В отличие от уже устоявшихся фирм, эти стартапы рассматривают искусственный интеллект как отправную точку. Большинство компаний вынуждены внедрять генеративный ИИ как дополнительное решение, но немало молодых предприятий изначально ставят ИИ во главу угла.

Дисклеймер: это вольный перевод колонки, которую написал Стивен Розенбуш для издания The Wall Street Journal. Перевод подготовила редакция «Технократии». Чтобы не пропустить анонс новых материалов подпишитесь на «Голос Технократии» — мы регулярно рассказываем о новостях про AI, LLM и RAG, а также делимся полезными мастридами и актуальными событиями.

Обсудить пилот или задать вопрос об LLM можно здесь.

Подобно цифровым новичкам, которые когда-то произвели фурор, эти ИИ-ориентированные компании не нуждаются в переосмыслении продуктов, инфраструктуры или рабочих процессов, а тем более — в переобучении либо сокращении персонала из-за новой технологии. Они уже раздвигают границы возможного в сфере финансов, разработки программного обеспечения, рекламы и маркетинга. Более того, в некоторых случаях они в корне меняют представления о том, каким может быть быстрый рост.

Неизвестно, кому из них улыбнётся удача, но крупным игрокам стоит следить за новыми конкурентами, заимствовать у них свежие идеи и учиться на их ошибках.

«Microsoft или любая другая успешная компания привыкла к определённым методам работы и пытается понять, как сделать это эффективнее, — говорит Джаред Спатаро, директор по маркетингу Microsoft в сфере AI at Work. — Но мы уже видим волну появления ИИ-компаний, которые говорят: “Нам всё равно, как это делалось раньше”».

Спатаро, возглавляющий почти три сотни сотрудников подразделения Modern Work and Business Applications, отмечает, что такие компании дают представление о будущем работы. Всем организациям стоит следовать их примеру, приближаясь к тому, что Спатаро называет «AI first».

ИИ-нативные компании обладают разными чертами, но их объединяет взгляд на искусственный интеллект не только как на инструмент для повышения продуктивности или улучшения рентабельности. Для них это способ заменить устоявшиеся процессы, лежавшие в основе корпоративной культуры с индустриальной эпохи, мощным и быстрым компьютерным разумом.

Отмена «пожарных учений» 

Ветераны рекламного рынка Джон Элдер и Майкл Барретт, продав свою агентство Heat корпорации Deloitte в 2016 году и покинув её в 2021-м, решили создать новую компанию. 

В тот же год Элдер и Барретт основали Supernatural AI — холдинговую компанию, в которую входит их новое агентство Supergood. По их словам, они планируют этой весной представить Supercharger, платформу на базе искусственного интеллекта по модели “software-as-a-service”, которую смогут лицензировать рекламные агентства и маркетологи.

Главная проблема индустрии, по мнению Барретта (главного директора по стратегии), в том, что цены падают, а зарплаты растут, и единственным выходом остаются технологии. Хотя во многих областях рекламы они уже работают на полную мощь, в сфере брендинга, специализацией Supernatural, заметен отставаний.

Платформа Supercharger объединяет различные источники данных, уникальные алгоритмы подбора и ИИ-модели, помогающие компании решать такие задачи, как изучение конкурентной среды, определение и анализ целевой аудитории, поиск инсайтов, создание маркетинговых стратегий и разработка рекламных кампаний. По словам Барретта, цель — убрать громоздкие процессы и заменить их быстродействующим “разумом”, добиваясь более высокого качества работы в сжатые сроки.

Элдер, генеральный директор Supernatural, отмечает, что сегодня у компании доход вдвое больше, а сотрудников втрое меньше, чем на сопоставимом этапе развития Heat.

Насколько это меняет практику, показал недавний случай, когда Supergood получила запрос от крупного потенциального клиента, планирующего запуск новой рекламной кампании, причём концепцию требовалось предоставить уже через выходные.

«Обычно это выглядело бы как настоящее пожарное учение, — вспоминает Барретт. — Пришлось бы собрать экспромтом команду из специалистов, оторвав их от других проектов, и в авральном режиме выдать нечто готовое».

Однако вместо этого он провёл воскресное утро, загружая необходимые документы и сведения в аналитические модели, доступные на платформе Supercharger, а затем вместе с ними оперативно подготовил полноценное предложение.

Supergood, которая вышла из режима «стелс» в феврале прошлого года, уже сотрудничала с рядом клиентов, среди которых — Майкл Лакорацца, директор по маркетингу U.S. Bank. «Мы ускорили подготовку рекламной кампании, и, вместо шести месяцев, всё заняло три с половиной, — сказал он в декабре на The CMO Podcast. — При этом итоговые решения всё равно принимали люди, и мы за них отвечаем».

Эффект накопления 

По мнению Гуру Чахала, партнёра Lightspeed Venture Partners, у компаний, изначально создаваемых под эгидой ИИ, конкурентные преимущества укрепляются сильнее. «Самое важное в том, может ли команда создателей заложить фундамент для постоянного самоулучшения платформы, чтобы со временем становилось всё труднее переманить клиентов», — говорит он.

Обычный SaaS остаётся довольно негибким, даже если встраивать в него ИИ дополнительно, тогда как приложения, изначально на базе ИИ, способны динамически изменяться и совершенствоваться за счёт клиентских данных и рабочих процессов, фактически становясь кастомным решением для каждого заказчика. Это напоминает музыкальный стриминг, который “подстраивается” под вкусы пользователя: чем дольше пользуешься, тем труднее перейти к другому сервису.

Кроме того, опыт, который накапливают подобные компании, приносит пользу не только одному клиенту, но и всей индустрии в целом, поясняет Чахал.

В результате некоторые AI-first компании стремительно набирают обороты.

Компания StackBlitz вышла на 20 миллионов долларов годовых регулярных поступлений всего через восемь недель после запуска Bolt.new — текст-ориентированного инструмента, нацеленного на команды, занимающиеся маркетингом, продуктовым развитием и программированием. Об этом рассказал Саам Мотамеди, партнёр венчурной фирмы Greylock, инвестировавшей в StackBlitz.

«Обычно запуск продукта, который принесёт первый миллион к концу года, пять миллионов на следующий и двадцать миллионов через год-два, уже считался бы замечательным результатом, — говорит Мотамеди. — Но теперь появились примеры, когда подобного уровня достигли за восемь недель. Пусть это и редкая ситуация, однако она показывает, какие возможности даёт новая волна».