Qiao Wang: La inteligencia artificial ha cambiado por completo las empresas emergentes, y pensar en la ventaja competitiva con anticipación es más importante que la adecuación del producto.

Autor: qw

Compilación: TechFlow de DeepTech

Hace tres años, cuando ChatGPT fue lanzado por primera vez, escribí un pequeño programa para ayudarme a priorizar correos electrónicos y mensajes. Dado que mis habilidades de programación eran un poco limitadas, elegí utilizar ChatGPT para ayudar en el proceso de codificación. Inmediatamente sentí el poder de la IA. Este proyecto solo me tomó medio día, mientras que en la era sin IA, probablemente hubiera tomado varios días para completarlo.

En los próximos años, los fundadores tecnológicos con los que colaboramos en Alliance han comenzado a utilizar diversas herramientas de codificación de IA, como Cursor. Les pregunté cuánta productividad podían mejorar estas herramientas. En promedio, aproximadamente se duplica, e incluso algunas personas dicen que puede llegar a ser el doble.

Solo esta semana, hice la misma pregunta a los miembros más recientes de la Alianza. Sus respuestas muestran que la productividad ha aumentado entre 2 y 4 veces. Esto me sorprendió mucho. No solo por el gran aumento de productividad, sino también por la rapidez del progreso. En tan solo tres años, la productividad se ha cuadruplicado, y esta tendencia continúa.

Cuando usé ChatGPT como asistente por primera vez, tuve la vaga sensación de que la IA cambiaría para siempre las reglas del emprendimiento. Y ahora, no tengo ninguna duda al respecto.

El costo de desarrollar software está disminuyendo rápidamente, casi llegando a cero. Pero esto es solo el comienzo. Los costos en otras áreas comerciales como marketing, ventas, servicio al cliente y operaciones también están disminuyendo significativamente. Este cambio ya se está manifestando en grandes empresas. Para las startups que aún no han encontrado el ajuste del mercado del producto (PMF), el impacto es relativamente pequeño por ahora, ya que los fundadores necesitan encargarse personalmente de la adquisición de usuarios y el soporte para estar más cerca de los clientes. Sin embargo, para las startups que ya han encontrado el PMF, están comenzando a aprovechar la IA para expandir rápidamente sus negocios.

Estos cambios han traído resultados evidentes: las empresas emergentes ya no necesitan una gran cantidad de capital y un equipo enorme para crecer rápidamente. En otras palabras, es posible que en el futuro veamos más empresas unicornio creadas por solo unos pocos cofundadores y menos de 50 millones de dólares. De hecho, en los últimos años, hemos visto cada vez más empresas emergentes de la Alianza que, después de recibir una pequeña cantidad de financiación inicial de nosotros y algunos inversionistas ángeles, logran un crecimiento de ingresos de millones e incluso decenas de millones de dólares al año. Por lo general, sus equipos constan de menos de 10-20 personas y es posible que nunca necesiten financiación adicional.

Esto plantea una pregunta: si el costo de desarrollar software y expandir negocios es tan bajo en la actualidad, ¿en qué pueden confiar las empresas para mantener su competitividad en términos de “fosos (moats)”?

Datos exclusivos: datos de clientes exclusivos o conjuntos de datos públicos difíciles de obtener que pueden proporcionar una ventaja competitiva a las empresas.

Efecto de red: Aunque teóricamente se puede reconstruir la arquitectura técnica de Facebook o Nasdaq, conseguir a sus usuarios no es una tarea fácil.

Integración profunda: el software empresarial con integración profunda en los flujos de trabajo tiene costos de cambio relativamente altos.

Sistema de bloqueo del ecosistema: una plataforma con un fuerte ecosistema de desarrolladores e integraciones de terceros es más pegajosa.

Barreras regulatorias: la IA no puede ayudar a las empresas a obtener las licencias y relaciones necesarias para operar en industrias altamente reguladas como las financieras, médicas o de defensa.

Confianza y marca: los consumidores y las organizaciones todavía confiarán más en las marcas conocidas al tomar decisiones clave.

Limitaciones del mundo físico: la infraestructura física, la tecnología de robots y la cadena de suministro siguen siendo restricciones de la realidad que la IA no puede superar.

Visión profunda del usuario: aunque la IA puede ayudar a realizar algunas ideas bastante decentes, la comprensión real de las necesidades de los usuarios no se encuentra en los datos de entrenamiento de la IA, sino que se obtiene a través de la comunicación directa con los usuarios.

Para las startups que aún no han encontrado el PMF, encontrar el PMF es una prioridad. Sin embargo, en la actualidad, pensar de antemano en la ventaja competitiva después del PMF puede ser más importante que nunca.