Was sind die Haupt-Hindernisse, die AI-Startups daran hindern, sich zu vergrößern? – Thought Leaders

Von Salvatore Minetti, CEO, Fountech.Ventures

Die Versprechungen der künstlichen Intelligenz (KI) haben in den letzten zehn Jahren unbestreitbar die Vorstellungskraft vieler Investoren erfasst. Getrieben von starkem öffentlichem Interesse ist die Technologie zu einer echten Kraft für das Gute geworden, die Lösungen mit dem Potenzial verspricht, einige der größten Probleme der Welt zu lösen.

Im Vergleich zu anderen aufstrebenden Technologien waren KI-Unternehmen 2019 die führende Investitionskategorie weltweit, mit über 23 Milliarden Dollar an Finanzierung gemäß Tech Nation.

Dennoch benötigen KI-Unternehmen mehr als nur Investitionen, um wirklich in der aktuellen Situation zu gedeihen. Tatsächlich ist das Problem nicht so sehr der Mangel an Start-ups, sondern der Mangel an Scale-ups.

Um diese Disziplin wirklich voranzutreiben, ist es Zeit, dass wir unsere Bemühungen verstärken, um nur die innovativsten Unternehmen auf dem Weg zum langfristigen Erfolg zu fördern, damit sie zu formidablen Unternehmen werden können. Dies wirft die Frage auf: Was sind die Hindernisse, die KI-Unternehmen daran hindern, über die Start-up-Phase hinaus zu wachsen?

Feststellung von “wahren” KI-Unternehmen

Es ist kein Geheimnis, dass das Label “KI” allgegenwärtig geworden ist, mit Unternehmen, die den Begriff links, rechts und in der Mitte verwenden, um Investitionen zu sichern. Das Problem damit ist, dass einige Unternehmen ohne KI im Kern den Fortschritt im Sektor behindern und die Entwicklung progressiver Lösungen behindern.

Diese Probleme mit der Semantik machen es für Investoren schwieriger, zu bestimmen, welche Unternehmen tatsächlich “wahre” KI verwenden und welche nicht. Tatsächlich enthüllte ein recentes MMC Ventures-Bericht, dass zwei Fünftel der europäischen KI-Start-ups tatsächlich keine KI in ihren Produkten verwenden. Beispiele wie diese zeigen, wie verbreitet der Missbrauch des Begriffs ist. Ohne Zweifel kann die Verwirrung der Bedeutung eines Produkts oder einer Dienstleistung nicht nur zu übermäßigen Ausgaben und schlechter Ausführung führen, sondern auch zum endgültigen Niedergang eines Unternehmens, wenn es von denen mit mehr Klarheit und Fokus ausgestochen wird.

Investoren sollten daher tun, um diesem Schicksal zu entgehen, indem sie Unternehmen gründlich am Anfang des Prozesses prüfen. Dies kann durch das Stellen von Schlüsselfragen erreicht werden, wie “Nutzt dieses Unternehmen seinen Wettbewerbsvorteil durch die Verwendung von KI?” und “Wird dieses Unternehmen den Sektor vorantreiben?”. Auf diese Weise kann Ressourcen sinnvoller auf Unternehmen mit skalierbaren technischen Lösungen und echtem Wettbewerbsvorteil verwendet werden.

Start-up-Hindernisse

Im Deep-Tech-Bereich haben ambitionierte junge Teams in der Regel die Entschlossenheit und technische Expertise, um ein innovatives Produkt zu entwerfen und zu erstellen. Allerdings sind leistungsstarke Konzepte nicht immer ausreichend, um den Erfolg eines neuen Geschäfts zu garantieren, und zu viel Fokus auf die Technologie kann dessen Fortschritt behindern.

Der Mangel an klaren Metriken für KI-Start-ups ist besonders herausfordernd; es ist schwierig, zu messen, was ein “gutes” KI-Unternehmen ausmacht. Die Hype um KI und ihre wachsende Popularität haben auch zu heftiger Konkurrenz geführt, was bedeutet, dass Gründer besonders auf die Hindernisse achten müssen, die sie zu überwinden haben.

Einige Grundlagen sind für jedes Unternehmen wichtig. Einerseits müssen Unternehmer nachweisen, dass sie ein großes und wichtiges Problem angehen – und erklären, warum sie am besten geeignet sind, es zu lösen. Vielleicht noch wichtiger ist, dass Unternehmen feststellen müssen, ob Menschen bereit sind, für ihre Lösung gut zu bezahlen.

KI-Start-ups werden in der Regel an denselben Hürden scheitern wie ihre traditionelleren Gegenstücke. Ein weiterer CB Insights-Bericht enthüllte die häufigsten Gründe, warum aufstrebende Unternehmer auf dem Weg nach oben scheitern könnten, darunter ein Mangel an Marktnachfrage für das Produkt, das Fehlen des richtigen Teams und die Auskonkurrenz durch andere Unternehmen.

Das Erste davon erfordert besondere Aufmerksamkeit: Der Fluch vieler Tech-Start-ups ist, dass sie das Produkt bauen und dann hoffen, dass jemand es haben will. Ein Versäumnis, die notwendigen Schritte am Anfang zu unternehmen, um die potenzielle Passung und Nachfrage zu verstehen, bedeutet, dass das Endprodukt letztendlich nicht die Aufmerksamkeit des Zielmarktes auf sich zieht.

Für KI-Unternehmen müssen jedoch zusätzliche Elemente berücksichtigt werden. Das Team sollte nachweisen, dass ihre KI tatsächlich einen Mehrwert für die verwendeten Daten hinzufügt – und nicht nur als Rauchschleier verwendet wird. Hilft die KI, Muster in den Daten zu erklären, genaue Erklärungen abzuleiten, wichtige Trends zu identifizieren und letztendlich die Nutzung der Informationen zu optimieren?

Wenn nicht, müssen sie sich fragen, ob sie sich wirklich als KI-Start-up bezeichnen sollten. Es besteht ein echtes Risiko, dass Ressourcen sinnlos für den Bau und die Vermarktung einer Lösung aufgewendet werden, die tatsächlich kein Problem mit künstlicher Intelligenz löst. Letztendlich sind solche Unternehmen wahrscheinlich dazu verdammt, ihre Vision im Laufe der Zeit zu verlieren und nicht den Erwartungen zu entsprechen, die sie sich selbst gesetzt haben. Sie könnten auch Schwierigkeiten haben, Finanzierung zu sichern; schließlich werden die meisten VC nicht riskieren, in eine Technologie zu investieren, die mehrdeutig ist.

Junge Teams stoßen auch oft auf finanzielle Hindernisse: KI-Start-ups sind entweder von Anfang an unterfinanziert oder verbrennen mehr Bargeld als notwendig. Um nachhaltiges Wachstum zu erreichen, müssen sich aufstrebende Unternehmen in der Lage sein, über den Entwicklungsbudget hinaus zu planen und ein skalierbares kommerzielles Modell zu erstellen, das der Zeit standhält. Zugegeben, dies ist mit begrenztem Geschäftssinn keine leichte Aufgabe.

Förderung von KI-Start-ups zum Erfolg

Viele dieser Fehltritte lassen sich darauf zurückführen, dass Start-ups oft an angemessener Mentorship und Geschäftskompetenz scheitern. Tatsächlich würden die meisten von zusätzlicher Expertise profitieren, um gemeinsame Hindernisse zu überwinden.

Es ist daher grundlegend, dass Unternehmensgründer mit externen Beratern zusammenarbeiten, um Wissenslücken zu schließen. Junge Teams benötigen Mentoren, um unbekanntes Terrain zu bewältigen und zusätzliche rechtliche, finanzielle und logistische Anleitung zu erhalten.

Letztendlich reicht es nicht aus, ein Projekt einfach nur zu finanzieren. Es ist unerlässlich, dass wir ein umfassenderes Modell entwickeln, um aufstrebende KI-Start-ups zu unterstützen, damit Unternehmen auf dem Weg zu kommerziell skalierbaren Projekten sind. Es ist nur durch die Bereitstellung von Spezialunterstützung und Hilfe bei den grundlegenden Aspekten des Geschäfts – sowie Zugang zu Talent, Kapital und Peer-Netzwerken –, dass wir den Fortschritt in der KI-Technologie wirklich vorantreiben können.