Alexandr Wang sobre por qué el ensayo "Schlep Blindness" de Paul Graham fue seminal para Scale AI "Uno de los secretos de Scale AI —y creo que esto se aplica a casi todas las industrias— era que el problema que estábamos resolviendo de construir conjuntos de datos de muy alta calidad era algo que la mayoría de los equipos de aprendizaje automático sabían que era muy importante, pero no necesariamente era el problema más atractivo en el que cada científico de IA quería pasar sus días y noches trabajando." Alexandr continúa: "Hubo un artículo que fue bastante seminal para mí al principio. Fue un ensayo de Paul Graham llamado 'Schlep Blindness'. Animaría a todos a leerlo si tienen la oportunidad. Pero básicamente la idea era que la mayoría de las personas evitan pensar en los problemas realmente difíciles, complicados, feos y molestos que existen en el mundo, pero que son realmente importantes. Él utiliza Stripe como uno de los ejemplos en su ensayo, pero estos problemas están en todas partes. Los problemas feos y complicados que todos saben que son importantes pero que no son atractivos para trabajar —si puedes identificar cuáles son esos problemas, generalmente generan ideas de startups realmente emocionantes." Esta fue gran parte de la propuesta original para Scale: "Sabes que esto es importante, pero probablemente no estés tan emocionado de trabajar en ello." Y luego, el equipo inicial de Scale era muy ingenioso, lo que les ayudó a ganarse la confianza de sus clientes: "Vieron nuestra velocidad de producto y lo rápido que nos movíamos. Pensaron para sí mismos, 'Incluso si no tienen el producto perfecto hoy, van a llegar a un producto en el que podremos confiar muy rápidamente.'" Fuente del video: @StartupGrind (2022)