Lãnh đạo tư tưởng

Trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy đầu tư – nhưng các doanh nhân cần cẩn thận với những gì họ tuyên bố

mm

Trí tuệ nhân tạo (AI) vẫn là một trong những động lực mạnh mẽ nhất của đầu tư vốn rủi ro, chứng tỏ rằng chu kỳ cường điệu chưa kết thúc. Theo một báo cáo gần đây của EY, 37% số tiền huy động trong quý thứ ba của năm 2024 là cho các công ty liên quan đến AI, tương tự như khối lượng trong quý thứ hai. Các công ty khởi nghiệp sử dụng AI đang được chú ý vì khả năng giải quyết các vấn đề lớn trong lĩnh vực robot, tự động hóa, chăm sóc sức khỏe, hậu cần và nhiều hơn nữa. Nhưng thực tế là các nhà đầu tư nghe “Chúng tôi đang sử dụng AI” suốt cả ngày. Mức độ mà các doanh nhân thực sự sử dụng nó khác nhau đáng kể. Thậm chí còn có phản ứng từ các nhà đầu tư, bao gồm một báo cáo 31 trang của Goldman Sachs đặt câu hỏi về việc AI có xứng đáng với đầu tư hay không.

Ủy ban Thương mại Liên bang (FTC) gần đây đã宣 bố một cuộc trấn áp đối với các công ty đưa ra các tuyên bố AI sai lệch. Việc “rửa AI” – đưa AI vào tiếp thị mà không có căn cứ – có thể thu hút sự chú ý, nhưng nó là một con đường nhanh chóng để mất uy tín. Các nhà sáng lập cần phải giao tiếp rõ ràng và trung thực về cách AI phù hợp với doanh nghiệp của họ. Sự tập trung phải được đặt vào sự đổi mới thực sự, không chỉ là theo đuổi các từ khóa hot.

Điều quan trọng là phải tránh những tình huống như Theranos, nơi những tuyên bố táo bạo được đưa ra mà không có cơ sở, dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng. Các ставки thậm chí còn cao hơn với AI, vì sự phức tạp kỹ thuật làm cho nó khó khăn hơn để xác minh các tuyên bố về cách nó được sử dụng và dễ dàng hơn để lạm dụng trượt qua. Theo công ty bảo hiểm Allianz, 38 vụ kiện liên quan đến AI đã được nộp giữa tháng 3 năm 2020 và tháng 10 năm 2024 – 13 trong số đó đã được nộp trong năm 2024 alone.

Sự hấp dẫn của AI đối với các nhà đầu tư không chỉ là về sự tinh vi kỹ thuật. Nó là về việc giải quyết các vấn đề quan trọng và tạo ra một doanh nghiệp thực sự. Các nhà sáng lập誰 thực hiện các biện pháp ngắn hoặc phóng đại khả năng AI của họ có nguy cơ làm mất lòng những người ủng hộ họ đang cố gắng thu hút. Với các cơ quan quản lý đang tăng cường sự giám sát và thị trường trở nên tinh tế hơn, việc cung cấp nội dung là điều cần thiết.

Phạm vi rộng lớn của AI

Trí tuệ nhân tạo bao gồm nhiều hơn những công cụ AI đối thoại đang thống trị các tiêu đề. Patrick Winston, nhà khoa học máy tính và giáo sư tại MIT, đã phác thảo các yếu tố cơ bản của AI hơn 30 năm trước trong cuốn sách giáo khoa kinh điển của mình, “Trí tuệ nhân tạo“. Trước khi các mô hình ngôn ngữ lớn chiếm được trí tưởng tượng của công chúng, AI đã thúc đẩy các tiến bộ trong giải quyết vấn đề, lý luận định lượng và kiểm soát thuật toán. Những gốc rễ này nhấn mạnh các ứng dụng đa dạng của AI ngoài các bot trò chuyện và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Hãy xem xét vai trò của AI trong robot và tầm nhìn máy tính. Kỹ thuật định vị và lập bản đồ đồng thời (SLAM), ví dụ, là một kỹ thuật đột phá cho phép máy móc điều hướng và giải thích môi trường. Nó hỗ trợ các hệ thống tự động quan trọng và thể hiện khả năng của AI trong việc giải quyết các thách thức kỹ thuật phức tạp. Mặc dù không được công nhận rộng rãi như các mô hình ngôn ngữ lớn, những tiến bộ này cũng mang tính cách mạng.

Các lĩnh vực như nhận dạng giọng nói và tầm nhìn máy tính, từng được coi là các đổi mới của AI, đã trưởng thành thành các lĩnh vực riêng biệt, biến đổi các ngành công nghiệp trong quá trình này và trong nhiều trường hợp, mất nhãn “AI”. Nhận dạng giọng nói đã cách mạng hóa khả năng tiếp cận và giao diện điều khiển bằng giọng nói, trong khi tầm nhìn máy tính thúc đẩy các tiến bộ trong các lĩnh vực như phương tiện tự động, hình ảnh y tế, nhận dạng khuôn mặt và phân tích bán lẻ. Đối với các nhà sáng lập, điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thể hiện cách các đổi mới của họ phù hợp với phong cảnh rộng lớn hơn của AI. Việc thể hiện một sự hiểu biết tinh tế về phạm vi của AI cho phép các công ty khởi nghiệp nổi bật trong một hệ sinh thái tài trợ cạnh tranh ngày càng tăng cho các công ty giai đoạn đầu các công ty giai đoạn đầu.

Ví dụ, các mô hình học máy có thể tối ưu hóa hậu cần chuỗi cung ứng, dự đoán sự cố thiết bị hoặc cho phép các chiến lược định giá động. Những ứng dụng này có thể không thu hút sự chú ý giống như các bot trò chuyện, nhưng chúng mang lại giá trị khổng lồ cho các ngành công nghiệp tập trung vào hiệu quả và đổi mới.

Nói ngôn ngữ của các nhà đầu tư

Khi giao tiếp với các nhà sáng lập về cách họ sử dụng AI, các nhà sáng lập nên tập trung vào các tác động có thể đo lường được, chẳng hạn như hiệu quả cải thiện, kết quả người dùng tốt hơn hoặc lợi thế kỹ thuật độc đáo. Nhiều nhà đầu tư không phải là những người có chuyên môn sâu về kỹ thuật, vì vậy điều quan trọng là phải trình bày các khả năng AI bằng ngôn ngữ đơn giản và dễ tiếp cận. Giải thích AI làm gì, nó hoạt động như thế nào và tại sao nó lại quan trọng xây dựng niềm tin và uy tín.

Các nhà đầu tư đang ngày càng mệt mỏi khi nghe thấy thuật ngữ “AI”, lo ngại rằng các doanh nhân đang quá gắn liền thương hiệu của họ với công nghệ thay vì cách nó giúp họ giải quyết các vấn đề. AI đã trở thành một yếu tố cơ bản trong nhiều ngành công nghiệp và vai trò của nó không nên được phóng đại trong chiến lược của một công ty.

Cũng quan trọng không kém là tính minh bạch. Với FTC đang trấn áp các tuyên bố AI sai lệch, việc trung thực về những gì công nghệ của bạn có thể và không thể làm là điều cần thiết. Việc phóng đại khả năng có thể tạo ra sự quan tâm ban đầu nhưng có thể nhanh chóng phản tác dụng, dẫn đến thiệt hại về danh tiếng hoặc sự giám sát của các cơ quan quản lý.

Các nhà sáng lập cũng nên nhấn mạnh cách sử dụng AI của họ phù hợp với các cơ hội thị trường rộng lớn hơn. Ví dụ, việc tận dụng AI cho phân tích dự đoán, tối ưu hóa hoặc hệ thống ra quyết định có thể thể hiện sự sáng tạo và đổi mới. Những ứng dụng này có thể không chiếm ưu thế trong các tiêu đề như các bot trò chuyện, nhưng chúng giải quyết các nhu cầu thực tế mà các nhà đầu tư quan tâm.

Cuối cùng, điều quan trọng là trình bày AI như một công cụ thúc đẩy giá trị và giải quyết các vấn đề quan trọng. Bằng cách tập trung vào giao tiếp rõ ràng, trung thực và phù hợp với các ưu tiên của nhà đầu tư, các nhà sáng lập có thể tự định vị mình như những nhà lãnh đạo đáng tin cậy và có tư duy tiến bộ trong không gian AI.

Kevin Dowling, PhD là Giám đốc Quản lý của Nhà máy Robot và Phần cứng. Ông mang đến hàng thập kỷ lãnh đạo trong lĩnh vực robot, phần cứng và kỹ thuật tiên tiến. Trước đó, ông từng là CEO của Kaarta, một công ty nổi tiếng với việc cung cấp các giải pháp lập bản đồ và định vị 3D thế giới cho người và robot. Trước đó, ông là VP của Kỹ thuật tại 4Moms, nơi ông lãnh đạo một đội 50 người phát triển các sản phẩm tiêu dùng sáng tạo. Sớm trong sự nghiệp của mình, Kevin là VP của Nghiên cứu và Phát triển tại MC10 ở Cambridge, nơi ông xây dựng và lãnh đạo đội kỹ thuật và giúp đưa các sản phẩm điện tử linh hoạt dựa trên bán dẫn hiệu suất cao của công ty vào các ứng dụng thực tế.

Kevin là Phó Chủ tịch Chiến lược và Công nghệ cho Philips Color Kinetics, nhà phát minh và lãnh đạo tiên phong trong lĩnh vực chiếu sáng LED. Kevin là một thành viên quan trọng của đội quản lý cấp cao khi CK chuyển đổi qua một IPO (2004) và việc mua lại 800 triệu đô la bởi Philips (2007). Ngoài lãnh đạo kỹ thuật, ông đã tạo ra và chủ trì các ủy ban đầu tiên để tiêu chuẩn hóa việc đo lường và tuổi thọ của LED, các tiêu chuẩn và hoạt động liệt kê tuân thủ. Ông đã đưa các thành viên trong ngành và cơ quan chính phủ lại với nhau và hoạt động trong lĩnh vực lập pháp liên quan đến năng lượng cũng như giúp giành được giải thưởng L-Prize 10 triệu đô la cho Philips. Ông cũng lãnh đạo nhiều chương trình giáo dục và là một diễn giả thường xuyên tại các sự kiện trong ngành.

Trước khi đến Color Kinetics, Kevin là Kỹ sư Robot trưởng tại PRI Automation, và có hơn 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực kỹ thuật robot tiên tiến tại Viện Robot của Đại học Carnegie Mellon, nơi ông xây dựng một số phương tiện tự hành đầu tiên trên thế giới.

Tiến sĩ Dowling là người phát minh của hơn 85 bằng sáng chế Hoa Kỳ đã được cấp. Ông nhận bằng Cử nhân Toán học, và bằng Thạc sĩ và Tiến sĩ về Robot của Đại học Carnegie Mellon.