Sztuczna inteligencja przyciąga inwestycje, ale przedsiębiorcy muszą uważać na swoje deklaracje
Sztuczna inteligencja (AI) wciąż pozostaje jednym z głównych motorów inwestycji venture capital, co pokazuje, że jej popularność nie słabnie. Zgodnie z raportem EY, 37% finansowania w trzecim kwartale 2024 roku trafiło do firm związanych z AI, utrzymując podobny poziom co w poprzednim kwartale. Startupy wykorzystujące AI przyciągają uwagę dzięki możliwości rozwiązywania istotnych problemów w robotyce, automatyzacji, służbie zdrowia, logistyce i innych dziedzinach. Jednak inwestorzy codziennie słyszą hasło „Wykorzystujemy AI”, podczas gdy rzeczywiste zastosowanie tej technologii przez przedsiębiorców bywa bardzo różne. Niektórzy inwestorzy zaczynają podchodzić do tematu sceptycznie – przykładem jest 31-stronicowy raport Goldman Sachs, który kwestionuje zasadność niektórych inwestycji w AI.
Federalna Komisja Handlu (FTC) niedawno zapowiedziała walkę z firmami, które wprowadzają w błąd, nieuczciwie promując swoje produkty jako oparte na AI. Takie „AI washing” – czyli dodawanie sztucznej inteligencji do marketingu bez pokrycia – może przyciągnąć chwilową uwagę, ale szybko prowadzi do utraty zaufania. Dlatego przedsiębiorcy powinni jasno i uczciwie wyjaśniać, jak AI jest wykorzystywana w ich biznesie. Kluczowa jest prawdziwa innowacja, a nie tylko podążanie za modnymi hasłami.
Warto unikać sytuacji takich jak afera Theranos, gdzie obietnice nie miały pokrycia w rzeczywistości, co skończyło się poważnymi konsekwencjami. W przypadku AI ryzyko jest jeszcze większe, bo techniczna złożoność utrudnia weryfikację deklaracji, a nadużycia mogą łatwo umknąć uwadze. Jak podaje Allianz, między marcem 2020 a październikiem 2024 roku złożono 38 pozwów zbiorowych związanych z AI – aż 13 z nich tylko w 2024 roku.
Dla inwestorów AI jest atrakcyjna nie tylko ze względu na zaawansowanie technologiczne, ale przede wszystkim dlatego, że może rozwiązywać realne problemy i budować wartościowe biznesy. Przedsiębiorcy, którzy szukają dróg na skróty lub przesadzają z możliwościami swojej technologii, ryzykują zrażeniem potencjalnych inwestorów. W obliczu zaostrzającego się nadzoru regulacyjnego i rosnącej świadomości rynku, liczy się tylko konkret.
Różnorodne zastosowania AI
Sztuczna inteligencja to znacznie więcej niż tylko narzędzia konwersacyjne, które dominują w nagłówkach mediów. Patrick Winston, nieżyjący już naukowiec i profesor MIT, opisał podstawy AI ponad 30 lat temu w swojej książce „Artificial Intelligence”. Na długo przed tym, jak duże modele językowe podbiły wyobraźnię publiczną, AI napędzała postęp w rozwiązywaniu problemów, wnioskowaniu ilościowym i sterowaniu algorytmicznym. To pokazuje, jak szerokie są jej zastosowania poza chatbotami i przetwarzaniem języka.
Przykładem jest rola AI w robotyce i przetwarzaniu obrazu. Technika SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), która umożliwia maszynom nawigację i interpretację otoczenia, to przełomowe osiągnięcie. Choć nie jest tak znana jak modele językowe, ma ogromny wpływ na rozwój autonomicznych systemów.
Dziedziny takie jak rozpoznawanie mowy czy przetwarzanie obrazu, kiedyś uważane za innowacje AI, dziś stały się odrębnymi dyscyplinami, zmieniając całe branże. Rozpoznawanie mowy zrewolucjonizowało dostępność i interfejsy głosowe, a przetwarzanie obrazu napędza postęp w autonomicznych pojazdach, diagnostyce medycznej, rozpoznawaniu twarzy czy analityce detalicznej. Dla startupów ważne jest, by umieć wyjaśnić, jak ich rozwiązania wpisują się w szerszy krajobraz AI. Zrozumienie pełnego zakresu tej technologii pomaga wyróżnić się w coraz bardziej konkurencyjnym środowisku finansowania.
Modele uczenia maszynowego mogą optymalizować łańcuchy dostaw, przewidywać awarie sprzętu czy umożliwiać dynamiczne ustalanie cen. Takie zastosowania nie przyciągają tyle uwagi co chatboty, ale mają ogromną wartość dla branż skupionych na efektywności.
Jak rozmawiać z inwestorami o AI
Przedstawiając inwestorom swoje rozwiązania AI, przedsiębiorcy powinni skupiać się na mierzalnych korzyściach – takich jak zwiększona wydajność, lepsze wyniki użytkowników czy unikalne przewagi technologiczne. Wiele osób decydujących o inwestycjach nie ma głębokiej wiedzy technicznej, dlatego kluczowe jest wyjaśnianie działania AI w prosty i zrozumiały sposób. Opisanie, co dokładnie robi technologia, jak działa i dlaczego jest ważna, buduje zaufanie.
Niektórzy inwestorzy mają już dość słyszenia terminu „AI”, obawiając się, że przedsiębiorcy nadużywają go, by przyciągnąć uwagę, zamiast skupiać się na realnych rozwiązaniach problemów. W wielu branżach AI stała się standardem, więc nie należy przeceniać jej roli w strategii firmy.
Równie ważna jest transparentność. W obliczu działań FTC przeciwko przesadzonym deklaracjom, uczciwość co do możliwości technologii to konieczność. Przesadne obietnice mogą początkowo wzbudzić zainteresowanie, ale szybko obrócić się przeciwko firmie, narażając ją na utratę reputacji lub problemy prawne.
Warto też pokazywać, jak zastosowanie AI wpisuje się w szersze trendy rynkowe. Przykładowo, wykorzystanie AI w analityce predykcyjnej, optymalizacji czy systemach decyzyjnych może świadczyć o innowacyjności. Takie rozwiązania nie dominują w mediach, ale odpowiadają na realne potrzeby, co przekonuje inwestorów.
Ostatecznie chodzi o to, by przedstawiać AI jako narzędzie, które generuje wartość i rozwiązuje istotne problemy. Dzięki klarownej komunikacji, uczciwości i zrozumieniu priorytetów inwestorów, przedsiębiorcy mogą pozycjonować się jako wiarygodni liderzy w dziedzinie sztucznej inteligencji.