トマシュ・トゥングズ: AI 組織が直面する 4 つの戦略的課題

編集者注: Tomasz Tunguz 氏は RedPoint のパートナーであり、スタートアップが直面する問題を説明するブログ記事を頻繁に執筆しています。この記事は、AI スタートアップが直面している問題についての彼の要約と結論、そして彼が出したいくつかの提案です。

『The AI ​​Agency: A Novel GTM for Machine Learning Startups』を執筆して以来、私はこのように運営している多くの企業に出会いました。これらのスタートアップ企業は機械学習を利用して、法律、会計、人材採用、翻訳、債権回収、マーケティングなど、従来は機関が支配していた業界に破壊的な変化をもたらしています。この地域におけるそのような状況を簡単に説明したいと思います。 AI 企業を経営されている方は、ぜひご連絡ください。

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これらの革新的な企業と会って、私は彼らが直面している 4 つの戦略的課題に気づきました。

まず、エージェントに販売するか、エージェントになるか?

これは初期の戦略的な質問であり、おそらく AI 組織が直面する最初の質問です。多くのスタートアップ企業は再販業者への販売から始めますが、その後行き詰まります。

従来の代理店は、価格決定力を生み出したり、迅速な販売サイクルを開発したり、ML イノベーションの価値を最大化するためにビジネスの運営方法を変更したりするために、ソフトウェアに十分重点を置いていません。場合によっては、代理店が時間を販売することもあります。生産性の向上は必ずしも収入の増加を意味するわけではありません。場合によっては、代理店はこれまで通りの運営を希望します。

したがって、製品と市場の適合性は弱いです。ビジネスを構築することは可能ですが、それを成功させることは困難です。この時点で、ビジネスを継続しますか、それとも顧客と競争しますか?

成功しているスタートアップ企業のほとんどは、代理店を設立して顧客獲得競争を行うことを決意します。むしろ、彼らはアルゴリズムによって駆動されるまったく異なるエンジンを備えた機関を装っている。合併後の会社は、従来の代理店よりも市場規模が大きく、粗利益率も高くなります。

第二に、競合他社と比較して自社製品の価格設定はどのようになっていますか?

当初、多くの AI エージェントは、2 つの理由から市場価格よりも大幅に安く設定されていました。トレーニング データの収集は重要であり、初期収益よりも価値があります。彼らは差別化された方法で自社の技術を販売しており、買い手は懐疑的な態度で企業にアプローチするため、価格も下がります。これらは、短期的な価格の逆風となる 2 つの要因です。

最終的には、AI エージェンシーは同等のレベル、あるいはプレミアムレベルで価格を設定する必要があります。彼らは価格決定力を開発すべきだ。競合他社よりも早く、より高品質で一貫性のある成果物を提供します。

第三に、労働者をどのように雇用するか？

現在、市場にはフルタイム従業員、チャネル パートナー、顧客従業員、真の市場という 4 つの主なモデルがあります。私が見た限りでは、スタートアップ企業の意思決定方法には一貫したパターンは存在しません。

一部の企業では、エンドツーエンドのユーザー エクスペリエンスを高品質に制御するために、主にフルタイムのスタッフを雇用しています。一部の企業は、テクノロジーの恩恵を受け、既存の顧客ベースに製品を販売し、代理店が提供したくないスキルを提供するチャネル パートナー (BPO、コンサルティング エージェンシー、マーケティング エージェンシー) とともに市場に参入します。さらに、仕事を完了する個々の請負業者のための熟練労働市場を創出する企業もあります。ソフトウェアを動作させるためにクライアントの社内チームが利用される場合もあります。

したがって、各業界にはそれを制御する独自の発展とダイナミクスがあるため、標準モデルは存在しません。

しかし、労働問題は非常に重要な問題です。これは、利益率、ML モデルと販売プロセスを改善するためのフィードバック データを生成する能力に影響します。これはテストして理解する価値があります。多くの AI 組織は、1 つのモデルから始めて、その後 2 番目のモデルに移行します。

1. AE の最適なタイプは、分野に精通しているか、テクノロジーに精通しているかのどちらですか?

私が会ったすべての企業の中で、現場で AE をうまく活用している企業が多いようです。

代理店販売では、人間関係がすべてです。購入者はエージェントを愛するか、エージェントを嫌うかのどちらかです。この二極的な関係により、AE と既存のエージェントとの結びつきが強化され、既存のエージェントはより迅速に売上を伸ばして成長できるはずです。

さらに、多くの AI エージェンシーは、ACV の向上を目指してエンタープライズ アカウントに重点を置いています。この戦略は、ソフトウェアベンダーと比較して、より大きな TAM を獲得するために、より低い粗利益で取引する取引と一致しています。このハイエンド戦略に従うために、より上級の AE を雇用します。

この革新的な GTM では、これらの戦略的課題が最も重要な戦略的課題であると思われます。異なるパスは、異なるビジネス モデル、データ集約、および利益構造につながります。

AI 組織の起業家として、あなたも上記のような戦略的な問題に直面するかもしれません。では、より良い解決策は何でしょうか?