La tua startup AI-native non è la stessa di una tipica azienda SaaS
Le startup di intelligenza artificiale affrontano una serie di sfide diverse rispetto a una tipica azienda SaaS. Questo è stato il messaggio di Rudina Seseri, fondatrice e socia amministrativa di Glasswing Ventures, alla TechCrunch Early Stage event a Boston la scorsa settimana. Seseri ha chiarito che semplicemente collegarsi a qualche API di intelligenza artificiale non ti rende un'azienda di intelligenza artificiale. "E per AI-native non intendo che stai appiccicando un bel pacchetto con qualche chiamata a OpenAI o Anthropic con un'interfaccia utente che sembra umana e sei un'azienda di intelligenza artificiale," ha detto Seseri. "Intendo quando hai veramente algoritmi e dati al centro e parte della creazione di valore che stai offrendo."
Seseri afferma che ci sono importanti differenze nel modo in cui i clienti e gli investitori giudicano un'azienda di intelligenza artificiale rispetto a una startup SaaS, ed è importante comprendere le differenze. Per cominciare, puoi mettere qualcosa lontano dal completamento nel mondo con SaaS. Non puoi fare questo con l'intelligenza artificiale per una serie di motivi. "Ecco la cosa: con il prodotto SaaS lo codifichi, lo testi e otteni una beta - non è il prodotto finito, ma puoi farlo uscire e farlo funzionare," ha detto.
L'IA è completamente diversa: non puoi semplicemente mettere qualcosa fuori e sperare nel meglio. Questo perché un prodotto di intelligenza artificiale richiede tempo affinché il modello raggiunga un punto in cui è abbastanza maturo da funzionare per i clienti effettivi e per far loro fiducia in un contesto aziendale. "Nei primi giorni, è una curva ripida nell'apprendimento e nella formazione dell'algoritmo, eppure deve essere abbastanza buono affinché il cliente voglia acquistarlo, quindi deve essere abbastanza buono da creare valore," ha detto. E questa è una linea difficile da trovare per una startup in fase iniziale.
E questo rende più difficile trovare i primi adottanti. Dice che si deve evitare la chiamata lunga in cui l'acquirente sta solo cercando di apprendere sull'intelligenza artificiale. I fondatori di startup non hanno tempo per chiamate del genere. Dice che è importante concentrarsi sul proprio prodotto e aiutare l'acquirente a capire la propria proposta di valore, anche se non è ancora del tutto pronta.
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"Articola sempre il problema che stai risolvendo e quale metrica - come la stai misurando?" ha detto. Concentrati su ciò che conta per l'acquirente. "Quindi stai risolvendo un problema che ha esiti decisionali aziendali." Va bene articolare la tua visione, ma cerca sempre di basare la discussione sulle priorità aziendali e su come queste informano i tuoi algoritmi.
Come possono vincere le startup di intelligenza artificiale?
Mentre costruisci la tua attività, devi pensare a come puoi conquistare un posto difendibile nell'Intelligenza Artificiale, qualcosa che è particolarmente impegnativo poiché i grandi attori continuano a ritagliarsi enormi fette di idee imprenditoriali.
Seseri sottolinea che nell'era del cloud, abbiamo avuto uno strato fondamentale dove gli attori dell'infrastruttura hanno sancito la propria pretesa; uno strato intermedio in cui si trovavano gli attori della piattaforma; e nella parte superiore abbiamo lo strato dell'applicazione in cui viveva SaaS.
Con il cloud, alcuni attori come Amazon, Microsoft e Google sono emersi per controllare l'infrastruttura. Lo strato fondamentale nell'AI è dove vivono i grandi modelli linguistici, e alcuni attori come OpenAI e Anthropic sono emersi. Anche se potresti sostenere che si tratti di startup, non lo sono nel vero senso perché sono finanziate dagli stessi grandi attori che dominano il mercato dell'infrastruttura.
"Se vuoi competere per un nuovo strato fondamentale, o sai, un gioco LLM, sarà molto difficile con requisiti di capitale multimiliardari, e alla fine, è probabile che finisca per essere una merce," ha detto.
Nella parte superiore dello stack c'è lo strato dell'applicazione, in cui migliaia di aziende SaaS sono state in grado di beneficiare nell'era del cloud. Ha detto che i grandi attori come Amazon, Google e Microsoft non sono stati in grado di prendere tutto il business dello strato dell'applicazione e c'era spazio per le startup di svilupparsi e crescere in grandi aziende di successo.
C'è anche uno strato intermedio dove si fanno le operazioni di base. Indica aziende come Snowflake che sono riuscite a costruire attività di successo nello strato intermedio fornendo un luogo in cui gli attori dell'applicazione possono inserire i propri dati.
Quindi dove investe quando si tratta di intelligenza artificiale? "Metto i miei soldi nello strato dell'applicazione e molto selettivamente nello strato intermedio. Perché penso che ci sia un fossato attorno agli algoritmi, che siano algoritmi proprietari o open source - e ai dati. Non è necessario possedere i dati. Ma se dovessi scegliere, mi piacerebbe avere un accesso unico ai dati e algoritmi unici. Se sono costretta a scegliere uno, andrò dietro ai dati," ha detto.
Costruire una startup di intelligenza artificiale non è certamente facile, forse ancora più impegnativo di una startup SaaS. Ma è qui che è il futuro, e le aziende che proveranno devono sapere con cosa si trovano a combattere e costruire di conseguenza.
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