Cinco pasos para crear una startup de IA exitosa en 5
Reconocido experto en IA y cofundador de Coursera, Andrew Ng, compartió recientemente información sobre el proceso probado de creación de nuevas empresas en el dominio de la IA. Desarrollado y perfeccionado a lo largo de varias iteraciones, este método proporciona una hoja de ruta para navegar por las complejidades del panorama de las startups de IA.
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1. Generación de Ideas
El primer paso crucial implica formular una idea específica y verificable. A menudo, estas ideas provienen de expertos de la industria que pueden identificar problemas que no son evidentes para los externos. Un ejemplo de un concepto que no es ideal es una vaga “IA en las finanzas”.
2. Validación de la Idea (1 mes)
Esta etapa se centra en evaluar la viabilidad de la idea. Las preguntas clave incluyen si se han intentado conceptos similares, el tamaño del mercado y la base de clientes objetivo. Si bien se trata de un paso bien documentado, no se puede subestimar su importancia.
3. Contratación de un CEO (2 meses)
Identificar a un director ejecutivo es una tarea fundamental que requiere una persona con experiencia especializada, contactos en la industria, habilidades de liderazgo y capacidad efectiva para tomar decisiones. Aunque alcanzar el nivel 1 de gerentes puede ser un desafío para quienes no se llaman Andrew Ng, enfoques alternativos, como la autoinmersión o la contratación de asesores, pueden resultar efectivos.
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4. Construyendo un Prototipo (3 meses)
Al colaborar con el director ejecutivo, el equipo participa en un desarrollo rápido y revalida continuamente la idea a un nivel más granular. Al mismo tiempo, se construye un prototipo mediante iteraciones rápidas. Aproximadamente el 66% de los proyectos de Andrew Ng pasan por esta fase crítica, cuyo objetivo es llegar a una etapa en la que atraer clientes y asegurar la financiación se vuelva viable.
5. Pre-semilla (12 meses)
Esta fase implica finalizar el Producto Mínimo Viable (MVP), reclutar roles gerenciales clave y atraer clientes. El capitalista de riesgo de Andrew Ng inyecta 1 millón de dólares en la empresa en este momento, proporcionando recursos esenciales para un mayor desarrollo.
Después de estas etapas, la trayectoria convencional implica recaudar capital, escalar y lograr rentabilidad, si aún no se ha logrado. Este enfoque bien diseñado minimiza las ineficiencias, acelera la inmersión en problemas específicos y maximiza el potencial de éxito en un panorama donde la innovación en IA evoluciona rápidamente.
Así que tengo curiosidad por saber cómo cambiará la línea de tiempo a medida que se desarrolle GenAI y cuánto se puede comprimir potencialmente. Frecuentemente es posible desarrollar más rápidamente un prototipo para la validación del cliente. Sé que tengo muchos suscriptores que son dueños de negocios o emprendedores. ¿Qué piensas sobre esto?
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Preguntas Frecuentes
Las nuevas empresas de IA utilizan tecnologías de IA para crear productos, servicios y soluciones innovadores en diversas industrias. Interrumpen los modelos de negocio tradicionales e impulsan la innovación. A pesar de desafíos como la financiación, la atracción de talentos y el cumplimiento normativo, tienen el potencial de transformar las industrias.
Las nuevas empresas de IA son diversas y se centran en diversas industrias y aplicaciones. Incluyen empresas emergentes de tecnología de IA, que desarrollan tecnologías básicas de IA, empresas emergentes de aplicaciones de IA, que crean aplicaciones impulsadas por IA para industrias específicas, empresas emergentes de IA en tecnología financiera, empresas emergentes de IA generativa, IA en atención médica, IA en robótica, IA en experiencia del cliente, IA en Ciberseguridad, IA en educación e IA en startups de comercio electrónico. El campo de la IA está en constante evolución y surgen nuevas empresas con ideas y aplicaciones innovadoras.
Según una fuente, se estima que la tasa de fracaso de las nuevas empresas, incluidas las de inteligencia artificial, ronda el 90%. Sin embargo, vale la pena mencionar que esta estadística no es específica de las startups de IA únicamente y se aplica a las startups en general.
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Sobre el Autor
Damir es el líder del equipo, gerente de producto y editor en Metaverse Post, que cubre temas como AI/ML, AGI, LLM, Metaverse y Web3-campos relacionados. Sus artículos atraen una audiencia masiva de más de un millón de usuarios cada mes. Parece ser un experto con 10 años de experiencia en SEO y marketing digital. Damir ha sido mencionado en Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto y otras publicaciones. Viaja entre los Emiratos Árabes Unidos, Turquía, Rusia y la CEI como nómada digital. Damir obtuvo una licenciatura en física, que él cree que le ha dado las habilidades de pensamiento crítico necesarias para tener éxito en el panorama siempre cambiante de Internet.
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