0/ 🚨 Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją zachowują się inaczej niż tradycyjne firmy SaaS, a założyciele nieustannie pytają nas, w jaki sposób firmy zajmujące się sztuczną inteligencją dostosowują się i wykorzystują. Po rozmowach z setkami firm zajmujących się sztuczną inteligencją w ciągu ostatnich kilku lat uważamy, że istnieje kilka wyłaniających się zasad budowania trwałych firm 👇 zajmujących się sztuczną inteligencją w przedsiębiorstwach

1/ Efektowne demonstracje są łatwe. Merytoryczne produkty są trudne. 💻 Kiedyś popularne było mówienie, że całe oprogramowanie AI to "opakowanie GPT", co sugeruje, że jest trywialne do zbudowania i łatwo zostanie wchłonięte przez dostawców modeli. Uważamy, że to nie może być bardziej błędne. Najlepsze firmy zajmujące się sztuczną inteligencją dla przedsiębiorstw mają niesamowitą głębię techniczną i produktową; Pozostają bardzo blisko badań SOTA, łączą ze sobą różne modele w oparciu o wydajność, szybkość i koszty, przeprowadzają zaawansowane oceny i rozwiązują długi ogon problemów wymaganych do działania sztucznej inteligencji w produkcji. Często podejmują również znaczne wysiłki w zakresie wybiegania w przyszłość, aby upewnić się, że ich produkty odnoszą sukces w unikalnym kontekście ich klientów. Oznacza to, że firmy zajmujące się sztuczną inteligencją mają znacznie więcej oprogramowania i wzrostu GTM, niż mogłoby zapewnić proste wywołanie API, a także znacznie większą głębię, niż mogłoby to zapewnić efektowne demo online.

2/ Potrzeba więcej niż kiedykolwiek, aby się wybić: 10x to nowe 3x. 🚀 Osiągnięcie 1 miliona dolarów ARR w ciągu 12 miesięcy było kiedyś wskaźnikiem gwiazdy polarnej dla firm SaaS, ale firmy zajmujące się sztuczną inteligencją wysadzają to z wody. Badania przeprowadzone przez @stripe pokazują, że firmy zajmujące się sztuczną inteligencją osiągają 5 milionów dolarów ARR w znacznie szybszym tempie, a moi koledzy @omooretweets i @mandrusko1 przeanalizowali nasze wewnętrzne dane @a16z i ujawnili, że widzieliśmy więcej firm osiągających 2-5 milionów dolarów w pierwszym roku działalności niż kiedykolwiek wcześniej. Uważamy, że to przyspieszenie wynika z tego, że 1) przedsiębiorstwa wyraźnie dostrzegają wartość sztucznej inteligencji i aktywnie jej poszukują, co przyspiesza cykle sprzedaży, oraz 2) umowy dotyczące sztucznej inteligencji często zastępują pracę zamiast oprogramowania, a zatem są większe niż poprzednie umowy SaaS.

3/ Bariera wejścia spadła: spodziewaj się zalewu aplikacji. 🌊 Koszt obliczeń gwałtownie spada, a agentyczne środowiska IDE, takie jak platformy @cursor_ai + text-to-app, takie jak @lovable_dev, ułatwiają tworzenie oprogramowania niż kiedykolwiek wcześniej. Te dwa czynniki zmieniają równanie kosztów i wysiłku na wielu rynkach i odblokowują możliwość produktizacji kategorii, które wcześniej nie były obsługiwane przez oprogramowanie. Począwszy od oprogramowania osobistego dla rynków takich firm (np. osobistych monitorów stanu zdrowia), jak i długiego ogona przepływów pracy / narzędzi wewnętrznych w przedsiębiorstwie, które są obecnie sklejone i utrzymywane przez ludzi, po kruche rozwiązania RPA. Sądzimy, że z czasem oprogramowanie zacznie pochłaniać jeszcze więcej przepływów pracy i że każdy przepływ pracy, który może być oprogramowaniem, w końcu stanie się oprogramowaniem.

4/ Szybkość ma większe znaczenie niż kiedykolwiek. 🏃 Obecnie w każdej kategorii rywalizują ze sobą dziesiątki firm. Aby się wybić, prędkość i rozpęd mają większe znaczenie niż kiedykolwiek. Firmy takie jak @cursor_ai @DecagonAI i @elevenlabsio wykorzystały wczesną dynamikę, aby stać się czołową marką w swoich kategoriach, co pozwoliło im rekrutować największe talenty, poszerzać powierzchnię produktów, zdobywać głównych klientów, osiągać szybki wzrost przychodów i ustanawiać dominację marki – często zanim szybcy zwolennicy mieli szansę odpowiednio zareagować. W świecie, w którym każda kategoria jest przepełniona wieloma graczami, nic nie zastąpi szybkiej wysyłki.

5/ Aby utrzymać tę wczesną przewagę, fosy nadal mają znaczenie. 🏰 Czysta szybkość wysyłki umożliwia firmom wybicie się na rynek, ale firmy muszą utrzymać tę przewagę. Sztuczna inteligencja sama w sobie nie jest fosą: jest sposobem na dostarczanie wartości klientom. Jak mówi mój kolega @dhaber, istnieje różnica między zróżnicowaniem a możliwością obrony, a fosy nadal mają znaczenie dla budowania trwałych produktów. Do tej pory zaobserwowaliśmy, że firmy zajmujące się sztuczną inteligencją dla przedsiębiorstw przestrzegają tych samych fos, co tradycyjne firmy zajmujące się oprogramowaniem dla przedsiębiorstw, a mianowicie systemów zapisów, blokady przepływu pracy, głębokiej integracji i relacji z klientami.

6/ Jest to jeden z najbardziej ekscytujących okresów dla budowniczego, ponieważ sztuczna inteligencja odblokowuje nowe rynki i rozszerza istniejące możliwości. Obserwacje te odzwierciedlają to, co obserwujemy obecnie w startupach zajmujących się sztuczną inteligencją. Przeczytaj cały post na