Как Trulia стала продуктовой компанией, основанной на данных ИИ
Мой любимый подкаст AI - TWiML & AI Сэма Чаррингтона. На этой неделе У Сэма было потрясающее интервью с Дип Вармой, вице-президентом по разработке данных в Trulia.
В интервью Deep представляет свой процесс получения финансирования для инициатив в области ИИ. Я сделал несколько заметок и решил поделиться ими с вами.
Я перефразирую и интерпретирую комментарии Дипа, но предлагаю вам прослушать все интервью и прочитать Великий инженерный блог Трулии, если вам интересно.
Получите спонсорство от руководителей
Это неудивительно, но Deep подчеркивает «стремление высшего уровня» стать компанией, производящей продукты, основанные на данных.
Инновации с использованием данных требуют экспериментов, времени и денег. Без стратегической приверженности большинство проектов потерпят неудачу.
Начните с небольших вариантов использования
Это отличный совет. Русс и я опросили десятки инновационных команд, CXO и специалистов по обработке данных об инициативах в области ИИ.
Мы постоянно замечаем, что большие и масштабные проекты «вскипятить океан» терпят неудачу. Большинство успешных инициатив в области искусственного интеллекта выявляют четкие небольшие проблемы и решают их с помощью инструментов с открытым исходным кодом, таких как Keras и Jupyter Notebook.
ИИ все еще нов, и большинство людей его не понимают. Многие люди не осознают, какую экономическую ценность ИИ уже создает.
Определите хорошее экономическое обоснование для контролируемого обучения, когда выходные данные могут повысить ценность бизнеса и могут быть получены из входных данных.
Есть евангелист
Кто-то увлеченный должен проявлять инициативу. Вы можете пригласить евангелиста, как рекомендует Deep, или найти внутреннего провидца продукта, который сможет вести проект.
(Если у вас нет проповедника, вы всегда можете связаться с этим парнем - хоть он и не особенно скромен, но полон энтузиазма. И красив. Также очарователен. Я уже упоминал о красивом?)
Продемонстрируйте ценностное предложение
В конечном итоге ничто не говорит так, как результаты. К счастью, большинство проектов искусственного интеллекта менее рискованно, чем традиционные разработки программного обеспечения.
Наука о данных - это MVP для инициатив в области ИИ, поэтому начните с науки о данных.
Вам не нужно создавать груду инфраструктуры, чтобы доказать свою ценность. Как только вы определите данные и цели, хороший специалист по данным может довольно быстро проверить потенциал и подкрепить его данными.
Представьте дорожную карту на миллиард долларов
У успеха много родителей. Неудача - сирота.
Trulia получает двузначный рост вовлеченности благодаря своим инициативам в области искусственного интеллекта. Подобные результаты крайне редки в любой программной инициативе, и любой генеральный директор сразу осознает ценность.
Если вы можете представить экономическое обоснование на миллиард долларов, вы «создадите цунами, и все его поддержат», как это сделал Deep в Trulia.
