#PowerToTheAIBuilder – KI wird der Kern jeder Softwareanwendung sein

Von Veronica Orellana, Brittany Walker und Vivian Cheng

„Angenommen, du hattest gerade einen heftigen Streit mit deinem Freund. Der Algorithmus, der für Ihr Soundsystem verantwortlich ist, erkennt sofort Ihren inneren emotionalen Aufruhr und spielt basierend auf dem, was er über Sie persönlich und über die menschliche Psychologie im Allgemeinen weiß, Lieder ab, die auf Ihre Trübsinnigkeit zugeschnitten sind und Ihren Kummer widerspiegeln.“ — 21 Lektionen für das 21. Jahrhundert , Yuval Noah Harrari

Diese Passage von Yuval Noah Harrari erschien 2018 und klang damals unglaublich futuristisch. Die Fortschritte, die die KI bereits in den letzten sechs Monaten gemacht hat, haben jedoch dazu geführt, dass personalisierte Musik, die auf Emotionen basiert, nicht mehr in weiter Ferne klingt, sondern eine baldige Realität ist.

Es ist schwer, den technologischen Wandel, den wir erleben, gegenüber grundlegenden Modellen zu leugnen. Sie haben in den letzten drei Jahren ein schnelles Wachstum erlebt; von OpenAI GPT mit 110 Millionen Parametern im Jahr 2018 bis hin zu Googles neuestem Switch C-Modell mit 1,6 T Parametern. Es gab eine beispiellose Akzeptanz bei Entwicklern und Benutzern für Lösungen wie Stable Diffusion, Dall-E und ChatGPT, die alle in weniger als zwei Wochen eine Million Benutzer übertrafen.

Die Anwendungsebene ist explodiert und Startups bieten Lösungen für Vermarkter, Vertriebsmitarbeiter, Entwickler, Programmierer, Softwaredesigner, Anwälte, Krankenschwestern, Innenarchitekten, Fotografen usw. KI wird der zukünftige Co-Pilot jedes Berufstätigen sein. Unternehmen aller Branchen, sei es Vertrieb und Marketing, Lieferkette, Gesundheitswesen, Versicherungen usw., beginnen alle, von den Vorteilen der KI zu profitieren. Sogar unsere Eltern haben ihre KI-generierten Selfies mit Lensa erstellt und Jasper zur Feinabstimmung ihrer E-Mails verwendet.

Was etablierte App-Layer-Unternehmen über KI denken

Wir haben die letzten Wochen bei CRV damit verbracht, über den Markt für generative KI zu diskutieren. Wird der Wert von Startups oder etablierten Unternehmen erfasst? Sind die etablierten Betreiber überhaupt daran interessiert, diese Technologie zu implementieren? Wie baut man Differenzierung auf?

Bei CRV haben wir in viele generationsübergreifende Anwendungsschichtunternehmen wie Airtable , Iterable , Zendesk , HubSpot , Drift und mehr investiert.

Wir haben auch aktiv in KI-fokussierte Unternehmen investiert, die diese Bereiche revolutionieren, und freuen uns darauf, noch mehr zu unterstützen!

Wir haben mit mehreren Produkt- und KI-Führungskräften in unserem Portfolio gesprochen (Danke an diejenigen, die ihre Zeit mit uns geteilt haben!) und wollten ihre Sicht auf generative KI teilen.

Wir haben viele Themen behandelt, aber aus unseren Diskussionen sind einige Hauptthemen hervorgegangen:

1. Generative KI wird bleiben und auch in Zukunft eine Rolle spielen. Aus all unseren Gesprächen wurde deutlich, dass Produktführer in Unternehmen der Anwendungsschicht alle über Möglichkeiten nachdenken, generative KI in ihre Produkte zu integrieren. Wir haben bereits Unternehmen wie Canva, Figma, Zapier und Adobe gesehen, die generative Funktionen veröffentlichen, und wir gehen davon aus, dass noch viele weitere folgen werden. Es bleibt die Frage, ob KI zum Kern ihrer gesamten Produktstrategie werden wird oder ob ihr Vorstoß in die KI mit diesen dünnen Schichten/Plug-ins aufhören wird.

3. Fachkenntnisse, ein Workflow-orientierter Ansatz und eine gute Verteilung sind entscheidend für den Erfolg. Ein Produktleiter im KI-Team von HubSpot betonte: „Start-ups und etablierte Unternehmen erhalten gleichberechtigten Zugang zu diesen Modellen, sodass Sie sich durch Umsetzung, gute Markteinführung und starke Arbeitsabläufe von anderen abheben.“ Eine weitere Möglichkeit zur Differenzierung ist die Vertikalisierung, da hierfür ein einzigartigerer Datensatz und fundierte Domänenkenntnisse erforderlich sind. Da immer mehr Start-ups entstehen, haben etablierte Unternehmen den Vorteil, dass sie über zahlreiche Kundendaten und eine Plattform verfügen, über die sie ihr Angebot einfacher vertreiben können.

4. Proprietäre Daten führen zu einer Hyperpersonalisierung, und je personalisierter, desto stärker ist Ihr Wettbewerbsvorteil.Im Gespräch mit Iterable wurde deutlich, dass die Kunden personalisierte Modelle wünschen. „Eine Annäherung an das semantische Verständnis jeder Branche wie Medien oder Unterhaltung ist der Schlüssel zu einer differenzierteren Sprache als nur der Marketingsprache.“ Iterable geht noch einen Schritt weiter und stellt sich eine Welt vor, in der KI die Kommunikation für jeden einzelnen Verbraucher optimiert und hyperpersonalisierte und reichhaltige Nachrichten und Medien vorschlägt. Diese Optimierungsstrategie ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert wird – je mehr Benutzer Sie haben, desto mehr Feedbackdaten sammeln Sie. Wir sehen bereits, dass Jasper den KI-Supercomputer Andromeda von Cerebras nutzt, um personalisierte Modelle für Unternehmenskunden zu erstellen, die sich auf der Grundlage von Nutzungsdaten und bisheriger Leistung selbst optimieren.

Grundlegende Modelle beschleunigen alle Formen der KI

Neben generativer KI freuen wir uns über grundlegende Modelle, die unsere Fähigkeiten in den Bereichen Suche, RPA, Audio, Computer Vision, Bilderkennung und mehr verbessern.

In „schläfrigeren“ Branchen wie Fertigung, Lieferkette, Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen gibt es eine Menge sich wiederholender und manueller Aufgaben, die immer noch in Tabellenkalkulationen oder sogar mit Stift und Papier erledigt werden. Wir gehen davon aus, dass viele dieser Branchen erheblich von KI-Fähigkeiten profitieren werden, die nicht unbedingt generativ sind.

Im Gesundheitswesen glauben wir, dass RPA, Computer Vision und Speech-to-Text-Funktionen große Impulsgeber sein werden. Wir sehen bereits, dass Unternehmen wie ImVitro und Alife Computer Vision auf den IVF-Fruchtbarkeitsbildgebungsprozess anwenden, um die Effizienz zu steigern und menschliches Versagen zu reduzieren. Im Dentalbereich setzen Unternehmen wie Overjet KI ein, um bei der Bildanalyse und der Früherkennung von Zahnerkrankungen zu helfen. Um die Ermüdung elektronischer Patientenakten (EHR) zu bekämpfen, die in der Medizinbranche zu einem großen Problem geworden ist, haben Unternehmen wie Deepscribenutzen Sprach-zu-Text-Funktionen und Automatisierung, um den Umfang der Notizen und manuellen Eingaben zu reduzieren, die Ärzte täglich durchführen müssen. Wir sehen auch, dass mehrere Akteure im Kundensupport- und Abrechnungssegment des Gesundheitswesens auftauchen ( Outbound AI , Birch AI , MajorBoost ), was in der Vergangenheit ein sehr manueller und zeitintensiver Prozess war.

Wir gehen davon aus, dass Computer Vision, Bilderkennung und Sprache in der Fertigung weiterhin eine große Rolle spielen werden. Da Nearshoring weiter zunimmt, wird Computer Vision von entscheidender Bedeutung sein, wenn es darum geht, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Einrichtungen rund um die Uhr zu nutzen. Kamerasicht und Sensoren können in Lagerhäusern eingesetzt werden, um den Bestandsstatus aufrechtzuerhalten, Manager zu alarmieren, wenn eine Produktionslinie ausfällt, bei der Qualitätskontrolle, bei Reparaturarbeiten und mehr zu helfen. Mit dem Aufkommen von Robotern in Fertigungsunternehmen gehen wir davon aus, dass auch mehr KI in diese Plattformen integriert wird. Auf der Workflow-Seite ermöglichen Unternehmen wie Datch Mitarbeitern an vorderster Front, Sprache als Mittel zur Informationserfassung und Automatisierung industrieller Prozesse zu nutzen.

Im Verbraucherbereich hat KI das Potenzial, den nächsten Paradigmenwechsel herbeizuführen, insbesondere bei der Art und Weise, wie wir Informationen suchen und konsumieren. Zum ersten Mal ist das Kerngeschäft von Google als ChatGPT anfällig, und Startups wie Hebbia und You erfinden neu, was es bedeutet, die „richtigen“ Informationen zu indizieren und anzuzeigen und Kontext bereitzustellen. Auf der privaten Datenebene katalogisieren Rewind.ai , Supernormal und andere unsere gesamte digitale und Sprachkommunikation am Arbeitsplatz, um neue Daten aufzudecken und zu speichern, die zuvor noch nicht erfasst wurden. Wenn wir uns eingehender mit der These des Co-Piloten für X befassen, gehen wir davon aus, dass KI die Kostenkurven für viele Verbraucherdienste senken wird. Unternehmen wie Speakwird die Art und Weise, wie wir Sprachen lernen, verändern. Wir sind auf der Suche nach weiteren spannenden KI-Anwendungen in Bereichen wie Innenarchitektur, Bildung, Musikschaffen, Renovierung und vielen mehr – das Potenzial ist unbegrenzt.

Wir freuen uns auch über Unternehmen, die eine leistungsstarke semantische Suche nutzen, um Informationen über mehrere Quellen und Plattformen hinweg anzuzeigen. Unternehmen wie Viable und Enterpret ermöglichen es Produktmanagementteams, Kundenfeedback aus Support-Tickets, Social-Media-Konten, Umfragen usw. zu suchen und zu synthetisieren, um Kundenprobleme besser zu verstehen und Produkt-Roadmaps zu erstellen. Im juristischen Bereich ermöglichen Unternehmen wie Fileread , Harvey AI und Lexion Anwälten, ihre Suche zu beschleunigen, indem sie spezifische Fragen stellen, relevante Informationen hervorheben, den Wortlaut der Klauseln zusammenfassen, Redlines vorschlagen usw.

Wie der McKinsey-Bericht „State of AI in 2022“ hervorhebt, werden alle Branchen erhebliche Auswirkungen sowohl auf die Generierung von Einnahmen als auch auf Kostensenkungen haben. Es überrascht nicht, dass die weniger digitalen Branchen im Vergleich zu stärker digitalen Branchen wie Vertrieb und Marketing wahrscheinlich stärkere Kostensenkungen verzeichnen werden. Wir sind gespannt, welche Märkte die größten KI-nativen Unternehmen hervorbringen.

Welche Bereiche begeistern uns auf der App-Ebene?

Obwohl etablierte Unternehmen diese Technologie übernehmen, glauben wir immer noch, dass es eine große Chance für Start-ups gibt, Werte zu erzielen. Auf der Anwendungsebene gibt es einige Bereiche, die uns bei CRV besonders am Herzen liegen:

1. Vertikale Lösungen

Unternehmen wie HighArc automatisieren Arbeitsabläufe für die Bauindustrie, Flux AI automatisiert die Entwicklung und das Design von Hardwareprodukten, Birch AI automatisiert die Komplexität von Callcentern für die Gesundheitsbranche und Cradle Bio entwickelt automatisch bessere Proteine.

2. Neue Medien und Arbeitsabläufe nutzen

Generative KI hat die Schaffung neuer Arbeitsabläufe und neuer Medien ermöglicht, über die wir Inhalte verbreiten und erstellen können – synthetisches Video ( Synthesia , Rephrase AI , Tavus ), synthetisches Audio ( Resemble AI , Well Said Labs , Sanas , Rime ), synthetische Musik ( Harmonai , Musico ) usw. Diese Technologien verändern die Art und Weise, wie Marketing-, Vertriebs-, Medienunternehmen, Gaming-Unternehmen und sogar Lern- und Entwicklungsteams Inhalte erstellen. In dieser speziellen Kategorie glauben wir, dass Start-ups den größten Teil des Werts erzielen werden, da kein etablierter Betreiber gut positioniert ist.

Da Unternehmen immer globaler werden, ist die Möglichkeit, Inhalte in Echtzeit in jede Sprache übersetzen zu können, von großem Wert. Ebenso wie die Möglichkeit, Videos und Audio aus einem kurzen Ausschnitt zu generieren, anstatt Unmengen an Geld für eine ganze Videoproduktion auszugeben. Wir sind gespannt, wie schnell diese Technologien zum Mainstream werden.

Wir glauben, dass wir uns in den Anfängen dieser neuen Prozesse befinden. Ganze Arbeitsabläufe und Karrieren werden gestört. Wir sind uns nicht ganz sicher, wie diese neuen Formen unbedingt aussehen werden, sind aber gespannt auf die Art und Weise, wie KI unser Verhalten verändern wird.

3. Funktionale Plattformansätze

Wir freuen uns gleichermaßen über Unternehmen, die sich mit einem KI-nativen Ansatz an eine bestimmte Funktionsgruppe richten. Der Aufbau neuer Arbeitsabläufe und Integrationen, die durch KI ermöglicht und beschleunigt werden, ist eine spannende Möglichkeit, etablierte Unternehmen zu verdrängen. Wenn Kunden interagieren und mehr ihrer Daten in ein Produkt stecken, werden KI-native Unternehmen diesen Wert nutzen, personalisierte Ergebnisse für jeden Kunden erstellen und im Laufe der Zeit einen Datengraben aufbauen. Wir lieben, was Unternehmen wie RunwayML im Bereich der Videoerstellung, Regie im Vertriebsbereich, Monterey im Bereich Produktmanagement und Modyfi für Designer leisten.

Was ein KI-Unternehmen auszeichnet

Nachfolgend haben wir unseren Investitionsrahmen für die Anwendungsschicht dargelegt. Wir glauben, dass mit innovativen Arbeitsabläufen und Datengräben Verteidigungsfähigkeit auf Produktebene geschaffen werden kann. Teams, die auf der Anwendungsebene aufbauen, müssen die Kernarbeitsabläufe ihrer Benutzer genau verstehen und ein ausgeprägtes Gespür für Produkt- und Vertriebsstrategien haben. Damit die durchschnittlichen Vertragswerte (ACVs) steigen, müssen die Produkte Multiplayer-fähig sein und Anzeichen von Missionskritikalität müssen auf einen ROI bei Kostensenkung oder Umsatzgenerierung hinweisen.

Obwohl generative KI bereits Konsens ist, glauben wir, dass wir uns noch in den Anfängen dieses Plattformwechsels befinden. Wir gehen davon aus, dass in den nächsten fünf Jahren nahezu jede Softwareanwendung KI integrieren wird. Wie Yuval Noah Harrari feststellte: „Der Arbeitsmarkt im Jahr 2050 könnte eher von der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI als vom Wettbewerb geprägt sein.“

Wir freuen uns sehr, mit den nächsten Generationen von Anwendungsschichtunternehmen in diesem Markt zusammenzuarbeiten. Wenn Sie in diesem Bereich bauen, würde sich unser Team freuen, von Ihnen zu hören! Bitte füllen Sie dieses Formular aus und wir werden uns mit Ihnen in Verbindung setzen.