Довольно интересная мысль про «эффект данных» в AI-стартапах.
Формула успеха ИИ-старапа:
Success = Data*Data + ML Talent + Algorithms
Проще говоря, успешные AI-компании имеют «достаточно большие наборы данных, которые талантливые ML-разработчики могут использовать для создания лучших алгоритмов».

Т.е., чтобы запустить стартап на базе искусственного интеллекта нужно либо иметь доступ к нужному количеству данных, либо найти нишу, где нет много данных.

Это перекликается с идеями Andrew Ng:

В ИИ сейчас больше возможностей, чем талантливых исследователей для их реализации. Поэтому, даже небольшой ИИ-стартап имеет возможность, если сможет найти нишу с небольшим количеством данных.

Кроме того, есть ещё одно оптимистичное следствие этой идеи — если стартап сумеет дожить до того момента, когда данных будет уже достаточно, то это будет его серьёзным конкурентным преимуществом.

Ссылки
Routes to Defensibility for your AI Startup

По теме
Эндрю Ын: Искусственный интеллект — это новое электричество
Как применять искусственный интеллект в бизнесе
Особенности применения машинного обучения в промышленности, индустрии моды и банковских услугах
Проблемы применения машинного обучения для решения реальных задач
Глубокие нейронные сети как следующий этап развития программного обеспечения