AI girişimleri, iş akışı entegrasyonu ve veri döngülerini gerektiriyor

Peter, AI start-up'ları için iki kilit strateji tartışıyor: kullanıcı verilerini sürekli olarak geliştiren veri flirvelleri (döngüleri) ve kullanıcıların günlük süreçlerine iş akışı entegrasyonu.

Veri döngüsü kısmı, özel verilere başlayabilirsiniz ancak döngü asıl olarak bunların nasıl korunup üretildiğine dair. İkinci husus da yine iş akışı.

Foody, AI modellerinin performansını değerlendirip geliştirmeye yardımcı olan Mercor'un CEO'su.

Dünyanın en zengin şirketleri, model yeteneklerini geliştirmek için ne gerekiyorsa yapmaya hazır.

Harvey, bir hukuk teknolojisi girişimi, hukukçular ve hukuk firmaları için özelleştirilmiş yasal araçlar ve özel modeller geliştiriyor.

Genel akıl yürütme, programlama ve yazma yetenekleri gibi çok genel kullanım durumlarına odaklanıyoruz. Daha dikey uygulamalarda ise Harvey'nin yaptıkları gibi şeyler için modellerimiz muhtemelen yeterince yetenekli olmayacaktır.

İnsanlar bu uygulamalardaki değer yaratılmasını çok hafife alıyor ve bunu tamamen yanlış anlıyorlar. Önemli olan kullanıcı arayüzü veya veri modeli değil, ürünün müşterileri desteklemek için yıllarca evrimleşen iş akışı.

Mike Krieger, Anthropic'in AI modelleri (Claude gibi) ve model geliştirme ile ürün deneyimi geliştirme arasındaki bağlantıyı tartışıyor.

Elimizdeki modellerle herkesin yapabileceği şeyler değil, yapılması gereken bizim için benzersiz olana odaklanmak. Tabii ki modellerimizin raftan kullanılmasıyla yapılabilecek harika şeyler de var.