스타트업의 제품을 검증하는데 학술 파트너가 어떻게 도움이 될 수 있는지

과학적 검증은 성공적인 비즈니스 구축을 목표로 하는 스타트업을 위한 중요한 단계입니다. 제품에 대한 가설을 철저하게 테스트함으로써, 기술 지향적인 창립자는 리스크를 완화하고 투자자에게 더 매력적으로 보일 수 있으며, 규제 준수를 유지하고 고객의 신뢰를 얻으며, 마케팅 전략을 강화할 수 있습니다.

그러나, 검증 과정은 데이터 부족, 제한된 자원, 전문 지식의 부족 등 여러 장애물에 직면할 수 있습니다. 이러한 어려움은 제품의 품질을 높이고 투자자에게 신뢰를 제공하는 데 중요한 역할을 하는 검증 과정의 필수적인 부분입니다. 여기에서는 스타트업이 기술을 과학적으로 검증하는 데 필요한 6단계 가이드를 제공합니다.

1. 기술과 대상 고객을 정의하십시오

기술과 그 기능에 대한 정의를 시작하십시오. 만약您的 개념이 불분명하다면, 시장에 대한 연구를 수행하여 이해를 명확히 하십시오. 정확성은 중요하며, 결과의 높은 수준의 정밀도를 달성하는 것이 다음 단계로 진행하는 데 유리합니다.

프로젝트에 가장 관련된 연구를 수집하기 위해, 특정 문제를 해결하는 연구에 초점을 맞추고, 주제와 관련된 문제의 다양한 측면을 조사하십시오. 신뢰할 수 있는 연구를 수행하는 것은 어려운 일입니다. 특정 문제에 대한 보편적인 해결책은 거의 없기 때문입니다. 연구를 식별한 후에는 더 많은 조사와 검토가 필요합니다. 다음 사항을 확인하십시오:

• 오픈 소스 코드. 이는 아이디어를 검증하는 데 노력을 덜어주어 시간을 절약할 수 있습니다. 또한, 코드는 잠재적인 구현에 대한 모든 세부 정보를 제공하므로, 이는 종이上的 계획을 쉽게 생략할 수 있습니다. 또한, 이는 일반적으로 좋은 연구의 좋은 징조입니다.

• 인용. 연구가 다른 연구에서 자주 인용된다면, 아이디어를 프로젝트에 사용할 수 있는 가능성이 더 높습니다.

2. 결과를 기록하고 시장 및 투자자와 공유하십시오

결과를 측정한 후, 결과와 데이터를 스테이크홀더와 시장에 공유해야 합니다. 수집된 데이터와 결과를 요약한 논문을 작성하십시오. 이는 연구를 증명하는 데 필요한 구체적인 기록을 제공하며, 향후 연구의 기초를 마련합니다.

투자자에게는 외부 검증의 형태로 작용하여, 투자자에게 매우 중요한 요소입니다. 투자자는 신뢰성을 매우 중요하게 여깁니다.

예를 들어, 우리는 하버드 의과대학을 위해 특별히 설계된 Neatsy 앱의 버전을 만들었습니다. 이는 Neatsy 애플리케이션의 축소된 버전이지만, 하버드 연구자들이 데이터를 더 빠르게 수집할 수 있도록 도와주었습니다. 그들은 환자에 대한 정보를 수집하고 과학 실험에 참여하는 것에 대한 서면 동의를 얻기 시작했습니다.

3. 학술 또는 과학적 논문을 작성하십시오

학계에서 일반적인 절차는 인식된 저널에 논문을 발표하고, 과학 회의에서 이를 홍보하는 것입니다. 이는 다른 연구자들이 커뮤니티와 상호 작용하고, 귀중한 통찰력을 얻고, 기술을 지속적으로 개선하며, 자신의 연구에서 귀하의 작업을 인용하여 귀하의 h-지수를 높이는 데 도움이 됩니다. h-지수는 박사 과정 학생, 교수, 학술 연구 경력을 추구하는 사람들에게 중요한 지표입니다.

스타트업이 성공하지 못하더라도, 출판된 논문은 더好的 직업 기회를 열어줄 수 있습니다. 이는 또한 보험의 역할을 합니다. 특허와 과학적 논문이 귀하의 이름으로 등록되어 있다면, 혁신과 새로운 개발에 중점을 둔 엔지니어링 그룹의 새로운 책임자와 같은 매력적인 역할을 맡을 수 있습니다. 귀하의 경력 경로가 어디로 이어질지 누가 알까요?

또한, 논문을 출판하면 과학 커뮤니티 내에서 귀하의 작업에 대한 신뢰성을 높이고, 인재 모집과 회사 인재 브랜드 구축의 기회를 열어줍니다.

4. 기술의 효과에 대한 가설을 공식화하기 위한 파트너를 찾으십시오

개발 중인 기술의 효과를 고려할 때, 기술을 인증하고 그 영향을 넓히기 위해 학술 또는 연구 기관과 파트너십을 고려해야 합니다. 이것이 불가능한 경우, 연구 샘플을 늘려 연구를 넓히는 데 도움이 되는 다른 파트너를 찾으십시오.

예를 들어, 우리는 하버드 의과대학을 위해 특별히 설계된 Neatsy 앱의 버전을 만들었습니다. 이는 Neatsy 애플리케이션의 축소된 버전이지만, 하버드 연구자들이 데이터를 더 빠르게 수집할 수 있도록 도와주었습니다. 그들은 환자에 대한 정보를 수집하고 과학 실험에 참여하는 것에 대한 서면 동의를 얻기 시작했습니다.

학술 파트너와 협상할 때, 그들이 자신의 목표를 가지고 있고, 귀하가 자신의 목표를 가지고 있다는 것을 기억하십시오. 어떤 경우에는 학술 기관의 목표는 과학에 대한 기여를 높이고 경력을 발전시키기 위해 더 많은 질 높은 논문을 출판하는 것입니다. 이는 h-지수를 개선하고, 경력을 발전시키는 데 도움이 됩니다. h-지수는 출판된 논문의 수와 인용 횟수를 기반으로 계산되는 지표입니다.

5. 실험을 설계하십시오

실험을 통해 제품의 타당성을 확인하여 시장에 출시되기 전에 스타트업의 리스크를 완화할 수 있습니다. 실험을 설계하는 것은 회사와 학술 파트너의 공동 책임입니다. 회사의 엔지니어는 기술이 어떻게 작동하는지와 기술이 번창하기 위해 필요한 환경을 알고 있습니다. 학술 파트너는 어떻게 실험을 수행할 수 있는지와 자신의 제한을 알고 있습니다.

예를 들어, 우리의 실험은 프로젝트를 시작하기 전에 IRB(기관 검토위원회)에 의해 승인되어야 했습니다. 이는 의과대학마다 있는 특별한 윤리 검토위원회로, 연구에서 인권을 존중하는지 확인하는 역할을 합니다.

실험을 시작하기 전에, 실험의 목표, 규칙, 및 제한을 명확하게 정의하십시오. 이는 파트너 기관과 협정된 약정을 준수하는 데 도움이 됩니다. 실험/시험을 수행하는 과정에서 학술 파트너와의 좋은 의사 소통은 중요합니다.

목표는 다를 수 있습니다. 예를 들어, 실험은 기술을 생산 단계로 이동하는 데 필요한 품질 수준을 달성하기 위해 설계될 수 있습니다. 과학적 엄격성과 스타트업 세계의 속도 필요성을 균형잡히게 하기 위해, 시간과 예산의 제한을 설정해야 합니다. 불행히도, 모든 아이디어를 구현하는 것은 불가능하며, 중단해야 할 시점을 찾는 것이 중요합니다.

6. 결과를 검증하십시오

결과를 검증할 때, 데이터가 여전히 편향될 수 있다는 것을 기억하십시오. 이는 데이터가 실제로 나타내려는 것을 나타내지 않는다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 모든 연령layer가 데이터 세트에 나타나야 하지만, 만약에 오직 젊은 사람들이 있다면, 결과는 노인에게 신뢰할 수 없습니다. 일반적으로, 실험을 수행하는 사람들이 이 측면을 신경 쓰고, 이러한 편향을 방지하기 위해 데이터 세트를 검증합니다.

또 다른 유형의 실험은 기술 개발과 동시에 데이터를 수집하는 것입니다. 그러나, 이 접근법은 일반적으로 과적합的问题을 가지고 있습니다. 이는 알고리즘이 특정 데이터 세트에 너무 잘 맞을 때 발생합니다. 과적합을 피하는 다양한 기계 학습 기술이 있으며, 이는 엔지니어의 책임입니다. 연구를 수행하는 사람들이 여기서 할 수 있는 것은 독립적인 데이터 세트를 수집하여 최종 모델을 테스트하도록 주장하는 것입니다.

참여자에게 동기를 부여하고, 등록률을 높이기 위해, 바우처, 현금 또는 선물을 제공하십시오. 이는 우리가 하버드에서 한 일입니다. 연구 세부 사항은 학생 중심의 웹사이트에 게시되어, 학생들이 사진을 찍는 데 동의하면 운동화 바우처를 받을 수 있는 기회를 제공했습니다. 이 기회는 바이럴이 되고, 우리의 연구는 엄청난 통찰력을 얻었습니다.

이것을 한 후, 강조할 필요가 없는 최종 리마인더가 있습니다. 두 번째 단계를 기억하십시오. 분석이 정확하기 위해 모든 데이터와 관찰을 기록하지 않도록 주의하십시오.