EC AI

AIスタートアップの名前を選ぶ方法

2024.01.12 23:35

ジェネレーティブAIは企業においてはホームランではありません。

2024.01.12 03:00

ジェネレーティブAI機能のための実現可能な価格モデルを構築することは、困難を伴うかもしれません。

2024.01.08 01:00

ベンチャーキャピタリストは、2024年にAI投資がハイプを超えて進展すると楽観的な見方をしています。

2024.01.06 02:30

企業の幹部は、以下の手順に従って、生成的AIが倫理的であることを確保することができます。

2023.12.30 23:35

「メガディール」は、全体的なAIの資金調達額を膨らませている可能性があります。

2023.12.06 14:01

アナリティクスは、生成型AIアプリの製品の問題を解決することができます。

2023.12.06 00:35

TCスタートアップバトルフィールドマスタークラス with Lightspeed Ventures：生成AIを使用して効率を飛躍的に向上させる

2023.11.28 01:00

スタートアップ企業は、フラクショナルAIオフィサーの雇用を検討するべきです。

2023.11.25 00:35

誰がAIの戦いで強力な人々が勝つと予想したでしょうか？

2023.11.23 00:05

投資家たちは、OpenAIの非営利組織のガバナンスモデルに対して冷めた態度を示しています。

2023.11.21 07:34

効果的な加速主義、ドゥーマーズ、ディセルズ、そしてAIの優先順位を誇示する方法について

2023.11.21 00:57

AIの力を借りれば、あなたも平凡になれます。

2023.11.10 00:00

6つのベンチャーキャピタリストが、スタートアップがAI時代に市場シェアを獲得し守る方法を説明します。

2023.10.14 05:01

悪い行為者を見つけたいですか？明るい面を見てみましょう。

2023.10.06 03:14

新しいAI機能が初週に5%の採用率を獲得した方法

2023.10.03 05:00

すべてのVCがAIスタートアップのテックスタックについて尋ねるべき質問

2023.09.19 05:00

最初のアプローチとしてLLMを微調整する代わりに、代わりにプロンプトの設計を試してみてください。

2023.09.19 02:27

LexisNexisは、法律の執筆や研究を容易にするために生成AIを取り入れています。

2023.09.11 00:00

AIを活用したビジネスチームを組み立てるための5つのステップ

2023.09.09 03:00

売上高の成長を示してください。

2023.09.08 01:54

AI時代のデータの力は、スタートアップに不利な状況をもたらすのでしょうか？

2023.09.01 00:00

お客様に貴社の生成AIエンタープライズツールに信頼を寄せていただくための4つの方法

2023.08.29 19:30

どのSaaS企業でも生成型AIを収益化する方法

2023.08.22 00:30

ネット保持率が急落する中、AIはソフトウェア企業が必要とする救世主となる可能性があります。

2023.08.19 01:30

ピッチデッキ解析：DeckMatchの100万ドルのシードデッキ

2023.08.18 23:35

AIは注目されていますが、それは実際の市場なのか、プラットフォームの一部なのか、どちらなのでしょうか？

2023.08.14 00:00

トムソン・ロイターは、仕事を置き換えるのではなく、生産性を向上させるためにAIを活用しています。

2023.08.07 00:00

ジャーナリストに対して創造的なAIが創業者をより興味深い存在にする4つの方法

2023.08.06 06:30

イノベーション段階の生成型AIの創業者に投資家が尋ねるべき5つの質問

2023.08.03 01:30

全ての初期段階のAIスタートアップが同じように作られているわけではありません。

2023.08.02 05:32

AIを活用した薬剤探索では、複数の勝者が存在する可能性があります。

2023.07.30 02:00

AIの導入障壁を下げるための文脈を作り、具体的な例を提供します。 AIの導入障壁を下げるためには、以下のような文脈を作ることが重要です。 1. 教育とトレーニング: AIの導入には、従業員や管理職の教育とトレーニングが必要です。AIの基本的な概念や利点、導入方法などについての教育プログラムを提供することで、従業員がAIに対する理解を深めることができます。例: 会社Aは、AIの導入を進めるために、従業員向けのAI教育プログラムを開始しました。従業員は、AIの基本的な原則や利点、導入方法について学ぶことができ、AIを活用するためのスキルを身につけることができました。 2. リソースとインフラストラクチャ: AIの導入には、適切なリソースとインフラストラクチャが必要です。これには、高性能なコンピューターシステムやデータベース、クラウドサービスなどが含まれます。組織は、これらのリソースを整備することで、AIの導入をスムーズに進めることができます。例: 医療機関Bは、AIを活用した診断支援システムを導入するために、高性能なコンピューターシステムと大容量のデータベースを整備しました。これにより、医師はより正確な診断を行うためのAIツールを利用することができるようになりました。 3. 法的および倫理的な枠組み: AIの導入には、法的および倫理的な枠組みが必要です。組織は、データプライバシーやセキュリティ、倫理的な使用などに関するガイドラインを策定することで、AIの導入に関するリスクを最小限に抑えることができます。例: 企業Cは、AIを活用した顧客データの分析を行うために、データプライバシーとセキュリティに関する厳格なガイドラインを策定しました。これにより、顧客の個人情報が適切に保護され、AIの利用に関する倫理的な問題が最小限に抑えられました。これらの文脈を作ることにより、AIの導入障壁を下げることができます。

2023.07.12 05:30

ジェネレーティブAIのトレンドに乗り遅れた感じですか？90日で前進するための5つのステップ

2023.07.11 19:00

垂直型AIとそれを構築する可能性のある人々

2023.07.09 02:00

機密性のあるコンピューティングが生成型AIの採用を安全にする方法

2023.06.30 06:30

AIがクラウドソーシングの仕事に浸透することについて、私たちは皆心配すべきです。

2023.06.19 00:00

これは単なる宣伝ではありません。企業アメリカは、AIが彼らのビジネスを変革することに大きな賭けをしています。

2023.06.17 02:00

AIの時代における競争上の懸念

2023.06.03 06:30

ピッチデッキ解析：Oii.aiの190万ドルのシードデッキ

2023.06.02 23:30

AIを活用したSaaSの価格設定を行う前に考慮すべき要素

2023.06.01 19:30

インターネット上では、あなたがボットであることを誰も知りません。

2023.05.26 00:00

AI時代においてアプリケーションを保護するために企業が行うべき3つのこと

2023.05.25 20:30