cara memulai perusahaan AI

Cara memulai Perusahaan AI.

Memulai startup AI terdengar menarik sekaligus sedikit menakutkan. Kabar baiknya: jalannya lebih jelas daripada yang terlihat. Lebih baik lagi: jika Anda berfokus pada pelanggan, pemanfaatan data, dan eksekusi yang membosankan, Anda dapat mengungguli tim yang memiliki pendanaan lebih baik. Ini adalah panduan langkah demi langkah dan sedikit opini tentang Cara memulai perusahaan AI - dengan taktik yang cukup untuk beralih dari ide menjadi pendapatan tanpa terbebani jargon.

Artikel yang mungkin ingin Anda baca setelah ini:

🔗 Cara membuat AI di komputer Anda (panduan lengkap)
Tutorial langkah demi langkah untuk membangun sistem AI Anda sendiri secara lokal.

🔗 Persyaratan penyimpanan data untuk AI: Apa yang perlu Anda ketahui
Pelajari berapa banyak data dan penyimpanan yang benar-benar dibutuhkan proyek AI.

🔗 Apa itu AI sebagai layanan?
Pahami cara kerja AIaaS dan mengapa bisnis menggunakannya.

🔗 Cara menggunakan AI untuk menghasilkan uang
Temukan aplikasi AI yang menguntungkan dan strategi menghasilkan pendapatan.

Siklus ide cepat menjadi pendapatan 🌀

Kalau Anda hanya membaca satu paragraf, bacalah paragraf ini. Cara memulai perusahaan AI itu rumit:

  1. memilih masalah yang menyakitkan dan mahal,

  2. mengirimkan alur kerja yang tidak rapi yang menyelesaikannya lebih baik dengan AI,

  3. dapatkan penggunaan dan data nyata,

  4. menyempurnakan model plus UX setiap minggu,

  5. Ulangi sampai pelanggan membayar. Memang berantakan, tapi anehnya bisa diandalkan.

Sebuah contoh nyata: tim yang beranggotakan empat orang mengirimkan seorang asisten QA kontrak yang menandai klausul berisiko tinggi dan menyarankan pengeditan secara langsung. Mereka mencatat setiap koreksi manusia sebagai data pelatihan dan mengukur "jarak pengeditan" per klausul. Dalam empat minggu, waktu peninjauan turun dari "satu sore" menjadi "sebelum makan siang", dan mitra desain mulai meminta harga tahunan. Tidak ada yang istimewa; hanya loop yang ketat dan pencatatan yang ketat.

Mari kita lebih spesifik.

Orang-orang meminta kerangka kerja. Baiklah. Pendekatan yang sebenarnya bagus untuk Cara memulai perusahaan AI adalah sebagai berikut:

  • Masalah dengan uang di baliknya - AI Anda harus mengganti langkah yang mahal atau membuka pendapatan baru, bukan hanya terlihat futuristik.

  • Keunggulan data - data pribadi dan majemuk yang meningkatkan output Anda. Bahkan anotasi umpan balik yang ringan pun penting.

  • Irama pengiriman cepat - rilis kecil yang mempererat siklus pembelajaran Anda. Kecepatan adalah parit yang disamarkan sebagai kopi.

  • Kepemilikan alur kerja - miliki pekerjaan menyeluruh, bukan panggilan API tunggal. Anda ingin menjadi sistem aksinya.

  • Kepercayaan & keamanan berdasarkan desain - privasi, validasi, dan keterlibatan manusia yang mempertaruhkan segalanya.

  • Distribusi yang benar-benar dapat Anda jangkau - saluran tempat 100 pengguna pertama Anda berada sekarang, bukan secara hipotetis di kemudian hari.

Jika Anda dapat memeriksa 3 atau 4 di antaranya, Anda sudah unggul.

Tabel Perbandingan - opsi tumpukan kunci untuk pendiri AI 🧰

Tabel yang rapi agar Anda dapat memilih alat dengan cepat. Beberapa frasa sengaja dibuat tidak sempurna karena memang begitulah kehidupan nyata.

Alat / Platform Terbaik untuk Perkiraan harga Mengapa ini berhasil
API OpenAI Prototipe cepat, tugas LLM yang luas berdasarkan penggunaan Model yang kuat, dokumen mudah, iterasi cepat.
Claude Antropik Penalaran konteks panjang, keamanan berdasarkan penggunaan Pagar pembatas yang berguna, penalaran yang kuat untuk perintah yang rumit.
Google Vertex AI ML tumpukan penuh di GCP penggunaan cloud + per layanan Pelatihan, penyetelan, dan jalur yang terkelola semuanya dalam satu.
AWS Bedrock Akses multi-model di AWS berdasarkan penggunaan Beragamnya vendor ditambah ekosistem AWS yang ketat.
Azure OpenAI Kebutuhan perusahaan + kepatuhan berbasis penggunaan + infrastruktur Azure Keamanan, tata kelola, dan kontrol regional asli Azure.
Wajah yang Memeluk Model terbuka, penyempurnaan, komunitas campuran gratis + berbayar Pusat model besar, kumpulan data, dan perkakas terbuka.
Mengulangi Menyebarkan model sebagai API berdasarkan penggunaan Dorong model, dapatkan titik akhir - semacam keajaiban.
Rantai Lang Mengorkestrasi aplikasi LLM sumber terbuka + bagian berbayar Rantai, agen, dan integrasi untuk alur kerja yang kompleks.
Indeks Llama Pengambilan + konektor data sumber terbuka + bagian berbayar Pembuatan RAG cepat dengan pemuat data yang fleksibel.
Kerucut pinus Pencarian vektor dalam skala besar berdasarkan penggunaan Pencarian kesamaan yang terkelola dan lancar.
Weaviate DB Vektor dengan pencarian hibrid sumber terbuka + awan Bagus untuk pencampuran semantik + kata kunci.
Milvus Mesin vektor sumber terbuka sumber terbuka + awan Skalanya bagus, dukungan CNCF tidak ada salahnya.
Bobot & Bias Pelacakan eksperimen + evaluasi per kursi + penggunaan Menjaga eksperimen model tetap waras.
Modal Pekerjaan GPU tanpa server berdasarkan penggunaan Menjalankan tugas GPU tanpa harus repot dengan infrastruktur.
Vercel SDK Frontend + AI tingkatan gratis + penggunaan Kirimkan antarmuka yang menyenangkan, dengan cepat.

Catatan: harga berubah, ada paket gratis, dan beberapa bahasa pemasaran sengaja dibuat optimis. Tidak masalah. Mulailah dengan sederhana.

Temukan masalah yang menyakitkan dengan ujung yang tajam 🔎

Kemenangan pertama Anda datang dari memilih pekerjaan dengan batasan: repetitif, terikat waktu, mahal, atau bervolume tinggi. Carilah:

  • Pembuang waktu yang tidak disukai pengguna, seperti memilah email, meringkas panggilan, dan Tanya Jawab pada dokumen.

  • Alur kerja yang sangat memperhatikan kepatuhan, di mana keluaran terstruktur menjadi hal yang penting.

  • Kesenjangan alat lama di mana proses saat ini adalah 30 klik dan doa.

Bicaralah dengan 10 praktisi. Tanyakan: apa yang Anda lakukan hari ini yang membuat Anda kesal? Mintalah tangkapan layar. Jika mereka menunjukkan spreadsheet, Anda sudah dekat.

Ujian lakmus: jika Anda tidak dapat menggambarkan sebelum dan sesudah dalam dua kalimat, masalahnya terlalu kabur.

Strategi data yang menggabungkan 📈

Nilai AI berkembang melalui data yang Anda sentuh secara unik. Hal itu tidak membutuhkan petabyte atau keajaiban. Yang dibutuhkan hanyalah pemikiran.

  • Sumber - mulai dengan dokumen, tiket, email, atau log yang disediakan pelanggan. Hindari pengikisan data acak yang tidak dapat Anda simpan.

  • Struktur - rancang skema input lebih awal (owner_id, doc_type, created_at, version, checksum). Kolom yang konsisten akan membersihkan jalur untuk evaluasi dan penyetelan nanti.

  • Umpan balik - tambahkan jempol ke atas/bawah, keluaran berbintang, dan tangkap perbedaan antara teks model dan teks akhir yang diedit manusia. Label sederhana pun sangat berharga.

  • Privasi - praktikkan minimalisasi data dan akses berbasis peran; redaksi PII yang jelas; catat akses baca/tulis dan alasannya. Sejalan dengan prinsip perlindungan data UK ICO [1].

  • Retensi & penghapusan - dokumentasikan apa yang Anda simpan dan alasannya; sediakan jalur penghapusan yang jelas. Jika Anda membuat klaim tentang kemampuan AI, pastikan klaim tersebut jujur ​​sesuai panduan FTC [3].

Untuk manajemen risiko dan tata kelola, gunakan Kerangka Manajemen Risiko AI NIST sebagai perancah Anda; kerangka ini ditulis untuk pembangun, bukan hanya auditor [2].

Membangun vs membeli vs memadukan - strategi model Anda 🧠

Jangan membuatnya terlalu rumit.

  • Beli saat latensi, kualitas, dan waktu aktif menjadi pertimbangan utama di hari pertama. API LLM eksternal memberi Anda daya ungkit instan.

  • Sempurnakan ketika domain Anda sempit dan Anda memiliki contoh yang representatif. Kumpulan data yang kecil dan bersih mengalahkan kumpulan data raksasa yang berantakan.

  • Buka model saat Anda membutuhkan kontrol, privasi, atau efisiensi biaya dalam skala besar. Alokasikan waktu untuk operasional.

  • Campuran - gunakan model umum yang kuat untuk penalaran dan model lokal yang kecil untuk tugas-tugas khusus atau pagar pembatas.

Matriks keputusan kecil:

  • Input dengan varians tinggi, butuh kualitas terbaik → mulai dengan LLM yang dihosting tingkat atas.

  • Domain stabil, pola berulang → sempurnakan atau saring ke model yang lebih kecil.

  • Latensi keras atau offline → model lokal ringan.

  • Batasan data sensitif → hosting sendiri atau gunakan opsi yang menghormati privasi dengan ketentuan DP yang jelas [2].

Arsitektur referensi, edisi pendiri 🏗️

Buatlah agar membosankan dan mudah diamati:

  1. Penyerapan - berkas, email, webhook ke dalam antrean.

  2. Praproses - pengelompokan, penyuntingan, penghapusan PII.

  3. Penyimpanan - penyimpanan objek untuk data mentah, DB relasional untuk metadata, DB vektor untuk pengambilan.

  4. Orkestrasi - mesin alur kerja untuk menangani percobaan ulang, batasan kecepatan, dan pembatalan.

  5. Lapisan LLM - templat prompt, alat, pengambilan, pemanggilan fungsi. Cache secara agresif (kunci pada input yang dinormalisasi; atur TTL singkat; batch jika aman).

  6. Validasi - Pemeriksaan Skema JSON, heuristik, prompt pengujian ringan. Tambahkan keterlibatan manusia untuk risiko tinggi.

  7. Observabilitas - log, jejak, metrik, dasbor evaluasi. Lacak biaya per permintaan.

  8. Frontend - kemudahan yang jelas, keluaran yang dapat diedit, ekspor yang mudah. ​​Kesenangan bukanlah pilihan.

Keamanan dan keselamatan bukanlah sesuatu yang bisa dicapai dalam waktu dekat. Setidaknya, risiko spesifik LLM model ancaman (injeksi cepat, eksfiltrasi data, penggunaan alat yang tidak aman) terhadap 10 Aplikasi LLM Teratas OWASP, dan hubungkan mitigasi kembali ke kontrol RMF AI NIST Anda [4][2].

Distribusi: 100 pengguna pertama Anda 🎯

Tanpa pengguna, tanpa startup. Cara memulai perusahaan AI sama halnya dengan cara memulai mesin distribusi.

  • Komunitas bermasalah - forum khusus, grup Slack, atau buletin industri. Jadilah bermanfaat terlebih dahulu.

  • Demo yang dipandu pendiri - sesi langsung 15 menit dengan data nyata. Rekam, lalu gunakan klip di mana saja.

  • Kait PLG - keluaran baca-saja gratis; bayar untuk ekspor atau otomatisasi. Gesekan ringan berhasil.

  • Kemitraan - integrasikan tempat-tempat di mana pengguna Anda sudah berada. Satu integrasi bisa menjadi jalan tol.

  • Konten - postingan analisis jujur ​​dengan metrik. Orang-orang lebih menyukai hal-hal spesifik daripada kepemimpinan pemikiran yang samar.

Kemenangan kecil yang membanggakan itu penting: studi kasus yang menghemat waktu, peningkatan akurasi dengan penyebut yang dapat dipercaya.

Harga yang sesuai dengan nilai 💸

Mulailah dengan rencana yang sederhana dan dapat dijelaskan:

  • Berbasis penggunaan : permintaan, token, menit diproses. Sangat baik untuk keadilan dan adopsi awal.

  • Berbasis kursi : ketika kolaborasi dan audit menjadi kunci.

  • Hibrida : langganan dasar plus tambahan berbayar. Lampu tetap menyala saat penskalaan.

Tips profesional: hubungkan harga dengan pekerjaan, bukan modelnya. Jika Anda mengurangi 5 jam kerja kasar, tetapkan harga mendekati nilai yang dihasilkan. Jangan jual token, jual hasilnya.

Evaluasi: ukur hal-hal yang membosankan 📏

Ya, buat evaluasi. Tidak, evaluasi tidak perlu sempurna. Lacak:

  • Tingkat keberhasilan tugas - apakah keluarannya memenuhi kriteria penerimaan?

  • Edit jarak - seberapa besar manusia mengubah output?

  • Latensi - p50 dan p95. Manusia merasakan getaran.

  • Biaya per tindakan - bukan hanya per token.

  • Retensi & aktivasi - akun aktif mingguan; alur kerja berjalan per pengguna.

Loop sederhana: simpan "golden set" yang terdiri dari ~20 tugas nyata. Pada setiap rilis, jalankan tugas-tugas tersebut secara otomatis, bandingkan delta, dan tinjau 10 keluaran langsung acak setiap minggu. Catat ketidaksepakatan dengan kode alasan singkat (misalnya, HALLUCINATION , TONE , FORMAT ) agar peta jalan Anda sesuai dengan kenyataan.

Kepercayaan, keamanan, dan kepatuhan tanpa sakit kepala 🛡️

Masukkan perlindungan ke dalam produk Anda, bukan hanya dokumen polis Anda:

  • Penyaringan masukan untuk mengekang penyalahgunaan yang nyata.

  • Validasi keluaran terhadap skema dan aturan bisnis.

  • Tinjauan manusia untuk keputusan berdampak tinggi.

  • Pengungkapan yang jelas tentang keterlibatan AI. Tanpa klaim yang membingungkan.

Gunakan Prinsip AI OECD sebagai bintang utara Anda untuk keadilan, transparansi, dan akuntabilitas; jaga agar klaim pemasaran selaras dengan standar FTC; dan jika Anda memproses data pribadi, operasikan sesuai dengan panduan ICO dan pola pikir meminimalkan data [5][3][1].

Rencana peluncuran 30-60-90 hari, versi yang tidak glamor ⏱️

Hari 1–30

  • Wawancarai 10 pengguna target; kumpulkan 20 artefak nyata.

  • Bangun alur kerja sempit yang berakhir dengan keluaran nyata.

  • Kirim beta tertutup ke 5 akun. Tambahkan widget umpan balik. Rekam hasil edit secara otomatis.

  • Tambahkan evaluasi dasar. Lacak biaya, latensi, dan keberhasilan tugas.

Hari ke 31–60

  • Perketat perintah, tambahkan pengambilan, kurangi latensi.

  • Terapkan pembayaran dengan satu rencana sederhana.

  • Luncurkan daftar tunggu publik dengan video demo berdurasi 2 menit. Mulai catatan rilis mingguan.

  • Mitra desain Land 5 dengan pilot yang ditandatangani.

Hari ke 61–90

  • Memperkenalkan kaitan otomatisasi dan ekspor.

  • Kunci 10 logo berbayar pertama Anda.

  • Publikasikan 2 studi kasus singkat. Pastikan spesifik, tanpa basa-basi.

  • Tentukan strategi model v2: sempurnakan atau saring jika sudah jelas hasilnya.

Sempurnakah? Tidak. Cukupkah untuk mendapatkan daya tarik? Tentu saja.

Penggalangan dana atau tidak, dan bagaimana membicarakannya 💬

Anda tidak memerlukan izin untuk membangun. Namun, jika Anda membangun:

  • Narasi : masalah yang menyakitkan, irisan tajam, keunggulan data, rencana distribusi, metrik awal yang sehat.

  • Deck : masalah, solusi, siapa yang peduli, tangkapan layar demo, GTM, model keuangan, peta jalan, tim.

  • Ketekunan : postur keamanan, kebijakan privasi, waktu aktif, pencatatan, pilihan model, rencana evaluasi [2][4].

Jika Anda tidak menaikkan:

  • Andalkan pembiayaan berbasis pendapatan, pembayaran di muka, atau kontrak tahunan dengan diskon kecil.

  • Jaga agar biaya tetap rendah dengan memilih infrastruktur yang ramping. Pekerjaan modal atau tanpa server bisa cukup untuk jangka panjang.

Cara mana pun bisa berhasil. Pilih yang memberi Anda lebih banyak pembelajaran setiap bulannya.

Parit yang benar-benar menampung air 🏰

Di AI, parit memang licin. Namun, Anda bisa membangunnya:

  • Penguncian alur kerja - menjadi kebiasaan sehari-hari, bukan API latar belakang.

  • Performa pribadi - penyetelan pada data hak milik yang tidak dapat diakses secara sah oleh pesaing.

  • Distribusi - memiliki audiens khusus, integrasi, atau saluran yang unggul.

  • Biaya peralihan - templat, penyempurnaan, dan konteks historis yang tidak akan ditinggalkan begitu saja oleh pengguna.

  • Kepercayaan merek - postur keamanan, dokumen transparan, dukungan responsif. Semuanya berlipat ganda.

Jujur saja, beberapa parit awalnya lebih mirip genangan air. Tidak apa-apa. Buat genangan airnya lengket.

Kesalahan umum yang menghambat startup AI 🧯

  • Pemikiran demo saja - keren di panggung, rapuh saat produksi. Tambahkan percobaan ulang, idempotensi, dan monitor lebih awal.

  • Masalah yang tidak jelas - jika pelanggan Anda tidak dapat mengatakan apa yang berubah setelah mengadopsi Anda, Anda dalam masalah.

  • Terlalu terpaku pada tolok ukur - terobsesi dengan papan peringkat yang tidak dipedulikan oleh pengguna Anda.

  • Mengabaikan UX - AI yang benar tetapi canggung tetap gagal. Persingkat jalur, tunjukkan kepercayaan diri, izinkan pengeditan.

  • Mengabaikan dinamika biaya - kurangnya caching, tidak ada batching, tidak ada rencana distilasi. Margin itu penting.

  • Terakhir secara hukum - privasi dan klaim bukanlah pilihan. Gunakan NIST AI RMF untuk menyusun risiko dan OWASP LLM Top 10 untuk memitigasi ancaman tingkat aplikasi [2][4].

Daftar periksa mingguan pendiri 🧩

  • Kirimkan sesuatu yang dapat dilihat oleh pelanggan.

  • Tinjau 10 keluaran acak; perhatikan 3 perbaikan.

  • Bicaralah dengan 3 pengguna. Mintalah contoh yang menyakitkan.

  • Hancurkan satu metrik kesombongan.

  • Tulis catatan rilis. Rayakan kemenangan kecil. Minum kopi, mungkin terlalu banyak.

Inilah rahasia yang kurang menarik dari Cara memulai perusahaan AI. Konsistensi mengalahkan kecemerlangan, yang anehnya terasa menenangkan.

Singkatnya 🧠✨

Memulai perusahaan AI bukan tentang riset yang eksotis. Melainkan tentang menemukan masalah yang berbiaya tinggi, mengemas model yang tepat dalam alur kerja yang tepercaya, dan melakukan iterasi seolah-olah Anda alergi terhadap stagnasi. Kuasai alur kerja, kumpulkan umpan balik, bangun batasan yang ringan, dan pastikan harga Anda tetap sesuai dengan nilai pelanggan. Jika ragu, kirimkan hal paling sederhana yang mengajarkan Anda sesuatu yang baru. Lalu lakukan lagi minggu depan… dan minggu depan lagi.

Kamu benar. Dan jika ada metafora yang kurang tepat di sini, tidak apa-apa - startup itu puisi yang berantakan dengan faktur.

Referensi

  1. ICO - GDPR Inggris: Panduan Perlindungan Data: baca selengkapnya

  2. NIST - Kerangka Manajemen Risiko AI: baca selengkapnya

  3. FTC - Panduan Bisnis tentang klaim AI dan periklanan: baca selengkapnya

  4. OWASP - 10 Teratas untuk Aplikasi Model Bahasa Besar: baca selengkapnya

  5. OECD - Prinsip AI: baca selengkapnya

Temukan AI Terbaru di Toko Asisten AI Resmi

Tentang Kami

Kembali ke blog