Vilka är de största hindren som förhindrar AI-startups från att skala upp? – Tankeledare

Av Salvatore Minetti, VD, Fountech.Ventures

Löftet om artificiell intelligens (AI) har utan tvekan fångat mångas fantasi under det senaste decenniet. Driven av stark allmänhetens intresse har tekniken blivit en verklig kraft för det goda, med löften om att leverera lösningar som kan lösa några av världens största problem.

I förhållande till andra nyutvecklade tekniker var AI-företag den ledande investeringskategorin globalt 2019, med över 23 miljarder dollar i finansiering enligt Tech Nation.

Men AI-företag kräver mer än bara investeringar för att verkligen blomstra i den nuvarande klimatet. Faktum är att problemet inte är så mycket bristen på start-ups, utan bristen på scale-ups.

För att verkligen driva denna disciplin framåt är det dags att vi ökar våra ansträngningar för att odla de mest innovativa företagen mot långsiktig framgång, så att de kan bli starka företag. Detta leder till frågan: vad är de hinder som hindrar AI-företag från att växa utöver start-up-fasen?

Att bestämma “sanna” AI-företag

Det är ingen hemlighet att etiketten “AI” har blivit allmänt använd, med företag som använder termen vänster, höger och centrum för att säkra investeringar. Problemet med detta är att vissa företag utan AI i sin kärna hindrar framstegen i sektorn som helhet, och hindrar utvecklingen av progressiva lösningar.

De här problemen med semantik gör det svårare för investerare att avgöra vilka företag som verkligen använder “sanna” AI, och vilka som inte gör det. Faktum är att en nylig rapport från MMC Ventures visade att två femtedelar av Europas AI-startups inte använder AI i några av sina produkter. Exempel som detta visar hur utbrett missbruket av termen är. Utan tvekan kan sammanblandning av en produkts eller tjänsts betydelse inte bara leda till överspending och dålig genomförande, utan också ett företags slutliga undergång när det konkurreras ut av de med mer tydlighet och fokus.

Investerare skulle därför göra väl i att undvika detta öde genom att granska företagen noggrant i början av processen. Detta kan uppnås genom att ställa nyckelfrågor, såsom “är detta företag beroende av AI för sin konkurrensfördel?” och “kommer detta företag att driva sektorn framåt?”. På detta sätt kan resurserna användas mer värdefullt på företag med skalbara tekniska lösningar och verklig konkurrensfördel.

Start-up-hinder

I den djuptekniska arenan har de ambitiösa unga lagen vanligtvis den determination och tekniska expertis som krävs för att designa och skapa en innovativ produkt. Men kraftfulla koncept är inte alltid tillräckliga för att garantera framgången för ett nytt företag, och för stor fokus på tekniken kan hämma dess framsteg.

Bristen på tydliga mått för AI-startups är särskilt utmanande; det är svårt att mäta vad som gör en “bra” AI-firma. Hype kring AI och dess växande popularitet har också gett upphov till intensiv konkurrens, vilket innebär att grundare måste vara särskilt medvetna om de hinder de kommer att möta.

Vissa grundläggande aspekter är viktiga för alla företag. För det första måste entreprenörer kunna visa att de hanterar ett stort och viktigt problem – och visa varför de är i den bästa positionen att lösa det. Kanske ännu viktigare är att företag måste etablera om människor kommer att vara villiga att betala bra pengar för sin lösning.

AI-startups kommer vanligtvis att falla på många av samma hinder som deras mer traditionella motsvarigheter. En annan rapport från CB Insights visade de vanligaste anledningarna till att blivande entreprenörer kan misslyckas på sin väg upp, vilket inkluderade brist på marknadsbehov för produkten, inte ha rätt team och att bli utkonkurrerad av andra företag.

Det första av dessa kräver särskild uppmärksamhet: det är en vanlig svaghet hos många tech-startups att de bygger produkten och sedan hoppas att någon vill ha den. En brist på att ta rätt steg i början för att förstå den potentiella passningen och efterfrågan innebär att den slutliga produkten inte till slut fångar målmarknadens uppmärksamhet.

För AI-företag måste teamet kunna visa att deras AI verkligen tillför värde till de data de använder – och inte bara används som en rökridå. Hjälper AI till att förklara mönster i data, ge precisa förklaringar, identifiera viktiga trender och slutligen optimera användningen av informationen?

Om inte, måste de ifrågasätta om de verkligen borde sälja sig som ett AI-startup. Det finns en verklig risk att resurser kommer att slösas bort på att bygga och marknadsföra en lösning som inte verkligen löser ett problem med hjälp av artificiell intelligens. Till slut är sådana företag troligen att förlora sin vision över tiden och inte lyckas leva upp till den standard de kan ha tänkt sig. De kan också ha svårt att säkra finansiering; de flesta VCs vill inte riskera en investering i en teknologi som är tvetydig.

Unga team tenderar också att möta vägspärrar när det gäller den finansiella sidan: AI-startups är antingen underfinansierade från början eller bränner mer kontanter än nödvändigt. För att uppnå hållbar tillväxt behöver de unga företagen kunna planera bortom utvecklingsbudgeten och skapa en skalbar kommersiell modell som kommer att stå provet av tiden. Det är ingen lätt uppgift med begränsad affärsförståelse.

Att odla AI-startups till framgång

Många av dessa misstag bottnar i att start-ups ofta kommer till korta där lämplig mentorering och affärsförståelse är concerned. Faktum är att de flesta skulle dra nytta av någon extra expertis för att navigera vanliga hinder.

Det är därför grundläggande att företagsgrundare arbetar med tredjepartsrådgivare för att kompensera för eventuella kunskapsluckor. Unga team behöver mentorer för att hjälpa dem manövrera i okänd terräng och för att ge ytterligare juridisk, finansiell och logistisk vägledning.

Till slut är det inte tillräckligt att bara finansiera ett projekt. Det är essentiellt att vi arbetar för att tillhandahålla en mer holistisk modell för att stödja unga AI-startups, så att företagen sätts på vägen mot kommersiellt skalbara projekt. Det är bara genom att tillhandahålla specialiststöd och hjälp med de mer grundläggande aspekterna av affärer – samt tillgång till talang, kapital och peer-nätverk – som vi kan verkligen driva framåt i banbrytande AI-teknologi.