Ettevõtte A.I. Strateegia: luure süsteemid vs vertikaalse integratsiooni näidendid.

See avaldati algselt kommentaarina minu infolehes InsideAI. Telli nädala lingid ja kommentaarid A.I. suundumused.

Tavapärane tarkus kipub aeglaselt nihkuma ja soosib alati viimast suurt suundumust, mitte tõusvat ja tulevat. Ettevõtte tarkvara alustavate ettevõtete puhul on domineerima SaaS-i vaade maailmale, kuidas enamik riskikapitaliettevõtteid ja ettevõtjaid sellest mõtleb. Kuid nagu iga nišš, mida ära kasutatakse, pole SaaS-i võimalused need, mis nad olid kümmekond aastat tagasi. Liikudes A.I varajastesse faasidesse, ei teadnud keegi tegelikult, kuidas seda mõtet tunda, kuid nutikas raha mängis mängu ikkagi, kui seda ainult muul põhjusel kui õppimiseks. Siis eelmine aasta oli esimene aasta, mil hakkasime nägema tugevaid raamistikke selle jaoks, mis teeb heaks A.I. ettevõte. Kaks kõige populaarsemat raamistikku, mis tekkisid, olid vertikaalne A.I. Raamprogrammi autor on Bradford Cross ja luuretehnoloogia raamistiku autor Jerry Chen. (Kui te veel pole, lugege mõlemat). Mõlemad olid suured katsed tuua mingi struktuur, kuidas mõelda A.I. ettevõtted, kuid täna tahan küsida, kuidas hindame neid seni õpitu põhjal.

Kas oskate põgenevat ettevõtet nimetada A.I. ettevõte? Need vähesed, keda ma tean, et on selles kiire kasvufaasis, pole hästi teada, kuna need on vertikaalselt sihitud piirkondadesse, mida tehismeedia vähem kajastab, ja enamik neist, millest ajakirjanduses loete, ei tee seda tulutasemed, mida võite kahtlustada. Küsimus on selles, miks?

Sellel on mõned põhjused. Üks on see, et kasutuselevõtu esimestel päevadel oli A.I. Lahendus pakub SaaS-lahendusele tavaliselt vaid väikest piirväärtust, tehes sama asja. Teine on see, et tehnikad sõltuvad andmekogumitest, mida ettevõtetel sageli pole. Kolmas on see, et intelligentsuse pakkumiseks erinevate funktsioonide vahel tuleb võtta erinevaid andmekogumeid, seega on iga A.I. Ettevõttel on keeruline iseseisvalt väikese toote ehitamine.

Seetõttu on ettevõtete ostjad segaduses, kas A.I. oskab väärtust näidata. Olete näinud seda avalikus meedias selliste asjadega nagu IBM Watson, mis on olnud lugude teema, mis näitavad nii suurt edu kui ka suurt pettumust. See kraam pole lihtsalt nii käivitusvalmis kui SaaS.

Kus me siis oleme? Arvan, et “intelligentsuse süsteemide” lõputöö on täpne, kuid seda on vaja veelgi täiendada. (Siin on mõned head ideed.) Probleem on selles, et intelligentsuse süsteemi ühe detaili tegemine on palju tööd - nii paljude allikate kasutuselevõtmine ja ühe töövoo automatiseerimine või ühe asja intelligentsemaks muutmine ja siis on teil kopeerida seda paljudes süsteemis, mida puudutate, et muuta teie toode väärtuslikuks. Teiseks, luureraamistiku süsteeme kasutavad ettevõtted, nagu paljud A.I. süsteemid, mis tavaliselt ei lahenda nn tulekahju probleeme. Tavaliselt teevad nad olemasoleva SaaS-i tööriista parema versiooni, sidudes teistest süsteemidest pärinevaid andmeid või automatiseerides platvormideüleseid töövooge, mis on kiired ja lihtsad ega ole superväärtuslikud eraldiseisvad. Kuid intelligentsussüsteemidel on kaks suuremat probleemi ja miks on vaja neile midagi lisada.

Esimene probleem on see, et intelligentsussüsteemidesse sisenemine on olemasoleva ettevõtte SaaS-i võitjate jaoks loogiline järgmine samm. Nii et idufirmad peavad seal olema ettevaatlikud. Teine on see, et üks tekkiv plokiahelate kasutamise juhtum (see on üks, mille üle me Talla Botchainiga kihlvedudeks paneme) on plokiahelad jagatud andmekihina (või ühiskasutatud andmekihi juurdepääsu kontrollmeediumiks, kui kasutate plokiahelat, mis suudab ei salvesta palju andmeid). Kui intelligentsussüsteemid käsitlevad andmesilode ühendamist, siis on olemasoleva andmesiloga suurettevõttel üks silo, mida saab ühendada versiooni käivitamisega. Ja kui ühiskasutatav andmekiht ilmub plokiahelalahenduste kaudu, on kõigil juurdepääs sillaandmetele ühes kohas, mis ei anna eelist.

Vertikaalne A.I. See lähenemisviis on minu arvates praegu parem kasutada, kuna see aitab lahendada paljusid intelligentsussüsteemide probleeme. Kuid vertikaalne A.I. ettevõtted ei anna sageli palju uusi funktsioone. Nad ei võimalda asju, mida saaksite teha, mis olid enne võimatud. Seega, arvestades turuolukorda, on vertikaalne A.I. sageli tuleb müüa, kui tootlikkus tõuseb või kulude kokkuhoid tõuseb, mis jällegi pole „tulekahju käes” probleemid, seega on vastuvõtmine aeglasem.

Kuidas see kõik välja mängib? Üks asi, mida ma eeldan näha, on ettevõtted, mis ühendavad mõlemad mudelid - mõelge neile kui "T-kujulisele" A.I. ettevõtted, kellel on üks vertikaalne, kuid lähevad laiali sellesse, millega nad seda ühendavad. Teine asi, mis juhtub, on nutikad agressiivsed ettevõtte ettevõtted A.I. igatahes, kui mitte mingil muul põhjusel kui õppida ja aru saada. Kuna neil on 2018. aastal edu saavutamas ja ettevõtted saavad selle kohta juhtumianalüüse näidata, võtavad teised ettevõtete ostjad sellest teada. Kord õnnestus A.I. saavutab tavapärase teadlikkuse ja ettevõtted hakkavad mõistma, et “õppesüsteemide” jaoks on konkurentsieelis nende kasutuselevõtt varem kui teie konkurendid, loodan A.I. müük ettevõtlusettevõtetes, et tõepoolest startida. Ettevõtted, kes selle läbi teevad, on tõenäoliselt need, kes on kõige rohkem kasvatanud, kõige tugevama bilansiga, mis viib mind tagasi aasta ühe minu lemmikpostituse juurde - Matt Turcki kommentaarid, et A.I. ettevõtted pole lahjad idufirmad.

See aasta saab olema aasta, mil näeme esimest varajase katkestamise ettevõtet A.I. ettevõtted ning raamistikud, mida me nende ehitamiseks ja käitamiseks kasutame, hakkavad liituma mõneks rangemaks ideeks. Kui teil on kindel arvamus uue raamistiku kohta, et mõelda A.I. ettevõtted, avaldan selle hea meelega siin.