LÃderes del pensamiento
¿Cuáles son los principales obstáculos que impiden que las nuevas empresas de IA crezcan? - Lideres fuertes
Por Salvatore Minetti, director ejecutivo de Fountech.Ventures
La promesa de la inteligencia artificial (IA) sin duda ha capturado la imaginación de muchos inversores durante la última década. Impulsada por un fuerte interés público, la tecnologÃa se ha convertido en una verdadera fuerza para el bien, que promete brindar soluciones con potencial para resolver algunos de los problemas más importantes del mundo.
En comparación con otras tecnologÃas emergentes, las empresas de IA fueron la principal categorÃa de inversión a nivel mundial en 2019, consiguiendo más de 23 mil millones de dólares en financiación según Tech Nation.
Sin embargo, las empresas de IA requieren algo más que una inversión para prosperar realmente en el clima actual. De hecho, el problema no es tanto la escasez de start-ups como la escasez de scale-ups.
Para impulsar verdaderamente esta disciplina, es hora de que aumentemos nuestros esfuerzos para nutrir solo a las empresas más innovadoras hacia el éxito a largo plazo, para que puedan convertirse en empresas formidables. Esto plantea la pregunta: ¿cuáles son los obstáculos que impiden que las empresas de IA crezcan más allá de la fase de puesta en marcha?
Determinación de negocios de IA 'verdaderos'
No es ningún secreto que la etiqueta 'IA' se ha vuelto omnipresente, y las empresas utilizan el término izquierda, derecha y centro para asegurar la inversión. El problema con esto es que algunas empresas sin IA en su núcleo están frenando el progreso en el sector en general, lo que dificulta el desarrollo de soluciones progresivas.
Estos problemas con la semántica hacen que sea más difÃcil para los inversores determinar qué empresas realmente usan IA 'verdadera' y cuáles no. De hecho, un informe reciente de MMC Ventures reveló que dos quintas partes de las nuevas empresas de IA de Europa en realidad no usan IA en ninguno de sus productos. Ejemplos como este sirven para resaltar cuán generalizado es el mal uso del término. Sin duda, combinar el significado de un producto o servicio no solo puede conducir a un gasto excesivo y una ejecución deficiente, sino también a la ruina final de una empresa cuando es superada por aquellos con más claridad y enfoque.
Por lo tanto, los inversores harÃan bien en evitar este destino examinando minuciosamente a las empresas desde el principio del proceso. Esto se puede lograr haciendo preguntas clave, como "¿Esta empresa obtiene su ventaja competitiva del uso de la IA?" y "¿Esta empresa impulsará el sector hacia adelante?". De esta manera, los recursos se pueden gastar de manera más valiosa en empresas con soluciones técnicas escalables y una ventaja competitiva real.
Tropiezos de puesta en marcha
En el ámbito de la tecnologÃa profunda, los equipos jóvenes y ambiciosos suelen tener la determinación y la experiencia técnica necesarias para diseñar y crear un producto innovador. Sin embargo, los conceptos poderosos no siempre son suficientes para garantizar el éxito de una nueva empresa comercial, y demasiado enfoque en la tecnologÃa podrÃa obstaculizar su progreso.
La falta de métricas claras para las nuevas empresas de IA es particularmente desafiante; es difÃcil medir lo que hace a una 'buena' empresa de IA. La exageración que rodea a la IA y su creciente popularidad también ha dado lugar a una feroz competencia, lo que significa que los fundadores deben estar particularmente atentos a los obstáculos que enfrentarán.
Algunos fundamentos son importantes para todos los negocios. Por un lado, los empresarios deben poder demostrar que están abordando un problema grande e importante y mostrar por qué están en la mejor posición para resolverlo. Quizás aún más importante, las empresas necesitan establecer si las personas estarán dispuestas a pagar una buena cantidad de dinero por su solución.
Las nuevas empresas de IA generalmente se enfrentarán a muchos de los mismos obstáculos que sus contrapartes más tradicionales. Otro informe de CB Insights reveló las razones más comunes por las que los empresarios en ciernes podrÃan fracasar en su camino hacia la cima, que incluÃan la falta de necesidad del producto en el mercado, no tener el equipo adecuado y ser superados por otras empresas.
El primero de estos exige una atención especial: la plaga de tantas nuevas empresas tecnológicas es que construyen el producto y luego esperan que alguien lo quiera. Si no se toman las medidas apropiadas desde el principio para comprender el ajuste y la demanda potenciales, significa que el producto final finalmente no capta la atención del mercado objetivo.
Sin embargo, para las empresas de IA, hay elementos adicionales que también deben tenerse en cuenta. El equipo deberÃa poder demostrar que su IA realmente agrega valor a los datos que están usando, y no solo se usa como una cortina de humo. ¿Ayuda la IA a explicar patrones en los datos, obtener explicaciones precisas, identificar tendencias importantes y, en última instancia, optimizar el uso de la información?
De lo contrario, deben preguntarse si realmente deberÃan venderse como una startup de IA. Existe un riesgo real de que los recursos se gasten innecesariamente en construir y comercializar una solución que realmente no resuelve un problema usando inteligencia artificial. En última instancia, es probable que dichas empresas pierdan su visión con el tiempo y no estén a la altura de lo que podrÃan haber previsto para sà mismas. También pueden tener dificultades para asegurar la financiación; después de todo, la mayorÃa de los capitalistas de riesgo no querrán arriesgar una inversión en una tecnologÃa que es ambigua.
Los equipos jóvenes también tienden a enfrentar obstáculos cuando se trata del aspecto financiero de las cosas: las nuevas empresas de IA tienen fondos insuficientes desde el principio o gastan más efectivo del necesario. Para lograr un crecimiento sostenible, las empresas incipientes deben poder planificar más allá del presupuesto de desarrollo y crear un modelo comercial escalable que resistirá la prueba del tiempo. Por supuesto, esto no es una hazaña fácil con un conocimiento comercial limitado.
Fomentando las empresas emergentes de IA para el éxito
Muchos de estos pasos en falso se reducen al hecho de que las nuevas empresas a menudo se quedan cortas en lo que respecta a la tutorÃa adecuada y la perspicacia comercial. De hecho, la mayorÃa se beneficiarÃa de alguna experiencia adicional para sortear obstáculos comunes.
Por lo tanto, es fundamental que los fundadores de la empresa trabajen con asesores externos para compensar cualquier brecha en el conocimiento. Los equipos jóvenes necesitan mentores que los ayuden a maniobrar en territorio desconocido y que brinden orientación legal, financiera y logÃstica adicional.
En última instancia, simplemente financiar un proyecto no es suficiente. Es esencial que trabajemos para proporcionar un modelo más holÃstico para apoyar a las nuevas empresas de IA, de modo que las empresas se encaminen hacia proyectos comercialmente escalables. Solo brindando soporte especializado y asistencia con los aspectos más fundamentales del negocio, asà como acceso a talento, capital y redes de pares, podemos realmente impulsar la tecnologÃa pionera de IA.
