Alexandr Wang sobre por qué el ensayo "Schlep Blindness" de Paul Graham fue fundamental 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 era necesariamente el problema más atractivo en el que todos los científicos de IA querían pasar sus días y noches trabajando". Alexandr continúa: "Hubo un artículo que fue bastante seminal para mí desde el principio. Era un ensayo de Paul Graham llamado 'Schlep Blindness'. Animo a todos a leerlo si tienen la oportunidad. Pero básicamente la idea era que la mayoría de la gente evitara pensar en los problemas realmente difíciles, peludos, feos y molestos que existen en el mundo, pero que son realmente importantes. De hecho, usa Stripe como uno de los ejemplos en su ensayo, pero estos problemas están en todas partes. Los problemas feos y peludos que todo el mundo sabe que son importantes pero en los que no es sexy trabajar: si puedes identificar cuáles son esos problemas, generalmente son ideas de inicio realmente emocionantes". Este fue gran parte del lanzamiento original de Scale: "Sabes que esto es importante, pero probablemente no estés muy emocionado de trabajar en ello". Y luego el primer equipo de Scale fue muy rudimentario, lo que les ayudó a ganarse la confianza de sus clientes: "Vieron la velocidad de nuestro 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)