3 Strategier för AI-startups för att vinna mot Big Tech

Att bygga försvarbara företag har blivit svårare än någonsin, särskilt med uppkomsten av generativ AI. Big Tech har medfödda fördelar över startups när det gäller distribution och konkurrenskraftig prissättning. Varje startup-grundare känner till mardrömscenario: att vakna upp till ett stort företag i deras utrymme som erbjuder en konkurrenskraftig ny funktion eller produkt. Och det är gratis. Och de har paketerat det med sina redan breda distributionsutbud.

Men AI-startups som fattar några viktiga beslut tidigt kan isolera sig från denna hot, och bli riktiga disruptors genom att utnyttja de fördelar de har över Big Tech.

Tävla i en produktkategori som är AI-nativ

En strategi för AI-startups för att vinna mot Big Tech är att fokusera på produktkategorier som är AI-nativa. Vad betyder detta? Medan Big Tech kan lägga till någon AI-funktionalitet till sina befintliga produkter, är deras användare, utvecklare och produktvägar alla fokuserade på att betjäna dessa befintliga användarflöden. Att modifiera dessa flöden medför medfödda risker.

I själva verket är detta exakt den dynamik som förde många av dagens huvudaktörer i tech till framträdande ställning, som identifierats av Clayton Christensen i hans banbrytande bok, The Innovator’s Dilemma. Den här gången är de dock de etablerade företagen.

Låt oss ta exemplet med sökning. Det är tydligt att LLM:er kommer att förändra sättet användare söker efter svar på sina frågor. När någon söker efter något, letar de inte efter en lista med webblänkar. De letar efter svar på frågor, eller specifika produkter, platser eller personer. Detta är varför LLM:er sticker ut som potentiella sökmotortrötthet.

För ett sökmotorsföretag att modifiera de grundläggande flödena i sin upplevelse är att riskera att förlora användare och miljarder dollar i intäkter. Men om de väljer att inte gå över till en chatt-stilgränssnitt, öppnar de sig upp helt för nya konkurrenter. I båda fallen är de på en nackdel till din startups AI-nativa produkt.

Produktkategorier som verkligen kan omfamna generativ AI-nativ innovation är data-drivna och tillgodoser en mängd olika specialiserade användningsfall. Några exempel på kategorier som verkar vara AI-nativa inkluderar sökning, rekommendationssystem eller juridisk och medicinsk teknik.

Funktionstäthet som differentierare

Traditionellt sett fokuserade startups och små team på en nisch och utvecklade några mycket värdefulla funktioner som betjänade en väldefinierad publik. Större företag med större utvecklingsteam kunde ta med fler funktioner till marknaden, snabbare.

Med Generativ AI har flaskhalsen i utvecklingen flyttats från kodning till produkt och UX. Ett smidigt startup kan flytta snabbare för att ta med en rik uppsättning funktioner som tillhandahåller värde för kunder. Även små innovationer på detta stadium ger enormt värde för användare. Och till skillnad från ett stort, etablerat tech-företag, bromsas de inte upp av regelefterlevnadsbegränsningar och byråkratiskt papperarbete. Detta tillåter dem att etablera en fotfäste och vinna momentum innan Big Tech kan komma ikapp.

Kanske den största fördelen med att fokusera på funktionstäthet och tid till marknad är den snabbt utvecklande naturen av AI-teknik. Nya modeller, snabbare modeller, fler användningsfall. Bara under de senaste månaderna har vi sett OpenAI, till exempel, skynda igenom deras GPT3, GPT3.5 och GPT4-modeller, medan de släppte DALL-E 2, ChatGPT och öppnade API-åtkomst, vilket möjliggjorde en annan ordning av innovation. I januari 2023 såg vi Microsoft springa så fort de kunde för att investera i, inte konkurrera med, OpenAI.

Såsom fältet fortsätter att utvecklas och mognar, kommer startups som kan differentiera och innovativa att ha en fördel över större konkurrenter som kan ha svårt att anpassa sig till den förändrade tekniklandskapet.

Hitta och äga en ny produktkategori

AI löser många problem. Detta skapar i sin tur nya, oväntade problem. Att upptäcka ett av dessa nya problem som resulterar i en förändring i teknik eller kundbeteende är inte lätt, men om det görs rätt, kan det sätta ett företag i pole position – före någon större spelare.

Hur AI fungerar och fungerar som ett element i människors dagliga liv är fortfarande en öppen fråga. Vi är alla i AI-kindergarten. Startups som är nära sin marknad, lyssnar ivrigt på de problem som uppstår konsekvent från den initiala implementeringen av deras teknik, kan snabbt utvärdera och bygga lösningar för dessa framväxande utmaningar.

Till exempel, när AI-drivna chattbotar blir populära, uttrycker vissa användare oro över sekretess och datasäkerhet. Ett framåtriktat startup kunde tackla detta framväxande problem och utveckla en AI-lösning som implementerar avancerad kryptering och dataanonymiseringstekniker, vilket lugnar användarnas farhågor och sätter en ny standard i branschen.

I mitt företags fall var det att notera att, även om marknadsförare var överlyckliga att ha de nästan obegränsade kopior som AI gör tillgängliga för dem, fanns det ett nytt problem: att veta vilket innehåll som ska publiceras. Att lösa detta nya problem var nyckeln för Anyword att bygga, inte bara en funktion, utan ett helt erbjudande som fokuserar på att generera effektivt innehåll och tillhandahålla verktyg för att analysera och hantera kopior som stöder marknadsförarens arbetsflöden och mål.

Genom att identifiera dessa framväxande problem och erbjuda innovativa lösningar kan startups etablera sig som pionjärer i nya AI-kategorier, cementera sin position som disruptors på marknaden.