why 95% of people fail when starting AI businesses (simple fix)

Tóm tắt video "Tại sao 95% người thất bại khi khởi nghiệp AI (cách sửa đơn giản)"

Tóm tắt ngắn:

Video này giải thích lý do phổ biến nhất khiến mọi người thất bại khi khởi nghiệp AI: họ cố gắng làm quá nhiều việc cùng một lúc, dẫn đến bị choáng ngợp và không thể thành công.
Cách khắc phục là tập trung vào một lĩnh vực chuyên môn cụ thể trong AI, chẳng hạn như tự động hóa AI bằng Make và Zapier, hoặc chatbot bằng Dialogflow và Rasa.
Bằng cách tập trung vào một lĩnh vực, bạn có thể trở nên chuyên nghiệp hơn, dễ dàng hơn trong việc tiếp thu kiến thức và xây dựng các dự án thực tế.
Video giới thiệu một phương pháp từng bước để học AI, bao gồm việc học các kỹ năng cơ bản, xây dựng các dự án nhỏ và sau đó mở rộng sang các dự án phức tạp hơn.

Tóm tắt chi tiết:

Phần 1: Giới thiệu vấn đề

Liam Moley, người sáng tạo video, nhận thấy nhiều người trong cộng đồng AI của ông thất bại khi khởi nghiệp AI do bị choáng ngợp bởi quá nhiều công nghệ và kiến thức.
Ông nhận được nhiều câu hỏi từ những người mới bắt đầu về việc họ nên bắt đầu từ đâu và làm thế nào để sử dụng các công cụ AI khác nhau.
Liam nhấn mạnh rằng việc cố gắng học tất cả mọi thứ cùng một lúc là một sai lầm phổ biến và dẫn đến sự thất bại.

Phần 2: So sánh với tập luyện thể hình

Liam sử dụng ví dụ về tập luyện thể hình để minh họa cho việc tập trung vào một lĩnh vực cụ thể.
Ông so sánh việc học AI với việc nâng tạ: người mới bắt đầu nên bắt đầu với trọng lượng nhẹ và tập trung vào kỹ thuật trước khi tăng trọng lượng.
Ông khuyên mọi người nên tránh việc cố gắng làm quá nhiều việc cùng một lúc và thay vào đó nên tập trung vào một lĩnh vực chuyên môn.

Phần 3: Cách tiếp cận hiệu quả

Liam khuyên mọi người nên dành thời gian để học các kỹ năng cơ bản của AI trước khi bắt đầu xây dựng các dự án.
Ông đề xuất dành 3-6 tháng để học các công cụ và kỹ thuật AI cơ bản.
Ông khuyến khích mọi người chọn một lĩnh vực chuyên môn cụ thể và trở thành chuyên gia trong lĩnh vực đó.

Phần 4: Các ví dụ cụ thể

Liam cung cấp một số ví dụ về các lĩnh vực chuyên môn trong AI, bao gồm tự động hóa AI, chatbot, và các tác vụ dựa trên văn bản.
Ông đề xuất các công cụ cụ thể cho mỗi lĩnh vực, chẳng hạn như Make, Zapier, Dialogflow, Rasa, và Agent.
Ông nhấn mạnh rằng việc trở thành chuyên gia trong một lĩnh vực sẽ giúp bạn dễ dàng hơn trong việc xây dựng các dự án thực tế và thu hút khách hàng.

Phần 5: Xây dựng sự nghiệp AI

Liam khuyên mọi người nên tham gia vào các cộng đồng AI để kết nối với những người khác và tìm kiếm cơ hội.
Ông đề xuất việc sử dụng mạng lưới cá nhân để tìm kiếm khách hàng và hợp tác.
Ông nhấn mạnh rằng việc học hỏi và thực hành là chìa khóa để thành công trong lĩnh vực AI.

Kết luận:

Liam kết thúc video bằng cách khẳng định rằng bất kỳ ai cũng có thể thành công trong lĩnh vực AI nếu họ tập trung vào một lĩnh vực chuyên môn cụ thể và kiên trì học hỏi và thực hành.
Ông khuyến khích mọi người không nên bị choáng ngợp bởi quá nhiều thông tin và công nghệ, mà thay vào đó nên bắt đầu từ những điều cơ bản và xây dựng kiến thức và kỹ năng một cách từ từ.

Lưu ý:

Video sử dụng nhiều thuật ngữ chuyên ngành về AI, có thể khó hiểu đối với những người mới bắt đầu.
Video có thể được xem như một lời khuyên hữu ích cho những người muốn khởi nghiệp AI, nhưng không phải là một hướng dẫn chi tiết về cách xây dựng một doanh nghiệp AI thành công.