3 Strategie per le Start-up di Intelligenza Artificiale per Vincere contro le Grandi Aziende Tecnologiche

3 strategie per le start-up di intelligenza artificiale contro le grandi aziende tecnologiche

Costruire aziende difendibili è diventato più difficile che mai, specialmente con l’emergere dell’intelligenza artificiale generativa. I grandi colossi tecnologici hanno vantaggi intrinseci rispetto alle startup sia in termini di distribuzione che di prezzi competitivi. Ogni fondatore di startup conosce lo scenario da incubo: svegliarsi e scoprire che una grande azienda nel proprio settore offre una nuova funzionalità o un nuovo prodotto concorrenziale. E’ gratuito. E lo hanno incluso nelle loro offerte già ampiamente distribuite.

Tuttavia, le startup di intelligenza artificiale che prendono alcune decisioni chiave fin dall’inizio possono mettersi al riparo da questa minaccia e diventare veri e propri disruptor sfruttando i vantaggi che hanno rispetto ai grandi colossi tecnologici.

Competere in una categoria di prodotto che è nativa dell’intelligenza artificiale

Una strategia per le startup di intelligenza artificiale per vincere contro i grandi colossi tecnologici è concentrarsi su categorie di prodotto che sono native dell’intelligenza artificiale. Cosa significa questo? Mentre i grandi colossi tecnologici possono aggiungere alcune funzionalità di intelligenza artificiale ai loro prodotti esistenti, i loro utenti, i loro sviluppatori e le loro linee guida dei prodotti sono tutti focalizzati sui flussi di lavoro degli utenti esistenti. Modificare questi flussi comporta rischi intrinseci.

In effetti, questa è esattamente la dinamica che ha portato molti dei principali attori tecnologici attuali alla notorietà, come identificato da Clayton Christensen nel suo libro fondamentale, “Il dilemma dell’innovatore”. Questa volta, però, sono gli attuali incumbenti.

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Prendiamo ad esempio la ricerca. È chiaro che i LLM cambieranno il modo in cui gli utenti cercano risposte alle loro domande. Quando qualcuno cerca qualcosa, in realtà non sta cercando una lista di link web. Sta cercando risposte alle domande, o prodotti specifici, luoghi o persone. Ecco perché i LLM spiccano come potenziali killer dei motori di ricerca.

Per un’azienda di motori di ricerca modificare i flussi centrali della sua esperienza significa rischiare di perdere utenti e miliardi di dollari di ricavi. Tuttavia, se scelgono di non passare a un’interfaccia di chat, si aprono completamente a nuovi concorrenti. In entrambi i casi, sono in svantaggio rispetto al prodotto nativo dell’intelligenza artificiale della tua startup.

Le categorie di prodotto che possono abbracciare veramente l’innovazione generativa nativa dell’intelligenza artificiale sono basate sui dati e si rivolgono a una vasta gamma di casi d’uso specializzati. Alcuni esempi di categorie che sembrano essere native dell’intelligenza artificiale includono la ricerca, i motori di raccomandazione o la tecnologia legale e medica.

Densità di funzionalità come elemento differenziante

Tradizionalmente, le startup e i team ridotti si concentravano su una nicchia e sviluppavano alcune funzionalità molto preziose che servivano un pubblico ben definito. Le grandi aziende con team di sviluppatori più numerosi potevano portare sul mercato più funzionalità più rapidamente.

Con l’intelligenza artificiale generativa, il collo di bottiglia dello sviluppo si è spostato dalla codifica al prodotto e all’esperienza utente. Una startup agile può muoversi più velocemente per portare sul mercato un ampio set di funzionalità che forniscono valore ai clienti. Anche piccole innovazioni in questa fase generano un valore enorme per gli utenti. E a differenza di una grande azienda tecnologica consolidata, non vengono rallentate dai vincoli di conformità e dalla burocrazia. Ciò consente loro di stabilire una posizione e guadagnare slancio prima che i grandi colossi tecnologici possano raggiungerli.

Forse il vantaggio più grande di concentrarsi sulla densità di funzionalità e sul tempo di lancio è la natura in rapida evoluzione della tecnologia dell’intelligenza artificiale. Nuovi modelli, modelli più veloci, più casi d’uso. Solo nei mesi scorsi, ad esempio, abbiamo visto OpenAI accelerare con i loro modelli GPT3, GPT3.5 e GPT4, mentre rilasciavano DALL-E 2, ChatGPT e aprono l’accesso all’API, consentendo un altro ordine di grandezza di innovazione. Nel gennaio del 2023 abbiamo visto Microsoft correre il più velocemente possibile per investire in, e non competere con, OpenAI.

Man mano che il settore continua a evolversi e a maturare, le startup che riescono a differenziarsi e innovare avranno un vantaggio rispetto ai concorrenti più grandi che potrebbero avere difficoltà ad adattarsi al mutamento del panorama tecnologico.

Trova e possiedi una nuova categoria di prodotto

L’intelligenza artificiale risolve molti problemi. Ciò, a sua volta, crea nuovi problemi inaspettati. Scoprire uno di questi nuovi problemi che comportano un cambiamento nella tecnologia o nel comportamento dei clienti non è facile, ma se fatto correttamente, può posizionare un’azienda in una posizione di vantaggio – avanti rispetto a qualsiasi grande attore.

Come funziona e si integra l’intelligenza artificiale nella vita quotidiana delle persone è ancora una domanda aperta. Siamo tutti all’asilo dell’intelligenza artificiale. Le startup che sono vicine al proprio mercato, che ascoltano attentamente i problemi che emergono costantemente dalla prima implementazione della propria tecnologia, possono valutare rapidamente e sviluppare soluzioni per queste sfide emergenti.

Ad esempio, con l’aumento della popolarità dei chatbot alimentati dall’intelligenza artificiale, alcuni utenti esprimono preoccupazioni sulla privacy e la sicurezza dei dati. Una startup lungimirante potrebbe affrontare questo problema emergente e sviluppare una soluzione di intelligenza artificiale che implementa tecniche avanzate di crittografia e anonimizzazione dei dati, tranquillizzando le preoccupazioni degli utenti e stabilendo un nuovo standard nel settore.

Nel caso della mia azienda, ci siamo accorti che, sebbene i marketer fossero entusiasti di avere a disposizione le infinite varianti di copia che l’Intelligenza Artificiale rende disponibili, c’era un nuovo problema: sapere quale contenuto pubblicare. Risolvere questo nuovo problema era fondamentale per Anyword per costruire, non solo una funzionalità, ma un’intera offerta incentrata sulla generazione di contenuti efficaci e fornire strumenti per analizzare e gestire la copia che supportano i flussi di lavoro e gli obiettivi dei marketer.

Identificando questi problemi emergenti e offrendo soluzioni innovative, le startup possono affermarsi come pionieri in nuove categorie di Intelligenza Artificiale, consolidando la propria posizione come disruptor nel mercato.