Zullen ondernemingen AI niet adopteren zonder vooruitgeschoven ingenieurs? Zijn de omzetcijfers van data-labelingbedrijven echte omzet of GMV? Er zijn meer dan 8 spelers in de data-labelingmarkt met $100M in ARR, wie wint? Wie verliest? Zijn AI-talentmarktplaatsen dood? Moet je ook in de data-curatie en implementatie spelen? @InvTechInc is een van de geheime reuzen in de markt met $200M ARR en enkele van 's werelds grootste bedrijven als klanten. Spotify 👉 Youtube 👉 Apple Podcasts 👉 Mijn top 5 lessen van het gesprek met hun CEO Matthew Fitzpatrick 👇

1. Enterprise AI bevindt zich nog in de eerste inning Implementatie in de onderneming is veel meer dan alleen modellen, het gaat om data-infrastructuur, herontwerp van workflows, verantwoordelijkheid, vertrouwen en observeerbaarheid. Dit is vergelijkbaar met het bouwen van kredietmodellen in de banksector, met risicobeheer van modellen, testen, training en validatie. Ik denk dat de implementatie van enterprise AI zich in de eerste inning bevindt en een decennium zal duren, niet twee jaar. Wat ziet niemand over de implementatie van enterprise AI dat iedereen zou moeten zien @chetanp @RichardSocher @lqiao @peakji

2. Je moet Enterprise AI verkopen door middel van bewijs, niet beloften. Het eenvoudigste advies dat ik geef, is om te beginnen met proof of concepts, begin met oplossing sprints. Ze betalen geen dollar totdat je bewijst dat de technologie werkt, we doen het gratis voor acht weken. Als je technologie werkt, laat je het zien. Hoe adviseer je oprichters over POCs @maggie_hott @ajtennant @mark_goldberger

3. Vooruitgeschoven Ingenieurs (FDE's) zijn cruciaal voor echte workflow-integratie Kant-en-klare AI blijft zelden hangen. Wanneer verandering adoptie vereist, kunnen alleen teams die ter plaatse bij operators zijn ingebed, tools afstemmen op echte processen. FDE's overbruggen die kloof; zonder hen stagneren projecten of keren ze terug naar pilots. Ben je het ermee eens dat FDE's nodig zijn voor de echte adoptie in ondernemingen @BrendanFoody @jonsidd @GarrettLord

4. Er is een groeiende kloof tussen modelprestaties en adoptie door bedrijven Publieke benchmarks tonen 40–60% winst in modelnauwkeurigheid. 60% van de consumenten gebruikt nu wekelijks AI, maar slechts ~5% van de bedrijfsimplementaties is vandaag de dag live. Het dichten van deze kloof vereist niet alleen betere modellen, maar ook data-infrastructuur, herontwerp van workflows, verantwoordelijkheid, vertrouwen en observeerbaarheid. Wat zijn volgens jou de grootste obstakels voor de adoptie van AI door bedrijven @levie @benioff @jasonlk @ivanhzhao

5. Menselijk gegenereerde gegevens en expertise zullen de groeikracht van het volgende decennium zijn. Synthetische gegevens werken voor duidelijke taken, maar complexe, multimodale, meertalige, meerfasige redenering vereist zorgvuldig samengestelde menselijke inzichten. Ondernemingen zullen zwaar investeren in het verzamelen, valideren en verfijnen van echte workflows. Hoe beïnvloedt de opkomst van synthetische gegevens de markt voor menselijk gegenereerde gegevens @ashugarg @jrichlive @gokulr