Wiele z tego, co działało w tradycyjnym SaaS, nie sprawdza się w erze sztucznej inteligencji. Spotykając się z setkami założycieli sztucznej inteligencji tworzących dla przedsiębiorstw, wyłoniliśmy kilka podstawowych zasad, które kształtują sposób, w jaki zespoły budują i rozwijają się na dzisiejszym rynku. - Efektowne demonstracje są łatwe, ale tworzenie merytorycznych produktów jest trudne: wymaga orkiestracji wielu modeli, dostrajania, ocen i głębokiej, specyficznej dla klienta integracji, aby sztuczna inteligencja działała w produkcji. - 1 mln USD ARR nie jest już klasycznym benchmarkiem serii A: startupy natywne dla sztucznej inteligencji rozwijają się szybciej niż ich odpowiedniki SaaS, a niektóre osiągają 5 mln USD ARR w ciągu ~9 miesięcy. Przedsiębiorstwa mają teraz dedykowane budżety na sztuczną inteligencję i mandaty do zakupu na poziomie dyrektora generalnego. - Koszty budowy spadają: OpenAI właśnie obniżyło ceny o3 o 80%. Narzędzia takie jak Cursor i Lovable ułatwiają programistom i użytkownikom nietechnicznym dostarczanie pełnych aplikacji. Spodziewaj się zalewu aplikacji (i potencjalnych konkurentów). - Związki szybkościowe: Szybkość produktu i wczesny rozpęd marki mogą przerodzić się w dominację w kategorii. Firmy takie jak Cursor, Decagon i ElevenLabs działały szybko, zdobywały głównych klientów i budowały siłę marki, zanim zasiedziałe firmy zdążyły zareagować. - Fosy nadal mają znaczenie: Zwycięzcy stają się systemami ewidencji, osadzają się w przepływach pracy i budują głębokie integracje pionowe, zwłaszcza w złożonych branżach, takich jak opieka zdrowotna i logistyka.

Pełny artykuł tutaj z większą liczbą przykładów i ram dla konstruktorów sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach: