Kunstig intelligens driver investeringer — men gründere må være forsiktige med hva de hevder

Kunstig intelligens (KI) er fortsatt en av de sterkeste drivkreftene for venturekapital-investeringer, og det viser at hype-syklusen ikke er nær slutten. Ifølge en ny rapport fra EY, var 37% av fundraising i tredje kvartal 2024 for KI-relaterte selskaper, likt volumet i andre kvartal. Startups som bruker KI får oppmerksomhet for sin evne til å løse store problemer i robotikk, automatisering, helse, logistikk og mer. Men virkeligheten er at investorer hører “Vi bruker KI” hele dagen. Gradene til hvilken grad gründerne faktisk bruker det varierer betydelig. Det er også en motreaksjon fra investorer, inkludert en 31-siders rapport fra Goldman Sachs som spør om KI er verdig investeringer.

Det føderale handelskommisjonen (FTC) nylig annonserte en nedtur på selskaper som gjør bedragelige KI-krav. Dette “KI-vasking” — å kaste KI i markedsføring uten å bakke det opp — kan fange oppmerksomhet, men det er en rask vei til å tape troverdighet. Gründere må kommunisere tydelig og ærlig om hvordan KI passer inn i deres forretning. Fokuset må være på faktisk innovasjon, ikke bare å jage buzzwords.

Det er kritisk å unngå situasjoner som Theranos, hvor dristige krav ble gjort uten substans, og ledet til alvorlige konsekvenser. Innsatsen er enda høyere med KI, siden den tekniske kompleksiteten gjør det vanskeligere å verifisere krav om hvordan det brukes og lettere for misbruk å gli gjennom. Ifølge forsikringsselskapet Allianz, ble det innledet 38 KI-relaterte aksjesakssaker mellom mars 2020 og oktober 2024 — 13 av dem kom i 2024 alene.

KI-tiltaket til investorer handler ikke bare om teknisk sofistikasjon. Det handler om å løse problemer som betyr noe og skape en virkelig forretning. Gründere som tar kort veier eller overdriver sine KI-egenskaper risikerer å alienere de very backers de prøver å tiltrekke seg. Med regulatorer som skjerper sin skarpsyn og markedet som blir mer diskriminerende, er det essensielt å levere substans.

KI-områdets bredde

Kunstig intelligens omfatter mye mer enn de konversasjonelle KI-verktøyene som dominerer overskriftene. Patrick Winston, den avdøde datavitenskapsmannen og professor ved MIT, tegnet de grunnleggende elementene av KI for over 30 år siden i sin banebrytende lærebok, “Kunstig intelligens“. Lenge før store språkmodeller fanget den offentlige forestillingen, drev KI fremgang i problemløsning, kvantitativ resonnering og algoritmesk kontroll. Disse røttene understreker de mangfoldige anvendelsene av KI utenfor chatboter og naturlig språkbehandling.

Vurdér rollen til KI i robotikk og datavisjon. Samtidig lokaliserings- og kartlegging (SLAM), for eksempel, er en banebrytende teknikk som muliggjør maskiner å navigere og tolke miljøer. Det understreker KI-områdets evne til å løse komplekse tekniske utfordringer. Mens ikke like bredt kjent som store språkmodeller, er disse fremgangene like transformasjonelle.

Felter som talegjenkjenning og datavisjon, som en gang ble ansett som KI-innovasjoner, har siden utviklet seg til å bli distinkte disipliner, og har forandret industrier i prosessen og, i mange tilfeller, tapt “KI”-etiketten. Talegjenkjenning har revolusjonert tilgjengelighet og stemme-drevne grensesnitt, mens datavisjon driver fremgang i områder som autonome kjøretøy, medisinsk bildediagnostikk, ansiktsgjenkjenning og detaljhandelsanalyse. For gründere understreker dette viktigheten av å artikulere hvordan deres innovasjoner passer inn i KI-områdets bredde. Å demonstrere en nuansert forståelse av KI-områdets omfang muliggjør at startups kan skille seg ut i en stadig mer konkurrerende finansieringsøkosystem for tidlige selskaper.

For eksempel kan maskinlæringsmodeller optimalisere leveranskjede-logistikk, forutsi utstyrfeil eller muliggjøre dynamiske prissättningsstrategier. Disse anvendelsene kan ikke kommandere samme oppmerksomhet som chatboter, men de tilbyr enorm verdi til industrier som fokuserer på effisiens og innovasjon.

Å snakke investorenes språk

Når gründere kommuniserer til investorer hvordan de bruker KI, bør de fokusere på målbare effekter, som forbedret effisiens, bedre brukerresultater eller unike tekniske fordeler. Mange investorer er ikke dypt tekniske, så det er essensielt å presentere KI-egenskaper på en enkel og tilgjengelig måte. Å forklare hva KI gjør, hvordan det fungerer og hvorfor det betyr noe bygger tillit og troverdighet.

Investorer blir trøtte av å høre begrepet “KI”, bekymret for at gründere over-brandmer sine foretak med teknologien i stedet for å fortelle hvordan det hjelper dem å løse problemer. KI har blitt en selvfølge i mange industrier, og dens rolle bør ikke overdrives i en bedrifts strategi.

Like viktig er åpenhet. Med FTC som skjerper sin skarpsyn mot overdrivende KI-krav, er det en nødvendighet å være ærlig om hva din teknologi kan og ikke kan gjøre. Å overdrive evner kan generere initialt interesse, men kan raskt backfire og føre til økt rykte eller regulatorisk skarpsyn.

Gründere bør også understreke hvordan deres bruk av KI stemmer overens med bredere markedsmuligheter. For eksempel å bruke KI for prediktiv analyse, optimalisering eller beslutningssystemer kan demonstrere forutsikt og innovasjon. Disse anvendelsene kan ikke dominere overskriftene som chatboter, men de løser virkelige behov som resonerer med investorer.

Til slutt handler det om å presentere KI som et verktøy som driver verdi og løser presserende problemer. Ved å fokusere på tydelig kommunikasjon, ærlighet og tilpasning til investorenes prioriteringer, kan gründere posisjonere seg som troverdige og fremtidsrettede ledere i KI-området.