Möchten Sie ein KI-Startup gründen? Stop. Continue. Keep doing

Vor einiger Zeit würde die bloße Erwähnung des Begriffs “KI” dazu führen, dass Ihre Idee mit großen Durchbrüchen und einer Welle von Aufregung in Verbindung gebracht wurde.

Allerdings haben sich die Dinge geändert. Neben dem Austrocknen der Venture-Finanzierung hat eine Welle der Enttäuschung die Branche erfasst, da zahlreiche Unternehmen sich als unfähig erwiesen, die grandiosen Versprechungen und Erwartungen zu erfüllen, die einst ihre Ambitionen befeuerten

Für diejenigen, die greifbare Projekte haben — eine Kombination aus einem soliden technischen Wertversprechen und einem tragfähigen Geschäftsplan — ist dies gute Nachricht. Da die Branche sich in Richtung Praktikabilität entwickelt, können KI-basierte Startups immer noch fruchtbaren Boden finden, um zu gedeihen. Mehr Sektoren adoptieren KI-bezogene Innovationen, so dass robuste, skalierbare Lösungen, die messbaren Wert liefern, sich einen attraktiven Nischenmarkt schaffen können.

Wenn Sie sich also an der Spitze eines KI-Startups befinden, ist es entscheidend, sich der Schlüsselfaktoren bewusst zu sein, die den Erfolg Ihres Unternehmens machen oder brechen können. Dies beinhaltet nicht nur die Identifizierung der wesentlichen Maßnahmen, die ergriffen werden müssen, sondern auch die Erkennung der Fallstricke, die vermieden werden sollten.

Stop.

KI-Unternehmer müssen sorgfältig erkennen, wo sie ihre Zeit und Ressourcen nicht investieren sollten.

Sie könnten sich stark versucht fühlen, Ihre eigenen KI-Modelle zu entwickeln. In meiner Erfahrung wird dies zu finanziellen Verlusten führen, da die Entwicklung von Modellen im eigenen Haus erhebliche Kapitalmengen erfordert. Stattdessen schlagen Investoren einen anderen Ansatz vor, der an jeden Goldrausch erinnert — historisch gesehen war die Investition in Schaufeln lukrativer als die Jagd nach dem flüchtigen Gold.

Die gleiche Empfehlung gilt für den Versuch, mit etablierten KI-Modellen wie ChatGPT, Gemini oder Claude zu konkurrieren. Das schnelle Tempo, mit dem die KI-Technologie voranschreitet, bedeutet, dass sogar die fortschrittlichsten Startups schnell von bestehenden Lösungen überholt werden können, und die Entwicklung einer weiteren Oberfläche auf topaktuellen KI-Plattformen bietet wenig Differenzierung.

Darüber hinaus müssen Sie möglicherweise Ihre Pitch-Strategie anpassen. Wenn Sie Ihren Pitch mit dem inzwischen allgegenwärtigen Satz “Wir sind ein KI-Startup” beginnen, ist dies ein sofortiges Warnsignal — es ist gleichbedeutend damit, zu sagen, dass Sie ein Fahrzeug mit Rädern erstellt haben. Der Schwerpunkt Ihres Pitches sollte nicht auf Ihrer KI-Integration liegen, da dies jeder macht. Zum Beispiel gibt es im Medienbereich, dem ersten großen Markt für KI-Anwendungen, keine Aufgabe im Zusammenhang mit Medien oder Content-Erstellung, die KI nicht bereits angeht.

Es ist Zeit, zu disruptieren, nicht zu duplizieren.

Continue.

In einer Landschaft, die von Tech-Titans dominiert wird, nutzen Sie die Gelegenheit, zusammenzuarbeiten. Anstatt das Rad neu zu erfinden, können aufstrebende Startups sich auf die Nutzung der Ressourcen von Tech-Giganten konzentrieren, um spezifische Probleme zu lösen. Die Entwicklung dieser nischenorientierten Modelle kann es ambitionierten KI-Unternehmern ermöglichen, eine Wettbewerbskante zu schaffen und das Risiko, von größeren Spielern ausgestochen zu werden, zu mindern, während sie gleichzeitig die Infrastruktur nutzen, die bereits vorhanden ist.

Wenn Sie Ihre KI-Modelle für spezifische Branchen entwickeln, aber für Aufgaben, die erhebliche Rechenressourcen und Gesamtleistung erfordern, nutzen Sie die Modelle, die von Tech-Giganten bereits entwickelt wurden, und kombinieren sie mit Ihren eigenen. Dies zeigt sich am deutlichsten im Medienbereich, wo LLMs von großen Unternehmen bereits viele industrielle, contentbezogene Aufgaben gelöst haben und einen Teil des Marktanteils abgeschnitten haben.

Perplexity ist ein außergewöhnliches Beispiel dafür. Das Unternehmen revolutioniert die Suchmaschinen-Industrie, indem es die Kraft von Modellen wie OpenAIs GPT nutzt und dann seine eigenen LLMs darauf aufbaut. Dies zeigt das hohe Potenzial symbiotischer Beziehungen zwischen vielversprechenden Startups und Tech-Giganten, einem Kooperationsmodell, das es aufstrebenden Unternehmen ermöglicht, wettbewerbsfähiger zu sein und den Fortschritt in KI-bezogenen Innovationen zu beschleunigen.

Andere erfolgreiche Fälle umfassen Jasper, einen KI-basierten Marken-Co-Piloten, der Kreativen hilft, ihre Marketing-Aktivitäten zu steigern und ihren Inhalt zu optimieren, und Filmustage, eine hochspezialisierte Lösung, die Filmemachern hilft, die Kosten für die Vorproduktion zu senken und den Prozess effizienter zu machen.

Nutzen Sie die Macht für gezielte Lösungen.

Keep doing.

Weiterer Rat ist, die Aggregation verschiedener Modelle zu nutzen und eine nahtlose Integration mit externen Modellen zu ermöglichen. Dies wird die Genauigkeit und Relevanz verbessern. Darüber hinaus können Sie durch die Standardisierung Ihrer Schnittstellen ein universelles Produkt erstellen, das sofort auf die beste verfügbare Lösung zugreift.

Denken Sie daran, dass die KI-Branche sehr schnelllebig ist und es viel gibt, was wir nicht wissen. Anpassungsfähigkeit ist der Schlüssel, um eine Wettbewerbskante zu erhalten und Skalierbarkeit zu ermöglichen. KI-Trends entwickeln sich schnell, daher kann die Fähigkeit, schnell zu reagieren und sich an die Bedürfnisse des Marktes anzupassen, den Unterschied zwischen dem Bleiben im Geschäft und dem Wachsen oder dem Obsoletwerden ausmachen.

Bleiben Sie agil, passen Sie sich schneller an.

Final thoughts: Integration von KI in die physische Welt

Wir investieren in Produkte, nicht nur in Technologie. Daher heben Sie das Wertversprechen Ihres Startups hervor. Ein Produkt muss ein Problem lösen oder eine Aufgabe erheblich verbessern. Investoren unterstützen das Wertversprechen eines Unternehmens, wenn sie ein echtes Problem, identifizierte Kunden und deren Bereitschaft zu zahlen sehen. Wie das Problem gelöst wird, ist die vierte Frage des Investors — nur nachdem die primären Bedenken angegangen wurden.

Die vielversprechendsten KI-Sektoren sind derzeit Medien (wie bereits erwähnt), Gesundheitswesen (mit Forschung, diagnostischen Durchbrüchen und Unterstützung für Ärzte) und B2B-SaaS (aufgrund der 60%+ KI-Adoption bei der Arbeit). Diese Sektoren versprechen nicht nur schnellen Einfluss und Wachstum, sondern bieten auch lukrative Wege für die Ertragsgenerierung und sind daher primäre Ziele für unternehmerische Bestrebungen und Investitionsunternehmen.

Schließlich, wenn wir über die Zukunft nachdenken, müssen wir die letztendliche Integration von KI in die physische Welt diskutieren. Denken Sie an die Entwicklung von ChatGPT — was kommt als Nächstes, wenn es mit der Kognition eines Roboters verschmilzt? Welche bahnbrechenden Fortschritte erwarten uns in der digitalen Sichttechnologie?

Heute, wenn Sie eine neue KI-Plattform oder ein neues Werkzeug starten, stellen Sie sich ihre praktische Anwendung in der physischen Welt vor. Morgen streben Sie danach, diese Innovationen nahtlos in die physische Umgebung zu integrieren — sei es in den Schaltkreisen des Robotergehirns, im Objektiv einer Videokamera oder in den Ohren eines Mikrofons. Diese fortschreitende Integration wird ein entscheidender Fortschritt in der KI-Reise sein und die Lücke zwischen der digitalen und der physischen Welt überbrücken.

Sobald KI zunehmend interaktiv mit unserer physischen Umgebung wird, ist es auch wichtig, dass wir die ethischen und sicherheitsrelevanten Aspekte berücksichtigen, da dies uns hilft, diese Innovationen für das Wohl der Menschheit zu nutzen.

Letztendlich hofft man, dass wir von der Massenhysterie und Phrasen wie “KI wird die Menschheit versklaven und zerstören” zu “KI ist hervorragend darin, unsere praktischen Aufgaben zu bewältigen, und wir übertragen ihr nicht die Verantwortung für das Überleben der Menschheit” übergehen.