Làm thế nào để xây dựng một công ty khởi nghiệp AI vào năm 2024: Những gì họ không dạy bạn trong Trường Kinh doanh

Xây dựng một công ty khởi nghiệp AI thành công vào năm 2024 cần nhiều hơn một ý tưởng tốt

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) đã thúc đẩy sự bùng nổ các công ty khởi nghiệp AI, thu hút gần 50 tỷ đô la tài trợ từ các nhà đầu tư mạo hiểm chỉ riêng trong năm 2023. Với thị trường AI toàn cầu được dự báo sẽ vượt qua 1 nghìn tỷ đô la vào năm 2025, tiềm năng cho các doanh nghiệp mới dựa trên AI là vô cùng lớn. Tuy nhiên, bối cảnh này cũng đòi hỏi sự điều hướng cẩn thận. Để phát triển thịnh vượng, các công ty khởi nghiệp AI phải giải quyết các vấn đề thực sự, vượt qua trở ngại kỹ thuật, và cạnh tranh để có được tài trợ. Tiếp tục đọc nếu bạn muốn có những mẹo chuyên gia về cách xây dựng một công ty khởi nghiệp AI vào năm 2024.

‘Cách tốt nhất để dự báo tương lai là tự tạo ra nó.’

Alan Kay – 1971

Ban đầu, các công ty khởi nghiệp AI tập trung vào việc tạo nguyên mẫu, khám phá khách hàng và xây dựng các mô hình AI cốt lõi. Việc khởi tạo từ nguồn vốn cá nhân và tài trợ hạt giống là phổ biến, thúc đẩy động lực cho sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường. Thành công phụ thuộc vào sự tập trung không ngừng vào khách hàng và xác định khả năng kỹ thuật. Những chiến thắng ban đầu này mở đường cho giai đoạn mở rộng sắp tới.

Năm 2023 đã tạo bệ phóng cho sự phát triển mạnh mẽ và sự hình thành của các công ty khởi nghiệp AI

Năm 2023 đã tạo bệ phóng và đẩy trí tuệ nhân tạo vào dòng chính bằng cách thu hút trí tưởng tượng của con người. Có sự phấn khích, có nỗi sợ và quan trọng hơn hết là có sáng tạo và hạ tầng gia tăng để xây dựng tương lai của chúng ta. Hơn thế nữa, AI có thể là cố vấn kinh doanh của bạn, người có thể hướng dẫn bạn cách xây dựng một công ty khởi nghiệp AI!

Triển khai và mở rộng quy mô chính thống từ năm 2023 trở đi

Năm 2023 đánh dấu một bước ngoặt cho việc áp dụng AI. Gartner dự đoán 75% các doanh nghiệp sẽ vận hành AI vào cuối năm 2024, đánh dấu một sự chuyển đổi lớn. Sự tích hợp rộng rãi này đem lại cả thách thức và cơ hội lớn cho việc mở rộng quy mô của các startup AI. Các công ty trong giai đoạn này sẽ tinh chỉnh các mô hình AI, đầu tư vào cơ sở hạ tầng mạnh mẽ và mở rộng mạnh mẽ sự hiện diện trên thị trường.

Những người tiên phong sẽ thấy được phần thưởng đáng kể. AI trong ngành bán lẻ, ví dụ, có thể tăng năng suất lên 30% thông qua trải nghiệm cá nhân hóa (Theo BCG) và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, vẫn còn tồn tại các thách thức: cạnh tranh khốc liệt cho tài năng AI, xem xét đạo đức, và đảm bảo độ chính xác của mô hình theo thời gian.

Nhiều yếu tố quan trọng đang thúc đẩy sự chuyển đổi này: Đột phá trong các mô hình AI mạnh mẽ hiện nay cung cấp khả năng giải quyết vấn đề chưa từng có, trong khi việc tập trung vào tính giải thích giúp người dùng hiểu và tin tưởng các hệ thống dựa trên AI, thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi hơn.

Sự tăng trưởng liên tục của dữ liệu lớn cung cấp nguyên liệu cho việc huấn luyện các mô hình AI ngày càng phức tạp, và khả năng tiếp cận cơ sở hạ tầng AI thông qua các nền tảng đám mây và công cụ chuyên biệt đang làm giảm rào cản để đổi mới. Những xu hướng này, kết hợp với việc mở rộng dần dần nguồn tài năng, tạo ra môi trường màu mỡ cho làn sóng đột phá tiếp theo dựa trên AI.

Những điểm đau và cơ hội cho các nhà tiên phong và nhà đổi mới của các startup AI

Cuộc cách mạng AI hứa hẹn mang lại phần thưởng lớn cho những ai nắm bắt được thời cơ. Những người tiên phong ban đầu phải đối mặt với tốc độ phát triển nhanh chóng của lĩnh vực này, sự trôi dạt của mô hình tiềm năng và nhu cầu xây dựng niềm tin thông qua sự minh bạch. Sự tập trung chiến lược vào MLOps, AI đạo đức, và khả năng thích ứng sẽ giúp các nhà lãnh đạo nổi bật. Cùng với kỹ năng kỹ thuật, các mối quan hệ đối tác mạnh mẽ, các chiến lược tiếp cận thị trường hiệu quả, và các vòng gọi vốn lớn sẽ đưa các công ty khởi nghiệp AI lên vị trí hàng đầu trong ngành.

Các loại hình Công ty khởi nghiệp AI – Một phân loại đơn giản

• Công ty khởi nghiệp Solo/Micro: 1-5 người, tạo nguyên mẫu ban đầu, kiểm tra ý tưởng, ít doanh thu.
• Công ty khởi nghiệp tự khởi động: Các đội nhóm nhỏ, tự tài trợ thường thông qua công việc khách hàng, có thể có vốn hạt giống, hướng tới phù hợp sản phẩm với thị trường.
• Công ty khởi nghiệp quy mô lớn do VC tài trợ: 10+ nhân viên, nguồn vốn đầu tư mạo hiểm đáng kể, sẵn sàng cho sự tăng trưởng mạnh mẽ.
• Kỳ lân AI: Các công ty lớn, hoạt động đa quốc gia, thường thoái vốn thông qua IPO hoặc mua lại. Ví dụ nổi bật đã làm dậy sóng thế giới là Open AI, người khổng lồ đang thắp sáng một phần lớn các công ty khởi nghiệp AI SaaS.

Các mô hình kinh doanh hàng đầu cho công ty khởi nghiệp AI: Tìm hiểu ngách của bạn

Hãy xem xét các mô hình kinh doanh phổ biến đang tạo được sự thu hút trong bối cảnh AI và chọn phương pháp của bạn về cách xây dựng một Công ty khởi nghiệp AI:

Micro-SaaS

• Lợi ích:
  • Nhanh chóng ra thị trường nhờ vào khả năng giải quyết vấn đề tập trung
  • Chi phí thu hút khách hàng thấp hơn nhờ vào giải pháp tập trung
  • Nguồn thu đều đặn qua các mô hình đăng ký
  • Khả năng mở rộng dọc trong một ngách bằng việc nâng cấp tính năng
• Ứng dụng thực tiễn: Trợ lý viết lách và ngữ pháp, chỉnh sửa & nâng cao hình ảnh, các plugin phân tích mạng xã hội, công cụ tự động hóa SEO
• Cơ hội: Tiềm năng lớn trong việc xác định các ngách chưa được phục vụ với các điểm đau cấp bách mà AI có thể giải quyết. Tích hợp với các nền tảng lớn hơn để mở rộng phạm vi tiếp cận.
• Thách thức: Nguy cơ bão hòa thị trường trong các ngách phổ biến, áp lực giá do dễ sử dụng, nguy cơ bị mất khách hàng nếu đối thủ xuất hiện với các đề xuất giá trị tốt hơn.

Tư vấn AI

• Lợi ích:
  • Tạo doanh thu nhanh chóng thông qua tính phí dự án và tính phí theo giờ
  • Khả năng tận dụng chuyên môn AI hiện có mà không cần xây dựng sản phẩm từ đầu
  • Quan hệ đối tác sâu sắc với khách hàng tạo ra mối quan hệ lâu dài
• Ứng dụng thực tiễn: Phát triển chiến lược AI, lựa chọn và tùy chỉnh thuật toán, chuẩn bị dữ liệu và thiết kế đường truyền, triển khai hệ thống và giám sát
• Cơ hội: Tăng trưởng gắn liên với sự gia tăng áp dụng AI đại chúng, tiềm năng chuyên môn hóa trong các ngành công nghiệp hoặc ngành dọc cụ thể.
• Thách thức: Duy trì nhóm nhân tài với các kỹ năng AI đa dạng, cạnh tranh từ các nhà tích hợp hệ thống lớn, bắt kịp các công cụ AI thay đổi nhanh chóng.

Nền tảng chuyên ngành

• Lợi ích:
  • Giải quyết các điểm đau quan trọng với khả năng trả tiền cao từ khách hàng
  • Áp lực cạnh tranh giảm do tập trung vào ngách
  • Tiềm năng trở thành nền tảng tiêu chuẩn thông qua kiến thức sâu về lĩnh vực
• Ứng dụng thực tiễn: Phát hiện gian lận trong tài chính, bảo trì dự đoán trong sản xuất, khám phá thuốc trong dược phẩm, chẩn đoán bệnh nhân trong y tế
• Cơ hội: Mở rộng sang các trường hợp sử dụng liền kề trong một ngành, xây dựng các dịch vụ bổ sung xung quanh nền tảng, tiềm năng tạo dựng quan hệ đối tác chiến lược.
• Thách thức: Tăng trưởng doanh thu chậm hơn ban đầu do chu kỳ bán hàng dài hơn, cần có chuyên môn về ngành bên cạnh nhân tài AI, chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu có thể là một nút thắt cổ chai.

Kiếm tiền từ dữ liệu

• Lợi ích:
  • Khả năng tăng trưởng đáng kể nếu thu thập dữ liệu độc đáo, có giá trị cao
  • Nhiều nguồn doanh thu (thị trường, API, báo cáo tùy chỉnh)
  • Có thể là lợi thế chiến lược chống lại các đối thủ
• Ứng dụng Thực tế: Dữ liệu mô hình thời tiết, bộ dữ liệu hình ảnh y tế chuyên dụng, dữ liệu vị trí tổng hợp cho các nhà bán lẻ, dữ liệu giao dịch tài chính
• Cơ hội: Hợp tác với các tổ chức thiếu khả năng thu thập dữ liệu, dịch vụ làm sạch và làm giàu dữ liệu tiên tiến, phân tích theo yêu cầu cho khách hàng
• Thách thức: Đầu tư ban đầu đáng kể vào cơ sở hạ tầng và các đường ống dữ liệu, tuân thủ pháp luật và quy định, có thể cần hỗ trợ từ VC lớn.

Phát triển và Cấp phép Mô hình ML

• Lợi ích:
  • Tiết kiệm vốn cho các nhóm nghiên cứu chuyên môn
  • Chi phí thu hút khách hàng thấp với tập trung vào cấp phép B2B
  • Thành một mục tiêu hấp dẫn để mua lại cho các công ty công nghệ lớn tìm cách mở rộng khả năng AI
• Ứng dụng Thực tế: Các mô hình NLP mới, thuật toán thị giác máy tính, hệ thống đề xuất, hệ thống học tăng cường
• Cơ hội: Nghiên cứu đột phá dẫn đến các mô hình được áp dụng rộng rãi, bảo vệ bằng sáng chế, nhắm đến các ngành công nghiệp bị bỏ sót nơi các mô hình sẵn có hoạt động kém
• Thách thức: Cạnh tranh gay gắt từ học thuật và Công nghệ lớn, chu kỳ bán hàng phụ thuộc vào khả năng R&D của khách hàng, rủi ro commoditization theo thời gian.

Các Quyết định về Công nghệ Cốt lõi khi xây dựng một công ty khởi nghiệp AI thành công

Lựa chọn nền tảng công nghệ đúng đắn ảnh hưởng đến sự linh hoạt và thành công của startup AI của bạn vào năm 2024 và xa hơn nữa. Tự hỏi bản thân:

• Tận dụng Mã nguồn Mở: Bạn sẽ tạo mẫu với các khung như TensorFlow, PyTorch hay Hugging Face để lặp lại nhanh chóng? Mã nguồn mở là một công cụ mạnh mẽ nơi bạn có được khả năng kiểm soát nhiều hơn
• Mô hình tùy chỉnh: Bạn có chuyên môn ML để xây dựng các mô hình nội bộ nhằm đạt hiệu suất và bảo vệ đặc biệt không?
• Mô hình nền tảng: Bạn sẽ tận dụng GPT-4 hoặc Anthropic Claude, hoặc các mô hình ngôn ngữ lớn tương tự (LLMs) thế nào để khởi động khả năng sản phẩm?
• Xây dựng trên đỉnh LLMs: Trọng tâm của bạn có tập trung vào điều chỉnh các LLMs và chuyên môn hóa chúng thêm không?
• Công cụ MLOps: Bạn sẽ đầu tư vào MLOps cho AI cấp độ sản xuất sớm thế nào?

Cách xây dựng một công ty khởi nghiệp AI: Các giai đoạn phát triển

Xây dựng bất kỳ doanh nghiệp thành công nào không phải chỉ là một ý tưởng sáng chói duy nhất; đó là một hành trình có hệ thống của việc xác thực và mở rộng. Dưới đây là sự phân tích các giai đoạn phát triển điển hình của các Start-up AI:

Giai đoạn 1: Tạo mẫu & Khám phá khách hàng

• Trọng tâm: Thực nghiệm nhanh chóng để khám phá các giá trị cốt lõi và khả thi kỹ thuật.
• Công cụ ít mã: Tận dụng các nền tảng để tạo mô hình MVP nhanh chóng thu thập phản hồi từ người dùng.
• Phỏng vấn khách hàng: Nói chuyện với người dùng tiềm năng để xác định điểm đau thực sự và xác thực lòng sẵn sàng trả tiền cho giải pháp.
• Nghiên cứu thị trường: Phân tích đối thủ và xu hướng để tinh chỉnh lĩnh vực của bạn và thông điệp.
• Kết quả: Thu được tín hiệu ban đầu về sự phù hợp giữa vấn đề/giải pháp, định hướng sản phẩm hoặc khuyến khích chuyển đổi hướng.

Giai đoạn 2: Ra mắt phiên bản Beta riêng

• Trọng tâm: Xây dựng chức năng hoàn thiện, tinh chỉnh sản phẩm và thử nghiệm thị trường ban đầu.
• Tăng trưởng đội ngũ: Tuyển dụng sớm cho phát triển, khoa học dữ liệu, UI/UX, và quản lý sản phẩm.
• Dữ liệu & Luồng mô hình: Chính thức hóa quy trình thu thập, làm sạch dữ liệu và huấn luyện mô hình.
• Giai đoạn huy động vốn Pre-Seed/Seed: Gây quỹ (nếu cần) để tăng tốc phát triển và hỗ trợ một đội ngũ nhỏ.
• Kết quả: Đạt được sản phẩm hoạt động với một nhóm khách hàng sớm hạn chế để kiểm tra nghiêm ngặt, xác thực mô hình định giá và thu thập lời chứng thực.

Giai đoạn 3: Ra mắt công khai & Mở rộng quy mô cho các công ty khởi nghiệp AI

• Tập trung: Thu hút rộng rãi hơn, củng cố sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường, tối ưu hóa tăng trưởng.
• Tiếp thị & Bán hàng: Đầu tư vào thu hút trả tiền, tiếp thị nội dung, xây dựng một quy trình bán hàng hiệu quả.
• Hoàn thiện định giá: Thiết lập các gói giá bền vững dựa trên những học hỏi từ giai đoạn thử nghiệm.
• Mở rộng đội ngũ: Tuyển dụng trên các mảng kỹ thuật, thành công khách hàng, bán hàng và hoạt động.
• Vòng gọi vốn Series A: Vòng gây quỹ quan trọng được thúc đẩy bởi các chỉ số thu hút và kế hoạch tăng trưởng tham vọng.
• Kết quả: Sản phẩm vững chắc với sự hiện diện thị trường đã được thiết lập, hướng tới sự thống trị danh mục thông qua tăng trưởng mạnh mẽ.

Các thách thức phổ biến của startup AI

Bạn có thể là một doanh nhân ở giai đoạn đầu của hành trình hoặc một chủ doanh nghiệp công nghệ giàu kinh nghiệm, những thách thức tiềm ẩn của việc xây dựng một Startup AI thành công vẫn tồn tại và chúng khá đặc biệt. Dưới đây là một số vấn đề tiềm ẩn mà bạn có thể gặp phải:

Thách thức kỹ thuật

• Sự suy giảm và trượt mô hình: Duy trì độ chính xác theo thời gian đòi hỏi giám sát và tái huấn luyện tích cực.
• Chất lượng dữ liệu & Thiên lệch: Dữ liệu không đáng tin cậy hoặc thiên lệch có thể làm tổn hại AI của bạn, nêu bật nhu cầu cho nguồn dữ liệu nghiêm ngặt và giảm thiểu thiên lệch.
• Giải thích & Tin cậy: Người dùng có thể không muốn chấp nhận AI nếu họ không thể hiểu các quyết định của nó.
• Nợ kỹ thuật: Lặp lại nhanh chóng có thể tạo ra mã phức tạp khó mở rộng và duy trì.

Thách thức kinh doanh

• Giá trị Đề xuất Không rõ ràng: Chỉ sử dụng AI vì lợi ích của AI là không hiệu quả; tập trung vào giải quyết các vấn đề cụ thể của khách hàng.
• Công nghệ & Thị trường không phù hợp: Các tính năng AI mạnh mẽ không đảm bảo một mô hình kinh doanh khả thi.
• Bán hàng & Phân phối: Các sản phẩm AI có thể yêu cầu nỗ lực bán hàng chuyên biệt và đào tạo sâu cho khách hàng.
• Tuyển dụng Nhân tài có Kinh nghiệm: Tìm kiếm và thu hút kỹ sư AI, nhà khoa học dữ liệu, và lãnh đạo rất cạnh tranh.

Thách thức Gọi vốn

• Doanh thu Giới hạn: Các startup AI giai đoạn đầu có thể gặp khó khăn với các dự báo tài chính mạnh bạo.
• Tầm nhìn Tập trung vào Tương lai: Nhà đầu tư cần thấy con đường dẫn đến kết quả rõ ràng, không chỉ là tiềm năng AI trừu tượng.
• Thiếu Khác biệt hóa: Các giải pháp AI hóa đơn gặp hoài nghi và cạnh tranh gay gắt.

Điều hướng Thách thức

• Ưu tiên Hiểu biết Khách hàng: Phát triển sự đồng cảm với cơ sở người dùng của bạn và các thách thức cụ thể mà họ gặp phải.
• Xây dựng Đội ngũ Vững mạnh: Cân bằng giữa tài năng kỹ thuật với các chuyên gia lĩnh vực, chuyên gia sản phẩm, và lãnh đạo bán hàng có kinh nghiệm.
• Thực hành Tốt nhất về MLOps: Đầu tư vào MLOps sớm để có hệ thống AI sẵn sàng cho sản xuất và có thể mở rộng.
• Chứng minh Lợi tức Đầu tư (ROI): Định lượng lợi ích cho khách hàng và tập trung vào kết quả thực tế.
• Tập trung & Thực hiện: Tránh hứa hẹn quá mức với nhiều sản phẩm hoặc giải pháp rời rạc.

Từ đội ngũ Tech Pilot: Mẹo cho Hành trình Khởi nghiệp AI của bạn

Điều hướng thế giới khởi nghiệp AI đầy nhịp độ có thể rất thú vị nhưng cũng đầy thách thức. Nếu bạn đang gặp khó khăn trong việc tìm kiếm các vấn đề chính cần giải quyết, bị choáng ngợp bởi những phức tạp kỹ thuật hoặc không chắc chắn cách biến tầm nhìn AI của bạn thành một doanh nghiệp phát triển mạnh mẽ, chúng tôi ở đây để giúp đỡ.

Đội ngũ Tech Pilot kết hợp nhiều năm kinh nghiệm thực tế trong cả khởi nghiệp và công nghệ AI. Chúng tôi đã đối mặt với những thách thức giống như bạn có thể đang gặp phải bây giờ, và thông qua thử nghiệm và sai lầm, chúng tôi đã phát hiện ra những chiến lược thực sự tạo ra sự khác biệt. Hãy xem những mẹo này như bản đồ dẫn đường đến sự thành công của bạn:

• Theo đuổi những vấn đề thực tế, không phải quảng cáo rầm rộ: Hãy đặt nền tảng giải pháp của bạn vào việc giải quyết những điểm đau đớn thực sự của khách hàng thay vì chạy theo các xu hướng công nghệ thoáng qua.
• Bắt đầu với MVP ít mã hóa: Xây dựng nguyên mẫu nhanh chóng để hiểu tiềm năng của sản phẩm và thu thập phản hồi sớm trước khi đầu tư vào phát triển mạnh mẽ.
• Nói chuyện với hơn 100+ khách hàng: Trước khi viết một dòng mã nào, hãy ưu tiên các cuộc phỏng vấn sâu và khảo sát để xác thực nhu cầu thị trường hoàn toàn.
• Vận hành MLOps sớm: Tích hợp giám sát mô hình, quản trị và đào tạo lại liên tục để có hệ thống AI mạnh mẽ trong môi trường sản xuất.
• Tìm kiếm đồng sáng lập: Cân bằng kỹ năng kỹ thuật với sự sắc bén trong kinh doanh và kinh nghiệm thương mại hóa bằng việc tìm kiếm một đồng sáng lập bổ trợ.
• Xem xét cấp phép & IP: Khám phá khả năng cấp phép cho các mô hình AI cốt lõi hoặc thuật toán của bạn như một nguồn doanh thu bổ sung hoặc thay thế.
• Tập trung vào sự thành thạo theo ngành dọc: Trở thành chuyên gia trong một ngành cụ thể để thiết lập giá trị của bạn và cạnh tranh vượt trội hơn các công cụ AI đa dụng.
• Nhấn mạnh phân phối: Đầu tư vào các kênh tiếp thị hiệu quả và chiến lược bán hàng ngay từ ban đầu; xây dựng một sản phẩm tốt chưa đủ.
• Đón nhận AI có đạo đức: Tích hợp công bằng, minh bạch và trách nhiệm vào các quy trình phát triển của bạn để tạo dựng niềm tin và giảm thiểu rủi ro.

Các ví dụ về các công ty khởi nghiệp AI đang nổi lên

• Micro-SaaS:
  • Wordsonic: Trợ lý viết quảng cáo được hỗ trợ bởi AI dành cho các nhà tiếp thị và nhóm nội dung.
  • Otter.ai: Dịch vụ ghi chú và chuyển âm giúp nâng cao hiệu quả cuộc họp.
• Tư vấn AI:
  • DataRobot: Nền tảng và dịch vụ giúp các tổ chức tận dụng AI trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.
• Nền tảng công nghiệp:
  • Landing AI: Các giải pháp AI được điều chỉnh cho kiểm soát chất lượng và kiểm tra trong sản xuất.
• Kiếm tiền từ dữ liệu:
  • Hugging Face: Hub cho các mô hình AI đã được huấn luyện sẵn, tập dữ liệu và xây dựng một thị trường cho quyền truy cập có phí.

Con đường phía trước cho các công ty khởi nghiệp AI

Năm 2024 và sau đó đem lại cơ hội chưa từng có để xây dựng các công ty khởi nghiệp AI có tác động thực tế.

Xây dựng một công ty khởi nghiệp AI tiếp theo là một hành trình đầy thử thách và với cơ hội thành công thấp. Tuy nhiên, bằng cách tận dụng các chiến lược được trình bày trong hướng dẫn này, bạn sẽ tối đa hóa cơ hội vượt qua thách thức, nắm bắt cơ hội và tạo ra giá trị bền vững thông qua sức mạnh của trí tuệ nhân tạo. Có nhiều sắc thái trong khởi nghiệp và chúng tôi nhận thức rằng chúng tôi chỉ mới chạm vào bề mặt khi nói về cách xây dựng một công ty khởi nghiệp AI – Hãy tiếp tục học hỏi, tiếp tục đổi mới và tiếp tục cố gắng.