Alexandr Wang sobre por que o ensaio "Schlep Blindness" de Paul Graham foi seminal para a Scale AI "Um dos segredos do Scale AI – e acho que isso se aplica a quase todos os setores – era que o problema que estávamos resolvendo de construir conjuntos de dados realmente de alta qualidade era algo que a maioria das equipes de aprendizado de máquina sabia que era muito importante, mas não era necessariamente o problema mais sexy que todo cientista de IA queria passar seus dias e noites trabalhando." Alexandr continua: "Houve um artigo que foi bastante seminal para mim desde o início. Era um ensaio de Paul Graham chamado 'Schlep Blindness'. Eu encorajaria todos a lê-lo se tiverem uma chance. Mas, basicamente, a ideia era que a maioria das pessoas evitava pensar nos problemas realmente difíceis, cabeludos, feios e irritantes que existem no mundo, mas que são realmente importantes. Na verdade, ele usa o Stripe como um dos exemplos em seu ensaio, mas esses problemas estão por toda parte. Os problemas feios e cabeludos que todo mundo conhece são importantes, mas não são atraentes de se trabalhar – se você puder identificar quais são esses problemas, eles geralmente são ideias de startups realmente empolgantes." Este foi muito do argumento original para Escala: "Você sabe que isso é importante, mas provavelmente não está muito animado para trabalhar nisso." E então a equipe inicial da Scale foi super desconexa, o que os ajudou a ganhar a confiança de seus clientes: "Eles viram a velocidade do nosso produto e a rapidez com que estávamos nos movendo. Eles pensaram consigo mesmos: 'Mesmo que não tenham o produto perfeito hoje, eles chegarão a um produto no qual poderemos confiar muito rapidamente.'" Fonte do vídeo: @StartupGrind (2022)