IA (Inteligência Artificial) é definitivamente a moda do momento no mundo da tecnologia. Parece que surge uma nova startup todos os dias. E sim, muitas empresas já existentes estão se reposicionando como operadoras de IA.
A ironia é que essa tecnologia já existe há décadas — mas só recentemente ganhou força. Por outro lado, houve uma convergência de diversas 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 Sonix (que é um serviço de IA para transcrição). "Não se trata apenas da enorme quantidade de dados que está sendo coletada, mas do fato de que esses dados podem ser minerados em velocidades incríveis. O poder da computação está aumentando a uma taxa exponencial. Isso abre um novo mundo de oportunidades para o desenvolvimento de novas aplicações que não seriam possíveis há apenas alguns anos."
No entanto, o mercado de IA está cada vez mais concorrido, com o nível de ruído atingindo níveis altíssimos. Então, como você pode se diferenciar? 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(antigo CEO da TalkIQ):
Os fundadores frequentemente se esquecem de três elementos importantes na construção de uma empresa de IA, que aprendemos em primeira mão ao desenvolver a TalkIQ e agora estamos aplicando à medida que continuamos nossa jornada na Dialpad (que adquiriu a TalkIQ em maio). O primeiro é contratar uma equipe com uma combinação diversificada de experiência acadêmica e expertise em desenvolvimento de produtos – essa mistura é importante para construir modelos, projetar recursos e colocá-los no mercado. O segundo é definir expectativas realistas sobre quais problemas seu produto pode ou não resolver – caso contrário, os usuários provavelmente ficarão decepcionados, pois a IA como um todo ainda está em seus primórdios. Por fim, é crucial que seus engenheiros interajam diretamente com os clientes e os recursos que estão desenvolvendo. Se você não estiver entusiasmado com o que está desenvolvendo e ele não funcionar da maneira desejada quando você testar, não pode esperar que outra pessoa pague por isso.
Roy Raanani, CEO e fundador da Coro:
Planeje um roteiro de produto que leve um produto mínimo viável às mãos do cliente o mais rápido possível, mesmo sem a implementação de IA. Isso permitirá que você se conecte com seus clientes, descubra como sua solução se encaixa em seus dias e fluxos de trabalho atuais e comece a coletar dados reais com os quais poderá avaliar algoritmos de IA.
Peter Wang, cofundador e CTO da Anaconda:
Startups de IA enfrentam desafios estratégicos e táticos. Taticamente falando, obter e manter acesso a dados de alta qualidade costuma ser o ponto central de qualquer sistema de previsão. Muitas vezes, os clientes corporativos com maior probabilidade de compreender o valor de um produto sofisticado de IA também provavelmente terão enormes quantidades de dados proprietários internos e confusos para integrar antes de comprar. Por outro lado, potenciais compradores com menores desafios de integração de dados também podem ter menos compreensão do valor único da IA em relação às 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 "predição como serviço", no estilo API, ou se desejam criar um aplicativo completo e sofisticado voltado para o usuário final. A primeira opção permite que se concentrem nos principais diferenciais, correndo o risco de serem comoditizadas por outros fornecedores de plataformas maiores. A segunda opção permite que se apropriem da experiência do usuário, mas a um custo inicial muito maior e ao risco de restringir desnecessariamente sua tecnologia a um nicho específico.
Pini Yakuel, o CEO da Optimove:
A capacidade de realizar cálculos matemáticos com mais eficiência não é mais suficiente para construir uma startup de sucesso impulsionada por IA, pois, na pressa de se tornar uma empresa focada em IA, as startups deixaram de levar em consideração 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 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 se perderem no jargão que usam para descrevê-la. IA e ML são um meio para um fim. Dizer que você é apenas uma empresa de IA não faz uma diferença duradoura quando a IA se torna comum. A essência de uma startup de sucesso é resolver um problema que um universo suficientemente grande de clientes entende ter. Contar essa história de forma eficaz é como uma empresa vence. IA pode ser o adjetivo, mas não é o substantivo.
Mahesh Ram, o CEO da Solvvy:
As empresas de IA devem escolher um domínio onde consumidores ou empresas 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 não querem robôs como seus médicos (ainda); 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 assustar seus potenciais compradores-chave, fazendo-os pensar que você está oferecendo uma solução de IA que um dia os substituirá.