教育新闻网专注于人工智能的公司的资金在美国达到了约93亿美元，随着AI的变革性影响实现，这一数额将继续增加。就是说，并非每个AI初创公司都具备确保投资和成功的规模。
那么，风险投资家在考虑投资AI公司时会寻找什么呢?
我们在所有初创企业中寻找的东西
在我们进行的任何投资(人工智能或其他)中，一些基本要素都很重要。首先，企业家必须明确表示他们正在解决一个重要的大问题。听起来可能很奇怪，但是找到正确的问题比找到正确的解决方案要困难得多。企业家需要证明客户将愿意从他们当前使用的内容中切换并为新解决方案付费。
团队必须证明自己在领域中的能力，职能技能，尤其是他们的执着和奉献精神。如果团队无法执行，最好的想法可能不会成功。设定并实现现实的里程碑是使运营商和投资者保持一致的好方法。成功的企业家需要证明为什么他们的解决方案能够为市场上的竞争对手提供卓越的价值-或者，在少数情况下，如果有未解决的需求-为什么他们最有能力解决这一问题。
此外，团队必须清楚地说明他们的技术如何工作，与现有竞争对手相比有何不同以及是否具有优势，并且必须向投资者说明如何保持这种竞争优势。
对于AI企业家，还必须解决其他因素。为什么?显然，我们正处在这个新兴行业的初期，该行业正在彻底变革从医疗保健到金融科技，从物流到运输等领域。标准尚未解决，人员短缺，大公司仍在努力部署，许多人才集中在少数大公司和学术机构中。此外，由于技术演进方面的性质，监管挑战也非常复杂且不断增长。
我们希望看到AI企业家在进行投资之前展示的五件事：
表现出对数据及其价值的精通：人工智能需要大数据才能成功。有两种模型：公司可以帮助客户为其数据增加价值，或者使用AI建立数据业务。无论哪种情况，初创企业都必须证明数据可靠，安全并且符合所有法规。他们还必须证明AI正在为自己的数据增加价值-它必须进行解释，得出解释，识别重要趋势，优化或以其他方式带来价值。
如今，公司可以收集大量的数据，因此，初创公司必须拥有灵活的基础架构，以使其能够有效地存储，访问和分析这些数据。随着时间的流逝，数据驱动的初创公司必须变得更具响应性，主动性和一致性。
AI企业家应该知道，虽然机器学习可以应用于许多问题，但它不一定总是在每种情况下都能提供准确的预测。模型可能因各种原因而失败，其中之一是数据不足，不一致或可变。对数据的成功掌握向客户证明了数据流是健壮的，一致的，并且如果数据源发生更改，该模型可以进行调整。
