Recenzie de carte: „Investiții în IA: șase modele mentale pentru a distinge avantajele competitive durabile de capcane”, de Rob May

Am fost nerăbdător să citesc Investiții în IA: șase modele mentale pentru a distinge avantajele competitive durabile de capcane, mai ales pentru că îl urmăresc pe Rob May de ani de zile prin intermediul buletinului său informativ Investing in AI. În opinia mea, ceea ce îl deosebește pe Rob May de mulți investitori este disponibilitatea de a evita gândirea de grup și de a raționa pornind de la principii fundamentale. El privește dincolo de narațiunea dominantă și se întreabă cum funcționează, de fapt, o afacere, de unde provin avantajele sale și dacă acestea pot rezista următoarei schimbări tehnologice.

Aici strălucește această carte. Este prima carte pe care am întâlnit-o care abordează investițiile în IA în acest fel. În loc să se limiteze la identificarea unei tehnologii interesante sau a unei piețe în creștere, îi îndeamnă pe cititori să regândească din temelii modul în care analizează companiile construite în jurul acesteia. Oportunitatea este imensă, dar a recunoaște o capacitate promițătoare a IA și a identifica o companie în care merită să investești sunt două aptitudini foarte diferite.

Când narațiunea despre IA se lovește de realitate

Rob May își fundamentează analiza pe povești familiare oricui a urmărit ecosistemul IA. Jasper a devenit un răsfăț al presei și a atras 125 de milioane de dolari la o evaluare de 1,5 miliarde de dolari. Apoi, ChatGPT a adus direct consumatorilor capacități puternice de generare a textului, punând sub semnul întrebării valoarea unui produs construit în jurul accesului la capacități fundamentale similare. Rob May folosește această răsturnare de situație pentru a analiza cât de repede poate deveni vulnerabil un avantaj aparent.

Ceea ce mă interesează la acest exemplu este întrebarea la care îi obligă pe investitori sau fondatori să răspundă: de ce mai are nevoie clientul de la compania ta atunci când tehnologia de bază devine larg accesibilă? Ce diferențiază o afacere cu un avantaj competitiv greu de erodat de încă o simplă interfață pentru IA? Un avans timpuriu poate câștiga timp, dar nu răspunde la această întrebare. Controlul asupra fluxurilor de lucru, distribuția, cunoștințele de specialitate și relațiile cu clienții devin mult mai importante odată ce accesul la model devine o marfă.

DeepSeek ilustrează cealaltă față a acestei incertitudini. Cartea discută șocul provocat de apariția unui model de nivelul GPT-4, cu un cost de antrenare raportat de 5,576 milioane de dolari. Lecția pentru investitori este importantă: o presupunere privind costul concurenței se poate schimba mult mai repede decât anticipează un model de evaluare.

De ce trebuie regândit modelul SaaS

Rob May revine asupra ierni ale IA din trecut și susține că amploarea actuală a implementării a rupt vechiul tipar al demonstrațiilor promițătoare urmate de dezamăgire generalizată. Argumentul său este că IA utilă este acum integrată în prea multe fluxuri de lucru reale pentru a se retrage pur și simplu în laborator. Cu toate acestea, chiar și în condițiile unei adoptări continue, poate fi în continuare dificil să identifici următorul unicorn capabil să profite de această adoptare.

El identifică patru diferențe fundamentale care ajută la explicarea schimbării: IA poate desfășura activități cognitive, poate învăța din date, poate schimba așteptările celor care o folosesc și poate deveni o parte firească a vieții unei generații care crește alături de ea. Al treilea punct — reflexivitatea — este deosebit de interesant. Odată ce clienții experimentează o anumită capacitate, încep să o aștepte și în alte locuri. Piața deservită de o companie se schimbă pe măsură ce tehnologia este adoptată.

Cea mai importantă schimbare este viteza de extindere. Afacerile din domeniul IA pot ajunge la dimensiuni considerabile în intervale de timp care, până acum, erau caracteristice unor excepții remarcabile. Dar evaluarea lor presupune în continuare înțelegerea modelului de afaceri. Facturarea per sarcină sau per rezultat creează o relație diferită între valoare, venituri și costuri față de vânzarea unui număr fix de licențe software.

Unele lecții din SaaS rămân extrem de relevante. Expertiza în domeniu contează în continuare. Instrumentele dedicate unui anumit sector, care înțeleg problemele reale ale industriei respective, pot crea avantaje semnificative. Buclele de date proprii se pot consolida în timp, iar integrările profunde pot crea costuri de schimbare. Provocarea este să deosebești aceste puncte forte durabile de funcționalitățile pe care clienții le-ar putea obține de la zeci de alți furnizori.

Șase modele mentale care ajută la formularea unor întrebări mai bune

Cartea își structurează argumentul central în jurul a șase modele mentale: înțelegerea IA ca ansamblu de tehnologii; contestarea ipotezelor tradiționale despre SaaS; anticiparea unor perturbări majore ale pieței; recunoașterea schimbărilor de pe piețe și din strategiile corporative; înțelegerea ritmului mai rapid de extindere; și evaluarea atentă a costului bunurilor vândute în cazul IA.

Aceste modele funcționează bine împreună, deoarece fiecare scoate la iveală o altă slăbiciune a unei teze de investiții superficiale. A numi o companie „afacere din domeniul IA” spune puțin despre economia acesteia. O creștere spectaculoasă a veniturilor spune puțin despre durabilitate. O marjă brută ridicată astăzi spune puțin despre ce se întâmplă când clienții încep să ceară produsului să îndeplinească sarcini mai dificile.

Cel mai mult apreciez obiceiul de a pune o a doua întrebare. După ce întrebi dacă tehnologia funcționează, întreabă-te dacă funcționează suficient de fiabil pentru fluxul de lucru real al clientului. După ce întrebi dacă clienții plătesc, întreabă-te pentru ce plătesc și dacă este probabil să continue să cheltuiască. Astfel, cartea rămâne utilă și dincolo de momentul în care au fost scrise exemplele sale.

Botkeeper și importanța evoluției costurilor

Unul dintre cele mai utile studii de caz este Botkeeper, o companie de automatizare a evidenței contabile în care a investit Rob May. El descrie o afacere care s-a bazat inițial în mare măsură pe contabili umani și avea marje brute de aproximativ 20–25%. Acest nivel părea neatractiv pentru investitorii care se așteptau la marjele obișnuite ale companiilor de software. Însă munca acelor oameni genera și date care puteau contribui la automatizarea procesului. Rob May relatează că, ulterior, marjele brute au depășit 70%, pe măsură ce o parte tot mai mare din muncă a fost preluată de software.

Lecția pe care o desprind de aici este că trebuie să analizăm ce se construiește prin implicarea oamenilor. Dacă fiecare sarcină îndeplinită ajută sistemul să o gestioneze pe următoarea mai eficient, costurile inițiale ale serviciilor pot finanța o afacere mai ușor de extins. Dacă fiecare client nou presupune, la nesfârșit, o creștere proporțională a muncii manuale, economia afacerii spune o cu totul altă poveste.

Rob May analizează și traiectoria opusă: costurile de inferență, care cresc pe măsură ce utilizarea se intensifică. Pentru a rezolva sarcini mai dificile, un sistem de IA poate avea nevoie de mai multă putere de calcul, de încercări repetate sau de verificare umană. Un produs care pare atractiv într-un proiect-pilot de mici dimensiuni se poate dovedi costisitor atunci când clienții se bazează pe el pentru activități complexe. De aceea, evoluția costurilor contează la fel de mult ca marja actuală.

Eficiența nu este automat un avantaj competitiv durabil

Un alt cadru de analiză pe care l-am găsit util este tripla categorie a valorii IA propusă de Rob May: IA standardizată, IA centrală și IA de extindere. În linii mari, acestea desemnează capabilități pe care concurenții le pot adopta cu ușurință, capabilități care consolidează avantajul existent al unei companii și capabilități care deschid noi oportunități de afaceri.

Exemplul ipotetic al unei companii aeriene face ușor de înțeles prima categorie. O companie aeriană introduce un agent de asistență bazat pe IA și devine mai eficientă. Apoi, concurenții adoptă instrumente similare. Ceea ce părea pentru scurt timp un element de diferențiere ajunge să fie o așteptare generală în industrie, iar concurența poate eroda o parte din beneficiul economic.

Această perspectivă este un antidot util la ideea că fiecare anunț despre IA dovedește că o afacere a devenit mai puternică. Vreau să știu ce o face în continuare distinctă după ce concurenții au acces la instrumente comparabile. O companie care îmbină IA cu date proprii de feedback, cunoștințe operaționale aprofundate sau un flux de lucru cu clienții greu de reprodus oferă un răspuns mai convingător decât una care anunță aceeași automatizare pe care o poate cumpăra oricine.

Caută lideri care știu să pună IA în practică

Cartea abundă în observații practice, inclusiv în privința importanței de a susține lideri care pot integra cu adevărat IA în activitatea companiei. Un plan concret de modificare a fluxurilor de lucru și a responsabilităților este mult mai convingător decât o prezentare care promite utilizarea IA în întreaga organizație.

Analiza lui Rob May privind calitatea veniturilor întărește această idee. Proiectele-pilot plătite și dovezile de concept pot genera cifre inițiale impresionante, dar ar trebui diferențiate de veniturile obținute din activitatea de producție desfășurată în mod continuu. Întrebarea utilă este cât din afacere ar rămâne dacă, de mâine, clienții ar înceta să experimenteze.

Consider că această perspectivă este deosebit de valoroasă pentru fondatori. Câștigarea unui proiect-pilot înseamnă progres, dar construirea unui produs care devine parte integrantă a modului în care operează un client este o realizare diferită. Înțelegerea acestei distincții de la început poate influența prioritățile privind produsul, angajările și modul în care o companie își măsoară succesul.

Verdict final

Cea mai importantă concluzie a mea este că această carte nu ar trebui să le fie rezervată exclusiv investitorilor. Antreprenorii au la fel de mult de câștigat dacă înțeleg ce face o companie de IA atractivă pentru investiții, cum se formează avantajele durabile și ce capcane pentru startupuri pot fi evitate înainte să devină costisitoare.

Cel mai bine este să fie abordată ca un cadru de judecată, nu ca o listă de acțiuni de cumpărat. Contribuția sa cea mai importantă este că îi ajută pe cititori să explice mai precis de ce cred într-o afacere. Exemplele se vor învechi inevitabil pe măsură ce industria evoluează; ceea ce îi conferă cărții utilitate de durată este disciplina de a pune sub semnul întrebării presupunerile.

Investiții în IA: șase modele mentale pentru a deosebi avantajele competitive durabile de capcane oferă gândirea de la primele principii care m-a făcut să citesc, de la bun început, newsletterul lui Rob May. Pentru investitorii care încearcă să deosebească o afacere cu avantaje competitive solide de o poveste convingătoare și pentru antreprenorii care încearcă să construiască o astfel de afacere, lectura este una pătrunzătoare și valoroasă.