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Salvatore Minetti, Fountech.Ventures CEO
過去 10년 동안 인공지능(AI)의 약속은 많은 투자자의 상상력을 사로잡았다. 강한 공공 관심으로 인해 이 기술은 실제로 좋은 영향을 미치는 lực으로 변모하여 세계에서 가장 큰 문제 중 일부를 해결할 수 있는 솔루션을 제공할 수 있게 되었다.
다른 新兴 기술과 비교하여, 2019년 AI 기업은 글로벌 투자 부문에서 선두를 지키며 Tech Nation에 따르면 230억 달러 이상의 자금을 확보했다.
그러나 AI 기업은 단순히 투자만으로는 실제로 번창하기 어렵다. 실제로 문제는 스타트업의 부족이 아니라 성장하는 기업의 부족이다.
이 분야를真正로 발전시키기 위해서는 가장 혁신적인 비즈니스를 장기적인 성공으로 이끌어야 하므로, 이러한 질문을 던질 수 있다: AI 비즈니스를 성장시키는 것을 방해하는 장애물은 무엇인가?
‘真正’ AI 비즈니스를 결정하는 것
‘AI’라는 태그가 유비쿼터스하게 사용되고 있으며, 기업들이 투자를 위해 이 용어를 왼쪽, 오른쪽, 그리고 중앙에서 사용하고 있다. 문제는 일부 기업들이 핵심에 AI가 없는데도 이 용어를 사용하여 전체 섹터의 진행을 방해하고, 진보적인 솔루션의 개발을 방해한다는 것이다.
이러한 의미의 문제는 투자자가 실제로 AI를 사용하는 비즈니스를 결정하는 것을 더 어렵게 만든다. 실제로, 최근 MMC Ventures 보고서는 유럽의 AI 스타트업 중 2/5가 자신의 제품에서 AI를 사용하지 않는다는 것을 보여주었다. 이러한 예는 이 용어가 얼마나 普遍적으로 사용되고 있는지 보여준다. 물론, 제품 또는 서비스의 의미를 混同시키는 것은 과도한 지출과 나쁨 실행으로 이어질 수 있으며, 더 나은 초점과 명확성을 가진 경쟁자에 의해 결국 비즈니스가 패배할 때 최종적으로 비즈니스의 패배로 이어질 수 있다.
투자자들은 이러한 운명을 피하기 위해 초기에 기업을 철저히 조사해야 한다. 이것은 “이 기업은 AI를 사용하여 경쟁 우위를 얻는가?”, “이 기업은 이 섹터를 앞으로 밀어붙일 수 있는가?”와 같은 주요 질문을 묻는 것을 통해 달성할 수 있다. 이렇게 하면 자원은 실제로 기술적인 솔루션과 경쟁 우위를 가진 기업에 더 가치 있게 사용될 수 있다.
스타트업의 장애물
깊은 기술 분야에서, 젊은 팀은 일반적으로 혁신적인 제품을 설계하고 생성하기 위해 필요한 결심과 기술 전문 지식을 가지고 있다. 그러나 강력한 개념은 항상 새로운 비즈니스 벤처의 성공을 보장하지는 않는다. 기술에 대한 초점이 너무 많으면 진행을 방해할 수 있다.
AI 스타트업에 대한 명확한 지표의 부족은 특히 도전적이다. ‘좋은’ AI 기업이 무엇인지 측정하는 것이 어렵다. AI와 그 인기의 증가로 인해 격렬한 경쟁이 발생하여, 창립자는 직면할 장애물에 특히 민감해야 한다.
모든 비즈니스에서 일부 기본적인 요소가 중요하다. 예를 들어, 기업가들은 자신이 큰 문제를 해결하고, 왜 그들이 그 문제를 해결하기에 가장 좋은 위치에 있는지 보여주어야 한다. 아마도 더 중요한 것은 비즈니스가 사람들이 그들의 솔루션을 위해 좋은 돈을 지불할 의사가 있는지 확인하는 것이다.
AI 스타트업은 일반적으로 전통적인 경쟁자와 같은 장애물에 직면한다. CB Insights 보고서는 예를 들어, 초기 기업가들이 가장 일반적으로 실패하는 이유를 보여주었는데, 이는 시장에서 제품에 대한需求 부족, 적절한 팀을 갖지 못한 것, 그리고 다른 비즈니스에 의해競爭을 당하는 것이었다.
첫 번째는 특별한 주의를 필요로 한다: 많은 기술 스타트업의 약점은 제품을 구축한 후 누군가가 그것을 원하는지 희망한다는 것이다. 초기에 잠재적 인 피트와 수요를 이해하기 위한 적절한 단계를 취하지 않으면, 최종 제품은 목표 시장의 주목을 얻지 못한다.
AI 비즈니스에 대해서는 추가적인 요소가 고려되어야 한다. 팀은 자신의 AI가 실제로 사용하는 데이터에 가치를 추가하는 것을 보여주어야 한다. 그리고 단순히烟幕을 사용하지 않는다. AI는 데이터에서 패턴을 설명하는 데 도움이 되나요? 정확한 설명을 도출하는 데 도움이 되나요? 중요한 트렌드를 식별하고 궁극적으로 정보의 사용을 최적화하는 데 도움이 되나요?
만약 그렇지 않다면, 그들은本当に AI 스타트업으로 자신을 판매해야 하는지 질문해야 한다. 자원을 낭비하여 실제로 인공지능을 사용하여 문제를 해결하지 않는 솔루션을 구축하고 마케팅하는 위험이 있다. 궁극적으로, 이러한 비즈니스는 자신의 비전을 잃고 자신들이 상상했던 표준에 도달하지 못할 가능성이 있다. 또한 자금을 확보하기가 어려울 수 있다. 대부분의 VC는 불분명한 기술에 대한 투자를 위험하게 여길 것이다.
젊은 팀은 또한 금융 측면에서 장애물에 직면한다: AI 스타트업은 처음부터 부족한 자금을 가지고 있거나 불필요하게 많은 현금을 소비한다. 지속 가능한 성장을 달성하기 위해, 새로운 기업은 개발 예산을 넘어 계획하고, 시간의 시험을 견딜 수 있는 확장 가능한 상업적 모델을 생성해야 한다. 물론, 이것은 제한된 비즈니스 노하우로 쉽지 않은 업적이다.
AI 스타트업을 성공으로 이끄는 것
이러한 실수는 대부분 스타트업이 적절한 멘토링과 비즈니스 전문 지식을 갖지 못한 데에서 비롯된다. 실제로, 대부분의 스타트업은 일반적인 장애물을 피하기 위해 추가적인 전문 지식을 얻을 수 있다.
따라서 기업의 창립자는 지식의 격차를 보완하기 위해 제3자 고문을 작업해야 한다. 젊은 팀은 새로운 영역을 탐색하고 추가적인 법적, 금융, 그리고 논리적인 지침을 제공하기 위해 멘토가 필요하다.
궁극적으로, 단순히 프로젝트를 자금 지원하는 것만으로는 충분하지 않다. 우리는 스타트업을 지원하기 위해 더 전체적인 모델을 제공해야 한다. 따라서 기업은 상업적으로 확장 가능한 프로젝트로 설정된다. 우리는 실제로 인공지능 기술을 개척하기 위해 앞으로 나아가기 위해서는, 전문적인 지원과 비즈니스의 더 근본적인 측면에서 지원과 또한人才, 자본, 그리고 동료 네트워크에 대한 접근을 제공해야 한다.
