اے آئی کمپنی کیسے شروع کی جائے۔

AI اسٹارٹ اپ شروع کرنا ایک ہی وقت میں چمکدار اور تھوڑا خوفناک لگتا ہے۔ اچھی خبر: راستہ دکھائی دینے سے کہیں زیادہ صاف ہے۔ اس سے بھی بہتر: اگر آپ کسٹمرز، ڈیٹا لیوریج، اور بورنگ ایگزیکیوشن پر توجہ مرکوز کرتے ہیں، تو آپ بہتر فنڈ والی ٹیموں کو پیچھے چھوڑ سکتے ہیں۔ یہ آپ کی قدم بہ قدم، ہلکی سی رائے پر مبنی پلے بک ہے جس میں AI کمپنی کیسے شروع کی جائے - کافی حکمت عملی کے ساتھ خیال سے آمدنی کی طرف جارجن میں ڈوبے بغیر۔

اس کے بعد آپ جو مضامین پڑھنا پسند کر سکتے ہیں:

🔗 اپنے کمپیوٹر پر AI کیسے بنائیں (مکمل گائیڈ)
مقامی طور پر اپنا AI سسٹم بنانے کے لیے مرحلہ وار ٹیوٹوریل۔

🔗 AI کے لیے ڈیٹا اسٹوریج کی ضروریات: آپ کو کیا جاننے کی ضرورت ہے۔
جانیں کہ کتنے ڈیٹا اور سٹوریج AI پروجیکٹوں کو واقعی درکار ہے۔

🔗 AI بطور سروس کیا ہے؟
سمجھیں کہ AIaaS کیسے کام کرتا ہے اور کاروبار اسے کیوں استعمال کرتے ہیں۔

🔗 پیسہ کمانے کے لیے AI کا استعمال کیسے کریں۔
منافع بخش AI ایپلی کیشنز اور آمدنی پیدا کرنے والی حکمت عملیوں کو دریافت کریں۔

فوری آئیڈیا ٹو ریونیو لوپ 🌀

اگر آپ صرف ایک پیراگراف پڑھتے ہیں تو اسے یہ بنائیں۔ ایک AI کمپنی کو کیسے شروع کرنا ہے ایک سخت لوپ پر آتا ہے:

ایک تکلیف دہ، مہنگا مسئلہ چنیں،
ایک ناقص ورک فلو بھیجیں جو اسے AI کے ساتھ بہتر طریقے سے حل کرتا ہے،
استعمال اور حقیقی ڈیٹا حاصل کریں،
ماڈل پلس UX ہفتہ وار بہتر کریں،
گاہک کی ادائیگی تک دہرائیں۔ یہ گندا ہے لیکن عجیب طور پر قابل اعتماد ہے۔

ایک فوری مثالی جیت: ایک چار افراد کی ٹیم نے ایک کنٹریکٹ-QA مددگار بھیج دیا جس نے ہائی رسک شقوں کو جھنڈا لگایا اور آن لائن ترمیم کی تجویز کی۔ انہوں نے ہر انسانی تصحیح کو تربیتی اعداد و شمار کے طور پر حاصل کیا اور فی شق "فاصلہ ترمیم" کی پیمائش کی۔ چار ہفتوں کے اندر، جائزہ لینے کا وقت "ایک دوپہر" سے "دوپہر کے کھانے سے پہلے" تک گر گیا اور ڈیزائن پارٹنرز نے سالانہ قیمتوں کا تعین کرنا شروع کر دیا۔ کچھ بھی پسند نہیں؛ صرف تنگ لوپس اور بے رحم لاگنگ۔

آئیے مخصوص کرتے ہیں۔

لوگ فریم ورک مانگتے ہیں۔ ٹھیک ہے AI کمپنی کو کیسے شروع کیا جائے اس کے بارے میں حقیقت میں ایک اچھا نقطہ نظر ان نوٹوں کو متاثر کرتا ہے:

اس کے پیچھے پیسے کے ساتھ مسئلہ - آپ کے AI کو ایک مہنگے قدم کو تبدیل کرنا چاہیے یا نئی آمدنی کو غیر مقفل کرنا چاہیے، نہ کہ صرف مستقبل کے حوالے سے۔
ڈیٹا کا فائدہ - نجی، مرکب ڈیٹا جو آپ کے آؤٹ پٹس کو بہتر بناتا ہے۔ یہاں تک کہ ہلکے تاثرات کی تشریحات بھی شمار ہوتی ہیں۔
تیز شپنگ کیڈینس - چھوٹی ریلیز جو آپ کے سیکھنے کے لوپ کو سخت کرتی ہیں۔ رفتار کافی کے بھیس میں ایک کھائی ہے۔
ورک فلو کی ملکیت - آخر سے آخر تک جاب کے مالک ہوں، ایک بھی API کال نہیں۔ آپ عمل کا نظام بننا چاہتے ہیں۔
بھروسہ اور حفاظت بذریعہ ڈیزائن - رازداری، توثیق، اور انسان کے اندر جہاں داؤ بہت زیادہ ہے۔
تقسیم جس تک آپ واقعی پہنچ سکتے ہیں - ایک چینل جہاں آپ کے پہلے 100 صارفین ابھی رہتے ہیں، بعد میں فرضی طور پر نہیں۔

اگر آپ ان میں سے 3 یا 4 کو چیک کر سکتے ہیں، تو آپ پہلے ہی آگے ہیں۔

موازنہ ٹیبل - AI بانیوں کے لیے کلیدی اسٹیک اختیارات 🧰

ایک کھردرا ٹیبل تاکہ آپ جلدی سے اوزار چن سکیں۔ کچھ جملے جان بوجھ کر نامکمل ہوتے ہیں کیونکہ حقیقی زندگی ایسی ہی ہوتی ہے۔

ٹول / پلیٹ فارم	کے لیے بہترین	قیمت بالپارک	یہ کیوں کام کرتا ہے۔
اوپن اے آئی API	تیز پروٹو ٹائپنگ، وسیع ایل ایل ایم کام	استعمال کی بنیاد پر	مضبوط ماڈلز، آسان دستاویزات، تیز رفتار تکرار۔
انتھروپک کلاڈ	طویل سیاق و سباق استدلال، حفاظت	استعمال کی بنیاد پر	مددگار گڑھے، پیچیدہ اشارے کے لیے ٹھوس استدلال۔
گوگل ورٹیکس اے آئی	GCP پر مکمل اسٹیک ML	کلاؤڈ استعمال + فی سروس	ٹریننگ، ٹیوننگ، اور پائپ لائنوں کا نظم سب کے ساتھ۔
AWS بیڈرک	AWS پر ملٹی ماڈل تک رسائی	استعمال کی بنیاد پر	وینڈر کی قسم کے علاوہ سخت AWS ماحولیاتی نظام۔
Azure OpenAI	انٹرپرائز + تعمیل کی ضروریات	استعمال پر مبنی + Azure انفرا	Azure-آبائی سیکیورٹی، گورننس، اور علاقائی کنٹرول۔
گلے ملنے والا چہرہ	اوپن ماڈلز، فائن ٹیوننگ، کمیونٹی	مفت + ادائیگی کا مرکب	بڑے پیمانے پر ماڈل ہب، ڈیٹاسیٹس، اور اوپن ٹولنگ۔
نقل کرنا	ماڈلز کو APIs کے بطور تعینات کرنا	استعمال کی بنیاد پر	ایک ماڈل کو آگے بڑھائیں، ایک اختتامی نقطہ حاصل کریں - قسم کا جادو۔
لینگ چین	ایل ایل ایم ایپس کی آرکیسٹریٹنگ	اوپن سورس + ادا شدہ حصے	پیچیدہ ورک فلو کے لیے زنجیریں، ایجنٹس اور انضمام۔
لاما انڈیکس	بازیافت + ڈیٹا کنیکٹر	اوپن سورس + ادا شدہ حصے	لچکدار ڈیٹا لوڈرز کے ساتھ تیز آر اے جی بلڈنگ۔
پائنیکون	پیمانے پر ویکٹر کی تلاش	استعمال کی بنیاد پر	منظم، کم رگڑ مماثلت کی تلاش۔
ہموار کرنا	ہائبرڈ تلاش کے ساتھ ویکٹر DB	اوپن سورس + کلاؤڈ	سیمنٹک + کلیدی الفاظ کی ملاوٹ کے لیے اچھا ہے۔
ملواس	اوپن سورس ویکٹر انجن	اوپن سورس + کلاؤڈ	اچھی طرح سے پیمانہ، CNCF کی پشت پناہی کو نقصان نہیں پہنچاتا۔
وزن اور تعصبات	تجرباتی ٹریکنگ + ایولز	فی سیٹ + استعمال	ماڈل تجربات کو سمجھدار رکھتا ہے۔
موڈل	سرور لیس GPU نوکریاں	استعمال کی بنیاد پر	ریسلنگ انفرا کے بغیر GPU کاموں کو اسپن کریں۔
ورسل	فرنٹ اینڈ + AI SDK	مفت درجے + استعمال	لذت بخش انٹرفیس، جلدی بھیجیں۔

نوٹ: قیمتوں میں تبدیلی، مفت درجات موجود ہیں، اور مارکیٹنگ کی کچھ زبان مقصد کے لحاظ سے پرامید ہے۔ یہ ٹھیک ہے۔ سادہ شروع کریں۔

تیز کناروں کے ساتھ تکلیف دہ مسئلہ تلاش کریں 🔎

آپ کی پہلی جیت رکاوٹوں کے ساتھ نوکری کا انتخاب کرنے سے ہوتی ہے: بار بار، وقت کی پابندی، مہنگا، یا زیادہ حجم۔ تلاش کریں:

وقت ڈوب جاتا ہے صارفین کرنے سے نفرت کرتے ہیں، جیسے ای میلز کو ٹرائی کرنا، کالز کا خلاصہ کرنا، دستاویزات پر QA۔
تعمیل بھاری ورک فلو جہاں ساختی آؤٹ پٹ اہمیت رکھتا ہے۔
لیگیسی ٹول گیپس جہاں موجودہ عمل 30 کلکس اور دعا ہے۔

10 پریکٹیشنرز سے بات کریں۔ پوچھو: آج آپ نے ایسا کیا کیا جس سے آپ ناراض ہو گئے؟ اسکرین شاٹس کے لیے پوچھیں۔ اگر وہ آپ کو ایک اسپریڈشیٹ دکھاتے ہیں، تو آپ قریب ہیں۔

لٹمس ٹیسٹ: اگر آپ دو جملوں میں پہلے اور بعد کی وضاحت نہیں کر سکتے ہیں، تو مسئلہ بہت مبہم ہے۔

ڈیٹا کی حکمت عملی جو 📈 مرکب کرتی ہے۔

آپ منفرد طور پر چھونے والے ڈیٹا کے ذریعے AI قدر مرکبات۔ اس کے لیے پیٹا بائٹس یا جادوگرنی کی ضرورت نہیں ہے۔ یہ سوچنے کی ضرورت ہے۔

ماخذ - گاہک کی فراہم کردہ دستاویزات، ٹکٹس، ای میلز، یا لاگ سے شروع کریں۔ بے ترتیب چیزوں کو کھرچنے سے گریز کریں جو آپ نہیں رکھ سکتے۔
ڈھانچہ - ابتدائی طور پر ان پٹ اسکیموں کو ڈیزائن کریں (owner_id، doc_type، create_at، ورژن، checksum)۔ مسلسل فیلڈز بعد میں تشخیص اور ٹیوننگ کے لیے راستہ صاف کرتے ہیں۔
تاثرات - انگوٹھا اوپر/نیچے شامل کریں، ستارے والے آؤٹ پٹس، اور ماڈل ٹیکسٹ اور حتمی انسانی ترمیم شدہ متن کے درمیان فرق کیپچر کریں۔ یہاں تک کہ سادہ لیبل بھی سونے کے ہیں۔
رازداری - ڈیٹا کو کم سے کم کرنے اور کردار پر مبنی رسائی کی مشق کریں؛ واضح PII کو درست کریں؛ لاگ پڑھنے/لکھنے تک رسائی اور وجوہات۔ UK ICO کے ڈیٹا پروٹیکشن اصولوں کے ساتھ سیدھ میں رہیں [1]۔
برقرار رکھنا اور حذف کرنا - دستاویز کریں کہ آپ کیا رکھتے ہیں اور کیوں؛ ایک نظر آنے والا حذف کرنے کا راستہ فراہم کریں۔ اگر آپ AI صلاحیتوں کے بارے میں دعویٰ کرتے ہیں، تو FTC کی رہنمائی کے مطابق انہیں ایماندار رکھیں [3]۔

رسک مینجمنٹ اور گورننس کے لیے، NIST AI رسک مینجمنٹ فریم ورک کو اپنے سہاروں کے طور پر استعمال کریں۔ یہ معماروں کے لیے لکھا گیا ہے، نہ صرف آڈیٹرز کے لیے [2]۔

تعمیر بمقابلہ خرید بمقابلہ مرکب - آپ کی ماڈل حکمت عملی 🧠

اسے زیادہ پیچیدہ نہ کریں۔

پہلے دن جب تاخیر، معیار اور اپ ٹائم اہمیت رکھتا ہو تو خریدیں بیرونی LLM APIs آپ کو فوری فائدہ فراہم کرتے ہیں۔
جب آپ کا ڈومین تنگ ہو اور آپ کے پاس نمائندہ مثالیں ہوں تو بہتر بنائیں چھوٹے، صاف ڈیٹاسیٹس نے گندے جنات کو شکست دی۔
جب آپ کو پیمانے پر کنٹرول، رازداری، یا لاگت کی کارکردگی کی ضرورت ہو تو ماڈلز کھولیں آپریشن کے لیے بجٹ کا وقت۔
بلینڈ - استدلال کے لیے ایک مضبوط عمومی ماڈل اور مخصوص کاموں یا چوکیوں کے لیے ایک چھوٹا مقامی ماڈل استعمال کریں۔

چھوٹے فیصلے کا میٹرکس:

اعلی متغیر ان پٹ، بہترین معیار کی ضرورت ہے → ایک اعلی درجے کی میزبانی شدہ LLM کے ساتھ شروع کریں۔
مستحکم ڈومین، دہرائے جانے والے پیٹرن → ٹھیک ٹیون یا چھوٹے ماڈل میں ڈسٹل۔
سخت تاخیر یا آف لائن → ہلکا پھلکا مقامی ماڈل۔
حساس ڈیٹا کی رکاوٹیں → خود میزبان یا واضح DP شرائط کے ساتھ رازداری کے احترام کے اختیارات استعمال کریں [2]۔

حوالہ فن تعمیر، بانی ایڈیشن 🏗️

اسے بورنگ اور قابل مشاہدہ رکھیں:

ادخال - فائلیں، ای میلز، ویب ہکس ایک قطار میں۔
پری پروسیسنگ - چنکنگ، ریڈیکشن، پی آئی آئی اسکربنگ۔
ذخیرہ - خام ڈیٹا کے لیے آبجیکٹ اسٹور، میٹا ڈیٹا کے لیے رشتہ دار DB، بازیافت کے لیے ویکٹر DB۔
آرکیسٹریشن - دوبارہ کوششوں، شرح کی حدود، بیک آف کو سنبھالنے کے لیے ورک فلو انجن۔
ایل ایل ایم پرت - پرامپٹ ٹیمپلیٹس، ٹولز، بازیافت، فنکشن کالنگ۔ جارحانہ طریقے سے کیش کریں (نارملائزڈ ان پٹس پر کلید؛ ایک مختصر ٹی ٹی ایل سیٹ کریں؛ بیچ جہاں محفوظ ہو)۔
توثیق - JSON اسکیما کی جانچ پڑتال، heuristics، ہلکے وزن کے ٹیسٹ کے اشارے۔ اعلی داؤ پر لگانے کے لیے ہیومن ان دی لوپ شامل کریں۔
آبزرویبلٹی - لاگ، ٹریس، میٹرکس، تشخیصی ڈیش بورڈ۔ فی درخواست لاگت کو ٹریک کریں۔
فرنٹ اینڈ - واضح اخراجات، قابل تدوین آؤٹ پٹ، سادہ برآمدات۔ خوشی اختیاری نہیں ہے۔

سلامتی اور حفاظت کسی دن کی چیز نہیں ہے۔ کم از کم، ایل ایل ایم ایپلی کیشنز کے لیے OWASP ٹاپ 10 کے خلاف خطرے کے ماڈل ایل ایل ایم کے مخصوص خطرات (فوری انجیکشن، ڈیٹا اکٹھا کرنا، غیر محفوظ ٹول کا استعمال) اور تخفیف کو اپنے NIST AI RMF کنٹرولز سے منسلک کریں [4][2]۔

تقسیم: آپ کے پہلے 100 صارفین 🎯

کوئی صارف نہیں، کوئی آغاز نہیں۔ ایک AI کمپنی کو کیسے شروع کیا جائے واقعی یہ ہے کہ ڈسٹری بیوشن انجن کیسے شروع کیا جائے۔

پرابلم کمیونٹیز - مخصوص فورمز، سلیک گروپس، یا انڈسٹری نیوز لیٹرز۔ پہلے مفید بنیں۔
بانی کی زیر قیادت ڈیمو - حقیقی ڈیٹا کے ساتھ 15 منٹ کے لائیو سیشن۔ ریکارڈ کریں، پھر ہر جگہ کلپس استعمال کریں۔
PLG ہکس - مفت صرف پڑھنے کے لیے آؤٹ پٹ؛ ایکسپورٹ یا خودکار کرنے کے لیے ادائیگی کریں۔ نرم رگڑ کام کرتا ہے۔
شراکتیں - جہاں آپ کے صارفین پہلے سے رہتے ہیں ان کو مربوط کریں۔ ایک انضمام ایک شاہراہ ہو سکتا ہے۔
مواد - میٹرکس کے ساتھ دیانت دارانہ پوسٹس۔ لوگ مبہم سوچ والی قیادت کے بارے میں تفصیلات چاہتے ہیں۔

چھوٹی شیخی کے لائق جیت اہم ہے: وقت کی بچت کے ساتھ کیس اسٹڈی، قابل اعتماد ڈینومینیٹر کے ساتھ درستگی میں اضافہ۔

قیمت 💸 کے ساتھ مطابقت رکھتی ہے۔

ایک سادہ، قابل وضاحت منصوبہ کے ساتھ شروع کریں:

استعمال کی بنیاد پر : درخواستیں، ٹوکن، منٹس پر کارروائی کی گئی۔ انصاف پسندی اور جلد اپنانے کے لیے بہت اچھا ہے۔
نشست پر مبنی : جب تعاون اور آڈٹ کلیدی حیثیت رکھتے ہیں۔
ہائبرڈ : بیس سبسکرپشن پلس میٹرڈ اضافی۔ اسکیلنگ کے دوران لائٹس کو آن رکھتا ہے۔

پرو ٹِپ: قیمت کو نوکری سے جوڑیں، ماڈل سے نہیں۔ اگر آپ 5 گھنٹے کے گرنٹ ورک کو ہٹاتے ہیں، تو قیمت کے قریب قیمت بنتی ہے۔ ٹوکن نہ بیچیں، نتائج بیچیں۔

تشخیص: بورنگ چیزوں کی پیمائش کریں 📏

ہاں، ایولز بنائیں۔ نہیں، انہیں کامل ہونے کی ضرورت نہیں ہے۔ ٹریک:

کام کی کامیابی کی شرح - کیا آؤٹ پٹ قبولیت کے معیار پر پورا اترتا ہے؟
فاصلے میں ترمیم کریں - انسانوں نے آؤٹ پٹ کو کتنا تبدیل کیا؟
تاخیر - p50 اور p95۔ انسان ہلچل محسوس کرتے ہیں۔
لاگت فی عمل - نہ صرف فی ٹوکن۔
برقرار رکھنا اور چالو کرنا - ہفتہ وار فعال اکاؤنٹس؛ ورک فلو فی صارف چلتا ہے۔

سادہ لوپ: ~20 حقیقی کاموں کا "سنہری سیٹ" رکھیں۔ ہر ریلیز پر، انہیں خود کار طریقے سے چلائیں، ڈیلٹا کا موازنہ کریں، اور ہر ہفتے 10 بے ترتیب لائیو آؤٹ پٹس کا جائزہ لیں۔ اختلاف رائے کو ایک مختصر وجہ کوڈ (مثال کے طور پر HALLUCINATION , TONE , FORMAT ) کے ساتھ لاگ ان کریں تاکہ آپ کا روڈ میپ حقیقت کے مطابق ہو۔

سر درد کے بغیر اعتماد، حفاظت، اور تعمیل 🛡️

اپنے پروڈکٹ میں حفاظتی تدابیر بنائیں، نہ صرف آپ کی پالیسی دستاویز:

واضح غلط استعمال کو روکنے کے لیے ان پٹ فلٹرنگ
اسکیموں اور کاروباری قواعد کے خلاف آؤٹ پٹ کی توثیق
اعلی اثر والے فیصلوں کے لیے انسانی جائزہ
واضح انکشافات ۔ کوئی پراسرار چٹنی کے دعوے نہیں۔

انصاف، شفافیت اور جوابدہی کے لیے OECD AI اصولوں کو اپنے شمالی ستارے کے طور پر استعمال کریں۔ مارکیٹنگ کے دعووں کو FTC کے معیارات کے مطابق رکھیں؛ اور اگر آپ ذاتی ڈیٹا پر کارروائی کرتے ہیں، تو ICO کی رہنمائی اور ڈیٹا کو کم سے کم کرنے کی ذہنیت کے مطابق کام کریں [5][3][1]۔

30-60-90 دن کا لانچ پلان، غیر مہذب ورژن ⏱️

دن 1-30

انٹرویو 10 ہدف صارفین؛ 20 اصلی نمونے جمع کریں۔
ایک تنگ ورک فلو بنائیں جو ٹھوس آؤٹ پٹ کے ساتھ ختم ہو۔
ایک بند بیٹا 5 اکاؤنٹس میں بھیجیں۔ فیڈ بیک ویجیٹ شامل کریں۔ ترامیم کو خود بخود کیپچر کریں۔
بنیادی ایولز شامل کریں۔ لاگت، تاخیر، اور کام کی کامیابی کو ٹریک کریں۔

دن 31-60

اشارے کو سخت کریں، بازیافت شامل کریں، تاخیر کو کم کریں۔
ایک سادہ پلان کے ساتھ ادائیگیوں کو لاگو کریں۔
2 منٹ کی ڈیمو ویڈیو کے ساتھ عوامی انتظار کی فہرست شروع کریں۔ ہفتہ وار ریلیز نوٹس شروع کریں۔
دستخط شدہ پائلٹس کے ساتھ زمین 5 ڈیزائن پارٹنرز۔

دن 61-90

آٹومیشن ہکس اور برآمدات متعارف کروائیں۔
اپنے پہلے 10 ادائیگی کرنے والے لوگو کو لاک کریں۔
2 مختصر کیس اسٹڈیز شائع کریں۔ انہیں مخصوص رکھیں، کوئی فلف نہیں۔
ماڈل اسٹریٹجی v2 پر فیصلہ کریں: فائن ٹیون یا ڈسٹل جہاں یہ واضح طور پر ادائیگی کرتا ہے۔

کیا یہ کامل ہے؟ کیا یہ کرشن حاصل کرنے کے لیے کافی ہے؟ بالکل۔

فنڈ ریزنگ یا نہیں، اور اس کے بارے میں کیسے بات کی جائے 💬

آپ کو تعمیر کرنے کی اجازت کی ضرورت نہیں ہے۔ لیکن اگر آپ اٹھاتے ہیں:

بیانیہ : تکلیف دہ مسئلہ، تیز پچر، ڈیٹا فائدہ، تقسیم کا منصوبہ، صحت مند ابتدائی میٹرکس۔
ڈیک : مسئلہ، حل، کون پرواہ کرتا ہے، ڈیمو اسکرین شاٹس، جی ٹی ایم، مالیاتی ماڈل، روڈ میپ، ٹیم۔
مستعدی : حفاظتی کرنسی، رازداری کی پالیسی، اپ ٹائم، لاگنگ، ماڈل کے انتخاب، تشخیصی منصوبہ [2][4]۔

اگر آپ نہیں اٹھاتے ہیں:

آمدنی پر مبنی مالیات، قبل از ادائیگی، یا چھوٹی چھوٹ کے ساتھ سالانہ معاہدوں پر انحصار کریں۔
دبلی پتلی انفرا کا انتخاب کرکے جلتے رہیں۔ موڈل یا سرور لیس ملازمتیں طویل عرصے کے لیے کافی ہوسکتی ہیں۔

یا تو راستہ کام کرتا ہے۔ ایک ایسا انتخاب کریں جو آپ کو ہر ماہ مزید سیکھنے کا موقع فراہم کرے۔

کھائی جو حقیقت میں پانی رکھتی ہیں 🏰

AI میں، کھائی پھسلتی ہیں۔ پھر بھی، آپ انہیں بنا سکتے ہیں:

ورک فلو لاک ان - روزمرہ کی عادت بن جائیں، بیک گراؤنڈ API نہیں۔
نجی کارکردگی - ملکیتی ڈیٹا پر ٹیوننگ جس تک حریف قانونی طور پر رسائی حاصل نہیں کرسکتے ہیں۔
تقسیم - ایک مخصوص سامعین، انضمام، یا چینل فلائی وہیل کا مالک ہونا۔
تبدیلی کے اخراجات - ٹیمپلیٹس، فائن ٹیونز، اور تاریخی سیاق و سباق جسے صارفین ہلکے سے ترک نہیں کریں گے۔
برانڈ کا اعتماد - حفاظتی کرنسی، شفاف دستاویزات، جوابی تعاون۔ یہ مرکب کرتا ہے۔

آئیے ایماندار بنیں ، کچھ کھائی پہلے تو کھڈوں کی طرح ہوتی ہیں۔ یہ ٹھیک ہے۔ پودے کو چپچپا بنائیں۔

عام غلطیاں جو AI اسٹارٹ اپس کو روکتی ہیں 🧯

صرف ڈیمو سوچ - اسٹیج پر ٹھنڈی، پیداوار میں کمزور۔ دوبارہ کوششیں، آئیڈیمپوٹینسی، اور مانیٹر جلد شامل کریں۔
مبہم مسئلہ - اگر آپ کا گاہک یہ نہیں کہہ سکتا کہ آپ کو اپنانے کے بعد کیا بدلا ہے، تو آپ پریشانی میں ہیں۔
بینچ مارکس کے لیے اوور فٹنگ - لیڈر بورڈ پر جنون جس کی آپ کے صارف کو پرواہ نہیں ہے۔
UX - AI کو نظرانداز کرنا یہ درست ہے لیکن عجیب و غریب اب بھی ناکام ہے۔ راستے مختصر کریں، اعتماد دکھائیں، ترمیم کی اجازت دیں۔
لاگت کی حرکیات کو نظر انداز کرنا - کیشنگ کی کمی، کوئی بیچنگ، کوئی کشید منصوبہ نہیں۔ حاشیہ اہمیت رکھتا ہے۔
قانونی آخری - رازداری اور دعوے اختیاری نہیں ہیں۔ خطرے کی ساخت کے لیے NIST AI RMF اور ایپ سطح کے خطرات کو کم کرنے کے لیے OWASP LLM ٹاپ 10 کا استعمال کریں [2][4]۔

بانی کی ہفتہ وار چیک لسٹ 🧩

گاہک کو دکھائی دینے والی چیز بھیجیں۔
10 بے ترتیب آؤٹ پٹ کا جائزہ لیں؛ نوٹ 3 بہتری۔
3 صارفین سے بات کریں۔ دردناک مثال کے لیے پوچھیں۔
ایک وینٹی میٹرک کو مار ڈالو۔
ریلیز نوٹ لکھیں۔ ایک چھوٹی سی جیت کا جشن منائیں۔ کافی پیو، شاید بہت زیادہ۔

اے آئی کمپنی کیسے شروع کی جائے اس کا یہ غیر واضح راز ہے۔ مستقل مزاجی پرتیبھا کو شکست دیتی ہے، جو عجیب طور پر تسلی بخش ہے۔

TL;DR 🧠✨

AI کمپنی کیسے شروع کی جائے غیر ملکی تحقیق کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ اس کے پیچھے پیسے کے ساتھ مسئلہ اٹھانے، ایک قابل اعتماد ورک فلو میں صحیح ماڈلز کو لپیٹنے، اور اس طرح دہرانے کے بارے میں ہے جیسے آپ کو جمود سے الرجی ہو۔ ورک فلو کا مالک بنیں، تاثرات جمع کریں، ہلکے گڑھے بنائیں، اور اپنی قیمتوں کو کسٹمر ویلیو سے منسلک رکھیں۔ شک ہونے پر، سب سے آسان چیز بھیجیں جو آپ کو کچھ نیا سکھاتی ہے۔ پھر اگلے ہفتے دوبارہ کریں… اور اگلے۔

آپ کو یہ مل گیا ہے۔ اور اگر کوئی استعارہ یہاں کہیں ٹوٹ جاتا ہے، تو یہ ٹھیک ہے - سٹارٹ اپ انوائس کے ساتھ گندی نظمیں ہیں۔

حوالہ جات

ICO - UK GDPR: ڈیٹا پروٹیکشن کے لیے گائیڈ: مزید پڑھیں
NIST - AI رسک مینجمنٹ فریم ورک: مزید پڑھیں
FTC - AI اور اشتہاری دعووں پر کاروباری رہنمائی: مزید پڑھیں
OWASP - بڑی زبان کے ماڈل ایپلی کیشنز کے لیے ٹاپ 10: مزید پڑھیں
OECD - AI اصول: مزید پڑھیں

آفیشل AI اسسٹنٹ اسٹور پر تازہ ترین AI تلاش کریں۔

ہمارے بارے میں

واپس بلاگ پر

ملک/علاقہ