Główny Technologia Nie goń za trendami: jak znaleźć następną wielką rzecz, która będzie dla Ciebie odpowiednia

Nie goń za trendami: jak znaleźć następną wielką rzecz, która będzie dla Ciebie odpowiednia

Twój Horoskop Na Jutro

Wyobraź sobie, że masz 60 lat i weź kilka recept dziennie . Niebieska pigułka, czerwona pigułka, kilka białych pigułek, każda o innej godzinie. Pacjenci, zwłaszcza starsi, często nie przyjmują leków – to poważny problem zdrowotny. Czy nie byłoby wspaniale zrobić po prostu zdjęcie i automatycznie zidentyfikować każdą pigułkę (aby upewnić się, że bierzesz właściwą) i zarejestrować (aby upewnić się, że bierzesz ją we właściwym czasie)?

To pomysł, który mieliśmy w moim startupie, Jod . Właściwie to więcej niż pomysł. Właściwie zatrudniliśmy Doktorat z zakresu wizji komputerowej i zrekrutował kilku innych inżynierów, aby to urzeczywistnić. . Spędziliśmy około roku próbując to rozwiązać. Ale popełniliśmy błąd, że byliśmy za wcześnie. Chociaż poczyniliśmy pewne postępy – to naprawdę trudne wyzwanie – nie udało nam się osiągnąć więcej niż 80 procent drogi. A w przypadku oprogramowania, te ostatnie 20 procent pochłania 80 procent twojego nakładu pracy.

Zostaliśmy złapani w omdlenie – zachwyceni nową, błyszczącą technologią, nie rozumiejąc, że dla naszej firmy liczącej zaledwie osiem czy dziewięć osób było to poza naszymi możliwościami, styczne dla naszej misji i rozpraszające nasz zespół. Przyznanie się do tego jest trochę krępujące, ale nie jestem sam. W Dolinie Krzemowej mdlejące start-upy są tak samo powszechne jak Teslas. Tutaj, jeśli nie jesteś w omdleniu, tak naprawdę nie próbujesz.

Wszyscy mówią o rzeczywistości wirtualnej i rzeczywistości rozszerzonej, sztucznej inteligencji i głębokim uczeniu (nie używając tych rzeczywistych słów, ale raczej „VR” i „AR” i „AI” i „DL”). Jedna rachunkowość wskazuje, że liczba startupów AI w służbie zdrowia, w których konkuruję, wynosi ponad 100. AI jest też wszędzie indziej. Wygląda na to, że jeśli nie masz strategii chatbota w 2017 roku, jesteś tak odwróconym telefonem.

Dlaczego tak wiele start-upów ma słabą sztuczną inteligencję? Wyczucie czasu. Wyjątkowo trudno jest znaleźć właściwy moment, zwłaszcza w przypadku małej firmy z tykającym zegarem i kurczącym się kapitałem. Kilka lat temu wszystkie fajne dzieciaki goniły za VR – zbieranie pieniędzy, budowanie prototypów, czekanie na przybycie miliardów. Dziś wiele z tych startupów przeszło w „tryb karalucha”, czekając na jakiegoś konsumenta działającego w dobrej wierze popyt na ich zabawki.

Postęp technologiczny zwykle podąża ścieżką od nauki, przez technologię, przez przemysł, aż po kulturę. Zwykle zaczyna się od odkrycia w laboratorium: półprzewodnika, algorytmu. Stamtąd zostaje przekształcony w technologię — narzędzie, które można testować i rozwijać. Następnie przenosi się do zastosowań przemysłowych, a wreszcie, gdy już jest użyteczna dla konsumenta, trafia do kultury w szerszym zakresie. Przeniesienie komputerów z laboratorium do domu zajęło 40 lat; Jednak robotyka miała jak dotąd wpływ tylko na przemysł. (Nie, Roomba się nie liczy.)

Teoretycznie startup może wykorzystać innowację w dowolnym punkcie tego łuku, o ile wiesz, do czego dążysz. Ale start-upom ścigającym tego smoka bardzo łatwo jest zostać oskrzydlonym i prześcigniętym. W naszym przypadku tak bardzo spodobał nam się pomysł oferowania identyfikacji ze zdjęciem, że tak naprawdę nie zastanawialiśmy się nad konsekwencjami. Biorąc pod uwagę naszą wielkość, moglibyśmy zbudować stronę internetową dla konsumentów lub firmę zajmującą się głębokim uczeniem się, ale nie jedno i drugie. A gdybyśmy chcieli zrobić to drugie, powinniśmy zacząć nie tylko z innym zespołem, ale także z innymi inwestorami, innym modelem biznesowym i tak dalej. Na szczęście wstrzymaliśmy projekt wizji komputerowej, a potem całkowicie go odłożyliśmy.

Otrząsając się z omdlenia, skupiliśmy się na sprawdzonej technologii zwanej witryną internetową. Dużo mniej sexy, ale okazuje się, że taki jest nasz rynek: miliony ludzi, którzy chcą po prostu lepszych informacji o swoich lekach we właściwym czasie. Superinteligentna technologia widzenia komputerowego z możliwościami uczenia maszynowego? Brzmi jak świetny pomysł. To wszystko Twoje.