En esta ola de IA que está surgiendo este año, ¿qué aplicación de IA es la más prometedora y por la que vale la pena apostar? Parece haber un consenso unánime en la comunidad inversora sobre este punto.
Recientemente, AIbeat, una plataforma de noticias centrada en la IA, contó las 10 startups de IA mejor valoradas del mundo.
Si se examinan las empresas de la tabla, más de la mitad de los productos pertenecen al mismo tipo de aplicación de IA.
En la tabla, ya sea ChatGPT, Cluade o Pi de Inflection AI, Jasper, que se centra en las funciones de escritura, o Cohere, que se centra en los servicios empresariales, pueden clasificarse como asistentes de IA.
Pero el problema es que en la vía actual de la IA generativa, este tipo de aplicaciones con el diálogo natural como función principal ha mostrado una tendencia a la homogeneización cada vez más evidente.
Para la misma pregunta, los usuarios pueden responderla con ChatGPT o ayudar con Cluade.
Además, a excepción de algunas empresas líderes, la mayoría de los equipos son difíciles de establecer altas barreras técnicas.
Siendo así, ¿por qué este tipo de aplicaciones siguen siendo las preferidas por la comunidad inversora?
1 Significado de personalización
En cuanto a las razones por las que los capitalistas de riesgo son optimistas con respecto a los asistentes de IA, es posible que podamos explicarlo a partir del proceso de financiación de la startup Writer.
En septiembre, Writer, una startup de IA que ofrece soluciones completas de creación de contenidos para empresas, anunció la finalización de una ronda de financiación de serie B de 100 millones de dólares con una valoración total posterior a la inversión de más de 500 millones de dólares.
Su principal producto es un asistente de IA Writer.AI para la cara B.
La ronda de escritores fue liderada por ICONIQ Growth, con la participación de WndrCo, Balderton Capital y Aspect Ventures.
Entre ellos, ICONIQ Growth tiene un estatus muy alto en la comunidad inversora, y es conocido por haber invertido con éxito en muchas empresas conocidas, como Tencent, Zoom, Send Bird, Flip Kar, etc., y sus opiniones son muy representativas.
Hablando de su filosofía de inversión, ICONIQ Growth mencionó que la empresa debe centrarse en el crecimiento de nuevos clientes al principio, sin embargo, cuando el ARR (Ingresos Recurrentes Anuales) de la empresa crece hasta una determinada cuota, centrarse demasiado en los nuevos clientes aumentará la incertidumbre y conducirá a la rotación. Por lo tanto, cuando el ARR crece a un cierto número, la empresa debe centrarse en el mantenimiento de los clientes habituales.
Y cuando se trata de mantener a los clientes, Writer muestra un lado satisfactorio.
En los últimos dos años, Writer no solo ha logrado un crecimiento de ingresos de 10 veces y ha logrado una tasa de retención de ingresos netos de más del 150%, sino que también ha acumulado cientos de clientes de grandes empresas como Spotify, L'Oreal, Uber, Handshake, Hubspot, Deloitte, etc.
La clave para mantener la retención de usuarios es la experiencia funcional personalizada y personalizada de su producto principal.
Específicamente, Writer's Knowledge Graph se puede integrar fácilmente con las fuentes de información y documentos clave de un cliente, lo que significa que Writer no solo puede acceder e integrar información y datos críticos en toda la empresa, sino que también proporciona información valiosa que se "adapta" al responder preguntas, analizar datos, investigar el negocio y crear resúmenes.
Esta capacidad de conexión e integración ayuda a garantizar que el contenido generado esté más alineado con las necesidades comerciales y las regulaciones de la empresa.
Del mismo modo, también podemos ver este tipo de "personalización" en otras aplicaciones de asistentes de IA.
Por ejemplo, las aplicaciones de IA Otte.AI que se centran en la transcripción de voz pueden proporcionar algunos análisis y sugerencias basadas en diferentes conversaciones de voz.
Al mismo tiempo, a través del reconocimiento del lenguaje y la tecnología de diarización de voz, también Otte.AI puede identificar a alguien a través del sonido. Una vez que se detecta el habla de una persona, se crea un perfil de huella de voz para que ese hablante distinga entre todas las demás voces de la misma persona.
Además de Otte.AI, RewindAI también es un ejemplo de cómo gana la personalización. La función principal de RewindAI es proporcionar una especie de capacidad de "asistente de memoria".
Rewind es capaz de registrar automáticamente toda la información en el teléfono o computadora con el consentimiento del usuario, y admite la revisión, recuperación y resumen.
Puede capturar lo que el usuario lee en el navegador Safari, así como capturas de pantalla importadas, etc., y brinda la capacidad de navegar y buscar. Los usuarios pueden navegar rápidamente a través del contenido anterior simplemente deslizando el dedo por la línea de tiempo.
Todo esto demuestra la ubicuidad de la personalización en las aplicaciones actuales de asistentes de IA. Este tipo de comportamiento "a medida" para los usuarios, sin duda, aumenta sutilmente la adherencia y el tiempo de uso de los usuarios. Además, la personalización también significa "miles de personas", lo que ampliará enormemente el alcance de la aplicación, y el techo de escala de usuarios será mayor.
**2 ¿Dónde están las barreras? **
Además de la personalización, las mayores alturas estratégicas de mando de los asistentes de IA son las barreras de datos patentadas que crean en la interacción continua.
En la era de Internet móvil, Baidu, Tencent, Google y Amazon no han prestado tanta atención ni han utilizado los datos como lo hacen hoy.
En ese momento, a los ojos de varios gigantes, solo los usuarios y el tráfico eran los más críticos, y quien pudiera quemar más dinero y rodear a más usuarios podría formar un efecto de mayor escala.
Bajo la cruel lógica de que el tráfico es el rey y la escala es el rey, todo el mercado es un juego de suma cero, y el aumento de usuarios en la plataforma A a menudo significa una disminución de usuarios en la plataforma B.
En una batalla bursátil de este tipo, las pistas entre muchas plataformas suelen coincidir, por lo que todo el mundo tiene que devanarse los sesos para enrollar aplicaciones, funciones y contenido.
Cuando todo el mundo está involucrado en las aplicaciones, las funciones y el contenido, será difícil que toda la lógica de Internet continúe.
La llegada de los asistentes de IA ha cambiado el rumbo para mejor.
Al ajustar y optimizar los datos de comportamiento del usuario en tiempo real, el asistente de IA puede acumular continuamente datos patentados únicos para cada usuario.
Las diferencias y la diversidad de los individuos humanos determinan que las pistas construidas a partir de datos patentados no serán juegos abarrotados, involucionados y de suma cero.
Porque los usuarios a los que se dirigen los asistentes de IA son "individuos" o empresas específicas compuestas por diferentes individuos, en lugar de unas pocas etiquetas y grupos extensos abstraídos por algoritmos.
Esta brecha está determinada principalmente por las diferentes características técnicas entre la IA y la generación anterior de algoritmos.
En comparación con los asistentes de IA, la generación anterior de sistemas de algoritmos se basaba en un conjunto de datos limitado para el entrenamiento y, a menudo, se basaba en características diseñadas por humanos al hacer recomendaciones de algoritmos, pero es posible que estas características no capturen completamente la complejidad y diversidad del comportamiento del usuario.
Por ejemplo, si una persona es un usuario masculino, es más probable que se le recomiende contenido militar o político cuando navega por una aplicación de video, incluso si el usuario apenas ha hecho clic en dichos videos. O recomiende constantemente videos con los mismos hashtags.
Por el contrario, el progreso de los asistentes de IA radica en su capacidad para recopilar y procesar datos de comportamiento de los usuarios en tiempo real a través del aprendizaje profundo, el aprendizaje por refuerzo y otras tecnologías, y ajustarse y optimizar continuamente para capturar algunas características de datos no lineales, más complejas y sutiles.
De esta manera, los usuarios se liberan de las etiquetas ásperas y generales y se convierten en individuos "únicos".
Incluso si algunos asistentes de IA se superponen en función, debido a la existencia de datos patentados, los usuarios se acostumbrarán y adaptarán gradualmente a los asistentes de IA en los que se han estado ejecutando durante mucho tiempo a través de la optimización y la retroalimentación, y no cambiarán fácilmente a otras aplicaciones.
Como resultado, las empresas emergentes de IA basadas en estos datos patentados también tendrán una mayor vitalidad.
3 Posibles desafíos
Dado que los asistentes de IA son tan prometedores y prometedores, ¿cuáles son los desafíos o problemas que pueden encontrar?
Con respecto a este punto, se puede decir que el anterior unicornio de IA, Jasper, utilizó su propia experiencia dolorosa como un "material de enseñanza negativo".
Como una de las primeras empresas en entrar en el campo de AIGC, Jasper se ganó el favor del capital desde el principio, logrando una valoración muy alta.
Ya en 2022, Jasper acumuló 1 millón de usuarios, y en octubre de ese año, Jasper recibió una ronda de financiación Serie A de 125 millones de dólares liderada por Insight Partners, y su valoración también aumentó a 1.500 millones de dólares, lo que la convierte en un unicornio.
Sin embargo, los buenos tiempos duraron poco, y en febrero, Jasper, que esperaba ingresos para todo el año de 140 millones de dólares, recortó su pronóstico en un 30% en el verano y luego comenzó los despidos en julio.
Recientemente, Jasper redujo la valoración de sus acciones orientadas a los empleados en un 20 por ciento.
Anteriormente, al analizar las razones del fracaso de los asistentes de IA como Jasper, muchas personas siempre atribuían el quid a la falta de modelos propietarios.
Después de todo, hasta ahora, Jasper sigue utilizando la interfaz API de ChatGPT, que es una aplicación de "shell" propiamente dicha.
Debido a la falta de modelos propietarios, es imposible acceder directamente a los datos de los usuarios y analizarlos, y es difícil analizar los datos de los usuarios, lo que dificulta la realización de ajustes y optimizaciones específicos.
En este caso, ¿pueden los asistentes de IA como Jasper, que carecen de modelos propietarios, encontrar su propio nicho?
Como se mencionó anteriormente, aunque una de las principales ventajas de los asistentes de IA es su función de personalización personalizada, dicha personalización también se divide en personalización pasiva y personalización activa.
La personalización pasiva se refiere a un tipo de asistente de IA que recopila y analiza datos automáticamente y realiza un aprendizaje adaptativo sin configuración del usuario.
Ejemplos de ello son la Pi desarrollada por Inflection AI, así como la ya mencionada Rewind.AI.
La personalización activa se refiere al tipo de asistente de IA que requiere que los usuarios configuren y personalicen de forma independiente según sus propias necesidades y preferencias.
Para los asistentes de IA que son de código abierto o utilizan modelos de terceros, la ruta personalizada proactiva es obviamente una mejor alternativa en ausencia de datos propietarios.
Por ejemplo, Polyglot es un cliente de plataforma de entrenamiento oral de IA de código abierto que ayuda a los usuarios a practicar habilidades orales en varios idiomas. Polyglot utiliza tecnología de IA para proporcionar a los usuarios sugerencias y comentarios personalizados sobre el entrenamiento de la oratoria.
Los usuarios pueden elegir el idioma y la dificultad de entrenamiento adecuados según sus necesidades y nivel.
Polyglot proporcionará comentarios y sugerencias en tiempo real basados en la pronunciación, la gramática y el rendimiento del vocabulario del usuario para ayudar a los usuarios a mejorar sus habilidades orales.
Otro ejemplo más obvio es el conocido Poe.AI.
En esta aplicación, que es casi como una gran tienda de aplicaciones modelo, los usuarios pueden personalizar activamente chatbots de IA con diferentes personalidades, identidades y funciones de acuerdo con sus diversas necesidades, de modo que la IA sea más personalizada y esté más en línea con sus propias expectativas.
Aunque todos los modelos Poe.AI provienen de API de terceros, las necesidades individuales de los usuarios también se satisfacen a través de estas funciones "creadas por el usuario".
4 Resumen
Si hay algo sobre el mayor valor comercial de los asistentes de IA, es que es una vista previa del "momento iPhone" de la inteligencia artificial.
Desde el auge de la actual ola de IA, innumerables empresas, VC o inversores han estado pensando y buscando el "momento iPhone" de la IA. Y si miramos hacia atrás en el pasado, encontraremos que las condiciones para la realización de este tipo de "momento iPhone", el asistente de IA se ha preparado para ocho o nueve.
En 2007, Apple lanzó el revolucionario iPhone 1, que integraba múltiples funciones como una pantalla táctil, una cámara, un reproductor de música, un navegador web, etc., cambiando la forma en que las personas se comunican, se entretienen, viven y trabajan, y marcó el comienzo de una nueva era de Internet móvil.
Del mismo modo, como aplicación integrada, el asistente de IA puede interactuar con los usuarios a través de voz, texto, imágenes y otras formas, y puede realizar una variedad de funciones y servicios, como búsqueda, reserva, escritura y preguntas y respuestas, para satisfacer diversas necesidades y escenarios de los usuarios.
Lo que está más lejos que el iPhone del año es que el asistente de IA actual no solo puede mejorar la relación entre él y el usuario a través del aprendizaje y la evolución continuos, sino que también el compañerismo humanizado y las funciones emocionales de algunos asistentes de IA hacen que vaya más allá del alcance de una herramienta y se convierta en un "compañero inteligente" inseparable con el usuario.
En esta etapa, muchas funciones de asistente de IA, si se eliminan individualmente, tienen puntos sobresalientes, pero estas funciones aún están dispersas y no integradas.
Si después de la fermentación y la retroalimentación del mercado, una empresa ambiciosa da un paso clave, entonces nacerá un "maestro del todo" que integre las fortalezas de todos los asistentes de IA anteriores.
Ahí es cuando realmente llega el "momento iPhone" de la IA.
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¿Por qué son aplicaciones de IA que son unánimemente favorecidas por muchos VC este año?
Fuente original: AI New Intelligence
En 2023, quedan menos de dos meses.
En esta ola de IA que está surgiendo este año, ¿qué aplicación de IA es la más prometedora y por la que vale la pena apostar? Parece haber un consenso unánime en la comunidad inversora sobre este punto.
Recientemente, AIbeat, una plataforma de noticias centrada en la IA, contó las 10 startups de IA mejor valoradas del mundo.
Si se examinan las empresas de la tabla, más de la mitad de los productos pertenecen al mismo tipo de aplicación de IA.
Pero el problema es que en la vía actual de la IA generativa, este tipo de aplicaciones con el diálogo natural como función principal ha mostrado una tendencia a la homogeneización cada vez más evidente.
Para la misma pregunta, los usuarios pueden responderla con ChatGPT o ayudar con Cluade.
Además, a excepción de algunas empresas líderes, la mayoría de los equipos son difíciles de establecer altas barreras técnicas.
Siendo así, ¿por qué este tipo de aplicaciones siguen siendo las preferidas por la comunidad inversora?
1 Significado de personalización
En cuanto a las razones por las que los capitalistas de riesgo son optimistas con respecto a los asistentes de IA, es posible que podamos explicarlo a partir del proceso de financiación de la startup Writer.
En septiembre, Writer, una startup de IA que ofrece soluciones completas de creación de contenidos para empresas, anunció la finalización de una ronda de financiación de serie B de 100 millones de dólares con una valoración total posterior a la inversión de más de 500 millones de dólares.
Su principal producto es un asistente de IA Writer.AI para la cara B.
Entre ellos, ICONIQ Growth tiene un estatus muy alto en la comunidad inversora, y es conocido por haber invertido con éxito en muchas empresas conocidas, como Tencent, Zoom, Send Bird, Flip Kar, etc., y sus opiniones son muy representativas.
Hablando de su filosofía de inversión, ICONIQ Growth mencionó que la empresa debe centrarse en el crecimiento de nuevos clientes al principio, sin embargo, cuando el ARR (Ingresos Recurrentes Anuales) de la empresa crece hasta una determinada cuota, centrarse demasiado en los nuevos clientes aumentará la incertidumbre y conducirá a la rotación. Por lo tanto, cuando el ARR crece a un cierto número, la empresa debe centrarse en el mantenimiento de los clientes habituales.
En los últimos dos años, Writer no solo ha logrado un crecimiento de ingresos de 10 veces y ha logrado una tasa de retención de ingresos netos de más del 150%, sino que también ha acumulado cientos de clientes de grandes empresas como Spotify, L'Oreal, Uber, Handshake, Hubspot, Deloitte, etc.
La clave para mantener la retención de usuarios es la experiencia funcional personalizada y personalizada de su producto principal.
Esta capacidad de conexión e integración ayuda a garantizar que el contenido generado esté más alineado con las necesidades comerciales y las regulaciones de la empresa.
Del mismo modo, también podemos ver este tipo de "personalización" en otras aplicaciones de asistentes de IA.
Por ejemplo, las aplicaciones de IA Otte.AI que se centran en la transcripción de voz pueden proporcionar algunos análisis y sugerencias basadas en diferentes conversaciones de voz.
Además de Otte.AI, RewindAI también es un ejemplo de cómo gana la personalización. La función principal de RewindAI es proporcionar una especie de capacidad de "asistente de memoria".
Rewind es capaz de registrar automáticamente toda la información en el teléfono o computadora con el consentimiento del usuario, y admite la revisión, recuperación y resumen.
Todo esto demuestra la ubicuidad de la personalización en las aplicaciones actuales de asistentes de IA. Este tipo de comportamiento "a medida" para los usuarios, sin duda, aumenta sutilmente la adherencia y el tiempo de uso de los usuarios. Además, la personalización también significa "miles de personas", lo que ampliará enormemente el alcance de la aplicación, y el techo de escala de usuarios será mayor.
**2 ¿Dónde están las barreras? **
Además de la personalización, las mayores alturas estratégicas de mando de los asistentes de IA son las barreras de datos patentadas que crean en la interacción continua.
En la era de Internet móvil, Baidu, Tencent, Google y Amazon no han prestado tanta atención ni han utilizado los datos como lo hacen hoy.
En ese momento, a los ojos de varios gigantes, solo los usuarios y el tráfico eran los más críticos, y quien pudiera quemar más dinero y rodear a más usuarios podría formar un efecto de mayor escala.
Bajo la cruel lógica de que el tráfico es el rey y la escala es el rey, todo el mercado es un juego de suma cero, y el aumento de usuarios en la plataforma A a menudo significa una disminución de usuarios en la plataforma B.
Cuando todo el mundo está involucrado en las aplicaciones, las funciones y el contenido, será difícil que toda la lógica de Internet continúe.
La llegada de los asistentes de IA ha cambiado el rumbo para mejor.
Al ajustar y optimizar los datos de comportamiento del usuario en tiempo real, el asistente de IA puede acumular continuamente datos patentados únicos para cada usuario.
Las diferencias y la diversidad de los individuos humanos determinan que las pistas construidas a partir de datos patentados no serán juegos abarrotados, involucionados y de suma cero.
Porque los usuarios a los que se dirigen los asistentes de IA son "individuos" o empresas específicas compuestas por diferentes individuos, en lugar de unas pocas etiquetas y grupos extensos abstraídos por algoritmos.
En comparación con los asistentes de IA, la generación anterior de sistemas de algoritmos se basaba en un conjunto de datos limitado para el entrenamiento y, a menudo, se basaba en características diseñadas por humanos al hacer recomendaciones de algoritmos, pero es posible que estas características no capturen completamente la complejidad y diversidad del comportamiento del usuario.
Por ejemplo, si una persona es un usuario masculino, es más probable que se le recomiende contenido militar o político cuando navega por una aplicación de video, incluso si el usuario apenas ha hecho clic en dichos videos. O recomiende constantemente videos con los mismos hashtags.
De esta manera, los usuarios se liberan de las etiquetas ásperas y generales y se convierten en individuos "únicos".
Incluso si algunos asistentes de IA se superponen en función, debido a la existencia de datos patentados, los usuarios se acostumbrarán y adaptarán gradualmente a los asistentes de IA en los que se han estado ejecutando durante mucho tiempo a través de la optimización y la retroalimentación, y no cambiarán fácilmente a otras aplicaciones.
Como resultado, las empresas emergentes de IA basadas en estos datos patentados también tendrán una mayor vitalidad.
3 Posibles desafíos
Dado que los asistentes de IA son tan prometedores y prometedores, ¿cuáles son los desafíos o problemas que pueden encontrar?
Con respecto a este punto, se puede decir que el anterior unicornio de IA, Jasper, utilizó su propia experiencia dolorosa como un "material de enseñanza negativo".
Ya en 2022, Jasper acumuló 1 millón de usuarios, y en octubre de ese año, Jasper recibió una ronda de financiación Serie A de 125 millones de dólares liderada por Insight Partners, y su valoración también aumentó a 1.500 millones de dólares, lo que la convierte en un unicornio.
Sin embargo, los buenos tiempos duraron poco, y en febrero, Jasper, que esperaba ingresos para todo el año de 140 millones de dólares, recortó su pronóstico en un 30% en el verano y luego comenzó los despidos en julio.
Recientemente, Jasper redujo la valoración de sus acciones orientadas a los empleados en un 20 por ciento.
Anteriormente, al analizar las razones del fracaso de los asistentes de IA como Jasper, muchas personas siempre atribuían el quid a la falta de modelos propietarios.
Después de todo, hasta ahora, Jasper sigue utilizando la interfaz API de ChatGPT, que es una aplicación de "shell" propiamente dicha.
Debido a la falta de modelos propietarios, es imposible acceder directamente a los datos de los usuarios y analizarlos, y es difícil analizar los datos de los usuarios, lo que dificulta la realización de ajustes y optimizaciones específicos.
En este caso, ¿pueden los asistentes de IA como Jasper, que carecen de modelos propietarios, encontrar su propio nicho?
Como se mencionó anteriormente, aunque una de las principales ventajas de los asistentes de IA es su función de personalización personalizada, dicha personalización también se divide en personalización pasiva y personalización activa.
La personalización pasiva se refiere a un tipo de asistente de IA que recopila y analiza datos automáticamente y realiza un aprendizaje adaptativo sin configuración del usuario.
Ejemplos de ello son la Pi desarrollada por Inflection AI, así como la ya mencionada Rewind.AI.
La personalización activa se refiere al tipo de asistente de IA que requiere que los usuarios configuren y personalicen de forma independiente según sus propias necesidades y preferencias.
Para los asistentes de IA que son de código abierto o utilizan modelos de terceros, la ruta personalizada proactiva es obviamente una mejor alternativa en ausencia de datos propietarios.
Por ejemplo, Polyglot es un cliente de plataforma de entrenamiento oral de IA de código abierto que ayuda a los usuarios a practicar habilidades orales en varios idiomas. Polyglot utiliza tecnología de IA para proporcionar a los usuarios sugerencias y comentarios personalizados sobre el entrenamiento de la oratoria.
Los usuarios pueden elegir el idioma y la dificultad de entrenamiento adecuados según sus necesidades y nivel.
Otro ejemplo más obvio es el conocido Poe.AI.
En esta aplicación, que es casi como una gran tienda de aplicaciones modelo, los usuarios pueden personalizar activamente chatbots de IA con diferentes personalidades, identidades y funciones de acuerdo con sus diversas necesidades, de modo que la IA sea más personalizada y esté más en línea con sus propias expectativas.
4 Resumen
Si hay algo sobre el mayor valor comercial de los asistentes de IA, es que es una vista previa del "momento iPhone" de la inteligencia artificial.
Desde el auge de la actual ola de IA, innumerables empresas, VC o inversores han estado pensando y buscando el "momento iPhone" de la IA. Y si miramos hacia atrás en el pasado, encontraremos que las condiciones para la realización de este tipo de "momento iPhone", el asistente de IA se ha preparado para ocho o nueve.
En 2007, Apple lanzó el revolucionario iPhone 1, que integraba múltiples funciones como una pantalla táctil, una cámara, un reproductor de música, un navegador web, etc., cambiando la forma en que las personas se comunican, se entretienen, viven y trabajan, y marcó el comienzo de una nueva era de Internet móvil.
Lo que está más lejos que el iPhone del año es que el asistente de IA actual no solo puede mejorar la relación entre él y el usuario a través del aprendizaje y la evolución continuos, sino que también el compañerismo humanizado y las funciones emocionales de algunos asistentes de IA hacen que vaya más allá del alcance de una herramienta y se convierta en un "compañero inteligente" inseparable con el usuario.
Si después de la fermentación y la retroalimentación del mercado, una empresa ambiciosa da un paso clave, entonces nacerá un "maestro del todo" que integre las fortalezas de todos los asistentes de IA anteriores.
Ahí es cuando realmente llega el "momento iPhone" de la IA.