Generative KI ist ein Plattformwechsel, bei dem Modelle Eingaben wie Text, Bilder, Audio, Video und Code übernehmen und neue Inhalte in jeder der genannten Modalitäten generieren können. TJ Nahigian, Mitbegründer und geschäftsführender Gesellschafter von Base10 Partners, und Luci Fonseca, Partnerin, tauchen tief in die aktuelle GenAI-Landschaft ein, in etablierte Unternehmen vs. Startups und in die sechs Fragen, die sich Gründer stellen sollten, um den Wert von GenAI zu steigern.

In gewissem Zusammenhang ist Base10 eine forschungsorientierte Investmentfirma, die sich auf Unternehmen konzentriert, die die größten Sektoren der Realwirtschaft automatisieren. Sie versuchen herauszufinden, was mit GenAI passieren wird, und teilen ihre heutigen Beobachtungen mit, damit Start-ups und etablierte Unternehmen davon profitieren können, um einen erheblichen Mehrwert zu schaffen.

Base10 interessiert sich für Megatrends, die die Art und Weise, wie Menschen in den nächsten zehn Jahren leben und arbeiten, verändern. Wir stehen am Anfang eines Plattformwechsels und zum ersten Mal ist GenAI nicht nur für die Megaunternehmen der Welt zugänglich.

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Das Tempo der KI nimmt dramatisch zu 

In den letzten fünf Jahren hat sich etwas verändert: das Innovationstempo. Die Anzahl der im Jahr 2021 angemeldeten Patente Artificial Intelligence war das 30-fache der sechs Jahre zuvor veröffentlichten Zahl. Wenn wir vorausschauen und das Innovationstempo beibehalten, denken Sie darüber nach, was in den nächsten fünf Jahren passieren wird.

Wir stehen an der Schwelle zu einem goldenen Zeitalter der KI und die Lektion, die wir aus Cloud gelernt haben, ist, dass Cloud das Entwicklungstempo erheblich beschleunigt hat. Bei Base10 gehen sie davon aus, dass sich die Geschwindigkeit der Entwicklung und Bereitstellung so dramatisch beschleunigen wird, dass es uns den Kopf verdrehen wird. 

Eine andere Möglichkeit, dies zu betrachten, ist die Frage, wie viel Risikokapital in den Sektor fließt. Als Gründer wissen Sie, dass die letzten 18 bis 24 Monate nicht die Zeit waren, in der es besonders viel Spaß gemacht hat, Spenden zu sammeln, aber mit einer Ausnahme: KI-Unternehmen. 

Letztes Jahr wurden im ersten Halbjahr über 4 Milliarden US-Dollar gesammelt. Dieses Jahr sind es bereits fünfmal mehr als letztes Jahr, also fünfmal mehr als im Jahr davor. 

etablierte Unternehmen vs. Startups – ein Rahmen, um zu verstehen, wo Sie aufbauen

Es ist hilfreich, einen Rahmen zu haben, um das Universum zu verstehen und zu verstehen, wer wo baut, vom etablierten Unternehmen bis zum Start-up. Durch die Beobachtung dieser Segmente können Sie Erkenntnisse gewinnen, wenn Sie in derselben Kategorie bauen.

Innerhalb dieser Kategorien gibt es Plattformen, Infrastruktur und Anwendungen.

• Plattformen sind die Modellebene, die Googles, Metas und etablierten Unternehmen. Startup-Plattformen sind OpenAI, Hugging Face und Cohere. 
• Infrastruktur ist die Ebene, auf der jeder die Nutzung dieser weitgehend verallgemeinerbaren Modelle ermöglicht, um etwas mit einem spezifischeren Anwendungsfall zu erstellen. 
• Der letzte Bereich sind horizontale und vertikale Anwendungen. Die etablierten Unternehmen sind Notion und Gorgias, die Startups sind Jasper, Copy und Harvey. 

Lassen Sie uns nun die Startups auf der Plattformebene durchgehen. 

Neue Startups: Plattformschicht

Die Plattformschicht oder Modellschicht sieht OpenAI als den klaren Giganten im Raum. Viele andere entwickeln ebenfalls neue LLMs und andere Modelle, die Menschen nutzen, um einen Mehrwert aus GenAI zu ziehen. Wie machen sie das? Durch den Aufbau eigener Werkzeuge, aber auch durch die Nutzung von Werkzeugen Dritter. 

Neue Startups: Infrastrukturschicht

Die Infrastrukturschicht ist spannend und ein Tool, mit dem Sie verschiedene Modelle optimieren, integrieren und auf kostengünstige Weise skalieren können. LangChain ist beispielsweise ein beliebtes Framework, um GenAI zu integrieren und daraus einen Mehrwert zu ziehen. 

Es gibt eine ganze Reihe von Unternehmen, die auf der Infrastrukturebene Innovationen einführen, um durch die Skalierung von GenAI für bestimmte Anwendungen mehr Wert und mehr Kontrolle zu erzielen und die Kosten zu senken. 

Neue Startups: Anwendungsschicht

Auf der Anwendungsebene gibt es viele faszinierende Innovationen – die Veränderung der Medien durch Text, Schrift, Bilder und Audio. Unternehmen verändern die Art und Weise, wie man Musik macht, indem sie die Art und Weise, wie Filme gemacht oder synchronisiert werden, nachbilden und die Art und Weise, wie Programmierer programmieren, auf den Kopf stellen. 

Auf der Startup-Seite haben diese Unternehmen unglaublich schnell expandiert, indem sie große Basismodelle übernommen und sie in ein magisches Erlebnis für den Endbenutzer verpackt haben. Auf der Anwendungsebene von Startups stehen viele vor Herausforderungen, die sich auf die Kundenbindung beschränken. Es war aus mehreren Gründen schwierig. 

1. Für diejenigen unter Ihnen, die an Enterprise verkaufen: Es gibt experimentelle Budgets, die zur Neige gehen. 
2. Diejenigen, die an die Prosumer-Basis verkaufen, können sehr abweisend sein. 
3. Es gibt viele Nachahmer, die es schwierig machen, eine differenzierte Geschichte zu erzählen. 

Wenn Sie ein Startup in diesem Bereich sind, ist die Kundenbindung eine Herausforderung und Sie müssen strategischer vorgehen. 

Amtsinhaber: Plattformschicht

Auf der Plattformebene können Sie diese drei großen etablierten Unternehmen studieren. 

1. Microsoft
2. Google
3. Meta

Jeder spielt eine andere Strategie. Google hat das Transformer-Modell herausgebracht und es dann als Open-Source-Lösung bereitgestellt. Dies ermöglichte LLMs, die für die Nutzung von GenAI entwickelt wurden. Google war ihm auf den Fersen, als es sah, wie schnell OpenAI sein Angebot kommerzialisierte. Seitdem hat Google sich als KI-Unternehmen neu gedacht und Bard herausgebracht. 

Meta hat in den letzten 7 bis 8 Jahren unglaubliche Technologie genutzt, vor allem für ihr Anzeigenmodell und ihre Monetarisierung, aber auch für ihr Feed- und Content-Modell. 

Microsoft ist für uns eine Meisterklasse in Sachen Strategie. Sie haben sich für Partnerschaften und die Auslagerung von Innovationen entschieden und sind schon früh eine Partnerschaft mit OpenAI eingegangen, die eine Milliarde US-Dollar und in jüngerer Zeit 10 Milliarden US-Dollar einbrachte. Sie haben viele bevorzugte Zugriffsrechte, Rechte und Kontrolle über OpenAI. 

Wenn man sich die Marktkapitalisierungen dieser Unternehmen ansieht, haben sie sich in diesem Jahr alle unglaublich gut geschlagen. Wenn Sie Gewinnberichte lesen, kam KI vor zwei Jahren vielleicht ein- oder zweimal in einem Gespräch zur Sprache. Mittlerweile sind es mehr als 100 Mal. 

Amtsinhaber: Infrastrukturschicht

Wie ermöglichen Sie den Leuten, dies zu tun? Ein perfektes Beispiel ist NVIDIA. Sie verbreiten die für den Betrieb von LLMs notwendigen GPUs und verzeichnen eine wahnsinnige Nachfrage nach GPUs. Der im letzten Quartal angekündigte Umsatz stieg in diesem Quartal um über 100 %, und jetzt gehört das Unternehmen gemessen an der Marktkapitalisierung zu den fünf größten Unternehmen der Welt. 

Wir sehen, wie diese Ebene von den etablierten Betreibern geschaffen und erobert wird. 

Amtsinhaber: Anwendungsschicht

Die etablierten Betreiber auf der Anwendungsebene haben keineswegs am Steuer geschlafen. NVIDIA profitiert nicht nur von Anwendungen auf Startup-Ebene, sondern auch, weil jedes einzelne Unternehmen eine KI-Strategie entwickelt und niemand ohne Antwort auf die Frage ertappt werden möchte, was er mit GenAI macht. 

Eine noch dramatischere Veränderung, die wir beobachten, ist, dass viele von Ihnen heutzutage produktiver sind. Ingenieure sind produktiver, da Copilot von Github 50 % des Codes schreibt. Das ist jede zweite Codezeile. 

Wenn Sie über den Zugang und die Demokratisierung dessen nachdenken, wer kreativ sein kann, ist dies eine wirklich aufregende Zeit. ServiceNow hat GenAI in das Produkt integriert, sodass Sie Zusammenfassungen und Text-to-Code durchführen können.

Was Sie bei diesen etablierten Unternehmen sehen können, ist die Fähigkeit, schnell mit GenAI zu experimentieren. Viele tun dies intern, experimentieren mit Open-Source-Tools und bauen nach und nach, was erwähnenswert ist, wenn man ihnen etwas verkaufen möchte. 

Verbesserung der Verteidigungsfähigkeit und Suche nach echten Wassergräben

Als Base10 Partners anfingen, warfen sie Pfeile gegen die Wand, um herauszufinden, was die Verteidigungsfähigkeit beeinflussen würde und wo die echten Wassergräben zu finden wären. Alle sagten, sie hätten Zugang zu proprietären Daten, könnten die besten Arbeitsabläufe nutzen oder Hyper-Anpassungen vornehmen, die ihnen zum Erfolg verhelfen würden. 

Heute zählen nur noch drei Dinge. 

1. Vertrieb
2. Datum
3. Workflows

Da nur diese Dinge wichtig sind, ist Base10 davon überzeugt, dass die etablierten Unternehmen einen großen Teil des Nutzens dieses frühen Plattformwechsels ausnutzen werden, da sie gegenüber Start-up-Konkurrenten enorme Vorteile in Bezug auf Verteilung, Daten und Arbeitsabläufe haben. 

Lassen Sie uns einige Fallstudien durchgehen. 

Eine Fallstudie: Falltext

Casetext ist eine juristische Softwareplattform, die an mittelständische und große Anwaltskanzleien verkauft wird. Wenn Sie versucht haben, an eine Anwaltskanzlei zu verkaufen, wissen Sie, dass es schwierig sein kann, die rechtliche Prüfung zu bestehen. Casetext macht das seit 11 Jahren und hat eine starke Plattform aufgebaut. 

Doch bei einem ARR von rund 10 Mio. US-Dollar kam das Geschäft zum Erliegen. Was machen Sie als Gründer dieses Unternehmens? Dann kommt GenAI heraus, und sie können sich problemlos an GPT anschließen und ihre Version von Copilot namens Co-Counsel starten, die viele Aufgaben erledigt, die Anwälte routinemäßig erledigen müssen. 

Es wurde letztes Jahr als Add-on eingeführt und startete durch: Innerhalb von neun Monaten stieg es von 0 auf 9 Mio. USD ARR. Es wurde für rund 650 Millionen US-Dollar in bar erworben. Sie erreichten dies, weil sie eine Verteilung in diese Anwaltskanzleien hatten und die Anwaltskanzleien KI nutzen wollten. 

Wenn Sie ein Startup sind, fällt es Ihnen schwer, die rechtliche Prüfung zu bestehen. 

Eine Fallstudie: Vorstellung

Base10 verbringt viel Zeit mit diesem Team und sie nutzen es jeden Tag, um die Vorteile von NotionAI in ihren eigenen Arbeitsabläufen zu nutzen. Notion hat die erste von vielen kommenden KI-Funktionen auf den Markt gebracht und den Preis so festgelegt, dass sie in naher Zukunft bei 100 Millionen US-Dollar (ARR) liegen könnte. 

Zu den wichtigen Erkenntnissen darüber, wie Notion dies umgesetzt hat, gehören: 

1. Sie stellten diese Funktion einer Benutzerbasis von 30 Millionen Menschen zur Verfügung, darunter einer wachsenden Unternehmenspraxis. Denken Sie über die Expansionsmöglichkeiten dort nach. Die eingebettete Distribution ist grundsätzlich ein großer Vorteil. 
2. Wenn Sie NotionAI verwenden, können Sie es in einem Workflow in Tools verwenden, die Sie täglich verwenden. Es hat Zugriff auf Ihre Daten und Arbeitsabläufe. Und obwohl diese Modelle unglaublich verallgemeinerbar sind, sind sie nützlich, wenn Sie ihnen einzigartige und private Daten zur Verfügung stellen. Das ist ein riesiger Vorteil. 
3. Wenn man die Philosophie von Notion rund um GenAI versteht, wird klar, dass es sich bei dieser Version von NotionAI um eine einzelne Funktion handelt. Aber sie betrachten GenAI als eine Kerntechnologie, wie Elektrizität. Deshalb sind sie zu der OG-Strategie von vor 8 bis 9 Jahren zurückgekehrt und haben den Werkzeugbau allgegenwärtig gemacht. Das ist die Kernaufgabe. 

Eine Fallstudie: Gorgias

Gorgias ist eine Ticketing-Plattform für den Kundensupport mit Schwerpunkt auf E-Commerce, hauptsächlich Shopify. Dies ist ein wirklich eingeschränkter Anwendungsfall. Die ursprüngliche These war, alles zu automatisieren. Es stellte sich heraus, dass es damals ziemlich schwierig war, Arbeitsabläufe und Softwareunterstützungssysteme zu entwickeln, damit Einzelpersonen dazu in der Lage waren.

Ende letzten Jahres führten sie dank GenAI Automatisierungen ein. Ihre Kunden wissen nicht, was KI ist, aber es geht ihnen darum, nicht auf Kunden reagieren zu müssen, um ein besseres Kundenerlebnis zu bieten. 

Die Automatisierungen sind ein Add-on, dessen Preis 50 % der Kernangebote beträgt. Sie haben 7 % der Tickets automatisiert, heute sind es bis zu 18 %. Sie hoffen, 50 % zu erreichen. Sie verfügen über eine beträchtliche Datenmenge, die sie darauf aufbauen können, und sie sind bereits auf über 10 Händler verteilt. 

GenAI und die Geschäftsmodellperspektive

Aus Sicht des Geschäftsmodells passieren einige Dinge. 

1. ARPU, ACV und LTV steigen. Ein Teil davon geschieht durch die Einführung von Zusatzprodukten, deren Preise als Abonnementgebühren oder als Transaktionsgebühren pro Gespräch berechnet werden können. 
2. Kostensenkung. Bei medizinischen Abrechnungen und Qualitätssicherungstests für Software wurde dies früher von einem Menschen durchgeführt. Menschen tun es immer noch, aber viel weniger, wenn man GenAI nutzt. Diese Unternehmen senken ihre Preise nicht, sodass Sie eine deutliche Margensteigerung erzielen und den LTV erhöhen. 
3. Die Bindung nimmt in allen Unternehmen mit Daten, Verteilung und dem richtigen Anwendungsfall ziemlich dramatisch zu. 

Zurück zur Hypothese. Wenn Sie an Cloud und Mobilgeräte zurückdenken, was können Sie daraus lernen? Amazon wurde nicht als Cloud-Unternehmen oder Speicherunternehmen gegründet. Es wurde als etabliertes E-Commerce-Unternehmen gegründet. Sie haben zufällig AWS auf den Markt gebracht und am Ende deutlich mehr Wert für sich selbst erzielt als der gesamte On-Prem-Speichermarkt vor ihnen.

Meta war kein Mobilfunkunternehmen, aber sie haben mehr Nutzen aus dem Mobilfunk gezogen als AT&T und Verizon zusammen. Das Gleiche könnte in GenAI passieren. Das bedeutet nicht, dass es keine Startups geben wird, die gewinnen. Die etablierten Unternehmen werden viel gewinnen, und das sehen wir jetzt auch bei Meta und Google, die einen dramatischen Anstieg hingelegt haben. 

Das bedeutet nicht, dass Startups zurücktreten sollten. Es bedeutet lediglich, dass man strategischer vorgehen muss, um die etablierten Unternehmen zu schlagen. 

6 Fragen, die sich Gründer stellen sollten

Stellen Sie sich als Gründer, der ein neues GenAI-Unternehmen aufbauen möchte, diese drei Fragen. 

1. Welche Nische, welchen Markt oder welche Branche können Sie absolut dominieren? Keine leichte Lösung, aber sie dominiert wirklich in einer Weise, die nicht an bestimmte etablierte Betreiber gebunden ist. 
2. Bindung ist absolut entscheidend. GenAI hat die Art und Weise, wie Verbraucher und Benutzer tatsächlich erwarten, mit Ihrem Produkt zu interagieren, grundlegend verändert. Was können Sie an Ihrem Produkt wirklich ändern, um die Produktmarktanpassung so zu gestalten, dass alle Kundenbindungsprobleme angegangen werden, mit denen diese Startups konfrontiert sind? 

Wie machen Sie GenAI zum Kern und zur Grundlage Ihres Produkts und nicht nur zu einer Funktion? Einige der interessantesten GenAI-Unternehmen sprechen nicht einmal über GenAI, aber es treibt alles im Hintergrund an. Sie bauen langfristig ein Geschäft auf.

Für etablierte Gründer, die Mehrwert und neue GenAI-Einnahmequellen schaffen möchten. Stellen Sie sich diese drei Fragen. 

1. Kehren wir zur ursprünglichen Mission und zum Kernproblem zurück, das Sie für den Kunden lösen. Welches sind die 1, 2 oder 3 Probleme, die Sie jetzt lösen können, die Sie vorher nicht lösen konnten, weil die Technologie nicht existierte? Wie gehen Sie damit um und setzen Ressourcen dafür ein? 
2. Nehmen Sie Ihr GuV- oder Kennzahlen-Dashboard heraus und gehen Sie alle Kennzahlen durch. Fragen Sie, wie Generative AI Ihnen tatsächlich dabei helfen kann, Ihre Zahnräder, LTV, Conversions oder was auch immer zu optimieren. 
3. Das Innovationstempo ist dramatisch hoch. Wie experimentiert und testet man eigentlich auf eine Art und Weise, die dem Tempo entspricht, das für diesen Plattformwechsel erforderlich ist? Möglicherweise müssen Sie dazu kulturelle und organisatorische Änderungen vornehmen. 

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• Quelle: https://www.saastr.com/6-questions-founders-should-ask-themselves-to-drive-value-from-generative-ai-with-base10-partners/