3 Стратегии для стартапов в области искусственного интеллекта, чтобы победить крупные технологические компании

3 стратегии для ИИ-стартапов, чтобы победить крупных технологических компаний

Строить защищенные компании стало сложнее прежнего, особенно с появлением генеративного искусственного интеллекта. У крупных технологических компаний есть неоспоримые преимущества перед стартапами в области распространения и конкурентоспособной ценообразования. Любой основатель стартапа знает кошмарный сценарий: просыпаться и видеть, что крупная компания в вашей нише предлагает конкурентную новую функцию или продукт. И это бесплатно. И они уже включили его в свои широко распространенные предложения.

Однако стартапы, занимающиеся искусственным интеллектом и принимающие несколько ключевых решений на ранней стадии, могут защитить себя от этой угрозы и стать настоящими дисрупторами, используя свои преимущества перед крупными технологическими компаниями.

Конкурируйте в категории продуктов, которые являются нативными для искусственного интеллекта

Одна из стратегий стартапов, занимающихся искусственным интеллектом, чтобы победить крупные технологические компании, – сосредоточиться на категориях продуктов, которые являются нативными для искусственного интеллекта. Что это значит? В то время как крупные технологические компании могут добавлять некоторые функции искусственного интеллекта к своим существующим продуктам, их пользователи, разработчики и дорожные карты продуктов все сосредоточены на обслуживании этих существующих потоков пользователей. Изменение этих потоков несет в себе внутренние риски.

Фактически, это и является той динамикой, которая привела многих сегодняшних главных игроков в технологии к успеху, как отмечено Клейтоном Кристенсеном в его знаковой книге “Дилемма инноватора”. В этот раз, однако, они являются устоявшимися компаниями.

• Как врачи используют искусственный интеллект для трансформации своей практики
• Как поставщики услуг управляемых сервисов могут оставаться актуальными в эпоху искусственного интеллекта
• Развитие вовлеченности пациентов Как мобильные приложения революционизируют разработку программного обеспечения в области здравоохранения

Давайте возьмем пример поиска. Очевидно, что LLM изменят способ, которым пользователи ищут ответы на свои вопросы. Когда кто-то ищет что-то, он на самом деле не ищет список веб-ссылок. Он ищет ответы на вопросы или конкретные продукты, места или людей. Вот почему LLM выделяются как потенциальные “убийцы” поисковых систем.

Для компании поисковой системы изменить основные потоки своего опыта – значит рисковать потерей пользователей и миллиардами долларов дохода. Однако, если они не решат перейти к интерфейсу в виде чата, они полностью откроют себя новым конкурентам. В обоих случаях они находятся в неизгодном положении по сравнению с AI-нативным продуктом вашего стартапа.

Продуктовые категории, которые действительно могут воспринимать инновации, связанные с генеративным искусственным интеллектом, основаны на данных и обслуживают широкий спектр специализированных случаев использования. Несколько примеров категорий, которые, кажется, являются нативными для искусственного интеллекта, включают поиск, рекомендательные системы или юридические и медицинские технологии.

Плотность функций как дифференциатор

Традиционно стартапы и небольшие команды сосредотачивались на узкой нише и разрабатывали несколько очень ценных функций, обслуживающих определенную аудиторию. Крупные компании с большими командами разработчиков могли быстрее вывести на рынок больше функций.

С появлением генеративного искусственного интеллекта узким местом развития стал продукт и пользовательский интерфейс. Гибкий стартап может двигаться быстрее, чтобы представить на рынок богатый набор функций, которые приносят ценность для клиентов. Даже небольшие инновации на этом этапе приносят огромную ценность для пользователей. И, в отличие от крупной устоявшейся технологической компании, они не замедляются из-за ограничений соответствия и бюрократической рутинной работы. Это позволяет им занять определенную нишу и получить импульс перед крупными технологическими компаниями.

Возможно, самое большое преимущество сосредоточения на плотности функций и времени выхода на рынок заключается в быстро меняющейся природе технологии искусственного интеллекта. Новые модели, более быстрые модели, больше случаев использования. Только за последние несколько месяцев мы видели то, как OpenAI, например, опережает свои модели GPT3, GPT3.5 и GPT4, выпускает DALL-E 2, ChatGPT и открывает доступ к API, обеспечивая еще один порядок инноваций. К январю 2023 года мы видим, как Microsoft старается вкладываться в OpenAI, а не конкурировать с ним.

По мере развития и зрелости отрасли стартапы, способные дифференцироваться и инновировать, будут иметь преимущество перед более крупными конкурентами, которые могут испытывать трудности в адаптации к изменяющемуся технологическому ландшафту.

Найдите и создайте новую категорию продуктов

Искусственный интеллект решает множество проблем. Это, в свою очередь, создает новые, неожиданные проблемы. Обнаружение одной из этих новых проблем, приводящей к изменению технологий или поведения клиентов, не так просто, но если это сделать правильно, компания может оказаться в лидирующем положении – впереди крупных игроков.

Как работает и функционирует искусственный интеллект в повседневной жизни людей – все еще открытый вопрос. Мы все находимся в детском саду искусственного интеллекта. Стартапы, которые близки к своему рынку, внимательно слушают проблемы, которые постоянно возникают при первоначальной реализации их технологии, могут быстро оценить и создать решения для этих новых вызовов.

Например, когда AI-приводимые чат-боты становятся популярными, некоторые пользователи высказывают опасения относительно конфиденциальности и безопасности данных. Предвидящий будущее стартап может решить эту возникающую проблему и разработать AI-решение, которое реализует передовые методы шифрования и анонимизации данных, успокаивая опасения пользователей и устанавливая новый стандарт в отрасли.

В случае моей компании было замечено, что, хотя маркетологи были в восторге от почти безграничного количества вариантов копирования, доступных благодаря искусственному интеллекту, возникла новая проблема: как определить, какой контент публиковать. Решение этой новой проблемы было ключевым для Anyword, чтобы создать не просто функцию, а целое предложение, сосредоточенное на создании эффективного контента и предоставлении инструментов для анализа и управления копированием, которые поддерживают рабочие процессы и цели маркетологов.

Путем выявления таких возникающих проблем и предложения инновационных решений стартапы могут утвердить себя в качестве пионеров в новых категориях искусственного интеллекта, закрепив свою позицию как дисрупторы на рынке.