Alexandr Wang o tym, dlaczego esej Paula Grahama „Ślepota na Schlep” był przełomowy dla Scale AI „Jednym z sekretów Scale AI — i myślę, że dotyczy to prawie każdej branży — było to, że problem, który rozwiązywaliśmy, polegający na budowaniu naprawdę wysokiej jakości zbiorów danych, był czymś, co większość zespołów zajmujących się uczeniem maszynowym wiedziała, że jest bardzo ważne, ale niekoniecznie był to najseksowniejszy problem, nad którym każdy naukowiec AI chciałby spędzać dni i noce.” Alexandr kontynuuje: „Był jeden artykuł, który był dla mnie dość przełomowy na początku. To był esej Paula Grahama zatytułowany „Ślepota na Schlep”. Zachęcam wszystkich do przeczytania go, jeśli macie okazję. Ale zasadniczo chodziło o to, że większość ludzi unika myślenia o naprawdę trudnych, skomplikowanych, brzydkich i irytujących problemach, które istnieją na świecie, ale są naprawdę ważne. On faktycznie używa Stripe jako jednego z przykładów w swoim eseju, ale te problemy są wszędzie. Te brzydkie, skomplikowane problemy, o których wszyscy wiedzą, że są ważne, ale nie są seksowne do pracy — jeśli potrafisz zidentyfikować, jakie to problemy, to zazwyczaj stają się one naprawdę ekscytującymi pomysłami na startup.” To była duża część pierwotnej propozycji dla Scale: „Wiesz, że to jest ważne, ale prawdopodobnie nie jesteś najbardziej podekscytowany, aby nad tym pracować.” A potem wczesny zespół Scale był bardzo zwinny, co pomogło im zdobyć zaufanie swoich klientów: „Widzieli naszą prędkość produktu i jak szybko się poruszaliśmy. Myśleli sobie: ‘Nawet jeśli dzisiaj nie mają idealnego produktu, to szybko dojdą do produktu, na którym będziemy mogli naprawdę polegać.’” Źródło wideo: @StartupGrind (2022)