Jak tworzyć startupy oparte na AI?

Za nami pierwsza edycja The Foundation: AI Startups Hunt, którego misją jest wspieranie startupów wykorzystujących w swoich rozwiązaniach sztuczną inteligencję. Program obejmował wzmacnianie społeczności, uzupełnianie wiedzy i udrażnianie kontaktu ze środowiskiem inwestycyjnym. Jakie efekty udało się osiągnąć?

W ramach AI Startups Hunt, zorganizowane zostały cztery intensywne warsztaty trwające łącznie 10 godzin. W ich trakcie uczestnicy przy udziale przedstawicieli funduszy venture capital uzupełniali wiedzę i umiejętności niezbędne do poprowadzenia pierwszych rozmów inwestycyjnych. 

Spośród 89 zgłoszeń wyłoniono 20 najbardziej obiecujących spółek, które otrzymały szansę zaprezentowania innowacyjnych rozwiązań przed pięcioma zaangażowanymi funduszami inwestycyjnymi. Kulminacyjnym punktem programu był speed-dating, w trakcie którego uczestnicy nawiązali bezpośredni kontakt z inwestorami. Część z nich wzbudziła swoim startupem na tyle duże zainteresowanie, że otrzymała zaproszenie do kontynuacji rozmów. 

Fundamenty sukcesu

Zasadnicza faza programu poprzedzona została pięcioma spotkaniami dla pasjonatów sektora AI, w których udział wzięło aż 913 osób. Obok przygotowań do rekrutacji, ich celem był transfer wiedzy pomiędzy założycielami rozwijających się startupów AI-owych a branżowymi ekspertami oraz bardziej doświadczonymi founderami. W gronie zaproszonych do rozmowy przez Artura Kurasińskiego prelegentów znaleźli się m.in. Bartek Pucek, Jarosław Królewski czy Michał Rokosz. Tematyka paneli dyskusyjnych koncentrowała się wokół branżowych wyzwań, trendów, tajników budowy produktu czy możliwości pozyskiwania finansowania z uwzględnieniem specyfiki startupowców pracujących ze sztuczną inteligencją. Wnioski ze spotkań to cenna dawka wiedzy dla początkujących founderów. Oto kilka z nich.  

• Ograniczenia w budowaniu na LLM

Polskie startupy powinny być świadome braku realnych szans na konkurowanie w budowie dużych modeli językowych (LLM), takich jak te rozwijane przez globalnych gigantów technologicznych. Mogą jednak bez przeszkód tworzyć rozwiązania oparte na istniejących już modelach i wykorzystywać ich funkcjonalności do rozmaitych zastosowań. Dzięki lepszemu zrozumieniu lokalnych rynków i nisz, w ich zasięgu jest oferowanie bardziej spersonalizowanych i efektywnych rozwiązań, ale to strategia krótkoterminowa. Szacunkowo startupy opierające produkty lub usługi na LLMach mają około 2-3 lata, aby zaistnieć na rynku, zanim zostaną wyparte przez konkurencję. Nie oznacza to jednak, że po tym czasie odchodzą stają się bezwartościowe. Zgromadzone dane i doświadczenia mogą stanowić solidną podstawę do budowy unikatowych rozwiązań w przyszłości. 

• Podejście do walidacji pomysłów

Dobry startupowiec dąży do szybkiego zderzenie swoich wyobrażeń z rzeczywistością i nie boi się pokazać światu dalekich od ideału wersji rozwiązania, nad którym pracuje. Wie, że powinien skupić się na dynamicznym prototypowaniu i docieraniu do pierwszych klientów, a dopiero w dalszej kolejności myśleć o pozyskiwaniu finansów na ich rozwój. Szybkie wyjście na rynek nawet kosztem niższej jakości, zbieranie informacji zwrotnej i dopracowanie produktu to dla przedstawicieli funduszy venture capital sygnał proaktywności, odwagi i wysokiej świadomości tego, jak myśli i działa prawdziwy innowator. W wielu przypadkach przy wstępnych walidacjach pomocne są rozbudowane prompty dla modeli AI. 

• Zespół do zadań specjalnych

Fundusze venture capital różnią się pod wieloma względami, ale pozostają zasadniczo zgodne co do cech poszukiwanych przez siebie zespołów. Poza komplementarnością jego członków i silnym branżowym backgroundem, mowa tu w szczególności o dużym zaangażowaniu oraz gotowości poświęcania się w pełni tworzonemu startupowi. Mówiąc wprost, oczekuje się, że założyciele startupu w pełni skoncentrują się na rozwijaniu swojego rozwiązania i będą, jak mawiał Elon Musk, gotowi rzuć szkło, byleby osiągnąć założone cele. Nic dziwnego – na bardzo wczesnym etapie rozwoju ocena potencjału inwestycyjnego spółki odbywa się w warunkach skrajnej niepewności. Niezależnie od nastawienia na jak najszybszą walidację, lista danych, które można rzetelnie zweryfikować jest zwykle bardzo krótka. Dysponujący kapitałem szukają więc często po prostu odpowiednio dużej liczby argumentów, by „uwierzyć” w śmiałą, często wyprzedzającą swoje czasy wizję. A ta, nawet jeśli okaże się prawdziwa, spełznie na niczym bez odpowiednich wykonawców. To dlatego jest niepisaną regułą, że lepiej zainwestować w dobry zespół ze średnim projektem niż na odwrót.

• Matematyka VC

Niezwykle istotnym, a dla początkujących founderów często enigmatycznym aspektem budowania startupu jest perspektywa finansowa przedstawicieli funduszy. Choć tak zwana „matematyka VC” kryje w sobie wiele nieunasów, istnieją reguły, które warto znać już na początku. Pierwsza z nich to odpowiednia skala i potencjał wzrostu spółki, a co za tym idzie jej minimalna wycena. Oczywiście do każdego przypadku należy podchodzić indywidualnie, ale na pewnym poziomie ogólności, można przyjąć, że startup, którego szacunkowo wartość oscyluje na poziomie niższym niż 3-4 mln złotych, pozostaje poza obszarem zainteresowania funduszy venture capital. Jeśli projekt spełnia ten warunek, warto pamiętać, że co do zasady nie powinno się doprowadzać do sytuacji, w której pakiet większościowy wymyka się z rąk założycieli. Mądry inwestor wie, że zespół founderski musi pracować przede wszystkim dla siebie i być odpowiednio zmotywowany do ponadprzeciętnego wysiłku. Dlatego wśród dobrych praktyk działających na polskim rynku funduszy wymienia się obejmowanie na wczesnym etapie (do rundy A) około 20% udziałów. 

Efekty pierwszej edycji AI Starutps Hunt potwierdzają potencjał polskich startupów AI-owych i potrzebę kompleksowego wsparcia założycieli działających w tej branży. Dlatego już na początku przyszłego roku powrócimy z kolejną odsłoną programu. Informacje na ten temat pojawią się oczywiście na stronie startup.pfr.pl