Какие основные препятствия мешают стартапам в области ИИ масштабироваться? – Лидеры мнений

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 с потенциалом решить некоторые из самых больших проблем мира.

Относительно других новых технологий, компании ИИ были лидерами по инвестициям во всем мире в 2019 году, обеспечив более 23 миллиардов долларов финансирования, согласно Tech Nation.

Однако компаниям ИИ требуется больше, чем просто инвестиции, чтобы действительно процветать в текущей ситуации. Действительно, проблема заключается не столько в нехватке стартапов, сколько в нехватке компаний, способных масштабироваться.

Чтобы действительно продвинуть эту дисциплину 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 тег «ИИ» стал повсеместным, и компании используют этот термин слева и справа, чтобы обеспечить инвестиции. Проблема с этим заключается в том, что некоторые компании без ИИ в своем ядре 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 каких-либо своих продуктах. Примеры, такие как этот, 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 его обгоняют те, у кого больше ясности и фокуса.

Инвесторам, следовательно, было бы хорошо избежать этой участи, тщательно проверив компании на ранней стадии процесса. 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 для 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 сильный 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 растущей популярности также привел к ожесточенной конкуренции, что означает, что основатели должны быть особенно настроены на препятствия, с которыми они столкнутся.

Некоторые фундаментальные аспекты 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, бизнесу необходимо установить, будут ли люди готовы платить хорошую сумму денег за их решение.

Стартапы ИИ, как правило, терпят неудачу на многих из тех же препятствий, что и их более традиционные аналоги. Другой отчет CB Insights показал наиболее распространенные причины, по которым начинающие предприниматели могут потерпеть неудачу на пути к вершине, которые включали отсутствие потребности на рынке в продукте, отсутствие правильной команды и конкуренцию со стороны других бизнесов.

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

Для бизнесов ИИ, однако, есть дополнительные элементы, которые также должны быть учтены. Команда должна быть в состоянии продемонстрировать, что их ИИ действительно добавляет ценность к данным, которые они используют – и не просто используется как дымовая завеса. Помогает ли ИИ объяснять закономерности в данных, получать точные объяснения, определять 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 создание 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 обеспечении 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, начинающим компаниям необходимо уметь планировать за пределами бюджета разработки и создавать масштабируемую коммерческую модель, которая выдержит испытание временем. Конечно, это не легко с ограниченным бизнес-опытом.

Выращивание стартапов ИИ до успеха

Многие из этих промахов сводятся к тому, что стартапы часто не хватает подходящего наставничества и деловой хватки. Действительно, большинство из них выиграет от дополнительной экспертизы, чтобы преодолеть общие препятствия.

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

В конечном итоге, просто финансирование проекта просто недостаточно. Это важно, чтобы мы работали над созданием более целостной модели для поддержки начинающих стартапов ИИ, чтобы компании были на пути к коммерчески масштабируемым проектам. Только обеспечивая 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 пионерской технологии ИИ.