Оскільки великі технології страждають, стартапи можуть розвиватися за допомогою ШІ

Ознайомтеся з усіма сесіями на замовлення саміту Intelligent Security Summit тут.


Цей рік не був добрим для Big Tech. Індекс фондового ринку FANG+, який відстежує 10 найбільших технологічних компаній, цього року впав більш ніж на 40%. Meta, колись улюбленець Кремнієвої долини, зазнав різкого падіння вартості більш ніж на 70%.

Частково причиною падіння є те, що ці компанії постраждали від цілого шторму антимонопольного законодавства, занепокоєння щодо конфіденційності даних і регуляторного контролю, і все це в нестабільному макроекономічному середовищі.

Але це не означає, що майбутнє технологічного сектора похмуре. Дивлячись у майбутнє, немає кращого місця для початку, ніж стартапи. У той час як великі технологічні інвестори переоцінюють ризики та прогнозують уповільнення зростання, стартапи можуть досягти швидшого зростання, заповнюючи прогалини, залишені існуючими компаніями.

Однією з сфер, де стартапи можуть процвітати, є використання штучного інтелекту (ШІ). Як зазначається в одній статті VentureBeat, деякі з отримувачів найкращих угод з акціями у 2022 році – це дослідницькі лабораторії ШІ, такі як Anthropic, яка залучила 580 мільйонів доларів Серії B.

Подія

Intelligent Security Summit On-Demand

Дізнайтеся про важливу роль штучного інтелекту та машинного навчання в кібербезпеці та конкретних галузевих прикладах. Дивіться сеанси за запитом сьогодні.

Дивіться тут

Застосування ШІ в бізнесі широкомасштабне та різноманітне. Давайте детальніше розглянемо, як фірми можуть використовувати ШІ для зростання.

ШІ забезпечує зростання, орієнтоване на продукт

У той час, коли споживачі скорочують витрати на власний розсуд, зростання, орієнтоване на продукт, є більш важливим, ніж будь-коли. І ШІ може допомогти.

Візьмемо індустрію моди. Такі стартапи, як Stitch Fix і Mode.ai, використовують машинне навчання (ML), щоб рекомендувати своїм клієнтам одяг на основі історії їхніх попередніх покупок і вподобань. Цей персоналізований підхід допоміг їм виділитися серед традиційних роздрібних торговців, які зазвичай покладаються на масові маркетингові кампанії для продажу своїх продуктів.

Цей підхід потребує мислення, орієнтованого на першу чергу на дані. Стартапи повинні вміти збирати, очищати та аналізувати дані для навчання своїх моделей ШІ. Але як тільки вони отримають хороший набір даних, можливості стануть безмежними. Розглянемо, наприклад, історичний набір даних про продажі одягу. Маючи ці дані, стартап може використовувати штучний інтелект, щоб знаходити тенденції в одязі, який зазвичай продається разом, і відповідно давати рекомендації клієнтам.

Amazon започаткувала цей підхід зі своїми рекомендаціями щодо продукту, але стартапи тепер можуть вийти за рамки простих рекомендацій щодо продукту та використовувати штучний інтелект, щоб надати своїм клієнтам справді персоналізований досвід, починаючи від персоналізованих повідомлень і результатів пошуку, закінчуючи рекомендаціями вмісту та навіть цільовою рекламою.

ШІ також можна використовувати для покращення дизайну продуктів. Такі стартапи, як Monos.com, використовують ШІ через програмне забезпечення для керування життєвим циклом продукту, щоб виводити на ринок інноваційні продукти. Нещодавно вони залучили 30 мільйонів доларів для продовження масштабування свого бізнесу.

Розробка продуктів на основі штучного інтелекту є лише одним із прикладів того, як стартапи можуть використовувати ШІ для створення нових продуктів і послуг, які задовольняють незадоволені потреби клієнтів. Оскільки Big Tech перебуває під тиском інновацій, стартапи мають реальну можливість перехопити їх за допомогою ШІ.

AI може допомогти вашому стартапу стати глобальним

Ще одна перевага, яку мають стартапи перед існуючими компаніями, — це їх спритність. Вони можуть швидко рухатися, щоб скористатися можливостями на нових ринках.

Це стосувалося таких стартапів, як Zoom і Discord, кількість користувачів яких стрімко зросла, коли спалахнула пандемія, і люди були змушені працювати вдома. Ці компанії змогли швидко адаптувати свої продукти для задоволення потреб нової клієнтської бази та подолати хвилю попиту, щоб стати одними з найдорожчих технологічних компаній у світі.

Звичайно, покладатися на інтуїцію не є рецептом довгострокового успіху. Але стартапи можуть збільшити свої шанси на успіх, використовуючи штучний інтелект для виявлення нових ринкових можливостей.

Наприклад, стартап може використовувати обробку природної мови (NLP) для аналізу відгуків клієнтів і виявлення закономірностей у відгуках клієнтів. Потім вони могли б використовувати ці дані для розробки продуктів або послуг, які задовольняють незадоволені потреби клієнтів.

Щоб реалізувати ту саму стратегію, стартап може використовувати такі інструменти, як Expert.ai, для аналізу відгуків клієнтів. API дозволяє легко витягувати значення з тексту, тому стартапи можуть зосередитися на використанні даних для розробки нових продуктів і послуг. Це приклад автоматизованого конвеєра машинного навчання, який можна використовувати для розвитку продукту.

AI може допомогти вам автоматизувати та масштабувати

Нарешті, стартапи можуть використовувати ШІ для автоматизації та масштабування свого бізнесу. Це особливо важливо для швидкозростаючих стартапів, яким необхідно швидко масштабувати свою діяльність.

Одним із прикладів цього є Anyword, стартап, який використовує штучний інтелект для автоматичного створення описів продуктів, тем електронних листів та інших копій. Компанія швидко розвивається і нещодавно залучила 21 мільйон доларів.

Підхід Anyword базується на великих мовних моделях, які попередньо навчаються на величезних обсягах даних, а потім налаштовуються на конкретні завдання. Технологія компанії побудована на основі моделі GPT-3, яку надала дослідницька лабораторія OpenAI.

Цей підхід можна використовувати для швидкого масштабування створення контенту та інших типів операцій, які потребують людської праці. І це стосується не лише стартапів. Великі підприємства також використовують ШІ для автоматизації своїх операцій. Наприклад, American Express використовує ШІ для автоматичної генерації відповідей служби підтримки клієнтів.

Незалежно від того, чи є ваш бізнес стартапом чи великим підприємством, ШІ можна використовувати для автоматизації та масштабування ваших операцій. Це сфера, де стартапи мають справжню перевагу над існуючими компаніями, яким часто важко ефективно масштабувати свій бізнес.

Валеріас Бангерт – консультант зі стратегії та інновацій, засновник трьох ЗМІ та автор публікацій

DataDecisionMakers

Ласкаво просимо до спільноти VentureBeat!

DataDecisionMakers — це місце, де експерти, включно з технічними спеціалістами, які працюють з даними, можуть ділитися інформацією та інноваціями, пов’язаними з даними.

Якщо ви хочете прочитати про передові ідеї та актуальну інформацію, найкращі практики та майбутнє даних і технологій обробки даних, приєднуйтесь до нас у DataDecisionMakers.

Ви навіть можете подумати про те, щоб написати власну статтю!

Докладніше від DataDecisionMakers

Leave a Comment