La IA (Inteligencia Artificial) es sin duda la última moda en el mundo tecnológico. Parece que cada día surge una nueva startup. Y sí, muchas empresas ya existentes se están rebautizando como operadores de IA.
Lo irónico es que esta tecnología lleva décadas presente, pero solo recientemente ha cobrado impulso. Por otro lado, se ha producido una convergencia de diversas tecnologías que ha hecho realidad la IA.
“Ha habido más avances en la tecnología de reconocimiento de voz en los últimos 30 meses que en los primeros 30 años”, dijo Jamie Sutherland, director ejecutivo y cofundador de Sonix (que es un servicio de IA para la transcripción). «No se trata solo de la enorme cantidad de datos que se recopilan, sino del hecho de que estos datos pueden procesarse a velocidades asombrosas. La potencia de procesamiento aumenta exponencialmente. Esto abre un nuevo mundo de oportunidades para el desarrollo de aplicaciones novedosas que no habrían sido posibles hace tan solo unos años».
Sin embargo, el mercado de la IA está cada vez más concurrido y el ruido alcanza niveles frenéticos. Entonces, ¿cómo puedes diferenciarte? ¿Qué estrategias debes considerar?
Bueno, para obtener algunas respuestas, me comuniqué con varios directores ejecutivos y fundadores de empresas de inteligencia artificial:
Dan O'Connell, director de estrategia y gerente general de VoiceAI en Teclado de marcación(anteriormente director ejecutivo de TalkIQ):
Los fundadores a menudo olvidan tres elementos importantes para crear una empresa de IA, que aprendimos de primera mano al crear TalkIQ y que ahora aplicamos en nuestra trayectoria en Dialpad (que adquirió TalkIQ en mayo). El primero es contratar un equipo con una combinación diversa de experiencia académica y experiencia en desarrollo de productos; esta combinación es importante para crear modelos, diseñar funcionalidades y comercializarlas. El segundo es establecer expectativas realistas sobre qué problemas puede y no puede resolver su producto; de lo contrario, es muy probable que los usuarios se sientan decepcionados, ya que la IA en su conjunto aún está en sus primeras etapas. Por último, es crucial que sus ingenieros interactúen directamente con los clientes y las funcionalidades que están desarrollando. Si no está entusiasmado con lo que está desarrollando y no funciona como se desea al probarlo, no puede esperar que alguien más lo pague.
Roy Raanani, director ejecutivo y fundador de Coro:
Planifique una hoja de ruta de producto que permita que el producto mínimo viable llegue a manos del cliente lo más rápido posible, incluso sin implementar IA. Esto le permitirá conectar con sus clientes, comprender cómo su solución se adapta a sus necesidades y flujo de trabajo, y le permitirá comenzar a recopilar datos reales para evaluar los algoritmos de IA.
Peter Wang, cofundador y director de tecnología de Anaconda:
Las startups de IA se enfrentan a retos tanto estratégicos como tácticos. Tácticamente hablando, obtener y mantener el acceso a datos de alta calidad suele ser el eje central de cualquier sistema de predicción. A menudo, los clientes corporativos que probablemente comprendan el valor de un producto de IA sofisticado también tendrán que integrar cantidades masivas de datos internos y complejos antes de comprarlos. Por otro lado, los compradores potenciales con menos dificultades para integrar datos también podrían comprender menos el valor único de la IA en comparación con la analítica y las estadísticas empresariales tradicionales.
En relación con esto, las startups de IA deben tomar una decisión estratégica al principio de su ciclo de vida sobre si desean ser principalmente una oferta de "predicción como servicio" (tipo API) o si desean desarrollar una aplicación completa y pulida dirigida al usuario final empresarial. La primera opción les permite centrarse en los diferenciadores clave, con el riesgo de que otros proveedores de plataformas más grandes la comercialicen. La segunda opción les permite controlar la experiencia del usuario, pero con un coste inicial mucho mayor y el riesgo de encasillar innecesariamente su tecnología en un nicho.
Pini Yakuel, el director ejecutivo de Optimove:
La capacidad de realizar mejores cálculos matemáticos ya no basta para construir una startup exitosa impulsada por IA, ya que, en su afán por centrarse en ella, las startups han dejado de considerar el problema de negocio que resuelven (y no todos los problemas de negocio se resuelven mejor con IA). Lo que puede aumentar las probabilidades de éxito es saber que un determinado desafío del sector tiene una alta probabilidad de resolverse con éxito con un enfoque de IA. Para ello, es necesario destacar en la definición y el planteamiento del problema que se busca resolver. Tu creatividad y experiencia serán tu mejor baza, no un mejor algoritmo.
Dimitri Sirota, director ejecutivo y cofundador de BigID:
Un error que a veces cometen las empresas tecnológicas es que su mensaje se pierda en la jerga que usan para describirlo. La IA y el aprendizaje automático son medios para un fin. Decir que se es una empresa de IA por sí sola no supone una diferencia duradera cuando la IA se vuelve común. La esencia de una startup exitosa reside en resolver un problema que un universo suficientemente amplio de clientes comprende que tiene. Contar esa historia eficazmente es la clave del éxito de una empresa. IA puede ser el adjetivo, pero no el sustantivo.
Mahesh Ram, el director ejecutivo de Solvvy:
Las empresas de IA deberían elegir un ámbito donde los consumidores o las empresas estén dispuestos a adoptar soluciones de IA/automatización y exista aceptación social y cultural. De esta forma, no se lucha contra la corriente desde el principio. Por ejemplo, la gente no quiere robots como médicos (todavía); sin embargo, aceptan la automatización en la atención al cliente.
Andrew Filev, director ejecutivo y fundador de Wrike:
No incluya "IA" en el nombre de la empresa. Aunque la IA es mucho menos ciencia ficción y más común ahora, aún puede asustar a algunos, y no querrá asustar a sus potenciales compradores clave haciéndoles creer que ofrece una solución de IA que algún día los reemplazará.