Startups leben oder sterben durch ihre Fähigkeit, schnell zu handeln.

Für große Unternehmen hat auch die Geschwindigkeit, mit der ein Innovations-Team iterieren kann, eine enorme Auswirkung auf seine Erfolgschancen.

Startups leben oder sterben durch ihre Fähigkeit, schnell zu handeln. Auch für große Unternehmen hat die Geschwindigkeit, mit der ein Innovations-Team iterieren kann, einen enormen Einfluss auf seine Erfolgsaussichten. Generative KI ermöglicht es, AI-Fähigkeiten schnell zu prototypisieren. AI-Fähigkeiten, die früher Monate dauerten, können manchmal in Tagen oder Stunden erstellt werden, indem einfach ein großes Sprachmodell angestoßen wird. Ich finde diese Geschwindigkeit aufregend und habe darüber nachgedacht, wie ich Startups und große Unternehmen dabei helfen kann, schneller zu werden.

Ich bin seit langem von schneller Ausführung besessen. Wenn ich an einem Projekt arbeite, bin ich abgeneigt, zwei Wochen für etwas zu brauchen, das ich in einer Woche erledigen könnte. Der Preis für diese Geschwindigkeit ist nicht, dass wir eine Woche länger brauchen (was in Ordnung sein könnte), sondern dass wir 2x langsamer sind (was nicht in Ordnung ist)!

Beim Bau eines AI-gesteuerten Produkts gibt es viele Schritte bei der Gestaltung, dem Bau, der Auslieferung und der Skalierung des Produkts, die sich von der Erstellung der AI-Fähigkeit unterscheiden, und unsere Fähigkeit, diese anderen Schritte auszuführen, hat sich nicht so sehr beschleunigt wie der AI-Teil. Aber die Geschwindigkeit, mit der wir AI prototypisieren können, schafft einen erheblichen Druck, auch diese anderen Schritte zu beschleunigen. Wenn es 6 Monate dauerte, Daten zu sammeln, ein überwachtes Lernalgorithmus zu trainieren und das Modell in die Cloud zu deployen, könnte es in Ordnung sein, 2 Monate auf Benutzerfeedback zu warten. Aber wenn es eine Woche dauert, ein Prototyp zu erstellen, scheint das Warten auf 2 Monate auf Feedback unerträglich langsam!

Ich möchte mich auf einen wichtigen Schritt beim Bau von Anwendungen konzentrieren: das Erhalten von Benutzerfeedback. Ein wichtiger Teil des iterativen Workflows bei der Gestaltung und dem Bau eines Produkts (popularisiert von Eric Ries in seinem Buch The Lean Startup) besteht darin, einen Prototyp (oder MVP, Minimum Viable Product) zu erstellen, Benutzerfeedback darauf zu erhalten und dieses Feedback zur Verbesserung zu nutzen. Je schneller Sie durch diese Schleife gehen können - was viele Iterationen erfordern kann -, desto schneller können Sie ein Produkt entwerfen, das zum Markt passt. Deshalb verwendet AI Fund, ein Venture-Studio, das ich leite, viele schnelle, schlaue Taktiken, um Feedback zu erhalten.

Für B2C-Angebote (Business-to-Consumer) gibt es hier eine Auswahl an Optionen, um Kundenfeedback zu erhalten:

Fragen Sie 3 Freunde oder Teammitglieder, das Produkt anzusehen und Ihnen zu sagen, was sie denken (das könnte ~0,5 Tage dauern).
Fragen Sie 10 Freunde oder Teammitglieder, es anzusehen (~2 Tage).
Senden Sie es an 100 vertrauenswürdige/volontäre Alpha-Tester (~1 Woche?).
Senden Sie es an 1.000 Benutzer, um qualitatives oder quantitatives Feedback zu erhalten (~2 Wochen?).
Integrieren Sie es in ein bestehendes Produkt, um Feedback zu erhalten (1 bis 2 Monate?).
Rollen Sie es für eine große Benutzerbasis eines bestehenden Produkts aus und führen Sie rigoroses A/B-Testing durch.

Wenn wir diese Liste hinuntergehen, erhalten wir (wahrscheinlich) genaueres Feedback, aber die benötigte Zeit für das Feedback erhöht sich erheblich. Außerdem schaffen die Taktiken am Anfang der Liste praktisch kein Risiko, und es ist daher sicher, sie wiederholt aufzurufen, auch mit vorläufigen Ideen und Prototypen.

Gastbeitrag von Andrew Ng.

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