Kunstig intelligens tiltrekker seg milliarder av euro i investeringer hvert år. Imidlertid nøler mange gründere med å komme i gang, og tenker feil at opprettelsen av en oppstartsoppstart rundt kunstig intelligens imperativt krever avansert teknisk bakgrunn. I virkeligheten er muligheter ikke begrenset til programmeringseksperter. Med en klar visjon, en metodisk tilnærming og de rette partnerne, er det fullt mulig å bygge en virksomhet rundt AI uten å skrive en eneste kodelinje.
Identifiser et problem før du tenker på teknologi
Hovedfeilen til nybegynnerentreprenører innen AI er å ønske å utvikle teknologi før de har identifisert et reelt markedets behov. Imidlertid starter de mest effektive oppstartene ikke med algoritme, men med et konkret problem å løse.
Det første trinnet er derfor å identifisere en sektor der AI kan gi reell merverdi: automatisering av administrative oppgaver, personalisering av tjenester, forbedring av diagnostikk … det viktige er å analysere et marked og forstå hvordan kunstig intelligens kan reagere på spesifikke kundesmerter.
Finn de riktige verktøyene og plattformene uten kode
I dag er det mulig å integrere AI -løsninger i en oppstart uten å ha utviklingsevner. Mange plattformer tilbyr nøkkelferdige verktøy som gjør det mulig å utnytte AI -kraften uten å berøre koden. Tjenester som Openai, Google Vertex AI eller Hugging Face tilbyr tilgjengelige API -er, slik at de kan integrere automatiske læringsmodeller i en applikasjon eller webtjeneste med noen få klikk. No-kode og lavkode har blitt viktige allierte av ikke-tekniske gründere: verktøy som boble, make (ex-integromat) eller zapier lar deg lage automatiserte applikasjoner uten programmering.
Junto, et fransk byrå som spesialiserer seg på digital reklame, utnytter allerede AI -løsninger uten at grunnleggerne trenger å kode seg selv. Selskapet bruker maskinlæringsalgoritmer for å optimalisere reklamekampanjene, basert på løsninger utviklet av tredjepart.
Det viktigste er å forstå hvordan kunstig intelligens fungerer og å lære å utnytte disse verktøyene, i stedet for å prøve å utvikle det selv.
Omgi deg med gode tekniske talenter
Hvis en gründer kan lansere en AI -oppstart uten å være en utvikler, vil han på et tidspunkt måtte stole på tekniske profiler for å strukturere prosjektet sitt. Målet er ikke å mestre koden, men å vite hvordan man rekrutterer og administrerer et spesialisert team.
To strategier er mulig: assosierer med en CTO (Chief Technology Officer) eller outsource utvikling. Mange franske oppstart, som Payfit eller Qonto, startet basert på frilansutviklere før de utgjorde sine egne tekniske team. I virkeligheten trenger ikke en god gründer i AI å kode, men han må vite hvordan han kan stille de riktige spørsmålene til ingeniører og forstå utfordringene med utvikling.
Plattformer som Malt eller Comet lar deg finne IA -eksperter tilgjengelig på et midlertidig oppdrag. Idealet er å samarbeide med en utvikler eller en dataforsker fra de første fasene av prosjektet for å validere den tekniske gjennomførbarheten og unngå dyre feil.
Skaffe midler og overbevise uten teknisk ekspertise
En av de største utfordringene i IA -oppstarter er å tiltrekke investorer. I motsetning til den vanlige troen, finansierer risikokapitalfond ikke bare prosjektene som er utført av ingeniører. Det som betyr noe fremfor alt er markedsvisjon, vekstpotensial og grunnleggerens evne til å utføre planen.
For å overbevise uten teknisk ekspertise, må du kunne forklare bruken av AI på en enkel og konkret måte, med fokus på overskudd snarere enn på selve teknologien. En effektiv produktdemonstrasjon og en klar forretningsmodell vil alltid ha mer innvirkning enn en altfor teknisk diskurs.
Et slående eksempel er Dataiku, en fransk enhjørning som spesialiserer seg på dataanalyse og AI. Gründerne, selv om de er tekniske, har forført investorer ikke ved å fremheve utviklingsferdighetene sine, men ved å demonstrere merverdien av løsningen for selskaper.
