A Inteligência Artificial (IA) é definitivamente a grande tendência do momento no mundo da tecnologia. Parece que surge uma nova startup a cada dia. E sim, muitas empresas já estabelecidas estão se reposicionando como operadoras de IA.
A ironia é que essa tecnologia existe há décadas, mas só recentemente ganhou força. Por outro lado, houve uma convergência de várias tecnologias que tornou a IA uma realidade.
“Houve mais progresso na tecnologia de reconhecimento de fala nos últimos 30 meses do que nos primeiros 30 anos”, disse Jamie Sutherland, CEO e cofundador da [nome da empresa]. Sonix (que é um serviço de IA para transcrição). “Não se trata apenas da enorme quantidade de dados que estão sendo coletados, mas sim do fato de que esses dados podem ser explorados em velocidades incríveis. O poder computacional está aumentando exponencialmente. Isso abre um mundo totalmente novo de oportunidades para o desenvolvimento de novas aplicações que não seriam possíveis há poucos anos.”
No entanto, o mercado de IA está cada vez mais saturado, com o nível de ruído atingindo níveis altíssimos. Então, como se destacar? Quais estratégias considerar?
Bem, para obter algumas respostas, entrei em contato com vários CEOs e fundadores de empresas de IA:
Dan O'Connell, diretor de estratégia e gerente geral da VoiceAI na Teclado de discagem(ex-CEO da TalkIQ):
Muitas vezes, os fundadores se esquecem de três elementos importantes para construir uma empresa de IA, algo que aprendemos na prática ao criar a TalkIQ e que agora aplicamos em nossa jornada na Dialpad (que adquiriu a TalkIQ em maio). O primeiro é contratar uma equipe com uma combinação diversificada de experiência acadêmica e conhecimento em desenvolvimento de produtos — essa mistura é fundamental para construir modelos, projetar funcionalidades e lançá-las no mercado. O segundo é definir expectativas realistas sobre quais problemas seu produto pode ou não resolver — caso contrário, é muito provável que os usuários se decepcionem, pois a IA como um todo ainda está em seus estágios iniciais. Por fim, é crucial que seus engenheiros interajam diretamente com os clientes e com as funcionalidades que estão desenvolvendo. Se você não estiver entusiasmado com o que está criando e ele não funcionar da maneira desejada nos testes, não poderá esperar que alguém pague por ele.
Roy Raanani, CEO e fundador da Coro:
Planeje um roteiro de produto que coloque um produto mínimo viável nas mãos do cliente o mais rápido possível, mesmo sem a implementação de IA. Isso permitirá que você entenda melhor seus clientes, como sua solução se encaixa em suas rotinas e fluxos de trabalho atuais, e possibilitará a coleta de dados reais para avaliar algoritmos de IA.
Peter Wang, cofundador e diretor de tecnologia da Anaconda:
As startups de IA enfrentam desafios tanto estratégicos quanto táticos. Em termos táticos, obter e manter o acesso a dados de alta qualidade é geralmente o ponto crucial de qualquer sistema de previsão. Muitas vezes, os clientes corporativos com maior probabilidade de compreender o valor de um produto de IA sofisticado também costumam ter grandes quantidades de dados internos, complexos e proprietários para integrar antes de efetuar a compra. Por outro lado, potenciais compradores com menos desafios de integração de dados podem ter menos compreensão do valor único da IA em comparação com as análises e estatísticas de negócios tradicionais.
Nesse sentido, as startups de IA precisam tomar uma decisão bastante estratégica logo no início de seu ciclo de vida sobre se desejam ser principalmente uma oferta de "previsão como serviço", no estilo API, ou se preferem construir um aplicativo completo e sofisticado voltado para o usuário final corporativo. A primeira opção permite que elas se concentrem em seus principais diferenciais, com o risco de serem comoditizadas por outros fornecedores de plataformas maiores. A segunda opção lhes permite controlar a experiência do usuário, mas com um custo inicial muito maior e o risco de confinar sua tecnologia a um nicho de mercado desnecessariamente específico.
Pini Yakuel, o CEO da Optimove:
A capacidade de realizar cálculos matemáticos com precisão já não é suficiente para construir uma startup de sucesso baseada em IA, pois, na ânsia de se tornarem empresas focadas em IA, as startups deixaram de considerar o problema de negócios que estão resolvendo (e nem todo problema de negócios é melhor resolvido por IA). O que pode aumentar as chances de sucesso é saber que um determinado desafio do setor tem uma grande probabilidade de ser resolvido "bem o suficiente" com uma abordagem de IA. Para isso, você precisa se destacar na definição e no enquadramento do problema que pretende resolver. Sua criatividade e expertise serão seu trunfo, não um algoritmo melhor.
Dimitri Sirota, CEO e cofundador da BigID:
Um erro que as empresas de tecnologia às vezes cometem é deixar sua mensagem se perder no jargão que usam para descrevê-la. IA e ML são meios para um fim. Dizer que você é uma empresa de IA por si só não será um diferencial duradouro quando a IA se tornar comum. A essência de uma startup de sucesso é resolver um problema que um número suficientemente grande de clientes reconheça como seu. Contar essa história de forma eficaz é o que leva uma empresa ao sucesso. IA pode ser o adjetivo, mas não o substantivo.
Mahesh Ram, o CEO da Solvvy:
As empresas de IA devem escolher um setor onde consumidores ou empresas já estejam dispostos a adotar soluções de IA/automação e onde haja aceitação social e cultural. Dessa forma, você não estará lutando contra a corrente desde o início. Por exemplo, as pessoas ainda não querem robôs como médicos; no entanto, elas aceitam a automação quando se trata de atendimento ao cliente.
Andrew Filev, CEO e fundador da Wrike:
Não inclua "IA" no nome da empresa. Embora a IA seja bem menos ficção científica e mais comum hoje em dia, ela ainda pode assustar algumas pessoas, e você não quer afastar seus potenciais clientes importantes fazendo-os pensar que você está oferecendo uma solução de IA que um dia os substituirá.