Wenn man an den YC Demo Days hunderte von Startups durchsieht, ist man sich nicht immer sicher, ob man tatsächlich Muster wahrnimmt oder ob das Gehirn sie, während der Kaffee mit der Monotonie kämpft, in einer Art Pareidolie für Businesspläne erfindet. In diesem Jahr war das Thema jedoch ziemlich offensichtlich: „Das kann KI wahrscheinlich! Vielleicht.“
Sicherlich sind die KI-Modelle von heute leistungsfähiger als die von gestern und früher. Aber wir haben immer wieder gesehen, wie sich diese Systeme gut demonstrieren, aber unter systematische Anforderungen oder als Werkzeuge mit zuverlässigen und wiederholbaren Ergebnissen fallen.
Es ist schwer, diese Charge nicht als Vorläufer einer kommenden Welle von KI-betriebenen Schaufeln zu sehen. Wählen Sie einen Anwendungsfall aus, nehmen Sie ein wenig Feinabstimmung eines verfügbaren Modells vor (niemand baut tatsächlich ein eigenes), wählen Sie einige gute Beispiele für Screenshots aus und bauen Sie eine vorgefertigte Benutzeroberfläche ein. Herzlichen Glückwunsch, Sie sind jetzt die allererste KI-Plattform zur Generierung von Social-Media-Inhalten für unabhängige Bars und Restaurants im Nahen Osten und Nordafrika. Kaufen Sie ein paar hundert 5-Sterne-Bewertungen und Sie sind auf dem Weg!
Nun, es ist nicht so, dass Restaurants in Kairo und Beirut kein hilfreiches Tool gebrauchen könnten, um online Fuß zu fassen und neue Kunden zu gewinnen. Es ist so, dass KI, wie sie derzeit existiert, etwas für Sie tun zu lassen, so etwas ist, als würde man zugeben, dass es keine Rolle spielt.
Das Erstellen eines KI-gestützten Konversationsagenten, der in Ihrem Unternehmen ans Telefon geht, klingt gut, wenn Sie es so gestalten, dass Sie niemals einen Kunden verlieren. Aber was denkt der Kunde, wenn das Unternehmen, das er anruft, entscheidet, dass KI der Empfang ist, den er verdient? Ich persönlich würde auflegen und es mit jemand anderem versuchen. Was ist mit einem Handelsarbeiter, der von einer KI angerufen wird, um einen Termin zu vereinbaren? Gleiche Sache.
Zu erkennen, dass eine E-Mail an Sie von KI trivial „personalisiert“ wurde, ist wie gesagt, wir können uns nicht die Mühe machen, unsere E-Mails zu personalisieren, aber wir möchten, dass Sie denken, dass wir es tun. Würden Sie sich nicht betrogen fühlen? Es ist ein systematischer Betrug an den Kunden.
Wenn Ihr erstes Gespräch mit einem Unternehmen mit einem Gesprächsagenten oder einer Person stattfindet, die offensichtlich generierte Hinweise aus der Wissensdatenbank oder was auch immer liest, fühlen Sie sich dann wie eine Person, die einem Team beitritt, oder wie ein Teil, der für die Installation eingemessen wird? Sie sind nicht einmal die volle Aufmerksamkeit eines qualifizierten Menschen wert.
Das ist nicht unbedingt die Stimmung, die ich von jedem KI-Startup in diesem YC-Stapel bekommen habe, aber ich habe sie sicher von einigen von ihnen. Hier ist eine unvollständige (!) Liste der „KI kann das wahrscheinlich“-Unternehmen, die ich mir notiert habe.
- Typ – KI-erster Dokumenteneditor.
- Ilias – Generieren Sie Spielkunst-Assets.
- Auflegen – Erstellen Sie App-übergreifende Workflows mit einem Zeilenbefehl, wie z. B. das Onboarding einer Einstellung.
- Kern – KI-gestützte Onboarding-Orchestrierung, die „die wahre Natur eines Unternehmens“ versteht.
- Hadrius – SEC-konformer Robo-Advisor.
- Speedybrand – Generierte Marketinginhalte für KMUs.
- Quazel – Sprachenlernen mit einem KI-Tutor.
- Stand.ai – Generative KI „Fotograf“ für E-Commerce.
- Quatsch – Buchhaltungstools in natürlicher Sprache.
- Berri.ai – Erstellen von ChatGPT-Apps als Dienst.
- Semantik – Durch KI „angereicherte“ Einblicke in Finanznachrichten.
- Credal.ai – ChatGPT-ähnliche Schnittstelle für Mitarbeiter, die auf Unternehmensdokumente verweist, aber Geschäftsgeheimnisse schützt
- Entnebeln – Fügen Sie Ihrer App einen KI-Datenassistenten hinzu.
- Linkgrep – Schlägt Dinge aus der Wissensdatenbank vor und ergänzt den Chat oder Notizen live im Browser.
- Segel – Automatisierte Verkaufs-E-Mails.
- Luftstrom – Automatisieren Sie die Marktforschung basierend auf Bewertungen und Feedback
- Tennr – Verwandeln Sie die Wissensdatenbank in ein benutzerdefiniertes LLM.
- Wahrer Wind – KI-gestützte Buchhaltungs- und Finanzprozesse.
- Flair-Labors – Sammeln Sie Erkenntnisse aus Anrufdaten und E-Mails des Kundendienstes.
- Nur bezahlt – Rechnungszahlung automatisieren, Überzahlungen an Anbieter abfangen.
- Kyber – Automatisieren Sie Aufgaben der Versicherungsbranche wie die Beantwortung von Fragen und das Underwriting.
- Meru – Plattform für die Ausbildung eigener LLMs.
- Gleicher Tag – KI, die Arbeiter wie Klempner und Dachdecker anruft, um Termine zu vereinbaren
- Zenfetch – Kundenanrufe live analysieren und Gesprächsthemen aufdecken.
- Synchron – KI zur Analyse von Kunden-E-Mails.
- Koppeln Sie KI – Mit KI erstellte Videokurse.
- Latent – Automatisierung elektronischer Patientenakten.
- Avocado – KI-Empfangsmitarbeiterin zur Beantwortung verpasster Anrufe bei KMUs.
Bis vor ungefähr 30 Sekunden hatte ich diesen kurzen und wahrscheinlich unzureichenden Beschreibungen tatsächlich Gedanken über die Unternehmen beigefügt. Aber mir wurde klar, dass die Liste Gefahr lief, zu einer Litanei von Beschwerden zu werden (ganz zu schweigen von viel zu lang). Niemand mag es zu lesen, dass jemand Ideen einfach nach links und rechts abschießt, besonders wenn viele dieser Ideen hart von Menschen bearbeitet werden, für die sie wichtig sind. Es ist leicht zu kritisieren. So einfach kann jemand in der Sommerserie versuchen, es zu automatisieren!
Aber ich fordere Sie auf, sich diese Liste anzusehen und sich nicht über einige der Einträge zu wundern: Ist Das wirklich was ist nötig? Braucht das nicht viel Aufsicht? Führt dies nicht zur Haftung oder verringert die Transparenz? Hat jemand Kunden gefragt, ob sie das wollen? Wer verifiziert und auditiert die Ergebnisse – eine weitere KI? Wer wird durch diese Tools verdrängt? Wer trainiert die Leute darauf?
Praktisch jedes Unternehmen, das sich vorstellte, gab an, dass es einige Wochen zuvor live gegangen war und wie durch ein Wunder bereits bei einem gesunden ARR lag. Aber ein paar Wochen reichen kaum aus, um ein großes Automatisierungstool zu installieren und die Dokumentation zu lesen, geschweige denn seine Leistung zu bewerten und zu beurteilen, ob es den Preis wert ist. Ich kann mir nicht vorstellen, dass auch nur die Hälfte davon von einem potenziellen Kunden verwendet, wirklich verwendet wurde.
Ein Beispiel, das ich nicht anders kann, als es zu teilen: Ein Unternehmen für generative Marketingbilder hatte auf seiner Folie die folgende Aufforderung, mit der das System arbeiten sollte: Unser klassischer Ketchup wird nur aus süßen, saftigen, roten, reifen Tomaten hergestellt, um den charakteristischen dicken und reichen Geschmack von Amerikas beliebtestem Ketchup zu erzielen. Die Kopie der KI: SÜßER & SAFTIGER KETCHUP FÜR ALLE! Wenn ich ein Marketer bei Heinz wäre und das in der Demo war, die ich bekommen habe, würde ich aufstehen, ihnen für ihre Zeit danken und die Tür öffnen.
Einige der Unternehmen gaben zu, dass sie zur Hälfte des Programms gewechselt und erst kürzlich ihre erste Codezeile für diese neue Anwendung geschrieben hatten. Natürlich müssen wir die abenteuerliche und freilaufende Natur von Startups in der Frühphase berücksichtigen, das ist Teil des Spaßes und der Aufregung des Weltraums. Aber fühlen sich diese Unternehmen für Sie wirklich „innovativ“ an? Sie scheinen eher große Fans von Innovation zu sein, schleichen sich in sein Zimmer und probieren seine Kleidung an. („Niedlich … hier, du probierst es an, Fintech.“)
Ich weiß, dass ich den Arbeitsaufwand unterschätze, der selbst für den Aufbau des oberflächlichsten KI-gestützten B2B-SaaS-Dienstes erforderlich ist, aber viele davon fühlen sich an wie unsere alten Hackathons, bei denen jemand eine API verfügbar macht und jeder versucht, sie einzubauen bis zur realistischsten Anwendung, in der Hoffnung, diese 1.000-Dollar-Geschenkkarte von SAP oder was auch immer zu bekommen. Es gibt Freude am Entstehungsprozess, aber die Ergebnisse stehen nicht wirklich für sich.
Wahrscheinlich werde ich mich irren, wenn eines dieser Unternehmen zum Einhorn wird und alle über den Tech-Autor lachen, der an ihnen gezweifelt hat. Aber ich werde die Besorgnis nicht los, die ich empfand, als ich Gründer nach Gründer mit solcher Überzeugung sagen hörte, dass ihre KI etwas besser machen könnte, wenn ich den Verdacht habe, dass diese Überzeugung auf falschen Vorwänden kultiviert wurde.