા કમ્પ્યુટર પર AI કેવી રીતે બનાવવું (સંપૂર્ણ માર્ગદર્શિકા)
સ્થાનિક રીતે તમારી પોતાની AI સિસ્ટમ બનાવવા માટે સ્ટેપ-બાય-સ્ટેપ ટ્યુટોરીયલ.

🔗 AI માટે ડેટા સ્ટોરેજ આવશ્યકતાઓ: તમારે શું જાણવાની જરૂર છે
AI પ્રોજેક્ટ્સને ખરેખર કેટલો ડેટા અને સ્ટોરેજની જરૂર છે તે જાણો.

🔗 સેવા તરીકે AI શું છે?
AIaaS કેવી રીતે કાર્ય કરે છે અને વ્યવસાયો તેનો ઉપયોગ કેમ કરે છે તે સમજો.

🔗 પૈસા કમાવવા માટે AI નો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો
નફાકારક AI એપ્લિકેશનો અને આવક ઉત્પન્ન કરતી વ્યૂહરચનાઓ શોધો.

આવક મેળવવા માટે ઝડપી વિચાર લૂપ 🌀

જો તમે ફક્ત એક જ ફકરો વાંચો છો, તો તેને આ રીતે બનાવો. AI કંપની કેવી રીતે શરૂ કરવી તે એક ચુસ્ત લૂપ પર આધારિત છે:

  1. એક પીડાદાયક, ખર્ચાળ સમસ્યા પસંદ કરો,

  2. એક એવો ભંગાર વર્કફ્લો મોકલો જે AI સાથે તેને વધુ સારી રીતે ઉકેલે,

  3. ઉપયોગ અને વાસ્તવિક ડેટા મેળવો,

  4. મોડેલ વત્તા UX ને સાપ્તાહિક રીતે રિફાઇન કરો,

  5. ગ્રાહકો પૈસા ચૂકવે ત્યાં સુધી પુનરાવર્તન કરો. તે અવ્યવસ્થિત છે પણ વિચિત્ર રીતે વિશ્વસનીય છે.

એક ઝડપી ઉદાહરણરૂપ જીત: ચાર વ્યક્તિઓની ટીમે એક કોન્ટ્રાક્ટ-QA હેલ્પર મોકલ્યો જેણે ઉચ્ચ-જોખમ કલમોને ચિહ્નિત કર્યા અને ઇન-લાઇન સંપાદનો સૂચવ્યા. તેઓએ દરેક માનવ સુધારાને તાલીમ ડેટા તરીકે કેપ્ચર કર્યા અને દરેક કલમ માટે "સંપાદન અંતર" માપ્યું. ચાર અઠવાડિયામાં, સમીક્ષાનો સમય "એક બપોર" થી ઘટીને "લંચ પહેલાં" થઈ ગયો, અને ડિઝાઇન ભાગીદારોએ વાર્ષિક કિંમત માંગવાનું શરૂ કર્યું. કંઈ ફેન્સી નહીં; ફક્ત ચુસ્ત લૂપ્સ અને નિર્દય લોગિંગ.

ચાલો ચોક્કસ વાત કરીએ.

લોકો ફ્રેમવર્ક માંગે છે. સારું. AI કંપની કેવી રીતે શરૂ કરવી તે અંગેનો એક સારો અભિગમ આ નોંધોને અસર કરે છે:

  • તેની પાછળ પૈસાની સમસ્યા - તમારા AI એ ફક્ત ભવિષ્યવાદી દેખાવાનું નહીં, પણ ખર્ચાળ પગલાને બદલવું પડશે અથવા નવી આવક અનલૉક કરવી પડશે.

  • ડેટા ફાયદો - ખાનગી, સંયુક્ત ડેટા જે તમારા આઉટપુટને સુધારે છે. લાઇટ ફીડબેક એનોટેશન પણ ગણાય છે.

  • ઝડપી શિપિંગ કેડન્સ - નાના રિલીઝ જે તમારા શીખવાના ચક્રને કડક બનાવે છે. ઝડપ એ કોફીના વેશમાં એક ખાઈ છે.

  • વર્કફ્લો માલિકી - એક પણ API કોલ નહીં, પરંતુ એન્ડ-ટુ-એન્ડ જોબની માલિકી. તમે ક્રિયાની સિસ્ટમ બનવા માંગો છો.

  • ડિઝાઇન દ્વારા વિશ્વાસ અને સલામતી - ગોપનીયતા, માન્યતા અને જ્યાં દાવ વધારે હોય ત્યાં માનવ-ઇન-ધ-લૂપ.

  • તમે ખરેખર જે વિતરણ સુધી પહોંચી શકો છો - એક ચેનલ જ્યાં તમારા પહેલા 100 વપરાશકર્તાઓ હમણાં રહે છે, કાલ્પનિક રીતે પછીથી નહીં.

જો તમે તેમાંથી 3 કે 4 ચકાસી શકો છો, તો તમે પહેલાથી જ આગળ છો.

સરખામણી કોષ્ટક - AI સ્થાપકો માટે કી સ્ટેક વિકલ્પો 🧰

એક બરછટ ટેબલ જેથી તમે ઝડપથી સાધનો પસંદ કરી શકો. વાસ્તવિક જીવન પણ આવું જ છે, તેથી કેટલીક શબ્દસમૂહો ઇરાદાપૂર્વક અપૂર્ણ હોય છે.

સાધન / પ્લેટફોર્મ માટે શ્રેષ્ઠ ભાવ બોલપાર્ક તે કેમ કામ કરે છે
ઓપનએઆઈ એપીઆઈ ઝડપી પ્રોટોટાઇપિંગ, વ્યાપક LLM કાર્યો ઉપયોગ આધારિત મજબૂત મોડેલો, સરળ દસ્તાવેજો, ઝડપી પુનરાવર્તન.
એન્થ્રોપિક ક્લાઉડ લાંબા સંદર્ભનું તર્ક, સલામતી ઉપયોગ આધારિત મદદરૂપ રેલિંગ, જટિલ સંકેતો માટે નક્કર તર્ક.
ગુગલ વર્ટીક્સ એઆઈ GCP પર ફુલ-સ્ટેક ML ક્લાઉડ વપરાશ + સેવા દીઠ તાલીમ, ટ્યુનિંગ અને પાઇપલાઇન્સનું સંચાલન એકસાથે કર્યું.
AWS બેડરોક AWS પર મલ્ટી-મોડેલ ઍક્સેસ ઉપયોગ આધારિત વિક્રેતાઓની વિવિધતા વત્તા ચુસ્ત AWS ઇકોસિસ્ટમ.
એઝ્યુર ઓપનએઆઈ એન્ટરપ્રાઇઝ + પાલન જરૂરિયાતો ઉપયોગ આધારિત + એઝ્યુર ઇન્ફ્રા નીલમ-મૂળ સુરક્ષા, શાસન અને પ્રાદેશિક નિયંત્રણો.
આલિંગન કરતો ચહેરો ખુલ્લા મોડેલો, ફાઇન-ટ્યુનિંગ, સમુદાય મફત + ચૂકવેલનું મિશ્રણ વિશાળ મોડેલ હબ, ડેટાસેટ્સ અને ઓપન ટૂલિંગ.
નકલ કરો મોડેલોને API તરીકે જમાવટ કરવી ઉપયોગ આધારિત એક મોડેલ મૂકો, એક અંતિમ બિંદુ મેળવો - કંઈક જાદુઈ.
લેંગચેન LLM એપ્લિકેશનોનું આયોજન ઓપન સોર્સ + પેઇડ પાર્ટ્સ જટિલ વર્કફ્લો માટે સાંકળો, એજન્ટો અને એકીકરણ.
લામાઇન્ડેક્સ પુનઃપ્રાપ્તિ + ડેટા કનેક્ટર્સ ઓપન સોર્સ + પેઇડ પાર્ટ્સ લવચીક ડેટા લોડર્સ સાથે ઝડપી RAG નિર્માણ.
પાઈનકોન સ્કેલ પર વેક્ટર શોધ ઉપયોગ આધારિત સંચાલિત, ઓછા ઘર્ષણવાળી સમાનતા શોધ.
વેવીએટ હાઇબ્રિડ શોધ સાથે વેક્ટર DB ઓપન સોર્સ + ક્લાઉડ સિમેન્ટીક + કીવર્ડ બ્લેન્ડિંગ માટે સારું.
મિલ્વસ ઓપન-સોર્સ વેક્ટર એન્જિન ઓપન સોર્સ + ક્લાઉડ સારી રીતે સ્કેલિંગ કરે છે, CNCF બેકિંગ નુકસાન કરતું નથી.
વજન અને પૂર્વગ્રહો પ્રયોગ ટ્રેકિંગ + મૂલ્યાંકન પ્રતિ સીટ + વપરાશ મોડેલ પ્રયોગોને સ્વસ્થ રાખે છે.
મોડલ સર્વરલેસ GPU નોકરીઓ ઉપયોગ આધારિત ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરનો સામનો કર્યા વિના GPU કાર્યોને સ્પિન કરો.
વર્સેલ ફ્રન્ટએન્ડ + એઆઈ એસડીકે મફત ટાયર + ઉપયોગ આનંદદાયક ઇન્ટરફેસ ઝડપથી મોકલો.

નોંધ: કિંમતોમાં ફેરફાર થાય છે, મફત સ્તરો અસ્તિત્વમાં છે, અને કેટલીક માર્કેટિંગ ભાષા હેતુપૂર્વક આશાવાદી છે. તે ઠીક છે. સરળ શરૂઆત કરો.

તીક્ષ્ણ ધારવાળી પીડાદાયક સમસ્યા શોધો 🔎

તમારી પહેલી જીત એવી નોકરી પસંદ કરવાથી મળે છે જેમાં મર્યાદાઓ હોય: પુનરાવર્તિત, સમય-મર્યાદાવાળું, ખર્ચાળ, અથવા વધુ વોલ્યુમ. શોધો:

  • સમય જતાં , વપરાશકર્તાઓ ઇમેઇલ્સનું વિશ્લેષણ કરવા, કોલ્સનો સારાંશ આપવા, દસ્તાવેજો પર QA જેવા કામોને નફરત કરે છે.

  • પાલન-ભારે કાર્યપ્રવાહ જ્યાં માળખાગત આઉટપુટ મહત્વપૂર્ણ છે.

  • લેગસી ટૂલ ગેપ્સ જ્યાં વર્તમાન પ્રક્રિયા 30 ક્લિક્સ અને એક પ્રાર્થનાની છે.

10 પ્રેક્ટિશનરો સાથે વાત કરો. પૂછો: આજે તમે એવું શું કર્યું જેનાથી તમને હેરાન થયા? સ્ક્રીનશોટ માટે પૂછો. જો તેઓ તમને સ્પ્રેડશીટ બતાવે, તો તમે નજીક છો.

લિટમસ ટેસ્ટ: જો તમે પહેલા અને પછીનું વર્ણન બે વાક્યોમાં ન કરી શકો, તો સમસ્યા ખૂબ જ અસ્પષ્ટ છે.

ડેટા વ્યૂહરચના જે સંયોજનો બનાવે છે 📈

તમે જે ડેટાને અનોખા રીતે સ્પર્શ કરો છો તેના દ્વારા AI મૂલ્યનું સંયોજન કરે છે. તેના માટે પેટાબાઇટ કે જાદુની જરૂર નથી. તેના માટે વિચારની જરૂર છે.

  • સ્ત્રોત - ગ્રાહક દ્વારા પૂરા પાડવામાં આવેલા દસ્તાવેજો, ટિકિટો, ઇમેઇલ્સ અથવા લોગથી શરૂઆત કરો. તમે રાખી શકતા નથી તેવી રેન્ડમ વસ્તુઓને સ્ક્રેપ કરવાનું ટાળો.

  • માળખું - ઇનપુટ સ્કીમાને શરૂઆતમાં ડિઝાઇન કરો (માલિક_આઈડી, દસ્તાવેજ_પ્રકાર, બનાવેલ_એટ, સંસ્કરણ, ચેકસમ). સુસંગત ક્ષેત્રો મૂલ્યાંકન અને ટ્યુનિંગ માટે પછીથી પાથ સાફ કરે છે.

  • પ્રતિસાદ - થમ્બ્સ અપ/ડાઉન ઉમેરો, સ્ટાર્ડ આઉટપુટ ઉમેરો, અને મોડેલ ટેક્સ્ટ અને અંતિમ માનવ-સંપાદિત ટેક્સ્ટ વચ્ચેના તફાવતો કેપ્ચર કરો. સરળ લેબલ્સ પણ સોનાના છે.

  • ગોપનીયતા - ડેટા ન્યૂનતમકરણ અને ભૂમિકા-આધારિત ઍક્સેસનો અભ્યાસ કરો; સ્પષ્ટ PII ને સંપાદિત કરો; વાંચન/લેખન ઍક્સેસ અને કારણો લોગ કરો. યુકે ICO ના ડેટા સુરક્ષા સિદ્ધાંતો [1] સાથે સુસંગત રહો.

  • રીટેન્શન અને ડિલીટેશન - તમે શું રાખો છો અને શા માટે રાખો છો તેનું દસ્તાવેજીકરણ કરો; દૃશ્યમાન ડિલીટ પાથ પ્રદાન કરો. જો તમે AI ક્ષમતાઓ વિશે દાવા કરો છો, તો FTC ના માર્ગદર્શન [3] અનુસાર તેમને પ્રમાણિક રાખો.

જોખમ વ્યવસ્થાપન અને શાસન માટે, NIST AI જોખમ વ્યવસ્થાપન ફ્રેમવર્કનો ઉપયોગ તમારા સ્કેફોલ્ડિંગ તરીકે કરો; તે ફક્ત ઓડિટરો માટે નહીં, પરંતુ બિલ્ડરો માટે લખાયેલ છે [2].

બિલ્ડ વિરુદ્ધ ખરીદ વિરુદ્ધ મિશ્રણ - તમારી મોડેલ વ્યૂહરચના 🧠

તેને વધુ પડતું જટિલ ન બનાવો.

  • જ્યારે પહેલા દિવસે લેટન્સી, ગુણવત્તા અને અપટાઇમ મહત્વનો હોય ત્યારે ખરીદો

  • જ્યારે તમારું ડોમેન સાંકડું હોય અને તમારી પાસે પ્રતિનિધિ ઉદાહરણો હોય ત્યારે તેને ફાઇન-ટ્યુન કરો

  • જ્યારે તમને નિયંત્રણ, ગોપનીયતા અથવા ખર્ચ કાર્યક્ષમતાની જરૂર હોય ત્યારે મોડેલ ખોલો

  • મિશ્રણ - તર્ક માટે એક મજબૂત સામાન્ય મોડેલ અને વિશિષ્ટ કાર્યો અથવા રેલિંગ માટે એક નાના સ્થાનિક મોડેલનો ઉપયોગ કરો.

નાનું નિર્ણય મેટ્રિક્સ:

  • ઉચ્ચ ભિન્નતા ઇનપુટ્સ, શ્રેષ્ઠ ગુણવત્તાની જરૂર છે → ઉચ્ચ-સ્તરીય હોસ્ટેડ LLM થી શરૂઆત કરો.

  • સ્થિર ક્ષેત્ર, પુનરાવર્તિત પેટર્ન → નાના મોડેલમાં ફાઇન-ટ્યુન અથવા ડિસ્ટિલ.

  • કઠોર વિલંબતા અથવા ઑફલાઇન → હલકો સ્થાનિક મોડેલ.

  • સંવેદનશીલ ડેટા મર્યાદાઓ → સ્પષ્ટ DP શરતો સાથે સ્વ-હોસ્ટ કરો અથવા ગોપનીયતા-આદર વિકલ્પોનો ઉપયોગ કરો [2].

સંદર્ભ સ્થાપત્ય, સ્થાપક આવૃત્તિ 🏗️

તેને કંટાળાજનક અને અવલોકનક્ષમ રાખો:

  1. ઇન્જેશન - ફાઇલો, ઇમેઇલ્સ, વેબહૂક્સને કતારમાં.

  2. પ્રીપ્રોસેસિંગ - ચંકિંગ, રીડેક્શન, PII સ્ક્રબિંગ.

  3. સ્ટોરેજ - કાચા ડેટા માટે ઑબ્જેક્ટ સ્ટોર, મેટાડેટા માટે રિલેશનલ ડેટાબેઝ, પુનઃપ્રાપ્તિ માટે વેક્ટર ડેટાબેઝ.

  4. ઓર્કેસ્ટ્રેશન - પુનઃપ્રયાસો, દર મર્યાદા, બેકઓફને હેન્ડલ કરવા માટે વર્કફ્લો એન્જિન.

  5. LLM સ્તર - પ્રોમ્પ્ટ ટેમ્પ્લેટ્સ, ટૂલ્સ, રીટ્રીવલ, ફંક્શન કોલિંગ. કેશ આક્રમક રીતે (નોર્મલાઇઝ્ડ ઇનપુટ્સ પર કી; શોર્ટ TTL સેટ કરો; બેચ જ્યાં સલામત હોય ત્યાં).

  6. માન્યતા - JSON સ્કીમા ચેક્સ, હ્યુરિસ્ટિક્સ, લાઇટવેઇટ ટેસ્ટ પ્રોમ્પ્ટ. ઉચ્ચ દાવ માટે હ્યુમન-ઇન-ધ-લૂપ ઉમેરો.

  7. અવલોકનક્ષમતા - લોગ, ટ્રેસ, મેટ્રિક્સ, મૂલ્યાંકન ડેશબોર્ડ. વિનંતી દીઠ ખર્ચનો ટ્રેક કરો.

  8. ફ્રન્ટએન્ડ - સ્પષ્ટ પરવડે તેવા વિકલ્પો, સંપાદનયોગ્ય આઉટપુટ, સરળ નિકાસ. ડિલાઇટ વૈકલ્પિક નથી.

સુરક્ષા અને સલામતી કોઈ દિવસની વાત નથી. ઓછામાં ઓછું, LLM એપ્લિકેશન્સ માટે OWASP ટોપ 10 સામે ધમકી-મોડેલ LLM-વિશિષ્ટ જોખમો (પ્રોમ્પ્ટ ઇન્જેક્શન, ડેટા એક્સફિલ્ટ્રેશન, અસુરક્ષિત ટૂલ ઉપયોગ), અને તમારા NIST AI RMF નિયંત્રણો [4][2] સાથે શમનને જોડો.

વિતરણ: તમારા પહેલા 100 વપરાશકર્તાઓ 🎯

કોઈ યુઝર્સ નહીં, કોઈ સ્ટાર્ટઅપ નહીં. AI કંપની કેવી રીતે શરૂ કરવી એ ખરેખર વિતરણ એન્જિન કેવી રીતે શરૂ કરવું તે છે.

  • સમસ્યા સમુદાયો - વિશિષ્ટ ફોરમ, સ્લેક જૂથો, અથવા ઉદ્યોગ ન્યૂઝલેટર્સ. પહેલા ઉપયોગી બનો.

  • સ્થાપક-આગેવાની હેઠળના ડેમો - વાસ્તવિક ડેટા સાથે 15-મિનિટના લાઇવ સત્રો. રેકોર્ડ કરો, પછી દરેક જગ્યાએ ક્લિપ્સનો ઉપયોગ કરો.

  • PLG હુક્સ - મફત વાંચન-માત્ર આઉટપુટ; નિકાસ અથવા સ્વચાલિત કરવા માટે ચૂકવણી કરો. હળવું ઘર્ષણ કામ કરે છે.

  • ભાગીદારી - તમારા વપરાશકર્તાઓ જ્યાં પહેલાથી રહે છે ત્યાં એકીકૃત કરો. એક એકીકરણ એક હાઇવે બની શકે છે.

  • સામગ્રી - મેટ્રિક્સ સાથે પ્રામાણિક રીતે પોસ્ટ્સ તોડી નાખો. લોકો અસ્પષ્ટ વિચારસરણીના નેતૃત્વ કરતાં સ્પષ્ટતાઓ ઇચ્છે છે.

નાની બડાઈ મારવા લાયક જીત મહત્વની છે: સમય બચાવતો કેસ સ્ટડી, વિશ્વસનીય છેદ સાથે ચોકસાઈમાં વધારો.

મૂલ્ય સાથે સુસંગત કિંમત 💸

એક સરળ, સમજાવી શકાય તેવી યોજનાથી શરૂઆત કરો:

  • ઉપયોગ-આધારિત : વિનંતીઓ, ટોકન્સ, પ્રક્રિયા કરેલ મિનિટ. ન્યાયીપણા અને વહેલા સ્વીકાર માટે ઉત્તમ.

  • બેઠક-આધારિત : જ્યારે સહયોગ અને ઓડિટ મુખ્ય હોય.

  • હાઇબ્રિડ : બેઝ સબ્સ્ક્રિપ્શન વત્તા મીટર કરેલ વધારાઓ. સ્કેલિંગ કરતી વખતે લાઇટ ચાલુ રાખે છે.

પ્રો ટિપ: કિંમતને કામ સાથે જોડો, મોડેલ સાથે નહીં. જો તમે 5 કલાકનું કર્કશ કાર્ય દૂર કરો છો, તો કિંમત બનાવેલા મૂલ્યની નજીક હશે. ટોકન્સ વેચશો નહીં, પરિણામો વેચો.

મૂલ્યાંકન: કંટાળાજનક વસ્તુઓ માપો 📏

હા, મૂલ્યાંકન બનાવો. ના, તેમને સંપૂર્ણ હોવાની જરૂર નથી. ટ્રેક:

  • કાર્ય સફળતા દર - શું આઉટપુટ સ્વીકૃતિ માપદંડોને પૂર્ણ કરે છે?

  • અંતર સંપાદિત કરો - માણસોએ આઉટપુટમાં કેટલો ફેરફાર કર્યો?

  • લેટન્સી - p50 અને p95. માણસો ધ્રુજારીની નોંધ લે છે.

  • પ્રતિ ક્રિયા ખર્ચ - માત્ર પ્રતિ ટોકન નહીં.

  • રીટેન્શન અને એક્ટિવેશન - સાપ્તાહિક સક્રિય એકાઉન્ટ્સ; પ્રતિ વપરાશકર્તા વર્કફ્લો ચાલે છે.

સરળ લૂપ: ~20 વાસ્તવિક કાર્યોનો "ગોલ્ડન સેટ" રાખો. દરેક રિલીઝ પર, તેમને ઓટો-રન કરો, ડેલ્ટાની તુલના કરો અને દર અઠવાડિયે 10 રેન્ડમ લાઇવ આઉટપુટની સમીક્ષા કરો. ટૂંકા કારણ કોડ (દા.ત., HALLUCINATION , TONE , FORMAT ) સાથે મતભેદોને લોગ કરો જેથી તમારો રોડમેપ વાસ્તવિકતા સાથે મેપ થાય.

માથાનો દુખાવો વગર વિશ્વાસ, સલામતી અને પાલન 🛡️

ફક્ત તમારા પોલિસી દસ્તાવેજમાં જ નહીં, પણ તમારા ઉત્પાદનમાં પણ સુરક્ષાના પગલાંનો સમાવેશ કરો:

  • સ્પષ્ટ દુરુપયોગને રોકવા માટે ઇનપુટ ફિલ્ટરિંગ

  • આઉટપુટ માન્યતા .

  • ઉચ્ચ-અસરકારક નિર્ણયો માટે માનવ સમીક્ષા

  • સ્પષ્ટ ખુલાસાઓ . કોઈ રહસ્યમય દાવા નથી.

નિષ્પક્ષતા, પારદર્શિતા અને જવાબદારી માટે OECD AI સિદ્ધાંતોનો ઉપયોગ તમારા ઉત્તર તારા તરીકે કરો; માર્કેટિંગ દાવાઓને FTC ના ધોરણો સાથે સંરેખિત રાખો; અને જો તમે વ્યક્તિગત ડેટા પર પ્રક્રિયા કરો છો, તો ICO ના માર્ગદર્શન અને ડેટા-મિનિમાઇઝેશન માનસિકતા [5][3][1] પર કાર્ય કરો.

૩૦-૬૦-૯૦ દિવસનો લોન્ચ પ્લાન, અનગ્લામરસ વર્ઝન ⏱️

દિવસ ૧–૩૦

  • ૧૦ લક્ષ્ય વપરાશકર્તાઓનો ઇન્ટરવ્યૂ લો; ૨૦ વાસ્તવિક કલાકૃતિઓ એકત્રિત કરો.

  • એક સાંકડી કાર્યપ્રવાહ બનાવો જે મૂર્ત આઉટપુટ સાથે સમાપ્ત થાય.

  • બંધ બીટા 5 એકાઉન્ટ્સમાં મોકલો. પ્રતિસાદ વિજેટ ઉમેરો. આપમેળે સંપાદનો કેપ્ચર કરો.

  • મૂળભૂત મૂલ્યાંકન ઉમેરો. ખર્ચ, વિલંબતા અને કાર્ય સફળતાનો ટ્રેક રાખો.

દિવસ ૩૧–૬૦

  • પ્રોમ્પ્ટ્સને કડક બનાવો, પુનઃપ્રાપ્તિ ઉમેરો, લેટન્સી ઘટાડો.

  • એક સરળ યોજના સાથે ચુકવણીઓ લાગુ કરો.

  • 2-મિનિટના ડેમો વિડિઓ સાથે જાહેર રાહ યાદી શરૂ કરો. સાપ્તાહિક પ્રકાશન નોંધો શરૂ કરો.

  • કરારબદ્ધ પાઇલટ્સ સાથે લેન્ડ 5 ડિઝાઇન ભાગીદારો.

દિવસ ૬૧-૯૦

  • ઓટોમેશન હુક્સ અને નિકાસનો પરિચય આપો.

  • તમારા પહેલા 10 ચુકવણી કરનારા લોગો લૉક કરો.

  • 2 ટૂંકા કેસ સ્ટડી પ્રકાશિત કરો. તેમને ચોક્કસ રાખો, કોઈ પણ પ્રકારની અવ્યવસ્થા ન રાખો.

  • મોડેલ વ્યૂહરચના v2 નક્કી કરો: ફાઇન-ટ્યુન અથવા ડિસ્ટિલ જ્યાં તે સ્પષ્ટપણે વળતર આપે છે.

શું તે સંપૂર્ણ છે? ના. શું તે ટ્રેક્શન મેળવવા માટે પૂરતું છે? બિલકુલ.

ભંડોળ ઊભું કરવું કે નહીં, અને તેના વિશે કેવી રીતે વાત કરવી 💬

બાંધકામ માટે તમારે પરવાનગીની જરૂર નથી. પરંતુ જો તમે ઉભા કરો છો:

  • વર્ણન : પીડાદાયક સમસ્યા, તીક્ષ્ણ ફાચર, ડેટા લાભ, વિતરણ યોજના, સ્વસ્થ પ્રારંભિક મેટ્રિક્સ.

  • ડેક : સમસ્યા, ઉકેલ, કોને ચિંતા છે, ડેમો સ્ક્રીનશોટ, GTM, નાણાકીય મોડેલ, રોડમેપ, ટીમ.

  • ખંત : સુરક્ષા સ્થિતિ, ગોપનીયતા નીતિ, અપટાઇમ, લોગિંગ, મોડેલ પસંદગીઓ, મૂલ્યાંકન યોજના [2][4].

જો તમે વધારો નહીં કરો તો:

  • આવક-આધારિત ફાઇનાન્સ, પૂર્વ ચુકવણીઓ અથવા નાના ડિસ્કાઉન્ટ સાથે વાર્ષિક કરારો પર આધાર રાખો.

  • લીન ઇન્ફ્રા પસંદ કરીને બર્ન ધીમું રાખો. મોડલ અથવા સર્વરલેસ જોબ્સ લાંબા સમય સુધી પૂરતા હોઈ શકે છે.

બંનેમાંથી કોઈ પણ રસ્તો કામ કરે છે. એવો રસ્તો પસંદ કરો જે તમને દર મહિને વધુ શીખવાનું આપે.

ખાઈ જે ખરેખર પાણી રોકે છે 🏰

AI માં, ખાડા લપસણા હોય છે. છતાં, તમે તેમને બનાવી શકો છો:

  • વર્કફ્લો લોક-ઇન - રોજિંદા આદત બનો, પૃષ્ઠભૂમિ API નહીં.

  • ખાનગી કામગીરી - સ્પર્ધકો કાયદેસર રીતે ઍક્સેસ કરી શકતા નથી તેવા માલિકીના ડેટા પર ટ્યુનિંગ.

  • વિતરણ - વિશિષ્ટ પ્રેક્ષકો, એકીકરણો અથવા ચેનલ ફ્લાયવ્હીલ ધરાવવું.

  • સ્વિચિંગ ખર્ચ - ટેમ્પ્લેટ્સ, ફાઇન-ટ્યુન્સ અને ઐતિહાસિક સંદર્ભ જેને વપરાશકર્તાઓ હળવાશથી છોડી દેશે નહીં.

  • બ્રાન્ડ ટ્રસ્ટ - સુરક્ષા સ્થિતિ, પારદર્શક દસ્તાવેજો, પ્રતિભાવશીલ સપોર્ટ. તે સંયોજનો બનાવે છે.

સાચું કહું તો, કેટલાક ખાડા શરૂઆતમાં ખાબોચિયા જેવા હોય છે. કોઈ વાંધો નહીં. ખાબોચિયાને ચીકણું બનાવો.

AI સ્ટાર્ટઅપ્સને અટકાવતી સામાન્ય ભૂલો 🧯

  • ડેમો-ઓન્લી વિચારસરણી - સ્ટેજ પર કૂલ, પ્રોડક્શનમાં નબળું. ફરીથી પ્રયાસો, ઇડિમ્પોટેન્સી અને મોનિટર વહેલા ઉમેરો.

  • અસ્પષ્ટ સમસ્યા - જો તમારા ગ્રાહક તમને દત્તક લીધા પછી શું બદલાયું તે કહી શકતા નથી, તો તમે મુશ્કેલીમાં છો.

  • બેન્ચમાર્ક્સ પર વધુ પડતું ફિટિંગ - એવા લીડરબોર્ડ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું જેની તમારા વપરાશકર્તાને પરવા નથી.

  • UX - AI ને અવગણવું એ સાચું છે પણ અજીબ છતાં નિષ્ફળ જાય છે. રસ્તા ટૂંકા કરો, આત્મવિશ્વાસ બતાવો, સંપાદનોને મંજૂરી આપો.

  • ખર્ચ ગતિશીલતાને અવગણીને - કેશીંગનો અભાવ, બેચિંગ નહીં, ડિસ્ટિલેશન પ્લાન નહીં. માર્જિન મહત્વપૂર્ણ છે.

  • કાનૂની છેલ્લું - ગોપનીયતા અને દાવાઓ વૈકલ્પિક નથી. જોખમનું માળખું બનાવવા માટે NIST AI RMF અને એપ્લિકેશન-સ્તરના જોખમોને ઘટાડવા માટે OWASP LLM ટોપ 10 નો ઉપયોગ કરો [2][4].

સ્થાપકની સાપ્તાહિક ચેકલિસ્ટ 🧩

  • ગ્રાહકને દેખાય તેવી કોઈ વસ્તુ મોકલો.

  • ૧૦ રેન્ડમ આઉટપુટની સમીક્ષા કરો; ૩ સુધારાઓની નોંધ લો.

  • 3 વપરાશકર્તાઓ સાથે વાત કરો. એક દુઃખદ ઉદાહરણ પૂછો.

  • એક વેનિટી મેટ્રિક મારી નાખો.

  • રિલીઝ નોટ્સ લખો. એક નાની જીતની ઉજવણી કરો. કોફી પીઓ, કદાચ ખૂબ વધારે.

આ AI કંપની કેવી રીતે શરૂ કરવી તેનું અનમોલ રહસ્ય છે. સુસંગતતા તેજસ્વીતાને હરાવે છે, જે વિચિત્ર રીતે દિલાસો આપે છે.

ટીએલ; ડો 🧠✨

AI કંપની કેવી રીતે શરૂ કરવી તે વિચિત્ર સંશોધન વિશે નથી. તે પાછળના પૈસાની સમસ્યા પસંદ કરવા, યોગ્ય મોડેલોને વિશ્વસનીય વર્કફ્લોમાં લપેટવા અને સ્થિરતાથી એલર્જી હોય તેવું પુનરાવર્તન કરવા વિશે છે. વર્કફ્લોની માલિકી મેળવો, પ્રતિસાદ એકત્રિત કરો, હળવા રેલ બનાવો અને તમારા ભાવ ગ્રાહક મૂલ્ય સાથે જોડાયેલા રાખો. જ્યારે શંકા હોય, ત્યારે સૌથી સરળ વસ્તુ મોકલો જે તમને કંઈક નવું શીખવે છે. પછી તે આવતા અઠવાડિયે ફરીથી કરો... અને પછીના અઠવાડિયે.

તમારી પાસે આ છે. અને જો અહીં ક્યાંક કોઈ રૂપક તૂટી જાય, તો તે ઠીક છે - સ્ટાર્ટઅપ્સ ઇન્વોઇસ સાથે અવ્યવસ્થિત કવિતાઓ છે.

સંદર્ભ

  1. ICO - UK GDPR: ડેટા સુરક્ષા માટે માર્ગદર્શિકા: વધુ વાંચો

  2. NIST - AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક: વધુ વાંચો

  3. FTC - AI અને જાહેરાત દાવાઓ પર વ્યવસાય માર્ગદર્શન: વધુ વાંચો

  4. OWASP - મોટી ભાષા મોડેલ એપ્લિકેશનો માટે ટોચના 10: વધુ વાંચો

  5. OECD - AI સિદ્ધાંતો: વધુ વાંચો

અધિકૃત AI સહાયક સ્ટોર પર નવીનતમ AI શોધો

અમારા વિશે

બ્લોગ પર પાછા