大约三分之一的餐厅将在第一年倒闭。对于建筑公司，这个数字上升到 53%。
但人工智能项目才是真正令人心碎的：Gartner 的一项研究发现，“由于数据、算法或负责管理它们的团队存在偏差”，85% 的项目注定要失败。
不幸的是，对错过机会的极度恐惧意味着许多组织正在双脚跳入 AI 项目，尽管他们并不完全了解所涉及的工作范围。
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Dataloop 的联合创始人兼首席执行官 Eran Shlomo 建议：“确保您走在正确的 AI 开发道路上的最佳方法是在不考虑模型的情况下开始您的 AI 项目。”
他写道：“开发团队无法获得 AI 发挥其最佳能力所需的大部分数据。” “这产生了一个‘先有鸡还是先有蛋’的问题：企业需要生产数据来交付功能模型，但模型需要存在才能投入生产。”
在一篇针对非技术经理和高级开发人员的帖子中，他分享了一个构建核心团队的框架，该团队由数据科学家、领域专家和数据工程师组成，他们可以构建一个可以从错误中反复学习的系统。
通过协作，“人工智能提供了自动化、速度和低成本”，而团队则引导“人工智能在不断变化的环境中获得正确的结果。”
根据 Shlomo 的说法，沿着这些路线工作会产生一个机器学习数据飞轮，“本质上是规划一个学习系统，而不是一个在单个时间点正常工作的 AI 模型。”
非常感谢阅读，
沃尔特汤普森
TechCrunch+ 编辑经理
@你的主角
尽管经济低迷，CVC 在巴西的创业生态系统中获得了吸引力
图片来源： Alex Sholom （在新窗口中打开） / Getty Images
巴西的企业风险投资还处于起步阶段，但在过去几年中，采矿、电信和零售等行业的公司已经开始参与其中。
对冲基金投资分析师马修斯·塔瓦雷斯·多斯桑托斯 (Matheus Tavares Dos Santos) 表示：“这些 CVC 在结构上应该对巴西的创业生态系统有利，因为它引入了稳定的中期干粉库，可以降低波动性。”
Gatik 的 Gautam Narang 谈了解客户的重要性
图片学分：布莱斯德宾
正如俄亥俄州东巴勒斯坦发生的有毒火车脱轨事件所表明的那样，我们脆弱的遗留供应链早就应该进行大修了。
自动驾驶汽车初创公司 Gatik 在长达 300 英里的路线上运营着大约 40 辆无人驾驶重型半挂卡车，将配送中心与较小的枢纽连接起来。
Rebecca Bellan 采访了 Gatik 的首席执行官兼联合创始人 Gautam Narang，以了解有关公司运营、投资者预期以及人力短缺如何影响增长的更多信息。
“我们从来没有做过任何免费送货，”他说。 “自 2019 年以来，我们一直在进行商业交付，这意味着我们所做的每一次旅行，我们都得到了报酬。”
如果你有不止一种商业模式，你就没有商业模式
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如果你的创业公司没有明确定义的商业模式——以及万一第一个失败的备份——它就不太可能获得资金。
Haje Jan Kamps 将其定义为“公司运营的完整堆栈：如何部署资源（资金和人员）来创造产品和吸引付费客户，以及如何留住这些客户。”
无需在黑暗中绊倒：种子阶段的创始人可以在很大程度上依靠 LTV 和 CAC 来制定战略，因为确定“可重复的商业模式”是首要任务。
“重要的是缩小你的商业模式的焦点，以及你将如何在产品的销售周期中集中注意力，”他写道。
建立持久的远程工作习惯
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远程团队在何时以及如何工作方面具有很大的灵活性，但添加一些结构可以在不牺牲自由的情况下提高生产力和透明度。
ROOM3D 首席产品官兼总经理 Stefanie Palomino 表示：“归根结底，异步工作只有在您与团队划分工作阶段时才会为您服务。”
这篇文章提供了一些技巧，可以帮助管理人员部署积极倾听的技巧，以促进参与、改善沟通，并在理想情况下减少开会的次数。
“人们创造的例程是随着时间的推移协商的，但我们已经认为这是理所当然的事情。”
TechCrunch+ 综述：建立核心 AI 团队、巴西的 CVC 气候、 Walter Thompson的远程工作习惯，最初发表于TechCrunch