KI (Künstliche Intelligenz) ist in der Tech-Welt derzeit absolut angesagt. Es scheint, als würde jeden Tag ein neues Startup aus dem Boden schießen. Und ja, viele bestehende Unternehmen benennen sich als KI-Anbieter um.
Die Ironie dabei ist, dass diese Technologie zwar schon seit Jahrzehnten existiert, aber erst seit Kurzem an Bedeutung gewinnt. Andererseits hat die Konvergenz verschiedener Technologien dazu geführt, dass KI Realität wurde.
„In den letzten 30 Monaten wurden in der Spracherkennungstechnologie mehr Fortschritte erzielt als in den ersten 30 Jahren“, sagte Jamie Sutherland, CEO und Mitbegründer von Sonix (ein KI-Dienst für die Transkription). „Es geht nicht nur um die riesigen Datenmengen, die gesammelt werden, sondern auch darum, dass diese Daten mit erstaunlicher Geschwindigkeit ausgewertet werden können. Die Rechenleistung steigt exponentiell. Dies eröffnet völlig neue Möglichkeiten für die Entwicklung neuartiger Anwendungen, die vor wenigen Jahren noch undenkbar gewesen wären.“
Doch der KI-Markt wird immer voller, und die Stimmung steigt. Wie können Sie sich also von der Konkurrenz abheben? Welche Strategien sind dabei zu berücksichtigen?
Um einige Antworten zu erhalten, habe ich mich an verschiedene CEOs und Gründer von KI-Unternehmen gewandt:
Dan O'Connell, Chief Strategy Officer und GM von VoiceAI bei Wähltastatur(ehemals CEO bei TalkIQ):
Gründer vergessen oft drei wichtige Elemente beim Aufbau eines KI-Unternehmens. Wir haben diese beim Aufbau von TalkIQ aus erster Hand gelernt und wenden sie nun bei Dialpad (das TalkIQ im Mai übernommen hat) an. Erstens muss ein Team mit einer vielfältigen Kombination aus akademischer Erfahrung und Produktentwicklungskompetenz eingestellt werden – diese Mischung ist wichtig, um Modelle zu erstellen, Funktionen zu entwerfen und sie auf den Markt zu bringen. Zweitens muss man realistische Erwartungen hinsichtlich der Probleme setzen, die das eigene Produkt lösen kann und welche nicht – andernfalls ist die Wahrscheinlichkeit einer Enttäuschung bei den Benutzern sehr hoch, da sich die KI insgesamt noch in der Anfangsphase befindet. Und schließlich ist es entscheidend, dass Ihre Ingenieure direkt mit den Kunden und den Funktionen interagieren, die sie entwickeln. Wenn Sie von dem, was Sie entwickeln, nicht begeistert sind und es beim Testen nicht wie gewünscht funktioniert, können Sie nicht erwarten, dass jemand anderes dafür bezahlt.
Roy Raanani, CEO und Gründer von Chor:
Planen Sie eine Produkt-Roadmap, die den Kunden schnellstmöglich ein minimal funktionsfähiges Produkt zur Verfügung stellt, auch ohne KI-Implementierung. So lernen Sie Ihre Kunden kennen und erfahren, wie Ihre Lösung in ihren Alltag und Arbeitsablauf passt. Außerdem können Sie mit der Erfassung realer Daten beginnen, anhand derer Sie KI-Algorithmen evaluieren können.
Peter Wang, Mitgründer und CTO von Anakonda:
KI-Startups stehen sowohl vor strategischen als auch vor taktischen Herausforderungen. Taktisch gesehen ist der Zugang zu hochwertigen Daten typischerweise der Dreh- und Angelpunkt jedes Prognosesystems. Gerade Unternehmenskunden, die den Wert eines hochentwickelten KI-Produkts am ehesten erkennen, verfügen oft auch über riesige Mengen interner, unübersichtlicher, proprietärer Daten, die sie vor dem Kauf integrieren müssen. Umgekehrt haben potenzielle Käufer mit geringeren Herausforderungen bei der Datenintegration möglicherweise auch weniger Verständnis für den einzigartigen Wert von KI gegenüber herkömmlichen Geschäftsanalysen und Statistiken.
In diesem Zusammenhang müssen KI-Startups schon früh in ihrem Lebenszyklus eine strategische Entscheidung treffen: Wollen sie primär ein API-basiertes „Prediction-as-a-Service“-Angebot anbieten oder eine vollwertige, ausgereifte App für den geschäftlichen Endnutzer entwickeln? Ersteres ermöglicht ihnen die Konzentration auf ihre Kernkompetenzen und birgt die Gefahr, von anderen größeren Plattformanbietern verdrängt zu werden. Letzteres ermöglicht ihnen die Gestaltung des Nutzererlebnisses, allerdings zu deutlich höheren Vorlaufkosten und dem Risiko, ihre Technologie unnötig in eine Nische zu drängen.
Pini Yakuel, der CEO von Optimove:
Die Fähigkeit, bessere Mathematik zu beherrschen, reicht nicht mehr aus, um ein erfolgreiches KI-basiertes Startup aufzubauen. Im Eifer, ein KI-fokussiertes Unternehmen zu werden, haben Startups vergessen, das Geschäftsproblem zu berücksichtigen, das sie lösen (und nicht jedes Geschäftsproblem lässt sich am besten durch KI lösen). Was die Erfolgschancen erhöhen kann, ist das Wissen, dass eine bestimmte Branchenherausforderung mit hoher Wahrscheinlichkeit „gut genug“ mit einem KI-Ansatz gelöst werden kann. Dafür müssen Sie das zu lösende Problem hervorragend definieren und formulieren. Ihre Kreativität und Ihr Fachwissen sind Ihr Trumpf, nicht ein besserer Algorithmus.
Dimitri Sirota, CEO und Mitbegründer von BigID:
Ein Fehler, den Technologieunternehmen manchmal machen, ist, dass ihre Botschaft im Fachjargon untergeht. KI und ML sind Mittel zum Zweck. Sich als KI-Unternehmen zu bezeichnen, macht keinen dauerhaften Unterschied, wenn KI alltäglich wird. Der Kern eines erfolgreichen Start-ups besteht darin, ein Problem zu lösen, von dem eine ausreichend große Kundenbasis weiß, dass es es hat. Diese Geschichte effektiv zu erzählen, ist der Schlüssel zum Erfolg eines Unternehmens. KI kann das Adjektiv sein, aber es ist nicht das Substantiv.
Mahesh Ram, der CEO von Solvvy:
KI-Unternehmen sollten sich für einen Bereich entscheiden, in dem Verbraucher oder Unternehmen bereits bereit sind, KI-/Automatisierungslösungen zu übernehmen und eine soziale und kulturelle Akzeptanz besteht. So kämpfen sie nicht frühzeitig gegen den Strom. Beispielsweise wollen die Menschen (noch) keine Roboter als Ärzte, sind aber mit Automatisierung im Kundenservice einverstanden.
Andrew Filev, CEO und Gründer von Wrike:
Verwenden Sie „KI“ nicht im Firmennamen. Obwohl KI heute weit weniger Science-Fiction ist und alltäglicher, kann sie dennoch einige Leute abschrecken. Sie möchten Ihre potenziellen Hauptkäufer nicht verschrecken, indem Sie ihnen den Eindruck vermitteln, Sie bieten eine KI-Lösung an, die sie eines Tages ersetzen wird.