Alexandr Wang spiega perché il saggio di Paul Graham "Schlep Blindness" è stato fondamentale per Scale AI "Uno dei segreti di Scale AI — e penso che questo si applichi a quasi ogni settore — era che il problema che stavamo risolvendo, ovvero costruire set di dati di alta qualità, era qualcosa che la maggior parte dei team di machine learning sapeva essere molto importante, ma non era necessariamente il problema più affascinante su cui ogni scienziato dell'IA voleva passare le proprie giornate e notti a lavorare." Alexandr continua: "C'era un articolo che è stato piuttosto fondamentale per me all'inizio. Era un saggio di Paul Graham intitolato 'Schlep Blindness'. Incoraggio tutti a leggerlo se ne avete l'occasione. Ma fondamentalmente l'idea era che la maggior parte delle persone evita di pensare ai problemi davvero difficili, complicati, brutti e fastidiosi che esistono nel mondo, ma che sono davvero importanti. Lui usa effettivamente Stripe come uno degli esempi nel suo saggio, ma questi problemi sono ovunque. I problemi brutti e complicati che tutti sanno essere importanti ma non sono affascinanti su cui lavorare — se riesci a identificare quali sono, generalmente generano idee di startup davvero entusiasmanti." Questa era gran parte della proposta originale per Scale: "Sai che questo è importante, ma probabilmente non sei il più entusiasta di lavorarci sopra." E poi il primo team di Scale era molto intraprendente, il che li ha aiutati a guadagnare la fiducia dei loro clienti: "Hanno visto la nostra velocità di prodotto e quanto velocemente ci muovevamo. Hanno pensato tra sé e sé, 'Anche se oggi non hanno il prodotto perfetto, arriveranno a un prodotto su cui potremo contare davvero rapidamente.'" Fonte video: @StartupGrind (2022)