3 stratégies pour les startups en IA pour gagner contre les grandes entreprises technologiques

3 stratégies pour les startups en IA pour battre les grandes entreprises tech

La construction d’entreprises défendables est devenue plus difficile que jamais, surtout avec l’émergence de l’IA générative. Les grandes entreprises de la tech ont des avantages inhérents sur les startups, tant en termes de distribution que de prix compétitifs. Tout fondateur de startup connaît le scénario cauchemardesque : se réveiller avec une grande entreprise dans son domaine proposant une nouvelle fonctionnalité ou un nouveau produit concurrentiel. Et c’est gratuit. Et ils l’ont intégré à leurs offres déjà largement distribuées.

Mais les startups en IA qui prennent quelques décisions clés dès le départ peuvent se protéger de cette menace et devenir de véritables perturbateurs en tirant parti des avantages qu’ils ont sur les grandes entreprises de la tech.

Se positionner dans une catégorie de produits native de l’IA

Une stratégie pour les startups en IA pour gagner contre les grandes entreprises de la tech est de se concentrer sur des catégories de produits qui sont natives de l’IA. Que signifie cela ? Alors que les grandes entreprises de la tech peuvent ajouter quelques fonctionnalités d’IA à leurs produits existants, leurs utilisateurs, leurs développeurs et leurs feuilles de route produits sont tous axés sur le service de ces flux d’utilisateurs existants. Modifier ces flux comporte des risques inhérents.

En fait, c’est exactement la dynamique qui a propulsé bon nombre des principaux acteurs d’aujourd’hui dans le secteur de la tech, comme l’a identifié Clayton Christensen dans son livre phare, “Le dilemme de l’innovateur”. Cette fois-ci, cependant, ce sont eux les incumbents.

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Prenons l’exemple de la recherche. Il est clair que les LLMs vont changer la façon dont les utilisateurs effectuent leurs recherches pour trouver des réponses à leurs questions. Lorsque quelqu’un effectue une recherche, il ne cherche pas réellement une liste de liens web. Il cherche des réponses à des questions, des produits spécifiques, des lieux ou des personnes. C’est pourquoi les LLMs se démarquent en tant que potentiels tueurs de moteurs de recherche.

Pour une entreprise de moteur de recherche, modifier les flux principaux de son expérience revient à risquer de perdre des utilisateurs et des milliards de dollars de revenus. Cependant, s’ils choisissent de ne pas passer à une interface de type conversation, ils s’ouvrent entièrement à de nouveaux concurrents. Dans les deux cas, ils sont désavantagés par rapport au produit natif de votre startup en IA.

Les catégories de produits qui peuvent vraiment embrasser l’innovation générative native de l’IA sont basées sur les données et répondent à une large gamme de cas d’utilisation spécialisés. Quelques exemples de catégories qui semblent être natives de l’IA incluent la recherche, les moteurs de recommandation, ou la technologie juridique et médicale.

La densité de fonctionnalités comme différenciateur

Traditionnellement, les startups et les petites équipes se concentraient sur une niche et développaient quelques fonctionnalités très précieuses qui servaient un public bien défini. Les grandes entreprises avec des équipes de développement plus importantes pouvaient mettre sur le marché plus de fonctionnalités, plus rapidement.

Avec l’IA générative, le goulot d’étranglement du développement s’est déplacé de la programmation à la conception de produit et à l’expérience utilisateur. Une startup agile peut se déplacer plus rapidement pour mettre sur le marché un ensemble complet de fonctionnalités qui apportent de la valeur aux clients. Même de petites innovations à ce stade génèrent une valeur massive pour les utilisateurs. Et contrairement à une grande entreprise de tech établie, elles ne sont pas ralenties par les contraintes de conformité et les tracas bureaucratiques. Cela leur permet de s’établir solidement et de prendre de l’élan avant que les grandes entreprises de la tech ne puissent les rattraper.

Peut-être le plus grand avantage de se concentrer sur la densité de fonctionnalités et le temps de mise sur le marché est la nature en constante évolution de la technologie de l’IA. De nouveaux modèles, des modèles plus rapides, plus de cas d’utilisation. Rien que ces derniers mois, nous avons vu OpenAI, par exemple, enchaîner rapidement avec leurs modèles GPT3, GPT3.5 et GPT4, tout en lançant DALL-E 2, ChatGPT et en ouvrant l’accès à l’API, permettant un ordre de grandeur supplémentaire d’innovation. En janvier 2023, nous avons vu Microsoft courir aussi vite qu’il le pouvait pour investir dans, et non pas concurrencer, OpenAI.

Alors que le domaine continue à évoluer et à mûrir, les startups qui peuvent se différencier et innover auront un avantage sur les concurrents plus importants qui pourraient avoir du mal à s’adapter au paysage technologique changeant.

Trouver et dominer une nouvelle catégorie de produits

L’IA résout de nombreux problèmes. Cela crée, à son tour, de nouveaux problèmes inattendus. Découvrir l’un de ces nouveaux problèmes qui entraîne un changement dans la technologie ou le comportement des clients n’est pas facile, mais s’il est bien fait, cela peut placer une entreprise en position de force, devant n’importe quel acteur plus important.

La façon dont l’IA fonctionne et agit comme un élément dans la vie quotidienne des gens est encore une question ouverte. Nous sommes tous en maternelle de l’IA. Les startups qui sont proches de leur marché, à l’écoute attentive des problèmes qui surgissent régulièrement lors de la mise en œuvre initiale de leur technologie, peuvent rapidement évaluer et développer des solutions pour ces défis émergents.

Par exemple, à mesure que les chatbots alimentés par l’IA deviennent populaires, certains utilisateurs expriment des préoccupations concernant la confidentialité et la sécurité des données. Une startup visionnaire pourrait s’attaquer à ce problème émergent et développer une solution IA qui met en œuvre des techniques avancées de chiffrement et d’anonymisation des données, apaisant les craintes des utilisateurs et établissant une nouvelle norme dans l’industrie.

Dans le cas de mon entreprise, nous avons remarqué que, bien que les spécialistes du marketing soient ravis d’avoir les variations de copie presque illimitées que l’IA rend disponibles, il y avait un nouveau problème: savoir quel contenu publier. Résoudre ce nouveau problème était essentiel pour Anyword afin de construire non seulement une fonctionnalité, mais une offre complète axée sur la génération de contenu efficace et la fourniture d’outils d’analyse et de gestion de la copie qui soutiennent les flux de travail et les objectifs des spécialistes du marketing.

En identifiant ces problèmes émergents et en proposant des solutions innovantes, les startups peuvent s’établir en tant que pionniers dans de nouvelles catégories d’IA, consolidant ainsi leur position de perturbateurs sur le marché.

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