एआई कंपनी कैसे शुरू करें?

एआई स्टार्टअप शुरू करना एक ही समय में आकर्षक और थोड़ा डरावना लगता है। अच्छी खबर: रास्ता जितना दिखता है, उससे कहीं ज़्यादा साफ़ है। इससे भी बेहतर: अगर आप ग्राहकों, डेटा के फ़ायदे और उबाऊ क्रियान्वयन पर ध्यान केंद्रित करते हैं, तो आप बेहतर फ़ंड वाली टीमों से आगे निकल सकते हैं। यह एआई कंपनी कैसे शुरू करें, इसके लिए आपकी चरण-दर-चरण, हल्के-फुल्के विचारों वाली रणनीति है - जिसमें बिना किसी शब्दजाल में डूबे विचार से राजस्व तक पहुँचने के लिए पर्याप्त रणनीतियाँ हैं।

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त्वरित विचार-से-राजस्व चक्र 🌀

अगर आपने सिर्फ़ एक पैराग्राफ पढ़ा है, तो उसे यह बना लीजिए। एआई कंपनी कैसे शुरू करें, यह एक जटिल प्रक्रिया है:

एक कष्टदायक, महंगी समस्या चुनें,
एक ऐसा खराब वर्कफ़्लो तैयार करें जो AI की मदद से उसे बेहतर तरीके से हल कर सके,
उपयोग और वास्तविक डेटा प्राप्त करें,
मॉडल और UX को साप्ताहिक रूप से परिष्कृत करें,
ग्राहक भुगतान न कर दें, तब तक दोहराते रहें। यह गड़बड़ ज़रूर है, लेकिन अजीब तरह से विश्वसनीय भी।

एक त्वरित उदाहरणात्मक जीत: चार लोगों की एक टीम ने एक अनुबंध-गुणवत्ता आश्वासन सहायक भेजा जिसने उच्च-जोखिम वाले खंडों को चिह्नित किया और ऑनलाइन संपादन सुझाए। उन्होंने प्रत्येक मानवीय सुधार को प्रशिक्षण डेटा के रूप में दर्ज किया और प्रत्येक खंड के लिए "संपादन दूरी" मापी। चार हफ़्तों के भीतर, समीक्षा का समय "दोपहर एक बजे" से घटकर "दोपहर के भोजन से पहले" हो गया, और डिज़ाइन साझेदार वार्षिक मूल्य निर्धारण के बारे में पूछने लगे। कुछ खास नहीं; बस कड़े लूप और बेरहम लॉगिंग।

आइये विशिष्ट बात करें।

लोग फ्रेमवर्क के बारे में पूछते हैं। ठीक है। एआई कंपनी कैसे शुरू करें, इसका एक अच्छा तरीका इन बातों पर ध्यान देता है:

इसके पीछे धन की समस्या है - आपके AI को महंगे कदम को प्रतिस्थापित करना होगा या नए राजस्व को अनलॉक करना होगा, न कि केवल भविष्यवादी दिखना होगा।
डेटा लाभ - निजी, समेकित डेटा जो आपके आउटपुट को बेहतर बनाता है। यहाँ तक कि हल्के फीडबैक एनोटेशन भी मायने रखते हैं।
तेज़ शिपिंग ताल - छोटे-छोटे रिलीज़ जो आपके सीखने के चक्र को मज़बूत बनाते हैं। गति कॉफ़ी के रूप में छिपी एक खाई है।
वर्कफ़्लो का स्वामित्व - पूरे काम का स्वामित्व, किसी एक API कॉल का नहीं। आप कार्रवाई की प्रणाली बनना चाहते हैं।
डिजाइन द्वारा विश्वास और सुरक्षा - गोपनीयता, सत्यापन, और मानव-इन-द-लूप जहां दांव उच्च हैं।
वितरण तक आप वास्तव में पहुंच सकते हैं - एक ऐसा चैनल जहां आपके पहले 100 उपयोगकर्ता अभी रहते हैं, काल्पनिक रूप से बाद में नहीं।

यदि आप उनमें से 3 या 4 को सही कर लेते हैं, तो आप पहले से ही आगे हैं।

तुलना तालिका - AI संस्थापकों के लिए प्रमुख स्टैक विकल्प 🧰

एक टूटी-फूटी मेज ताकि आप जल्दी से औज़ार चुन सकें। कुछ वाक्यांश जानबूझकर अपूर्ण हैं क्योंकि असल ज़िंदगी ऐसी ही होती है।

उपकरण / प्लेटफ़ॉर्म	के लिए सर्वश्रेष्ठ	मूल्य बॉलपार्क	यह कैसे काम करता है
ओपनएआई एपीआई	तेज़ प्रोटोटाइपिंग, व्यापक एलएलएम कार्य	उपयोग आधारित	मजबूत मॉडल, आसान दस्तावेज़, तीव्र पुनरावृत्ति।
एंथ्रोपिक क्लाउड	दीर्घ-संदर्भ तर्क, सुरक्षा	उपयोग आधारित	सहायक सुरक्षा-मार्ग, जटिल संकेतों के लिए ठोस तर्क।
गूगल वर्टेक्स एआई	GCP पर पूर्ण-स्टैक ML	क्लाउड उपयोग + प्रति सेवा	प्रबंधित प्रशिक्षण, ट्यूनिंग और पाइपलाइनें सभी एक में।
AWS बेडरॉक	AWS पर बहु-मॉडल पहुँच	उपयोग आधारित	विक्रेता विविधता और तंग AWS पारिस्थितिकी तंत्र।
Azure OpenAI	उद्यम + अनुपालन आवश्यकताएं	उपयोग आधारित + Azure इन्फ्रा	Azure-देशी सुरक्षा, शासन और क्षेत्रीय नियंत्रण।
गले लगाने वाला चेहरा	खुले मॉडल, फाइन-ट्यूनिंग, समुदाय	मुफ़्त + सशुल्क का मिश्रण	विशाल मॉडल हब, डेटासेट और ओपन टूलिंग।
दोहराने	मॉडल को API के रूप में तैनात करना	उपयोग आधारित	एक मॉडल को आगे बढ़ाओ, एक समापन बिंदु प्राप्त करो - एक प्रकार का जादू।
लैंगचेन	एलएलएम ऐप्स का ऑर्केस्ट्रेटिंग	ओपन सोर्स + सशुल्क भाग	जटिल वर्कफ़्लो के लिए चेन, एजेंट और एकीकरण।
लामाइंडेक्स	पुनर्प्राप्ति + डेटा कनेक्टर	ओपन सोर्स + सशुल्क भाग	लचीले डेटा लोडर के साथ तेज़ RAG निर्माण।
सनोबर की चिलग़ोज़ा	पैमाने पर वेक्टर खोज	उपयोग आधारित	प्रबंधित, कम घर्षण समानता खोज.
वीविएट	हाइब्रिड खोज के साथ वेक्टर डीबी	ओपन सोर्स + क्लाउड	अर्थगत + कीवर्ड सम्मिश्रण के लिए अच्छा है।
मिल्वस	ओपन-सोर्स वेक्टर इंजन	ओपन सोर्स + क्लाउड	अच्छी तरह से स्केल करता है, सीएनसीएफ समर्थन से नुकसान नहीं होता है।
भार और पूर्वाग्रह	प्रयोग ट्रैकिंग + मूल्यांकन	प्रति सीट + उपयोग	मॉडल प्रयोगों को विवेकपूर्ण बनाए रखता है।
मॉडल	सर्वर रहित GPU कार्य	उपयोग आधारित	कुश्ती इन्फ्रा के बिना GPU कार्यों को स्पिन करें।
वर्सेल	फ्रंटएंड + AI SDK	मुफ़्त स्तर + उपयोग	शीघ्रता से रमणीय इंटरफेस भेजें।

ध्यान दें: कीमतें बदलती रहती हैं, मुफ़्त टियर मौजूद रहते हैं, और कुछ मार्केटिंग भाषा जानबूझकर आशावादी होती है। कोई बात नहीं। सरल शुरुआत करें।

तेज किनारों के साथ दर्दनाक समस्या का पता लगाएं 🔎

आपकी पहली जीत ऐसी नौकरी चुनने से मिलती है जिसमें कुछ सीमाएँ हों: दोहराव, समय-सीमा, महँगापन, या ज़्यादा काम। इन पर ध्यान दें:

समय बर्बाद करने वाले कामों से उपयोगकर्ता नफरत करते हैं, जैसे ईमेल को क्रमबद्ध करना, कॉल का सारांश तैयार करना, दस्तावेजों पर गुणवत्ता आश्वासन (QA)।
अनुपालन-भारी वर्कफ़्लो जहां संरचित आउटपुट मायने रखता है।
विरासत उपकरण अंतराल जहां वर्तमान प्रक्रिया 30 क्लिक और एक प्रार्थना है।

दस चिकित्सकों से बात करें। पूछें: आज आपने ऐसा क्या किया जिससे आपको गुस्सा आया? स्क्रीनशॉट मांगें। अगर वे आपको स्प्रेडशीट दिखा दें, तो आप लगभग तैयार हैं।

लिटमस परीक्षण: यदि आप दो वाक्यों में पहले और बाद का वर्णन नहीं कर सकते, तो समस्या बहुत अस्पष्ट है।

डेटा रणनीति जो संयोजित होती है 📈

एआई का मूल्य आपके द्वारा विशिष्ट रूप से स्पर्श किए गए डेटा के माध्यम से संयोजित होता है। इसके लिए पेटाबाइट्स या जादू की आवश्यकता नहीं है। इसके लिए विचार की आवश्यकता है।

स्रोत - ग्राहक द्वारा उपलब्ध कराए गए दस्तावेज़ों, टिकटों, ईमेल या लॉग से शुरुआत करें। ऐसी बेतरतीब चीज़ों को स्क्रैप करने से बचें जिन्हें आप नहीं रख सकते।
संरचना - इनपुट स्कीमा को पहले से डिज़ाइन करें (owner_id, doc_type, created_at, version, checksum)। सुसंगत फ़ील्ड बाद में मूल्यांकन और ट्यूनिंग के लिए पथ साफ़ करते हैं।
फ़ीडबैक - थम्ब्स अप/डाउन, स्टार्ड आउटपुट जोड़ें, और मॉडल टेक्स्ट और अंतिम मानव-संपादित टेक्स्ट के बीच अंतर कैप्चर करें। साधारण लेबल भी सोने के समान हैं।
गोपनीयता - डेटा न्यूनीकरण और भूमिका-आधारित पहुँच का अभ्यास करें; स्पष्ट PII को संपादित करें; पढ़ने/लिखने की पहुँच और कारणों को लॉग करें। यूके ICO के डेटा सुरक्षा सिद्धांतों के साथ संरेखित करें [1]।
प्रतिधारण और विलोपन - आप क्या रखते हैं और क्यों, इसका दस्तावेज़ बनाएँ; एक दृश्यमान विलोपन पथ प्रदान करें। यदि आप AI क्षमताओं के बारे में दावे करते हैं, तो उन्हें FTC के दिशानिर्देशों [3] के अनुसार ईमानदार रखें।

जोखिम प्रबंधन और शासन के लिए, अपने मचान के रूप में एनआईएसटी एआई जोखिम प्रबंधन फ्रेमवर्क का उपयोग करें; यह बिल्डरों के लिए लिखा गया है, न कि केवल लेखा परीक्षकों के लिए [2]।

निर्माण बनाम खरीद बनाम मिश्रण - आपकी मॉडल रणनीति 🧠

इसे अधिक जटिल मत बनाइये।

जब विलंबता, गुणवत्ता और अपटाइम पहले ही दिन से मायने रखते हों, तब खरीदारी करें
तो उसे बेहतर बनाएँ । छोटे, साफ़ डेटासेट, अव्यवस्थित विशाल डेटासेट को मात देते हैं।
जब आपको बड़े पैमाने पर नियंत्रण, गोपनीयता या लागत दक्षता की आवश्यकता हो, तो मॉडल खोलें
मिश्रण - तर्क के लिए एक मजबूत सामान्य मॉडल और विशेष कार्यों या सुरक्षा के लिए एक छोटे स्थानीय मॉडल का उपयोग करें।

लघु निर्णय मैट्रिक्स:

उच्च विचरण इनपुट, सर्वोत्तम गुणवत्ता की आवश्यकता → शीर्ष स्तरीय होस्टेड एलएलएम से शुरुआत करें।
स्थिर डोमेन, दोहरावदार पैटर्न → छोटे मॉडल के लिए फाइन-ट्यून या आसवन।
कठोर विलंबता या ऑफ़लाइन → हल्के स्थानीय मॉडल।
संवेदनशील डेटा बाधाएँ → स्पष्ट डीपी शर्तों के साथ स्वयं-होस्ट या गोपनीयता-सम्मान विकल्पों का उपयोग करें [2]।

संदर्भ वास्तुकला, संस्थापक संस्करण 🏗️

इसे उबाऊ और अवलोकनीय रखें:

अंतर्ग्रहण - फ़ाइलें, ईमेल, वेबहुक को कतार में शामिल करना।
प्रीप्रोसेसिंग - चंकिंग, रिडक्शन, पीआईआई स्क्रबिंग।
भंडारण - कच्चे डेटा के लिए ऑब्जेक्ट स्टोर, मेटाडेटा के लिए रिलेशनल डीबी, पुनर्प्राप्ति के लिए वेक्टर डीबी।
ऑर्केस्ट्रेशन - पुनर्प्रयास, दर सीमा, बैकऑफ़ को संभालने के लिए वर्कफ़्लो इंजन।
एलएलएम परत - प्रॉम्प्ट टेम्पलेट, उपकरण, पुनर्प्राप्ति, फ़ंक्शन कॉलिंग। कैश को आक्रामक रूप से (सामान्यीकृत इनपुट पर कुंजी; एक छोटा टीटीएल सेट करें; जहाँ सुरक्षित हो, बैच करें)।
सत्यापन - JSON स्कीमा जाँच, हेयुरिस्टिक्स, हल्के परीक्षण संकेत। उच्च दांव के लिए मानव-इन-द-लूप जोड़ें।
अवलोकनीयता - लॉग, ट्रेस, मेट्रिक्स, मूल्यांकन डैशबोर्ड। प्रति अनुरोध लागत ट्रैक करें।
फ्रंटएंड - स्पष्ट सामर्थ्य, संपादन योग्य आउटपुट, सरल निर्यात। डिलाइट वैकल्पिक नहीं है।

सुरक्षा और बचाव किसी दिन की बात नहीं है। कम से कम, LLM अनुप्रयोगों के लिए OWASP टॉप 10 के विरुद्ध ख़तरा-मॉडल LLM-विशिष्ट जोखिमों (शीघ्र इंजेक्शन, डेटा एक्सफ़िल्टरेशन, असुरक्षित टूल उपयोग) को कम करें, और अपने NIST AI RMF नियंत्रणों से शमन को जोड़ें [4][2]।

वितरण: आपके पहले 100 उपयोगकर्ता 🎯

कोई उपयोगकर्ता नहीं, कोई स्टार्टअप नहीं। एक AI कंपनी कैसे शुरू करें, असल में एक वितरण इंजन कैसे शुरू करें, यही है।

समस्या समुदाय - विशिष्ट फ़ोरम, स्लैक समूह, या उद्योग न्यूज़लेटर। पहले उपयोगी बनें।
संस्थापक द्वारा निर्देशित डेमो - वास्तविक डेटा के साथ 15 मिनट के लाइव सत्र। रिकॉर्ड करें, फिर क्लिप को हर जगह इस्तेमाल करें।
पीएलजी हुक - मुफ़्त रीड-ओनली आउटपुट; निर्यात या स्वचालित करने के लिए भुगतान करें। हल्का घर्षण काम करता है।
साझेदारियाँ - जहाँ आपके उपयोगकर्ता पहले से ही रहते हैं, वहाँ एकीकरण करें। एक एकीकरण एक राजमार्ग बन सकता है।
सामग्री - मीट्रिक्स के साथ ईमानदार टियरडाउन पोस्ट। लोग अस्पष्ट विचार नेतृत्व की बजाय विशिष्ट जानकारी चाहते हैं।

छोटी-छोटी गर्व करने लायक जीत मायने रखती है: समय की बचत के साथ एक केस स्टडी, एक विश्वसनीय हर के साथ सटीकता में वृद्धि।

मूल्य निर्धारण जो मूल्य के अनुरूप हो 💸

एक सरल, व्याख्या योग्य योजना से शुरुआत करें:

उपयोग-आधारित : अनुरोध, टोकन, संसाधित मिनट। निष्पक्षता और शीघ्र स्वीकृति के लिए उत्तम।
सीट-आधारित : जब सहयोग और लेखा परीक्षा महत्वपूर्ण हों।
हाइब्रिड : बेस सब्सक्रिप्शन के साथ मीटर्ड एक्स्ट्रा। स्केलिंग के दौरान लाइटें चालू रहती हैं।

प्रो टिप: कीमत को काम से जोड़ें, मॉडल से नहीं। अगर आप 5 घंटे की मेहनत हटा दें, तो कीमत बनाए गए मूल्य के बराबर रखें। टोकन न बेचें, परिणाम बेचें।

मूल्यांकन: उबाऊ चीज़ों को मापें 📏

हाँ, बिल्ड इवैल्यूएशन। नहीं, इनका परफेक्ट होना ज़रूरी नहीं है। ट्रैक:

कार्य सफलता दर - क्या आउटपुट स्वीकृति मानदंडों को पूरा करता है?
संपादन दूरी - मनुष्यों ने आउटपुट में कितना परिवर्तन किया?
विलंबता - पृष्ठ 50 और पृष्ठ 95. मनुष्य घबराहट को नोटिस करते हैं।
प्रति कार्य लागत - न कि केवल प्रति टोकन।
अवधारण एवं सक्रियण - साप्ताहिक सक्रिय खाते; प्रति उपयोगकर्ता कार्यप्रवाह चलता है।

सरल लूप: लगभग 20 वास्तविक कार्यों का एक "गोल्डन सेट" रखें। प्रत्येक रिलीज़ पर, उन्हें स्वचालित रूप से चलाएँ, डेल्टा की तुलना करें, और हर हफ़्ते 10 यादृच्छिक लाइव आउटपुट की समीक्षा करें। असहमति को एक संक्षिप्त कारण कोड (जैसे, HALLUCINATION , TONE , FORMAT ) के साथ लॉग करें ताकि आपका रोडमैप वास्तविकता से मेल खाए।

बिना किसी परेशानी के विश्वास, सुरक्षा और अनुपालन 🛡️

सुरक्षा उपायों को केवल अपने पॉलिसी दस्तावेज़ में ही नहीं, बल्कि अपने उत्पाद में भी शामिल करें:

स्पष्ट दुरुपयोग को रोकने के लिए इनपुट फ़िल्टरिंग
स्कीमा और व्यावसायिक नियमों के विरुद्ध आउटपुट सत्यापन
उच्च प्रभाव वाले निर्णयों के लिए मानवीय समीक्षा
स्पष्ट खुलासे । कोई रहस्यमयी दावा नहीं।

निष्पक्षता, पारदर्शिता और जवाबदेही के लिए ओईसीडी एआई सिद्धांतों को अपने उत्तर सितारा के रूप में उपयोग करें; विपणन दावों को एफटीसी के मानकों के अनुरूप रखें; और यदि आप व्यक्तिगत डेटा संसाधित करते हैं, तो आईसीओ के मार्गदर्शन और डेटा-न्यूनतमकरण मानसिकता के अनुसार काम करें [5][3][1]।

30-60-90 दिन की लॉन्च योजना, बिना ग्लैमर वाला संस्करण ⏱️

दिन 1–30

10 लक्षित उपयोगकर्ताओं का साक्षात्कार लें; 20 वास्तविक कलाकृतियाँ एकत्रित करें।
एक संकीर्ण कार्यप्रवाह बनाएं जो ठोस आउटपुट के साथ समाप्त हो।
5 खातों को क्लोज़्ड बीटा भेजें। एक फ़ीडबैक विजेट जोड़ें। संपादनों को स्वचालित रूप से कैप्चर करें।
बुनियादी मूल्यांकन जोड़ें। लागत, विलंबता और कार्य सफलता पर नज़र रखें।

दिन 31–60

संकेतों को कड़ा करें, पुनर्प्राप्ति जोड़ें, विलंबता में कटौती करें।
एक सरल योजना के साथ भुगतान लागू करें।
2 मिनट के डेमो वीडियो के साथ एक सार्वजनिक प्रतीक्षा सूची शुरू करें। साप्ताहिक रिलीज़ नोट्स शुरू करें।
लैंड 5 डिजाइन साझेदार हस्ताक्षरित पायलटों के साथ।

दिन 61–90

स्वचालन हुक और निर्यात का परिचय दें।
अपने पहले 10 भुगतान वाले लोगो को लॉक करें।
दो छोटे केस स्टडीज़ प्रकाशित करें। उन्हें विशिष्ट रखें, अनावश्यक न हों।
मॉडल रणनीति v2 पर निर्णय लें: जहां यह स्पष्ट रूप से लाभदायक हो, वहां इसे ठीक करें या उसका विस्तार करें।

क्या यह बिल्कुल सही है? नहीं। क्या यह लोगों का ध्यान खींचने के लिए काफ़ी है? बिल्कुल।

धन उगाहना है या नहीं, और इसके बारे में कैसे बात करें 💬

आपको निर्माण के लिए अनुमति की आवश्यकता नहीं है। लेकिन अगर आप:

कथा : दर्दनाक समस्या, तीव्र कील, डेटा लाभ, वितरण योजना, स्वस्थ प्रारंभिक मेट्रिक्स।
डेक : समस्या, समाधान, कौन परवाह करता है, डेमो स्क्रीनशॉट, जीटीएम, वित्तीय मॉडल, रोडमैप, टीम।
परिश्रम : सुरक्षा मुद्रा, गोपनीयता नीति, अपटाइम, लॉगिंग, मॉडल विकल्प, मूल्यांकन योजना [2][4]।

यदि आप नहीं बढ़ाते हैं:

राजस्व-आधारित वित्त, पूर्व भुगतान, या छोटी छूट के साथ वार्षिक अनुबंधों पर निर्भर रहें।
लीन इन्फ्रास्ट्रक्चर चुनकर बर्न को कम रखें। मॉडल या सर्वरलेस जॉब्स लंबे समय तक पर्याप्त हो सकते हैं।

कोई भी रास्ता काम करता है। वह रास्ता चुनें जिससे आपको हर महीने ज़्यादा सीखने को मिले।

खाइयाँ जो वास्तव में पानी रोकती हैं 🏰

AI में, खाईयाँ फिसलन भरी होती हैं। फिर भी, आप उन्हें बना सकते हैं:

वर्कफ़्लो लॉक-इन - दैनिक आदत बन जाना चाहिए, न कि पृष्ठभूमि API।
निजी प्रदर्शन - स्वामित्व डेटा पर ट्यूनिंग, जिस तक प्रतिस्पर्धी कानूनी रूप से पहुंच नहीं सकते।
वितरण - एक विशिष्ट दर्शक वर्ग, एकीकरण, या चैनल फ्लाईव्हील का स्वामित्व।
स्विचिंग लागत - टेम्पलेट्स, फाइन-ट्यून्स और ऐतिहासिक संदर्भ जिन्हें उपयोगकर्ता आसानी से नहीं छोड़ेंगे।
ब्रांड पर भरोसा - सुरक्षा स्थिति, पारदर्शी दस्तावेज़, और जवाबदेह समर्थन। यह और भी बढ़ जाता है।

सच कहूँ तो, कुछ खाइयाँ शुरू में पोखर जैसी लगती हैं। कोई बात नहीं। पोखर को चिपचिपा बना दो।

सामान्य गलतियाँ जो AI स्टार्टअप्स को रोकती हैं 🧯

सिर्फ़ डेमो की सोच - मंच पर तो ठीक, लेकिन निर्माण में कमज़ोर। पुनःप्रयास, एकरूपता और मॉनिटर को पहले से ही शामिल करें।
अस्पष्ट समस्या - यदि आपका ग्राहक यह नहीं बता सकता कि आपको अपनाने के बाद उसमें क्या बदलाव आया, तो आप मुश्किल में हैं।
बेंचमार्क के प्रति ओवरफिटिंग - ऐसे लीडरबोर्ड पर ध्यान देना, जिसकी आपके उपयोगकर्ता को परवाह नहीं है।
UX - AI की उपेक्षा करना सही है लेकिन अजीब है, फिर भी असफल हो जाता है। रास्ते छोटे करें, आत्मविश्वास दिखाएँ, संपादन की अनुमति दें।
लागत की गतिशीलता को नज़रअंदाज़ करना - कैशिंग की कमी, बैचिंग का अभाव, आसवन योजना का अभाव। मार्जिन मायने रखता है।
कानूनी अंतिम - गोपनीयता और दावे वैकल्पिक नहीं हैं। जोखिम संरचना के लिए NIST AI RMF और ऐप-स्तरीय खतरों को कम करने के लिए OWASP LLM टॉप 10 का उपयोग करें [2][4]।

एक संस्थापक की साप्ताहिक चेकलिस्ट 🧩

ग्राहक को दिखाई देने वाली कोई चीज़ भेजें।
10 यादृच्छिक आउटपुट की समीक्षा करें; 3 सुधारों पर ध्यान दें।
तीन उपयोगकर्ताओं से बात करें। उनसे एक दर्दनाक उदाहरण पूछें।
एक वैनिटी मीट्रिक को मार डालो।
रिलीज़ नोट्स लिखें। छोटी सी जीत का जश्न मनाएँ। कॉफ़ी पिएँ, शायद ज़्यादा ही।

यह एक एआई कंपनी कैसे शुरू करें, इसका एक साधारण रहस्य है। निरंतरता, प्रतिभा को मात देती है, जो अजीब तरह से सुकून देने वाली बात है।

संक्षेप में 🧠✨

एआई कंपनी कैसे शुरू करें, यह किसी अनोखे शोध पर निर्भर नहीं करता। यह एक ऐसी समस्या चुनने के बारे में है जिसके पीछे पैसा हो, सही मॉडलों को एक भरोसेमंद वर्कफ़्लो में ढालें, और इस तरह दोहराएँ जैसे आपको ठहराव से एलर्जी हो। वर्कफ़्लो पर नियंत्रण रखें, प्रतिक्रियाएँ इकट्ठा करें, हल्के सुरक्षा उपाय बनाएँ, और अपनी कीमत ग्राहक मूल्य के अनुसार रखें। जब संदेह हो, तो सबसे आसान चीज़ भेजें जो आपको कुछ नया सिखाए। फिर अगले हफ़्ते... और उसके अगले हफ़्ते भी ऐसा ही करें।

आप इसे समझ गए होंगे। और अगर यहाँ कहीं कोई रूपक टूट भी जाए, तो कोई बात नहीं - स्टार्टअप्स बिलों वाली अव्यवस्थित कविताएँ हैं।

संदर्भ

ICO - UK GDPR: डेटा सुरक्षा के लिए मार्गदर्शिका: और पढ़ें
एनआईएसटी - एआई जोखिम प्रबंधन ढांचा: और पढ़ें
एफटीसी - एआई और विज्ञापन दावों पर व्यावसायिक मार्गदर्शन: और पढ़ें
OWASP - बड़े भाषा मॉडल अनुप्रयोगों के लिए शीर्ष 10: और पढ़ें
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