Sentado a través de cientos de nuevas empresas en YC Demo Days, no siempre está seguro de si realmente está percibiendo patrones o si su cerebro, mientras el café lucha con la monotonía, los está inventando en una especie de pareidolia para planes de negocios. Este año, sin embargo, el tema era bastante obvio: “¡La IA puede hacer eso, probablemente! Tal vez.”
Ciertamente, los modelos de IA de hoy son más capaces que los de ayer y los de antaño. Pero hemos visto una y otra vez cómo estos sistemas tienen buenas demostraciones pero fallan en los requisitos sistemáticos o como herramientas con resultados confiables y repetibles.
Es difícil no ver este lote como los precursores de una próxima ola de palas impulsadas por IA. Elija un caso de uso, ajuste un poco un modelo disponible (en realidad, nadie construye uno propio), elija algunos buenos ejemplos para capturas de pantalla y atornille una interfaz de usuario prefabricada. Felicitaciones, ahora eres la primera plataforma de generación de contenido de redes sociales de AI para bares y restaurantes independientes en el Medio Oriente y África del Norte. ¡Compre un par de cientos de reseñas de 5 estrellas y ya está en camino!
Ahora, no es que los restaurantes en El Cairo y Beirut no puedan usar una herramienta útil para ganar algo de tracción en línea y atraer nuevos clientes. Es que tener IA, tal como existe actualmente, haciendo algo por ti es como admitir que no importa.
Crear un agente de conversación impulsado por IA que conteste el teléfono en su negocio suena bien cuando lo enmarca como una forma de nunca perder un cliente. Pero, ¿qué piensa el cliente cuando la empresa a la que llama decide que la IA es la recepción que se merece? Personalmente, colgaría e intentaría con otra persona. ¿Qué pasa con un trabajador comercial que recibe una llamada de IA para hacer una cita? La misma cosa.
Darse cuenta de que un correo electrónico para usted ha sido trivialmente “personalizado” por AI es como si nos dijeran que no podemos molestarnos en personalizar nuestros correos electrónicos, pero queremos que piense que lo hacemos. ¿No te sentirías engañado? Es una impostura sistemática sobre los clientes.
Si su primera entrevista con una empresa es con un agente de conversación o una persona que obviamente lee las pistas generadas a partir de la base de conocimientos o lo que sea, ¿se siente como una persona que se une a un equipo o una pieza que se está dimensionando para la instalación? Ni siquiera mereces toda la atención de un humano calificado.
Esa no es necesariamente la vibra que obtuve de cada inicio de IA en este lote de YC, pero seguro que la obtuve de algunos de ellos. Aquí hay una lista parcial (!) de las empresas “IA puede hacer eso, probablemente” que anoté.
Tipo – AI-primer editor de documentos.
Ilíada – Generar activos de arte del juego.
bandeja – Cree flujos de trabajo en todas las aplicaciones con un comando de línea, como incorporar un empleado.
Núcleo – Orquestación de incorporación impulsada por IA que comprende “la verdadera naturaleza de un negocio”.
hadrio – Roboadvisor de conformidad con la SEC.
Speedybrand – Contenido de marketing generado para pymes.
Quazel – Aprendizaje de idiomas con un tutor de IA.
stand.ai – “Fotógrafo” de IA generativa para comercio electrónico.
graznido – Herramientas contables en lenguaje natural.
Berri.ai – Creación de aplicaciones ChatGPT como un servicio.
Semántico – Información sobre noticias financieras “enriquecidas” por IA.
Credal.ai – Interfaz similar a ChatGPT para empleados que hace referencia a documentos de la empresa pero protege los secretos comerciales
desempañar – Agregue asistente de datos AI a su aplicación.
linkgrep – Sugiere cosas de la base de conocimientos y agrega al chat o notas en vivo en el navegador.
Navegar – Correos electrónicos de ventas automatizados.
flujo de aire – Automatice la investigación de mercado basada en revisiones y comentarios.
Tennrr – Convierta la base de conocimientos en un LLM personalizado.
Truewind – Procesos financieros y de contabilidad impulsados por IA.
laboratorios de estilo – Recopile información de los datos de llamadas y correos electrónicos del servicio de atención al cliente.
Recién pagado – Automatice el pago de facturas, detecte pagos en exceso a los proveedores.
Kyber – Automatice las tareas de la industria de seguros, como responder preguntas y suscribir.
Meru – Plataforma para la formación de tus propios LLMs.
Mismo día – AI que llama a trabajadores como plomeros y techadores para hacer citas
Zenfetch – Analice las llamadas de los clientes en vivo y los puntos de conversación de superficie.
sincronizar – IA para analizar los correos electrónicos de los clientes.
Emparejar IA – Cursos en video generados usando IA.
Latente – Automatización de la historia clínica electrónica.
Aguacate – Recepcionista de IA para responder llamadas perdidas en pymes.
Hasta hace unos 30 segundos, en realidad había agregado pensamientos sobre las empresas a estas descripciones breves y probablemente insuficientes. Pero me di cuenta de que la lista estaba en peligro de convertirse en una letanía de quejas (sin mencionar que era demasiado larga). A nadie le gusta leer a alguien simplemente descartando ideas de izquierda a derecha, especialmente cuando muchas de esas ideas están siendo trabajadas arduamente por personas para las que son importantes. Es fácil criticar. ¡Tan fácil que alguien en el lote de verano puede intentar automatizarlo!
Pero lo desafío a mirar esa lista y no preguntarse acerca de algunas de las entradas: ¿Es eso realmente lo que se necesita? ¿Eso no necesitará mucha supervisión? ¿No introduce esto responsabilidad o disminuye la transparencia? ¿Alguien preguntó a los clientes si quieren esto? ¿Quién verifica y audita los resultados? ¿Otra IA? ¿Quién es desplazado por estas herramientas? ¿Quién entrena a la gente en ellos?
Prácticamente todas las empresas que se presentaron dijeron que se habían puesto en marcha unas semanas antes y, milagrosamente, ya estaban en algún ARR saludable. Pero unas pocas semanas no son tiempo suficiente para instalar una herramienta de automatización importante y leer la documentación, y mucho menos evaluar su rendimiento y si vale la pena el precio. No puedo imaginar que ni la mitad de estos hayan sido usados, realmente usados, por un cliente potencial.
Un ejemplo que no puedo dejar de compartir: una empresa de imágenes de marketing generativo en su diapositiva tenía el siguiente mensaje para que el sistema funcionara: Nuestro ketchup clásico está hecho solo de tomates dulces, jugosos y rojos maduros para el sabor característico espeso y rico. de la salsa de tomate favorita de Estados Unidos. La copia de la IA: ¡KETCHUP DULCE Y JUGOSO PARA TODOS! Si yo fuera un especialista en marketing en Heinz y eso estuviera en la demostración que me dieron, me pondría de pie, les agradecería su tiempo y abriría la puerta.
Algunas de las empresas admitieron que habían girado a la mitad del programa y escribieron su primera línea de código para esta nueva aplicación recientemente. Por supuesto, debemos tener en cuenta la naturaleza aventurera y despreocupada de las empresas emergentes en etapa inicial, eso es parte de la diversión y la emoción del espacio. Pero, ¿realmente estas empresas te parecen “innovadoras”? Más bien parecen ser grandes fanáticos de la innovación, colándose en su habitación y probándose la ropa. (“Lindo… toma, pruébatelo, fintech”).
Sé que estoy subestimando la cantidad de trabajo que se necesita incluso para construir el servicio SaaS B2B impulsado por IA más superficial, pero muchos de estos se sienten como nuestros viejos hackatones donde alguien pondría a disposición una API y todos intentarían calzarla. a la aplicación que suena más realista, con la esperanza de obtener esa tarjeta de regalo de $ 1,000 de SAP o lo que sea. Hay alegría en el proceso de creación, pero los resultados no se sostienen por sí solos.
Probablemente se demuestre que estoy equivocado cuando una de estas compañías se vuelva unicornio y todos se rían del escritor de TechCrunch que dudó de ellos. Pero no puedo evitar la preocupación que sentí al escuchar a fundador tras fundador decir con tanta convicción que su IA podría hacer algo mejor, cuando sospecho que esa convicción se ha cultivado con falsos pretextos.
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