In diesem Betrag sind jedoch massive Mittel von Unternehmensunterstützern enthalten, beispielsweise die Kapitalzufuhr von Microsoft in OpenAI und die Finanzierung von Anthropic durch Amazon. Auf herkömmliche VC-Investitionen reduziert, war die Finanzierung für KI-Startups im Jahr 2023 viel geringer und erreichte nur den Gesamtbetrag, der im Jahr 2021 aufgebracht wurde.
Der leitende Analyst von Pitchbook, Brendan Burke, stellte in einem Bericht fest, dass die Risikokapitalfinanzierung zunehmend in „die zugrunde liegenden Kern-KI-Technologien und ihre ultimativen vertikalen Anwendungen statt in universelle Middleware für Audio, Sprache, Bilder und Video“ gelenkt werde.
Mit anderen Worten: Eine GenAI-App, die einem Unternehmen dabei hilft, E-Commerce-Umsätze zu generieren, Rechtsdokumente zu analysieren oder die SOC2-Konformität aufrechtzuerhalten, ist wahrscheinlich eine sicherere Wahl als eine, die ab und zu ein cleveres Video oder Foto zusammentrommelt.
Clay Bavor, Mitbegründer von Sierra, glaubt, dass es nicht unbedingt die Kosten für Computing oder Cloud-APIs sind, die KI-Startups zu B2B-Modellen bewegen, sondern eher die Vorteile, die sich daraus ergeben, einen bestimmten Kunden anzusprechen und auf der Grundlage seines Feedbacks ein Produkt zu entwickeln. „Ich denke, jeder, mich eingeschlossen, ist ziemlich optimistisch, dass die Fähigkeiten dieser KI-Modelle steigen und gleichzeitig die Kosten sinken werden“, sagt Bavor.
„Es hat einfach etwas wirklich Kraftvolles, ein klares Problem für einen bestimmten Kunden zu lösen“, sagt er. „Und dann können Sie Feedback bekommen: ‚Funktioniert das?‘ Ist das die Lösung eines Problems?’ Und wenn man damit ein Geschäft aufbaut, ist das sehr wirkungsvoll.“
Obwohl ChatGPT zum Teil einen KI-Boom auslöste, weil es in einer Sekunde schnell Code und in der nächsten Sonette generieren kann, sagt Arvind Jain, Geschäftsführer des KI-Startups Glean, dass die Natur der Technologie immer noch enge Tools begünstigt. Im Durchschnitt nutzt ein großes Unternehmen mehr als tausend verschiedene technische Systeme zur Speicherung von Unternehmensdaten und -informationen, sagt er, was für viele kleinere Unternehmen die Möglichkeit bietet, ihre Technologie an diese Konzerne zu verkaufen.
„Wir befinden uns in einer Welt, in der es im Grunde eine Reihe funktionaler Tools gibt, von denen jedes einen ganz spezifischen Bedarf erfüllt. Das ist der Weg der Zukunft“, sagt Jain, der mehr als ein Jahrzehnt lang an der Suche bei Google gearbeitet hat. Glean betreibt eine Suchmaschine am Arbeitsplatz, indem es sich in verschiedene Unternehmens-Apps einbindet. Das Unternehmen wurde 2019 gegründet und hat über 200 Millionen US-Dollar an Risikokapitalmitteln von Kleiner Perkins, Sequoia Capital, Coatue und anderen eingesammelt.
Fehlerüberprüfung
Die Optimierung eines generativen KI-Produkts für Geschäftskunden ist mit Herausforderungen verbunden. Die Fehler und „Halluzinationen“ von Systemen wie ChatGPT können in einem Unternehmens-, Rechts- oder medizinischen Umfeld schwerwiegendere Folgen haben. Der Verkauf von Gen-KI-Tools an andere Unternehmen bedeutet auch, deren Datenschutz- und Sicherheitsstandards sowie möglicherweise die gesetzlichen und behördlichen Anforderungen ihrer Branche zu erfüllen.
„Für ChatGPT oder Midjourney ist es eine Sache, für einen Endbenutzer kreativ zu werden“, sagt Bavor. „Für KI ist es eine ganz andere Sache, im Kontext von Geschäftsanwendungen kreativ zu werden.“
Laut Bavor hat Sierra „einen enormen Aufwand“ in die Einrichtung von Schutzmaßnahmen und Parametern gesteckt, damit das Unternehmen Sicherheits- und Compliance-Standards erfüllen kann. Dazu gehört die Verwendung von … mehr KI, um die KI von Sierra zu optimieren. Wenn Sie ein KI-Modell verwenden, das in 90 Prozent der Fälle korrekte Antworten generiert, dann aber zusätzliche Technologie einbauen, die einige der Fehler erkennen und korrigieren kann, können Sie ein viel höheres Maß an Genauigkeit erreichen, erklärt er.
„Sie müssen Ihre KI-Systeme wirklich auf Unternehmensanwendungsfälle vorbereiten“, sagt Jain, der CEO von Glean. „Stellen Sie sich eine Krankenschwester in einem Krankenhaussystem vor, die KI nutzt, um Entscheidungen über die Patientenversorgung zu treffen – da können Sie sich einfach nicht irren.“
Eine weniger vorhersehbare Bedrohung für kleinere KI-Unternehmen, die ihre Waren an Unternehmenskunden verkaufen: Was wäre, wenn ein riesiges KI-Einhorn der Generation wie OpenAI mit seinem wachsenden Vertriebsteam beschließt, genau das Tool einzuführen, das ein einzelnes Startup entwickelt hat?
Viele der KI-Startups, mit denen WIRED gesprochen hat, versuchen, sich von der völligen Abhängigkeit von der OpenAI-Technologie zu lösen, indem sie Alternativen wie Claude von Anthropic oder große Open-Source-Sprachmodelle wie Llama 3 von Meta verwenden. Einige Startups beabsichtigen sogar, irgendwann ihre eigene KI-Technologie zu entwickeln. Doch viele KI-Unternehmer müssen für den Zugang zur Technologie von OpenAI bezahlen, während sie möglicherweise in Zukunft mit ihr konkurrieren.
Peiris von Tome dachte über die Frage nach und sagte dann, dass er sich jetzt ausschließlich auf Vertriebs- und Marketing-Anwendungsfälle konzentriere und „erstaunlich darin sei, für diese Leute qualitativ hochwertige Produkte zu generieren“.