4 conseils aux startups d’IA pour éviter l’obsolescence

Les progrès rapides dans IA intensifie les incertitudes pour les startups et leurs fondateurs. Chaque lancement de modèle par les grands acteurs de l’IA pose un défi, rendant potentiellement obsolètes des milliers de startups, y compris celles qui pensaient disposer d’une pile technologique défendable. De la même manière, la sortie de nouveaux modèles open source peut annuler du jour au lendemain des années d’efforts de la part des startups. Ce paysage en évolution souligne la nécessité cruciale d’une idéation et d’une modèle d’affaires formulation pour les entrepreneurs en IA.

Pour vous aider dans cette entreprise, je propose quatre pièges clés à éviter, ainsi que des recommandations stratégiques, tirées de mes recherches universitaires et industrielles approfondies.

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1. Développer un produit intégrant l’IA avec des intégrations de flux de travail organiques et une expérience utilisateur solide

Imaginez que vous avez lancé une startup qui crée des ressources de jeu pour jeu entreprises utilisant l’IA. Les utilisateurs téléchargent des images, spécifiant les styles et fournissant des descriptions textuelles pour les nouvelles conceptions, auxquelles votre IA donne ensuite vie, en s’alignant sur les visions des utilisateurs et les éléments de style initiaux. Cependant, cette IA n’est pas intégrée aux flux de travail quotidiens des concepteurs ni affinée en fonction de l’évolution de leurs besoins, ce qui en fait simplement une aide externe qui brille tant que ses résultats dépassent les normes de l’industrie. La question suivante se pose alors : qu’est-ce qui empêchera vos clients de se tourner vers un concurrent proposant une solution supérieure ?

Par conséquent, votre IA doit s’intégrer de manière transparente dans les flux de travail des clients, s’adapter au fil du temps et fournir une expérience engageante. Considérez Notion comme un exemple illustratif. Ce n’est peut-être pas un acteur géant de l’IA, mais ses utilisateurs apprécient l’expérience intuitive de prise de notes améliorée par un assistant IA. Même avec des modèles supérieurs disponibles, les utilisateurs restent fidèles à Notion pour son expérience d’IA fluide et intégrée, démontrant la valeur d’une conception conviviale par rapport à la puissance brute.

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2. Assurez-vous que votre produit d’IA est parfaitement adapté aux marchés de niche

Si vous ne créez pas vous-même l’infrastructure de haute technologie à partir de zéro, il pourrait alors être trop ambitieux de créer un produit d’IA dont l’objectif est trop large. Il y a principalement deux raisons à cela : premièrement, les leaders du marché dans ces vastes domaines intègrent rapidement une IA de pointe dans leurs produits, motivés par la nécessité de rester compétitif et la facilité d’utilisation des API de modèles fondamentaux lors du développement de solutions internes n’est pas viable.

Prenons, par exemple, le déploiement initial des API par OpenAI. De nombreux entrepreneurs ambitieux cherchaient à exploiter ces capacités de l’IA pour défier les acteurs établis dans divers secteurs. Cependant, les partenariats ultérieurs d’OpenAI, à travers Plugins ChatGPTavec des géants de l’industrie comme Expedia, Instacart et Zapier ont présenté la rapidité intégration de l’IA en entreprises leaders, en les aidant à préserver leurs positions. Notamment, la collaboration d’OpenAI avec Zapier a représenté un défi important pour Adept AI, une startup formée par d’éminents chercheurs en IA, puisque les deux sociétés visent à faciliter l’automatisation des flux de travail informatiques via des commandes en langage naturel. Ce scénario illustre qu’opter pour une orientation large vers l’IA peut être risqué, même pour des équipes hautement techniques.

Deuxièmement, malgré l’engagement des grandes entreprises d’IA en faveur des technologies fondamentales, elles se diversifient dans les couches d’applications pour augmenter leurs revenus, en ciblant les domaines où un effort minimal produit un impact important. Cette évolution vers des produits aux objectifs larges suggère un pivot stratégique pour les petites startups d’IA : se concentrer sur un créneau hautement spécialisé. En créant une expérience d’IA exceptionnelle dans un domaine spécifique, une startup émergente d’IA peut établir un avantage concurrentiel, en tirant parti de la spécialisation comme stratégie solide dans un marché dominé par des initiatives plus larges.

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3. Évitez de confiner votre produit d’IA uniquement en tant que plugin pour un logiciel existant : optez plutôt pour une solution autonome

L’émergence des API d’IA générative a inspiré de nombreux entrepreneurs à améliorer les outils quotidiens comme Excel, PowerPoint et diverses plateformes de développement de logiciels utilisant l’IA. Ils ont conçu des plugins améliorés par l’IA pour améliorer l’expérience utilisateur au sein de ces applications. Par exemple, des outils innovants ont permis aux utilisateurs d’automatiser les tâches Excel de routine, augmentant ainsi considérablement la productivité, en particulier pour les professionnels de la finance. Initialement, ces solutions améliorées par l’IA ont connu une forte demande.

Cependant, le paysage a changé lorsque les grandes plates-formes ont commencé à intégrer leurs propres solutions d’IA, telles que Microsoft Copilot for Finance ou les fonctionnalités d’IA de Google dans Gmail et Docs. Ces développements internes ont rendu de nombreux plugins tiers presque redondants. Cette évolution souligne une leçon essentielle pour les startups : s’appuyer excessivement sur une seule plateforme peut être risqué. Assurer votre la résilience des entreprises signifie diversifier votre dépendance et innover continuellement pour rester pertinent dans un environnement technologique en évolution rapide.

4. Développer des solutions qui reçoivent le soutien naturel de l’écosystème de l’IA

Une approche stratégique pour sélectionner une idée de startup en IA consiste à se concentrer sur les domaines susceptibles de recevoir le soutien de l’écosystème. Les grandes entreprises d’IA font continuellement progresser des modèles capables de révolutionner diverses industries et entreprises à différentes échelles. Pourtant, l’intégration de ces modèles ne va pas sans ses défis. Les entreprises hésitent souvent à déployer pleinement ces modèles dans des applications destinées aux clients en raison d’incertitudes quant à la sécurité des résultats et de préoccupations concernant confidentialité des donnéesce qui pourrait conduire à la divulgation d’informations sensibles.

Conscientes de ces obstacles, les grandes sociétés d’IA encouragent particulièrement les startups qui se consacrent à résoudre ces problèmes d’intégration. Ces nouvelles entreprises travaillent sur des solutions telles que la réalisation d’évaluations de modèles, l’établissement de garanties de confidentialité des données et le développement de protocoles de sécurité innovants. Par exemple, OpenAI a lancé des programmes de subventions pour promouvoir Sécurité de l’IA et Sécurité efforts. Ce soutien souligne les opportunités pour les startups d’apporter de la valeur en facilitant l’adoption sûre et efficace des technologies d’IA dans divers secteurs.

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