Ambiciozni preduzetnici se sve više okreću veštačkoj inteligenciji (AI) kako bi podstakli rast, inovacije i efikasnost. Koristili su AI da bi se takmičili sa velikim igračima, pokazujući da mali timovi mogu postići izvanredan uticaj. Preduzetnici koji nameravaju da zaposle više od 20 ljudi znatno češće smatraju AI ključnom za svoje poslovne modele. Uprkos entuzijazmu, izazovi kao što su troškovi, implementacija i privatnost podataka i dalje postoje. Ali postavljanje strateškog tempa, jačanje saradnje između ljudi i AI, i podsticanje eksperimentisanja koje vode zaposleni može pomoći.

Startup ekosistem se menja usled uspona veštačke inteligencije. AI favorizuje veće kompanije, što zahteva promenu pristupa za startupe od poremećaja ka transformaciji. Iako će se startupi suočiti s izazovima u pristupu dovoljnim količinama podataka i računskoj snazi, i dalje imaju prilike za inovacije pružanjem usluga pokretanih veštačkom inteligencijom direktno potrošačima.

Silicijumska dolina često promoviše brzo skaliranje kao najbolju strategiju za postizanje uspeha startapa. Međutim, nova istraživanja otkrivaju da rano skaliranje, posebno u prvih 12 meseci, značajno povećava rizik od neuspeha startapa, naročito za dvostrane platforme. Ključna poruka za preduzetnike: Budite oprezni s ranim skaliranjem i dajte prednost kulturi eksperimentisanja. Pristup „polako i stabilno“ skaliranju može pružiti održiviji put ka dugoročnom uspehu.

Za mnoge, uspešno poslovno partnerstvo spada među najpozitivnije i najvažnije odnose. Dobri partneri mogu da se dobro zabavljaju zajedno, međusobno povezani u uspehu, i biti odlični prijatelji kroz životne uspone i padove. Sveukupno, vredno je preuzeti rizik. Takođe je vredno biti razborit i nameran na početku kako biste zaštitili partnerstvo od budućih problema ili okončali loše partnerstvo pre nego što započne. U ovom članku, autori razrađuju 10 pitanja koja treba rano postaviti kako biste sebe spasli neizmernog bola u budućnosti.

Zašto neki proizvodi, kompanije i društveni programi napreduju kako rastu dok drugi nestaju? Prema autoru, postoji pet uzroka: 1) Lažno pozitivni, odnosno netačno tumačenje dokaza ili podataka; 2) Pristrasna reprezentativnost populacije, ili neuveravanje da vaši uzorci odražavaju veću populaciju na skali; 3) O kojima se ne može pregovarati i ne mogu rasti ili se kopirati; 4) Negativna prelivanja, ili neželjeni ishodi; i 5) zamke troškova. Ovde objašnjava i nudi primere za svaki uzrok, kao i kako ih predvideti ili izbeći.