Hva kunstig intelligens fortsatt ikke kan erstatte

Ved første øyekast ser det ut til at kunstig intelligens og startup-bedrifter er skapt for hverandre. Et kraftig verktøy for et nytt foretak å akselerere prosesser, oppnå større operasjonell effisiens og avdekke markedinsikter? Det høres for godt til å være sannhet.

Og det er det. Kunstig intelligens vil påvirke startup-landskapet på måter vi ennå ikke kan forstå, særlig når det gjelder programvare-baserte startup-bedrifter.

Kunstig intelligens’ effekter gjør seg allerede gjeldende i andre felt. Nylig snakket jeg med en kollega som proklamerte at konsulentbransjen er en “døende industri”, med tradisjonelle konsulentfirmaer som McKinsey som konfronterer alvorlige problemer når kunstig intelligens begynner å tilby raske analytiske tjenester. Ikke engang teknologiplattformene selv er immune: når brukerne stadig oftere søker etter svar i ChatGPT, blir fremtiden for Google satt i tvil.

Med at forretningsverdenen gjennomgår en tilsynelatende endeløs transformasjon, blir vi igjen med spørsmålet: hva kan ikke kunstig intelligens erstatte? Og hva betyr det for fremtiden til startup-bedrifter?

Ikke alle startup-bedrifter er skapt like

Et viktig punkt når det gjelder å vurdere hvordan kunstig intelligens vil forme startup-landskapet, er hvordan startup-bedrifter kan variere. På ett punkt deler de alle felles grunn: hvert foretak har barrierer som de må forsvare seg mot. De kan ha én barriere eller flere, gode eller dårlige, men de vil ha barrierer likevel.

I tilfelle B2B SaaS møter vi vanligvis barrierer i form av å produsere kode og distribuere et produkt. Det er ganske sjeldent at disse selskapene nyter nettverkseffekter, dvs. at de får mer verdi jo flere brukere de har. Deres kjerneprodukt er programvare og kode.

Hvis en ting er sikkert, er det at kunstig intelligens vil senke kostnadene for kode for nesten alle. Dette er massivt påvirkende for B2B SaaS-distribusjon. Hvorfor? Fordi kunstig intelligens åpner opp muligheten for hver kunde å kunne lage løsningen selv, nesten uten kostnad. Måten B2B SaaS er avhengig av kode som en av sine forsvarsmekanismer, gjør det sårbart for kunstig intelligens, fordi teknologien kan effektivt reproducere koden på egen hånd.

Omvertningsvis er selskaper med nettverkseffekter ikke like påvirkede av kunstig intelligens. Du kan kanskje kopiere Airbnb for nesten null kostnad, men det betyr ikke at du kan drepe det. Den avgjørende forskjellen her er det faktum at Airbnb har sterke nettverkseffekter. (ABNB ) Ettersom nettverket av verter har vokst, har også antallet reisende økt – og omvendt. Dette er en verdifull eiendom som hjelper til å forsvare bedriften mot å bli replisert.

Videre utgjør kunstig intelligens en risiko når den kan erstatte fysisk aktivitet i et bedrift eller en person. For det meste er det vanskelig for teknologien å gjøre det. Så, når du vurderer en forsvarslinje mot kunstig intelligens, hjelper det å ha fysiske operasjoner. For eksempel har Uber noen massive offline-operasjoner som støtter aktivitetene til sine kurérer: sykler, poser, lokale markedsføringskampanjer og så videre.

Det er disse komponentene – nettverkseffekter og en offline-tilstedeværelse – som gjør en bedrift motstandsdyktig mot fremgangen til kunstig intelligens.

Advarsel: kommodifisering innkommende

Programvare-baserte startup-bedrifter er mer sårbare for automatisering enn de med offline-funksjoner. Dette skyldes at fremgangen til LLM og robotikk skaper langsiktige risikoer for disse startup-bedriftene i form av kommodifisering.

Kunstig intelligens muliggjør at noen kan skape kundeløsninger på få dager. Du trengte tidligere spesialtilpasset programvare for å lage produkter som chatboter; disse kan nå lages ved hjelp av LLM-API-er. Høyt spesialiserte ingeniører ble tidligere sett på som nøkkel til å bygge programvare; nå er denne intelligensen outsourcet til leverandørene av LLM.

I fortiden kunne ingen bedrift engang bygge en grunnleggende nettside med en betalingsløsning, så Shopify (SHOP ) ble skapt. Det samme gjelder for alle CRM-systemer, som Salesforce (CRM ), da programvare ble skapt for å fylle et hull i markedet.

Men nå kan du bygge din egen Salesforce for ditt selskap med Loveable. Sett av en uke, og du er god å gå.

Kunstig intelligens demokratiserer tilgang til spesialisert kunnskap, teknologi og ferdigheter disse startup-bedriftene bruker for å utvikle sin programvare; teknologien gjør deres unike forståelse til en kommoditet og etterlater slike startup-bedrifter med en svekket evne til å dominere et marked.

Hele konseptet om hva B2B SaaS selger, endrer seg. De har avhengig av å selge kode, men dette produktet vil snart ha liten verdi, fordi noen kan bygge det selv. Med utviklingen av teknologien, kan programvare-baserte startup-bedrifter finne seg i en prekær posisjon, da deres tidligere vaunted ferdigheter, erfaring og kunnskap blir generalisert og vidt tilgjengelig.

Dette etterlater oss med et svært løftende resultat. Tidligere fungerte kode som en begrensning for bedrifter; de var begrenset i hvor langt de kunne skrive kode og bygge produkter. Nå er det imidlertid et overflod av kode, takket være kunstig intelligens. Vi kan utnytte dette til vår fordel og gå tilbake til grunnlaget: hva er kundens smertepunkter, og hvordan kan vi løse dem? Og hvordan kan vi bygge barrierer for bedrifter – så de ikke tas ut av kunstig intelligens?

Skulle du stole på en robot med dine nøkler?

Dette er der startup-bedrifter med noe fysisk kan skille seg ut, fordi de ikke er avhengige av programvare og kode alene.

Dwelly er en slik type startup: i kjernen er det en ledelse av fysiske eiendommer, som kobler kunder til virkelige hus og leiligheter. Det er sterkt forankret i den virkelige verden, og tar hånd om nøkler, dører og lekkasjoner i prosessen.

Den offline-verden kan være rotete og problematisk på en måte som den online-verden ikke er: nøkler blir tapt, dører ødelagt, og lekkasjoner oppstår. Men denne kompleksiteten er nettopp det som beskytter denne gruppen av startup-bedrifter.

Kunstig intelligens kan gjerne skrive kode og en robot kan gi deg en lift i en bil. Men ingen av dem kan utdele nøkler eller fikse en lekkasje. Min vurdering er at, inntil roboter kan pålitelig håndtere slike intrikate operasjoner, blir disse startup-bedriftene gitt sin egen barriere, et forsvarslag som ikke kan automatiseres bort.

Forsvar mot forstyrrelse

Dette betyr ikke at vi kan utelukke forstyrrelse i dette området, så vi bør ikke la oss lulle inn i en falsk trygghet. Ta biltransport-industrien som eksempel. Det ville en gang ha vært uttenkelig at roboter kunne kjøre biler. Nå ser du på San Francisco: robotisering er allerede i ferd med å drepe Uber og Lyft, da Waymos sjåførløse flåte suger brukerne deres.

Hvis teknologisk fremgang lar oss en ting, er det at vi ikke kan forutsi hvordan den vil forme bransjer.

Vår bransje har et forsvarslag mot automatisering og LLM, for nåværende, men det finnes et argument for at forstyrrelse vil ankomme tidligere eller senere. For å lykkes i å mildne det og møte behovene i en evoluerende forretningsmiljø, må vi bygge barrierer og sikre vårt produkt. Modellen må være fundamentalt forsvarbar, uansett hvor mye AI-generert kode som finnes der ute: grunnleggende nettverkseffekter og en del offline-nærvær vil sikre at du er en av vinnerne.

Dette er noe jeg tenker mye på. Det er ingen lett oppgave, men det kommer med territoriet i startup-verdenen – å forbli reaktiv og fleksibel til endring. Så, hvordan bygger du barrierer før forstyrrelse ankommer? Det fortjener å være emnet for en annen artikkel helt og holdent.