Cuando tomas dinero de capital de riesgo, los inversores darán forma a todo, desde su estrategia y producto hasta su proceso de pensamiento. Puede que eso no sea lo mejor para lo que estás ofreciendo, especialmente en el espacio de la IA, por lo que recomiendo iniciar tu inicio de IA: no tienes otras manos en el tarro de las galletas.
El bootstrapping puede servir como una ventaja competitiva en estos tiempos en los que es difícil conseguir capital. Aquí hay tres aspectos en los que debes centrar tu atención para que puedas construir tu startup sin estar en deuda con nadie.
Construir para resolver un problema específico
Bootstrapping requiere que involucre a sus clientes al crear la hoja de ruta de su producto. Esta es una excelente manera de comprender los negocios, los problemas y los puntos ciegos de los clientes, pero también tiene un propósito crucial: le permite abordar un problema específico.
Una vez que sepa el problema que necesita resolver, averigüe cuáles son las capacidades de datos de sus clientes y si tienen los datos para resolver ese problema. Luego, cree un ciclo de retroalimentación del usuario para que pueda probar, entrenar su IA para que sea más inteligente y proporcionar el resultado deseado.
El propósito de una startup. . . es comprender, encontrar y resolver un problema específico y vender la solución a los clientes que luchan con ese problema.
En este caso, una metodología ágil le permitirá examinar la calidad del resultado y comprender qué necesita modificar. También acelerará el ciclo de retroalimentación, lo que a su vez ayudará al algoritmo a aprender y mejorar más rápido.
Una organización debe desarrollarse y madurar desde la perspectiva de los datos para poder manejar una plataforma de IA. Así que comprenda el formato de los datos de su cliente antes de empezar a pensar en cómo recibirlos. ¿Los datos provienen de una o varias fuentes? ¿Hay despidos?
Determinar la calidad de sus datos y fuentes de datos. Si su cliente tiene datos limpios, puede crear API para aceptar esos datos y aprovecharlos formateándolos para que su IA pueda usarlos.
Pregúntese si está creando la tecnología para una aplicación del mundo real que las empresas necesitarán y si está invirtiendo cada dólar en proporcionar valor al producto, al cliente y al equipo.