چگونه غول های فنی از کسب AI استفاده می کنند: ساختن یک بنیاد قوی در سال 2025

در زیر ، ما بررسی خواهیم کرد که چرا این کسب و کار هوش مصنوعی اهمیت دارد ، چگونه آنها می توانند تغییر گسترده تری در چشم انداز فناوری داشته باشند ، و آنچه می توانید برای اثبات سرمایه گذاری خود انجام دهید (بدون اینکه منتظر یک غول باشید تا در درب شما ظاهر شود).

1. چرا شرکت های بزرگ استارتاپ های AI را خریداری می کنند

غول های فنی از لحاظ تاریخی از طریق تملک گسترش یافته اند ، اما 2025 آن را به یک درجه تبدیل کرده است. از ارائه دهندگان نرم افزار سازمانی که اتوماسیون گردش کار AI را هدایت می کنند ، گرفته تا کنگلومرهای رسانه های اجتماعی با استفاده از استارتاپ های پیشرفته NLP یا رایانه ای ، پیام یکسان است: هوش مصنوعی یک کلمه کلیدی نیست – این یک تمایز دهنده اصلی است.

برخی از نمونه های دنیای واقعی این نکته را تقویت می کنند:

• سرویس دستیابی به MoveWorks برای خودکار کردن وظایف در شرکت ها.
• گردشگاه خرید وزنه ها و تعصبات برای افزایش بینش ردیابی و نظارت.
• مسیر UI برای کمک به کارآیی فرآیند تجارت ، Peak.ai را خریداری می کند.

حتی اگر یک شرکت برند خود را بر روی چیز دیگری – مانند برنامه های مصرف کننده ، فرآیندهای تجاری یا تجزیه و تحلیل داده ها بنا کند – هوش مصنوعی را به عنوان قطعه پازل گمشده برای حفظ رقابت می داند. غالباً ، این شرکت های بزرگتر به سرعت نیاز به تیم های تخصصی مهندسی و تحقیقاتی دارند و یک کسب و کار خوب سریعترین مسیر در آنجا است.

2. این برای استارتاپ های کوچکتر و متوسط ​​به چه معنی است

اگر شما یک شرکت کوچک یا متوسط ​​هستید که سعی در “دستیابی به” در هوش مصنوعی دارید ، این تملک ها ممکن است احساس هیجان انگیز و ارعاب کنند. از یک طرف ، این یک تغییر صنعت را نشان می دهد که بر ارزش هوش مصنوعی تخصصی و داده های داده تأکید می کند. از طرف دیگر ، همه منابع لازم برای خرید کل استارتاپ را در هنگام نیاز به هوش مصنوعی پیشرفته ندارند.

آنچه در عوض می توانید انجام دهید این است سرمایه گذاری منظم در اصول AI:

1. معماری داده ها: اطمینان حاصل کنید که جریان داده ها ، خطوط لوله و ذخیره سازی شما به خوبی سازمان یافته است-چیزی که ما در جریان AI به شدت تأکید می کنیم. تلاش برای لایه بندی الگوریتم های پیشرفته بر روی داده های کثیف ، دستور العمل برای حداقل تأثیر و ناامیدی زیاد است.
2. تیم ماهر: حتی اگر از مدل های موجود در قفسه استفاده کنید ، به یک تیم یا مشاور نیاز دارید که نحوه سازگاری و مقیاس آنها را درک کند. شما به ارتش دکترا احتیاج ندارید ، اما به افرادی احتیاج دارید که واقعاً نحوه کار سیستم های ML را در زیر کاپوت دریافت کنند.
3. آزمایش مسئول: هدف از خلبانان خوب هوش مصنوعی که مشکلات مشخصی را حل می کنند ، مانند خودکار کردن بخشی از پشتیبانی مشتری یا پالایش موتور توصیه محصول شما. از آنجا ، مقیاس تدریجی.

3. ساختن یک استراتژی ضد آینده

کسب عمده به دلیل اینکه هوش مصنوعی بسیار بیشتر از یک خط بازاریابی است اتفاق می افتد: فرآیندها را بهینه می کند ، درآمد جدید را کشف می کند و نقاط درد واقعی را حل می کند. استارت آپ هایی که می دانند چگونه می توانند با مسئولیت پذیری هوش مصنوعی از روز اول ادغام شوند ، اغلب مورد توجه قرار می گیرند (و در برخی موارد به دست می آیند). اما حتی اگر دستیابی به هدف نهایی شما نباشد ، استفاده از این اصول می تواند به شما در ایستادگی کمک کند:

• وضوح در موارد استفاده: فقط به این دلیل که مرسوم است ، به AI پرش نکنید. یک فرایند تجاری خاص یا تجربه کاربری را شناسایی کنید که واقعاً از الگوریتم های پیشرفته سود می برد. به عنوان مثال ، یکی از مشتریان ما دارای یک پلتفرم حجم بالایی بود که به روشهای بهتر مصرف داده نیاز داشت. ما خطوط لوله داده را با استخراج اطلاعات و اجزای ML خلاصه ساختیم. هیچ چیز چشمگیر ، فقط مؤلفه های هدفمند ، که در مقیاس استفاده می شود ، برای مصرف روزانه میلیون ها سوابق داده ، از اسناد بدون ساختار.
• تعدیل: شرکت های بزرگ به “بلوک های ساختمانی” مانند مدل های زبان طبیعی ، طبقه بندی کننده تصویر یا موتورهای توصیه تخصصی تکیه می دهند. شما می توانید با انتخاب ابزارها (یا یک چارچوب داخلی) که به شما امکان می دهد با تکامل فناوری ، اجزای خود را مبادله کنید ، همین کار را انجام دهید. به این ترتیب ، اگر آخرین مدل منبع باز بهتر از مدل فعلی شما باشد ، بدون بازنویسی کل برنامه خود ، ادغام ساده تر است.
• مالکیت داده ها: ما آن را به طور مداوم می بینیم – هر کس بهترین داده ها را کنترل می کند و می داند که چگونه می توان آن را به دست آورد ، یک حاشیه رقابتی را بدست می آورد. اطمینان حاصل کنید که داده های جمع آوری شده ، نحوه تمیز کردن آن و دسترسی به چه کسی را ردیابی می کنید. این نه تنها برای ساختن هوش مصنوعی قوی بلکه برای انطباق ، به ویژه تحت مقررات جدید یا آینده بسیار مهم است.

4. درسهایی از پروژه های مشتری گذشته

در AI Flow ، ما با شرکت هایی همکاری کرده ایم که متوجه شده اند که آنها فقط پس از دستیابی به مشکلات مقیاس گذاری ، به قابلیت های پیشرفته AI نیاز دارند:

• بستر تأمین مالی

  ما در عرض چند ماه یک بستر منسوخ تأمین مالی دانشجویی را بازسازی کردیم و MVP را راه اندازی کردیم که از روز اول یکپارچه به هزاران کاربر رسید. هنگامی که داده های کافی در مورد استفاده داشتیم ، از هوش مصنوعی برای قراردادهای خوشه ای و تولید بینش از آنها استفاده کردیم.

• جدا کردن

  با معرفی یک خط لوله Automl (از طریق Vertex AI Google) برای پیش بینی خصوصیات مواد ، ما زمان توسعه مدل را از ماه ها به ساعت ها کاهش می دهیم-ترجمه روش این راه اندازی مواد-علمی ، داده ها و آزمایش ها را مدیریت می کند.

در هر دو مورد ، فشار برای هوش مصنوعی از فشار واقعی تجارت ناشی شد. اگر از مکانی برای نیازهای عملیاتی فوری به AI نزدیک شوید ، به احتمال زیاد در روش ها یا فناوری هایی که می چسبند سرمایه گذاری می کنید – و این دقیقاً این است که کسب در سطح شرکت توجیه می شود.

5. به جلو نگاه می کنیم: منظره AI 2025

با افزایش کسب و کار عمده ، بازار هوش مصنوعی از همیشه شلوغ تر است. چند روند به ویژه مرتبط هستند:

• هوش مصنوعی خاص صنعت: شرکت های بزرگتر غالباً با تخصص دامنه – مانند مراقبت های بهداشتی یا حمل و نقل – به دست می آورند زیرا راه حل های عمومی فقط تاکنون پیش می روند. برای بازیکنان کوچکتر ، هدف قرار دادن یک طاقچه که در آن می توانید نتایج واقعی را نشان دهید ممکن است بهترین شرط بندی شما باشد.
• محیط نظارتی: از آنجا که داده های بیشتر به هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ جذب می شوند ، مقررات سفت می شوند. شفاف بودن ، اخلاقی و مستند بودن با فرآیندهای داده شما می تواند به شما در ایستادگی کمک کند-یا بعداً از سردردهای اصلی جلوگیری کنید.
• مشارکتهای اکوسیستم: همه مشاغل نمی توانند به تنهایی هوش مصنوعی پایان را انجام دهند. مشارکت با آژانس های تخصصی یا مشاوران اغلب مسیر ROI معنی دار را تسریع می کند ، بدون اینکه نیاز به سربار استخدامهای داخلی برای هر مجموعه مهارت داشته باشد.

در نهایت ، اگر می خواهید رقابتی بمانید ، دو مسیر دارید: قابلیت های هوش مصنوعی قوی را در داخل ایجاد کنید یا به یک شریک خارجی اعتماد کنید که می داند چگونه الگوریتم های برش را با شیوه های مهندسی جامد ادغام کند. موج کسب و کار تأکید می کند که انتخاب یکی از این مسیرها زودتر از دیرتر چقدر مهم است.

افکار نهایی

فقط به این دلیل که شما یک کنگلومرای چند میلیارد دلاری نیستید به این معنی نیست که نمی توانید از هوش مصنوعی استفاده کنید-چه هدف شما این است که از این خط به دست بیاورید یا به سادگی به بازارهای جدید بپردازید. با تمرکز بر روی شیوه های داده های قوی ، استعدادهای تخصصی و پروژه های آزمایشی با دقت انتخاب شده ، شما شرکت خود را برای پیشرفت در محیطی که AI به طور فزاینده موتور نوآوری است ، قرار می دهید.

و از آنجا که نامهای بزرگ همچنان به دست آوردن استارتاپ های تخصصی هوش مصنوعی ، به یاد داشته باشید که این معاملات فقط مربوط به فناوری نیستند. آنها در مورد استراتژی هستند. مزیت شما به عنوان یک شرکت کوچکتر یا متوسط ​​چابکی است-اگر شما یک راه حل قانع کننده AI را تهیه کنید ، نه تنها در آینده عملیات خود را اثبات می کنید ، بلکه خود را در یک مکان استراتژیک قرار می دهید که بازیکنان بزرگتر نمی توانند از آن چشم پوشی کنند.