0/ 🚨 Společnosti zabývající se umělou inteligencí se chovají jinak než tradiční společnosti SaaS a zakladatelé se nás neustále ptají, jak se společnosti zabývající se umělou inteligencí přizpůsobují a prorážejí. Po rozhovorech se stovkami společností zabývajících se umělou inteligencí v posledních několika letech si myslíme, že existuje několik nových principů pro budování trvalých podniků v oblasti 👇 umělé inteligence

1/ Okázalá dema jsou snadná. Podstatné produkty jsou těžké. 💻 Dříve se s oblibou říkalo, že veškerý software AI je "GPT wrapper", což znamenalo, že jeho vytvoření je triviální a poskytovatelé modelů by ho snadno zahrnuli. Myslíme si, že to nemůže být více špatné. Nejlepší společnosti zabývající se podnikovou umělou inteligencí mají neuvěřitelnou technickou a produktovou hloubku; zůstávají extrémně blízko výzkumu SOTA, řetězí různé modely dohromady na základě rychlosti výkonu a nákladů, spouštějí sofistikované evaly a řeší dlouhý chvost problémů potřebných k tomu, aby umělá inteligence fungovala ve výrobě. Často také vynakládají značné úsilí dopředu, aby se ujistili, že jejich produkty budou úspěšné v jedinečném kontextu jejich zákazníků. To znamená, že společnosti zabývající se umělou inteligencí mají podstatně větší nárůst softwaru a GTM, než by mohlo poskytnout jednoduché volání API, a mnohem větší hloubku, než by mohlo zvládnout okázalé demo online.

2/ Prosadit se trvá déle než kdy jindy: 10x je nové 3x. 🚀 Dosažení ARR ve výši 1 milionu dolarů za 12 měsíců bývalo pro společnosti SaaS metrikou severní hvězdy, ale společnosti zabývající se umělou inteligencí to vyhazují z vody. Výzkum společnosti @stripe ukazuje, že společnosti zabývající se umělou inteligencí dosahují ARR ve výši 5 milionů dolarů dramaticky rychlejším tempem, a moji kolegové @omooretweets a @mandrusko1 zpracovali naše interní @a16z data a odhalili, že jsme zaznamenali více společností, které v prvním roce dosáhly 2–5 milionů dolarů než kdykoli předtím. Myslíme si, že toto zrychlení je způsobeno tím, že 1) podniky jasně vidí hodnotu umělé inteligence a aktivně ji vyhledávají, čímž posouvají prodejní cykly, a 2) smlouvy s umělou inteligencí často nahrazují pracovní sílu místo softwaru, a jsou tedy větší než předchozí smlouvy SaaS.

3/ Bariéra vstupu padla: očekávejte záplavu žádostí. 🌊 Náklady na výpočetní výkon prudce klesají a agentická IDE, jako jsou @cursor_ai + platformy pro převod textu do aplikací, jako je @lovable_dev, usnadňují vytváření softwaru než kdykoli předtím. Tyto dva faktory mění rovnici nákladů a úsilí na mnoha trzích a uvolňují schopnost vyrábět kategorie, které byly dříve softwarem nedostatečně obsluhovány. To sahá od osobního softwaru pro trhy jednoho (např. osobní sledovače zdraví) až po dlouhý chvost pracovních postupů / interních nástrojů v podnicích, které jsou v současné době slepeny a udržovány lidmi nebo křehkými řešeními RPA. Myslíme si, že software začne postupem času požírat ještě více pracovních postupů a že jakýkoli pracovní postup, který může být softwarem, se nakonec stane softwarem.

4/ Na rychlosti záleží více než kdy jindy. 🏃 Ve všech kategoriích dnes soutěží desítky firem. Při prolomení cesty záleží na rychlosti a hybnosti více než kdy jindy. Společnosti jako @cursor_ai @DecagonAI a @elevenlabsio využily počáteční dynamiku k tomu, aby se staly přední značkou ve svých kategoriích, což jim umožnilo získat špičkové talenty, rozšířit plochu produktů, získat hlavní zákazníky, dosáhnout rychlého růstu tržeb a vybudovat dominanci značky – často dříve, než rychlí následovníci měli šanci adekvátně reagovat. Ve světě, kde je každá kategorie přeplněná mnoha hráči, neexistuje žádná náhrada za rychlou přepravu.

5/ Aby si udrželi tuto počáteční výhodu, stále záleží na příkopech. 🏰 Čistá rychlost přepravy umožňuje společnostem prorazit, ale společnosti si musí tuto výhodu udržet. Umělá inteligence sama o sobě není příkopem: je to způsob, jak zákazníkům dodat hodnotu. Jak říká můj kolega @dhaber, je rozdíl mezi diferenciací a obhajitelností a při vytváření trvalých produktů stále záleží na příkopech. Od této chvíle vidíme, že společnosti zabývající se podnikovou umělou inteligencí dodržují stejné příkopy jako tradiční společnosti podnikového softwaru, jmenovitě systémy záznamů, uzamčení pracovních postupů, hluboké integrace a vztahy se zákazníky.

6/ Toto je jedno z nejvíce vzrušujících období pro stavitele, protože umělá inteligence odemyká nové trhy a rozšiřuje stávající příležitosti. Tato pozorování odrážejí to, co dnes vidíme ve startupech v oblasti umělé inteligence. Celý příspěvek si můžete přečíst na