21 Minute
Inteligența artificială a evoluat dintr-o disciplină academică de nișă într-o forță comercială amplă care reconfigurează piețele globale, industriile și dinamica competitivă. Pentru fondatorii în stadiu incipient, ea reprezintă acum atât oportunitate, cât și o amenințare existențială iminentă. Această tensiune a fost în centrul panelului Going Global 5 intitulat „Să folosim AI sau nu: Este startup-ul tău deja sortit eșecului fără el?” Moderat de Ron Schmelzer, jurnalist veteran pe teme de AI la Forbes și gazda podcastului AI Today, discuția a reunit patru practicieni activi în diferite colțuri ale ecosistemului de inteligență artificială.
Printre vorbitori s-au numărat Mahdi Shariff, cofondator al Humble AI din Londra și profesor invitat de AI la ISM University din Vilnius; Simona Vasytė-Kudakauskė, CEO și fondator Perfection42; Rokas Stankevičius, fondator AI Clicks; și Egidijus Pilypas, Director de Produs și Marketing la Exacaster. Împreună, au oferit un tablou de opinii despre dacă actualul boom al inteligenței artificiale reprezintă un punct de inflexiune tehnologic sustenabil sau o bulă supraîncălzită alimentată de hype și de investiții speculative.
Deși fiecare fondator a descris strategii de produs și segmente de clienți foarte diferite, toți au împărtășit preocupări similare privind viteza pieței, presiunea competitivă și necesitatea ca firmele să se adapteze mai rapid decât în oricare val tehnologic anterior. În timpul panelului au fost abordate pe larg peisajul global al investițiilor în AI, provocarea scalării inteligenței artificiale responsabile, dificultatea de a ține pasul cu o piață care se reinventează la câteva săptămâni, și implicațiile umane și sociale mai largi ale automatizării accelerate.
În rândurile care urmează se găsește o relatare detaliată, cronologică și analitică a conversației, structurată pentru claritate și profunzime. Acest raport long-form își propune să ofere o imagine completă a perspectivelor panelului pentru fondatori de startup-uri, investitori și observatori ai AI care vor să înțeleagă direcțiile industriei.
1. Observații de deschidere: O industrie care se mișcă mai repede decât participanții ei
Moderatorul Ron Schmelzer a început panelul cu umor ușor despre prima sa vizită la Vilnius și despre tradiția lituaniană a supei roz. Introducerea s-a transformat rapid într-o prezentare serioasă a peisajului global AI, punând accent pe viteza schimbării și pe riscurile asociate investițiilor mari.
Schmelzer scrie despre inteligență artificială pentru Forbes din 2018, o perioadă pe care a descris-o ca tranziție de la „data science și machine learning engineering” către explozia actuală dominată de AI generativă. El a povestit că momentul său de cotitură personală a fost când mama sa i-a trimis o interacțiune cu ChatGPT la sfârșitul lui 2022 — semn, în opinia lui, că AI a trecut din cercuri tehnice de nișă în populația generală.
De aici, a punctat una dintre cele mai presante îngrijorări la nivel macro care modelează conversațiile investitorilor: teama unei bule de investiții în AI. Ascensiunea meteorică a NVIDIA, a remarcat el, este acum atât de interconectată cu piețele globale de capital încât un singur trimestru cu rezultate sub așteptări ar putea destabiliza indici majori. A subliniat comentariile unor executivi BlackRock la predicția lui Jensen Huang conform căreia cheltuielile globale pentru infrastructura AI ar putea ajunge la 3–4 trilioane USD în anii următori. Calculul, după cum l-a prezentat un analist BlackRock, ridică semne de întrebare: o industrie care generează 100 de miliarde USD pe an ar avea nevoie de 40 de ani pentru a amortiza un ciclu de investiții de doi ani.
Acest context, a argumentat Schmelzer, creează un mediu de presiune ridicată atât pentru companiile mari de tehnologie, cât și pentru startup-uri. Cu cerințe investiționale atât de extraordinare și orizonturi de venit neclare, întrebarea sustenabilității planează puternic asupra industriei.
Această abordare a fost o tranziție naturală către prima întrebare a sesiuni:
Ce construiește fiecare dintre paneliști și cred ei că suntem acum într-o bulă AI?
2. Ce construiesc fondatorii: Patru căi diferite în frontiera AI
2.1. Mahdi Shariff: Democratizarea instrumentelor AI pentru noua generație
Shariff a început prin a descrie misiunea Humble AI ca un efort de a împuternici următoarea generație de creatori și de a aduce incluziune în ecosistemul tech global. În opinia sa, prea multă putere și influență AI se concentrează într-un mic cluster de organizații din San Francisco. Humble AI caută să extindă accesul oferind instrumente care permit inovatorilor diverși să construiască aplicații semnificative fără a necesita expertiză tehnică profundă, facilitând adoptarea AI în startup-uri și IMM-uri.
Pe tema dacă AI se află într-o bulă, Shariff a oferit o perspectivă echilibrată. Unele domenii, a susținut el, sunt sever supraevaluate prin prisma hype-ului, dar altele rămân fundamental subevaluate. A insistat că există oportunități pe întreg spectrul; fondatorii perspicace trebuie să învețe unde are loc crearea reală de valoare și unde predomină speculația. Această abordare include evaluări tehnice riguroase privind modele generative, costuri de infrastructură și potențialul pentru produse scalabile.
2.2. Simona Vasytė-Kudakauskė: Focalizare verticală pe industria mobilei
Simona Vasytė-Kudakauskė a urmărit originile companiei sale într-o perioadă anterioară ascensiunii AI generative la nivel mainstream. Perfection42 a pornit de la tehnologia timpurie a rețelelor generative adversariale (GAN) și a evoluat prin era pre-ChatGPT a modelelor fundamentale. Astăzi compania este extrem de concentrată pe construirea unei platforme de operațiuni vizuale adaptate industriei mobilei, optimizând fluxuri de lucru pentru retailerii și producătorii din acest sector.
Deși tehnologia lor de bază poate genera imagini pentru diverse sectoare — modă, hardware, papetărie — echipa a ales intenționat să domine un singur vertical. Acest focus, a explicat ea, le-a permis să depășească chiar și concurenți bine finanțați din Franța, mai ales când e vorba de generarea și procesarea a mii de imagini la scară industrială. Optimizarile pentru pipeline-ul de producție și integrarea cu sisteme ERP și CMS au fost elemente cheie ale avantajului lor competitiv.
Perfection42 deservește deja peste 20 de clienți și își propune să producă 600.000 de imagini pentru sectorul mobilei în viitorul apropiat. Pentru ei, focalizarea strategică și înțelegerea profundă a unei singure industrii cântăresc mai mult decât tentația de a construi instrumente generalizate. Această verticalizare reduce riscul de piață și crește rata de adoptare în rândul clienților industriali.
2.3. Rokas Stankevičius: Optimizarea brandurilor pentru descoperire condusă de AI
Stankevičius a explicat că AI Clicks a apărut din anii săi de muncă ajutând companii să integreze AI în fluxuri de lucru reale. Inițial concentrată pe educație și consultanță aplicată, AI Clicks dezvoltă acum instrumente care ajută brandurile să își optimizeze prezența în interfețele de căutare conduse de AI, precum ChatGPT, Perplexity și alte ecosisteme bazate pe modele lingvistice mari (LLM).
El a descris aceasta ca evoluția naturală a SEO-ului. În loc să optimizeze pentru interogări Google, brandurile trebuie acum să se asigure că apar în răspunsurile conversaționale generate de asistenții AI. Platforma lor urmărește să răspundă acestei nevoi emergente, combinând semnale tradiționale SEO cu optimizări specifice pentru retrievers și instruirea modelelor LLM pe conținut de brand.
Pe subiectul hype-ului, Stankevičius a susținut că AI se diferențiază de cicluri boom-and-bust precedente, precum blockchain. Companiile pot deja extrage valoare practică, utilizabilă, din AI fără a aștepta momente de maturitate îndepărtate. Totuși, el a recunoscut existența speculației și a așteptărilor nerealiste, subliniind importanța centrelor de valoare clar definite și a cazurilor de utilizare măsurabile.
2.4. Egidijus Pilypas: Auto-augmentarea forței de muncă prin AI
Pilypas a abordat subiectul dintr-un unghi diferit. La Exacaster, misiunea sa principală în ultimele șase luni a fost să își automatizeze propriul rol de Director Global de Marketing. Estimează că este deja „95 la sută” automatizat, cu instrumente AI care îndeplinesc sarcini de bază pe care le realiza manual anterior. Acest exemplu ilustrează potențialul AI de augmentare internă, reducând costuri și crescând productivitatea.
Obiectivul pe termen lung al Exacaster este să creeze straturi de augmentare AI pentru fiecare funcțiune din cadrul companiei lor de 100 de persoane. Pentru Pilypas, boom-ul AI seamănă cu un „Big Bang”, eliberând atât haos, cât și oportunitate. Pentru corporațiile mari care investesc trilioane, riscul este mare. Dar pentru companiile mici și agile, perioadele de disrupție creează ferestre rare de oportunitate pentru a avansa rapid.
3. Suntem într-o bulă AI sau într-un Big Bang AI?
Pe măsură ce paneliștii și-au încheiat introducerile, Schmelzer a recunoscut că termenul „Big Bang” surprinde atât oportunitatea, cât și pericolul momentului actual. A comparat peisajul de astăzi cu anii timpurii ai Internetului din anii 1990. Prăbușirea dot-com a distrus multe companii, dar a creat și cadrul pentru ascensiunea Google, Facebook și a ecosistemului digital mai larg care a urmat.
A remarcat că inovația se produce azi cu o viteză mult mai mare decât o pot urmări jurnaliștii. Cu modele noi precum Gemini 3 și GPT-5.1 de la OpenAI lansate la intervale de luni, provocarea nu mai este doar construirea de produse noi, ci păstrarea atenției suficient de mult timp pentru ca clienții să le înțeleagă și să le adopte. Aceasta implică strategii de comunicare, product marketing și educație a pieței.
Aceasta a condus la următoarea întrebare majoră:
Cum planifică fondatorii când terenul de sub picioare se schimbă la câteva săptămâni?
4. Problema planificării: Construind într-o piață care se reinventează
Schmelzer a citat Head of Growth la startup-ul AI în creștere Lovable, care a descris product-market fit ca un țintar mobil care trebuie redescoperit zilnic. Compania nu mai planifică decât pentru maximum șase luni înainte. Acest model scurt de planificare devine tot mai comun pentru startup-urile care operează pe piață rapidă de inteligență artificială.
El i-a întrebat pe paneliști cum gestionează iterația, planificarea și pregătirea clienților într-un mediu atât de volatil, evidențiind importanța ciclurilor scurte de feedback și a metricilor cantitative.
4.1. Mahdi Shariff: Omul este factorul limitativ
Shariff a subliniat că provocarea cea mai mare nu este accelerarea tehnologică, ci copleșirea umană. Proliferarea rapidă a instrumentelor AI generează zgomot, incertitudine și anxietate pentru indivizi și organizații. A argumentat că societatea riscă să piardă stabilitate dacă inovația depășește capacitatea populației de a se adapta. Accentul pe „user experience” și pe adoptare responsabilă devine crucial pentru succesul pe termen lung.
În loc să se concentreze exclusiv pe tehnologie, Shariff crede că firmele trebuie să prioritizeze dezvoltarea de competențe (upskilling), designul centrat pe om și accesul incluziv. Fără speranță și agenție, oamenii pot deveni dezangajați sau pot reacționa negativ la automatizare, ceea ce poate bloca implementările la scară.
Perspectiva sa a repoziționat discuția: planificarea pentru AI ar trebui să înceapă cu planificarea pentru oameni — atât în strategie de produs, cât și în strategie de resurse umane.
4.2. Simona Vasytė-Kudakauskė: Focusul bate viteza
Pentru Vasytė-Kudakauskė, modul de a naviga schimbarea rapidă a pieței este îngustarea scopului a ceea ce construiești. Perfection42 ar fi putut urmări zeci de cazuri de utilizare, dar a ales în schimb un domeniu cu cerere industrială profundă. Prin încorporare în acel vertical — participarea la evenimente de industrie, formarea de parteneriate, construirea de instrumente personalizate — s-au protejat de haosul trendurilor AI generale.
Dacă o companie devine best-in-class într-un niș, a susținut ea, poate scala mai predictibil decât companiile care încearcă să deservească pe toată lumea. Această abordare reduce costurile de vânzare și crește retenția clienților, esențial pentru startup-urile în căutare de product-market fit în domeniul AI verticalizat.
4.3. Rokas Stankevičius: Cazurile de utilizare practice contează cel mai mult
Stankevičius a reiterat că firmele trebuie să evite abstractizarea. Cele mai de succes soluții AI sunt cele legate direct de îmbunătățiri palpabile ale fluxurilor de lucru. Lucrând îndeaproape cu clienții în ultimii trei ani, a observat că organizațiile apreciază instrumentele care rezolvă probleme clare, imediate, nu produsele care urmăresc titlurile din presă. Măsurarea ROI-ului și definirea KPI-urilor practice sunt fundamentale pentru adoptarea la scară.
Pentru AI Clicks, asta a însemnat o pivotare către optimizarea căutării pentru AI, un spațiu de problem-solving care nu exista acum doi ani, dar care crește rapid pe măsură ce tot mai mulți utilizatori pun întrebări LLM-urilor în loc de Google.
4.4. Egidijus Pilypas: Automatizează întâi, redefinește mai târziu
Pilypas a descris o strategie radicală, dar din ce în ce mai comună: reproiectează compania din interior. În loc să reacționeze la volatilitatea pieței externe, Exacaster a început prin automatizarea rolurilor interne. Odată ce fluxurile de lucru de bază sunt augmentate cu AI, compania devine flexibilă prin design și poate răspunde la schimbările externe mult mai fluid.
El a susținut că firmele mici nu ar trebui să se teamă de viteza transformării. Disrupția rapidă redistribuie oportunitatea. Câștigătorii vor fi organizațiile care își pregătesc capabilitățile interne acum, înainte de apariția consolidării pe scară largă. Aceasta include implementări de infrastructură AI, politici de guvernanță și procese de schimbare culturală.
5. Dinamica pieței: Zgomot, saturație și războiul pentru atenție
Schmelzer s-a întors asupra peisajului mai larg și a subliniat raportul semnal-zgomot aproape imposibil care afectează atât startup-urile, cât și clienții. Anunțuri noi despre AI apar zilnic. Ritmul accelerat face dificil pentru fondatori să câștige vizibilitate sau pentru cumpărători să înțeleagă ce soluții contează cu adevărat. Strategiile de product marketing și de povestire a valorii sunt mai critice ca niciodată.
A comparat situația cu Internetul timpuriu. Netscape, Yahoo și AOL au dominat piața în timpul boom-ului dot-com, dar niciuna nu a devenit un câștigător pe termen lung al industriei. În schimb, cele mai durabile companii au apărut după prăbușire, valorificând ecosistemul rămas. Mesajul a fost clar: reziliența și concentrarea pe valoare reală se recompensează în timp.
Implicația era evidentă:
Fondatorii care rămân consecvenți, concentrați și agili pot depăși așteptările inflamate de azi.
6. Factorul uman: Anxietate, oportunitate și stratul psihologic al adopției AI
Un fir recurent care a ieșit în mai multe răspunsuri a fost: oamenii sunt copleșiți. Aceasta are implicații directe pentru strategia de adoptare, formare profesională și comunicare internă privind schimbările induse de inteligența artificială.
Accentul lui Shariff pe impactul psihologic al AI a rezonat cu audiența. A susținut că orice revoluție tehnologică implică consecințe emoționale. Când societatea se simte lăsată în urmă, legitimitatea inovației scade. Măsurile de incluziune, transparență și etică sunt esențiale pentru a construi încredere.
Pilypas a făcut ecou indirect acestei idei. Prin automatizarea propriului rol, a demonstrat inevitabilitatea schimbării și oportunitatea ei. Totuși, o transformare de acest tip trebuie comunicată cu grijă în interiorul organizațiilor pentru a evita frica și rezistența. Abordările de change management și programele de recalificare sunt componente cheie.
Acest fir centrat pe oameni a adăugat profunzime unei discuții deseori dominate de cadre tehnice și economice.
7. Verticalizare, specializare și sfârșitul "startup-urilor AI generaliste"
Unul dintre cele mai puternice insight-uri din discuție, reflectat în special în remarcile Vasytė-Kudakauskė, a fost importanța crescândă a specializării verticale. Cu mii de startup-uri AI emergente la nivel global, soluțiile generice devin nedistincte una de alta. Investitorii și clienții caută tot mai des instrumente concentrate care rezolvă nevoi specifice domeniului.
Perfection42 servește ca model pentru această tendință. În loc să construiască un sistem general de generare a imaginilor, precum Midjourney, compania a optimizat pentru fluxurile de producție ale retailerilor și producătorilor de mobilă. Aceasta include integrarea cu catalogul de produse, variabile de material și generare de conținut foto la scară pentru e‑commerce.
Asta le-a permis să depășească concurenți mai mari nu prin mai mult capital, ci prin înțelegerea mai bună a nevoilor unei singure industrii. Cazul lor subliniază importanța datelor specifice domeniului, a pipeline-urilor de preprocesare și a metricilor de calitate adaptate producției industriale.
O logică similară se aplică și AI Clicks, care se adresează domeniului emergent „AI SEO”, și sistemului intern de automatizare pe scară largă implementat la Exacaster. Panelul a sugerat că următorul val de câștigători în AI va fi specializat, nu generalist.
8. Planificare strategică într-o lume fără prognoze pe termen lung
Unul din subiectele grele a fost imposibilitatea planificării pe termen lung. Schmelzer a observat că chiar și startup-urile AI cu cea mai rapidă creștere refuză acum să planifice mai mult de șase luni în avans deoarece piața se redefinește prea repede. Aceasta impune o schimbare de mentalitate în leadership și în managementul produsului.
Cum ar trebui fondatorii să construiască strategia în acest mediu?
8.1. Ciclu scurt de planificare
Consensul a fost că companiile trebuie să adopte cicluri iterative de planificare, săptămânale sau lunare, în loc de roadmap-uri anuale. Agile, sprinturi scurte și validări rapide cu clienții devin esențiale pentru a menține relevanța produsului.
8.2. Aliniere constantă cu clienții
Clienții înșiși sunt copleșiți și adesea nesiguri cum să adopte AI. Startup-urile ar trebui să îi ghideze prin îmbunătățiri incrementale în loc să vândă viziuni pe termen lung greu de materializat. Programe pilot, studii de caz și metrici de succes clar definite facilitează tranziția la implantări la scară.
8.3. Adoptarea internă a AI-ului mai întâi
Construirea de echipe interne augmentate cu AI ajută companiile să rămână adaptabile. Automatizările interne pot reduce costurile și pot crea avantaje competitive înainte ca soluțiile externe să fie comercializate pe scară largă.
8.4. Piețe concentrate și înguste
Specializarea reduce expunerea la macro-volatilitate. Focusul pe nișe verticale permite produse cu valoare clară și rate mai bune de conversie și retenție.
Aceste strategii formează împreună un nou blueprint pentru supraviețuirea haosului din stadiul incipient al AI-ului și pentru construirea de companii reziliente pe termen lung.
9. Implicațiile mai largi: Un nou salt industrial
Spre finalul discuției, tonul s-a lărgit pentru a reflecta caracterul istoric al valului AI actual. Comparațiile cu revoluțiile tehnologice anterioare — industrializare, electrificare, Internetul — au fost implicite pe tot parcursul panelului. Aceasta subliniază natura transformativă structurală a AI-ului: nu doar o platformă, ci o realiniere a muncii, creativității, productivității și avantajului competitiv.
Vorbitornicii au portretizat AI-ul nu doar ca pe o schimbare de platformă, ci ca pe o realiniere structurală a muncii, creativității, productivității și a avantajului competitiv. Aceasta are implicații pentru politici publice, educație și reforme ale pieței muncii, pe lângă schimbările konkrete din industrie.
Descrierea lui Pilypas a „AI Big Bang” a capturat senzația unei transformări epocale. Iar reamintirea lui Shariff privind „stratul uman” a ancorat discuția în responsabilitatea socială, etică și în dezvoltarea sustenabilă a tehnologiei.
10. Concluzie: Este startup-ul tău sortit eșecului fără AI?
Panelul nu a oferit un răspuns explicit la întrebare, dar subtextul a fost clar: nu există o rețetă universală.
Un startup nu este condamnat pur și simplu pentru că folosește sau nu folosește AI. În schimb, eșecul provine din înțelegerea greșită a peisajului:
Folosirea AI fără strategie este inutilă.
Ignorarea AI-ului în totalitate este la fel de riscantă.
Câștigătorii vor fi fondatorii care înțeleg:
• unde AI creează cu adevărat valoare
• cum să o integreze în fluxuri de lucru centrate pe oameni
• cum să planifice în cicluri scurte și iterative
• cum să se specializeze pe industrii specifice
• cum să automatizeze intern înainte de a scala extern
• cum să rămână flexibili în fața schimbărilor haotice ale pieței
În acest mediu complex, AI nu garantează succesul, dar lipsa alfabetizării în AI crește cu siguranță vulnerabilitatea. Competențele în AI, strategia de produs și guvernanța etică devin active esențiale pentru reziliența startup-urilor.
Panelul Going Global 5 a servit ca memento că transformarea globală prin AI se află încă în stadii timpurii. Indiferent dacă va deveni o bulă sau un Big Bang, startup-urile care vor supraviețui vor fi cele care echilibrează viteza cu focalizarea, inovația cu responsabilitatea și ambiția cu realismul. Aceste lecții sunt relevante pentru orice fondator care caută să navigheze ecosistemul AI, de la investiții în infrastructură la abordări practice de adoptare și metrici de succes.
Sursa: smarti
Lasă un Comentariu