Vuoi lanciare una startup di intelligenza artificiale? Stop. Continua. Continua a fare

Qualche tempo fa, solo menzionare il termine “intelligenza artificiale” portava la tua idea ad essere associata a enormi scoperte e a una frenesia di entusiasmo.

Tuttavia, le cose sono cambiate. Oltre al prosciugarsi dei fondi di venture, un’onda di delusione ha attraversato l’industria poiché numerose aziende si sono trovate incapaci di soddisfare le grandiose promesse e aspettative che un tempo alimentavano le loro ambizioni

Per coloro che hanno progetti tangibili — combinando sia un solido valore tecnologico che un piano aziendale fattibile — questa è una buona notizia. Mentre l’industria evolve verso la praticità, le startup alimentate da intelligenza artificiale possono ancora trovare un terreno fertile per fiorire. Altri settori stanno adottando innovazioni correlate all’intelligenza artificiale, quindi soluzioni robuste e scalabili che forniscono un valore misurabile possono creare una nicchia attraente per se stesse.

Detto questo, se ti trovi alla guida di una startup di intelligenza artificiale, è cruciale rimanere consapevoli delle considerazioni chiave che possono fare o rovinare il successo della tua impresa. Ciò include non solo identificare le azioni essenziali da intraprendere, ma anche riconoscere le trappole da evitare.

Stop.

Gli imprenditori di intelligenza artificiale devono discernere con attenzione dove non investire il loro tempo e le loro risorse.

Potresti sentirti fortemente tentato di sviluppare i tuoi modelli di intelligenza artificiale. Nella mia esperienza, ciò porterà a perdite finanziarie, poiché costruire i tuoi modelli in-house richiede ingenti quantità di capitale. Invece, gli investitori propongono un approccio diverso, che ricorda ogni corsa all’oro — storicamente, investire in pale è stato più redditizio che inseguire l’elusivo oro.

La stessa raccomandazione vale per il tentativo di competere con modelli di intelligenza artificiale stabiliti come ChatGPT, Gemini o Claude. Il rapido ritmo al quale la tecnologia di intelligenza artificiale sta avanzando significa che anche le startup più all’avanguardia possono essere rapidamente superate dalle soluzioni esistenti, e costruire un’altra interfaccia sopra piattaforme di intelligenza artificiale ubiquitarie offre poca differenziazione.

Inoltre, potresti dover modificare la tua strategia di pitch. Se inizi il tuo pitch con la frase ormai ubiqua, “Siamo una startup di intelligenza artificiale”, è un immediato segnale di allarme — è equivalente a dire che hai creato un veicolo con le ruote. Il focus del tuo pitch non dovrebbe essere sull’integrazione di intelligenza artificiale, perché tutti lo stanno facendo. Ad esempio, in MediaTech, il primo mercato principale per le applicazioni di intelligenza artificiale, non c’è compito legato ai media o alla generazione di contenuti che l’intelligenza artificiale non stia affrontando.

È il momento di innovare, non di duplicare.

Continua.

In un panorama dominato da titani della tecnologia, cogli le opportunità di collaborazione. Invece di reinventare la ruota, le startup emergenti possono concentrarsi sull’utilizzo delle risorse dei giganti della tecnologia per risolvere problemi specifici. Sviluppare questi modelli orientati a nicchie può aiutare gli aspiranti imprenditori di intelligenza artificiale a creare un vantaggio competitivo e mitigare il rischio di essere superati da giocatori più grandi, tutto ciò mentre si capitalizza sull’infrastruttura già in place.

Quando sviluppi i tuoi modelli di intelligenza artificiale personalizzati per settori specifici, ma per compiti che richiedono risorse computazionali e potenza significative, sfrutta i modelli già costruiti dai giganti della tecnologia e combinali con i tuoi. Ciò è più vividamente manifesto nell’industria MediaTech, dove i LLM dei principali aziende hanno già risolto molti compiti industriali e legati ai contenuti, e hanno conquistato una fetta del mercato.

Perplexity è un esempio straordinario di ciò. L’azienda sta ridefinendo l’industria dei motori di ricerca sfruttando il potere di modelli come OpenAI’s GPT, e poi costruendo i propri LLM personalizzati in cima. Ciò mostra il grande potenziale delle relazioni simbiotiche tra startup promettenti e giganti della tecnologia, un modello di collaborazione che aiuta le nuove imprese a essere più competitive e guida un progresso più rapido nelle innovazioni correlate all’intelligenza artificiale.

Altri casi di successo includono Jasper, un copilota di marca alimentato da intelligenza artificiale che aiuta i creatori a potenziare le loro attività di marketing e ottimizzare i loro contenuti, e Filmustage, una soluzione altamente specializzata e all’avanguardia che aiuta i filmmaker a tagliare i costi di pre-produzione e a rendere il processo più efficiente.

Sfrutta la potenza per soluzioni mirate.

Continua a fare.

Un altro consiglio è continuare a sfruttare l’aggregazione di vari modelli e abilitare un’integrazione senza soluzione di continuità con quelli esterni. Ciò migliorerà l’accuratezza e la rilevanza. Inoltre, standardizzando le tue interfacce, puoi creare un prodotto universale che si connette istantaneamente alla migliore soluzione disponibile.

Ricorda che l’intelligenza artificiale è un’industria molto veloce, e c’è molto che non sappiamo. Rimane fondamentale per mantenere un vantaggio competitivo e facilitare la scalabilità. Le tendenze dell’intelligenza artificiale evolvono rapidamente, quindi essere in grado di cambiare direzione velocemente e adattarsi alle esigenze del mercato può fare la differenza tra rimanere in attività e crescere o diventare obsoleti.

Rimani agile, adatta più velocemente.

Pensieri finali: Integrare l’intelligenza artificiale nel mondo fisico

Investiamo in prodotti, non solo in tecnologia. Quindi, metti in evidenza il valore della tua startup. Un prodotto deve risolvere un problema o migliorare significativamente un compito. Gli investitori sostengono il valore di un’impresa quando vedono un problema reale, clienti identificati e la loro disponibilità a pagare. Come il problema viene risolto è la quarta domanda dell’investitore — solo dopo che le preoccupazioni principali sono state affrontate.

I settori di intelligenza artificiale più promettenti ora sono mediatech (come notato in precedenza), healthtech (con ricerche, innovazioni diagnostiche e supporto ai medici), e B2B SaaS (dato il 60%+ di adozione di intelligenza artificiale al lavoro). Questi settori non solo promettono un impatto e una crescita rapidi, ma offrono anche canali lucrativi per la generazione di entrate, rendendoli bersagli primari per imprese imprenditoriali e venture di investimento.

Infine, mentre riflettiamo sul futuro, dobbiamo discutere l’integrazione eventuale dell’intelligenza artificiale nel mondo fisico. Considera la traiettoria di ChatGPT—cosa ci aspetta quando si fonderà con la cognizione di un robot? Quali innovazioni rivoluzionarie attendono nella tecnologia della visione digitale?

Oggi, quando lanci una nuova piattaforma o strumento di intelligenza artificiale, immagina la sua applicazione pratica nel mondo fisico. Domani, aspira a incorporare senza soluzione di continuità queste innovazioni nel tessuto del nostro ambiente fisico—sia all’interno dei circuiti del cervello di un robot, dell’obiettivo di una videocamera o delle orecchie di un microfono. Questa integrazione progressiva sarà un avanzamento cruciale nel viaggio dell’intelligenza artificiale e colmerà il divario tra il regno digitale e il mondo fisico.

Una volta che l’intelligenza artificiale diventa sempre più interattiva con il nostro ambiente fisico, è anche importante assicurarsi di considerare gli aspetti etici e di sicurezza, poiché ciò aiuta a sfruttare queste innovazioni per il miglioramento dell’umanità.

Alla fine, si spera che passeremo dall’isteria di massa e da frasi come “L’intelligenza artificiale schiavizzerà l’umanità e ci distruggerà tutti” a “L’intelligenza artificiale è eccellente nel gestire i nostri compiti pratici, e non le stiamo delegando la responsabilità per la sopravvivenza dell’umanità”.