随着人工智能成为市场焦点，创业者和投资人都面临一个更紧迫的问题：在人工智能时代投资早期企业服务公司的关键考虑因素是什么？
随着风险投资界越来越多地在早期阶段（通常是在编写一行代码之前以及在产生任何收入之前）寻找有前途的想法，这个问题变得更加重要。
Asheem Chandna，是知名的孵化型投资人，他以对科技趋势的敏锐洞察和对创业公司潜力的准确评估而闻名，他对于帮助初创企业塑造商业模式、产品发展和市场策略方面拥有丰富的经验和深入的了解。投资了多家成功的科技公司，包括Palo Alto Networks（网络安全公司），AppDynamics（应用性能管理解决方案提供商，后被Cisco收购），以及Rubrik（云数据管理公司）等。针对企服领域的AI初创公司，他提出三个值得普遍关注的问题。
提供最高的用户价值
与早期技术革新时代不同，人工智能领域见证了最大的科技公司迅速反应并启动重大计划。在这个竞争日益激烈领域，AI创始人必须自问：我们正在提供的用户价值是什么，是不是尚未被现有的大公司覆盖？（ What fundamental use case are we enabling that is not already covered by the incumbents?）
尽管在微软或ServiceNow等公司已经拥有安装基础的情况下开发产品可能令人望而却步，但大型企业仍然欢迎新的创业公司产品，这些产品能够实现以前不可能实现的用户价值，或者能够显著更好、更快或更便宜地解决现有的问题。Slack 对 Outlook 的电子邮件做了这样的事情。当 Cisco 和 Check Point Software 拥有领先的防火墙软件时，Palo Alto Networks 进入了该市场。 MongoDB 进入了曾经由微软和甲骨文主导的市场。
一个很好的例子是初创公司 Cresta 如何看到在不更换现有销售基础设施或销售人员的情况下提高销售业绩的机会。 Cresta 的管理平台使用人工智能作为教练，协助销售团队和呼叫中心。其软件提供实时行为指导，以提高软技能，生成对产品问题的回答建议，并提供对绩效和客户趋势的洞察。当与 Cresta AI 教练合作完成工作时，CarMax、Cox、Intuit 和其他地方的销售专业人员的绩效指标明显更高。 Cresta 不断增长的业务说明新的人工智能初创公司如何通过在为用户提供更高的价值来快速赢得企业认可。
构建数据护城河
今天大家已经达成广泛共识，即访问专有数据库可以为人工智能软件业务带来竞争优势。
Snorkel 的创始人 Alex Ratner 最近在《福布斯》上指出，对于某些公司来说，如果竞争对手也在使用同样的工具，那么使用现成的 LLM 并没有多大优势。
事实确实如此。大多数大型企业都拥有包含独特的高价值数据的数据库，但是这些数据通常未能以有意义的方式加以利用。这在医疗保健、金融服务、消费品、零售和制造业等行业都是如此。这些公司正在寻求从其专有数据中创造价值的方法，而不仅仅是报告和基本分析。他们希望训练人工智能利用非结构化数据建立联系、自动执行与业务相关的任务、提取见解、构建准确的模型并准确预测未来的结果以获得业务优势。这项工作中出现的专家LLMs和其他人工智能模型将创造一条对抗竞争对手的护城河。
种子和种子前公司在创立阶段不太可能拥有专有数据。然而，追求独特的数据应该成为公司战略的一部分。最初，他们可能正在构建突破性的工具，随着公司的成长，不断获取公众无法获得的独家数据集。
种子期或前种子期公司的长期愿景可能包括发现一种方法，保留其模型训练所用数据的权利。他们还可能计划开发对首批客户有用且具有更广泛行业应用的洞察力或元数据。。
Abnormal Security是如何逐步开发数据护城河的很好案例。该公司并不是从自己的数据集开始，但其软件旨在获取各种现有信号和遥测数据。这使他们能够开发一个专有数据库，并利用该数据库跨用户、云电子邮件和协作应用程序构建基线。如今，他们将这些数据与先进的人工智能相结合，为 1,400 多家公司精确检测异常行为并自动进行补救。
采用插入策略（Insertion Strategy）
当我们与早期人工智能产品构建者交谈时，我们现实地认识到这样一个事实：很少有大型企业会立即“淘汰并更换”现有平台，特别是对于提供不完整且未经验证的产品的新人工智能初创公司而言。鉴于此，我们鼓励早期企业家制定明确的插入策略（insertion strategy），使他们新开发的软件可以轻松插入现有软件或与现有软件并存。
正确的插入策略的重要性怎么强调都不为过。早期的人工智能产品应该经过精心设计，为客户提供更好的解决方案。重要的是，它应该能够以低摩擦的方式快速展示新功能，而不会给 CTO 或技术团队以及企业中具有前瞻性的支持者带来新的风险。
一旦初创公司确立了一个立足点并能够提供增长的价值，它就可以获得扩展能力。只要方法得当，将会保证平台的持续增长，最终可能替代现有产品。能够成长为大型平台的人工智能公司，是那些最终发展出平台战略，而不仅仅是狭窄的利基特征模块（narrow niche feature modules）公司。
Rubrik，成立于10年前，一开始就意识到他们必须非常谨慎地考虑如何与根深蒂固的现有企业竞争。公司起初仅针对VMware提供了一个狭窄的备份和恢复服务。这就是他们的插入策略。他们建立的声誉和信任使他们有能力扩展到跨混合云的越来越多的企业工作负载。他们不断发展的平台（应用了人工智能）已经演变成为市场领先的解决方案，用于勒索软件和企业数据弹性。今天，该公司服务于5500多个客户，其业务的年收入率高达数亿美元。
写在最后
随着2024年的到来，我们将看到新的企业人工智能初创公司的爆炸性增长——包括基础模型、AI基础设施和智能应用。实际上，AI行业还是处于非常早期的阶段。
但可以确定的是，对企业人工智能解决方案的需求是真实的，这些解决方案有潜力颠覆现有方案并最终成长为新的伟大公司。那些带着正确心态并愿意提出正确问题的创业者将最有可能在快速发展的市场中赢得胜利。