Cosa l’AI non può ancora sostituire

A prima vista, l’intelligenza artificiale e le startup sembrano essere una coppia perfetta. Uno strumento potente per una nuova impresa per accelerare i processi, raggiungere una maggiore efficienza operativa e scoprire insight di mercato? Sembra troppo bello per essere vero.

E lo è. L’AI colpirà il paesaggio delle startup in modi che non possiamo ancora immaginare, in particolare per le startup di software solo.

Gli effetti dell’AI si stanno già facendo sentire in altri campi. Recentemente, ho parlato con un collega che ha affermato che la consulenza è un’industria morente, con società di consulenza tradizionali come McKinsey che affrontano problemi gravi poiché l’AI inizia a offrire servizi analitici rapidi. Nemmeno le piattaforme tecnologiche sono immuni: poiché gli utenti si rivolgono sempre più a ChatGPT per ottenere risposte, il futuro di Google è messo in discussione.

Con il mondo degli affari che subisce una trasformazione apparentemente infinita, ci ritroviamo con la domanda: cosa non può essere sostituito dall’AI? E cosa significa per il futuro delle startup?

Non tutte le startup sono create uguali

Un punto importante da considerare quando si valuta come l’AI plasmerà il paesaggio delle startup è come le startup possono differire. In un punto, condividono tutti un terreno comune: ogni azienda ha barriere con cui difendersi. Potrebbero avere una barriera o molte, buone o cattive, ma avranno barriere comunque.

Nel caso del B2B SaaS, di solito incontriamo barriere sotto forma di produzione di codice e distribuzione di un prodotto. È piuttosto raro che queste aziende godano di effetti di rete, cioè guadagnare ulteriore valore con il aumento degli utenti. La loro offerta principale è il software e il codice.

Se una cosa è certa, è che l’AI abbasserà il costo del codice per quasi tutti. Ciò ha un impatto massiccio sulla distribuzione del B2B SaaS. Perché? Perché l’AI apre l’opportunità per ogni cliente di creare la soluzione per se stesso, quasi gratuitamente. Il modo in cui il B2B SaaS si affida al codice come uno dei suoi meccanismi di difesa lo rende vulnerabile all’AI, poiché la tecnologia può effettivamente riprodurre quel codice di sua iniziativa.

Al contrario, le aziende con effetti di rete non sono impattate dall’AI nello stesso modo. Potresti essere in grado di copiare Airbnb a costo quasi zero, ma ciò non significa che tu possa ucciderlo. La differenza chiave qui è il fatto che Airbnb ha forti effetti di rete. Man mano che la sua rete di host è cresciuta, così è cresciuto il numero di viaggiatori – e viceversa. Ciò è un asset prezioso che aiuta a difendere l’azienda dall’essere replicata.

Inoltre, l’AI rappresenta un rischio quando può sostituire alcune attività fisiche di un’azienda o di una persona. Per la maggior parte, è difficile per la tecnologia farlo. Quindi, quando si considera una linea di difesa contro l’AI, aiuta avere operazioni fisiche. Ad esempio, Uber ha alcune massive operazioni offline che supportano le attività dei suoi corrieri: biciclette, borse, marketing locale e così via.

Sono questi componenti – effetti di rete e presenza offline – che rendono un’azienda resistente ai progressi dell’AI.

Attenzione: commoditizzazione in arrivo

Le startup di software solo sono più vulnerabili all’automazione rispetto a quelle con caratteristiche offline. Ciò è perché l’avanzamento dei LLM e della robotica crea rischi a lungo termine per queste startup sotto forma di commoditizzazione.

L’AI consente a chiunque di creare soluzioni personalizzate in pochi giorni. Una volta, era necessario un software personalizzato per creare prodotti come i chatbot; questi possono essere sempre più costruiti utilizzando API LLM. Gli ingegneri altamente specializzati erano una volta considerati fondamentali per la costruzione del software; ora quell’intelligenza è esternalizzata ai fornitori di LLM.

In passato, nessuna azienda poteva permettersi di costruire anche un semplice sito web con una soluzione di pagamento, quindi è stato creato Shopify. È lo stesso per tutti i CRM, come Salesforce, poiché il software è stato creato per colmare un vuoto nel mercato.

Ma ora puoi costruire il tuo proprio Salesforce per la tua azienda con Loveable. Metti da parte una settimana e sarai pronto.

L’AI sta democratizzando l’accesso alle conoscenze specializzate, alla tecnologia e alle competenze che queste startup utilizzano per sviluppare il loro software; la tecnologia sta rendendo la loro comprensione unica una commodity e lasciando tali startup con una capacità ridotta di dominare un mercato.

L’intero concetto di ciò che il B2B SaaS vende sta cambiando. Si sono affidati alla vendita di codice, ma questo prodotto avrà presto poco valore poiché chiunque potrà costruirlo da solo. Con l’evoluzione della tecnologia, le startup di software solo potrebbero ritrovarsi in una posizione precaria, poiché le loro competenze, esperienze e conoscenze un tempo esclusive diventano generalizzate e ampiamente disponibili.

Ciò ci lascia con un esito molto promettente. In precedenza, il codice agiva come una limitazione per le aziende; erano limitate in quanto potevano scrivere codice e costruire prodotti. Ora, tuttavia, c’è un’abbondanza di codice, grazie all’AI. Possiamo sfruttare questo a nostro vantaggio e tornare alle basi: quali sono i punti deboli dei clienti e come possiamo risolverli? E come possiamo costruire barriere per le aziende – in modo che non vengano eliminate dall’AI?

Lei si fiderebbe di un robot con le sue chiavi?

È qui che le startup radicate in qualcosa di tangibile sono in grado di distinguersi perché non si affidano esclusivamente al software e al codice.

Dwelly è un tipo di startup del genere: al suo nucleo c’è la gestione di proprietà fisiche, collegando i clienti a case e appartamenti nel mondo reale. È fortemente radicata nel mondo reale, prendendosi cura delle chiavi, delle porte e dei rubinetti che perdono.

Il mondo offline può essere disordinato e problematico in un modo che il mondo online non è: le chiavi si perdono, le porte si rompono, i rubinetti perdono. Ma questa complessità è esattamente ciò che protegge questo gruppo di startup.

L’AI sarà felice di scrivere del codice e un robot può darle un passaggio in auto. Ma nessuno dei due può consegnare le chiavi o riparare un rubinetto che perde. La mia opinione è che, finché i robot non potranno gestire in modo affidabile tali operazioni intricate, queste startup sono dotate del loro strato di difesa, uno strato difendibile che non può essere automatizzato.

Difendersi dalla disruption

Ciò non significa che possiamo escludere la disruption in questo spazio, quindi non dovremmo lasciarci ingannare da una falsa sensazione di sicurezza. Prendiamo ad esempio l’industria del drive-hailing. Una volta sarebbe stato inconcepibile che i robot guidassero le auto. Ora guardate San Francisco: la robotizzazione sta già uccidendo Uber e Lyft, poiché la flotta senza conducente di Waymo sta sottraendo loro gli utenti.

Se l’avanzamento tecnologico ci insegna qualcosa, è che non possiamo prevedere come plasmerà le industrie.

Il nostro settore ha uno strato difendibile dall’automazione e dai LLM, per ora, ma c’è un caso da fare che la disruption arriverà presto o tardi. Per mitigare con successo ciò e soddisfare le esigenze di un ambiente aziendale in evoluzione, dobbiamo costruire barriere e proteggere il nostro prodotto. Il modello deve essere fondamentalmente difendibile, indipendentemente da quanto codice gratuito generato dall’AI ci sia là fuori: effetti di rete di base e una presenza offline ci assicureranno di essere tra i vincitori.

È qualcosa a cui sto pensando molto. Non è un’impresa da poco, ma fa parte del territorio nel mondo delle startup – rimanere reattivi e flessibili al cambiamento. Quindi, come si costruiscono barriere prima che la disruption arrivi? Merita di essere l’argomento di un altro articolo intero.