5 níveis do espectro de IA
- Nível 1: empresas aprimoradas por IA - uso básico de IA para melhorar processos existentes
- Nível 2: expansão de produto com IA - empresas que já estabeleceram presença no mercado usam IA para dominar mercados adjacentes
- Nível 3: empresas habilitadas por IA - aprendem com dados por meio de um algoritmo central e criam produtos adicionais
- Nível 4: empresas em que a IA é o produto - empresas que resolvem grandes problemas tendo a IA como núcleo
- Nível 5: empresas AI-first - criação de novas empresas e produtos que seriam impossíveis sem IA
IA em mercados horizontais
- Novas empresas de plataforma de IA também surgirão em grandes mercados horizontais, como vendas, marketing, desenvolvimento de software, operações com clientes e criação
- O desafio é que já existem grandes empresas estabelecidas, mas como esses setores são vastos, startups ainda podem ter sucesso em nichos mesmo competindo com incumbentes
- Haverá recompensa para empreendedores de tecnologia que tenham insights únicos sobre mercados de nicho e, com base nesses insights, ofereçam serviços melhores para esses nichos
Olhando para o AI Leapfrogging (salto)
- Há setores industriais em que ocorrerá o salto da IA, pulando etapas no processo de mudança tecnológica (um salto em um estágio da cadeia de inovação tecnológica)
- Esses setores historicamente não foram digitalizados e não possuem um player dominante de nuvem
- Por exemplo, o mercado de serviços jurídicos dos EUA vale US$ 373 bilhões, e o mercado de manufatura dos EUA chega a US$ 7,2 trilhões
- Duas coisas vão acontecer
- Primeiro, será possível superar o atrito interno de vendas e adoção nesses setores ao oferecer uma experiência de produto aprimorada por IA
- Segundo, também surgirão novos negócios com foco mais vertical. Eles usarão produtos de IA como ponta de lança para digitalizar e inovar grandes partes da indústria
- Também há a possibilidade de fortes efeitos de rede surgirem em muitas empresas líderes em IA
- Isso é especialmente verdadeiro para produtos de uso frequente que incluem software embarcado e funcionam como pontos de controle importantes na cadeia de valor
A camada de consumo da IA
- Há possibilidade de surgirem novas empresas de consumo por meio da IA
- Isso é muito semelhante à explosão de apps de consumo iniciada com o iPhone
- Os grandes apps mobile native surgiram no período de ouro do desenvolvimento de aplicativos, que começou cerca de um ano e meio após o lançamento do iPhone e durou aproximadamente cinco anos
- Foi nesse período que surgiram WhatsApp, Uber, Pinterest, Instagram, Snap e DoorDash
- Com a IA, acontece o mesmo
- Fundadores e desenvolvedores começam a entender de fato o potencial do produto e do design cerca de um ano após o lançamento de uma nova tecnologia
- A camada de aplicações de consumo com IA já está evoluindo, mas espera-se que o ecossistema realmente ganhe tração quando surgirem empresas verdadeiramente revolucionárias de nível 5, AI-first
- Nos próximos dois anos, dezenas de milhares de aplicações serão desenvolvidas para atender a diferentes necessidades, e algumas delas seriam impossíveis de imaginar agora
- Espera-se o desenvolvimento de várias aplicações de consumo usando tecnologia de IA
- Elas têm potencial para criar negócios de bilhões de dólares
- É especialmente importante entender os efeitos de rede que criaram defensabilidade de longo prazo em eras tecnológicas anteriores
Nossa visão (NfX, VC especializado em investimentos seed) sobre “empresas de IA”
- Esperamos que todas as empresas apliquem tecnologia de IA
- Não temos interesse em IA pela IA
- Não ignoramos o fato de que o hype pode inflar demais as avaliações e de que princípios reais de negócio ou efeitos de rede podem acabar determinando o sucesso ou fracasso da empresa mais adiante
- Sempre que vemos uma empresa com elementos importantes de IA, fazemos as seguintes perguntas
- É uma equipe rápida e excelente? Queremos equipes velozes, técnicas e, acima de tudo, com insights de mercado únicos. Dado o ritmo deste setor, velocidade é um requisito absoluto.
- Quão sólido é o moat econômico? Muitos produtos de IA estão em processo de comoditização. Queremos ver produtos capazes de atrair clientes com alta disposição a pagar em mercados grandes.
- Quão clara é a oportunidade inicial de mercado? Grande parte da receita inicial gerada pela explosão da IA generativa irá para empresas já estabelecidas. Por enquanto, startups precisam buscar inovação ortogonal. Queremos ver empresas com mercado inicial atraente, atividade limitada de incumbentes e ciclos de venda simples. Elas devem conseguir implementar rapidamente e demonstrar valor ao cliente com rapidez.
- Qual é a defensabilidade de longo prazo? A empresa possui dados proprietários e pensou em como incorporar efeitos de rede ao produto desde o primeiro dia? Onde os incumbentes estão posicionados nesse espaço: estão em melhor ou pior posição para capturar a oportunidade?
- Avaliação justa: ao analisar a valuation, perguntamos se ela representa um negócio de longo prazo independentemente do hype em torno da IA generativa.
- Produto revolucionário: é apenas IA pela IA? Ou existe um produto realmente transformador?
O underground da IA está amadurecendo
- Até o ano passado, quase ninguém tinha ouvido o termo IA generativa, mas surgiu um underground da IA.
- Um ano depois, ainda estamos nos estágios iniciais, mas a mudança já começou
- A tecnologia ficará 100 vezes melhor e 100 vezes mais rápida
- Este é exatamente o momento importante para fundadores sérios entrarem em cena, e para ideias grandes e duradouras em IA generativa começarem a entrar neste espaço
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