Jusqu’à présent, l’IA générative s’apparentait à de la poussière de fée : il suffit de la saupoudrer dans votre argumentaire et les investisseurs ne sont que trop prêts à ouvrir grand leur portefeuille.
Cela change.
Le quatrième trimestre 2023 a vu une baisse de 55,3 % IA financement par rapport au premier trimestre, reflété par moins de transactions. Des experts comme Matthew Marwick de l’Intelligence Unit de CB Insights mettent en garde que Même si le financement de l’IA va probablement reprendre de la vigueur au cours des trimestres suivants, les cycles d’investissement gonflés typiques de 2021 et 2022 sont désormais hors de question.
La poussière qui a suivi le boom initial de l’IA s’est quelque peu retombée, révélant les premiers défis. De nombreuses sociétés d’IA qui ont levé des fonds faciles pendant le boom du financement n’ont pas obtenu le succès commercial escompté par les investisseurs.
Une simple évocation de l’IA générative ne suffit plus à déclencher des rounds massifs. Les investisseurs recherchent désormais une défense stratégique et une différenciation de leur portefeuille face aux opérateurs historiques et aux nouveaux entrants qui inondent le marché. Ils veulent du long terme valeur marchande.
La question est, dans un monde où tout le monde parle de l’IA, comment se démarquer et attirer investissement?
La différenciation et le fossé concurrentiel sont la clé du succès du financement de l’IA
Les modèles fondateurs ont joué un rôle déterminant dans le progrès de l’espace. Le problème survient lorsque les startups commencent à présenter les mêmes modèles sous-jacents génériques comme valeur fondamentale et avantage concurrentiel.
Cette approche est profondément erronée. Le point de vue des investisseurs est que l’IA et les LLM ne possèdent aucun avantage inhérent ni aucun avantage concurrentiel – comme tout ce qui est accessible à pratiquement tout le monde. Si votre entreprise n’est pas explicitement centrée sur la recherche, le développement et la distribution de modèles fondamentaux, votre fossé et la différenciation de vos produits doivent résider ailleurs.
L’IA devrait agir comme un amplificateur d’un différenciateur de produit ou de stratégie préexistant. Il s’agit d’une infrastructure de support pour les startups axées sur l’IA et compatibles avec l’IA, qui amplifie la valeur initiale que vous offrez à l’utilisateur, rendant le processus moins cher, plus rapide, plus précis et améliorant la qualité. Mais ce n’est pas le cas créer valeur à partir de rien.
Les fonctionnalités intéressantes de l’IA ne signifient rien si elles ne contribuent pas à répondre aux besoins d’une personne spécifique, à améliorer l’expérience utilisateur ou à répondre à des cas d’utilisation spécifiques. Cette approche de « l’IA pour le bien de l’IA » que la plupart des entreprises ont adoptée par erreur a engendré un phénomène appelé « tourisme de l’IA », dans lequel les utilisateurs, ne constatant pas une valeur ajoutée substantielle à leur vie ou à leurs flux de travail, ne s’en tiennent pas au produit.
Leçon apprise : présenter un cas intéressant aux investisseurs signifiera approfondir les cas d’utilisation tangibles et la valeur que votre technologie d’IA créera.
Les entreprises disposant de fossés verticaux en matière de données seront à la tête de la prochaine vague de financement
L’IA verticale – un logiciel personnalisé pour un secteur spécifique et ses problèmes – prend de l’ampleur auprès des investisseurs et des utilisateurs finaux. Indice Entreprises son partenaire Paris Heymann a qualifié l’IA verticale de « prochaine itération logique du SaaS vertical » qui pourrait changer la donne dans l’industrie.
En fournissant des résultats de haute qualité sur des cas d’utilisation spécifiques sans générer de BS non pertinents, de tels modèles sur mesure augmentent le délai de rentabilisation et la fidélisation des utilisateurs. Cette capacité fera des applications verticalement intégrées un élément clé de la différenciation.
Ensembles de données uniques, plans de commercialisation personnaliséset le capacité à s’intégrer profondément dans les processus quotidiens des utilisateurs les rendent difficiles à reproduire et promettent un immense potentiel.
Si l’on examine le paysage de l’investissement, nous constatons déjà que cette tendance se manifeste massivement dans les secteurs à forte intensité de données, comme le droit et la santé, mais elle se manifestera sûrement également dans d’autres secteurs.
Les principales erreurs du pitch de l’IA – et comment les éviter
Alors, qu’est-ce que cela signifie aujourd’hui pour les fondateurs qui cherchent à collecter des fonds pour des solutions d’IA ? Et comment vous assurer que votre argumentaire atterrit au bon endroit ? En 2023, nous à vague a travaillé sur plus de 20 collectes de fonds réussies (et pas tellement) en matière d’IA, constatant de première main la différence entre les gagnants et les perdants de l’IA.
Voici les erreurs que les entreprises commettent lorsqu’elles présentent l’IA et comment les corriger :
- Ne représente pas correctement les compétences de votre équipe. La structure de votre équipe doit refléter la nature axée sur l’IA de votre entreprise et compter sur des scientifiques en IA hautement qualifiés ou des personnes ayant une expérience préalable dans la création d’applications d’IA.
- Ne pas démontrer les modèles GTM spécifiques à la verticale à l’aide de l’IA. La commercialisation est désormais un facteur important dans l’IA, les investisseurs souhaitent donc voir un mouvement GTM clair avec un fossé de distribution prononcé.
- Ne connaissant pas le coût. Trop d’entreprises n’ont aucune idée du fonctionnement interne de leur économie, mais cette ignorance n’est pas durable dans le domaine de l’IA, où la création, la formation et le déploiement de modèles d’IA peuvent coûter très cher. À une époque où les sociétés de capital-risque mettent l’efficacité du capital sur un piédestal, vous êtes censé comprendre votre structure de coûts, les ressources nécessaires et les marges brutes.
- Ne sachant pas ce que vous construisez. Soyez prêt à joindre le geste à la parole et à prouver que vous connaissez la technologie sous-jacente. Voici quelques points que vous devrez expliquer aux investisseurs :
- L’architecture de votre modèle et les techniques que vous utilisez pour l’améliorer
- Le processus de collecte et de croissance de vos ensembles de données
- Les façons dont vous mesurez la précision et les performances de vos modèles (références, référence de performance)
- Exigences de précision pour que votre modèle soit utile à l’utilisateur
- Les atouts et les limites de votre modèle
Alors… quelle est la prochaine étape ?
La course à l’IA est lancée et nous en faisons tous partie. Une ambiguïté prédominante entoure le marché des applications d’IA, et même si les investisseurs ne placent pas encore leurs paris, ils examinent cependant plus attentivement que jamais chaque opportunité d’IA qui se présente à eux.
Pour les premières entreprises d’IA, la défendabilité et la durabilité deviennent l’ordre du jour pour attirer des financements. La simple mention de l’IA dans votre pitch deck ne suffit plus à susciter un engagement sérieux des investisseurs : vous devez connaître votre technologie de fond en comble, comprendre sa valeur pour le client final, disposer d’un fossé préexistant et prouver que vous pouvez exécuter au plus haut niveau. niveau. Faites cela et toutes les portes du VC s’ouvriront pour vous.
février 20, 2024
Comment les startups peuvent remporter la course aux investissements en 2024
Jusqu’à présent, l’IA générative s’apparentait à de la poussière de fée : il suffit de la saupoudrer dans votre argumentaire et les investisseurs ne sont que trop prêts à ouvrir grand leur portefeuille.
Cela change.
Le quatrième trimestre 2023 a vu une baisse de 55,3 % IA financement par rapport au premier trimestre, reflété par moins de transactions. Des experts comme Matthew Marwick de l’Intelligence Unit de CB Insights mettent en garde que Même si le financement de l’IA va probablement reprendre de la vigueur au cours des trimestres suivants, les cycles d’investissement gonflés typiques de 2021 et 2022 sont désormais hors de question.
La poussière qui a suivi le boom initial de l’IA s’est quelque peu retombée, révélant les premiers défis. De nombreuses sociétés d’IA qui ont levé des fonds faciles pendant le boom du financement n’ont pas obtenu le succès commercial escompté par les investisseurs.
Une simple évocation de l’IA générative ne suffit plus à déclencher des rounds massifs. Les investisseurs recherchent désormais une défense stratégique et une différenciation de leur portefeuille face aux opérateurs historiques et aux nouveaux entrants qui inondent le marché. Ils veulent du long terme valeur marchande.
La question est, dans un monde où tout le monde parle de l’IA, comment se démarquer et attirer investissement?
La différenciation et le fossé concurrentiel sont la clé du succès du financement de l’IA
Les modèles fondateurs ont joué un rôle déterminant dans le progrès de l’espace. Le problème survient lorsque les startups commencent à présenter les mêmes modèles sous-jacents génériques comme valeur fondamentale et avantage concurrentiel.
Cette approche est profondément erronée. Le point de vue des investisseurs est que l’IA et les LLM ne possèdent aucun avantage inhérent ni aucun avantage concurrentiel – comme tout ce qui est accessible à pratiquement tout le monde. Si votre entreprise n’est pas explicitement centrée sur la recherche, le développement et la distribution de modèles fondamentaux, votre fossé et la différenciation de vos produits doivent résider ailleurs.
L’IA devrait agir comme un amplificateur d’un différenciateur de produit ou de stratégie préexistant. Il s’agit d’une infrastructure de support pour les startups axées sur l’IA et compatibles avec l’IA, qui amplifie la valeur initiale que vous offrez à l’utilisateur, rendant le processus moins cher, plus rapide, plus précis et améliorant la qualité. Mais ce n’est pas le cas créer valeur à partir de rien.
Les fonctionnalités intéressantes de l’IA ne signifient rien si elles ne contribuent pas à répondre aux besoins d’une personne spécifique, à améliorer l’expérience utilisateur ou à répondre à des cas d’utilisation spécifiques. Cette approche de « l’IA pour le bien de l’IA » que la plupart des entreprises ont adoptée par erreur a engendré un phénomène appelé « tourisme de l’IA », dans lequel les utilisateurs, ne constatant pas une valeur ajoutée substantielle à leur vie ou à leurs flux de travail, ne s’en tiennent pas au produit.
Leçon apprise : présenter un cas intéressant aux investisseurs signifiera approfondir les cas d’utilisation tangibles et la valeur que votre technologie d’IA créera.
Les entreprises disposant de fossés verticaux en matière de données seront à la tête de la prochaine vague de financement
L’IA verticale – un logiciel personnalisé pour un secteur spécifique et ses problèmes – prend de l’ampleur auprès des investisseurs et des utilisateurs finaux. Indice Entreprises son partenaire Paris Heymann a qualifié l’IA verticale de « prochaine itération logique du SaaS vertical » qui pourrait changer la donne dans l’industrie.
En fournissant des résultats de haute qualité sur des cas d’utilisation spécifiques sans générer de BS non pertinents, de tels modèles sur mesure augmentent le délai de rentabilisation et la fidélisation des utilisateurs. Cette capacité fera des applications verticalement intégrées un élément clé de la différenciation.
Ensembles de données uniques, plans de commercialisation personnaliséset le capacité à s’intégrer profondément dans les processus quotidiens des utilisateurs les rendent difficiles à reproduire et promettent un immense potentiel.
Si l’on examine le paysage de l’investissement, nous constatons déjà que cette tendance se manifeste massivement dans les secteurs à forte intensité de données, comme le droit et la santé, mais elle se manifestera sûrement également dans d’autres secteurs.
Les principales erreurs du pitch de l’IA – et comment les éviter
Alors, qu’est-ce que cela signifie aujourd’hui pour les fondateurs qui cherchent à collecter des fonds pour des solutions d’IA ? Et comment vous assurer que votre argumentaire atterrit au bon endroit ? En 2023, nous à vague a travaillé sur plus de 20 collectes de fonds réussies (et pas tellement) en matière d’IA, constatant de première main la différence entre les gagnants et les perdants de l’IA.
Voici les erreurs que les entreprises commettent lorsqu’elles présentent l’IA et comment les corriger :
Alors… quelle est la prochaine étape ?
La course à l’IA est lancée et nous en faisons tous partie. Une ambiguïté prédominante entoure le marché des applications d’IA, et même si les investisseurs ne placent pas encore leurs paris, ils examinent cependant plus attentivement que jamais chaque opportunité d’IA qui se présente à eux.
Pour les premières entreprises d’IA, la défendabilité et la durabilité deviennent l’ordre du jour pour attirer des financements. La simple mention de l’IA dans votre pitch deck ne suffit plus à susciter un engagement sérieux des investisseurs : vous devez connaître votre technologie de fond en comble, comprendre sa valeur pour le client final, disposer d’un fossé préexistant et prouver que vous pouvez exécuter au plus haut niveau. niveau. Faites cela et toutes les portes du VC s’ouvriront pour vous.
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