وفقًا لبحث لشركة IDC الامريكية، من المتوقع أن يصل الإنفاق العالمي على الذكاء الاصطناعي إلى 97.9 مليار دولار بحلول عام 2023، ارتفاعًا عن 37.5 مليار دولار في عام 2019، ويمثل هذا معدل نمو سنوي مركب يبلغ 28.4٪، ولا شك أن هذه فرصة هائلة للعديد من الشركات الناشئة.
وقال سار يوسكوفيتز، الرئيس التنفيذي لشركة التكنولوجيا Augury لمجلة فوربس: «في هذه الأيام، تحتاج كل شركة تقريبًا إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي من أجل الازدهار وبناء مستقبل هادف».
وأضاف: «هذا صحيح بالنسبة للشركات الناشئة الأصغر سنًا، وينطبق على أكبر الشركات، حتى في الصناعات التقليدية والناشئة مثل التصنيع والتأمين. بمعنى ما، أصبح الذكاء الاصطناعي طبقة أخرى في مجموعة التقنيات، مثل قواعد البيانات، وليس نموذجًا للأعمال».
وأوضح يوسكوفيتز: «البيانات تخلق مشكلة مثيرة للاهتمام». «بدون عميل، ليس لديك بيانات، مما يعني أنه لا يمكنك تدريب الخوارزميات الخاصة بك. بدون خوارزميات، لن تتمكن من تقديم قيمة لعملائك والمنافسة في السوق. لذلك لن يكون لديك عملاء لتقديم البيانات.
ولكن العثور على المنتج المناسب للسوق يمثل تحديًا كبيرًا.
ونماذج الذكاء الاصطناعي تتطلب عمومًا الكثير من التخصيص. وغالبًا ما يكون هناك الكثير من الاختلاف حتى بالنسبة للشركات في نفس الصناعة.
ويجب أن تكون هناك مجموعة بيانات عالية الجودة. لكن بالطبع، هذا ليس بالأمر السهل بالنسبة لشركة ناشئة.
ولكن ماذا تفعل؟ يمكن النظر في تكوين شراكات، على سبيل المثال مع الشركات التي قد لا تمتلك قدرات ذكاء اصطناعي قوية. أو هناك طريقة أخرى تتمثل في إنشاء تطبيق مجاني يجمع البيانات. وقال سانيا شاه، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Pilota: «ما وجدناه هو أنه لبناء شركة ناشئة ناجحة في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن المفتاح هو الحصول على بيانات الملكية وبناؤها». «هذا ما يجعل عملك قابلاً للدفاع عنه وجذابًا للمستثمرين. سألنا كل مستثمر تقريبًا من أين تأتي بياناتنا وما الذي يمنع الآخرين الذين يمكنهم الوصول إلى هذه البيانات من تكرار ما نقوم به. لذلك عند إنشاء شركة تتمحور حول الذكاء الاصطناعي، من المهم للغاية التأكد من أن بياناتك ملكية وأنك لا تبني نشاطًا تجاريًا فقط على تحليل مجموعات البيانات العامة».
ولكن حتى مع وجود مجموعة بيانات جيدة، فإن هذا لا يزال غير كافٍ. على سبيل المثال، هل يُحدث نموذج الذكاء الاصطناعي فرقًا حقيقيًا؟ أم أن النتائج في الغالب تحسينات طفيفة؟ قال جاي سرينيفاسان، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة atSpoke: «يهتم المستثمرون بالشركات الناشئة التي تبني حلولًا مصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي للمشكلات التي لم تكن قابلة للحل في السابق». لذا ركز على المجالات التي يوجد بها العديد من أوجه القصور والعمليات البشرية المتكررة، مثل مراكز الاتصال ومعالجة أوراق المكتب. ويريد المستثمرون حلولاً ناجحة للذكاء الاصطناعي تعالج تدفقات عمل ومشكلات محددة، مثل مراجعة المستندات القانونية«.
لا يزال العملاء متخوفين من قوى الذكاء الاصطناعي. لا يساعد أن تكون النماذج غالبًا معقدة وغير شفافة. هناك أيضًا مشكلات مزعجة تتعلق بالتحيز. وقال فاسيلي بوهرين، المدير المساعد لابتكار المنتجات في Activ Surgical: «اعرف عميلك». «قد يكون لديك الخوارزمية لحل أسوأ حركة مرور في لوس أنجلوس أو تقصير وقت ركوب الطائرة 10 أضعاف. ولكن إذا كان الحل يتطلب من الأشخاص التصرف مثل الإنسان الآلي المبرمج مسبقًا، فلن يتم اعتماده أبدًا، وستفشل شركتك. عميلك لديه طريقة معينة للقيام بالأشياء. يجب أن يتلاءم منتجك مع سير العمل هذا».
نظرا لجميع التحديات، من المحتمل أن تخضع الشركة الناشئة لمحاور متعددة. هذا هو السبب في الحاجة إلى فريق من الدرجة الأولى يعمل بشكل جيد معًا. وقال شون بيرنز، الرئيس التنفيذي لشركة Outlier: «إذا بدأت بمشكلة وتركت نفسك للعديد من الحلول المختلفة، فسوف تتعلم من السوق وتجد أفضل حل لبناء عملك من حولك». «إن قضاء ستة أشهر في استكشاف المشكلة الصحيحة واختيارها يمكن أن يوفر عليك ست سنوات من الجهد الضائع في محاولة بناء مشروع تجاري حول فكرة معيبة.»