Предприятие A.I. Стратегия: Системи за интелигентност срещу вертикална интеграция.

Първоначално това беше публикувано като коментар в бюлетина ми InsideAI. Абонирайте се за седмични връзки и коментари на A.I. тенденции.

Конвенционалната мъдрост има тенденция да се измества бавно и винаги благоприятства последната основна тенденция, а не възходящата и идващата. Когато става въпрос за стартиране на корпоративен софтуер, SaaS погледът към света доминира как повечето VC и предприемачи мислят за това. Но като всяка ниша, която се използва, възможностите на SaaS не са това, което са били преди десетилетие. Докато преминавахме към ранните фази на A.I., никой наистина не знаеше как да го осмисли, но умните пари играха играта така или иначе, ако няма друга причина, освен да се учат. Тогава миналата година беше първата година, когато започнахме да виждаме някои силни рамки за това, което прави добър A.I. компания. Двете най-популярни рамки, които се появиха, бяха Vertical A.I. Рамка от Брадфорд Крос и рамка Системи за интелигентност от Джери Чен. (Отидете да прочетете и двете, ако не сте). И двамата бяха големи опити за привеждане на някаква структура как да мислят за A.I. компании, но днес искам да попитам как ги оценяваме в светлината на наученото досега.

Можете ли да назовете бягащо предприятие A.I. компания? Малцината, за които знам, че са в тази фаза на бърз растеж, не са добре познати, защото са насочени вертикално в области, които технологичните медии са по-малко вероятно да покрият, а повечето от тези, за които четете в пресата, не правят нивата на приходи, за които може да подозирате. Въпросът е защо?

Има няколко причини. Единият е, че в първите дни на внедряване, A.I. решение обикновено осигурява само малка пределна стойност спрямо SaaS решението, което прави същото. Второто е, че техниките зависят от набори от данни, които компаниите често нямат. Третото е, че за предоставяне на интелигентност в различни функции, трябва да се вземат различни набори от данни, така че всяка „характеристика“ на A.I. Компанията има сложността на изграждането на малък продукт, всичко самостоятелно.

В резултат на това купувачите на предприятия се объркват относно това дали A.I. може да покаже стойност. Това сте виждали в публичните медии с неща като Уотсън на IBM, който е обект на истории, които показват както голям успех, така и голямо разочарование. Тези неща просто не са до ключ като SaaS.

И така, къде сме? Мисля, че тезата за „системите за интелигентност“ е точна, но трябва да бъде допълнена с още. (Някои добри идеи тук.) Проблемът с него е, че е много работа да направите една част от системата на интелигентност - да се включите в толкова много източници и да автоматизирате един работен процес или да направите едно нещо по-интелигентно, и тогава имате да повторите това в много парчета от системите, които докосвате, за да направите продукта си ценен. Второ, компании, които използват системите за разузнавателна рамка, като много A.I. системи, обикновено не решават проблеми с „косата в огън“. Обикновено те правят по-добра версия на някакъв съществуващ SaaS инструмент, като обвързват данни от други системи или автоматизират кросплатформени работни процеси, които са бързи и лесни и не са супер ценни самостоятелни. Но има два по-големи проблема със системите за интелигентност и защо към тях трябва да се добави нещо.

Първият проблем е, че преминаването към системи за интелигентност е логична следваща стъпка за съществуващите победители в SaaS на предприятието. Затова стартъпите трябва да бъдат внимателни там. Второто е, че един случай на използване на blockchains, който може да се появи (това е този, на който залагаме с Botchain на Talla), е blockchains като споделен слой данни (или средство за контрол на достъпа до споделен слой данни, ако използвате blockchain, който може не съхранявам много данни). Ако системите за интелигентност се отнасят за свързване на силози за данни, тогава голяма компания със съществуващ силоз за данни разполага с един по-малко силоз, с който да се свърже спрямо стартиране. И ако се появи споделен слой данни чрез blockchain решения, тогава всеки ще има достъп до обградени данни на едно място, което няма предимство.

Вертикалната A.I. според мен подходът в момента е по-подходящ, тъй като той заобикаля много от проблемите на системите за разузнаване. Но вертикална A.I. компаниите често не дават много нова функционалност. Те не позволяват неща, които бихте могли да правите, че са били невъзможни преди. Така като се има предвид състоянието на пазара, вертикална A.I. често трябва да се продава с повишаване на производителността или спестяване на разходи, които отново не са проблеми с „косата в огън“, така че приемането е по-бавно.

Как се разиграва всичко това? Едно нещо, което очаквам да видя, са компаниите, комбиниращи двата модела - помислете за тях като „Т-образна“ A.I. компании, които притежават една вертикала, но отиват широко в това, към което са свързани. Другото, което ще се случи, е, че интелигентните агресивни фирмени предприятия купуват A.I. така или иначе, ако няма друга причина освен да се научи и разбере. Тъй като те започват да имат успех през 2018 г. и компаниите могат да покажат казуси за това, други купувачи на предприятия ще се уведомят. След като успехът на A.I. удари мейнстрийм информираността и компаниите започват да осъзнават, че за „системите за обучение“ има конкурентно предимство да ги внедрят по-рано от вашите конкуренти, очаквам A.I. продажби в корпоративните компании, за да излязат наистина. Компаниите, които го правят, вероятно са тези, които са събрали най-много, с най-силните баланси, което ме връща към един от любимите ми публикации за годината - коментарите на Мат Търк, че A.I. компаниите не са постни стартъпи.

Тази година ще бъде годината, в която виждаме първото предприятие за ранен пробив A.I. компании и рамките, които използваме за изграждането и изпълнението им, ще започнат да се сплотяват в някои по-строги идеи. Ако имате силно мнение за нова рамка за мислене за изграждане на A.I. компании, ще се радвам да го публикувам тук.