في عام 2023، كان لدينا استعادة من سياسة معدل الفائدة السنوي 2020-2022 (ZIRP)، فترة في حين أن جمع الأموال والقياسات المبتكرة كانت غير منطقية. تم تعويضها بنسبة 1B+، استأجرت 500 شخصًا لكنها نجحت في إنتاج ما يصل إلى 600 ألف دولار فقط في الإيرادات.) سريع وارتفعت عددًا رئيسيًا من الشركات الناشئة في عام 2023-2024 بعد انخفاض أموالها، أو عدم العثور على المنتجات المناسبة في سوق المنتجات، أو النمو ببطء للغاية لزيادة مرة أخرى. في الأسواق العامة، فإن العديد من الأسهم التكنولوجية في 2020-2023 و SPAC حاليا تجارة بحد أدنى من ما قامت به، مع الطرق غير المؤكدة إلى النمو أو الفائدة (على سبيل المثال، BuzzFeed، OpenDoor، Rivian). وقد أدى هذا إلى تمويل العديد من شركات Web3 "المومياء" التي لا تزال تفتقر إلى العملاء وأوضاع الاستخدام المناسبة. ما يحدث الآن إن الذكاء الاصطناعي هو حار.لا يزال مبكرا، ولكن الإمكانات كبيرة وتأثيراتها عميقة.إذا ما تغيرت الصناعات اليوم، فإنها ستتغير حتى غدا. تتحرك الذكاء الاصطناعي بسرعة عالية مع تكنولوجيات جديدة ، ونماذج ، وثائق ، والشركات الناشئة تنشأ يوميا. + 80٪ من مجموعات YCombinator هي شركات ناشئة الذكاء الاصطناعي. ستقوم AI بتعديل الشريط في نفس الطريقة التي كانت تعمل بها التكنولوجيات المتطورة الأخرى؛ ستصبح بعض الشركات أقوى مع الذكاء الاصطناعي، وسيتم إلغاء بعضها، وسوف تظهر ضخمة جديدة. كيفية إعادة تدوير الموارد 2020-2022؟ مرة أخرى ، فإن FOMO ومرحلة التفكير تدفع المستثمرين إلى دعم المبتكرين الذكاء الاصطناعي بشكل إيجابي وتؤدي دورات "الشخصية" لتجنب التوقف ، في كثير من الأحيان في تقييمات مثيرة للجدل (التي تصبح فظيعة في غضون بضعة سنوات) ، دون الاتصال بالاتجاه الحقيقي أو السيناريو. المبادرات الناشئة تزداد بكثرة أو تتحول بسرعة كبيرة: تغلق العديد من دورات سلسلة A + مع العروض لا تزال خلف قائمة الانتظار، ومتوافقة مع السوق قبل المنتج، وملابس مشبوهة، أو قليلة أو لا توجد إيرادات. بعض الشركات الناشئة تستخدم الذكاء الاصطناعي كهدية "تخرج من السجن مجانا": أنا أعرف من شركة SaaS التي ارتفعت بذرة كبيرة في عام 2020، بسرعة إلى العام الماضي، كان لديها قليلاً من الركود، واقفاً محدوداً، ولا يمكن أن ترتفع في الدورة التالية. ثم أضيف طبقة من الذكاء الاصطناعي الخفيفة إلى منتجهم وتحديداً كشركة الذكاء الاصطناعي. كانوا لا يزالون يحددون نفس المشكلة. نصائح لأعضاء المؤسسة بغض النظر عن التفكير، والقيمة المرتفعة، والبيانات الصحفية، سيتم تقييم جميع الشركات الناشئة في النهاية باستخدام نفس خريطة النتائج: تفعيل، الاحتفاظ، التمويل، وبناء نمو. لا تبني شركة أو تبحث عن تصحيح من VCs أو الصحافة التكنولوجية. البناء للعملاء. التحدث معهم، فهم مشكلةهم، وتقديم منتج استثنائي يلغي المشكلة. تحتاج الشركات الكبيرة إلى عقود لتصنيعها، لذلك تجاهل الصوت وتلعب لعبة طويلة الأمد. أسرع أو أسرع، سيبقى جديد الذكاء الاصطناعي، وسيتم البقاء على قيد الحياة فقط الشركات التي لديها منتجات يحبها العملاء والشركات التي لديها نموذج عمل مستدام ومستدام ومستدام. AI لن يزيد من معادلة الحفاظ على المنتج، أو الحصول على المال، أو الحصول على المنتج في سوق السوق خلال النهار، ولكنها يمكن أن تساعد في طرق قوية. في الداخل، يمكن أن تزيد من إنتاجيت فريقك، وتسريع التجارب وتسليم الوظائف إلى السوق أسرع. في الخارج، يمكن أن تساعد العملاء على الحصول على قيمة المنتج أسرع من خلال تكنولوجيا أفضل، أو تدفقات عمل أفضل، أو القدرات التي لم تكن ممكنة سابقا. إذا تم تقديم المزيد من المال مما كنت تخطط لزيادة، وقف، والتفكير قبل اتخاذها. هل يمكن أن تنمو بشكل واقعي و "تمتع" بثلاثة من هذا التقييم مع الارتفاع الحقيقي والربح؟ هل تزداد قيمة قيمة رأسك في وقت مبكر وتسخين لتشكيل الشركة والقيادة لنتائج طويلة الأمد؟ هل ستكون سعيدة مع رأسك بعد كل التخفيف المحتمل؟ يمكن أن تكون قيود الموارد (المرحلة والمال، حجم الفريق، وما إلى ذلك) أكبر مزاياك، مما يجعلك تتحمل التركيز، الإبداع، والتنظيم. وإلا، إذا كنت ترغب في اتخاذ كميات أكبر من رأس المال الآن، هدم المال والرقم القصير على مشاكلك، وتحديد الأشياء أنا أقيم ساعات مهنية أسبوعية لمساعدة المبتكرين مع المنتج والتنمية وإستراتيجية الشركة. أنا في بعض الأحيان فتح بعض الأقراص للمؤسسين خارج محفظتي.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

تم إنتاج هذا الصوت باللغة الأصلية للقصة!

طويل جدا؛ ليقرأ

Make resilience your competitive advantage

تطوير الذكاء الاصطناعي يهدد بتكرار أخطاء التمويل الأخيرة للتكنولوجيا

About Author

تعليقات

شنق العلامات

تم تقديم هذه المقالة في

Related Stories

The shortage of women in tech

Anomaly Detection of Time Series Data using Machine Learning & Deep Learning

Top iOS & iPhone Mobile App Development Companies

Cappasity -Turning dreams into Augmented reality

The shortage of women in tech

Anomaly Detection of Time Series Data using Machine Learning & Deep Learning

Top iOS & iPhone Mobile App Development Companies

Cappasity -Turning dreams into Augmented reality

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps