生成型 AI ブームがどのようにビジネスの成功の波をもたらすのか

生成型 AI ブームがどのようにビジネスの成功の波をもたらすのか

生成型 AI ブームがどのようにビジネスの成功の波をもたらすのか
By クリスチャンオーウェンズ
 
ジェネレーティブ AI (Gen AI) は、世界のテクノロジー エコシステムを席巻する今年の流行語です。 大手VCセコイア 宣言された AI は「数兆ドルの経済価値を生み出す」可能性があるとされ、マイクロソフトからフィアットに至るまで、数千の企業が生産性を向上させ、顧客により多くの価値を提供する方法としてこのテクノロジーの統合を競い合ってきました。
のような初期セクター generative AIWeb3 の場合と同様に、WebXNUMX がどれほど大きくなる可能性があるか、またはどれくらい大きくなるかについての多くの予測ももたらします。 世界の AI 市場の現在の価値は 2022年の174億4000万ドルまでに成長するとの推定もあります 今後 40 年間で XNUMX%。 VCとの取引が全体的に減速しているにもかかわらず、AI支援のスタートアップがそれを補い、Gen AIについては例外となっている。 VC投資の半分以上 昨年。
この魅力的なテクノロジーを実際に持続可能なビジネスに変えるために、Gen AI スタートアップがやるべきことはまだたくさんあります。 この記事では、生成 AI スタートアップが潜在的に巨大な市場機会を逃さないように、この短期的な誇大宣伝を長期的な成長に変えたい場合、どこから始めればよいのかについて説明します。
まず、新しいテクノロジーを採用して実際に収益性の高いものに変えるのは困難です。 Gen AI テクノロジーは確かに印象的ですが、 収益化の方法が不明瞭 あるいはそれを収益性の高いビジネスモデルに統合します。 これまでのところ、最も成功している AI スタートアップ企業のいくつかは、収益と維持を促進する反復プロセスを自動化する Observe.ai のように、業務効率を高めるためにこのテクノロジーを使用したり、AI コピーライティング アシスタントのように言語処理やコンテンツ作成を支援したりしています。 ジャスパー.ai。 ただし、AI チャットボットの数には限りがあります。 新興世代の AI スタートアップが成功するには、独自のニッチ分野を切り開く必要があります。
AI企業も競争力を維持することが難しくなるだろう。 多くの AI スタートアップ企業はすでに、信じられないほど混雑した市場で差別化を図るのに苦労しており、革新的なユースケースを持つ XNUMX 人の起業家ごとに、さらに XNUMX 人の起業家が目的地を定めずに波に乗り、明確なアイデアを持たずに「ソリューション」を提示しています。解決しようとしている問題。 すでにあります ヨーロッパだけでも 130 世代の AI スタートアップ企業、そしてこれらの企業すべてが長期的な黒字に達する可能性は低いです。
最後に、AI はまだ初期段階にあるテクノロジーであり、倫理、誤った情報、国家安全保障上の懸念に関する大きな疑問に答えなければなりません。 ワークフローの合理化を目指す AI 企業は、広く採用される前に、機密性の高い内部データにアクセスするサードパーティ製ソフトウェアに関する懸念に対処する必要がある一方、Gen AI の速度と効率を活用する新興企業は、ディストピア的な懸念に対処するための十分なガードレールを考案する必要があります。これらの「機械」が代わりに登場する可能性があります 私たちの仕事の最大XNUMX分のXNUMX.

生成型 AI の波に乗る: 短期的な誇大宣伝を長期的な成長に変える方法

上記のハードルに取り組むために、長期的なビジネスの構築に真剣に取り組んでいる生成 AI スタートアップ企業は、いくつかの基本原則を採用する必要があります。 現時点でAI市場が投資家の資金で特に泡立っているのは事実だが、これはより広範なVCのセンチメントからは外れ値だ。 最近の市場低迷を考慮して、投資家は成長予測ではなく実際の成長例をこれまで以上に熱心に見ており、資金の受け取り手が拡張可能なビジネス基盤の上に構築されているかどうかを精査している。
誇大宣伝を成長に変えようとしている Gen AI スタートアップが考慮すべき重要な点は次のとおりです。
  • 顧客のニーズに焦点を当てる: Gen AI テクノロジーの可能性に夢中になるのは非常に簡単ですが、既知で理解されている顧客の問題を明確に解決する方法でその可能性を適用すると、魔法が起こります。 ステップ XNUMX では常に問題を特定し、そこから改善する必要があります。
  • 世界規模の計画を立てる: 私たちがこれまでに見た Gen AI を使用したスタートアップのほとんどは、製品主導の成長を追求しています。 多くの場合、月額料金が低く、個人ユーザーにサービスを提供します。 これらの企業が規模拡大に真剣に取り組んでいる場合、そのためには世界的に販売できる必要があります。 市場が増えれば、購入者も増え、収益も増え、成長も早くなります。 銀行にもっと多くの資金があれば、滑走路を延長し、個々のショックや市場の変動からよりよく守ることができます。
  • 収益化の理論を構築する: Gen AI が提供する自動化により、膨大な量の手動作業が削減されますが、基盤となるインフラストラクチャのコストを考慮すると、価格設定を適切に設定するのが困難な場合があります。 自分のことを決めることが重要です 値 メトリック, 次に、テストと改良を加えて、正しい価格に到達します。 顧客のニーズがビジネスの心臓部である場合、収益化のテーマはその心臓部を鼓動し続ける手段となります。
最終的には、成功は次の XNUMX つのことに集約されます。
  1. 効果的な収益化:
誇大宣伝に関わらず、どんなテクノロジーもそれ自体で売れるわけではないため、関連する Gen AI の収益源を特定し、それらを適切な方法でパッケージ化して収益性を高めることが重要です。 効果的な収益化は、最終的には、収益の増加、コストの削減 (これらのビジネスの生成的な性質を考えると特に重要)、リスクの削減という XNUMX つの主要な柱に依存します。 これらの価値レバーは、導入企業の収益に多大な影響を与えるため、これらの価値レバーに対する明確な視線を確保することが不可欠です。 このXNUMXつをすべて揃えれば、お金は後からついてきます。
成長と持続可能な成長に対する潜在的な障壁を克服します。 
AWS がスタートアップ構築の速度を加速し、コストを削減したのと同じように、ChatGPT は複雑な作業を可能にします。 オートメーション ボタンをクリックするだけで、人間のようなチャット インターフェイスを使用できます。 多くの AI スタートアップは、深い既存のインフラストラクチャ上に構築された薄いアプリケーション層であるため、フリーミアムまたは低コストのモデルを通じて非常に迅速に市場に投入できます。
これは、企業が販売支援による売り込みではなく、使用を通じて製品の価値を示すセルフサービスのアプローチに最適です。つまり、AI の波に乗っている企業は、通常よりもはるかに速く成長することになります。 しかし、それは同時に、国際化の障害に早期にぶつかり、通貨や支払い方法のローカライズ、詐欺への対処などの運用上のハードルにつまずくことになることを意味します。 Gen AI ビジネスを成功させるには、包括的な決済インフラストラクチャが鍵となります。これにより、急速な成長を可能にすることができます。

前方の道路

Gen AI は数十億ドル、さらには数兆ドルの経済価値を生み出す可能性を秘めていますが、これらの先行者のうち何人がその後有名なビジネスを立ち上げ、そのうち何人が最終的に誇大宣伝とともに消えていくのかについては、依然として純粋な疑問が残っています。
パドルでは、30 億ドル近くの ARR を追跡し、何千ものソフトウェア ビジネスの成長曲線を見てきました。 そして、GPT と画像生成用 AI DALL-E 2 に基づいて構築されたビジネスの分野で明らかな成長が見られました。
上に構築する場合 API このように、製品への道のりは早いため、本当の戦場は流通と収益化になります。 これらのビジネスがデフォルトでグローバル化し、セルフサービス プロセスを通じて複数市場の数千人に低価格で販売するビジネスが大幅に増加しているのを私たちは目にしてきました。 成功する企業は、最初の顧客とのやり取りにできるだけ多くの価値を移した企業です。
したがって、真にグローバルなビジネスを構築したい野心的な Gen AI スタートアップ企業は、次の XNUMX つのことに焦点を当てる必要があります。明確なニーズや問題を特定すること。 より多くの収益を獲得するために、新しい市場への拡大を計画します。 収益化の理論を構築し、それをテストおよび改良して、適切な価格ポイントを決定します。
生成 AI はテクノロジー界では輝かしい新しいものかもしれませんが、その成功を支える原則は他のソフトウェア イノベーションと同じです。 これらの核となる原則をしっかりと実践すれば、Gen AI スタートアップは長期的な成功への道を切り開くことができるでしょう。

リンク: https://venturebeat.com/ai/how-the-generative-ai-boom-could-deliver-a-wave-of- success-businesses/?utm_source=pocket_saves

出典: https://venturebeat.com

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