3 strategier for AI-startups for å vinne mot Big Tech

Å bygge forsvarlige selskaper har blitt tøffere enn noen gang, spesielt med fremveksten av generativ AI. Big tech har iboende fordeler i forhold til oppstart i både distribusjon og konkurransedyktige priser. Enhver startup-gründer kjenner marerittscenariet: å våkne opp til et stort selskap i rommet ditt som tilbyr en konkurransedyktig ny funksjon eller produkt. Og det er gratis. Og de har satt den sammen med sine allerede vidt distribuerte tilbud.

Men AI-startups som tar noen viktige beslutninger tidlig, kan isolere seg fra denne trusselen, og bli sanne forstyrrende ved å utnytte fordelene de har fremfor Big Tech.

Konkurrer i en produktkategori som er AI-native

En strategi for AI-startups for å vinne mot Big Tech er å fokusere på produktkategorier som er AI-native. Hva betyr dette? Selv om Big Tech kan legge til noe AI-funksjonalitet til sine eksisterende produkter, er brukerne, utviklerne og produktplanene deres alle fokusert på å betjene disse eksisterende brukerstrømmene. Å endre disse strømmene kommer med iboende risikoer.

Faktisk er dette akkurat dynamikken som brakte mange av dagens hovedaktører innen teknologi frem, som identifisert av Clayton Christensen i hans landemerkebok, The Innovator's Dilemma. Denne gangen er det imidlertid de som er de sittende.

La oss ta eksempelet med søk. Det er klart det LLM-er vil endre måten brukere søker etter svar på spørsmålene sine. Når noen går for å søke etter noe, leter de faktisk ikke etter en liste over nettlenker. De leter etter svar på spørsmål, eller spesifikke produkter, steder eller personer. Dette er grunnen til at LLM-er skiller seg ut som potensielle søkemotormordere.

For et søkemotorselskap å endre kjernestrømmene i erfaringen er det å risikere å miste brukere og milliarder av dollar i inntekter. Men hvis de velger å ikke gå over til et chat-grensesnitt, åpner de seg helt opp for nye konkurrenter. I begge tilfeller er de i en ulempe for oppstartens AI-native produkt.

Produktkategorier som virkelig kan omfavne generativ AI-native innovasjon er datadrevne, og dekker et bredt spekter av spesialiserte brukstilfeller. Noen få eksempler på kategorier som ser ut til å være AI-native inkluderer søkemotorer, anbefalingsmotorer eller juridisk og medisinsk teknologi.

Funksjonstetthet som en differensiator

Tradisjonelt vil startups og små team fokusere på en nisje og utvikle noen få svært verdifulle funksjoner som betjener et veldefinert publikum. Større selskaper med større utviklerteam kan bringe flere funksjoner til markedet, raskere.

Med Generative AI har flaskehalsen i utviklingen flyttet seg fra koding til produkt og UX. En smidig oppstart kan bevege seg raskere for å bringe på markedet et rikt sett med funksjoner som gir verdi for kundene. Selv små innovasjoner på dette stadiet gir enorm verdi for brukerne. Og i motsetning til et stort, etablert teknologiselskap, blir de ikke bremset av compliance-begrensninger og byråkratisk byråkrati. Dette lar dem etablere fotfeste og få fart før Big Tech kan ta igjen.

Den kanskje største fordelen med å fokusere på funksjonstetthet og time to market er den raskt utviklende naturen til AI-teknologi. Nye modeller, raskere modeller, flere bruksområder. Bare i løpet av de siste månedene har vi sett OpenAI, for eksempel, gå raskt gjennom GPT3-, GPT3.5- og GPT4-modellene deres, mens de slipper DALL-E 2, ChatGPT og åpner opp API-tilgang, noe som muliggjør en ny innovasjonsorden av størrelsesorden . I januar 2023 så vi Microsoft løpe så fort de kunne for å investere i, ikke konkurrere med, OpenAI.

Ettersom feltet fortsetter å utvikle seg og modnes, vil startups som kan differensiere seg og innovere ha et ben opp over større konkurrenter som kan slite med å tilpasse seg det skiftende teknologiske landskapet.

Finn og eie en ny produktkategori

AI løser mange problemer. Dette skaper igjen nye, uventede. Å oppdage et av disse nye problemene som resulterer i et skifte i teknologi eller kundeadferd er ikke lett, men hvis det gjøres riktig, kan det sette et selskap i polposisjon – foran enhver større aktør.

Hvordan AI fungerer og fungerer som et element i folks daglige liv er fortsatt et åpent spørsmål. Vi går alle i AI-barnehage. Startups som er nær markedet, og lytter nøye etter problemene som oppstår konsekvent fra den første implementeringen av teknologien deres, kan raskt vurdere og bygge løsninger for disse nye utfordringene.

For eksempel, ettersom AI-drevne chatbots blir populære, uttrykker noen brukere bekymringer om personvern og datasikkerhet. En fremtidsrettet oppstart kan takle dette nye problemet og utvikle en AI-løsning som implementerer avanserte kryptering og dataanonymiseringsteknikker, demper brukernes frykt og setter en ny standard i bransjen.

I mitt firmas tilfelle la det merke til at selv om markedsførere var overlykkelige over å ha de nesten ubegrensede kopivariasjonene AI gjør tilgjengelig for dem, var det et nytt problem: å vite hvilket innhold de skulle publisere. Å løse dette nye problemet var nøkkelen for Anyword å bygge, ikke bare en funksjon, men et helt tilbud sentrert rundt generering av effektivt innhold og å tilby verktøy for å analysere og administrere kopi som støtter markedsføreres arbeidsflyter og mål.

Ved å identifisere disse nye problemene og tilby innovative løsninger, kan startups etablere seg som pionerer innen nye AI-kategorier, og sementere sin posisjon som forstyrrende aktører i markedet.