Как да получите финансиране за AI стартъпи

След като работих с няколко VC и стартъпи, забелязах, че успешните стартъпи са склонни да споделят едни и същи характеристики. Следователно реших да напиша статия, която може да помогне на предприемачите да разберат какво може да накара AI при стартиране да привлече вниманието на инвеститора. Както винаги, и най-вече тук, подробностите, описани тук по-долу, произтичат от моя собствен опит.

Основното предизвикателство за стартиращите фирми AI е да докажат на инвеститорите мащабируемостта на техния бизнес модел.

С течение на годините забелязах, че някои потребителски продукти, задвижвани от автоматизация, използват случайно / лесно, използвайки термина AI в комуникацията си, когато всъщност разчитат само на анализ на данни, за да автоматизират задачи с ниска добавена стойност. В такива случаи технологията не става по-интелигентна с течение на времето. Лидерите на ИИ проекти, които търсят финансиране, трябва да бъдат подготвени да бъдат технически оспорени от инвеститорите веднага щом споменат термина AI ...

Тези компании често обгръщат алгоритъма на думата, свързвайки го с AI. Единствен алгоритъм, който води до определени резултати, не предполага или легитимира съществуването на AI.

източник

Повечето от стартъпите на AI, които срещнах, трябваше да направят много НИРД, преди дори да успеят да доставят истински AI продукт.

Често се случват стартъпи, изграждащи V1 на своя продукт без истински AI в него, вместо това те използват комбинация от традиционни алгоритми и задачи, задвижвани от човека. Разбира се, добре е да събираме данни и да получаваме реални отзиви от клиентите, но това е ограничено от гледна точка на бизнес модела. Въпреки това, в един момент ще трябва да разработите „истински“ AI V2. Този момент, когато реално преминавате от V1 към V2, е наистина труден, тъй като може да окаже влияние върху вашата структура и клиенти.

Всъщност не можете да мащабите с стратегия „човек в цикъла“.

Разбира се, целта е точността на ИИ да се подобри и бавно да замени повечето от участващите хора, но реалността е, че времевата линия е силно непредсказуема и ясно зависи от външните фактори.

Според мен „добър“ стартъп, готов за привличане на средства, вероятно ще затвори инвестиция от Серия А с няколко платени пилоти и някои ранни индикации, че клиентите са готови да платят, след като продуктът излезе от производство. Докато за инвестициите в Серия Б, те често смятат, че продуктът им е подходящ, но все пак страдат от незряло решение за пускане на пазара.

Силен подход за маркетинг и продажби

Инвеститорите обръщат много внимание на екипи и особено разнообразни екипи, които могат да се справят с всички предизвикателства за стартиране и мащабиране на AI бизнес. Изграждането на фантастично AI решение е едно, но намирането на начини за ефективно осигуряване на приходи е друго. За да може всеки стартъп да успее в мащаба, дистрибуцията, комуникацията и продажбите има значение точно толкова, колкото технологията.

Добрият стартиращ AI също ще разчита на опита както на старшите специалисти по продажби, така и на маркетинга, за да обучи пазара чрез силна стратегия за съдържание.

Продажбите и маркетингът често се пренебрегват при технологично стартиращите AI стартиращи компании, но изключително необходими за успеха.

Невъзможно е да се подценява колко трудно ще бъде да продадете своето решение. През повечето време (във B2C) хората нямат представа какво е AI и защо трябва да го използват. Освен това, когато става дума за продажба на решение за AI на голяма фирма, лицата, които вземат решения, изобщо не ги интересува дали е AI или не. Вместо това те са много по-фокусирани върху добавената стойност на вашето решение, независимо дали то може да бъде ефективно „индустриализирано“ и колко лесно е да се внедрят и накрая да стартират.

Професионалните инвеститори също искат да станат свидетели на някои ранни сигнали, че ще има ефективен начин за разпространение на продукта / разтвора (ACV спрямо CAC съотношение в мащаб).

Забелязах, че хомогенните стартиращи екипи, особено когато са съставени от главно AI специалисти без специфичен за индустрията или стартъп опит, са склонни да се провалят сравнително по-често. Изграждането и успешното развитие на компания изисква повече от умения по компютърни науки ...

Реални бизнес въпроси

Преди да разработите решение за AI, трябва да осигурите силен интерес и валидиране от потенциалните бъдещи клиенти. Трябва да сте сигурни, че вашето решение ще адресира важна точка на болка за добре дефинирана и достатъчно голяма целева аудитория / пазар.

Валидиране на клиентите: оценява стабилността, удовлетвореността и приемането на технологичен продукт преди старта и през целия матуритет чрез използване на реални клиенти, използващи продуктите в реална среда във времето.

Идеята е да се докаже, че клиентите могат да валидират, че продуктът има шанс да предостави достатъчно голяма възвращаемост на инвестициите, за да може да го изпробва или да премине от конкурентни SaaS продукти без захранване с AI. В контекста на B2C хората ще видят ли реална полза от приемането на AI-захранвани решения? През повечето време AI решенията струват повече от „традиционните“ решения, важно е да се обоснове разликата в цената с ясни ползи за клиента.

Съсредоточете се върху точките на болката и използвайте случаи, при които изкуственият интелект може да се справи с нерешените преди това проблеми или да се справи с съществуващите 10 пъти по-добре

По принцип никога не е добър знак, когато стартъп се прехласва прекалено много за AI аспекта на своето решение, докато действителният проблем, който помага да се реши, остава неясен. Инвеститорите са склонни да инвестират повече в стартъпи, които могат да донесат реални резултати, а не в повече научни проекти.

Вашите клиенти очакват, че сте разбрали бизнеса им, докато сте много добри в изпълнението на AI решението си. В контекста на B2B, вашето решение може да бъде чудесно от технологична гледна точка, но все пак трябва да се представи от оперативна гледна точка. Той не трябва да добавя повече сложност към съществуващите процеси, но лесно да се интегрира с архитектурата на инструментите на вашия клиент, като същевременно е в състояние да поддържа ниски текущи разходи.

Не приемайте, че тъй като това е AI, компаниите веднага ще го купят

Изглежда инвеститорите оценяват, когато стартъп прилага AI в тесен домейн. Решаването на бизнес проблеми изисква да се мисли извън тесните технически подходи, но също така да се съсредоточи върху и да притежава специфична бизнес област и функция.

Решавате ли правилния проблем?

Количеството на необходимите данни зависи от обхвата на проблема. Препоръчвам ви да идентифицирате своя домейн, преди да започнете да събирате данни. Освен това има по-смисъл да се разработи AI решение за много прецизен бизнес проблем в дадена индустрия. Това ще помогне на вашия екип по продажбите да се съсредоточи върху ключови лица, които вземат решения.

Продукт и приходи

За съжаление, привличането на клиенти да се ангажират с една пилотна програма не е достатъчно за поддържане на жизнеспособността или мащабируемостта на вашия бизнес.

  • Дълготраен ли е източникът на приходите ви?
  • Радвате ли се на текущи приходи?

Освен това, добавената стойност на вашето AI решение трябва да се предоставя на клиентите под формата на табла и / или действия, които могат да взаимодействат. Добавянето на опции за персонализиране към резултата от вашето решение не би могло да зарадва клиентите ви повече ...

От инвестиционна гледна точка ВК се интересуват от компании, които имат потенциала да станат лидер в категория / сегмент и да доминират на пазара си.

Заключвам

Забелязах, че отличен подход към AI е да накараме колкото се може повече потребители да дадат свои данни за продукта. Колкото повече го правите, толкова по-малко е вероятно да избият, тъй като могат да станат свидетели, че продуктът се е подобрил и е бил в състояние да се адаптира към всяка тяхна специфика.

По принцип всяка нова информация, обозначена от потребител, увеличава блокирането на този конкретен клиент и увеличава общата стойност на продукта. Вашето решение / продукт става по-добро, докато клиентът го използва.

Компаниите AIaaS са различни от компаниите на SaaS. Всъщност естеството на AI създава няколко разлики с традиционните бизнес модели. Възвръщаемостта на AIaaS ще зависи от много фактори, като например количеството обработени данни, времето и използването на продукта. В резултат на това инвеститорите ще очакват да имате добре планирани тези ключови елементи!

ДАННИ

Данните са може би най-важният аспект на стартирането на AI. Като такива инвеститорите са склонни да повдигнат следните въпроси:

- Как извличате данни?
- Каква е стратегията ви за данни?
- Разчитате ли големи фирми да ви предоставят данни?

Що се отнася до данните, разбрах, че и двата метода могат да бъдат интересни за стартиране, но инвеститорите винаги ще предпочитат независимостта на данните за…. Простият факт, че сте изградили уникален набор от данни, е високо оценен и ценен за инвеститор. Уникален набор от данни е истински актив за стартиране.

Освен че са уникални, вашите набори от данни, разбира се, трябва да са от значение за предизвикателството, което трябва да бъде преодоляно.

Уникалният набор от данни ще попречи на други играчи с повече ресурси да събират повече данни по-бързо и съответно да подобрят работата на своите алгоритми. Ако току-що сте започнали, препоръчвам ви да измислите креативни начини за създаване и получаване на значими набори от данни; опитайте да си партнирате с уникални организации в замяна на вашето AI решение!

Съществуват и други решения като API, отворен код или частни бази данни, които можете да закупите. Както бе споменато по-горе, защо да не проучите потенциала за взаимноизгодни партньорства и иновативни бизнес модели (споделяне на приходи), които позволяват достъп до собственост на трудно достъпни данни.

Инвеститорите също вземат предвид дали една компания работи с бързо движещи се или статични данни. Алгоритмите за бързо движещи се данни, като изображенията в реално време, обработени от самостоятелно управлявана кола, често са много по-сложни.

Друго важно нещо, което забелязах при работа с VC е, че е важно стартирането да демонстрира способност за непрекъснато подобряване на неговата производителност въз основа на уникалността на своите данни. Огромен плюс е, когато стартирането ви може да покаже способността за бърза обработка на данни за тренировки и оптимизиране на ефективността на неговите алгоритми, докато системите стават по-здрави.

Повечето инвеститори разчитат на технически експерти и индустриални съветници, които могат да определят дали стартирането правилно управлява архитектурата на данните, събирането, съхраняването, анализа и т.н.

Възможността за създаване и ползване от контурите за обратна връзка също се оценява. В действителност, тясното интегриране на отзивите на потребителите в продукта позволява по-добра производителност на модела и по-общо - по-добро изживяване на продукта.

Повече потребители, повече данни, по-добри продукти

Инвеститорите са склонни особено да оценят, когато потребителското изживяване се адаптира към типа данни, необходими за подобряване на работата на алгоритъма. Тази функция все още е в процес на работа за повечето стартиращи компании.

Не се фокусирайте върху изграждането на AI инфраструктура

И накрая, препоръчвам на стартъпите да не се съсредоточават върху AI инфраструктурата ... Вярвам, че това ще остане поле, в което доминират много по-големи фирми като Google, Microsoft и Amazon. Ако решението вече съществува ... бихте спечелили определено повече от надграждането върху него.

Изграждането на AI стартиране отнема време и е лесно да загубите поглед върху клиента си и някои бизнес показатели, които са ключови за привличането на VC.