El mundo de las startups de IA puede estar cada día más caliente, pero hay una diferencia entre una startup que usa IA y una startup que primero usa IA, y el Instituto Allen para IA se enorgullece de fomentar esta última en su Incubadora AI2. Su anterior fondo de $10 millones funcionó tan bien que los patrocinadores regresaron y rellenaron las arcas tres veces.
21 empresas han pasado por la incubadora desde 2017, atrayendo unos 160 millones de dólares en inversiones adicionales y al menos una adquisición importante: XNOR, un equipo de eficiencia y aceleración de IA que posteriormente (y me gusta pensar que es una consecuencia directa de la cobertura de TC) se rompió por Apple por alrededor de $ 200 millones.
El éxito de XNOR por sí solo probablemente habría justificado con creces este segundo fondo, pero AI2 tiene la habilidad de encontrar empresas interesantes con fundadores técnicos que buscan mercados infravalorados. Se me ocurren dos: WellSaid estaba ingresando a la voz sintética como un servicio bastante temprano, y Blue Canoe usa ML para ayudar a las personas a trabajar en sus acentos en idiomas extranjeros.
“Estamos en un momento tremendamente emocionante en el mundo de la IA, pero la lección es calmarse y seguir siendo pragmáticos frente a la exageración extraordinaria. Es fácil beber demasiado Kool-Aid”, dijo Jacob Colker, director general de la organización. “Seguimos tocando el tambor de los fundamentos de las startups: resolver problemas reales, crear experiencias reales, poner potencia en el equipo y desarrollar una estrategia de lanzamiento al mercado, y lo estamos haciendo con gente técnica excepcionalmente talentosa”.
La destreza técnica de sus fundadores es un movimiento deliberado por parte de la incubadora y de AI2 en general.
“Buscamos especialmente a los fundadores técnicos, porque es posible que necesiten crear su propia versión de un modelo o ejecutar un millón de modelos personalizados en lugar de uno grande. Se reduce a nuestras raíces: el equipo de AI2, esencialmente el 50 % de nuestra gestión es muy, muy técnico”, dijo Oren Etzioni, director técnico de AI2.
El equipo tuvo cuidado de enfatizar que el objetivo no es producir un retador de caballos oscuros para las grandes compañías y modelos, ni simplemente aprovechar el frenesí de alimentación en torno a la IA en este momento a raíz de la popularidad histórica de ChatGPT.
“Muchas empresas están haciendo jugadas de marketing sobre los modelos de OpenAI, pero es necesario hacer más que poner lápiz labial en una API”, dijo Etzioni. “Y no estamos tratando de construir un modelo de lenguaje que sea mejor que el de OpenAI; dejemos que las empresas multimillonarias se enfrenten. Pero, ¿y si puedo hacer un modelo adaptado a la contabilidad oa hablar en público? Vemos espacios enormes, problemas globales que están desatendidos, OpenAI no lo acepta y donde alguien puede construir una gran empresa”.
“Alentamos a nuestros empresarios a moverse a un ritmo más rápido, aprovechando los vientos de cola, para moverse más rápido y recaudar fondos más rápido, porque los competidores no se quedan quietos”, dijo Vu Ha, también director técnico de AI2, pero están instalarse a largo plazo. “Las recientes oleadas de avances en IA son aún más emocionantes en términos de potencial futuro: se crearán más mercados nuevos y oportunidades en los próximos dos años, y ninguna organización por sí sola dominará eso”.
Colker destacó a Comwave como un ejemplo de IA que se mueve hacia un área que es poco probable que las grandes empresas conozcan, y mucho menos que busquen como una oportunidad comercial: el agotamiento de las enfermeras. Especialmente en los últimos años, las enfermeras han dejado de trabajar a tasas mucho más altas de lo normal, y parte de eso es la incapacidad del hospital para administrar de manera inteligente la carga de trabajo de su personal. Comwave tiene como objetivo proporcionar advertencias tempranas para esto, pero, por supuesto, “nadie va a comprar un montón de IA con fe”, admitió Etzioni.
Por lo tanto, la incubadora ha estado guiando a la empresa a través de la serie de estudios, certificaciones y estudios piloto que cualquier proveedor de software médico necesita para navegar. AI2 tiene una red sólida, uno de los aspectos más importantes de cualquier programa de este tipo, y esto proporciona una buena base de conocimientos para cuestiones espinosas como ingresar a un mercado regulado o técnicamente conservador.
En este momento, la incubadora AI2 apunta a (y supera) una tasa de cinco empresas por año, aunque, como dijo Ha, “con el nuevo fondo, tenemos la capacidad de implementar a mayor escala”. Aún así, el equipo no ve la necesidad de expandirse más allá de las empresas de ronda inicial: su experiencia se encuentra en una etapa inicial y, por supuesto, las rondas A tienden a ser un poco más caras. 30 millones de dólares es mucho dinero, pero cuando las empresas de inteligencia artificial están recaudando cientos de millones cada pocos meses… probablemente sea mejor quedarse con lo que sabe.
El fondo fue respaldado por Madrona, Sequoia Capital, Vinod Khosla, Evergreen Ventures y “otros LP líderes”. ¡Tu sabes quien eres!
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