Dünya genelindeki yapay zeka şirketleri, 2024 yılında risk sermayesi dolarından 100 milyar dolardan fazla para topladı. Crunchbase verileri2023’e kıyasla %80’den fazla bir artış. Bu, 2024’te yatırılan toplam VC dolarının neredeyse üçte birini kapsıyor. Bu, birçok yapay zeka şirketine akan çok fazla para anlamına geliyor.
Yapay zeka endüstrisi son iki yılda o kadar büyüdü ki, içi birbiriyle örtüşen şirketlerle, yapay zekayı hala sadece pazarlamada kullanan ancak pratikte kullanmayan startup’larla ve okunaklı, kaba yapay zeka startup’larının yok olup gitmesiyle doldu. Konu kategori lideri olma potansiyeline sahip startup’ları bulmak olduğunda yatırımcıların işi çok zor. Nereden başlıyorlar?
TechCrunch kısa süre önce, bir yapay zeka girişimini neyin hendeğe soktuğu veya onu emsallerine kıyasla neyin farklı kıldığı konusunda işletmeler için inşaat yapan yeni girişimleri destekleyen 20 VC ile anket yaptı. Ankete katılanların yarısından fazlası, AI girişimlerine avantaj sağlayacak şeyin, özel verilerinin kalitesi veya nadirliği olduğunu söyledi.
Salesforce Ventures’ın yönetici ortağı Paul Drews, TechCrunch’a, ortam çok hızlı değiştiği için AI girişimlerinin bir hendeğe sahip olmasının gerçekten zor olduğunu söyledi. Farklılaştırılmış veriler, teknik araştırma yeniliği ve ilgi çekici bir kullanıcı deneyiminin birleşimine sahip girişimler aradığını ekledi.
Battery Ventures’ın girişim yatırımcısı Jason Mendel, teknoloji hendeklerinin azaldığı konusunda hemfikir. Mendel, TechCrunch’a “Derin veri ve iş akışı hendeklerine sahip şirketleri arıyorum” dedi. “Benzersiz, özel verilere erişim, şirketlerin rakiplerinden daha iyi ürünler sunmasına olanak tanırken, yapışkan bir iş akışı veya kullanıcı deneyimi, şirketlerin, müşterilerin her gün güvendiği temel etkileşim ve istihbarat sistemleri haline gelmelerine olanak tanır.”
Tescilli veya elde edilmesi zor verilere sahip olmak, dikey çözümler üreten şirketler için giderek daha önemli hale geliyor. Norwest Venture Partners’ın ortaklarından Scott Beechuk, benzersiz verilerine odaklanabilen şirketlerin en uzun vadeli potansiyele sahip girişimler olduğunu söyledi.
Databricks Ventures başkan yardımcısı Andrew Ferguson, zengin müşteri verilerine ve yapay zeka sisteminde geri bildirim döngüsü oluşturan verilere sahip olmanın sistemi daha etkili hale getirdiğini ve yeni kurulan şirketlerin de öne çıkmasına yardımcı olabileceğini söyledi.
Mahsullerdeki zararlıları ve hastalıkları tespit etmek için bilgisayar görüşünü kullanan bir girişim olan Fermata’nın CEO’su Valeria Kogan, TechCrunch’a, Fermata’nın ilgi çekmesinin nedenlerinden birinin modelinin hem müşteri verilerinden hem de verilerden yola çıkılarak eğitilmiş olması olduğunu düşündüğünü söyledi. Şirketin kendi araştırma ve geliştirme merkezinden. Kogan, şirketin tüm veri etiketleme işlemini kendi bünyesinde yapmasının, modelin doğruluğu konusunda da fark yaratmaya yardımcı olduğunu ekledi.
Work-Bench’in kurucu ortağı ve genel ortağı Jonathan Lehr, önemli olanın şirketlerin sahip olduğu veriler değil, aynı zamanda bunları nasıl temizleyip işe koyabilecekleri de olduğunu ekledi. “Bir pureplay tohum fonu olarak, enerjimizin çoğunu, derin alan uzmanlığı gerektiren ve yapay zekanın esas olarak daha önce erişilemeyen (veya elde edilmesi oldukça pahalı) verileri elde etme ve temizlemeyi kolaylaştırıcı olduğu iş odaklı iş akışlarıyla mücadele eden dikey yapay zeka fırsatlarına odaklıyoruz. Lehr, “Yüzlerce veya binlerce adam saatini alacak bir şekilde,” dedi.
VC’ler, yalnızca verilerin ötesinde, güçlü yeteneklerin, diğer teknolojilerle güçlü entegrasyonlara sahip olanların ve müşteri iş akışlarını derinlemesine anlayan şirketlerin liderliğindeki AI ekiplerini aradıklarını söyledi.
