Поработав с несколькими венчурными инвесторами и стартапами, я заметил, что успешные стартапы, как правило, обладают одинаковыми характеристиками. Поэтому я решил написать статью, которая могла бы помочь предпринимателям понять, что может заставить стартап с искусственным интеллектом привлечь внимание инвесторов. Как всегда, и здесь в особенности, выводы, подробно описанные ниже, основаны на моем собственном опыте.
Основная задача для стартапов в области ИИ - доказать инвесторам масштабируемость их бизнес-модели.
За прошедшие годы я заметил, что некоторые потребительские продукты, основанные на автоматизации, случайным образом / легко использовали термин ИИ в своем общении, хотя на самом деле они полагались только на аналитику данных для автоматизации задач с низкой добавленной стоимостью. В таких случаях технология со временем не становится умнее. Руководители проектов искусственного интеллекта, ищущие финансирование, должны быть готовы к тому, что инвесторы столкнутся с техническими проблемами, как только они упомянут термин AI ...
Эти компании часто используют словесный алгоритм, связывающий его с ИИ. Единственный алгоритм, который ведет к определенным результатам, не подразумевает и не оправдывает существование ИИ.
Большинству стартапов в области ИИ, с которыми я встречался, пришлось провести много исследований и разработок, прежде чем они даже смогли выпустить настоящий ИИ-продукт.
Часто можно увидеть, как стартапы создают V1 своего продукта без реального ИИ, вместо этого они используют комбинацию традиционных алгоритмов и задач, выполняемых человеком. Конечно, собирать данные и получать реальную обратную связь от клиентов - это хорошая идея, но это ограничено с точки зрения бизнес-модели. Однако в какой-то момент вам придется разработать «настоящий» AI V2. Этот момент, когда вы фактически переходите с V1 на V2, действительно непрост, поскольку он может повлиять на вашу структуру и клиентов.
Действительно, вы не можете масштабироваться с помощью стратегии «человек в курсе».
Конечно, цель состоит в том, чтобы точность ИИ улучшалась и постепенно заменяла большинство вовлеченных людей, но реальность такова, что сроки очень непредсказуемы и явно зависят от внешних факторов.
На мой взгляд, «хороший» стартап, готовый к привлечению финансирования, вероятно, закроет инвестицию в Серию А, если будет запущено несколько платных пилотных проектов и появятся первые признаки того, что клиенты готовы платить, как только продукт будет снят с производства. В то время как для инвестиций в Серию B они часто рассчитывали, что их продукт соответствует рынку, но все же страдают от незрелого решения для выхода на рынок.
Сильный подход к маркетингу и продажам
Инвесторы уделяют много внимания командам и особенно разноплановым командам, которые могут решить все проблемы, связанные с запуском и масштабированием бизнеса в области искусственного интеллекта. Создание фантастического решения на основе ИИ - это одно, а поиск способов его эффективной монетизации - другое. Для любого стартапа, стремящегося добиться успеха в масштабе, распространение, коммуникация и продажи имеют такое же значение, как и технологии.
Хороший стартап с искусственным интеллектом также будет полагаться на опыт старших специалистов по продажам и маркетингу, чтобы обучать рынок с помощью сильной контент-стратегии.
Продажи и маркетинг часто упускаются из виду в технологических стартапах, связанных с искусственным интеллектом, но они крайне необходимы для успеха.
Невозможно недооценить, насколько сложно будет продать свое решение. В большинстве случаев (в B2C) люди понятия не имеют, что такое ИИ и почему им следует его использовать. Кроме того, когда дело доходит до продажи решения ИИ крупной фирме, лиц, принимающих решения, на самом деле не волнует, является ли это ИИ или нет. Вместо этого они гораздо больше сосредоточены на добавленной стоимости вашего решения, на том, можно ли его эффективно «индустриализировать» и насколько легко его реализовать и, наконец, запустить.
Профессиональные инвесторы также хотят быть свидетелями некоторых ранних сигналов о том, что будет эффективный способ распространения продукта / решения (соотношение ACV и CAC в масштабе).
Я заметил, что однородные команды стартапов, особенно если они состоят в основном из специалистов по ИИ, не имеющих отраслевого опыта или опыта стартапов, относительно чаще терпят неудачу. Для создания и успешного роста компании требуются не только навыки в области компьютерных наук ...
Реальные вопросы бизнеса
Прежде чем разрабатывать какое-либо решение на основе искусственного интеллекта, вы должны обеспечить большой интерес и одобрение со стороны потенциальных будущих клиентов. Вы должны убедиться, что ваше решение решит важную проблему для четко определенной и достаточно большой целевой аудитории / рынка.
Проверка клиентов: оценивает стабильность, удовлетворенность и принятие технологического продукта перед запуском и на протяжении всего периода зрелости путем привлечения реальных клиентов, использующих продукты в реальных условиях с течением времени.
Идея состоит в том, чтобы доказать, что клиенты могут подтвердить, что у продукта есть шанс обеспечить достаточно высокую рентабельность инвестиций, чтобы они могли опробовать его или отказаться от конкурирующих продуктов SaaS без искусственного интеллекта. В контексте B2C увидят ли люди реальную пользу от внедрения решений на базе искусственного интеллекта? В большинстве случаев решения AI стоят больше, чем «традиционные» решения, поэтому важно оправдать разницу в цене явными преимуществами для клиента.
Сосредоточьтесь на болевых точках и вариантах использования, когда искусственный интеллект может решать ранее нерешенные проблемы или решать существующие в 10 раз лучше.
В общем, никогда не бывает хорошим знаком, когда стартап слишком хвастается аспектом своего решения, связанным с искусственным интеллектом, в то время как реальная проблема, которую он помогает решить, остается неясной. Инвесторы склонны вкладывать больше средств в стартапы, которые могут принести реальные результаты, а не в большее количество научных проектов.
Ваши клиенты ожидают, что вы разбираетесь в их бизнесе, но при этом отлично справляетесь с внедрением своего решения на основе искусственного интеллекта. В контексте B2B ваше решение может быть отличным с технологической точки зрения, но все же должно обеспечивать выполнение с точки зрения эксплуатации. Он не должен усложнять существующие процессы, но должен легко интегрироваться с архитектурой инструментов вашего клиента, сохраняя при этом низкие эксплуатационные расходы.
Не думайте, что, поскольку это искусственный интеллект, компании сразу же его купят.
Инвесторы, похоже, ценят, когда стартап применяет ИИ в узкой сфере. Решение бизнес-проблем требует не только узких технических подходов, но и сосредоточения внимания на конкретной сфере и функции бизнеса и владении ею.
Вы решаете правильную задачу?
Необходимый объем данных зависит от масштаба проблемы. Я рекомендую вам идентифицировать свой домен, прежде чем вы начнете собирать данные. Более того, имеет смысл разработать решение AI для очень точной бизнес-задачи в данной отрасли. Это поможет вашей команде продаж сосредоточиться на ключевых лицах, принимающих решения.
Продукт и доход
К сожалению, побудить клиентов принять участие в одной пилотной программе недостаточно для поддержки жизнеспособности или масштабируемости вашего бизнеса.
- Является ли источник вашего дохода надежным?
- Вам нравится постоянный доход?
Кроме того, добавленная стоимость вашего ИИ-решения должна предоставляться клиентам в виде информационных панелей и / или практических идей, с которыми они могут взаимодействовать. Добавление параметров персонализации к результату вашего решения не может больше порадовать ваших клиентов ...
С инвестиционной точки зрения венчурные капиталисты заинтересованы в компаниях, которые имеют потенциал стать лидером категории / сегмента и доминировать на своем рынке.
Блокировка
Я заметил, что отличный подход к ИИ - это заставить как можно больше пользователей вносить свои собственные данные в продукт. Чем больше вы это сделаете, тем меньше вероятность того, что они откажутся от него, так как они увидят, что продукт улучшился и смог адаптироваться к каждой из их особенностей.
По сути, каждая новая информация, помеченная пользователем, увеличивает привязку к этому конкретному клиенту и увеличивает общую ценность продукта. Ваше решение / продукт становится лучше по мере того, как клиент его использует.
Компании AIaaS отличаются от компаний SaaS. Действительно, природа ИИ создает несколько отличий от традиционных бизнес-моделей. Рентабельность инвестиций AIaaS будет зависеть от многих факторов, таких как объем обрабатываемых данных, время и использование продукта. Как следствие, инвесторы будут ожидать, что эти ключевые элементы будут хорошо спланированы!
ДАННЫЕ
Данные, пожалуй, самый важный аспект стартапа AI. Таким образом, инвесторы часто задают следующие вопросы:
- Как вы получаете данные?
- Какова ваша стратегия обработки данных?
- Рассчитываете ли вы, что крупные фирмы предоставят вам данные?
Когда дело доходит до данных, я понял, что оба метода могут быть интересны для стартапа, но инвесторы всегда предпочтут независимость от данных…. Тот простой факт, что вы создали уникальный набор данных, высоко ценится инвестором. Уникальный набор данных - настоящий актив для стартапа.
Помимо уникальности, ваши наборы данных, конечно же, должны соответствовать задаче, которую необходимо преодолеть.
Уникальный набор данных не позволит другим игрокам, обладающим большим объемом ресурсов, быстрее собрать больше данных и, следовательно, улучшить производительность своих алгоритмов. Если вы только начали, я рекомендую вам придумать творческие способы создания и получения значимых наборов данных; попробуйте сотрудничать с уникальными организациями в обмен на ваше решение на основе искусственного интеллекта!
Существуют и другие решения, такие как API, базы данных с открытым исходным кодом или частные базы данных, которые вы можете приобрести. Как упоминалось ранее, почему бы не изучить потенциал взаимовыгодного партнерства и инновационных бизнес-моделей (разделение доходов), которые позволяют получить доступ к закрытым или труднодоступным данным.
Инвесторы также принимают во внимание, работает ли компания с быстро меняющимися или статическими данными. Алгоритмы для быстро движущихся данных, таких как изображения в реальном времени, обрабатываемые беспилотным автомобилем, часто намного сложнее.
Еще одна важная вещь, которую я заметил при работе с венчурными фондами, - это то, что важно, чтобы стартап демонстрировал способность постоянно повышать свою производительность на основе уникальности своих данных. Это огромный плюс, когда ваш стартап может продемонстрировать способность быстро обрабатывать данные обучения и эффективно оптимизировать свои алгоритмы, в то время как системы становятся более надежными.
Большинство инвесторов полагаются на технических экспертов и отраслевых консультантов, которые могут определить, правильно ли стартап управляет архитектурой данных, сбором, хранением, анализом и т. Д.
Также приветствуется способность создавать петли обратной связи и извлекать из них пользу. Действительно, тесная интеграция отзывов пользователей в продукт обеспечивает превосходную производительность модели и, в более широком смысле, лучший опыт работы с продуктом.
Больше пользователей, больше данных, лучшие продукты
Инвесторы, как правило, особенно ценят, когда пользовательский опыт адаптируется к типу данных, необходимых для повышения производительности алгоритма. Эта функция все еще находится в стадии разработки для большинства стартапов.
Не сосредотачивайтесь на создании инфраструктуры искусственного интеллекта
Наконец, я рекомендую стартапам не сосредотачиваться на инфраструктуре искусственного интеллекта ... Я считаю, что в этой области будут доминировать гораздо более крупные фирмы, такие как Google, Microsoft и Amazon. Если решение уже существует ... вы определенно выиграете больше, если будете использовать его.
Создание стартапа с ИИ требует времени, и легко упустить из виду своего клиента и некоторые бизнес-показатели, которые являются ключевыми для привлечения венчурных капиталистов.