Vieles, was im traditionellen SaaS-Zeitalter funktioniert hat, gilt auch im KI-Zeitalter nicht mehr. Bei Treffen mit Hunderten von KI-Gründern, die für das Unternehmen entwickeln, haben sich einige Kernprinzipien herauskristallisiert, die die Art und Weise prägen, wie Teams auf dem heutigen Markt aufbauen und wachsen. - Auffällige Demos sind einfach, die Entwicklung substanzieller Produkte ist schwierig: Es erfordert die Orchestrierung über mehrere Modelle hinweg, Feinabstimmung, Evals und eine tiefe, kundenspezifische Integration, damit KI in der Produktion funktioniert. - Ein ARR von 1 Mio. $ ist nicht mehr der klassische Benchmark der Serie A: KI-native Startups wachsen schneller als ihre SaaS-Pendants, wobei einige in ~9 Monaten einen ARR von 5 Mio. $ erreichen. Unternehmen verfügen jetzt über dedizierte KI-Budgets und Mandate auf CEO-Ebene, die sie kaufen können. - Die Build-Kosten brechen ein: OpenAI hat gerade die Preise für o3 um 80 % gesenkt. Tools wie Cursor und Lovable erleichtern es Entwicklern und technisch nicht versierten Benutzern, vollständige Apps auszuliefern. Erwarten Sie eine Flut von Anwendungen (und potenziellen Wettbewerbern). - Geschwindigkeit vermehrt sich: Die Produktgeschwindigkeit und die frühe Markendynamik können zu einer Dominanz in der Kategorie führen. Unternehmen wie Cursor, Decagon und ElevenLabs haben schnell gehandelt, Großkunden gewonnen und Markenstärke aufgebaut, bevor die etablierten Unternehmen reagieren konnten. - Burggräben sind immer noch wichtig: Die Gewinner werden zu Aufzeichnungssystemen, betten sich in Arbeitsabläufe ein und bauen tiefe vertikale Integrationen auf, insbesondere in komplexen Branchen wie Gesundheitswesen und Logistik.

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