Ce que l’IA ne peut toujours pas remplacer

Au premier abord, l’intelligence artificielle et les startups sont un mariage 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 bien pour être vrai.

Et c’est le cas. L’IA va avoir un impact sur le paysage des startups de manière que nous ne pouvons pas encore imaginer, en particulier sur 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 déclaré que le consulting était une “industrie moribonde”, avec des sociétés de consulting traditionnelles comme McKinsey confrontées à de graves 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 commun : 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 logiciels SaaS B2B, 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 sociétés bénéficient d’effets de réseau, c’est-à-dire qu’elles gagnent davantage de valeur 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 énorme sur la distribution des logiciels SaaS B2B. Pourquoi ? Parce que l’IA ouvre la possibilité pour chaque client de créer lui-même la solution, presque gratuitement. La manière dont les logiciels SaaS B2B 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 sociétés dotées d’effets de réseau ne sont pas affectées par l’IA de la même manière. Vous pourriez être en mesure de copier Airbnb à peu de frais, mais cela ne signifie pas que vous pouvez le tuer. La différence clé ici est le fait qu’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. Pour la plupart, 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 d’importantes opérations hors ligne 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 avancées de l’IA.

Attention : la commodification est en route

Les startups de logiciels uniquement sont plus vulnérables à l’automatisation que celles dotées de fonctionnalités hors ligne. C’est parce que l’avance des LLM et de la robotique crée des risques à long terme pour ces startups sous la forme de la commodification.

L’IA permet à tout le monde de créer des solutions de code en quelques jours. Vous aviez besoin de logiciels sur mesure pour créer des produits comme les chatbots ; ceux-ci peuvent maintenant être construits en utilisant les 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 créer 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 marchandise et laisse de telles startups avec une capacité diminuée à dominer un marché.

Le concept même de ce que les logiciels SaaS B2B vendent est en train de changer. Ils ont compté sur la vente de code, mais ce produit aura bientôt peu de valeur, car n’importe qui peut le créer 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 uniques deviennent généralisées et largement disponibles.

Cela nous laisse avec un résultat très prometteur. Autrefois, le code agissait comme une contrainte pour les entreprises ; ils étaient limités dans la mesure où ils pouvaient écrire du code et créer 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 pouvons-nous les résoudre ? Et comment pouvons-nous créer des barrières pour les entreprises – afin qu’elles ne soient pas éliminées par l’IA ?

Vous feriez-vous confiance à un robot pour vos clés ?

C’est là que les startups ancrées dans quelque chose de tangible peuvent se distinguer car elles ne dépendent pas uniquement de logiciels et de 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, prenant soin des clés, des portes et des fuites de sink.

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 se cassent, les sinks fuient. Mais cette complexité est exactement ce qui protège ce groupe de startups.

L’IA peut vous écrire du code et un robot peut vous donner un coup de main dans une voiture. Mais ni l’un ni l’autre ne peut vous donner des clés ou réparer un sink qui fuit. 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 défensive qui ne peut pas être automatisée.

Se défendre contre la disruption

Cela ne signifie pas que nous pouvons exclure la disruption dans cet espace, nous ne devons donc pas nous laisser aller à une fausse sécurité. Prenez l’industrie de la conduite, 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 sans conducteur de Waymo leur retire des utilisateurs.

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

Notre industrie a une couche défensive contre l’automatisation et les LLM, pour le moment, mais il y a un argument à faire pour dire que la disruption arrivera plus tôt ou plus tard. Pour atténuer cela avec succès et répondre aux besoins d’un environnement commercial en évolution, nous devons créer 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 feront de vous l’un des gagnants.

C’est quelque chose que 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 créez-vous des barrières avant que la disruption n’arrive ? Cela mérite d’être le sujet d’un autre article entier.