Você pode ter certeza de que o mundo precisa do seu produto, mas ainda precisa fazer sua pesquisa de mercado.
Texto Por ANUPAM DATTA – Fast Company
Quando comecei minha jornada de pesquisa em IA na Carnegie Mellon University (CMU), tinha preocupações sobre como a IA poderia impactar o mundo. Como cientista da computação, eu sabia que conjuntos de dados disponíveis e algoritmos de treinamento poderiam levar a modelos inseguros, tendenciosos e não robustos, o que significava que esses modelos poderiam ter um impacto negativo no mundo.
Depois de seis anos de pesquisa, meu aluno de pós-graduação Shayak Sen e eu determinamos que o mercado estava maduro o suficiente para construir uma empresa que enfrentaria o viés da IA e se basearia na explicabilidade da IA. Tirei uma licença da CMU e Shayak e eu nos juntamos a Will Uppington , um veterano em tecnologia empresarial, para fundar a TruEra, com a missão de ajudar as empresas a criar uma IA mais eficaz e confiável.
Deixar a academia para empresas privadas é difícil, e determinar o momento certo para fazer a mudança é provavelmente o mais desafiador. E embora a resposta provavelmente seja diferente para todos, minha experiência me ensinou que é melhor considerar os seguintes fatores antes de dar o salto.
1. AVALIE SE O MERCADO PRECISA DO PRODUTO QUE VOCÊ ESTÁ PENSANDO EM CONSTRUIR
Para você, pode parecer óbvio que haverá demanda para o seu produto, mas você precisa fazer uma extensa diligência para determinar se esse é o caso.
Isso inclui conversar com pelo menos 50 clientes em potencial e, em seguida, mostrar a eles simulações do produto que você planeja criar. Pergunte se eles comprariam este produto ou algum outro produto neste bairro. Quais são suas principais prioridades e necessidades? O que os mantêm acordados à noite? O problema que você está tentando resolver é um deles?
Shayak e eu passamos um ano inteiro de 2017 a 2018 conversando com muitos clientes em potencial em bancos, seguros, tecnologia, saúde e economia de shows para obter uma leitura deles sobre se nosso produto teria valor. Aprendemos que, embora existissem os fundamentos da tecnologia, o mercado não estava totalmente maduro para o nosso produto. Como resultado, adiamos o início da empresa até 2019.
2. TENHA UMA HIPÓTESE CLARA DE COMO VOCÊ ESTÁ INDO ATRÁS DO MERCADO
Em nosso caso, tínhamos uma hipótese clara de que nosso mercado principal seria o de serviços financeiros — especificamente bancos e seguros — por causa dos rigorosos requisitos regulatórios em torno de modelos de aprendizado de máquina, explicabilidade, imparcialidade e avaliação de desempenho nesses mercados. Em particular, nos EUA, havia padrões para gerenciamento de risco de modelo (por exemplo, a orientação SR-11-7 do Federal Reserve). Esses padrões foram amplamente adotados pelos bancos e apoiados por ferramentas de modelos tradicionais. Havia uma necessidade não atendida de tecnologia e ferramentas análogas para modelos e dados de aprendizado de máquina.
Nossa segunda hipótese era que, com o tempo, isso seria um jogo muito horizontal, e todos os cientistas de dados que construíssem e mantivessem modelos de aprendizado de máquina se beneficiariam de nossos produtos.
Essas hipóteses principalmente se mostraram verdadeiras – foi útil ter isso como diretriz quando começamos a empresa porque ajudou a aguçar nosso foco e trabalhar em direção a essa estrela do norte.
3. CERTIFIQUE-SE DE CONSTRUIR UMA EQUIPE COMPLETA RELATIVAMENTE CEDO
Tenha algum DNA de produto e engenharia na equipe inicial para ir da inovação tecnológica a um produto viável e bem projetado que atenda às necessidades do mercado, especialmente se você estiver construindo um produto para usuários técnicos. Se você estiver criando uma nova categoria, vale a pena contratar um profissional de marketing desde o início. Você pode preencher outras funções assim que tiver um produto.
Em nosso caso, tínhamos um conjunto de inovações técnicas básicas sobre explicabilidade, imparcialidade e análise de causa raiz para modelos de aprendizado de máquina quando definimos. Complementamos isso com o DNA do produto unindo forças com Will e trazendo Justin Lawyer, que liderou os esforços de produto na plataforma Cloud AI do Google. Nossa equipe de engenharia fundadora também tinha uma experiência significativa com infraestrutura de grande escala e aprendizado de máquina.
4. TRAGA DE 3 A 5 PARCEIROS DE DESENVOLVIMENTO
Construa seu produto com parceiros de desenvolvimento. Isso ajudará você a aprimorar sua compreensão das necessidades do produto e propostas de valor que ressoam com os clientes. Você pode aproveitar esse entendimento para mapear o roteiro do produto e a estratégia de entrada no mercado.
Um parceiro de desenvolvimento ideal se sente confortável com um produto inicial, que naturalmente terá alguns pontos de atrito. Eles estão ansiosos para brincar e testar rapidamente o produto e fornecer feedback. Idealmente, você desejará trabalhar com parceiros de desenvolvimento de acordo com sua hipótese sobre seu mercado principal .
5. DECIDA ONDE VOCÊ PODE CAUSAR O MAIOR IMPACTO
Para mim, meu ponto de decisão veio no final de maio de 2022. A CMU teve a gentileza de me dar três anos de licença e, naquele momento, eu precisava decidir se voltaria para a universidade ou focaria em tempo integral na empresa. .
Tomei minha decisão com base em onde achava que poderia causar o maior impacto. Pensei cuidadosamente em nossa missão como fundadores da TruEra – que nosso produto fosse usado por todos os cientistas de dados do mundo. Para conseguir isso, eu precisava me concentrar em tempo integral na empresa para que pudéssemos construir nossa plataforma em escala, resolvendo problemas reais relacionados ao desempenho e à qualidade do modelo de aprendizado de máquina.
A geografia também foi um fator significativo. Eu tive que ficar na Bay Area para fazer a empresa crescer de forma eficaz e administrar meu equilíbrio entre vida pessoal e profissional.
Fazer a transição da academia para o setor privado pode ser complicado. Muitas empresas de tecnologia profunda se basearam em pesquisas fundamentais e abertas da academia. Saber quando é hora de levar esse trabalho aos clientes como um produto acabado tem a ver com a maturidade do mercado, a prontidão do produto e a ânsia de compra dos clientes.
De uma perspectiva pessoal, examinar cuidadosamente onde você pode causar o maior impacto – seja na academia ou nos negócios – é mais útil para saber quando dar esse salto.
Anupam Datta é o cofundador, presidente e cientista-chefe da TrueEra.
