Какие основные препятствия мешают стартапам в области ИИ масштабироваться?

Салваторе Минетти, генеральный директор Fountech.Ventures

Обещание искусственного интеллекта (ИИ) безусловно захватило воображение многих инвесторов за последнее десятилетие. Подогретый сильным общественным интересом, технология стала真正шей силой добра, обещающей предоставить решения, которые могут решить некоторые из самых больших проблем мира.

По сравнению с другими новыми технологиями, компании ИИ были лидерами по инвестициям во всем мире в 2019 году, получив более 23 миллиардов долларов финансирования, согласно Tech Nation.

Однако компаниям ИИ требуется больше, чем просто инвестиции, чтобы действительно процветать в текущей ситуации. На самом деле, проблема заключается не в том, что не хватает стартапов, а в том, что не хватает компаний, способных масштабироваться.

Чтобы действительно продвинуть эту область вперед, пришло время, чтобы мы усилили наши усилия по поддержке только самых инновационных бизнесов на пути к долгосрочному успеху, чтобы они могли стать грозными компаниями. Это вызывает вопрос: какие препятствия мешают бизнесам ИИ расти за пределами стадии стартапа?

Определение «настоящих» бизнесов ИИ

Не секрет, что термин «ИИ» стал повсеместным, и компании используют его слева и справа, чтобы привлечь инвестиции. Проблема в том, что некоторые компании, не имеющие ИИ в своей основе, сдерживают прогресс в секторе в целом, препятствуя разработке прогрессивных решений.

Эти проблемы с семантикой делают более трудным для инвесторов определить, какие бизнесы действительно используют «настоящий» ИИ, а какие нет. Действительно, недавний отчет MMC Ventures показал, что две пятых стартапов ИИ в Европе не используют ИИ в любых из своих продуктов. Примеры этого подчеркивают, насколько широко распространено неправильное использование термина. Безусловно, смешивание значения продукта или услуги может не только привести к чрезмерным расходам и плохой реализации, но и к окончательному краху бизнеса, когда он будет обгонять тех, у кого больше ясности и фокуса.

Инвесторам было бы хорошо избежать этой участи, тщательно проверяя компании на ранней стадии. Это можно сделать, задав ключевые вопросы, такие как «получает ли эта компания конкурентное преимущество от использования ИИ?» и «будет ли эта компания продвигать сектор вперед?». Таким образом, ресурсы можно будет потратить более ценно на компании со скалируемыми техническими решениями и реальным конкурентным преимуществом.

Препятствия стартапов

В области глубоких технологий амбициозные молодые команды обычно имеют необходимую решимость и техническую экспертизу, чтобы разработать и создать инновационный продукт. Однако мощные концепции не всегда достаточно, чтобы гарантировать успех нового бизнес-проекта, и слишком большой фокус на технологии может препятствовать его прогрессу.

Отсутствие четких метрик для стартапов ИИ особенно сложно; трудно измерить, что делает «хорошую» компанию ИИ. Гип вокруг ИИ и его растущая популярность также привели к жесткой конкуренции, что означает, что основатели должны быть особенно настроены на препятствия, с которыми они столкнутся.

Некоторые основы важны для каждого бизнеса. Во-первых, предпринимателям необходимо продемонстрировать, что они решают большую и важную проблему — и показать, почему они находятся в лучшей позиции, чтобы решить ее. Может быть, даже более важно, что бизнесы должны установить, будут ли люди готовы платить хорошую сумму денег за их решение.

Стартапы ИИ, как правило, терпят неудачу на тех же препятствиях, что и их более традиционные аналоги. Другой отчет CB Insights показал, что наиболее распространенные причины, по которым начинающие предприниматели могут потерпеть неудачу на пути к вершине, включают отсутствие необходимости рынка для продукта, не имея правильной команды и быть обгоняющим другими бизнесами.

Первый из них требует особого внимания: проклятие многих технологических стартапов заключается в том, что они строят продукт, а затем надеются, что кто-то захочет его. Неудача в принятии необходимых шагов на ранней стадии, чтобы понять потенциальную потребность и спрос, означает, что окончательный продукт не привлекает внимание целевого рынка.

Для бизнесов ИИ, однако, есть дополнительные элементы, которые также должны быть рассмотрены. Команда должна быть в состоянии продемонстрировать, что их ИИ действительно добавляет ценность к данным, которые они используют — и не только используется как дымовая завеса. Помогает ли ИИ объяснить закономерности в данных, получать точные объяснения, выявлять важные тенденции и в конечном итоге оптимизировать использование информации?

Если нет, они должны поставить под сомнение, должны ли они действительно продавать себя как стартап ИИ. Существует реальный риск, что ресурсы будут потрачены напрасно на построение и продвижение решения, которое не действительно решает проблему с помощью искусственного интеллекта. В конечном итоге, такие бизнесы, вероятно, потеряют свое видение со временем и не оправдают ожиданий, которые они могли бы иметь для себя. Они также могут столкнуться с трудностями в получении финансирования; после всего, большинство венчурных капиталистов не захотят рисковать инвестициями в технологию, которая является неоднозначной.

Молодые команды также склонны сталкиваться с препятствиями, когда речь идет о финансовой стороне дела: стартапы ИИ либо недофинансируются с самого начала, либо сжигают больше денег, чем необходимо. Чтобы достичь устойчивого роста, начинающие компании должны быть в состоянии планировать за пределами бюджета разработки и создавать масштабируемую коммерческую модель, которая выдержит испытание временем. Конечно, это не простая задача с ограниченным бизнес-опытом.

Содействие успеху стартапов ИИ

Многие из этих ошибок сводятся к тому, что стартапы часто не хватает надлежащего наставничества и деловой хватки. Действительно, большинство из них выиграли бы от дополнительной экспертизы, чтобы преодолеть общие препятствия.

Поэтому фундаментально важно, чтобы основатели компаний работали с внешними советниками, чтобы компенсировать любые пробелы в знаниях. Молодым командам нужны наставники, чтобы помочь им ориентироваться в незнакомой территории и предоставить дополнительные юридические, финансовые и логистические рекомендации.

В конечном итоге, просто финансирование проекта просто недостаточно. Необходимо, чтобы мы работали над созданием более целостной модели поддержки начинающих стартапов ИИ, чтобы компании были на пути к коммерчески масштабируемым проектам. Только предоставляя специализированную поддержку и помощь в более фундаментальных аспектах бизнеса — а также доступ к талантам, капиталу и сетям коллег — мы можем действительно продвинуть дело вперед в области пионерской технологии ИИ.