AIスタートアップが大手テクノロジー企業になるために開発すべき10の戦略

AIスタートアップが大手テクノロジー企業になるために開発すべき10の戦略

大手テクノロジー企業の開発経験からインスピレーションを得る人はたくさんいます。Amazon、Facebook、Apple、Microsoft、Google など、テクノロジーは常にスタートアップ企業の発展の強力な原動力となっています。 AI スタートアップにとって、テクノロジー企業は、その経験とテクノロジーを活用して成長と発展を支援できる、テクノロジー主導の推進役です。ビジネス戦略の改善を目指すすべての AI スタートアップにとって、これは達成を目指して努力していることです。

1. 適切な目標と主要な結果を設定する

多くの大手テクノロジー企業は、目標と主要な結果 (OKR) を使用して目標を設定し、整合性を確保し、戦略的目標に向けた進捗状況を測定しています。目標と主要な結果 (OKR) の元々の概念は Intel から生まれ、シリコンバレーのデジタルネイティブの間で広まりました。 Google も従業員数を 40,000 人から 60,000 人に増やすプロセスを経験しました。 Google だけでなく、Spotify、Twitter、Airbnb、LinkedIn など、他の多くの有名企業も目標と主要な結果 (OKR) 方法論を使用しています。つまり、AI スタートアップ企業はそこから学ぶことができるのです。

2. 変化を受け入れる

Microsoft、LinkedIn、Amazon など、トップテクノロジー企業のほとんどは、成功と失敗に基づいて信念や戦略を変える能力を持っています。いくつかの変更によりビジネスの成長が加速し、企業のビジネスをより速いペースで発展させることができます。これは、AI スタートアップが急速に成長するために使用する驚くべき戦略の 1 つです。

3. パーソナライズされたソリューション

大規模なテクノロジー企業では、パーソナライズされたソリューションを提供することが一般的です。チームは、各顧客の目標と問題点に基づいてエクスペリエンスを構築できます。 AI スタートアップ企業は、テクノロジー企業がどのようにパーソナライゼーションを実現しているかを理解し、AI スタートアップ戦略の単純な変更が重要になることを理解する必要があります。

4. 多様性を追求する

発明や革新の多様性が鍵となります。大手テクノロジー企業を見ると、多様性のあるチームから得られるメリットをすべて理解しているため、本質的に多様性に富んでいます。新しいアイデア、創造性、洞察力など、これらすべてが製品やサービスの革新に活かされます。したがって、これは AI スタートアップがより優れた製品の開発に役立つ戦略の 1 つです。

5. 独自の技術を開発する

最も重要なことは、企業が独自の技術を開発する必要があり、それが常にさまざまな点で有益であるということです。現在、AI スタートアップ企業は、信頼性やデータの注目度などを確保するために独自のソフトウェアを開発する必要があります。

6. 新しいテクノロジーに投資する

すべての AI スタートアップにとって、テクノロジーを経費ではなく巨額の投資と見なす必要があるのは、見返りとしてより多くのものが得られるからです。予算の承認や CapEx と OpEx の議論によってイノベーションが妨げられると、勢いが鈍り、チーム メンバー間のエンゲージメントが制限される可能性があります。

7. 明確なプロセスを作成する

イノベーションのほとんどは混沌から生まれますが、トップクラスのテクノロジー企業の多くは、一貫したイノベーションを促進するための明確なプロセスと実践を導入しています。これは、革新的なビジネスプロセスの作成をためらうことなく AI スタートアップが採用できる最善の戦略です。

8. 市場を混乱させる

AI スタートアップ企業は、破壊的なデジタル テクノロジーを理解して、既存のソリューションが顧客のニーズを満たすのに適しているかどうかを判断する必要があります。たとえば、Netflix がオーディオビジュアル市場にどのような影響を与えたかを知ることで、サプライヤーは新しい革新的な方法で市場に影響を与える機会を特定できます。

9. マーケティングとコミュニケーションを重視する

大手テクノロジー企業には強力なマーケティングおよび広報チームがあり、それによって機敏性と革新性を実現しています。したがって、これは AI スタートアップが機会をつかみ、より強力な PR およびマーケティング チームを構築して認知度を高めるための戦略の 1 つです。

10. 実験を行う

大手テクノロジー企業が従来の技術や手法に代わる新しいテクノロジーを実験しているため、AI スタートアップ企業は新しいことに挑戦する意欲を持たなければなりません。革新的なテクノロジーは、広範囲にわたる実験を通じて成功を推進します。

<<:  2022 AIOPS のトレンドと予測: 知っておくべきことすべて

>>:  AIがデータセンターを管理するのに時間がかかる理由

ブログ    

推薦する

...

データ駆動型パーソナライゼーションの時代: AI と ML がデータの読み取りと理解の方法をどのように変えているのか

今日のビジネスはデータとデータに基づく理解によって支配されています。データをどのように理解し、それを...

Zhihu の Bridge Platform は、ビジネス機能を強化するコンテンツ運用プラットフォームをどのように構築するのでしょうか?

1. キーワードZhihu、Bridge、コンテンツ プール、コンテンツ管理プラットフォーム、コン...

...

フェイフェイ・リーとチュンハン・デンが米国工学アカデミーに選出

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

混合交通流におけるコネクテッド自動運転車の衝突回避方法: モデルベースの強化学習アプローチ

[[429494]] 2021年10月11日にarXivにアップロードされた論文「混合交通流における...

顔認識のゴッドファーザー、李自青氏:技術革新が業界の未来を力づける

NVIDIA の GTC CHINA 2016 テクノロジー カンファレンスでは、数多くの業界リーダ...

ディープラーニングを使用した高速顔モデリング

導入顔のモデリングは、漫画のキャラクターのモデリング、顔のアートのデザイン、リアルタイムの顔の再構築...

1 週間で機械学習を始めることは信頼できるでしょうか?詳しい学習スケジュールはこちら

[[185648]]原著者 | ペル・ハラルド・ボルゲン編集:魏子民、頼暁娟、張立軍 「初心者にとっ...

なぜロボット起業のチャンスはBサイドにあると言われるのでしょうか?

技術の変化のスピードは常に保守派の想像を超えています。 [[348702]]多くの人々の直感では、過...

人工知能をうまく実装するにはどうすればよいでしょうか?

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、ビジネスの流行語から、より広範な企業での導入へと移行し...

天猫双11:機械​​知能が上昇、ロボット1台は実在の人間70万人に相当

「機械に人間から学ばせてはいけない。機械には独自の方法と手段がなければならない。」 「機械に独自の知...

30億枚の写真データベースを持つ顔認識スタートアップがハッカーの攻撃を受ける! 600以上の法執行機関と銀行の情報が盗まれた

多数の法執行機関と契約している顔認識会社が、ハッキングされ顧客リスト全体が盗まれたと報告した。デイリ...

マイクロソフトリサーチアジアと教育省が協力し、AI産業と教育の統合に向けた双方にメリットのあるエコシステムの構築に取り組んでいます。

マイクロソフトリサーチアジアは、「中国の大学における人工知能人材の国際トレーニングプログラム」に関す...