Startupy AI rosną szybciej niż startupy SaaS: Oto jak zarabiać pieniądze dzięki sztucznej inteligencji

Startupy AI zakłócają rynek szybciej niż kiedykolwiek w krajobrazie technologicznym. Stripe, wiodący dostawca rozwiązań płatności cyfrowych i usług finansowych, opublikował dane wskazujące, że 100 najlepszych firm AI osiągnęło 5 milionów dolarów rocznego przychodu w ciągu zaledwie 24 miesięcy.

• Startupy AI osiągają szybszy wzrost niż konwencjonalne firmy SaaS, osiągając 5 milionów dolarów rocznego przychodu w ciągu zaledwie 24 miesięcy
• Jaki jest sekret sukcesu AI? Integracja z procesami biznesowymi, zamiast polegania wyłącznie na gotowych modelach językowych
• Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w wielu sektorach, od opieki zdrowotnej po rynek nieruchomości, do automatyzacji procesów i zwiększania wydajności.
• Startupy zajmujące się sztuczną inteligencją muszą stawić czoła przeszkodom, takim jak regulacje, dostęp do kapitału i wzmożona konkurencja.
• Więcej informacji na temat biznesu znajdziesz na stronie Businessinsider.com.pl

Z kolei tradycyjne przedsiębiorstwa oferujące oprogramowanie jako usługę (SaaS), które kiedyś uważano za jedne z najszybciej rozwijających się przedsiębiorstw technologicznych, potrzebowały na ogół ponad trzy lata, aby osiągnąć podobny wzrost.

To przełomowe odkrycie jest widoczne na wielu poziomach, jednak wyróżniają się konkretne przykłady graczy na wschodzących rynkach . Cursor osiągnął już 100 milionów dolarów przychodu, Lovable osiągnął 17 milionów dolarów ARR (Annual Recurring Revenue) w ciągu trzech miesięcy, a Bolt (platforma do tworzenia aplikacji mobilnych i internetowych) osiągnął 20 milionów dolarów przychodu w ciągu zaledwie dwóch miesięcy.

Szybki wzrost startupów nie znajduje odzwierciedlenia wyłącznie w imponujących wynikach finansowych. Liczba sektorów, w których AI staje się standardem, również rośnie.

Przeczytaj także: Możliwości dla startupów w Polsce: Oto jak możesz zabezpieczyć finansowanie [WYWIAD]

Sztuczna inteligencja w biznesie

Narzędzia sztucznej inteligencji (AI), w najszerszym ujęciu, nadal służą głównie do tworzenia i przetwarzania tekstu, obrazów i dźwięków, ale obserwuje się silną tendencję do koncentrowania AI na specjalistycznych zastosowaniach i integracji z wewnętrznymi procesami firmy.

Sektor opieki zdrowotnej jest tego dobrym przykładem. Startupy takie jak Abridge, Nabla i DeepScribe są w stanie przepisywać i analizować interakcje pacjentów, wyodrębniać kluczowe informacje i automatycznie konwertować je na uporządkowane dokumentacje medyczne. Ta innowacja nie tylko oszczędza czas lekarzy, ale także znacznie usprawnia ogólny przepływ informacji w placówkach opieki zdrowotnej . W rezultacie prowadzi to do poprawy komfortu i bezpieczeństwa pacjentów.

Równie fascynujące są postępy w sektorach nieruchomości i architektury. Narzędzia takie jak SketchPro umożliwiają tworzenie wizualizacji lub koncepcji projektowych z prostych poleceń tekstowych , co drastycznie skraca czas potrzebny na wykonanie zadania. W sektorach hotelarskim i usługowym systemy AI są przyjmowane do zarządzania rezerwacjami telefonicznymi i odpowiadania na podstawowe zapytania klientów, które wcześniej wydawały się zarezerwowane dla personelu call center.

Procesy te przyspieszają operacje, obniżają koszty i umożliwiają spersonalizowane interakcje z klientami. Zakres, w jakim AI przenika codzienne operacje małych i średnich przedsiębiorstw, jest niezwykły i potwierdza, że prawdziwy potencjał AI staje się widoczny dopiero wtedy, gdy jest umiejętnie dostosowany do wymagań specyficznych dla danej branży .

Sprawdź także: „Szukasz finansowania? Nie spodziewaj się go, jeśli popełnisz te błędy”. Porady dla startupów od założyciela VC

Czy to tylko „nakładki” na LLM? Niezupełnie

Niektórzy mogą postrzegać startupy AI jako proste „nakładki” na duże modele językowe (LLM). Stripe twierdzi, że to uproszczenie nie oddaje istoty trendu. Podczas gdy wiele firm na wczesnym etapie polega na istniejących już modelach (takich jak ChatGPT lub inne generatywne systemy AI), prawdziwa wartość tkwi w integracjach: specyficznych dla branży, zorientowanych na przepływ pracy, dostosowanych do wewnętrznych danych klienta.

W związku z tym głównym wyzwaniem — a jednocześnie największą szansą — jest zbudowanie ekosystemu usług, w którym AI funkcjonuje jako inteligentny „silnik”, który optymalizuje procesy, a nie tylko produkuje tekst . To rozróżnienie jest podobne do tego, co zaobserwowano podczas powstawania SaaS. Początkowo rynek oferował narzędzia ogólne, ale z czasem pojawiła się wyraźna specjalizacja rozwiązań i rozwój platform pionowych (takich jak Salesforce w CRM lub Toast w sektorze hotelarskim).

Jest to również widoczne w narzędziach dostarczanych przez Lovable lub Bolt. Firmy te nie polegają wyłącznie na modelach językowych; tworzą kompleksową infrastrukturę, która integruje AI: zbiera dane, zarządza nimi i prezentuje je w formacie ułatwiającym szybkie podejmowanie decyzji biznesowych .

Obserwując ich szybki wzrost przychodów, jasne jest, dlaczego inwestorzy chętnie inwestują w startupy AI. Ich osiągnięcia pokazują również, że zrozumienie procesu biznesowego i potrzeb klientów jest coraz ważniejsze w porównaniu do prostego wdrożenia podstawowego modelu AI.

Równie istotny jest fakt, że model biznesowy większości startupów AI opiera się głównie na subskrypcjach lub formie cyklicznych opłat. Taka struktura zapewnia przewidywalne strumienie przychodów i sprzyja ciągłemu rozwojowi produktu. Niektóre rozwiązania oferują opcje licencjonowania dostosowane do aplikacji korporacyjnych . Niektóre firmy, szczególnie te skupiające się na automatyzacji marketingu lub analizie danych, zarabiają również prowizje w oparciu o wygenerowane wyniki, takie jak sfinalizowane transakcje lub oszczędności uzyskane dzięki wdrożeniu AI.

Coraz większą popularnością cieszą się również mikropłatności, dzięki którym klienci mogą płacić za określone usługi.

Źródło