Вводи инновации или умри. Расти или увядаю. Именно такое чувство я испытываю сегодня в сфере искусственного интеллекта. Рецессионная безработица с 2008 года достигла своего пика в 2010 году и сейчас практически закончилась. Теперь мир сосредоточен на росте.

В прошлом году наша консалтинговая компания взяла на себя множество краткосрочных консультационных услуг в области ИИ, чтобы помочь компаниям использовать самые лучшие и новейшие материалы в своих продуктах и ​​услугах. Мы не можем вечно устраивать одно и то же шоу собак и пони. Вопреки широко распространенному мнению, я думаю, что в какой-то момент архитектура решения AI станет проще. По мере того, как это происходит, таланты в области ИИ будут расти, и это хорошо. Но для нас это означает, что высококлассный консалтинг будет менее прибыльным. Процесс создания многомодельного ИИ также станет проще благодаря таким библиотекам, как keras, которые позволят как переносить обучение с предварительно обученных моделей, так и автоматизировать развертывание наиболее распространенных типов моделей нейронных сетей (см. Здесь). . Как компания, занимающаяся ИИ, мы должны вводить новшества или умереть.

Итак, что мы делали, чтобы зарабатывать деньги? Ниже приведена общая разбивка по секторам, откуда поступали наши консалтинговые доходы на данный момент. Кажется, мы занимаемся в основном электроникой и облачным ИИ. Никаких лицензионных сборов и регулярных доходов. Большинство контрактов в первый год были на сумму от 15 до 30 тысяч долларов.

Наш поворот к продуктам и крупным контрактам был мучительно медленным, но мы наконец-то достигли цели. Наше колебание поворота было рациональным. Мы не были заинтересованы в написании запросов предложений, которые по большей части никуда не денутся. Вместо этого мы были счастливы, как моллюски, сосредоточившись на создании ценности для клиентов, летающих в прохладные места и развитии нашей команды. Как правило, мы не были заинтересованы в работе над проектами с длительным периодом времени между внедрением и подписанием контракта. Мы - группа высокообразованных ботаников, которые пришли из сферы медицинских устройств, где инновации развиваются медленно, и поэтому мы хотели воспользоваться моментом. Мы создали воронку, наполнили ее проектами и пошли дальше. Я написал больше о том, как мы сюда попали, в прошлом посте.

Мы прекрасно провели время, строя этот бизнес, но всем нужно повзрослеть.

Взрослые - это просто взрослые дети
- Пользователь Reddit thetreece

Мы не можем просто продолжать бегать в колесе хомяка-консультанта, как бы это ни было весело. Мы определились с особенностями нашего поворота на продукты и более масштабные услуги.

Что мы больше не будем делать:

  • Фундаментальная наука: потрясающая технология, не имеющая применения. Мы старшие инженеры. Мы делаем вещи. Мы хотим заработать $$, а не получить Нобелевскую премию.
  • Базовое кодирование: Простая технология с отличным приложением. Нет преград для конкуренции. Почему у меня есть докторская степень в области машинного обучения, если я собираюсь писать глупый код? Мы слишком образованы, чтобы возиться с интерфейсами. Несмотря на то, что раньше мы создавали графические интерфейсы, мы перешли к позиции, согласно которой работа над интерфейсом выполняется по контракту, будь то для нас внутри компании или для клиентов, мы не думаем, что добавляем ценность, написав код графического интерфейса. Быстрая рекомендация: Марко ДеЛука. Мы не размечаем подобную разметку дизайнерских работ. Мы просто передаем это людям, которые нам нравятся. Мой самый красивый графический интерфейс не так хорош, как самый уродливый у Марко.
  • Moonshots. Чтобы встречаться с супермоделью, нужно выполнить 2 шага. Шаг 1: найдите супермодель. Шаг 2: встречайтесь с супермоделью. Проблема в деталях. Мы не хотим тратить много времени на то, что в конечном итоге оказывается частным случаем доказательства P = NP. Итак, мы ограничиваемся вселенной вещей, которые, по нашему мнению, мы действительно можем сделать. Нельзя сказать, что мы не беремся за большие задачи. Мы просто не берем на себя глупых рисков.

Что мы будем делать с этого момента:

  • Простой пользовательский интерфейс (UX). Мы создаем простые интерфейсы для потрясающего ИИ. Когда что-то так работает, это похоже на волшебство. Я думаю, что весь ИИ должен казаться волшебством. Вы должны спроектировать систему таким образом, чтобы пользователи понимали ее, но не ожидали, что это возможно.
  • Нейронные сети с глубоким обучением. Наша ниша - это нейронные сети с глубоким обучением. В этом наша ценность. Если мы создаем универсальное программное обеспечение, мы могли бы также работать на фабрике программного обеспечения. Итак, мы сосредотачиваемся на сумасшедших вещах высокого класса.
  • Периодический доход B2B: компании с радостью платят за глубокое обучение и хранят самые интересные наборы данных. У них также есть намного больше денег, чем у потребителей. Мы работаем над API, службами на основе подписки и программными библиотеками, которые генерируют лицензионные сборы. Эти три новых направления открывают перед нами отличные возможности для масштабирования.
  • Большие данные и облако. Мы слишком много поработали над физическими ящиками в центрах обработки данных и физическими аппаратными компонентами (платами, схемами, корпусами, пайкой). Наша учетная запись digikey намного активнее, чем должна быть консалтинговая фирма по ИИ. Итак, мы сосредоточились на нашей облачной игре. В частности, глубокое обучение в облаке. Именно здесь мы хотим предоставлять клиентам результаты, которых не могут достичь многие команды специалистов по анализу данных.
  • Мобильные: мы не занимаемся мобильными приложениями, но мы работаем с разработчиками, которые это делают. Это хорошая возможность. Все мы пользуемся смартфонами, поэтому очень важно иметь мобильную связь. В первую очередь, я бы порекомендовал underlabs.ca. Их технический директор - мой приятель из университета, и их слоган говорит сам за себя: Мы разрабатываем крутое дерьмо

Это не какой-то манифест. Мы действительно делаем это и делаем поворот прямо сейчас, когда я пишу эти слова. На этой неделе мы будем на Саммите по машинному обучению в Торонто. Вот краткий обзор того, что мы готовили помимо наших обычных консультационных выступлений:

  1. Партнерство SageTea Software (Text to Software Deep Learning). Наша первая продажа лицензий на программное обеспечение уже готова. Интерес к последующим продажам довольно высок.
  2. Еще одно обсуждаемое партнерство ([censored] Kit Deep Learning?) ожидает юридического подтверждения.
  3. Genrush.com продвигается вперед. Наша цель в этом проекте - генерировать постоянный доход за счет предоставления потенциальных клиентов отделам продаж. Весь подход использует машинное обучение, чтобы понять вещи. Работа над ней все еще продолжается, но она определенно движется в направлении получения первых долларов.

Итак, мы все меньше и меньше стартап. Мы растем и делаем долгосрочное мышление и планирование. Мы творим волшебство. Волнующие времена!

Прежде чем я уйду, я заметил несколько вещей на этой неделе. Новые экземпляры p3 в AWS отсутствуют, а Raspberry Pi 4 будет поддерживать более быстрое глубокое обучение с надстройкой от Google. Все движется.

Если вам понравилась эта статья о том, как мы переориентируем наши консультации по искусственному интеллекту, попробуйте инструмент хлопка. Нажмите на это. Следуйте за нами в среде. Поделитесь в Facebook и Twitter. Действуй. Я также рад услышать ваши отзывы в комментариях. Что вы думаете?

Удачного кодирования!

-Даниэль
[email protected] ← Передай привет.
Lemay.ai
1 (855) LEMAY-AI

Другие статьи, которые могут вам понравиться: