1. Las nuevas empresas de IA enfrentan desafíos únicos en comparación con las empresas SaaS, ya que requieren algoritmos y datos maduros como núcleo para la creación de valor.
2. Encontrar a los primeros usuarios y articular un enfoque claro de resolución de problemas basado en las prioridades comerciales es crucial para que las nuevas empresas de IA tengan éxito.
3. Para competir en el mercado de la IA, las startups deben centrarse en ocupar un lugar defendible en la aplicación o en la capa intermedia, aprovechando el acceso a datos y algoritmos únicos para lograr el éxito.
Las nuevas empresas de IA se enfrentan a desafíos únicos en comparación con las empresas SaaS tradicionales, como explica Rudina Seseri de Glasswing Ventures. El simple uso de API de IA no convierte a una empresa en una empresa de IA; requiere algoritmos y datos en su núcleo. El proceso de lanzamiento de un producto de IA es diferente al de SaaS, ya que los productos de IA necesitan tiempo para madurar y ganarse la confianza del cliente.
Encontrar a los primeros usuarios es un desafío para las nuevas empresas de IA, ya que es posible que los compradores no comprendan completamente la IA y su propuesta de valor. Las empresas emergentes deben centrarse en articular el problema que resuelven y medir el éxito para el comprador. Seseri enfatiza la importancia de basar las discusiones en las prioridades comerciales y mostrar cómo los algoritmos respaldan esos objetivos.
Para tener éxito en el espacio de la IA, las nuevas empresas deben considerar cómo ocupar una posición defendible en la industria. Seseri sugiere centrarse en la capa de aplicación y, selectivamente, en la capa intermedia donde se realiza la conexión de la IA. El acceso único a datos y algoritmos puede crear una ventaja competitiva en el mercado de la IA.
A pesar de los desafíos, construir una startup de IA es el futuro, y las empresas deben estar preparadas para la pronunciada curva de aprendizaje y la inversión requerida. Comprender las diferencias entre los modelos de IA y SaaS es crucial para el éxito en la industria de la IA. Al centrarse en algoritmos y acceso a datos únicos, las nuevas empresas de IA pueden hacerse un lugar exitoso en el mercado.
