Jaké jsou hlavní překážky, které brání startupům v oblasti umělé inteligence v růstu?

Salvatore Minetti, CEO, Fountech.Ventures

Slib umělé inteligence (AI) bezpochyby zaujal mnoho investorů v průběhu posledních deseti let. Podporován silným veřejným zájmem se tato technologie stala skutečnou silou pro dobro, slibující dodat řešení, která mají potenciál vyřešit některé z největších problémů světa.

V porovnání s jinými novými technologiemi byly společnosti z oblasti AI v roce 2019 vedoucí kategorií investic na globální úrovni, získaly více než 23 miliard dolarů ve financování podle Tech Nation.

Společnosti z oblasti AI však vyžadují více než jen investice, aby skutečně prosperovaly v současném klimatu. Skutečností je, že problém není tak tolik v nedostatku startupů, jako spíše v nedostatku firem, které dokáží růst.

Abychom skutečně posunuli tuto disciplínu vpřed, je čas, abychom zvýšili naše úsilí o to, aby pouze ty nejvíce inovativní podniky dosáhly dlouhodobého úspěchu, aby se staly silnými společnostmi. To vede k otázce: co jsou překážky, které brání podnikům z oblasti AI v růstu za hranice startupů?

Určení „skutečných“ firem z oblasti AI

Nejde o žádné tajemství, že označení „AI“ se stalo všudypřítomným, společnosti používají tento termín vlevo, vpravo a uprostřed, aby získaly investice. Problém s tím spočívá v tom, že některé společnosti bez AI v jádru brzdí pokrok v tomto odvětví, brání rozvoji progresivních řešení.

Tyto problémy se semantikou činí obtížnější pro investory určit, které podniky skutečně používají „skutečnou“ AI a které ne. Skutečností je, že nedávná zpráva MMC Ventures odhalila, že dvě pětiny evropských startupů z oblasti AI ve skutečnosti nepoužívají AI ve svých produktech. Příklady, jako je tento, poukazují na to, jak rozšířené je zneužívání tohoto termínu. Bezpochyby, spojení významu produktu nebo služby může vést nejen k nadměrným výdajům a špatné realizaci, ale také k konečному pádu podniku, když je poražen těmi, kteří mají větší jasnost a zaměření.

Investoři by proto měli tento osud vyhnout tím, že budou společnosti důkladně prověřovat na počátku procesu. To lze dosáhnout tím, že se položí klíčové otázky, jako je „získává tato společnost konkurenční výhodu díky použití AI?“ a „bude tato společnost posouvat toto odvětví vpřed?“. Tímto způsobem lze zdroj využít více hodnotně u společností se škálovatelnými technickými řešeními a skutečnou konkurenční výhodou.

Překážky startupů

V oblasti deep-tech mají ambiciózní mladé týmy obvykle odhodlání a technické odbornosti, které jsou nezbytné pro návrh a vytvoření inovativního produktu. Nicméně, silné koncepty nejsou vždy dostatečné k zajištění úspěchu nového podnikatelského projektu, a příliš velký důraz na technologii může brzdit jeho pokrok.

Nedostatek jasných metrik pro startupy z oblasti AI je zvláště náročný; je obtížné měřit, co dělá „dobrou“ společnost z oblasti AI. Hype kolem AI a jeho rostoucí popularity také vedl ke vzrůstu konkurence, což znamená, že zakladatelé musí být zvláště citliví na překážky, kterým budou čelit.

Některé základy jsou důležité pro každý podnik. Jedním z nich je, že podnikatelé musí být schopni prokázat, že řeší velký a důležitý problém – a ukázat, proč jsou v nejlepší pozici jej vyřešit. Možná ještě důležitější je, že podniky potřebují stanovit, zda lidé budou ochotni zaplatit dobré peníze za jejich řešení.

Startupy z oblasti AI budou obecně čelit stejným překážkám jako jejich tradičnější protějšky. Další zpráva CB Insights odhalila nejčastější důvody, proč začínající podnikatelé mohou selhat na své cestě nahoru, které zahrnovaly nedostatečnou poptávku po produktu, nesprávný tým a konkurenci ze strany jiných podniků.

První z nich vyžaduje zvláštní pozornost: bída mnoha technologických startupů spočívá v tom, že postaví produkt a poté doufají, že někdo bude mít o něj zájem. Nedostatek kroků na počátku k pochopení potenciálního souladu a poptávky znamená, že konečný produkt nakonec nezíská pozornost cílového trhu.

Pro podniky z oblasti AI však existují další prvky, které je třeba také zohlednit. Tým by měl být schopen prokázat, že jejich AI skutečně přidává hodnotu k datům, která používají – a že není používán pouze jako kouřová clona. Pomáhá AI vysvětlovat vzorce v datech, odvozovat přesné vysvětlení, identifikovat důležité trendy a nakonec optimalizovat využití informací?

Pokud ne, měli by se zeptat, zda by se měli skutečně označovat jako startup z oblasti AI. Existuje skutečné riziko, že zdroje budou zbytečně vynaloženy na stavbu a marketing řešení, které ve skutečnosti nevyřeší problém pomocí umělé inteligence. Nakonec jsou takové podniky pravděpodobně ztratí svou vizi v průběhu času a nebudou splňovat standardy, které si pro sebe stanovily. Může se jim také stát, že budou mít potíže se zajištěním financování; většina rizikových investorů nebude chtít riskovat investici do technologie, která je nejednoznačná.

Mladé týmy také tendují k tomu, aby čelily překážkám, pokud jde o finanční stránku věci: startupy z oblasti AI jsou buď nedostatečně financovány od počátku, nebo spálí více peněz, než je nezbytné. Aby dosáhly udržitelného růstu, začínající společnosti potřebují být schopny plánovat za rámec rozpočtu na vývoj a vytvořit škálovatelný komerční model, který bude odolávat zkoušce času. Samozřejmě, že to není žádná lehká úloha s omezeným obchodním know-how.

Pěstování startupů z oblasti AI k úspěchu

Mnohé z těchto omylů se redukují na skutečnost, že startupy často selhávají, pokud jde o odpovídající mentorství a obchodní odbornost. Skutečností je, že většina z nich by prospěla z dodatečné odbornosti, aby se vyhnula běžným překážkám.

Je proto zásadní, aby zakladatelé společností spolupracovali s externími poradci, aby kompenzovali mezery ve znalostech. Mladé týmy potřebují mentory, aby jim pomohli navigovat neznámé území a poskytovali další právní, finanční a logistické rady.

Nakonec, jednoduše financovat projekt prostě nestačí. Je zásadní, abychom pracovali na vytvoření komplexnějšího modelu na podporu začínajících startupů z oblasti AI, aby společnosti byly nastaveny na cestu k obchodně škálovatelným projektům. Je pouze poskytováním specializované podpory a asistence s více základními aspekty podnikání – stejně jako přístupem k talentům, kapitálu a peer sítím – že můžeme skutečně posunout jehlu vpřed v oblasti umělé inteligence.