Ihr KI-native Startup unterscheidet sich von einem typischen SaaS-Unternehmen

KI-Startups stehen vor einer anderen Reihe von Herausforderungen als Ihr typisches SaaS-Unternehmen. Das war die Botschaft von Rudina Seseri, Gründerin und Managing Partner bei Glasswing Ventures, letzte Woche auf der TechCrunch Early Stage Veranstaltung in Boston.

Seseri machte deutlich, dass allein die Verbindung zu einigen KI-APIs Sie nicht zu einem KI-Unternehmen macht. „Und mit KI-native meine ich nicht, dass Sie ein glänzendes Gehäuse mit einem Aufruf an OpenAI oder Anthropic versehen, mit einer benutzeroberfläche, die menschenähnlich ist, und Sie sind ein KI-Unternehmen“, sagte Seseri. „Ich meine, wenn Sie wirklich Algorithmen und Daten im Kern haben und ein Teil des Wertes sind, den Sie schaffen.“

Seseri sagt, dass es bedeutet, dass Kunden und Investoren ein KI-Unternehmen anders beurteilen als ein SaaS-Startup, und es ist wichtig, die Unterschiede zu verstehen. Zu Beginn können Sie etwas weit entferntes mit SaaS in die Welt bringen. Mit KI können Sie aus verschiedenen Gründen das nicht tun.

„Hier ist das Ding: Bei einem SaaS-Produkt programmieren Sie, Qualitätssicherung und, Sie bekommen sozusagen den Beta - es ist nicht das fertige Produkt, aber Sie können es herausbringen und loslegen“, sagte sie.

KI ist ein völlig anderes Tier: Sie können nicht einfach etwas herausbringen und auf das Beste hoffen. Das liegt daran, dass ein KI-Produkt Zeit benötigt, damit das Modell reif genug ist, um für tatsächliche Kunden zu funktionieren und dass sie ihm in einem Geschäftskontext vertrauen können.

„In den Anfangstagen braucht es eine steile Lernkurve beim Lernen und Trainieren des Algorithmus, und dennoch muss es gut genug sein, damit der Kunde es kaufen möchte, damit es gut genug ist, um Wert zu schaffen“, sagte sie. Und das ist eine harte Linie für ein Start-up in der Frühphase zu finden.

Und das macht es schwieriger, frühe Anwender zu finden. Sie sagt, dass man den langen Anruf vermeiden möchte, bei dem der Käufer nur versucht, etwas über KI zu erfahren. Gründer von Start-ups haben keine Zeit für solche Anrufe. Es ist wichtig, sich auf Ihr Produkt zu konzentrieren und dem Käufer Ihre Wertschöpfung zu verdeutlichen, auch wenn es noch nicht ganz da ist.

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„Artikulieren Sie immer das Problem, das Sie lösen, und welchen Metriken - wie messen Sie das?“ sagte sie. Optimieren Sie, worauf es dem Käufer ankommt. „Sie lösen also ein Problem, das geschäftliche Entscheidungsergebnisse hat.“ Es ist in Ordnung, Ihre Vision zu artikulieren, aber gründen Sie Ihre Diskussion immer auf geschäftlichen Prioritäten und wie diese Ihre Algorithmen informieren.

Wie können KI-Startups gewinnen?

Wenn Sie Ihr Unternehmen aufbauen, müssen Sie darüber nachdenken, wie Sie einen verteidigungsfähigen Platz in der KI einnehmen können, was besonders herausfordernd ist, da die großen Player ständig riesige Teile von Geschäftsideen abschneiden.

Seseri weist darauf hin, dass in der Cloud-Ära eine Grundschicht vorhanden war, in der die Infrastrukturanbieter ihren Anspruch geltend machten; eine mittlere Schicht, in der die Plattformanbieter lebten; und oben haben wir die Anwendungsschicht, in der SaaS lebte.

Mit der Cloud haben sich einige Spieler wie Amazon, Microsoft und Google herausgebildet, um die Infrastruktur zu kontrollieren. Die Grundschicht in der KI ist der Ort, an dem die großen Sprachmodelle leben, und einige Spieler wie OpenAI und Anthropic haben sich herausgebildet. Obwohl man argumentieren könnte, dass dies Startups sind, sind sie dies nicht im eigentlichen Sinne, weil sie von denselben großen Playern finanziert werden, die den Infrastrukturmarkt dominieren.

„Wenn Sie um eine neue Grundschicht konkurrieren wollen, oder um den, wissen Sie, LLM-Spielen, wird es mit den Kapitalanforderungen in Milliardenhöhe sehr schwer, und am Ende wird es höchstwahrscheinlich ein Rohstoff werden“, sagte sie.

An der Spitze des Stapels befindet sich die Anwendungsschicht, von der Tausende von SaaS-Unternehmen in der Cloud-Ära profitieren konnten. Sie sagte, dass die großen Player wie Amazon, Google und Microsoft nicht in der Lage waren, das gesamte Geschäft der Anwendungsschicht zu übernehmen, und es gab Platz für Start-ups, sich zu entwickeln und in große, erfolgreiche Unternehmen zu wachsen.

Es gibt auch eine mittlere Schicht, in der die Installation erfolgt. Sie verweist auf Unternehmen wie Snowflake, die es geschafft haben, erfolgreiche Unternehmen in der mittleren Schicht aufzubauen, indem sie einen Platz für die Anwendungsanbieter bieten, um ihre Daten abzulegen.

Also, wo investiert sie in Bezug auf KI? „Ich setze meine Dollar in die Anwendungsschicht und sehr selektiv in die mittlere Schicht. Denn ich denke, es gibt einen Burggraben um Algorithmen, seien es proprietäre Algorithmen oder Open Source - und um Daten. Sie müssen die Daten nicht besitzen. Aber wenn ich mich entscheiden müsste, würde ich einzigartigen Datenzugang und einzigartige Algorithmen bevorzugen. Wenn ich gezwungen wäre, eines auszuwählen, würde ich nach Daten Ausschau halten“, sagte sie.

Ein KI-Startup aufzubauen ist sicherlich nicht einfach, vielleicht sogar herausfordernder als ein SaaS-Startup. Aber darin liegt die Zukunft, und Unternehmen, die es versuchen, müssen wissen, worauf sie sich einlassen und entsprechend agieren.

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