Δώδεκα αξιοσημείωτες ευκαιρίες Τεχνητής Νοημοσύνης

Το άρθρο του Ole Lehmann ( βλέπε aisolopreneur.beehiiv.com ) παρουσιάζει δώδεκα επιχειρηματικές ιδέες βασισμένες στην τεχνητή νοημοσύνη, οι οποίες, αν και δεν είναι εντυπωσιακές, αποφέρουν σημαντικά κέρδη. Οι ιδέες εστιάζουν στην απλοποίηση υπαρχουσών εφαρμογών, στην εξειδίκευση σε συγκεκριμένες αγορές, στην ενσωμάτωση της ΤΝ σε υφιστάμενες μεθόδους και στην αξιοποίηση της φωνητικής διασύνδεσης. Επιπλέον, τονίζεται η σημασία της εκπαίδευσης των καταναλωτών και η δημιουργία προϊόντων που καλύπτουν συγκεκριμένες ανάγκες. Τέλος, αναφέρονται παραδείγματα επιτυχημένων εφαρμογών για να υποστηρίξουν τις προτεινόμενες στρατηγικές.

Ποιες είναι οι πιο αποτελεσματικές στρατηγικές για την δημιουργία μιας επιτυχημένης εφαρμογής τεχνητής νοημοσύνης; Η επιτυχία στην δημιουργία εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης δεν έγκειται στην δημιουργία καινούριων πραγμάτων αλλά στην ανακατασκευή αυτών που ήδη δουλεύουν. Βρες μια επιτυχημένη εφαρμογή των τελευταίων 5-10 ετών, αναζήτησε μηχανικές καταχωρίσεις δεδομένων ή χειροκίνητη ανάγνωση αποτελεσμάτων, και πρόσθεσε τεχνητή νοημοσύνη για να εξαλείψεις την τριβή. Εστίασε σε μια βασική λειτουργία που παρέχει αξία και χρησιμοποίησε σύντομα βίντεο για να γίνει viral. Μην επιδιώξεις την τελειότητα, αλλά την εξάλειψη της τριβής.

Γιατί η μείωση της πολυπλοκότητας είναι τόσο σημαντική στα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης; Οι περισσότεροι χρήστες δεν είναι τεχνικοί. Τα εργαλεία που χρησιμοποιούν παρά την δυσαρέσκεια τους, αποτελούν ευκαιρία. Η ανακατασκευή αυτών των εργαλείων πρέπει να εστιάζει στην αφαίρεση του 90% των επιλογών, και στην εξάλειψη της ανάγκης για εντολές. Η απλότητα είναι το κλειδί. Αν οι χρήστες πρέπει να μάθουν να δίνουν εντολές, έχεις χάσει το μεγαλύτερο μέρος της αγοράς.

 
Πώς μπορεί η εξειδίκευση να δημιουργήσει μονοπώλια στην αγορά της τεχνητής νοημοσύνης; Όταν υπάρχει πληθώρα προϊόντων τεχνητής νοημοσύνης σε μια θέση, σημαίνει ότι υπάρχει μεγάλη ζήτηση. Μείωσε την εξειδίκευση μέχρι να πονέσει και εστίασε σε ένα πολύ συγκεκριμένο κοινό. Στόχος δεν είναι να είσαι ο καλύτερος αλλά ο μοναδικός. Αυτό δημιουργεί ένα μονοπώλιο σε μια συγκεκριμένη αγορά.

 
Ποιες ευκαιρίες υπάρχουν στον χώρο του υλικού (hardware) με ενσωματωμένη τεχνητή νοημοσύνη; Ενώ πολλοί εστιάζουν στο λογισμικό, μεγάλες ευκαιρίες υπάρχουν στον φυσικό κόσμο. Καθώς το υλικό τεχνητής νοημοσύνης γίνεται πιο προσιτό, η νοημοσύνη μπορεί να ενσωματωθεί σε απρόσμενα μέρη. Βρες ποια φυσικά προϊόντα θα βελτιωνόταν με φωνή ή κατανόηση πλαισίου. Η κατασκευή υλικού είναι πιο δύσκολη, αλλά αυτή είναι και η αιτία για τις μεγάλες ευκαιρίες.

 
Πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει την ανθρώπινη λογοδοσία; Οι εφαρμογές που χρησιμοποιούν ανθρώπινη λογοδοσία (π.χ. προπονητές, διατροφολόγοι) μπορούν να αντικατασταθούν από φωνητικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που επικοινωνούν πραγματικά με τους χρήστες. Δώσε στους χρήστες την επιλογή προσωπικοτήτων (αυστηρή, αστεία, σοφή) και εστίασε σε περιοχές όπου η άμεση ανατροφοδότηση έχει σημασία. Αυτή η προσέγγιση μπορεί να φέρει σημαντικά αποτελέσματα.

 
Τι ευκαιρίες δημιουργούνται γύρω από τα εργαλεία χαμηλού κώδικα (no-code);

Υπάρχει ένα ολόκληρο οικοσύστημα ευκαιριών γύρω από εργαλεία όπως το Cursor και το Replit. Αντί να εστιάσεις στα ίδια τα εργαλεία, βρες που δυσκολεύονται οι αρχάριοι προγραμματιστές και δημιούργησε μικρές λύσεις SaaS για να επιλύσεις αυτά τα προβλήματα. Κάνε το πολύπλοκο να φαίνεται απλό.

 
Πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ενισχύσει καθιερωμένες μεθόδους παραγωγικότητας; Αντί να εφεύρεις νέες μεθόδους παραγωγικότητας, βελτίωσε τις υπάρχουσες. Πάρε γνωστά πλαίσια όπως το Atomic Habits ή το GTD και πρόσθεσε τεχνητή νοημοσύνη για εξατομικευμένη λογοδοσία και μάθηση. Αυτό το μοντέλο δουλεύει και πέρα από την παραγωγικότητα, όπως στα οικονομικά, στην άσκηση, και στην μάθηση.

 
Ποιο είναι το μέλλον των φωνητικών διεπαφών (voice interfaces); Το μέλλον των φωνητικών διεπαφών δεν είναι απλώς η μετατροπή υπαρχουσών εφαρμογών σε φωνητικές, αλλά η ανασχεδίαση ολόκληρων εμπειριών. Εστίασε σε καταστάσεις όπου η πληκτρολόγηση είναι άβολη και σε εργασίες που γίνονται εν κινήσει. Υπάρχει ένα σημαντικό τμήμα χρηστών που θα προτιμούσε το φωνητικό λογισμικό, ακριβώς όπως κάποιοι προτιμούν τα ηχητικά βιβλία από την ανάγνωση.

 
Ποιες βασικές στρατηγικές για επιτυχημένες εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης παρουσιάζονται;

Οι πηγές αναδεικνύουν διάφορες βασικές στρατηγικές για την ανάπτυξη επιτυχημένων εφαρμογών Τεχνητής Νοημοσύνης (AI). Αυτές οι στρατηγικές, όπως προκύπτουν από τις συζητήσεις με διάφορους ιδρυτές και επιχειρηματίες, περιλαμβάνουν τα εξής:

• Επανασχεδιασμός Υπαρχουσών Εφαρμογών: Αντί να δημιουργούνται εντελώς νέα προϊόντα, η επιτυχία έρχεται συχνά από την ανακατασκευή και βελτίωση υπαρχόντων εφαρμογών, ενσωματώνοντας AI για την εξάλειψη τριβών και την αυτοματοποίηση μηχανικών διαδικασιών. Για παράδειγμα, μια εφαρμογή που εκτιμά τις θερμίδες από φωτογραφίες αντί για χειροκίνητη καταχώρηση.
• Μείωση Τριβής: Οι περισσότεροι χρήστες δεν είναι τεχνικοί, επομένως οι εφαρμογές πρέπει να είναι απλές. Οι επιτυχημένες εφαρμογές αφαιρούν περιττές επιλογές και εστιάζουν σε μια κύρια λειτουργία που προσφέρει αξία, χωρίς να απαιτούν πολύπλοκες εντολές.
• Κάθετη Εξειδίκευση: Αντί να στοχεύουν σε ένα ευρύ κοινό, οι εφαρμογές AI πρέπει να εξειδικεύονται σε συγκεκριμένες αγορές-στόχους, εστιάζοντας σε ένα συγκεκριμένο κοινό και μονοπωλώντας αυτή τη μικρο-αγορά. Για παράδειγμα, ένα εργαλείο AI copywriting ειδικά για συγγραφείς σεναρίων.
• Ενσωμάτωση της AI σε Υλικό: Η τάση επεκτείνεται και σε φυσικά προϊόντα, ενσωματώνοντας την AI σε απρόσμενες συσκευές, όπως ένα αρκουδάκι που λέει ιστορίες. Αυτό ανοίγει νέες ευκαιρίες για προϊόντα που βελτιώνονται με φωνή και κατανόηση του περιβάλλοντος.
• Αντικατάσταση της Ανθρώπινης Λογοδοσίας: Εφαρμογές που χρησιμοποιούν την ανθρώπινη λογοδοσία, όπως γυμναστές, αντικαθίστανται από μοντέλα φωνής AI που παρέχουν άμεση ανατροφοδότηση και εξατομικευμένη υποστήριξη.
• Δημιουργία Υποδομών No-Code: Υπάρχει μεγάλη ζήτηση για εργαλεία που βοηθούν τους αρχάριους προγραμματιστές, όπως λύσεις που μετατρέπουν στιγμιότυπα οθόνης σε εντολές κώδικα.
• Ενίσχυση της Παραγωγικότητας: Η AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ενίσχυση καθιερωμένων μεθόδων παραγωγικότητας, παρέχοντας εξατομικευμένη υποστήριξη και βελτιώνοντας τις συμβουλές με την πάροδο του χρόνου.
• Φωνητική Διεπαφή: Η φωνητική διεπαφή προσφέρει νέες εμπειρίες χρήσης, ειδικά σε περιπτώσεις όπου η πληκτρολόγηση είναι δύσκολη, όπως κατά την οδήγηση.
• Αποσύνθεση Πολύπλοκων Εργαλείων: Αντί για εργαλεία που κάνουν τα πάντα, οι επιτυχημένες εφαρμογές εστιάζουν σε μια μόνο λειτουργία και την εκτελούν άψογα, όπως η μεγέθυνση εικόνων.
• Αυτοματοποίηση Μεσολάβησης: Η AI μπορεί να αυτοματοποιήσει διαδικασίες που συνήθως χειρίζονται μεσάζοντες, όπως η εύρεση δημιουργών περιεχομένου, εξαλείφοντας την ανάγκη για παραδοσιακά γραφεία.
• Εκπαίδευση Δημιουργών: Υπάρχει μεγάλη ανάγκη για εκπαίδευση στην AI, ειδικά στον τομέα της κωδικοποίησης, με την έμφαση σε ένα εργαλείο και την πρακτική εξάσκηση.
• Αξιοποίηση Εξειδικευμένης Γνώσης: Η μετατροπή της γνώσης ειδικών σε υπηρεσίες AI προσφέρει εξειδικευμένες λύσεις σε τομείς όπου η γενική AI υστερεί.

Αυτές οι στρατηγικές υπογραμμίζουν τη σημασία της απλότητας, της εξειδίκευσης και της πρακτικής εφαρμογής στην ανάπτυξη επιτυχημένων εφαρμογών AI.