Costruire aziende difendibili sta diventando una sfida sempre più ardua, soprattutto alla luce dell’emergere dell’intelligenza artificiale generativa. Le grandi aziende tecnologiche godono di chiari vantaggi rispetto alle startup, sia in termini di distribuzione che di competitività dei prezzi. Ogni fondatore di startup è ben consapevole dello scenario spaventoso: svegliarsi un giorno e scoprire che una colossale azienda nel proprio settore ha introdotto una nuova funzionalità o un prodotto concorrente. E cosa ancora peggiore, è gratuito. E tutto ciò è stato integrato nelle loro offerte già ampiamente diffuse.
Tuttavia, le startup nell’ambito dell’IA possono proteggersi da questa minaccia agendo in modo strategico e sfruttando i vantaggi che possiedono rispetto alle Big Tech.
Una strategia vincente per le startup nell’IA è concentrarsi su categorie di prodotti intrinsecamente legate all’IA stessa. Cosa significa ciò? Sebbene le grandi aziende tecnologiche possano aggiungere alcune funzioni di intelligenza artificiale ai loro prodotti esistenti, la loro base di utenti, i loro sviluppatori e le loro roadmap di prodotto sono tutti focalizzati sulla manutenzione di questi flussi di utenti consolidati. Qualsiasi modifica a tali flussi comporta rischi notevoli.
In effetti, questa dinamica ha spesso portato all’ascesa di molte aziende tecnologiche di spicco, come evidenziato da Clayton Christensen nel suo influente libro “The Innovator’s Dilemma”. Ora, però, le aziende consolidate detengono il potere.
Consideriamo ad esempio il campo della ricerca. È evidente che i modelli di linguaggio di largo respiro cambieranno profondamente il modo in cui le persone cercano risposte alle proprie domande. La ricerca non si riduce più a una lista di link web; le persone cercano risposte specifiche a domande specifiche o a prodotti, luoghi e individui particolari. È qui che i modelli di linguaggio di largo respiro potrebbero rappresentare una minaccia significativa per i motori di ricerca tradizionali.
Per un’azienda che opera nel settore dei motori di ricerca, apportare modifiche fondamentali all’esperienza dell’utente comporta il rischio di perdere utenti e ingenti entrate. Al contrario, se scelgono di non abbracciare un’interfaccia conversazionale, si espongono alla concorrenza di nuovi attori. In entrambi i casi, rimangono svantaggiati rispetto a un prodotto nato dall’IA di una startup.
Le categorie di prodotti che possono autenticamente abbracciare l’innovazione generativa propria dell’IA si basano su dati e soddisfano una vasta gamma di casi d’uso specialistici. Esempi di categorie che sembrano essere innate nell’ambito dell’IA includono ricerca, raccomandazioni personalizzate e tecnologie legali e mediche.
In passato, le startup e i team di dimensioni ridotte si concentravano su nicchie specifiche, sviluppando funzionalità di grande valore per un pubblico definito. Le grandi aziende, dotate di squadre di sviluppo più ampie, potevano introdurre sul mercato più funzioni, più rapidamente.
Con l’intelligenza artificiale generativa, il punto critico non è più tanto la codifica quanto il prodotto e l’esperienza utente. Le startup agili possono spostarsi con rapidità, portando sul mercato un insieme completo di funzionalità che apportano valore ai clienti. Anche piccole innovazioni in questa fase possono generare un valore immenso per gli utenti. E a differenza delle grandi aziende tecnologiche, non sono ostacolate da vincoli burocratici e di conformità. Ciò consente loro di stabilire una base solida e acquisire slancio prima che le Big Tech possano recuperare il terreno perduto.
Uno dei maggiori vantaggi derivanti dall’attenzione alla densità delle funzionalità e alla rapidità con cui si introduce un prodotto sul mercato è la rapida evoluzione stessa dell’IA. Nuovi modelli, modelli più performanti, nuovi casi d’uso emergono costantemente. Solo negli ultimi mesi, abbiamo assistito all’accelerazione dei modelli GPT-3, GPT-3.5 e GPT-4 da parte di OpenAI, al lancio di DALL-E 2 e ChatGPT, nonché all’apertura dell’accesso alle API, aprendo la strada a un ulteriore salto in avanti dell’innovazione. Nel gennaio 2023, Microsoft ha dimostrato il suo impegno investendo rapidamente in OpenAI, non per competere, ma per collaborare.
Man mano che il settore prosegue nel suo sviluppo e maturazione, le startup che sanno differenziarsi e innovare avranno un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti più grandi, che potrebbero incontrare difficoltà nell’adattarsi a un panorama tecnologico in continua evoluzione.
L’IA risolve molteplici problemi, generando al contempo nuove e inattese sfide. Identificare una di queste nuove sfide che comportano cambiamenti nella tecnologia o nel comportamento dei clienti non è affatto semplice. Tuttavia, se affrontata in modo adeguato, può collocare un’azienda in una posizione privilegiata, sopra qualsiasi concorrente di maggiori dimensioni.
Il funzionamento e l’integrazione dell’IA nella vita quotidiana delle persone sono ancora un terreno inesplorato. Siamo tutti studenti nella scuola dell’IA. Le startup che si mantengono vicine al loro mercato, che ascoltano attentamente le sfide emergenti dal momento in cui la propria tecnologia viene implementata, hanno la possibilità di valutare e risolvere rapidamente tali sfide.
Ad esempio, con l’aumento dell’uso dei chatbot basati sull’IA, si è manifestata l’importanza della privacy e della sicurezza dei dati per gli utenti. Una startup lungimirante potrebbe affrontare questa sfida e sviluppare una soluzione basata sull’IA che adotti avanzate tecniche di crittografia e anonimizzazione dei dati, tranquillizzando gli utenti e stabilendo un nuovo standard di sicurezza nel settore.
Nel caso della mia azienda, abbiamo notato che, sebbene i professionisti del marketing fossero entusiasti delle innumerevoli varianti di copie che l’IA poteva generare, è emerso un nuovo problema: la selezione del contenuto da pubblicare. Risolvere questa sfida è stato fondamentale per Anyword, che ha sviluppato non solo una funzionalità, ma un’intera offerta incentrata sulla creazione di contenuti efficaci e sulla fornitura di strumenti per analizzare e gestire i testi, supportando così i processi di lavoro e gli obiettivi dei professionisti del marketing.
Riconoscendo queste sfide emergenti e offrendo soluzioni innovative, le startup possono emergere come pionieri in nuove categorie di intelligenza artificiale, affermandosi come agenti di cambiamento nel mercato.