YC Demo Days で何百ものスタートアップを見ていると、自分が実際にパターンを認識しているのか、それとも単調さとコーヒーとの戦いのように脳がビジネス プランの一種のパレイドリアでそれらを発明しているのか、常に確信があるわけではありません。 しかし、今年のテーマは非常に明白でした。 多分。”
確かに、今日の AI モデルは、昨日や昨年よりも優れています。 しかし、これらのシステムがうまくデモを行っても、体系的な要件の下で失敗したり、信頼性と再現性のある結果をもたらすツールとして失敗したりする様子を何度も見てきました。
このバッチが、AI 搭載のショベルウェアの波の前兆と見なされないわけにはいきません。 ユース ケースを選択し、利用可能なモデルを少し微調整し (実際に独自のモデルを構築する人はいません)、スクリーンショットの良い例をいくつか選び出し、プレハブ UI を追加します。 おめでとう、あなたは中東と北アフリカの独立したバーやレストラン向けの最初の AI ソーシャル メディア コンテンツ生成プラットフォームになりました。 数百の 5 つ星レビューを購入すれば、すぐに始められます。
現在、カイロとベイルートのレストランが、オンラインで注目を集め、新しい顧客を引き付けるための便利なツールを使用できなかったわけではありません。 現在存在するAIに何かをしてもらうことは、それが問題ではないことを認めているようなものです.
ビジネスで電話に応答する AI を活用した会話エージェントを作成することは、顧客を失うことのない方法として組み立てるのに適しています。 しかし、顧客が電話をかけた企業が、AI を受け入れるべきだと判断したとき、顧客はどう思うでしょうか? 個人的には、電話を切って他の人を試してみます。 約束をするために AI 呼び出しを受ける貿易労働者はどうですか? 同じこと。
あなたへのメールが AI によって簡単に「パーソナライズ」されていることに気付くのは、「メールをパーソナライズする必要はない」と言われたようなものですが、そう思ってもらいたいのです。 騙された気分になりませんか？ それは顧客に対する組織的な詐欺です。
企業との最初の面接が、会話エージェントや、ナレッジ ベースなどから生成されたキューを明らかに読んでいる人物との面接である場合、チームに参加している人物や、インストールのために部品のサイズを調整しているように感じますか? あなたは有能な人間の十分な注意を払う価値さえありません.
この YC バッチのすべての AI スタートアップから得た雰囲気とは必ずしも一致しませんが、一部の AI スタートアップから得た雰囲気は確かにありました。 以下は、私が書き留めた「AI ならできるかもしれない」企業の一部 (!) のリストです。
- タイプ – AI ファーストのドキュメント エディター.
- イリアス – ゲーム アート アセットを生成する.
- レイアップ – 新入社員のオンボーディングなど、1 行のコマンドでアプリ全体のワークフローを構築します。
- 核 – 「ビジネスの本質」を理解する AI を活用したオンボーディング オーケストレーション。
- ハドリウス – SEC 準拠のロボアドバイザー。
- スピーディブランド – SMB 向けの生成されたマーケティング コンテンツ。
- クワゼル ・AIチューターによる語学学習。
- Booth.ai – e コマース向けのジェネレーティブ AI「フォトグラファー」。
- スカック – 自然言語会計ツール。
- ベリアイ – ChatGPT アプリをサービスとして作成する。
- セマンティック – AI によって「強化」された金融ニュースの洞察。
- Credal.ai – 会社の文書を参照しながらも企業秘密を保護する、従業員向けの ChatGPT に似たインターフェース
- 曇り止め – AI データ アシスタントをアプリに追加します。
- リンクグレップ –ナレッジベースから物事を提案し、チャットやメモにブラウザでライブで追加します.
- 帆 – 自動販売メール。
- アイフロー – レビューとフィードバックに基づく市場調査の自動化
- テンナー – ナレッジ ベースをカスタム LLM に変換します。
- トゥルーウィンド – AI を活用した簿記および財務プロセス。
- フレアラボ – 顧客サービスの通話データと電子メールから洞察を収集します。
- ジャストペイド –請求書の支払いを自動化し、ベンダーへの過払いをキャッチします。
- カイバー – 質問への回答や引受などの保険業界のタスクを自動化します。
- メル – 独自の LLM をトレーニングするためのプラットフォーム。
- 同日 – 配管工や屋根工などの労働者に電話して予約を入れる AI
- ゼンフェッチ – 顧客の電話をライブで分析し、話題を明らかにします。
- 同期的に – 顧客のメールを分析する AI。
- ペア AI – AI を使用して生成されたビデオ コース。
- 潜伏 – 電子健康記録の自動化。
- アボカ – SMB で不在着信に応答する AI 受付係。
30秒ほど前まで、私はこれらの簡潔で不十分な説明に、実際に企業についての考えを追加していました. しかし、私はこのリストが苦情の山 (長すぎることは言うまでもありません) になる危険があることに気付きました。 特に、それらのアイデアの多くが、そのアイデアが重要である人々によって懸命に取り組んでいる場合はなおさらです。 批判するのは簡単です。 とても簡単なので、夏のバッチの誰かがそれを自動化しようとするかもしれません!
しかし、そのリストを見て、いくつかのエントリについて疑問に思わないようにしてください。 それか 本当に何が必要？ それには多くの監視が必要ではないでしょうか？ これにより、責任が発生したり、透明性が低下したりしませんか? 顧客にこれが欲しいか尋ねた人はいますか? 結果を検証および監査するのは誰ですか? 別の AI? これらのツールに取って代わられたのは誰ですか? それらについて人々を訓練するのは誰ですか？
プレゼンテーションを行ったほぼすべての企業が、数週間前にライブを開始し、奇跡的にすでにある程度の健全な ARR を達成していると述べています。 しかし、主要な自動化ツールをインストールしてドキュメントを読むだけでなく、そのパフォーマンスや価格に見合う価値があるかどうかを評価するには、数週間では十分ではありません。 これらの半分でさえ、潜在的な顧客によって使用されている、実際に使用されているとは想像できません.
共有せずにはいられない一例: あるジェネレーティブ マーケティング イメージ会社のスライドでは、システムが動作するように次のプロンプトが表示されました。 私たちのクラシックなケチャップは、甘くてジューシーな赤い完熟トマトのみから作られ、アメリカのお気に入りのケチャップの特徴的な濃厚で豊かな味です. AI のコピー: SWEET & JUICY KETCHUP FOR ALL! もし私が Heinz のマーケターで、それが与えられたデモにあったとしたら、私は立ち上がり、時間を割いてくれたことに感謝し、ドアを開けます。
一部の企業は、プログラムの途中で方向転換したことを認め、この新しいアプリケーションの最初のコード行をつい最近書きました。 もちろん、初期段階のスタートアップの冒険的で自由奔放な性質を考慮に入れる必要があります。それは、このスペースの楽しさと興奮の一部です。 しかし、これらの企業は本当に「革新的」だと感じていますか? 彼らはどちらかというとイノベーションの大ファンのようで、部屋に忍び込んで服を試着しています。 （「かわいい…ここで、フィンテックを試してみてください。」）
最もおざなりな AI を利用した B2B SaaS サービスを構築するのに必要な作業量を過小評価していることは承知していますが、これらの多くは、誰かが API を利用可能にし、誰もがそれを押し込もうとする昔のハッカソンのように感じます。 SAP などから $1,000 のギフト カードを取得することを期待して、最も現実的なアプリケーションに変更します。 作る過程には喜びがありますが、結果はそれだけでは成り立ちません。
おそらく、これらの企業の 1 つがユニコーンになり、TechCrunch のライターが彼らを疑ったことをみんなが笑ったときに、私が間違っていることが証明されるでしょう。 しかし、ファウンダーが次々とファウンダーを聞いて感じた心配を振り払うことはできません.彼らのAIはもっと良いことをすることができるという確信を持って言っています.