إن شركتك الناشئة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي ليست مثل شركة SaaS النموذجية

تواجه الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي مجموعة مختلفة من التحديات عن تلك التي تواجهها شركة SaaS النموذجية. كانت تلك هي الرسالة التي وجهتها رودينا سيسيري، المؤسس والشريك الإداري في شركة Glasswing Ventures، الأسبوع الماضي في حدث TechCrunch Early Stage في بوسطن.

أوضح Seseri أن مجرد اتصالك ببعض واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، لا يجعلك شركة ذكاء اصطناعي. قال سيسيري: “وباستخدام الذكاء الاصطناعي الأصلي، لا أعني أنك تضع غلافًا لامعًا مع بعض الاستدعاءات لـ OpenAI أو Anthropic مع واجهة مستخدم تشبه الإنسان وأنت شركة ذكاء اصطناعي”. “أعني عندما يكون لديك بالفعل خوارزميات وبيانات في جوهر وجزء من عملية إنشاء القيمة التي تقدمها.”

يقول سيسيري أن هذا يعني أن هناك اختلافات كبيرة في كيفية حكم العملاء والمستثمرين على شركة الذكاء الاصطناعي مقابل شركة SaaS الناشئة، ومن المهم فهم الاختلافات. بالنسبة للمبتدئين، يمكنك وضع شيء لم يتم الانتهاء منه بعد في العالم باستخدام SaaS. لا يمكنك فعل ذلك باستخدام الذكاء الاصطناعي لعدة أسباب.

قالت: “هذا هو الأمر: باستخدام منتج SaaS الذي تقوم ببرمجته، يمكنك ضمان الجودة وتحصل على الإصدار التجريبي نوعًا ما – إنه ليس المنتج النهائي، ولكن يمكنك نشره والبدء فيه”.

الذكاء الاصطناعي هو حيوان مختلف تمامًا: لا يمكنك طرح شيء ما والأمل في الأفضل. وذلك لأن منتج الذكاء الاصطناعي يتطلب وقتًا حتى يصل النموذج إلى نقطة يكون فيها ناضجًا بدرجة كافية للعمل مع العملاء الفعليين ولكي يثقوا به في سياق الأعمال.

وقالت: “في الأيام الأولى، كان الأمر بمثابة منحنى حاد في تعلم وتدريب الخوارزمية، ومع ذلك يجب أن تكون جيدة بما يكفي ليرغب العميل في الشراء، لذا يجب أن تكون جيدة بما يكفي لخلق قيمة”. وهذا هو الخط الصعب الذي يجب العثور عليه لبدء التشغيل في مرحلة مبكرة.

وهذا يزيد من صعوبة العثور على المتبنين الأوائل. تقول أنك تريد تجنب المكالمة الطويلة حيث يحاول المشتري التعرف على الذكاء الاصطناعي. ليس لدى مؤسسي الشركات الناشئة وقت لإجراء مكالمات كهذه. وتقول إنه من المهم التركيز على منتجك ومساعدة المشتري على فهم عرض القيمة الخاص بك، حتى لو لم يكن موجودًا بعد.

“أوضح دائمًا المشكلة التي تحلها وما هو المقياس – كيف تقيسها؟” قالت. تحسين ما يهم المشتري. “إذاً فأنت تحل مشكلة لها نتائج قرارات العمل.” لا بأس في توضيح رؤيتك، ولكن عليك دائمًا أن ترتكز مناقشتك على أولويات العمل وكيف تؤثر هذه الأولويات على خوارزمياتك.

كيف يمكن للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي أن تفوز؟

أثناء قيامك ببناء عملك، عليك أن تفكر في كيفية الحصول على مكان يمكن الدفاع عنه في الذكاء الاصطناعي، وهو أمر يمثل تحديًا خاصًا حيث يقوم اللاعبون الكبار باستمرار بصياغة أجزاء ضخمة من الأفكار التجارية.

ويشير سيسيري إلى أنه في عصر السحابة، كان لدينا طبقة أساسية حيث راهن لاعبو البنية التحتية على مطالبهم؛ طبقة وسطى يعيش فيها لاعبو المنصة؛ وفي الأعلى لدينا طبقة التطبيق حيث تعيش SaaS.

مع السحابة، ظهر عدد قليل من اللاعبين مثل Amazon وMicrosoft وGoogle للتحكم في البنية التحتية. الطبقة الأساسية في الذكاء الاصطناعي هي المكان الذي تعيش فيه نماذج اللغات الكبيرة، وقد ظهر عدد قليل من اللاعبين مثل OpenAI وAnthropic. في حين يمكنك القول بأن هذه شركات ناشئة، إلا أنها ليست بالمعنى الحقيقي لأنها يتم تمويلها من قبل نفس اللاعبين الكبار الذين يهيمنون على سوق البنية التحتية.

“إذا كنت ستتنافس على طبقة أساسية جديدة، أو كما تعلمون، LLM، فسيكون الأمر صعبًا للغاية مع متطلبات رأس المال بمليارات الدولارات، وفي نهاية المطاف، من المحتمل أن ينتهي الأمر إلى أن تصبح سلعة. قالت.

في الجزء العلوي من المكدس توجد طبقة التطبيق حيث تمكنت الآلاف من شركات SaaS من الاستفادة منها في عصر السحابة. وقالت إن اللاعبين الكبار مثل أمازون وجوجل ومايكروسوفت لم يتمكنوا من الاستحواذ على جميع أعمال طبقة التطبيقات وكان هناك مجال للشركات الناشئة للتطور والنمو لتصبح شركات كبيرة وناجحة.

هناك أيضًا طبقة وسطى حيث تتم أعمال السباكة. وتشير إلى شركات مثل Snowflake التي نجحت في بناء أعمال تجارية ناجحة في الطبقة الوسطى من خلال توفير مكان لمشغلي التطبيق لوضع بياناتهم.

فأين تستثمر عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي؟ “أضع أموالي في طبقة التطبيق وبشكل انتقائي للغاية في الطبقة الوسطى. لأنني أعتقد أن هناك خندقًا حول الخوارزميات، سواء كانت خوارزميات مملوكة لك، أو مفتوحة المصدر – والبيانات. لا تحتاج إلى امتلاك البيانات. ولكن إذا اضطررت إلى الاختيار، فأنا أرغب في الحصول على وصول فريد للبيانات وخوارزميات فريدة. وقالت: “إذا اضطررت إلى اختيار واحد، فسوف أسعى للحصول على البيانات”.

من المؤكد أن إنشاء شركة ناشئة تعمل بالذكاء الاصطناعي ليس بالأمر السهل، وربما يكون أكثر صعوبة من بدء تشغيل SaaS. ولكن هذا هو المستقبل، وعلى الشركات التي ستجرب ذلك أن تعرف ما تواجهه وتبني وفقًا لذلك.