Alexandr Wang nói về lý do bài tiểu luận "Schlep Blindness" của Paul Graham là nền tảng cho Scale AI "Một trong những bí mật của Scale AI — và tôi nghĩ điều này áp dụng cho hầu hết mọi ngành — là vấn đề mà chúng tôi đang giải quyết về việc xây dựng các bộ dữ liệu chất lượng cao thực sự là điều mà hầu hết các đội ngũ học máy đều biết là rất quan trọng nhưng không nhất thiết là vấn đề hấp dẫn nhất mà mọi nhà khoa học AI muốn dành cả ngày và đêm để làm việc." Alexandr tiếp tục: "Có một bài viết mà tôi thấy rất quan trọng từ sớm. Đó là một bài tiểu luận của Paul Graham có tên là 'Schlep Blindness.' Tôi khuyến khích mọi người đọc nó nếu có cơ hội. Nhưng về cơ bản, ý tưởng là hầu hết mọi người tránh nghĩ về những vấn đề thực sự khó khăn, rắc rối, xấu xí và phiền phức tồn tại trong thế giới nhưng chúng thực sự quan trọng. Ông ấy thực sự sử dụng Stripe như một trong những ví dụ trong bài tiểu luận của mình, nhưng những vấn đề này có mặt ở khắp mọi nơi. Những vấn đề xấu xí, rắc rối mà mọi người đều biết là quan trọng nhưng không hấp dẫn để làm việc — nếu bạn có thể xác định những vấn đề đó, chúng thường tạo ra những ý tưởng khởi nghiệp rất thú vị." Đây là phần lớn trong bài thuyết trình ban đầu cho Scale: "Bạn biết điều này là quan trọng nhưng có lẽ bạn không phải là người hào hứng nhất để làm việc trên nó." Và sau đó, đội ngũ Scale ban đầu rất khéo léo, điều này đã giúp họ giành được lòng tin của khách hàng: "Họ thấy tốc độ sản phẩm của chúng tôi và cách chúng tôi di chuyển nhanh chóng. Họ nghĩ với bản thân, 'Ngay cả khi họ không có sản phẩm hoàn hảo hôm nay, họ sẽ nhanh chóng có được một sản phẩm mà chúng tôi có thể tin tưởng.'" Nguồn video: @StartupGrind (2022)