Каковы основные препятствия, мешающие масштабированию стартапов ИИ? - Лидеры мнений

Сальваторе Минетти, генеральный директор Fountech.Ventures

Перспективы искусственного интеллекта (ИИ), несомненно, захватили воображение многих инвесторов за последнее десятилетие. Подпитываемая большим общественным интересом, эта технология стала реальной силой добра, обещая предоставить решения, способные решить некоторые из самых серьезных мировых проблем.

По сравнению с другими новыми технологиями, компании, занимающиеся искусственным интеллектом, были ведущей инвестиционной категорией в мире в 2019 году, обеспечив финансирование на сумму более 23 миллиардов долларов, по данным Tech Nation.

Однако компаниям, работающим с искусственным интеллектом, требуется больше, чем просто инвестиции, чтобы действительно процветать в нынешних условиях. На самом деле проблема не столько в нехватке стартапов, сколько в нехватке скейлапов.

Чтобы по-настоящему продвинуть эту дисциплину вперед, пришло время нарастить наши усилия, чтобы взращивать только самые инновационные предприятия для достижения долгосрочного успеха, чтобы они могли стать грозными компаниями. В связи с этим возникает вопрос: какие препятствия мешают компаниям, работающим с ИИ, расти после этапа запуска?

Определение «настоящего» ИИ-бизнеса

Не секрет, что тег «ИИ» стал повсеместным, и компании используют термины «левый», «правый» и «центральный» для обеспечения инвестиций. Проблема в том, что некоторые компании без ИИ в своей основе сдерживают прогресс в секторе в целом, препятствуя развитию прогрессивных решений.

Эти проблемы с семантикой затрудняют для инвесторов определение того, какие предприятия на самом деле используют «настоящий» ИИ, а какие нет. Действительно, недавний отчет MMC Ventures показал, что две пятых европейских ИИ-стартапов фактически не используют ИИ ни в одном из своих продуктов. Подобные примеры служат для того, чтобы показать, насколько широко распространено неправильное использование этого термина. Несомненно, смешение значений продукта или услуги может привести не только к перерасходу средств и плохому исполнению, но и к окончательному краху бизнеса, когда его вытесняют те, кто обладает большей ясностью и сосредоточенностью.

Поэтому инвесторам было бы лучше избежать этой участи, тщательно проверяя компании на ранних этапах процесса. Этого можно достичь, задав ключевые вопросы, такие как «получает ли эта компания свое конкурентное преимущество за счет использования ИИ?» и «будет ли эта компания способствовать развитию отрасли?». Таким образом, ресурсы могут быть потрачены с большей пользой на компании с масштабируемыми техническими решениями и реальными конкурентными преимуществами.

Камни преткновения на старте

В области глубоких технологий амбициозные молодые команды обычно обладают решимостью и техническими знаниями, необходимыми для разработки и создания инновационного продукта. Однако мощных концепций не всегда достаточно, чтобы гарантировать успех нового делового предприятия, и слишком большое внимание к технологии может затормозить его развитие.

Отсутствие четких показателей для стартапов в области ИИ особенно сложно; трудно измерить, что делает ИИ-компанию «хорошей». Ажиотаж вокруг ИИ и его растущая популярность также породили жесткую конкуренцию, а это означает, что основатели должны быть особенно внимательны к препятствиям, с которыми они столкнутся.

Некоторые основы важны для каждого бизнеса. Во-первых, предприниматели должны быть в состоянии продемонстрировать, что они решают большую и важную проблему, и показать, почему они находятся в лучшем положении для ее решения. Возможно, что еще более важно, компании должны установить, будут ли люди готовы платить хорошие деньги за их решение.

Стартапы ИИ, как правило, сталкиваются со многими из тех же препятствий, что и их более традиционные коллеги. Другой отчет CB Insights выявил наиболее распространенные причины, по которым начинающие предприниматели могут потерпеть неудачу на пути к вершине, в том числе отсутствие потребности рынка в продукте, отсутствие подходящей команды и отставание от других предприятий.

Первый из них требует особого внимания: беда многих технологических стартапов заключается в том, что они создают продукт, а затем надеются, что он кому-то понадобится. Неспособность предпринять необходимые шаги с самого начала, чтобы понять потенциальное соответствие и спрос, означает, что конечный продукт в конечном итоге не привлечет внимание целевого рынка.

Однако для предприятий, использующих ИИ, необходимо учитывать дополнительные элементы. Команда должна быть в состоянии продемонстрировать, что их ИИ действительно повышает ценность данных, которые они используют, а не просто используется в качестве дымовой завесы. Помогает ли ИИ объяснять закономерности в данных, получать точные объяснения, выявлять важные тенденции и в конечном итоге оптимизировать использование информации?

Если нет, они должны задаться вопросом, действительно ли они должны продавать себя как стартап ИИ. Существует реальный риск того, что ресурсы будут напрасно потрачены на создание и маркетинг решения, которое на самом деле не решает проблему с использованием искусственного интеллекта. В конечном счете, такие предприятия, вероятно, со временем утратят свое видение и не смогут соответствовать той планке, которую они могли себе представить. Они также могут испытывать трудности с получением финансирования; в конце концов, большинство венчурных капиталистов не захотят рисковать инвестициями в неоднозначную технологию.

Молодые команды также часто сталкиваются с препятствиями, когда дело доходит до финансовой стороны дела: стартапы в области ИИ либо недофинансируются с самого начала, либо тратят больше денег, чем необходимо. Для достижения устойчивого роста молодые компании должны иметь возможность планировать вне бюджета на разработку и создать масштабируемую коммерческую модель, которая выдержит испытание временем. Конечно, это нелегкий подвиг с ограниченным бизнес-нусом.

Способствовать успеху стартапов в сфере ИИ

Многие из этих ошибок сводятся к тому, что стартапы часто терпят неудачу в том, что касается надлежащего наставничества и деловой хватки. Действительно, большинству было бы полезно получить дополнительный опыт для преодоления общих камней преткновения.

Поэтому крайне важно, чтобы основатели компании работали со сторонними консультантами, чтобы компенсировать любые пробелы в знаниях. Молодым командам нужны наставники, чтобы помочь маневрировать на незнакомой территории и предоставить дополнительные юридические, финансовые и логистические рекомендации.

В конечном счете, просто финансирования проекта недостаточно. Крайне важно, чтобы мы работали над созданием более целостной модели для поддержки начинающих ИИ-стартапов, чтобы компании встали на путь к коммерчески масштабируемым проектам. Только предоставляя специализированную поддержку и помощь в более фундаментальных аспектах бизнеса, а также предоставляя доступ к талантам, капиталу и коллегам, мы действительно можем продвинуть вперед новаторскую технологию искусственного интеллекта.