defendibilidad
He visto muchas nuevas empresas de IA en los últimos meses y necesitamos hablar más sobre la defensa. Si bien es genial ver una rápida innovación en ML e IA, insto a los empresarios y nuevas empresas a considerar más la defensa.
¿Qué es la defensibilidad?
La defensa está demostrando una alta barrera de entrada frente a otros nuevos y titulares para un caso de uso claro y valioso. En el pasado, tener un equipo capaz de científicos de datos para un problema interesante era un buen comienzo para construir una gran barrera de entrada, pero esto ya no es suficiente.
Estas son algunas formas de considerar la defensa al crear aplicaciones modernas de ML/AI:
- El caso de uso no debe ser una característica que un gran titular pueda construir como una extensión natural de un producto central.
- El equipo de científicos de datos aporta experiencia en el dominio y perspicacia empresarial a sus funciones y tiene la capacidad de contribuir a la preventa, la ingeniería de campo y la posventa.
- La empresa tiene propiedad y/o derechos claros para usar datos patentados y tiene conocimientos diferenciados sobre datos alternativos que pueden aumentar los datos abiertos y propietarios existentes.
- La empresa puede demostrar una evaluación clara del modelo técnico que tanto las partes interesadas técnicas como comerciales pueden entender y apreciar en comparación con una línea de base ampliamente aceptable.
- El proceso de evaluación humana es sólido en la mayoría de los escenarios en los que se acumula valor.
- El circuito de retroalimentación puede proporcionar información muy valiosa para el negocio.
Es cierto que es difícil crear defensa en la capa de aplicación, pero se puede hacer, especialmente ahora que avanza la madurez al considerar el uso de ML/AI. La capa de middleware de IA es otra área emocionante y emergente, y los grandes titulares tienen la oportunidad de liderar ahora a través de la innovación de productos orgánicos o juegos de adquisición de plataformas.