jakiro
Autor:a16z Neue Medien,kompilieren:Einhorn blockieren
Gestern haben wir den ersten Teil unserer Big Ideas-Reihe geteilt, der sich mit Infrastruktur, Wachstum, Bio + Gesundheit und den Herausforderungen befasst, mit denen unsere Speedrun-Teammitglieder Startups im Jahr 2026 konfrontiert sehen.
Heute setzen wir den zweiten Teil der Serie mit Beiträgen von American Dynamism (einer speziell im Jahr 2021 gegründeten Investmentgruppe von a16z) und dem Apps-Team fort.
Amerikanische Dynamik
David Ulevitch: Aufbau einer KI-nativen industriellen Grundlage
Amerika baut jene Komponenten der Wirtschaft wieder auf, die dem Land wirklich seine Stärke verleihen.Energie, Fertigung, Logistik und Infrastruktur stehen erneut im Rampenlicht, und die wichtigste Veränderung ist der Aufstieg einer wirklich softwareorientierten industriellen Basis mit künstlicher Intelligenz als nativer Grundlage.Diese Unternehmen beginnen mit Simulation, automatisiertem Design und KI-gesteuerten Abläufen. Sie modernisieren nicht die Vergangenheit, sondern bauen die Zukunft auf.
Dies eröffnet enorme Chancen in Bereichen wie fortschrittlichen Energiesystemen, Hochleistungsroboterfertigung, Bergbau der nächsten Generation sowie biologischen und enzymatischen Prozessen, die die Vorläuferchemikalien herstellen, auf die verschiedene Industrien angewiesen sind.KI kann sauberere Reaktoren entwerfen, den Bergbau optimieren, bessere Enzyme konstruieren und Cluster autonomer Maschinen koordinieren – mit Erkenntnissen, die über die Reichweite herkömmlicher Betreiber hinausgehen.
Die gleichen Veränderungen verändern auch die Welt außerhalb der Fabrik.Autonome Sensoren, Drohnen und moderne Modelle der künstlichen Intelligenz ermöglichen nun die kontinuierliche Überwachung von Häfen, Eisenbahnen, Stromleitungen, Pipelines, Militärstützpunkten, Datenzentren und anderen kritischen Systemen, die früher zu groß waren, um sie vollständig verwalten zu können.
Die reale Welt erfordert neue Software.Die Gründer, die diese Software entwickeln, werden den Wohlstand Amerikas für das nächste Jahrhundert prägen.
Erin Price-Wright: Das Wiederaufleben der amerikanischen Fabrik
Amerikas erstes großes Jahrhundert basierte auf großer industrieller Macht, aber wie wir alle wissen, haben wir viel davon verloren – teils durch Offshoring, teils durch den bewussten Mangel an Konstruktivität in der Gesellschaft.Doch die verrostete Maschinerie dreht sich wieder und wir erleben eine Renaissance der amerikanischen Fabrik mit Software und künstlicher Intelligenz als Kernstück.
Ich glaube, dass wir bis 2026 Unternehmen sehen werden, die eine Fabrikmentalität übernehmen, um Herausforderungen in Bereichen wie Energie, Bergbau, Bauwesen und Fertigung zu bewältigen.Das bedeutet, künstliche Intelligenz und Automatisierungstechnologie mit Fachkräften zu kombinieren, um komplexe, maßgeschneiderte Prozesse so effizient wie ein Fließband ablaufen zu lassen. Dazu gehören insbesondere:
-
Navigieren Sie schnell und iterativ durch komplexe Regulierungs- und Genehmigungsprozesse
-
Beschleunigen Sie Designzyklen und sorgen Sie von Anfang an für die Herstellbarkeit
-
Verwalten Sie die Koordinierung von Großprojekten besser
-
Setzen Sie autonome Systeme ein, um Aufgaben zu beschleunigen, die für Menschen schwierig oder gefährlich sind
Durch die Anwendung der von Henry Ford vor einem Jahrhundert entwickelten Technologie, die Planung von Skalierung und Wiederholbarkeit von Anfang an und die Einbeziehung der neuesten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz werden wir bald in der Lage sein, Kernreaktoren in Massenproduktion herzustellen, Wohnungen zu bauen, um den Bedürfnissen des Landes gerecht zu werden, Rechenzentren in rasender Geschwindigkeit zu bauen und in ein neues goldenes Zeitalter industrieller Stärke einzutreten.Wie Elon Musk sagt: „Die Fabrik ist das Produkt.“
Zabie Elmgren: Die nächste Welle der Beobachtbarkeit wird physisch und nicht digital sein
Im letzten Jahrzehnt hat die Software-Observability die Art und Weise, wie wir digitale Systeme überwachen, verändert und Codebasen und Server durch Protokolle, Metriken und Traces transparent gemacht. Die gleiche Transformation wird sich nun auch auf die physische Welt auswirken.
Da Städte in den USA mehr als eine Milliarde vernetzte Kameras und Sensoren einsetzen, wird die physische Beobachtbarkeit – Echtzeit-Einblick in die Leistung von Städten, Stromnetzen und anderer Infrastruktur – sowohl dringlich als auch machbar.Diese neue Ebene der Wahrnehmung wird auch die nächste Grenze in der Robotik und Autonomie vorantreiben, wo Maschinen auf einem gemeinsamen Rahmen basieren, der die physische Welt so beobachtbar macht wie Code.
Natürlich birgt dieser Wandel auch echte Risiken: Auch Werkzeuge, die Waldbrände erkennen oder Unfälle auf der Baustelle verhindern können, könnten dystopische Albträume auslösen.Die Gewinner der nächsten Welle werden diejenigen Unternehmen sein, die das Vertrauen der Öffentlichkeit gewinnen und datenschutzfreundliche, interoperable Systeme aufbauen, die künstliche Intelligenz von Haus aus unterstützen und so die Transparenz in der Gesellschaft erhöhen, ohne die sozialen Freiheiten zu beeinträchtigen.Wer dieses vertrauenswürdige Rahmenwerk aufbaut, wird in der Lage sein, zu definieren, wohin sich die Beobachtbarkeit im nächsten Jahrzehnt entwickeln wird.
Ryan McEntush: Elektronische Industriearchitektur wird die Welt verändern
Die nächste industrielle Revolution wird nicht nur in Fabriken stattfinden, sondern auch in den Maschinen, die sie antreiben.
Software hat die Art und Weise, wie wir denken, entwerfen und kommunizieren, revolutioniert. Heute verändert es die Art und Weise, wie wir uns bewegen, bauen und produzieren.Fortschritte in den Bereichen Elektrifizierung, Materialien und künstliche Intelligenz konvergieren und ermöglichen es Software, die physische Welt wirklich zu kontrollieren.Maschinen beginnen, autonom zu erkennen, zu lernen und zu handeln.
Dies ist der Aufstieg des elektronischen Industrie-Stacks – der integrierten Technologien, die Elektrofahrzeuge, Drohnen, Rechenzentren und die moderne Fertigung antreiben.Es verbindet die Atome, die die Welt antreiben, mit den Teilen, die sie steuern: von zu Komponenten veredelten Mineralien, in Batterien gespeicherter Energie, von Elektronik gesteuerter Elektrizität, Bewegung durch Präzisionsmotoren, alles durch Software orchestriert.Es ist die unsichtbare Grundlage für jeden Durchbruch in der physischen Automatisierung. Es bestimmt, ob die Software lediglich ein Taxi ruft oder tatsächlich das Steuer übernimmt.
Allerdings geht die Fähigkeit verloren, diesen Stapel aufzubauen, von der Veredelung kritischer Materialien bis hin zur Herstellung fortschrittlicher Chips.Wenn die Vereinigten Staaten das nächste Industriezeitalter anführen wollen, müssen sie die Hardware bauen, die sie unterstützt.Länder, die den industriellen Elektronik-Stack beherrschen, werden die Zukunft der Industrie- und Militärtechnologie bestimmen.
Software frisst die Welt.Jetzt wird es die Welt voranbringen.
Oliver Hsu: Autonome Labore beschleunigen wissenschaftliche Entdeckungen
Mit der Weiterentwicklung der Modellfähigkeiten in der Multimodalität und der kontinuierlichen Verbesserung der Roboterbedienungsfähigkeiten wird das Team die autonome wissenschaftliche Entdeckung beschleunigen.Diese parallelen Technologien werden autonome Labore hervorbringen, die einen geschlossenen Kreislauf wissenschaftlicher Entdeckungen erreichen können – von der Hypothesenformulierung über die experimentelle Gestaltung und Durchführung bis hin zu Schlussfolgerungen, Ergebnisanalysen und Iteration zukünftiger Forschungsrichtungen.Die Teams, die diese Labore aufbauen, werden interdisziplinärer Natur sein und Fachwissen in den Bereichen künstliche Intelligenz, Robotik, Physik und Biowissenschaften, Fertigung, Betrieb und anderen Bereichen integrieren, um durch unbeaufsichtigte Labore kontinuierliche domänenübergreifende Experimente und Entdeckungen zu ermöglichen.
Will Bitsky: Die Datenreise für Schlüsselindustrien
Im Jahr 2025 wird der Zeitgeist der künstlichen Intelligenz durch die Beschränkung der Rechenressourcen und den Bau von Rechenzentren bestimmt.Und bis 2026 wird es durch die Einschränkungen der Datenressourcen und die nächste Grenze der Datenreise definiert: unsere Schlüsselindustrien.
Unsere kritischen Branchen sind nach wie vor Schatzkammern latenter, unstrukturierter Daten.Jeder LKW-Einsatz, jede Zählerablesung, jeder Wartungsauftrag, jeder Produktionslauf, jede Montage und jeder Testlauf ist der Stoff für die Modellschulung.Allerdings sind weder Datenerfassung, Annotation noch Modelltraining in der Branche gebräuchliche Begriffe.
Die Nachfrage nach dieser Art von Daten ist endlos.Unternehmen wie Scale, Mercor und Artificial Intelligence Research Labs arbeiten unermüdlich daran, Prozessdaten zu sammeln (nicht nur „was“ getan wird, sondern auch „wie“ es getan wird). Sie zahlen exorbitante Beträge für jedes Stück „Sweatshop-Daten“.
Industrieunternehmen mit vorhandener physischer Infrastruktur und Arbeitskräften haben einen komparativen Vorteil bei der Datenerfassung und werden beginnen, diesen Vorteil zu nutzen.Ihr Betrieb erzeugt riesige Datenmengen, die zu nahezu null Grenzkosten erfasst und zum Trainieren eigener Modelle oder zur Lizenzierung an Dritte verwendet werden können.
Wir sollten auch damit rechnen, dass Start-ups auftauchen, um zu helfen. Startups stellen den Orchestrierungsstapel bereit: Softwaretools für die Sammlung, Kennzeichnung und Autorisierung;Sensor-Hardware- und Software-Entwicklungskits (SDKs); Reinforcement Learning (RL)-Umgebungen und Trainingspipelines; und letztendlich ihre eigenen intelligenten Maschinen.
Anwendungsteam (Apps).
David Haber: Künstliche Intelligenz verbessert Geschäftsmodelle
Die besten KI-Startups automatisieren nicht nur Aufgaben; Sie steigern den wirtschaftlichen Nutzen für ihre Kunden.Bei einem Win-Share-Gesetz erhält eine Anwaltskanzlei beispielsweise nur dann Einnahmen, wenn sie einen Rechtsstreit gewinnt.Unternehmen wie Eve nutzen proprietäre Ergebnisdaten, um Fallerfolgsquoten vorherzusagen und Anwaltskanzleien dabei zu helfen, geeignetere Fälle auszuwählen, mehr Mandanten zu betreuen und die Erfolgsquoten zu verbessern.
Allein künstliche Intelligenz kann Geschäftsmodelle verbessern. Es senkt nicht nur die Kosten, sondern bringt auch mehr Umsatz.Bis 2026 werden wir erleben, wie sich diese Logik branchenübergreifend ausweitet, da sich KI-Systeme stärker an Kundenanreizen orientieren und Gesamtvorteile schaffen, mit denen herkömmliche Software nicht mithalten kann.
Anish Acharya: ChatGPT wird ein Anwendungsspeicher für künstliche Intelligenz
Der Konsumgüterzyklus erfordert drei Elemente, um erfolgreich zu sein: neue Technologien, neues Verbraucherverhalten und neue Vertriebskanäle.
Bis vor kurzem erfüllte die KI-Welle die ersten beiden Kriterien, es fehlten jedoch neue native Vertriebskanäle.Die meisten Produkte gedeihen in bestehenden Netzwerken wie X oder Mundpropaganda.
Mit der Veröffentlichung des OpenAI Apps SDK, der Unterstützung von Miniprogrammen durch Apple und der Einführung von Gruppenchatfunktionen durch ChatGPT können Verbraucherentwickler nun jedoch direkt auf die 900 Millionen Benutzerbasis von ChatGPT zugreifen und mit neuen Miniprogrammnetzwerken wie Wabi wachsen.Als letztes Glied im Lebenszyklus von Verbraucherprodukten wird erwartet, dass dieser neue Vertriebskanal im Jahr 2026 einen einmaligen Goldrausch in der Verbrauchertechnologie auslöst.Ignorieren Sie ihn auf eigene Gefahr.
Olivia Moore: Voice Agents fangen an, Fuß zu fassen
In den letzten 18 Monaten hat sich die Idee, dass künstlich intelligente Agenten reale Interaktionen für Unternehmen abwickeln, von der Science-Fiction zur Realität entwickelt.Tausende Unternehmen, von KMU bis hin zu Großunternehmen, nutzen Sprach-KI, um Termine zu vereinbaren, Buchungen abzuwickeln, Umfragen durchzuführen, Kundeninformationen zu sammeln und mehr.Diese Agenten sparen Unternehmen nicht nur Kosten und generieren zusätzliche Einnahmen, sondern geben den Mitarbeitern auch die Möglichkeit, wertvollere und interessantere Aufgaben zu erledigen.
Da dieser Bereich jedoch noch in den Kinderschuhen steckt, befinden sich viele Unternehmen noch in der Phase „Sprache als Einstiegspunkt“ und bieten nur eine oder wenige Anrufarten als Einzellösung an.Ich würde mich freuen, wenn Sprachassistenten erweitert würden, um ganze Arbeitsabläufe (möglicherweise multimodal) abzuwickeln und sogar den gesamten Kundenbeziehungszyklus zu verwalten.
Dies wird höchstwahrscheinlich bedeuten, dass Agenten tiefer in Geschäftssysteme integriert werden und die Freiheit erhalten, komplexere Arten von Interaktionen abzuwickeln.Da sich die zugrunde liegenden Modelle weiter verbessern – Agenten können jetzt Tools aufrufen und über unterschiedliche Systeme hinweg agieren – sollte jedes Unternehmen sprachgesteuerte KI-Produkte einsetzen und diese nutzen, um wichtige Aspekte seines Geschäfts zu optimieren.
Marc Andrusko: Es kommen proaktive Apps ohne Eingabeaufforderungen
Im Jahr 2026 werden sich Mainstream-Nutzer von Eingabeaufforderungsboxen verabschieden. Die nächste Generation von KI-Apps wird überhaupt keine Eingabeaufforderungen mehr anzeigen – sie werden beobachten, was Sie tun, und Ihnen proaktiv Aktionsvorschläge als Referenz unterbreiten.Ihre integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) schlägt Refactorings vor, bevor Sie überhaupt eine Frage stellen.Ihr Customer-Relationship-Management-System (CRM) generiert nach Beendigung des Anrufs automatisch eine Folge-E-Mail.Ihre Designtools generieren während Ihrer Arbeit Lösungen.Die Chat-Oberfläche ist lediglich ein Hilfstool.Heutzutage wird KI zu einem unsichtbaren Gerüst in jedem Arbeitsablauf, das durch die Absicht des Benutzers und nicht durch Befehle aktiviert wird.
Angela Strange: Künstliche Intelligenz wird irgendwann die Banken- und Versicherungsinfrastruktur verbessern
Viele Banken und Versicherungsunternehmen haben KI-Funktionen wie Dokumentenimport und KI-Sprachagenten in ihre Altsysteme integriert, aber KI kann die Finanzdienstleistungsbranche nur dann wirklich verändern, wenn sie die Infrastruktur, die sie unterstützt, neu aufbaut.
Bis 2026 wird das Risiko, dass es nicht gelingt, die KI zu modernisieren und vollständig zu nutzen, das Risiko eines Scheiterns überwiegen. Ab diesem Zeitpunkt werden große Finanzinstitute Verträge mit alten Anbietern aufgeben und stattdessen neuere, stärker auf KI basierende Alternativen implementieren.Diese Unternehmen befreien sich von den Fesseln früherer Klassifizierungen und werden zu Plattformen, die zugrunde liegende Daten aus Altsystemen und externen Quellen zentralisieren, normalisieren und anreichern.
Was war das Ergebnis?
-
Arbeitsabläufe werden deutlich vereinfacht und parallelisiert. Kein Hin- und Herwechseln zwischen verschiedenen Systemen und Bildschirmen mehr.Denken Sie darüber nach: Sie können Hunderte ausstehender Aufgaben in Ihrem Hypothekenvergabesystem (LOS) gleichzeitig und parallel sehen und bearbeiten, wobei Agenten sogar die mühsameren Teile davon erledigen.
-
Die uns bekannten Klassifikationen werden zu größeren Klassifikationen zusammengefasst.Beispielsweise können Kunden-KYC-, Kontoeröffnungs- und Transaktionsüberwachungsdaten jetzt in einer einzigen Risikoplattform vereinheitlicht werden.
-
Die Gewinner dieser neuen Kategorien werden zehnmal größer sein als die etablierten Unternehmen: Die Kategorien sind breiter und der Softwaremarkt verschlingt die Arbeitskräfte.
Bei der Zukunft der Finanzdienstleistungen geht es nicht darum, künstliche Intelligenz auf alte Systeme anzuwenden, sondern darum, ein neues Betriebssystem auf Basis künstlicher Intelligenz aufzubauen.
Joe Schmidt: Zukunftsweisende Strategien, um 99 % der Unternehmen mit KI auszustatten
Künstliche Intelligenz ist der aufregendste technologische Durchbruch unseres Lebens.Bisher flossen jedoch die meisten Erlöse aus neuen Start-ups an das 1 % der Unternehmen im Silicon Valley – entweder Unternehmen, die tatsächlich in der Bay Area ansässig sind oder Teil des riesigen Netzwerks des Silicon Valley sind. Das ist verständlich: Unternehmer möchten an Unternehmen verkaufen, die sie gut kennen und zu denen sie einfachen Zugang haben, sei es persönlich in ihren Büros oder über Kontakte zu VCs in ihren Vorständen.
Bis 2026 wird sich das völlig ändern.Unternehmen werden erkennen, dass die überwiegende Mehrheit der KI-Möglichkeiten außerhalb des Silicon Valley besteht, und wir werden neue Start-ups sehen, die zukunftsorientierte Strategien nutzen, um mehr Möglichkeiten zu entdecken, die in großen traditionellen Branchen verborgen sind.Es gibt enorme Chancen für KI in traditionellen Beratungs- und Dienstleistungsbranchen wie Systemintegratoren und Implementierungsunternehmen, aber auch in langsameren Branchen wie der Fertigung.
Seema Amble: KI schafft neue Ebenen der Koordination und neue Rollen in Fortune-500-Unternehmen
Bis 2026 werden sich Unternehmen weiter von isolierten KI-Tools hin zu Multi-Agenten-Systemen bewegen, die wie koordinierte digitale Teams funktionieren müssen.Da Agenten beginnen, komplexe und voneinander abhängige Arbeitsabläufe zu verwalten (z. B. gemeinsame Planung, Analyse und Ausführung), müssen Unternehmen überdenken, wie die Arbeit strukturiert ist und wie der Kontext zwischen Systemen fließt. Wir beobachten diesen Wandel bereits bei Unternehmen wie AskLio und HappyRobot, die Agenten für ganze Prozesse und nicht für einzelne Aufgaben einsetzen.
Diese Veränderung werden die Fortune-500-Unternehmen am deutlichsten spüren: Sie verfügen über die größten Bestände an isolierten Daten, institutionellem Wissen und betrieblicher Komplexität, von denen ein Großteil in den Köpfen ihrer Mitarbeiter liegt.Die Umwandlung dieser Informationen in eine gemeinsame Grundlage für autonome Mitarbeiter ermöglicht eine schnellere Entscheidungsfindung, kürzere Zykluszeiten und End-to-End-Prozesse, die nicht mehr auf ständiges manuelles Mikromanagement angewiesen sind.
Dieser Wandel wird Führungskräfte auch dazu zwingen, Rollen und Software neu zu denken.Es werden neue Funktionen entstehen, etwa KI-Workflow-Designer, Agenturleiter und Governance-Leiter, die für die Koordinierung und Überprüfung kollaborativer digitaler Mitarbeiter verantwortlich sind.Zusätzlich zu den bestehenden Aufzeichnungssystemen benötigen Unternehmen Orchestrierungssysteme: neue Ebenen, um Multi-Agenten-Interaktionen zu verwalten, den Kontext zu bestimmen und die Zuverlässigkeit autonomer Arbeitsabläufe sicherzustellen.Der Mensch wird sich auf den Umgang mit Randproblemen und den komplexesten Situationen konzentrieren.Der Aufstieg von Multiagentensystemen ist mehr als nur ein weiterer Schritt auf dem Weg zur Automatisierung;Es stellt eine Neuinterpretation der Art und Weise dar, wie Unternehmen funktionieren, wie sie Entscheidungen treffen und letztendlich wie sie Werte schaffen.
Bryan Kim: Verbraucher-KI verlagert sich von „mir helfen“ zu „mich verstehen“
2026 markiert das Jahr, in dem sich die Funktionalität gängiger KI-Produkte für Verbraucher von der Verbesserung der Produktivität zur Verbesserung menschlicher Verbindungen verlagern wird.Bei künstlicher Intelligenz geht es nicht mehr nur darum, Ihnen bei der Erledigung Ihrer Arbeit zu helfen, sondern darum, Ihnen ein klareres Verständnis Ihrer selbst zu vermitteln und Ihnen beim Aufbau stärkerer Beziehungen zu helfen.
Um es klar zu sagen: Das wird nicht einfach.Viele soziale KI-Produkte wurden eingeführt, scheiterten jedoch letztendlich. Dank multimodaler Kontextfenster und sinkender Inferenzkosten können KI-Produkte jetzt jedoch aus allen Aspekten Ihres Lebens lernen, nicht nur aus dem, was Sie dem Chatbot sagen.Stellen Sie sich vor, Ihr Telefonfotoalbum zeigt echte emotionale Momente, Einzelnachrichten und Gruppenchats, die sich je nachdem, mit wem Sie chatten, ändern, und Ihre täglichen Gewohnheiten, die sich unter Stress ändern.
Sobald diese Produkte tatsächlich verfügbar sind, werden sie Teil unseres täglichen Lebens sein.Im Allgemeinen verfügen „Lerne mich kennen“-Produkte über bessere Benutzerbindungsmechanismen als „Hilf mir“-Produkte.„Help me“-Produkte verdienen Geld durch die hohe Zahlungsbereitschaft der Benutzer für bestimmte Aufgaben und streben eine Verbesserung der Benutzerbindung an.„Follow me“-Produkte verdienen Geld durch kontinuierliche tägliche Interaktionen: Nutzer sind weniger bereit zu zahlen, haben aber eine höhere Nutzerbindungsrate.
Menschen tauschen ständig Daten gegen Mehrwert: Die Frage ist, ob sich die Gegenleistung lohnt.Und die Antwort wird bald bekannt gegeben.
Kimberly Tan: Neue Modellprimitive ermöglichen beispiellose Unternehmen
Bis 2026 werden wir den Aufstieg von Unternehmen erleben, die vor bahnbrechenden Fortschritten in den Bereichen Denkweise, Multimodalität und Computeranwendungen einfach nicht existieren könnten. Bisher haben viele Branchen (z. B. die Rechts- oder Kundendienstbranche) verbesserte Argumentationstechniken genutzt, um bestehende Produkte zu verbessern.Aber wir beginnen erst jetzt, Unternehmen zu sehen, deren Kernproduktfunktionalität im Wesentlichen auf diesen neuen Modellprimitiven beruht.
Fortschritte in der Argumentation können zu neuen Möglichkeiten für die Bewertung komplexer finanzieller Ansprüche oder für die Reaktion auf die Ergebnisse intensiver akademischer oder analytischer Forschung führen (z. B. bei der Entscheidung von Abrechnungsstreitigkeiten).Multimodale Modelle ermöglichen es, zugrunde liegende Videodaten aus der physischen Welt (z. B. Kameras an einem Produktionsstandort) zu extrahieren.Das Aufkommen von Computern hat es möglich gemacht, große Industrien zu automatisieren, deren Wert in der Vergangenheit durch Desktop-Software, schlechte APIs und fragmentierte Arbeitsabläufe eingeschränkt wurde.
James da Costa: KI-Startups erreichen Größe, indem sie an andere KI-Startups verkaufen
Wir befinden uns mitten in einer beispiellosen Welle von Unternehmensgründungen, die größtenteils vom aktuellen KI-Produktzyklus angetrieben wird.Aber anders als bei früheren Produktzyklen bleiben die etablierten Unternehmen nicht untätig;Sie setzen auch aktiv auf KI.Wie gewinnen Startups?
Eine der effektivsten und unterschätztesten Möglichkeiten für Startups, etablierte Unternehmen in Vertriebskanälen zu übertreffen, besteht darin, sie bereits bei ihrer Gründung zu betreuen: Greenfield-Unternehmen, die gerade erst anfangen (d. h. brandneue Unternehmen).Wenn Sie alle neuen Unternehmen anziehen und mit ihnen wachsen können, während Ihre Kunden wachsen, werden auch Sie ein großes Unternehmen.Unternehmen wie Stripe, Deel, Mercury, Ramp und andere haben alle diese Strategie verfolgt.Tatsächlich existierten viele Kunden von Stripe noch nicht einmal, als Stripe gegründet wurde.
Im Jahr 2026 werden wir erleben, wie Start-ups, die bei Null angefangen haben, in vielen Bereichen der Unternehmenssoftware groß werden.Sie müssen lediglich bessere Produkte entwickeln und alles daran setzen, neue Kunden zu gewinnen, die noch nicht an bestehende Anbieter gebunden sind.
