Vil du lansere en AI-startup? Stop. Continue. Keep doing

For noen tid siden ville bare å nevne begrepet “AI” føre til at din idé ble assosiert med massive gjennombrudd og en feber av begeistring.

Men ting har endret seg. I tillegg til at venturefinansieringen tørker ut, har en bølge av skuffelse gått gjennom bransjen ettersom mange selskaper fant ut at de ikke kunne innfri de grandiose løftene og forventningene som en gang drev deres ambisjoner.

For de som har tangibile prosjekter — som kombinerer både en solid teknisk verdi og en levedyktig forretningsplan — er dette gode nyheter. Ettersom bransjen utvikler seg mot praktisitet, kan AI-drevne startups fortsatt finne fruktbart grunn til å blomstre. Flere sektorer adopterer AI-relaterte innovasjoner, så robuste, skalerbare løsninger som leverer målbare verdier kan skape en attraktiv nisje for seg selv.

Med det sagt, hvis du finner deg selv i ledelsen av en AI-startup, er det essensielt å være klar over nøkkeloverveielser som kan gjøre eller ødelegge din bedrifts suksess. Dette innebærer ikke bare å identifisere de essensielle handlingene som må utføres, men også å gjenkjenne fallgruvene som må unngås.

Stop.

AI-entrepreneurer må nøye avgjøre hvor de ikke må investere sin tid og ressurser.

Du kan føle en sterk fristelse til å utvikle dine egne AI-modeller. Ifølge min erfaring vil dette føre til finansielle tap, ettersom å bygge modellene på egen hånd krever betydelige mengder kapital. I stedet foreslår investorer en annen tilnærming, en som minner om hver gullrush — historisk sett har det vært mer lukrativt å investere i spader enn å jakte på det evasive gullet.

Samme anbefaling gjelder for å prøve å konkurrere med etablerte AI-modeller som ChatGPT, Gemini eller Claude. Den raske utviklingen av AI-teknologi betyr at selv de mest avanserte startupene kan bli raskt forbigått av eksisterende løsninger, og å bygge enda en grensesnitt på toppen av allment tilgjengelige AI-plattformer tilbyr liten differensiering.

I tillegg kan du måtte justere din pitch-strategi. Hvis du starter din pitch med den nå så vanlige frasen, “Vi er en AI-startup,” er det en umiddelbar rød flagg — det er ekvivalent med å si at du har skapt et kjøretøy med hjul. Fokuset på din pitch bør ikke være på din AI-integrasjon, fordi alle gjør det. For eksempel, i MediaTech, den første store markedet for AI-applikasjoner, er det ingen oppgave relatert til media eller innholdsgenerering som AI ikke håndterer ennå.

Det er på tide å bryte, ikke duplisere.

Continue.

I et landskap dominert av teknologigiganter, grep muligheter til å samarbeide. I stedet for å finne opp hjulet på nytt, kan nye startups fokusere på å utnytte ressursene til teknologigigantene for å løse spesifikke problemer. Utvikling av disse nisje-orienterte modellene kan hjelpe aspirerende AI-entrepreneurer å skape en konkurransefordel og minimere risikoen for å bli overspilt av større spillere, samtidig som de kapitaliserer på infrastrukturen som allerede er på plass.

Når du utvikler dine AI-modeller tilpasset spesifikke vertikaler, men for oppgaver som krever betydelige beregningsressurser og generell kraft, utnytt modellene som allerede er bygget av teknologigigantene, og kombiner dem med dine egne. Dette er mest tydelig manifestert i MediaTech-industrien, hvor LLM-er fra store selskaper allerede har løst mange industrielle, innhold-relaterte oppgaver og har tatt en del av markedet.

Perplexity er et ekstraordinært eksempel på dette. Selskapet definerer om søkemotoren-industrien ved å utnytte kraften til modeller som OpenAI sin GPT, og deretter bygge sine egne LLM-er på toppen. Dette viser det høye potensialet for symbiotiske relasjoner mellom lovende startups og teknologigiganter, en samarbeidsmodell som hjelper nye bedrifter å være mer konkurransekyndige og driver raskere fremgang i AI-relaterte innovasjoner.

Andre vellykkede eksempler inkluderer Jasper, en AI-drevet merkevakt som hjelper skapere å booste sin markedsføring og optimere innholdet, og Filmustage, en skjerpet, høynisje-løsning som hjelper filmprodusenter å kutte forproduksjonskostnader og gjøre prosessen mer effektiv.

Utnytt kraften for målrettede løsninger.

Keep doing.

Ytterligere råd er å fortsette å utnytte aggregatet av ulike modeller, og å aktivere sømløs integrasjon med eksterne modeller. Dette vil forbedre nøyaktigheten og relevansen. Videre, ved å standardisere grensesnittene, kan du skape et universelt produkt som umiddelbart tapper inn i den beste tilgjengelige løsningen.

Husk at AI er en svært raskt utviklende industri, og det er mye vi ikke vet. Å være tilpasningsdyktig er nøkkel til å opprettholde en konkurransefordel og å fasilitere skalerbarhet. AI-trender utvikler seg raskt, så å være i stand til å raskt endre retning og skifte gir i takt med hva markedet trenger, kan gjøre forskjellen mellom å forbli i bedrift og vokse eller bli foreldet.

Bli smidig, tilpas raskere.

Final thoughts: Integrating AI into the physical realm

Vi investerer i produkter, ikke bare i teknologi. Derfor, lyser din startups verdi-proporsjon. Et produkt må løse et problem eller forbedre en oppgave betydelig. Investorer støtter en bedrifts verdi-proporsjon når de ser et ekte problem, identifiserte kunder og deres villighet til å betale. Hvordan problemet løses, er investorens fjerde spørsmål — bare etter at primære bekymringer er adressert.

De mest lovende AI-sektorene nå er mediatech (som nevnt tidligere), helse-teknologi (med forskning, diagnostiske gjennombrudd og lege-støtte) og B2B SaaS (gitt 60%+ AI-adopsjon på arbeidsplassen). Disse sektorene lover ikke bare raskt innvirkning og vekst, men tilbyr også lukrative veier for inntekts-generering, og gjør dem til primære mål for entreprenør-foretak og investerings-foretak.

Til slutt, når vi tenker på fremtiden, må vi diskutere den endelige integreringen av AI i den fysiske verden. Tenk på banen til ChatGPT — hva ligger foran når det slår sammen med en robots kognisjon? Hva banebrytende fremgang venter i digital visjonsteknologi?

I dag, når du lanserer et nytt AI-plattform eller verktøy, forestill deg dens praktiske anvendelse i den fysiske verden. I morgen, streb etter å inkorporere disse innovasjonene i den fysiske miljøets tekstur — enten det er i kretsene til en robots hjernecelle, linser til en videokamera eller ørene til en mikrofon. Denne progressive integreringen vil være et avgjørende fremgang i AI-reisen og vil brygge gapet fra den digitale verden til den fysiske verden.

Når AI blir mer og mer interaktiv med vår fysiske omverden, er det også viktig å sikre at vi tar hensyn til etiske og sikkerhets-aspekter, da dette hjelper oss å utnytte disse innovasjonene for menneskehetens bedring.

Til slutt håper man at vi vil gå fra mass-hysteri og fraser som “AI vil underkue menneskeheten og ødelegge oss alle” til “AI er utmerket til å håndtere våre praktiske oppgaver, og vi delegere ikke ansvaret for menneskehetens overlevelse til det”.