Generatieve AI is een platformverschuiving waarbij modellen input zoals tekst, beeld, audio, video en code kunnen gebruiken en nieuwe inhoud kunnen genereren in een van de genoemde modaliteiten. TJ Nahigian, mede-oprichter en Managing Partner van Base10 Partners, en Luci Fonseca, Partner, duiken diep in het huidige GenAI-landschap, gevestigde bedrijven versus startups, en de zes vragen die oprichters zichzelf moeten stellen om waarde uit GenAI te halen.

In bepaalde context is Base10 een onderzoeksgedreven beleggingsonderneming die zich richt op bedrijven die de grootste sectoren van de reële economie automatiseren. Ze proberen erachter te komen wat er met GenAI zal gebeuren en delen wat ze vandaag waarnemen, zodat startups en gevestigde exploitanten hiervan kunnen profiteren om aanzienlijke waarde op te bouwen.

Base10 is geïnteresseerd in megatrends die de manier waarop mensen leven en werken de komende tien jaar veranderen. We staan ​​aan het begin van een platformverschuiving en voor het eerst is GenAI toegankelijk geworden voor meer dan alleen de megabedrijven van de wereld.

[Ingesloten inhoud]

Het tempo van AI neemt dramatisch toe 

Er is de afgelopen vijf jaar iets baanbrekends gebeurd: het tempo van de innovatie. Het aantal patenten dat in 2021 werd ingediend in Artificial Intelligence was 30x het aantal dat zes jaar eerder werd gepubliceerd. Als we het innovatietempo vasthouden en vasthouden, denk dan eens na over wat er de komende vijf jaar zal gebeuren.

We staan ​​aan de vooravond van een gouden tijdperk op het gebied van AI, en de les die we uit Cloud hebben geleerd, is dat Cloud het ontwikkelingstempo aanzienlijk heeft versneld. Bij Base10 verwachten ze dat de snelheid van ontwikkeling en implementatie zo dramatisch zal toenemen dat onze hoofden ervan gaan tollen. 

Een andere manier om hiernaar te kijken is door te kijken hoeveel risicofinanciering er in de sector terechtkomt. Als oprichters weten jullie dat de afgelopen 18 tot 24 maanden niet de leukste tijd zijn geweest om geld in te zamelen, maar met één uitzondering: AI-bedrijven. 

Vorig jaar werd in de eerste helft van het jaar ruim 4 miljard dollar opgehaald. Dit jaar is het al 5x meer dan vorig jaar, wat 5x meer was dan het jaar daarvoor. 

Gevestigde bedrijven versus startups: een raamwerk om te begrijpen waar u aan het bouwen bent

Het is nuttig om een ​​raamwerk te hebben om het universum te begrijpen en wie waar bouwt, van gevestigde exploitanten tot startups. Door deze segmenten te observeren, kun je lessen trekken als je in dezelfde categorie bouwt.

Binnen deze categorieën heb je platforms, infrastructuur en applicaties.

• Platforms zijn de modellaag, de Googles, Meta's en gevestigde exploitanten. Startupplatforms zijn OpenAI, Hugging Face en Cohere. 
• Infrastructuur is de laag waar iedereen je toestaat deze grotendeels generaliseerbare modellen te gebruiken om iets te creëren met een specifieker gebruiksscenario. 
• De laatste emmer zijn toepassingen, zowel horizontaal als verticaal. Voor de gevestigde exploitanten heb je Notion en Gorgias, en de startups zijn Jasper, Copy en Harvey. 

Laten we nu startups op de platformlaag bekijken. 

Nieuwe startups: platformlaag

De platformlaag, of modellaag, ziet OpenAI als de duidelijke reus in de kamer. Vele anderen creëren ook nieuwe LLM's en andere modellen die mensen gebruiken om waarde uit GenAI te halen. Hoe doen ze dit? Door hun eigen tooling te bouwen, maar ook door gebruik te maken van tooling van derden. 

Nieuwe startups: infrastructuurlaag

De infrastructuurlaag is spannend en is een tool waarmee je verschillende modellen kunt aanpassen, integreren en op kosteneffectieve manieren kunt schalen. LangChain is een populair raamwerk om bijvoorbeeld GenAI te integreren en waarde uit te halen. 

Er is een hele reeks bedrijven die innoveren op de infrastructuurlaag om meer waarde en meer controle te krijgen en de kosten te verlagen terwijl ze GenAI opschalen voor specifieke toepassingen. 

Nieuwe startups: applicatielaag

Er vindt veel fascinerende innovatie plaats op de applicatielaag: het veranderen van media met tekst, schrijven, afbeeldingen en audio. Bedrijven veranderen de manier waarop je muziek maakt, herscheppen hoe films worden gemaakt of nagesynchroniseerd, en verstoren de manier waarop programmeurs coderen. 

Aan de startupkant zijn deze bedrijven ongelooflijk snel opgeschaald door grote fundamentele modellen te nemen en deze in een magische ervaring voor de eindgebruiker te verpakken. In de applicatielaag van startups worden velen geconfronteerd met uitdagingen die neerkomen op retentie. Het is om een ​​aantal redenen moeilijk geweest. 

1. Voor degenen onder u die aan Enterprise verkopen: ze hebben experimentele budgetten die opraken. 
2. Degenen die aan de prosumentenbasis verkopen, kunnen erg karig zijn. 
3. Er zijn veel copycats, waardoor het moeilijk is om een ​​gedifferentieerd verhaal te vertellen. 

Als je een startup bent die op dit gebied bouwt, is retentie een uitdaging en moet je strategischer te werk gaan. 

Gevestigde exploitanten: platformlaag

Op de platformlaag kun je deze drie grote gevestigde exploitanten bestuderen. 

1. Microsoft
2. Kopen Google Reviews
3. meta

Ieder speelt een andere strategie. Google kwam met het transformatormodel en heeft het vervolgens open source gemaakt. Dat maakte LLM's mogelijk die waren gebouwd om GenAI te benutten. Google werd op de hielen gezeten toen het zag hoe snel OpenAI zijn aanbod commercialiseerde. Sindsdien heeft Google zichzelf heroverwogen als een AI-bedrijf, met de komst van Bard. 

Meta heeft ongelooflijke technologie gebruikt, voornamelijk voor hun advertentiemodel en het op materiële wijze genereren van inkomsten in de afgelopen zeven tot acht jaar, en ook voor hun feed- en inhoudsmodel. 

Microsoft is voor ons een masterclass in strategie. Ze hebben ervoor gekozen om samen te werken en innovatie uit te besteden, waarbij ze al vroeg een samenwerking met OpenAI aangingen met een miljard dollar en, meer recentelijk, $10 miljard. Ze hebben veel voorkeurstoegang, rechten en controle over OpenAI. 

Als je naar de marktkapitalisatie van deze bedrijven kijkt, hebben ze het dit jaar allemaal ongelooflijk goed gedaan. Als je de winstrapporten leest, kwam AI twee jaar geleden misschien een of twee keer ter sprake tijdens een telefoongesprek. Nu is het meer dan 100 keer. 

Zittende: Infrastructuurlaag

Hoe zorg je ervoor dat mensen dit kunnen doen? Een perfect voorbeeld is NVIDIA. Ze zijn de popularisator van GPU's die nodig zijn om LLM's uit te voeren, en ze hebben een krankzinnige vraag naar GPU's gezien. In het afgelopen kwartaal werd aangekondigd dat de omzet dit kwartaal met meer dan 100% is gestegen, en nu behoren ze qua marktkapitalisatie tot de top vijf van bedrijven ter wereld. 

We zien dat deze laag wordt gecreëerd en vastgelegd door gevestigde exploitanten. 

Gevestigde exploitanten: applicatielaag

De gevestigde exploitanten op de applicatielaag hebben geenszins achter het stuur geslapen. NVIDIA profiteert hiervan, niet alleen vanwege toepassingen op startup-niveau, maar omdat elk afzonderlijk bedrijf een AI-strategie ontwikkelt en niemand betrapt wil worden zonder antwoord op wat ze met GenAI doen. 

Een nog dramatischer verschuiving die we zien is dat velen van jullie tegenwoordig productiever zijn. Ingenieurs zijn productiever omdat Github's Copilot 50% van de code schrijft. Dat is elke andere regel code. 

Als je nadenkt over de toegang en de democratisering van wie kan creëren, is het een heel opwindende tijd. ServiceNow heeft GenAI aan het product toegevoegd, zodat u samenvattingen en tekst-naar-code kunt uitvoeren.

Wat je bij deze gevestigde bedrijven kunt zien, is de mogelijkheid om snel met GenAI te experimenteren. Velen doen dit intern, experimenteren met open-sourcetools en bouwen gaandeweg, iets dat het vermelden waard is als je aan hen probeert te verkopen. 

Het vergroten van de weerbaarheid en het vinden van echte slotgrachten

Toen Base10 Partners begon, gooiden ze pijlen naar de muur om erachter te komen wat de verdedigbaarheid zou bevorderen en waar de echte grachten zouden worden gevonden. Iedereen zei dat ze toegang zouden hebben tot bedrijfseigen gegevens, de beste workflows zouden krijgen of hyper-aanpasbaar zouden zijn op een manier die zou winnen. 

Tegenwoordig zijn er slechts drie dingen die er toe doen. 

1. Distributie
2. Data
3. Workflows

Omdat alleen deze dingen er toe doen, gelooft Base10 dat gevestigde exploitanten een groot deel van de waarde zullen veroveren in deze vroege platformverschuiving, omdat ze enorme voordelen hebben op het gebied van distributie, data en workflow ten opzichte van startende concurrenten. 

Laten we enkele casestudies doornemen. 

Een casestudy: casetekst

Casetext is een juridisch softwareplatform dat verkoopt aan advocatenkantoren in het middensegment en grote ondernemingen. Als u heeft geprobeerd uw zaak aan een advocatenkantoor te verkopen, weet u dat het lastig kan zijn om door juridische toetsing heen te komen. Casetext doet dat al 11 jaar en heeft een sterk platform opgebouwd. 

Maar de zaken bleven steken rond de $10 miljoen ARR. Wat doe je als oprichter van dat bedrijf? Dan komt GenAI uit en kunnen ze eenvoudig aansluiten op GPT en hun versie van Copilot genaamd Co-counsel lanceren, die veel taken uitvoert die advocaten routinematig moeten uitvoeren. 

Het werd vorig jaar gelanceerd als een add-on en ging van start, van 0 naar $ 9 miljoen ARR in negen maanden. Het is gekocht voor ongeveer $ 650 miljoen in contanten. Ze bereikten dit omdat ze een distributie hadden over deze advocatenkantoren, en de advocatenkantoren wilden AI gebruiken. 

Als u een startup bent, zult u moeite hebben om door juridische toetsing heen te komen. 

Een casestudy: notie

Base10 brengt veel tijd door met dit team en ze gebruiken het elke dag, waarbij ze de voordelen van NotionAI in hun eigen workflows benutten. Notion lanceerde de eerste van vele aankomende AI-functies, en ze hebben deze zo geprijsd dat deze op korte termijn $ 100 miljoen ARR kan bedragen. 

Enkele belangrijke lessen over hoe Notion dit heeft uitgevoerd zijn onder meer: 

1. Ze hebben deze functie ingeschakeld voor een gebruikersbestand van 30 miljoen mensen, waaronder een groeiende Enterprise-praktijk. Denk eens aan de uitbreidingsmogelijkheden daar. De ingebedde distributie is een fundamenteel groot voordeel. 
2. Wanneer je NotionAI gebruikt, kun je het in een workflow inzetten in tools die je dagelijks gebruikt. Het heeft toegang tot uw gegevens en workflows. En hoewel deze modellen ongelooflijk generaliseerbaar zijn, zijn ze nuttig als u ze voorziet van unieke en privégegevens. Dat is een enorm voordeel. 
3. Als je de filosofie van Notion rond GenAI begrijpt, is het duidelijk dat deze versie van NotionAI uit één functie bestaat. Maar ze beschouwen GenAI als een kerntechnologie, zoals elektriciteit. Ze zijn dus teruggegaan naar de OG-strategie van 8-9 jaar geleden, waardoor het maken van tools alomtegenwoordig is geworden. Dat is de kernmissie. 

Een casestudy: Gorgias

Gorgias is een ticketingplatform voor klantenondersteuning gericht op e-commerce, voornamelijk Shopify. Dit is een echt beperkte gebruikssituatie. De oorspronkelijke stelling was om alles te automatiseren. Het bleek destijds behoorlijk moeilijk om workflows en softwareondersteuningssystemen te ontwikkelen zodat individuen dat konden doen.

Eind vorig jaar lanceerden ze automatiseringen dankzij GenAI. Hun klanten weten niet wat AI is, maar waar ze wel om geven, is dat ze niet op klanten hoeven te reageren om een ​​betere klantervaring te bieden. 

De automatiseringen zijn een add-on en kosten 50% van het kernaanbod. Ze hebben 7% van de tickets geautomatiseerd, en vandaag de dag is dat zelfs 18%. Ze hopen de 50% te halen. Ze beschikken over een aanzienlijke hoeveelheid gegevens die ze hierop kunnen trainen, en ze zijn al verspreid over meer dan 10 verkopers. 

GenAI en het bedrijfsmodelperspectief

Vanuit het perspectief van het bedrijfsmodel gebeuren er een aantal dingen. 

1. ARPU, ACV en LTV nemen toe. Een deel daarvan is door het lanceren van aanvullende producten die kunnen worden geprijsd als abonnementskosten of transactiekosten per gesprek. 
2. Daling van de kosten. In het geval van medische facturering en kwaliteitstesten voor software deed een mens dit vroeger. Mensen doen dat nog steeds, maar veel minder als je gebruik maakt van GenAI. Deze bedrijven verlagen de prijzen niet, dus u krijgt een aanzienlijke margeverhoging, waardoor de LTV toeneemt. 
3. De retentie neemt behoorlijk dramatisch toe in bedrijven met data, distributie en de juiste use case. 

Terugkomend op de hypothese. Als u terugdenkt aan de cloud en mobiel: wat kunt u daarvan leren? Amazon is niet gebouwd als een cloudbedrijf of opslagbedrijf. Het werd gebouwd als een gevestigd e-commercebedrijf. Ze lanceerden toevallig AWS en veroverden uiteindelijk veel meer waarde op zichzelf dan de hele on-premise opslagmarkt vóór hen.

Meta was geen mobiel bedrijf, maar ze haalden meer waarde uit mobiel dan AT&T en Verizon samen. Hetzelfde zou kunnen gebeuren in GenAI. Dat betekent niet dat er geen startups zullen zijn die winnen. De gevestigde exploitanten zullen veel vastleggen, en dat beginnen we te zien bij Meta en Google, die dramatisch zijn gestegen. 

Dit betekent niet dat startups moeten stoppen. Het betekent alleen dat je strategischer moet zijn om de gevestigde exploitanten te verslaan. 

6 vragen die oprichters zichzelf moeten stellen

Voor oprichters die een nieuw GenAI-bedrijf willen opbouwen, stel jezelf deze drie vragen. 

1. Welke niche, markt of branche kunt u absoluut domineren? Geen kleine oplossing, maar het domineert werkelijk op een manier die niet grenst aan bepaalde gevestigde exploitanten. 
2. Retentie is absoluut cruciaal. GenAI heeft de manier fundamenteel veranderd waarop consumenten en gebruikers daadwerkelijk verwachten met uw product om te gaan. Wat kunt u echt veranderen in uw product om de productmarkt passend te maken op een manier die alle retentieproblemen aanpakt waarmee deze startups worden geconfronteerd? 

Hoe maakt u GenAI tot de kern en de basis van uw product, en niet slechts tot een functie? Enkele van de meest interessante GenAI-bedrijven praten niet eens over GenAI, maar het drijft alles op de achtergrond aan. Je bouwt een bedrijf op voor de lange termijn.

Voor gevestigde oprichters die waarde en nieuwe GenAI-inkomstenstromen willen stimuleren. Stel jezelf deze drie vragen. 

1. Laten we teruggaan naar de oorspronkelijke missie en het kernprobleem dat u voor de klant oplost. Wat zijn de 1, 2 of 3 problemen die je nu kunt oplossen en die je voorheen niet kon oplossen omdat de technologie niet bestond? Hoe pak je die aan en hoe gooi je er middelen op? 
2. Haal uw P&L- of statistiekendashboard tevoorschijn en doorloop elke statistiek. Vraag hoe generatieve AI u daadwerkelijk kan helpen uw tandwielen, LTV, conversies of wat dan ook te optimaliseren. 
3. Het innovatietempo is dramatisch snel. Hoe experimenteer en test je eigenlijk op een manier die past bij het tempo dat nodig is voor deze platformverschuiving? Het kan zijn dat u hiervoor culturele en organisatorische veranderingen moet aanbrengen. 

[Ingesloten inhoud]

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.saastr.com/6-questions-founders-should-ask-themselves-to-drive-value-from-generative-ai-with-base10-partners/