com iniciar una empresa d'IA

Com crear una empresa d'IA.

Crear una startup d'IA sona brillant i una mica terrorífic alhora. Bones notícies: el camí és més clar del que sembla. Encara millor: si et centres en els clients, l'aprofitament de les dades i una execució avorrida, pots superar els equips més ben finançats. Aquest és el teu manual pas a pas, lleugerament basat en opinions, sobre com crear una empresa d'IA, amb prou tàctiques per passar de la idea als ingressos sense ofegar-te en argot.

Articles que potser t'agradaria llegir després d'aquest:

🔗 Com crear una IA al teu ordinador (guia completa)
Tutorial pas a pas per construir el vostre propi sistema d'IA localment.

🔗 Requisits d'emmagatzematge de dades per a la IA: què cal saber
Descobreix quantes dades i emmagatzematge realment requereixen els projectes d'IA.

🔗 Què és la IA com a servei?
Entendre com funciona l'AIaaS i per què les empreses l'utilitzen.

🔗 Com utilitzar la IA per guanyar diners
Descobreix aplicacions d'IA rendibles i estratègies de generació d'ingressos.

El bucle ràpid d'idea a ingressos 🌀

Si només llegeixes un paràgraf, que sigui aquest. Com iniciar una empresa d'IA es redueix a un cercle viciós:

  1. triar un problema dolorós i costós,

  2. enviar un flux de treball fragmentat que ho resolgui millor amb IA,

  3. obtenir dades d'ús i reals,

  4. refineu el model i l'experiència d'usuari setmanalment,

  5. Repeteix-ho fins que els clients paguin. És complicat però estranyament fiable.

Una victòria il·lustrativa ràpida: un equip de quatre persones va enviar un ajudant de control de qualitat contractual que marcava les clàusules d'alt risc i suggeria edicions en línia. Van capturar cada correcció humana com a dades d'entrenament i van mesurar la "distància d'edició" per clàusula. En quatre setmanes, el temps de revisió va baixar d'"una tarda" a "abans de dinar", i els socis de disseny van començar a demanar preus anuals. Res de l'altre món; només bucles ajustats i registre implacable.

Siguem específics.

La gent demana marcs de treball. D'acord. Un bon enfocament sobre com iniciar una empresa d'IA és el següent:

  • Problema amb els diners que hi ha al darrere : la teva IA ha de substituir un pas costós o desbloquejar nous ingressos, no només semblar futurista.

  • Avantatge de dades : dades privades i compostes que milloren els resultats. Fins i tot les anotacions de comentaris més lleugeres compten.

  • Cadència d'enviament ràpida : petits llançaments que redueixen el cicle d'aprenentatge. La velocitat és un fossat disfressat de cafè.

  • Propietat del flux de treball : ser el propietari de la feina de principi a fi, no d'una sola crida a l'API. Vols ser el sistema d'acció.

  • Confiança i seguretat des del disseny : privadesa, validació i participació humana on hi ha molt en joc.

  • Distribució a la qual realment pots arribar : un canal on viuen els teus primers 100 usuaris ara, no hipotèticament més tard.

Si pots marcar-ne 3 o 4, ja vas per davant.

Taula comparativa: opcions de pila clau per a fundadors d'IA 🧰

Una taula desordenada per poder agafar eines ràpidament. Algunes frases són intencionadament imperfectes perquè la vida real és així.

Eina / Plataforma Ideal per a Estadi de beisbol Price Per què funciona
API d'OpenAI Prototipatge ràpid, tasques LLM àmplies basat en l'ús Models forts, documentació fàcil, iteració ràpida.
Claude antròpic Raonament de context llarg, seguretat basat en l'ús Baranes útils, raonament sòlid per a indicacions complexes.
IA de Google Vertex ML de pila completa a GCP ús del núvol + per servei Formació, ajustament i pipelines gestionats, tot en un.
AWS Bedrock Accés multimodel a AWS basat en l'ús Varietat de proveïdors i ecosistema AWS compacte.
Azure OpenAI Necessitats empresarials i de compliment basat en l'ús + infraestructura d'Azure Seguretat, governança i controls regionals natius de l'Azure.
Cara d'abraçada Models oberts, ajustos, comunitat barreja de gratuït + de pagament Centre de models massiu, conjunts de dades i eines obertes.
Replicar Implementació de models com a API basat en l'ús Empeny un model, obté un punt final: una mena de màgia.
LangChain Orquestrant aplicacions LLM codi obert + parts de pagament Cadenes, agents i integracions per a fluxos de treball complexos.
Índex de llames Connectors de recuperació + dades codi obert + parts de pagament Construcció ràpida de RAG amb carregadors de dades flexibles.
Pinya Cerca vectorial a escala basat en l'ús Cerca de similitud gestionada i de baixa fricció.
Teixir BD vectorial amb cerca híbrida codi obert + núvol Bo per a la combinació semàntica i de paraules clau.
Milvus Motor vectorial de codi obert codi obert + núvol S'escala bé, el suport CNCF no fa mal.
Pesos i biaixos Seguiment d'experiments + avaluacions per seient + ús Manté els experiments amb models més o menys sensats.
Modal Treballs de GPU sense servidor basat en l'ús Potencia les tasques de la GPU sense lluitar contra la infraestructura.
Vercel SDK d'IA i frontend nivell gratuït + ús Envia interfícies atractives, ràpidament.

Nota: els preus canvien, existeixen nivells gratuïts i alguns llenguatges de màrqueting són optimistes a propòsit. Això està bé. Comença de manera senzilla.

Troba el problema dolorós amb vores afilades 🔎

La primera victòria prové de triar una feina amb restriccions: repetitiva, amb terminis ajustats, cara o de gran volum. Busca:

  • Perden temps i els usuaris detesten fer coses com ara fer el triatge dels correus electrònics, resumir les trucades o fer el control de qualitat dels documents.

  • Fluxs de treball amb un alt grau de compliment normatiu on la producció estructurada és important.

  • Llacunes d'eines heretades on el procés actual és de 30 clics i una pregària.

Parla amb 10 professionals. Pregunta: què has fet avui que t'ha molestat? Demana captures de pantalla. Si t'ensenyen un full de càlcul, gairebé ho aconsegueixes.

Prova de litmus: si no pots descriure l'abans i el després en dues frases, el problema és massa borrós.

Estratègia de dades que agreuja 📈

El valor de la IA es multiplica a través de les dades que toques de manera única. Això no requereix petabytes ni màgia. Sí que requereix reflexió.

  • Font : comença amb documents, tiquets, correus electrònics o registres proporcionats pel client. Evita copiar dades aleatòries que no puguis conservar.

  • Estructura : dissenyeu els esquemes d'entrada aviat (owner_id, doc_type, created_at, version, checksum). Els camps coherents netegen el camí per a l'avaluació i l'ajust posteriors.

  • Comentaris : afegeix polzes amunt/avall, resultats marcats amb un asterisc i captura les diferències entre el text del model i el text final editat per humans. Fins i tot les etiquetes simples són or.

  • Privacitat : practicar la minimització de dades i l'accés basat en rols; eliminar la PII òbvia; registrar l'accés de lectura/escriptura i els motius. Alinear-se amb els principis de protecció de dades de l'ICO del Regne Unit [1].

  • Retenció i supressió : documenteu què conserveu i per què; proporcioneu una ruta d'eliminació visible. Si feu afirmacions sobre les capacitats de la IA, sigueu sincers segons les directrius de la FTC [3].

Per a la gestió i governança de riscos, feu servir el Marc de gestió de riscos d'IA del NIST com a bastida; està escrit per a constructors, no només per a auditors [2].

Construir vs comprar vs barrejar: la teva estratègia de model 🧠

No ho compliqueu massa.

  • Compra quan la latència, la qualitat i el temps de funcionament importin des del primer dia. Les API externes de LLM et proporcionen un avantatge instantani.

  • Ajusta quan el teu domini sigui reduït i tinguis exemples representatius. Els conjunts de dades petits i nets superen els gegants desordenats.

  • Models oberts quan necessiteu control, privadesa o rendibilitat a escala. Dediqueu temps al pressupost per a les operacions.

  • Barreja : utilitza un model general fort per al raonament i un model local petit per a tasques especialitzades o barreres de protecció.

Matriu de decisió minúscula:

  • Entrades d'alta variància, cal la millor qualitat → comença amb un LLM allotjat de primer nivell.

  • Domini estable, patrons repetitius → ajustar o destil·lar a un model més petit.

  • Latència severa o fora de línia → model local lleuger.

  • Restriccions de dades sensibles → autoallotjament o ús d'opcions que respectin la privadesa amb termes de DP clars [2].

L'arquitectura de referència, edició per a fundadors 🏗️

Mantingueu-ho avorrit i observable:

  1. Ingestió : fitxers, correus electrònics, webhooks en una cua.

  2. Preprocessament : segmentació, redacció, depuració d'informació identificable (PII).

  3. Emmagatzematge : magatzem d'objectes per a dades en brut, base de dades relacional per a metadades, base de dades vectorial per a la recuperació.

  4. Orquestració : motor de flux de treball per gestionar els reintents, els límits de velocitat i els retards.

  5. Capa LLM : plantilles de prompt, eines, recuperació, crida de funcions. Emmagatzemar agressivament a la memòria cau (tecla en entrades normalitzades; establir un TTL curt; processar per lots on sigui segur).

  6. Validació : comprovacions d'esquemes JSON, heurística, indicacions de prova lleugeres. Afegiu la participació humana per a projectes amb alt risc.

  7. Observabilitat : registres, traces, mètriques, quadres de comandament d'avaluació. Seguiment del cost per sol·licitud.

  8. Frontend : possibilitats clares, resultats editables, exportacions senzilles. El plaer no és opcional.

La seguretat i la protecció no són una cosa d'un dia per l'altre. Com a mínim, els riscos específics del model d'amenaces LLM (injecció ràpida, exfiltració de dades, ús insegur d'eines) contra el Top 10 d'OWASP per a aplicacions LLM i vincular les mitigacions als controls NIST AI RMF [4][2].

Distribució: els teus primers 100 usuaris 🎯

Sense usuaris, no hi ha startup. Com iniciar una empresa d'IA és realment com iniciar un motor de distribució.

  • Comunitats problemàtiques : fòrums especialitzats, grups de Slack o butlletins informatius del sector. Sigues útil primer.

  • Demostracions dirigides pels fundadors : sessions en directe de 15 minuts amb dades reals. Grava i després utilitza clips a tot arreu.

  • Ganxos PLG : sortida de només lectura gratuïta; pagar per exportar o automatitzar. Funciona amb una fricció suau.

  • Associacions : integreu-vos on ja viuen els vostres usuaris. Una integració pot ser una autopista.

  • Contingut : publicacions de desglossament honestes amb mètriques. La gent prefereix detalls específics per sobre d'un lideratge d'opinió vague.

Les petites victòries dignes de presumir importen: un cas pràctic amb estalvi de temps, una millora de la precisió amb un denominador creïble.

Preus que s'alineen amb el valor 💸

Comença amb un pla senzill i explicable:

  • Basat en l'ús : sol·licituds, tokens, minuts processats. Ideal per a la imparcialitat i l'adopció ràpida.

  • Basat en seients : quan la col·laboració i l'auditoria són clau.

  • Híbrid : subscripció bàsica més extres amb compte. Manté els llums encesos mentre s'escala.

Consell professional: vincula el preu a la feina, no al model. Si elimines 5 hores de treball intensiu, fixa un preu proper al valor creat. No venguis fitxes, ven resultats.

Avaluació: mesura les coses avorrides 📏

Sí, creeu avaluacions. No, no cal que siguin perfectes. Pista:

  • Taxa d'èxit de la tasca : el resultat va complir els criteris d'acceptació?

  • Distància d'edició : quant han canviat els humans la sortida?

  • Latència : p50 i p95. Els humans noten la fluctuació.

  • Cost per acció , no només per fitxa.

  • Retenció i activació : comptes actius setmanalment; fluxos de treball executats per usuari.

Bucle simple: mantingueu un "conjunt daurat" d'unes 20 tasques reals. A cada llançament, executeu-les automàticament, compareu els deltes i reviseu 10 sortides aleatòries en directe cada setmana. Registreu els desacords amb un codi de motiu breu (per exemple, HALLUCINATION , TONE , FORMAT ) perquè la vostra guia s'ajusti a la realitat.

Confiança, seguretat i compliment sense maldecaps 🛡️

Incorpora les garanties al teu producte, no només al document de la pòlissa:

  • Filtratge d'entrada per frenar l'abús evident.

  • Validació de la sortida contra esquemes i regles de negoci.

  • Revisió humana per a decisions d'alt impacte.

  • Revelacions clares sobre la implicació de la IA. Sense afirmacions enigmàtiques.

Feu servir els Principis d'IA de l'OCDE com a estrella polar per a la justícia, la transparència i la responsabilitat; mantingueu les afirmacions de màrqueting alineades amb els estàndards de la FTC; i si processeu dades personals, opereu d'acord amb les directrius de l'ICO i la mentalitat de minimització de dades [5][3][1].

El pla de llançament de 30-60-90 dies, versió sense glamour ⏱️

Dies 1–30

  • Entrevista 10 usuaris objectiu; recull 20 artefactes reals.

  • Crea un flux de treball reduït que acabi amb un resultat tangible.

  • Envia una versió beta tancada a 5 comptes. Afegeix un widget de comentaris. Captura les edicions automàticament.

  • Afegeix avaluacions bàsiques. Fes un seguiment del cost, la latència i l'èxit de les tasques.

Dies 31–60

  • Ajustar les indicacions, afegir recuperació, reduir la latència.

  • Implementa pagaments amb un pla senzill.

  • Llança una llista d'espera pública amb un vídeo de demostració de 2 minuts. Comença les notes de llançament setmanals.

  • Land 5 dissenya col·laboracions amb pilots contractats.

Dies 61–90

  • Introduir hooks d'automatització i exportacions.

  • Bloqueja els teus primers 10 logotips de pagament.

  • Publica 2 estudis de cas breus. Sigues específic, sense exageracions.

  • Decidir sobre l'estratègia del model v2: afinar o destil·lar on sigui evidentment rendible.

És perfecte? No. És suficient per guanyar tracció? Absolutament.

Recaptació de fons o no, i com parlar-ne 💬

No necessiteu permís per construir. Però si aixequeu:

  • Narrativa : problema dolorós, falca aguda, avantatge de dades, pla de distribució, mètriques inicials saludables.

  • Deck : problema, solució, a qui li importa, captures de pantalla de demostració, GTM, model financer, full de ruta, equip.

  • Diligència : postura de seguretat, política de privadesa, temps de funcionament, registre, eleccions de models, pla d'avaluació [2][4].

Si no augmentes:

  • Recolza't en finançament basat en ingressos, pagaments anticipats o contractes anuals amb petits descomptes.

  • Mantingueu un consum baix triant una infraestructura lleugera. Les feines modals o sense servidor poden ser suficients durant molt de temps.

Qualsevol de les dues opcions funciona. Tria la que et permeti obtenir més aprenentatge al mes.

Fossats que realment contenen aigua 🏰

En IA, els fossats són relliscosos. Tot i això, pots construir-los:

  • Bloqueig del flux de treball: converteix-te en l'hàbit diari, no en una API en segon pla.

  • Rendiment privat : ajustament de dades pròpies a les quals els competidors no poden accedir legalment.

  • Distribució : posseir un públic nínxol, integracions o un volant d'inèrcia de canal.

  • Costos de canvi : plantilles, ajustaments i context històric que els usuaris no abandonaran a la lleugera.

  • Confiança de marca : postura de seguretat, documents transparents, suport sensible. Això s'agreuja.

Siguem sincers, alguns fossats semblen més aviat tolls. Això està bé. Feu que el toll sigui enganxós.

Errors comuns que frenen les startups d'IA 🧯

  • Pensament només per a demostracions : genial a l'escenari, feble en producció. Afegeix reintents, idempotència i monitors aviat.

  • Problema difús : si el client no pot dir què ha canviat després d'adoptar-te, tens problemes.

  • Sobreajustament als punts de referència : obsessionar-se amb una taula de classificació que no importa a l'usuari.

  • Descuidar l'experiència d'usuari (UX ): una IA correcta però incòmoda encara falla. Escurçar camins, mostrar confiança, permetre edicions.

  • Ignorant la dinàmica dels costos : manca de memòria cau, sense processament per lots, sense pla de destil·lació. Els marges importen.

  • Últim punt legal : la privadesa i les reclamacions no són opcionals. Utilitzeu NIST AI RMF per estructurar el risc i OWASP LLM Top 10 per mitigar les amenaces a nivell d'aplicació [2][4].

La llista de comprovació setmanal d'un fundador 🧩

  • Envia alguna cosa visible per al client.

  • Reviseu 10 sortides aleatòries; observeu 3 millores.

  • Parla amb 3 usuaris. Demana un exemple dolorós.

  • Elimina una mètrica de vanitat.

  • Escriu notes de llançament. Celebra una petita victòria. Pren un cafè, probablement massa.

Aquest és el secret poc glamurós de Com crear una empresa d'IA. La coherència supera la brillantor, cosa que és curiosament reconfortant.

TL;DR 🧠✨

Com iniciar una empresa d'IA no es tracta de recerca exòtica. Es tracta de triar un problema amb diners al darrere, embolicar els models adequats en un flux de treball fiable i iterar com si fossis al·lèrgic a l'estancament. Apodera't del flux de treball, recopila comentaris, crea barreres lleugeres i mantén els preus lligats al valor del client. En cas de dubte, envia la cosa més senzilla que t'ensenyi alguna cosa nova. Després, torna-ho a fer la setmana que ve... i la següent.

Ho tens. I si alguna metàfora es desfà en algun lloc d'aquí, no passa res: les startups són poemes desordenats amb factures.

Referències

  1. ICO - RGPD del Regne Unit: Guia de protecció de dades: llegiu-ne més

  2. NIST - Marc de gestió de riscos d'IA: llegiu-ne més

  3. FTC - Guia empresarial sobre afirmacions publicitàries i d'IA: llegiu-ne més

  4. OWASP - Els 10 millors per a aplicacions de models de llenguatge gran: llegiu-ne més

  5. OCDE - Principis de la IA: llegiu-ne més

Troba la darrera versió d'IA a la botiga oficial d'assistents d'IA

Sobre nosaltres

Torna al bloc