Yaqinda Draper’da venchur kapital uchun o‘z ichki AI infratuzilmamizni qanday yaratayotganimiz haqida maqola e’lon qildik. Jamoamizga ma’lumotlarni tezroq yig‘ishda yordam beradigan maxsus ish jarayonlari — shunda ular venchur kapitaldagi chinakam insoniy ishga: asoschilar bilan uchrashish va ularga e’tibor qaratishga qaytishlari mumkin.
1985-yilda mavjud bo‘lgan o‘nga yaqin venchur kapitalistning eshigini taqillatib, ular rad etayotgan bitimlarni menga yuborishlarini so‘rab, bitimlar oqimini yo‘lga qo‘ydim. Mulohaza yuritish qobiliyatini shakllantirishim uchun avval bilim to‘plashim kerak edi.
Qirq yil o‘tgach, Draper Associates jamoasi o‘sha paytda faqat orzu qilishim mumkin bo‘lgan narsani yaratdi:
-Har bir kompaniya uchun yagona yozuvni saqlaydigan, barcha ichki ma’lumotlarimiz hamda Harmonic kabi tasdiqlangan tashqi manbalardan boyitilgan ma’lumotlarni o‘z ichiga olgan bitta markazlashtirilgan ma’lumotlar bazasi
-40 yildan ortiq muvaffaqiyatlar va rad etilgan takliflar asosida o‘qitilgan mashinaviy o‘rganish modeli: u har hafta oladigan yuzlab bitimlarni tahlil qilib, eng moslarini bevosita investitsiya jamoasiga taqdim etadi
-Uchrashuvga kirishimizdan oldin har bir uchrashuv haqida qisqacha ma’lumot
-15 000 dan ortiq aloqadan iborat tarmoq asosida tayyorlangan iliq tanishtiruv xabarlari
-400 dan ortiq portfel kompaniyasi haqidagi o‘z qaydlarimizdan istalgan savolga oddiy tilda berilgan javoblar (Harmonic API’imiz orqali qo‘shimcha ma’lumot yordami bilan)
AI/ML infratuzilmasi odatiy ishlarni bajaradi, ammo mulohaza qilish inson zimmasida qoladi: asoschining qarshisida o‘tirish, o‘z ishiga chin dildan ishongan insonni tanib olish, g‘oya hali ham telbalarcha tuyulayotgan paytda qaror qabul qilish.
Endi aynan shular uchun ko‘proq vaqt bor.
Bu tizimni qanday yaratganimiz haqida — falsafiy va amaliy jihatlari bilan — batafsil o‘qing: https://www.draper.vc/newsroom/how-we-built-drapers-ai-stack
1985-yilda mavjud bo‘lgan o‘nga yaqin venchur kapitalistning eshigini taqillatib, ular rad etayotgan bitimlarni menga yuborishlarini so‘rab, bitimlar oqimini yo‘lga qo‘ydim. Mulohaza yuritish qobiliyatini shakllantirishim uchun avval bilim to‘plashim kerak edi.
Qirq yil o‘tgach, Draper Associates jamoasi o‘sha paytda faqat orzu qilishim mumkin bo‘lgan narsani yaratdi:
-Har bir kompaniya uchun yagona yozuvni saqlaydigan, barcha ichki ma’lumotlarimiz hamda Harmonic kabi tasdiqlangan tashqi manbalardan boyitilgan ma’lumotlarni o‘z ichiga olgan bitta markazlashtirilgan ma’lumotlar bazasi
-40 yildan ortiq muvaffaqiyatlar va rad etilgan takliflar asosida o‘qitilgan mashinaviy o‘rganish modeli: u har hafta oladigan yuzlab bitimlarni tahlil qilib, eng moslarini bevosita investitsiya jamoasiga taqdim etadi
-Uchrashuvga kirishimizdan oldin har bir uchrashuv haqida qisqacha ma’lumot
-15 000 dan ortiq aloqadan iborat tarmoq asosida tayyorlangan iliq tanishtiruv xabarlari
-400 dan ortiq portfel kompaniyasi haqidagi o‘z qaydlarimizdan istalgan savolga oddiy tilda berilgan javoblar (Harmonic API’imiz orqali qo‘shimcha ma’lumot yordami bilan)
AI/ML infratuzilmasi odatiy ishlarni bajaradi, ammo mulohaza qilish inson zimmasida qoladi: asoschining qarshisida o‘tirish, o‘z ishiga chin dildan ishongan insonni tanib olish, g‘oya hali ham telbalarcha tuyulayotgan paytda qaror qabul qilish.
Endi aynan shular uchun ko‘proq vaqt bor.
Bu tizimni qanday yaratganimiz haqida — falsafiy va amaliy jihatlari bilan — batafsil o‘qing: https://www.draper.vc/newsroom/how-we-built-drapers-ai-stack