Hype vs. hodnota: Hodnocení skutečného potenciálu startupů v oblasti umělé inteligence v rané fázi

Před dvěma lety investovali investory rizikového kapitálu do všeho, co se týká umělé inteligence. Nyní jsme se všichni stali selektivnějšími a vzdělanějšími a hledáme řešení reálných problémů, kde umělá inteligence přináší skutečnou hodnotu. 

Takže pojďme hned na začátku učinit konečný závěr: mít „AI“ v názvu společnosti již není rozhodujícím faktorem. Trhu trvalo dva roky, než se překonal velký třesk AI a začal oddělovat skutečnou hodnotu od iluzorních vyhlídek. 

Skutečná výzva padla na investory, kteří se chystali začít podnikat. Museli jsme si zaostřit zrak, abychom rozpoznali inovace mezi stovkami stejně skvělých SaaS řešení založených na umělé inteligenci, která ještě nebyla finančně úspěšná. Každé z nich se mohlo stát buď jednorožcem, nebo AI fólií zdarma.

V Pre-Seed to Succeed (P2S) se specializujeme na hodnocení startupů v oblasti umělé inteligence v nejranější fázi, kdy je trakce minimální, týmy štíhlé a vize je stejně důležitá jako kód. Podělíme se s vámi o základní principy a postupy, které řídí naše investiční rozhodnutí v tomto dynamickém sektoru a identifikují podniky s vysokým potenciálem.

Mylné představy o umělé inteligenci před setím

Investoři, kteří zvažují vstup do oblasti umělé inteligence, by si měli uvědomit, že záleží jak na rozsahu, tak na jedinečnosti řešení. Existuje běžná mylná představa o startupech v oblasti umělé inteligence v rané fázi, že k vybudování úspěšného podnikání stačí pouhé přidání tenké vrstvy umělé inteligence, jako je rozhraní chatbota. Skutečná hodnota spočívá v... vlastnictví dat, řešení konkrétních problémů a efektivní oslovování uživatelů.

Viděli jsme zakladatele, kteří se zaměřovali na povrchové integrace, které se daly snadno replikovat. Trh je hojný počet kopilotů a asistenti, ale pouze ti, kteří mají hluboké odborné znalosti v dané oblasti, diferencované distribuční kanály nebo jedinečné poznatky o uživatelích, mají šanci stát se prosperujícími podniky. Mezi příklady patří právní kopiloti pro smluvní inteligenci, řešení talentové strategie pro HRRO a kopiloti na staveništích – složité projekty, které vyžadují praktické zkušenosti v oboru a skutečné pochopení procesů, které dokáže umělá inteligence optimalizovat. Tyto typy řešení mají nejvyšší hodnotu.

Dalším trendem je přechod od kopilotů k agentům – autonomním systémům, které nejen pomáhají, ale také jednají nezávisle napříč pracovními postupy. Tyto modely zvládají vícestupňové úkoly, uvažují napříč systémy a koordinují akce bez lidských pokynů. Startupy, které vytvářejí skutečné agentské rámce pro specifické vertikály (např. finanční reporting, právní operace), jsou sice stále v rané fázi, ale vykazují známky vysokého rozsahu využití.

Také spolu s nekonečnými příležitostmi pro firmy, Implementace umělé inteligence byla spojena s vyššími náklady, než se původně očekávaloZákazníci B2B jsou ochotni investovat do drahých řešení na míru pouze tehdy, pokud se bezproblémově integrují do jejich stávajících pracovních postupů a poskytnou buď finanční výhody, nebo provozní úlevu.

Hodnocení inovací při absenci příjmů

Vzhledem k absenci příjmů a značné popularity jsou odborné znalosti a zkušenosti týmu v dané oblasti zdaleka nejdůležitějšími věcmi, do kterých investujeme v předprojekční fázi.

Pokud startupový tým rozumí nuancím zavádění umělé inteligence ve vysoce rizikových odvětvích a dokáže přesně odhalit specifické obchodní výzvy, je to již polovina vyhrané bitvy. Druhá polovina spočívá v provedení – schopnosti budovat promyšlenou infrastrukturu, hybridní rozhraní a využívat edge AI tam, kde to skutečně mění svět k lepšímu.

Mezi další „mluvící“ faktory, které ukazují hodnotu startupu i při absenci příjmů, patří rychlost realizace a první známky uživatelské lásky. 

Pamatujete si příběh o želvě a zajíci? Dnes je rychlost provedení důležitější než kdy jindy. Metriky marnivosti nás nehýbou. Startupy, které dokážou rychle iterovat, začlenit zpětnou vazbu od uživatelů a vykázat pozitivní pokrok v daném časovém rámci, například dosáhnout 10% míry konverze v pilotním projektu nebo dosáhnout klíčových milníků, pravděpodobně získají mnohem větší zájem investorů.

Důležitá je také míra udržení uživatelů: vracejí se uživatelé? Interagují s produktem intenzivně? Na platformách založených na LLM může být spotřeba tokenů také významným ukazatelem hloubky používání.

Přestože se některým společnostem zabývajícím se umělou inteligencí daří rychle škálovat, ekosystém zůstává stále volatilní. Marže se mohou snižovat, je těžké udržet si konkurenceschopnost a konkurence je nelítostná. Za těchto podmínek jsou zapojení uživatelů, počáteční trailerka a síla tématu nejsilnějšími kartami v balíčku startupu.

Obrana trhu je nutností

Opomíjeli jsme startupy, které zpočátku vypadaly lákavě, ale postrádaly obhájitelnost – proprietární pracovní postupy, výhody označování specifické pro danou oblast nebo uživatelsky generované datové smyčky, které se s časem prohlubují.

Jeden tým měl elegantní rozhraní, ale žádná proprietární data ani technickou hloubku. Jiní se těšili humbuku kolem prvních verzí LLM, ale rychle byli zastíněni novými funkcemi na populárních platformách.

Například jsme viděli startupy, které se pokoušely propojit vrstvy „emoční inteligence“ s ChatGPT během interakce s uživatelem, jen aby byly o několik měsíců později přerušeny samotnou OpenAI, která nativně vydala podobné funkce. Celá premisa startupu prostě zmizela. Tyto případy nás naučily důležitosti investování do společností s nezávislými technickými jádry a zaměřením na danou oblast.

Varovné signály, na které si dáváme pozor

V našich hodnoceních se soustavně objevují určité varovné signály:

• Prezentace plné žargonu, málo specifik
• Zakladatelé nejsou schopni identifikovat platící zákazníky nebo formulovat problém
• Replikace standardních řešení bez unikátní technologické vrstvy nebo zaměření na specifickou oblast

Vyhýbáme se mentalitě „postav a obrať“. Podporujeme zakladatele, kteří jsou odhodláni řešit problémy a stát se lídry ve svém oboru.

Další varovný signál, na který si dáváme pozor: startupy, které nadměrně indexují pluginy OpenAI nebo vytvářejí zcela uvnitř Notion, Slack nebo Discord. Tyto platformy mohou omezit přístup nebo samy absorbovat hodnotu. Ptáme se: co přežije, když platforma zítra změní své API?

Rady pro investory vstupující do světa umělé inteligence bez technických znalostí

Pro netechnické investory, kteří chtějí financovat startupy v oblasti umělé inteligence, je naše rada jednoduchá:

Zaprvé, navazujte moudré partnerství. Zapojte poradce, spoluinvestory nebo manažery s technickým vzděláním, kteří dokáží prověřit danou technologii a tým.

Za druhé, podpořte zakladatele, kteří dokáží jasně sdělit problém, který řeší, a kroky k jeho vyřešení. Pokud je prezentace nejasná, pravděpodobně jí chybí směr.

Za třetí, diverzifikujte. Rozložte investice napříč sektory, typy problémů a obchodními modely. Zvyšuje to šanci na nalezení vítězných trhů a omezuje riziko poklesu.

Pokud uvažovaný pre-seed startup vykazuje jasné důkazy o potřebách uživatelů (rostoucí publikum, silná míra zapojení a udržení uživatelů) a časté iterace produktů na základě zpětné vazby, jedná se o ukazatele podniku s vysokým potenciálem a vyhlídkami na škálovatelnost.

Proč investovat do čističky vzduchu?

Na trhu s umělou inteligencí je pokušení honit se za další velkou věcí pochopitelné. Investování v rané fázi však vyžaduje disciplínu, skepticismus a hluboké pochopení toho, co odlišuje humbuk od podstaty.

Investoři, kteří postupují důsledně, spolupracují s odborníky a zaměřují se na fundamentální ukazatele, budou mít nejlepší pozici k tomu, aby se v tomto dynamickém prostoru orientovali a vybudovali si portfolio odolných a vysoce dopadových společností v oblasti umělé inteligence.