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Hao Sang partage ses connaissances sur les startups lors des TechCrunch Sessions : L'IA sur les facteurs clés de succès avec OpenAI
Transformer le potentiel de l'IA en produits prêts à être commercialisés
Le paysage de l'IA déborde d'API, de modèles et d'affirmations audacieuses, mais pour les fondateurs de startups, le défi majeur reste entier : Comment transformer cette technologie en produits viables et commercialisables ?
Hao Sang, de l'équipe Startups Go-to-Market d'OpenAI, apporte les réponses. Lors des prochaines TechCrunch Sessions : AI le 5 juin à Berkeley, en Californie, il dévoilera le plan d'intégration de l'IA dans les moteurs de startups durables, couvrant tous les aspects, de la mise en œuvre initiale à la mise à l'échelle responsable avec des modèles de pointe.
Crédits d'image : TechCrunch Sang travaille directement avec les fondateurs, comblant le fossé entre les capacités théoriques de l'IA et les applications commerciales réelles. Chez OpenAI, son expertise va au-delà de l'intégration technique et s'étend aux considérations stratégiques, y compris l'architecture du système, les modèles de revenus et l'évolution de l'adéquation produit-marché dans cet espace dynamique.
Avec son expérience au sein de l'équipe de croissance fintech de Stripe et ses premiers rôles dans la commercialisation chez OpenPhone et Slack, Sang offre des perspectives uniques sur ce qui sépare les concepts prometteurs des implémentations commercialement réussies.
Perspectives clés sur les modèles de réussite des startups d'IA
Au cours de sa session, Sang partagera les modèles observés parmi les principales startups d'IA, y compris :
- Les opportunités stratégiques où l'IA a un impact maximal
- L'équilibre entre les coûts du modèle et les exigences de performance
- Les pièges courants d'une montée en puissance trop rapide sans les fondations adéquates.
Les participants acquerront des connaissances pratiques qui leur permettront non seulement d'utiliser les outils d'OpenAI, mais aussi de prendre des décisions fondamentales sur le rôle de l'IA dans l'architecture de leurs produits.
Apprentissage essentiel pour les fondateurs de startups
Cette session offre aux fondateurs des perspectives inestimables de la part d'une personne qui :
- conseille les startups dans l'écosystème de l'IA
- Comprend les réalités du développement de produits
- a été témoin de tentatives de mise à l'échelle réussies et infructueuses.
Le moment ne pourrait être plus crucial, car les entreprises passent d'un emballage d'IA de base à des systèmes sophistiqués basés sur des agents, avec une véritable différenciation.
Formation complète à la création d'entreprise dans le domaine de l'IA
[Lieu de l'événement] | Date de l'événement
Pourquoi assister à cet événement de premier plan sur l'IA ?
Entendez des pionniers de l'industrie, y compris :
- les responsables de la stratégie produit d'OpenAI
- Les experts techniques d'Anthropic
- Les spécialistes de la mise en œuvre de Cohere
- L'équipe de l'infrastructure de l'IA de Google Cloud
Plongez dans des sujets cruciaux :
- Stratégies de démarrage efficaces pour la mise en œuvre de l'IA
- Exigences en matière d'infrastructure pour la mise à l'échelle
- Les outils de nouvelle génération qui remodèlent le développement des produits
Offres spéciales à durée limitée
Des économies exclusives disponibles dès maintenant :
- Économisez plus de 300 $ sur l'admission générale
- 50 % de réduction sur les billets supplémentaires pour les cofondateurs et les responsables techniques
Pour les entrepreneurs désireux de construire avec l'IA, cet événement représente le rassemblement de connaissances et d'opportunités de réseautage le plus précieux qui soit.
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xix.ai
commentaires (1)
![JackHernández]()
Honestly, reading about Hao Sang's talk made me realize how hard it is to bridge the gap between 'cool AI model' and 'actual product.' There are so many APIs out there, but turning them into something people actually pay for? That's the real nightmare for founders. I've seen too many startups fail because they focused on the tech instead of the user problem. It's not just about having the best model; it's about solving a specific pain point efficiently. Does anyone else feel like we're in a gold rush where everyone is digging for AI, but few are selling shovels? 🤔💻
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