Der Markt ist begeistert von KI, und das zu Recht, aber diese Begeisterung hat viele Risikokapitalgeber dazu gebracht, jegliche Geschäfte mit einem .ai-Domainnamen hinterherzujagen.
Einige der Investitionsrationalen basieren auf konventionellem Wissen, das'einfach falsch ist — ich nenne diese die "Mythen" des KI-Investierens.
Hier sind drei der häufigsten:
Mythos Nr. 1: Der First-Mover zählt
So haben viele Risikokapitalgeber atemlos gesagt: "Wir müssen der Erste und Schnellste sein, um die KI-Welle zu reiten."
Das ist schlampiges Denken — oder, wahrscheinlicher, das Fehlen von Denken. Denken Sie an Pets.com vs. Chewy. Webvan vs. Instacart. AltaVista vs. Google. Myspace vs. Facebook. Erster zu sein ist nicht unbedingt ein Nachteil, aber es ist auch nicht unbedingt ein Vorteil.
Es gibt spezifische, enge Situationen, in denen es wichtig ist, der Erste zu sein. In einem "Gebietserwerbs–" Markt zum Beispiel kann das erste Unternehmen, das genug ausgibt, um die Mehrheit der Kunden zu gewinnen, eine langfristige Hegemonie etablieren.
Das war die Strategie hinter der Überkapitalisierung von Clubhouse durch a16z. Es hat damals nicht funktioniert, aber manchmal funktioniert sie.
In anderen Branchenstrukturen bedeutet es allerdings, gut kapitalisiert und zuerst zu sein, dass man Kunden ein neues Verhalten beibringt und es späteren Akteuren erleichtert, sie durch die eigene Investition zu gewinnen.
Mit der schnellen Entwicklung von KI sind die Vorteile des First-Movers vermutlich sogar noch geringer als in langsameren Märkten.
Google und ai haben Milliarden in Technologie investiert, die Facebook jetzt kostenlos anbietet. Das soll nicht heißen, dass Google oder ai nicht erfolgreich sein werden — sie werden sich gut schlagen.
Aber wenn ein Startup oder ein Investor den First-Mover als ihre Hauptquelle des Wettbewerbsvorteils anführt, sollte man sehr skeptisch sein, da das bedeutet, dass sie sich nicht mit der schwierigen Frage auseinandergesetzt haben, wie man diesen Vorteil langfristig aufrechterhält.
Mythos Nr. 2: Spannendes Produkt = spannendes Geschäft
Dies ist ein häufiger logischer Fehler: notwendige mit hinreichender Bedingung verwechselt. Es ist generell wahr, dass man ein gutes Produkt braucht, um ein gutes Geschäft zu haben, aber ein gutes Produkt zu sein reicht nicht aus.Es ist bei Weitem nicht genug.
Netscape hat das World Wide Web buchstäblich erfunden; sein Navigator-Browser war vielleicht das einflussreichste Produkt der letzten 50 Jahre. Trotzdem stellte es sich als ein schreckliches Geschäft heraus.
In der KI sehen wir jeden Tag neue faszinierende Demos. Es kommt jetzt regelmäßig wirklich erstaunliches, fast schon Science-Fiction-artiges Material heraus. Aber hier ist die Sache: Viel davon wird kein Geld bringen.
Wie cool etwas ist, korreliert oft nicht mit seinem Geschäftspotenzial. Häufig steckt das wirkliche Geld in den weniger aufregenden Märkten. Denken Sie an Netscape, den Erfinder des Webbrowsers, vs. F5 Networks, einem Marktführer im Bereich — warten Sie — HTTP-Load-Balancer. Der eine generiert 500 Millionen Dollar freien Cashflow; der andere ist ein Exponat im Computer History Museum.
Mythos Nr. 3: Etablierte Unternehmen sind langsam und dumm
Es ist allgemein akzeptiertes Wissen, dass große Unternehmen nicht innovieren können und dass bei Veränderung der Welt immer Startups gewinnen.
Denken Sie an Netflix vs. Blockbuster, Airbnb vs. Hilton, PayPal vs. Banken, Amazon vs. Barnes & Noble/Tower Records/Walmart.
Technologieunternehmen belegen derzeit alle fünf Spitzenplätze im S&P 500; 2010 war keines unter den Top 10. Folglich werden neue "KI-native" Startups die heutigen Etablierten verdrängen und eine ähnliche Dominanz erreichen, oder?
Eigentlich nein. KI-Unternehmen, die große Technikkonzerne herausfordern wollen, werden meist nicht erfolgreich sein, weil Big Tech sehr aufmerksam auf KI ist, über viele Talente verfügt, die meisten Daten der Welt kontrolliert und großzügig investiert.
Wenn man hört, "Software is eating the world," ist die "Welt" die Welt der traditionellen, nicht-technischen Unternehmen, wie Barnes & Noble. Das waren Unternehmen, die Gewinne gegenüber Investitionen priorisierten (nicht großzügig ausgaben), keine coolen oder lukrativen Arbeitsplätze für Innovatoren waren (mangelnde Talente), und die unterschätzt haben, wie die Welt sich verändert (nicht aufmerksam).
Natürlich wird es erfolgreiche Ausnahmen geben, die Big Tech ab und zu schlagen, aber im Großen und Ganzen ist Big Tech viel weniger anfällig für Disruption als Unternehmen vor dem Internet.
Wo KI-Startups Erfolg haben werden, ist im Wettbewerb gegen nichttechnische Etablierte. Die 80 % des S&P 500, die nicht Technologie sind, sind am anfälligsten für KI-Disruption durch Startups. Branchen, die vor der KI-Ära zu schwer zu automatisieren waren und jetzt erstmals automatisierbar sind, bieten die besten Chancen.
Erwarten Sie also nicht, dass KI Software auffrisst, zumindest nicht im Sinne von neuen KI-nativen Unternehmen, die Microsoft oder Apple verdrängen. Stattdessen können wir sagen: Software hat einen Teil der Welt aufgegessen, und jetzt kommt KI, um das zu fressen, was Software nicht verdauen konnte.
Spencer Greene ist General Partner bei TSVC, einem in Silicon Valley ansässigen Risikokapitalunternehmen, das sich auf den Aufbau und die Skalierung von Technologie-Startups in der Frühphase spezialisiert hat. Greenes Investitionsfokus liegt auf der Zukunft der Arbeit und digitaler Gesundheit. Er hat die Investitionen des Fonds IV von TSVC in Greenlight, Vervoe, Brainome und Angle Health geleitet. Er ist auch der Leiter von '"Design for Exit", — eine Theorie, die erklärt, warum die "Erwerbbarkeit" eines Unternehmens nicht immer durch seine Geschäftsergebnisse vorhergesagt wird.
Quelle: CrunchBase.com
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