Ce que l’IA ne peut toujours pas remplacer

Au premier abord, l’intelligence artificielle et les startups sont un match fait au ciel. Un outil puissant pour une nouvelle entreprise pour accélérer les processus, atteindre une plus grande efficacité opérationnelle et découvrir des informations sur le marché ? Cela sonne trop beau pour être vrai.

Et c’est le cas. L’IA va frapper le paysage des startups de manière que nous ne pouvons pas encore imaginer, en particulier en impactant les startups de logiciels uniquement.  

Les effets de l’IA se font déjà sentir dans d’autres domaines. Récemment, j’ai parlé avec un collègue qui a proclamé que le consulting est une « industrie moribonde », avec des firmes de consulting traditionnelles comme McKinsey confrontées à des sérieux problèmes à mesure que l’IA commence à offrir des services d’analyse rapides. Les plateformes technologiques elles-mêmes ne sont pas immunisées : à mesure que les utilisateurs se tournent de plus en plus vers ChatGPT pour obtenir des réponses, l’avenir de Google est remis en question.

Avec le monde des affaires subissant une transformation apparemment sans fin, nous sommes laissés avec la question : qu’est-ce que l’IA ne peut pas remplacer ? Et qu’est-ce que cela signifie pour l’avenir des startups ?

Toutes les startups ne sont pas créées égales

Un point important à considérer lorsqu’on examine comment l’IA va façonner le paysage des startups est la manière dont les startups peuvent différer. Sur un point, elles partagent toutes un terrain d’entente : chaque entreprise a des barrières avec lesquelles se défendre. Elles peuvent avoir une barrière ou plusieurs, bonnes ou mauvaises, mais elles auront des barrières tout de même.  

Dans le cas des B2B SaaS, nous rencontrons généralement des barrières sous la forme de la production de code et de la distribution d’un produit. Il est assez rare que ces entreprises bénéficient d’effets de réseau, c’est-à-dire qu’elles gagnent en valeur supplémentaire à mesure qu’elles ont plus d’utilisateurs. Leur offre principale est le logiciel et le code.

Si une chose est certaine, c’est que l’IA va réduire le coût du code pour presque tout le monde. Cela a un impact massif sur la distribution des B2B SaaS. Pourquoi ? Parce que l’IA ouvre la possibilité pour chaque client de créer lui-même la solution, presque gratuitement. La manière dont les B2B SaaS dépendent du code comme l’un de leurs mécanismes de défense les rend vulnérables à l’IA, car la technologie peut effectivement reproduire ce code de son propre chef.

Inversement, les entreprises avec des effets de réseau ne sont pas impactées par l’IA de la même manière. Vous pourriez être capable de copier Airbnb à peu de frais, mais cela ne signifie pas que vous pouvez le tuer. La différence clé ici est le fait que Airbnb a de forts effets de réseau. À mesure que son réseau d’hôtes a grandi, le nombre de voyageurs a également augmenté – et vice versa. C’est un atout précieux qui aide à défendre l’entreprise contre la réplication.  

De plus, l’IA pose un risque lorsqu’elle peut remplacer une activité physique d’une entreprise ou d’une personne. La plupart du temps, il est difficile pour la technologie de le faire. Donc, lorsque vous considérez une ligne de défense contre l’IA, il est utile d’avoir des opérations physiques. Par exemple, Uber a des opérations hors ligne massives qui soutiennent les activités de ses coursiers : vélos, sacs, marketing local, etc. 

Ce sont ces éléments – les effets de réseau et une présence hors ligne – qui rendent une entreprise résistante aux progrès de l’IA.

Attention : la commoditisation est en route

Les startups de logiciels uniquement sont plus vulnérables à l’automatisation que celles qui ont des fonctionnalités hors ligne. Cela est dû au fait que le progrès des LLM et de la robotique crée des risques à long terme pour ces startups sous la forme de la commoditisation. 

L’IA permet à tout le monde de créer des solutions de code pour les clients en quelques jours. Vous aviez besoin de logiciels sur mesure pour créer des produits comme les chatbots ; ces derniers peuvent désormais être construits à l’aide d’API LLM. Les ingénieurs très spécialisés étaient autrefois considérés comme clés pour construire des logiciels ; maintenant, cette intelligence est externalisée aux fournisseurs de LLM. 

Dans le passé, aucune entreprise ne pouvait se permettre de construire un site Web de base avec une solution de paiement, donc Shopify a été créé. C’est la même chose pour tous les CRMs, tels que Salesforce, car des logiciels ont été créés pour combler un vide sur le marché.

Mais maintenant, vous pouvez créer votre propre Salesforce pour votre entreprise avec Loveable. Mettez de côté une semaine et vous serez prêt à partir.

L’IA démocratise l’accès aux connaissances spécialisées, à la technologie et aux compétences que ces startups utilisent pour développer leurs logiciels ; la technologie rend leur compréhension unique une commodité et laisse ces startups avec une capacité diminuée à dominer un marché. 

Le concept même de ce que les B2B SaaS vendent est en train de changer. Ils ont compté sur la vente de code, mais ce produit aura bientôt peu de valeur, car tout le monde peut le construire lui-même. Avec l’évolution de la technologie, les startups de logiciels uniquement peuvent se retrouver dans une position précaire, car leurs compétences, leur expérience et leurs connaissances autrefois vantées deviennent généralisées et largement disponibles.

Cela nous laisse avec un résultat très prometteur. Autrefois, le code agissait comme une contrainte pour les entreprises ; elles étaient limitées dans la mesure où elles pouvaient écrire du code et construire des produits. Maintenant, cependant, il y a une abondance de code, grâce à l’IA. Nous pouvons tirer parti de cela à notre avantage et revenir aux bases : quels sont les points de douleur des clients et comment les résolvons-nous ? Et comment pouvons-nous construire des barrières pour les entreprises – afin qu’elles ne soient pas éliminées par l’IA ?

Confieriez-vous vos clés à un robot ?

C’est là que les startups ancrées dans quelque chose de tangible peuvent se distinguer, car elles ne dépendent pas uniquement du logiciel et du code. 

Dwelly est une telle startup : à son cœur se trouve la gestion de biens physiques, reliant les clients à des maisons et des appartements du monde réel. Elle est fortement ancrée dans le monde réel, en prenant soin des clés, des portes et des fuites de sinks dans le processus. 

Le monde hors ligne peut être désordonné et problématique d’une manière que le monde en ligne ne l’est pas : les clés se perdent, les portes sont cassées, les sinks fuient. Mais cette complexité est exactement ce qui protège ce groupe de startups.

L’IA écrira volontiers du code et un robot peut vous donner un coup de pouce en voiture. Mais ni l’un ni l’autre ne peuvent distribuer des clés ou réparer une fuite de sink. Mon avis est que, jusqu’à ce que les robots puissent gérer de telles opérations complexes de manière fiable, ces startups sont dotées de leur propre barrière, une couche défendable qui ne peut pas être automatisée.

Se défendre contre la perturbation

Cela ne signifie pas que nous pouvons exclure la perturbation dans cet espace, nous ne devrions donc pas nous laisser aller à une fausse sécurité. Prenez l’industrie du covoiturage, par exemple. Il aurait été inconcevable que des robots conduisent des voitures. Maintenant, regardez San Francisco : la robotisation tue déjà Uber et Lyft, car la flotte de véhicules autonomes de Waymo leur pompe les utilisateurs. 

Si le progrès technologique nous enseigne quelque chose, c’est que nous ne pouvons pas prédire comment il va remodeler les industries.

Notre industrie a une couche défendable contre l’automatisation et les LLM, pour le moment, mais il y a un argument à faire que la perturbation arrivera plus tôt ou plus tard. Pour atténuer cela avec succès et répondre aux besoins d’un environnement commercial en évolution, nous devons construire des barrières et sécuriser notre produit. Le modèle doit être fondamentalement défendable, quelle que soit la quantité de code gratuit généré par l’IA : des effets de réseau de base et une présence hors ligne nous assureront d’être l’un des gagnants.

C’est quelque chose à quoi je réfléchis beaucoup. Ce n’est pas une mince affaire, mais cela fait partie du territoire dans le monde des startups – rester réactif et flexible face au changement. Alors, comment construire des barrières avant que la perturbation n’arrive ? Cela mérite d’être le sujet d’un autre article entier.