Alexandr Wang sobre por que o ensaio "Schlep Blindness" de Paul Graham foi seminal para a Scale AI "Um dos segredos da Scale AI — e eu acho que isso se aplica a quase todas as indústrias — era que o problema que estávamos resolvendo de construir conjuntos de dados 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 atraente que todo cientista de IA queria passar seus dias e noites trabalhando." Alexandr continua: "Houve um artigo que foi bastante seminal para mim no início. Foi um ensaio de Paul Graham chamado 'Schlep Blindness.' Eu encorajaria todos a lê-lo se tiverem a chance. Mas basicamente a ideia era que a maioria das pessoas evita pensar sobre os problemas realmente difíceis, complicados, feios e irritantes que existem no mundo, mas que são realmente importantes. Ele realmente usa a Stripe como um dos exemplos em seu ensaio, mas esses problemas estão em toda parte. Os problemas feios e complicados que todos sabem que são importantes, mas que não são atraentes para se trabalhar — se você conseguir identificar quais são esses problemas, eles geralmente geram ideias de startups realmente empolgantes." Essa foi uma grande parte da proposta original para a Scale: "Você sabe que isso é importante, mas provavelmente não está tão animado para trabalhar nisso." E então a equipe inicial da Scale era super esforçada, o que os ajudou a ganhar a confiança de seus clientes: "Eles viram nossa velocidade de produto e quão rápido estávamos avançando. Eles pensaram consigo mesmos: 'Mesmo que eles não tenham o produto perfeito hoje, eles vão chegar a um produto no qual poderemos confiar muito rapidamente.'" Fonte do vídeo: @StartupGrind (2022)