Las nuevas empresas de IA se enfrentan a un conjunto de desafíos diferentes a los de una empresa SaaS típica. Ese fue el mensaje de Rudina Seseri, fundadora y socia apoderado de Glasswing Ventures, la semana pasada en el evento TechCrunch Early Stage en Boston.
Seseri dejó en claro que el hecho de que te conectes a algunas API de IA no te convierte en una empresa de IA. «Y por nativo de IA no me refiero a que estés colocando un envoltorio brillante con alguna llamamiento a OpenAI o Anthropic con una interfaz de heredero similar a la humana y eres una empresa de IA», dijo Seseri. «Me refiero a cuando positivamente tienes algoritmos y datos en el centro y parte de la creación de valía que estás entregando».
Seseri dice que eso significa que existen grandes diferencias en cómo los clientes e inversores juzgan una empresa de IA contra una startup de SaaS, y es importante comprender las diferencias. Para iniciar, puedes poner en el mundo poco que está acullá de estar terminado con SaaS. No puedes hacer eso con la IA por varias razones.
«Aquí está la cuestión: con el producto SaaS, usted codifica, realiza control de calidad y, en cierto modo, obtiene la interpretación beta; no es el producto terminado, pero puede publicarlo y comenzar», dijo.
La IA es un animal completamente diferente: no se puede simplemente informar poco y esperar lo mejor. Esto se debe a que un producto de IA requiere tiempo para que el maniquí llegue a un punto en el que sea lo suficientemente sazonado para funcionar para clientes reales y para que confíen en él en un contexto empresarial.
«En los primeros días, es una curva pronunciada en el educación y entrenamiento del operación y, sin bloqueo, tiene que ser lo suficientemente bueno para que el cliente quiera comprar, por lo que tiene que ser lo suficientemente bueno para que usted pueda crear valía», dijo. Y esa es una cadeneta difícil de encontrar para una startup en etapa auténtico.
Y esto hace que sea más difícil encontrar a los primeros usuarios. Ella dice que desea evitar la llamamiento larga en la que el comprador simplemente intenta formarse sobre IA. Los fundadores de startups no tienen tiempo para llamadas como esa. Ella dice que es importante centrarse en su producto y ayudar al comprador a comprender su propuesta de valía, incluso si aún no ha llegado a ese punto.
«Siempre articule el problema que está resolviendo y qué métrica, ¿cómo lo está midiendo?» ella dijo. Optimice lo que le importa al comprador. «Entonces estás resolviendo un problema que tiene resultados de decisiones comerciales». Está perfectamente articular su visión, pero siempre pulvínulo su discusión en las prioridades comerciales y en cómo éstas influyen en sus algoritmos.
¿Cómo pueden percibir las startups de IA?
A medida que construye su negocio, debe pensar en cómo puede acomodarse un motivo defendible en la IA, poco que es particularmente desafiante ya que los grandes actores continuamente crean grandes porciones de ideas de negocios.
Seseri señala que en la era de la abundancia, teníamos una capa pulvínulo donde los actores de la infraestructura defendían sus derechos; una capa intermedia donde vivían los jugadores de la plataforma; y en la parte superior tenemos la capa de aplicación donde vivía SaaS.
Con la abundancia, surgieron algunos actores como Amazon, Microsoft y Google para controlar la infraestructura. La capa fundamental de la IA es donde residen los grandes modelos de lengua, y han surgido algunos actores como OpenAI y Anthropic. Si perfectamente se podría argumentar que se negociación de nuevas empresas, no lo son en el definitivo sentido porque están siendo financiadas por los mismos grandes actores que dominan el mercado de infraestructura.
«Si vas a competir por una nueva capa de pulvínulo, o ya sabes, un LLM, será muy difícil con requisitos de renta multimillonarios y, al final del día, es probable que termine siendo un producto principal». ,» ella dijo.
En la parte superior de la pila se encuentra la capa de aplicaciones que miles de empresas SaaS pudieron utilizar en la era de la abundancia. Dijo que los grandes actores como Amazon, Google y Microsoft no podían hacerse cargo de todo el negocio de la capa de aplicaciones y había espacio para que las nuevas empresas se desarrollaran y crecieran hasta convertirse en negocios grandes y exitosos.
Asimismo hay una capa intermedia donde se realiza la plomería. Ella señala empresas como Snowflake que han rematado construir negocios exitosos en la capa intermedia al proporcionar un motivo para que los jugadores de aplicaciones coloquen sus datos.
Entonces, ¿dónde está invirtiendo en materia de IA? “Puse mi mosca en la capa de aplicación y de forma muy selectiva en la capa intermedia. Porque creo que hay un foso en torno a los algoritmos, ya sean algoritmos de su propiedad o de código despejado (y datos). No es necesario que seas propietario de los datos. Pero si tengo que designar, me gustaría tener acercamiento a datos y algoritmos únicos. Si me veo obligada a designar uno, buscaré datos”, afirmó.
Construir una startup de IA seguramente no es manejable, quizás incluso más desafiante que una startup de SaaS. Pero es ahí donde está el futuro, y las empresas que vayan a intentarlo deben memorizar a qué se enfrentan y construir en consecuencia.
————————————————– —————–
Esta página transcribe artículos de diversas fuentes de dominio divulgado, las ideas expresadas son responsabilidad de sus respectivos autores por lo cual no nos hacemos responsables del uso o la interpretación que se les dé. La información publicada nunca debe sustituir consultorio profesional, médica, justo o psicológica.
