AI 스타트업을 평가할 때 찾아야 할 5가지

밥 마

McKinsey의 보고서에 따르면 생성 AI는 연간 2조 6천억~4조 4천억 달러의 경제적 영향을 미칠 수 있습니다. 맥락을 보면, 2021년 영국의 전체 GDP는 3조 1천억 달러였습니다. 해당 가치의 약 75%는 고객 운영, 영업 및 마케팅, 소프트웨어 엔지니어링, R&D 전반의 생산성 향상에서 비롯됩니다.

AI의 놀라운 잠재력으로 인해 대규모 언어 모델 기술을 기업 환경에 적용하는 데 초점을 맞춘 수많은 기업 생성 AI 스타트업이 생겨났습니다. 표준 제품에는 직원 부조종사, 마케팅을 위한 콘텐츠 생성, 백오피스 자동화 및 기업 지식 검색이 포함됩니다.

이러한 AI 기반 솔루션은 운영 비용을 대폭 절감하고 매출을 창출하며 직원 생산성을 향상함으로써 예상되는 글로벌 경제적 영향을 실현하기 시작했습니다.

엄청난 기회를 통해 엔터프라이즈 생성 AI 스타트업은 지난 2년 동안 빠르게 증가했습니다. AI 고객 서비스 챗봇만 검색해도 수백 개의 스타트업이 검색됩니다. 응용 AI 스타트업의 상당수를 설명하는 데 두 가지 요소가 도움이 됩니다. 첫째, LLM 기술은 OpenAI와 같은 대규모 AI 연구 회사의 API를 통해 쉽게 액세스할 수 있습니다. 둘째, 대부분의 생성 AI 스타트업은 신생 기업이지만 2022년 이전에 설립된 많은 스타트업도 생성 AI를 자사 제품군에 통합하고 있습니다.

시장의 소음과 엔터프라이즈 생성 AI 스타트업의 대규모 분야를 고려할 때 기업 고객과 투자자가 옵션을 평가하고 차별화하는 것이 어려울 수 있습니다.

다음은 찾아야 할 다섯 가지 사항입니다.

1. LLM 맞춤화

OpenAI의 ChatGPT와 같은 기성 LLM을 사용하는 스타트업입니까, 아니면 의미 있게 맞춤화된 LLM을 사용하고 있습니까? LLM을 사용자 정의하는 다양한 방법에는 기성 모델을 미세 조정하거나 Meta의 Llama와 같은 오픈 소스 LLM을 사용하여 사용자 정의 모델을 구축하는 것이 포함됩니다. 사용자 정의 수준이 높을수록 일반적으로 AI 정확도가 향상되고 AI에 대한 스타트업의 기술 전문성이 반영됩니다.

2. 업종별 학습 데이터

스타트업이 LLM을 교육하기 위해 대량의 독점 수직별 데이터에 액세스할 수 있습니까? 예를 들어, AI 모델이 대량의 기존 고객 상호 작용 데이터에 대해 훈련되면 고객 서비스 콜센터를 위한 AI 부조종사가 향상됩니다. 훈련 데이터가 산업별로 다양할수록 좋습니다.

3. 음성-문자/문자-음성의 강점

많은 엔터프라이즈 생성 AI 제품은 이해 또는 생성을 위해 음성 오디오를 지원합니다. 이 기술은 LLM과 다르며 일반적으로 Google, Amazon 및 Microsoft와 같은 대규모 기술 회사에서 제공됩니다.

AI 솔루션에 음성 애플리케이션이 있는 경우 업계 전문 용어 또는 방언 지원과 같은 STT/TTS 제공 사항을 이해하고 테스트하는 것이 중요합니다.

4. API 통합의 폭과 깊이

엔터프라이즈 생성 AI의 구별되는 특징은 AI 시스템이 Salesforce 1, SAP 등과 같은 엔터프라이즈 시스템과 직접 상호 작용할 수 있다는 것입니다. 이는 주로 API를 통해 수행되므로 더 광범위하고 심층적인 API 통합을 통해 AI 시스템이 더 많은 프로세스를 제공할 수 있습니다. 오토메이션. 통합의 용이성도 고려해야 할 사항입니다.

5. 비즈니스 사용자 친화적

생성적 AI 솔루션은 기술 지식이 없고 데이터 과학이 아닌 사용자가 액세스할 수 있는 광범위한 기능을 제공한다면 기업의 채택률이 더 높아질 것입니다.

개발 및 운영을 위한 로우 코드/노 코드 환경은 물론 비즈니스 사용자가 액세스할 수 있는 강력한 분석 도구 및 A/B 테스트 기능을 제공하는 솔루션을 찾아보세요.

UI/UX는 비즈니스 사용자가 교육을 받을 필요가 없을 만큼 직관적이어야 하며, 구현을 위해서라도 개발자 교육은 며칠 내에 완료되어야 합니다.

성공적인 AI는 다재다능할 것이다

세계는 경제 전반에 걸쳐 지식 작업이 수행되는 방식에 혁명을 일으킬 수 있는 생성 AI의 잠재력에 계속해서 매료되고 있습니다. AI는 고객 운영, 영업, 마케팅 등 기업의 주요 기능 전반에 걸쳐 작업을 변화시키고 성과를 향상시킬 준비가 되어 있습니다.

향후 몇 년 동안 기업 생성 AI 기술은 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트 등 여러 유형의 입력 및 출력을 동시에 처리할 수 있는 새로운 솔루션을 통해 점점 더 다중 모드로 발전할 것입니다. 이를 통해 특히 기존 사용 사례 이외의 더욱 정교하고 다재다능한 엔터프라이즈 AI 애플리케이션을 활용할 수 있으며 이 흥미로운 분야에서 다음 단계의 성장을 촉진하는 데 도움이 될 것입니다.

Bob Ma는 Copec Wind Ventures의 투자자로서 소매, 핀테크, 소비자 및 에너지 기술에 투자하고 있습니다. 그는 Soma Capital에서 Wind에 합류하여 소비자 및 기업 기업 모두에 전 세계적으로 투자했습니다. 그 전에는 Verizon의 go90 모바일 TV 앱 전략 책임자로 재직하며 go90의 전반적인 사업 계획 및 제품 전략 개발을 주도했습니다. 그는 Intel 내의 독립 소비자 기술 스타트업인 Intel Media를 인수하여 Verizon에 합류했습니다. 그는 eBay의 글로벌 기업 전략 팀에서 경력을 시작했으며 Amazon에서 기술 제품 관리자로도 근무했습니다. 그는 스탠포드와 와튼 경영대학원을 졸업했습니다.

일러스트: 돔 구즈만