Les opinions exprimées par les contributeurs d’Entrepreneur sont les leurs.
L’intelligence artificielle est en passe de devenir un océan de changements radicaux, modifiant de nombreuses facettes de la société. Dans le monde des affaires, l’IA est déjà à l’origine d’innovations significatives et de grande envergure. Et dans l’arène B2C, des opportunités significatives commencent à émerger pour les startups proposant des services d’IA génératifs B2C.
IA générative, un système d’apprentissage automatique, capable de générer du texte, des images, du code ou d’autres types de contenu, offre aux startups une plate-forme solide pour lancer de nouvelles idées et services dans un domaine mûr pour le développement. Certains des domaines B2C les plus évidents incluent :
Moteurs de personnalisation et de recommandation pour les plateformes de commerce électronique et de contenu
Chatbots et assistants virtuels pour le support et l’engagement client
Applications de santé et de bien-être basées sur l’IA
Solutions de domotique intelligente et IoT
Piloté par l’IA services financiers et outils pour la gestion des finances personnelles
En rapport: 3 façons de réussir dans le paysage de l’IA en évolution rapide
Cela dit, c’est aussi une question d’imagination et d’identification des opportunités. Un exemple frappant est Aithor.com, une startup d’IA qui a créé de puissantes vagues. Aithor.com est un outil d’écriture pour l’écriture académique et créative. Après son lancement en mai 2023 et son premier million de dollars de revenus, il a fait un retour en moins de 10 mois. Elle est rapidement devenue une opération mondiale, gagnant des abonnés dans 95 pays.
Il existe des outils concurrents basés sur l’IA, mais Aithor possède des fonctionnalités uniques. Il facilite l’édition de contenu, le formatage et la création de références pour des documents courts et même longs. Dans le même temps, il permet aux utilisateurs d’effectuer des modifications véritablement indétectables en évaluant le texte avec les deux outils les plus populaires (GPTZero et ZeroGPT). Il s’agit d’un outil d’écriture d’IA unique qui aide à surmonter l’incapacité d’écrire en fournissant des modifications transparentes aux articles.
Selon l’industrie mondiale de l’intelligence artificielle – Prévisions et analyse 2023 rapportla taille du marché mondial de l’intelligence artificielle était évaluée à 62,35 milliards de dollars américains en 2020 et devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 40,2 % de 2021 à 2026. Bien que ce rapport couvre l’ensemble du marché de l’IA, une partie importante de cette croissance devrait provenir du secteur B2C.
Le B2B montre la voie à l’IA sur les marchés B2C. Selon l’enquête mondiale Mckinsey 2023, un troisième des organisations utilisent déjà l’IA générative dans une certaine mesure, et certaines entreprises sont disposées à le faire. payer jusqu’à 800 000 $ pour les candidats possédant des compétences ChatGPT et IA, il est clair qu’un nouvel avenir est en train de se forger. Nous le constatons déjà dans des secteurs tels que la santé, l’éducation, l’industrie automobile, etc. Il donne du pouvoir aux startups développer des solutions innovantes qui automatisent les tâches, optimisent les processus et améliorent l’expérience client globale.
Mouvements du marché
Statista revendique le marché global de l’IA atteint environ 200 milliards de dollars en 2023 et devrait dépasser 1 800 milliards de dollars d’ici 2030. Ce sont des chiffres vertigineux, mais pour replacer ces prévisions dans leur contexte, une analogie comparable est celle du marché SaaS, toujours en plein essor.
Le SaaS est un secteur très rentable pour les investisseurs en capital-risque. Cependant, depuis l’avènement de ChatGPT, de l’IA et du Machine Learning (ML), les valorisations des entreprises privées dans ce domaine dépassent celles des entreprises SaaS. Cela dit, les entreprises SaaS en démarrage sont susceptibles de surpasser les entreprises d’IA.
En outre, des transactions démesurées, telles que le cycle de financement avancé de 10 milliards de dollars d’OpenAI, ont un impact considérable sur « l’offre » de capitaux pour les startups d’IA et de ML. Malgré ces mouvements de marché, il est indéniable que les actions d’IA sont devenues parmi les investissements les plus recherchés sur le marché public. La remarquable augmentation de 239 % Le cours de l’action Nvidia, ainsi que les débuts impressionnants d’Astera Labs, illustrent l’impact sismique de l’IA et du ML. Et à mesure que de nouvelles technologies basées sur l’IA et le ML émergent, il est probable qu’il y ait une augmentation potentielle des investissements en capital-risque.
En rapport: 4 façons dont les startups d’IA peuvent éviter de devenir obsolètes
Étapes de démarrage de l’IA
Malgré tout cet engouement, les startups d’IA et de ML n’ont pas encore pleinement prouvé leur avantage sur le marché par rapport aux offres SaaS. Alors que les entreprises d’IA ont effectivement levé 50 milliards de dollars d’intérêts en 2023, il y a eu une diminution raisonnable des projets avant la fin de l’année, révélant que l’enthousiasme initial s’estompe. Les investisseurs ont commencé à rechercher des solutions de marché plus adaptées et des avantages concurrentiels uniques.
Identifier les besoins
Pour en revenir à Aithor.com, l’opération a connu un tel succès car elle a identifié son public spécifique et lui a fourni un outil qui besoins satisfaits. Bien sûr, c’est le secret du succès de toute startup : à qui vous adressez-vous et que leur offrez-vous qui leur facilitera la vie ? Ce n’est pas différent pour les startups IA B2C. Une fois que vous avez identifié comment résoudre des problèmes concrets, certains aspects techniques doivent être abordés pour garantir le succès commercial.
Stratégie de données robuste
Vous devez développer une solide stratégie de données cela comprend l’acquisition, le nettoyage, l’étiquetage et la gestion des données. Assurez-vous d’avoir accès à des ensembles de données de haute qualité, diversifiés et pertinents pour entraîner et valider vos modèles d’IA. La qualité et la quantité des données auront un impact significatif sur les performances des modèles d’IA.
Algorithmes de choix
À cette fin, il est également essentiel de comprendre quels algorithmes sont les mieux adaptés à vos applications B2C. Cela signifie sélectionner les techniques et les algorithmes d’IA les plus appropriés en fonction du problème que vous résolvez. Par exemple, quels algorithmes tels que la régression, la classification, le clustering, l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage profond sont appropriés pour votre entreprise ?
Apprentissage continu
C’est un point évident, mais les systèmes d’IA capables d’apprendre et de s’adapter en permanence aux préférences changeantes des utilisateurs et à la dynamique du marché sont également essentiels au succès à long terme sur le marché B2C.
Évolutivité et faible latence
Vous devez également donner la priorité à l’évolutivité et aux performances afin que votre architecture puisse gérer des volumes de données croissants et des demandes d’utilisateurs à mesure que votre entreprise se développe. Les startups doivent se concentrer sur l’optimisation de la vitesse d’inférence du modèle et garantir des réponses à faible latence aux requêtes des utilisateurs afin que vos utilisateurs reçoivent des réponses ultra rapides.
Sécurité et confidentialité des données
Sécurité et confidentialité des données est également une considération cruciale. Tout modèle d’IA nécessite des mesures de confidentialité et de sécurité des données pour protéger les données sensibles des clients et se conformer aux réglementations en vigueur telles que le RGPD ou la HIPAA, en fonction de votre secteur et de votre marché cible.
Intuitif et convivial
Et bien sûr, vous devez permettre aux utilisateurs d’interagir facilement avec votre système d’IA et d’interpréter les résultats en temps réel. Cela nécessite une interface conviviale, intuitive et facile à utiliser. De plus, la collecte des commentaires des utilisateurs et l’analyse des journaux système identifieront les domaines à améliorer afin que vous puissiez régulièrement mettre à jour et affiner vos modèles en fonction de nouvelles données et des informations des utilisateurs.
Considérations éthiques
Et enfin et surtout, la prise de conscience de considérations éthiques et les préjugés dans les systèmes d’IA sont cruciaux. L’équité, la transparence et la responsabilité dans les algorithmes d’IA et les processus décisionnels doivent être prioritaires, en fonction de la nature de votre entreprise.
En rapport: Les startups ne devraient pas viser à créer des produits d’IA ; Mais pour résoudre une lacune des besoins des clients
La sauce secrète est votre équipe
En se concentrant sur ces aspects techniques et en les intégrant dans une stratégie commerciale globale, les startups de l’IA augmenteront certainement leurs chances de succès. Mais bien sûr, il faut disposer des bases d’une équipe solide et diversifiée possédant une expertise en IA, en génie logiciel, en science des données et en connaissances du domaine. Au sein de l’équipe, il doit y avoir une culture d’innovation, de collaboration et d’apprentissage continu pour garder une longueur d’avance dans le paysage de l’IA en évolution rapide.
juillet 16, 2024
Comment créer une startup d’IA réussie dans le paysage actuel
Les opinions exprimées par les contributeurs d’Entrepreneur sont les leurs.
L’intelligence artificielle est en passe de devenir un océan de changements radicaux, modifiant de nombreuses facettes de la société. Dans le monde des affaires, l’IA est déjà à l’origine d’innovations significatives et de grande envergure. Et dans l’arène B2C, des opportunités significatives commencent à émerger pour les startups proposant des services d’IA génératifs B2C.
IA générative, un système d’apprentissage automatique, capable de générer du texte, des images, du code ou d’autres types de contenu, offre aux startups une plate-forme solide pour lancer de nouvelles idées et services dans un domaine mûr pour le développement. Certains des domaines B2C les plus évidents incluent :
Moteurs de personnalisation et de recommandation pour les plateformes de commerce électronique et de contenu
Chatbots et assistants virtuels pour le support et l’engagement client
Applications de santé et de bien-être basées sur l’IA
Solutions de domotique intelligente et IoT
Piloté par l’IA services financiers et outils pour la gestion des finances personnelles
En rapport: 3 façons de réussir dans le paysage de l’IA en évolution rapide
Cela dit, c’est aussi une question d’imagination et d’identification des opportunités. Un exemple frappant est Aithor.com, une startup d’IA qui a créé de puissantes vagues. Aithor.com est un outil d’écriture pour l’écriture académique et créative. Après son lancement en mai 2023 et son premier million de dollars de revenus, il a fait un retour en moins de 10 mois. Elle est rapidement devenue une opération mondiale, gagnant des abonnés dans 95 pays.
Il existe des outils concurrents basés sur l’IA, mais Aithor possède des fonctionnalités uniques. Il facilite l’édition de contenu, le formatage et la création de références pour des documents courts et même longs. Dans le même temps, il permet aux utilisateurs d’effectuer des modifications véritablement indétectables en évaluant le texte avec les deux outils les plus populaires (GPTZero et ZeroGPT). Il s’agit d’un outil d’écriture d’IA unique qui aide à surmonter l’incapacité d’écrire en fournissant des modifications transparentes aux articles.
Selon l’industrie mondiale de l’intelligence artificielle – Prévisions et analyse 2023 rapportla taille du marché mondial de l’intelligence artificielle était évaluée à 62,35 milliards de dollars américains en 2020 et devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 40,2 % de 2021 à 2026. Bien que ce rapport couvre l’ensemble du marché de l’IA, une partie importante de cette croissance devrait provenir du secteur B2C.
Le B2B montre la voie à l’IA sur les marchés B2C. Selon l’enquête mondiale Mckinsey 2023, un troisième des organisations utilisent déjà l’IA générative dans une certaine mesure, et certaines entreprises sont disposées à le faire. payer jusqu’à 800 000 $ pour les candidats possédant des compétences ChatGPT et IA, il est clair qu’un nouvel avenir est en train de se forger. Nous le constatons déjà dans des secteurs tels que la santé, l’éducation, l’industrie automobile, etc. Il donne du pouvoir aux startups développer des solutions innovantes qui automatisent les tâches, optimisent les processus et améliorent l’expérience client globale.
Mouvements du marché
Statista revendique le marché global de l’IA atteint environ 200 milliards de dollars en 2023 et devrait dépasser 1 800 milliards de dollars d’ici 2030. Ce sont des chiffres vertigineux, mais pour replacer ces prévisions dans leur contexte, une analogie comparable est celle du marché SaaS, toujours en plein essor.
Le SaaS est un secteur très rentable pour les investisseurs en capital-risque. Cependant, depuis l’avènement de ChatGPT, de l’IA et du Machine Learning (ML), les valorisations des entreprises privées dans ce domaine dépassent celles des entreprises SaaS. Cela dit, les entreprises SaaS en démarrage sont susceptibles de surpasser les entreprises d’IA.
En outre, des transactions démesurées, telles que le cycle de financement avancé de 10 milliards de dollars d’OpenAI, ont un impact considérable sur « l’offre » de capitaux pour les startups d’IA et de ML. Malgré ces mouvements de marché, il est indéniable que les actions d’IA sont devenues parmi les investissements les plus recherchés sur le marché public. La remarquable augmentation de 239 % Le cours de l’action Nvidia, ainsi que les débuts impressionnants d’Astera Labs, illustrent l’impact sismique de l’IA et du ML. Et à mesure que de nouvelles technologies basées sur l’IA et le ML émergent, il est probable qu’il y ait une augmentation potentielle des investissements en capital-risque.
En rapport: 4 façons dont les startups d’IA peuvent éviter de devenir obsolètes
Étapes de démarrage de l’IA
Malgré tout cet engouement, les startups d’IA et de ML n’ont pas encore pleinement prouvé leur avantage sur le marché par rapport aux offres SaaS. Alors que les entreprises d’IA ont effectivement levé 50 milliards de dollars d’intérêts en 2023, il y a eu une diminution raisonnable des projets avant la fin de l’année, révélant que l’enthousiasme initial s’estompe. Les investisseurs ont commencé à rechercher des solutions de marché plus adaptées et des avantages concurrentiels uniques.
Identifier les besoins
Pour en revenir à Aithor.com, l’opération a connu un tel succès car elle a identifié son public spécifique et lui a fourni un outil qui besoins satisfaits. Bien sûr, c’est le secret du succès de toute startup : à qui vous adressez-vous et que leur offrez-vous qui leur facilitera la vie ? Ce n’est pas différent pour les startups IA B2C. Une fois que vous avez identifié comment résoudre des problèmes concrets, certains aspects techniques doivent être abordés pour garantir le succès commercial.
Stratégie de données robuste
Vous devez développer une solide stratégie de données cela comprend l’acquisition, le nettoyage, l’étiquetage et la gestion des données. Assurez-vous d’avoir accès à des ensembles de données de haute qualité, diversifiés et pertinents pour entraîner et valider vos modèles d’IA. La qualité et la quantité des données auront un impact significatif sur les performances des modèles d’IA.
Algorithmes de choix
À cette fin, il est également essentiel de comprendre quels algorithmes sont les mieux adaptés à vos applications B2C. Cela signifie sélectionner les techniques et les algorithmes d’IA les plus appropriés en fonction du problème que vous résolvez. Par exemple, quels algorithmes tels que la régression, la classification, le clustering, l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage profond sont appropriés pour votre entreprise ?
Apprentissage continu
C’est un point évident, mais les systèmes d’IA capables d’apprendre et de s’adapter en permanence aux préférences changeantes des utilisateurs et à la dynamique du marché sont également essentiels au succès à long terme sur le marché B2C.
Évolutivité et faible latence
Vous devez également donner la priorité à l’évolutivité et aux performances afin que votre architecture puisse gérer des volumes de données croissants et des demandes d’utilisateurs à mesure que votre entreprise se développe. Les startups doivent se concentrer sur l’optimisation de la vitesse d’inférence du modèle et garantir des réponses à faible latence aux requêtes des utilisateurs afin que vos utilisateurs reçoivent des réponses ultra rapides.
Sécurité et confidentialité des données
Sécurité et confidentialité des données est également une considération cruciale. Tout modèle d’IA nécessite des mesures de confidentialité et de sécurité des données pour protéger les données sensibles des clients et se conformer aux réglementations en vigueur telles que le RGPD ou la HIPAA, en fonction de votre secteur et de votre marché cible.
Intuitif et convivial
Et bien sûr, vous devez permettre aux utilisateurs d’interagir facilement avec votre système d’IA et d’interpréter les résultats en temps réel. Cela nécessite une interface conviviale, intuitive et facile à utiliser. De plus, la collecte des commentaires des utilisateurs et l’analyse des journaux système identifieront les domaines à améliorer afin que vous puissiez régulièrement mettre à jour et affiner vos modèles en fonction de nouvelles données et des informations des utilisateurs.
Considérations éthiques
Et enfin et surtout, la prise de conscience de considérations éthiques et les préjugés dans les systèmes d’IA sont cruciaux. L’équité, la transparence et la responsabilité dans les algorithmes d’IA et les processus décisionnels doivent être prioritaires, en fonction de la nature de votre entreprise.
En rapport: Les startups ne devraient pas viser à créer des produits d’IA ; Mais pour résoudre une lacune des besoins des clients
La sauce secrète est votre équipe
En se concentrant sur ces aspects techniques et en les intégrant dans une stratégie commerciale globale, les startups de l’IA augmenteront certainement leurs chances de succès. Mais bien sûr, il faut disposer des bases d’une équipe solide et diversifiée possédant une expertise en IA, en génie logiciel, en science des données et en connaissances du domaine. Au sein de l’équipe, il doit y avoir une culture d’innovation, de collaboration et d’apprentissage continu pour garder une longueur d’avance dans le paysage de l’IA en évolution rapide.
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