(Generative) AI: quali sono le startup che attirano la nostra attenzione e perché

Alcune diventeranno sicuramente degli unicorn, ma quali?

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Mentre in Italia ancora si discute di Silicon Valley Bank o in breve SVB e sulle ripercussioni che questo fatto ha avuto a San Francisco — spoiler, la crisi di questa banca è stata risolta e superata in 4 giorni dal suo scoppio con l’intervento del governo americano a garanzia di tutti i depositi dei correntisti —, dalle parti di Menlo Park vi garantisco che i temi sul tavolo non sono più questi.

Oggi tutto è ripartito con ancora maggior carica e il tema che ogni giorno tiene tutti agganciati alle news è quello dell’Artificial Intelligence, sia Generative che non (di Generative AI avevamo parlato qui: Generative AI: the next big thing in Silicon Valley).

Immagine generata con Midjourney

Prendendo in prestito il database pubblico delle startup del batch di Y Combinator appena concluso—Winter 23—è facile rendersi conto di quanto il tema sia caldo in questo momento.

Delle 272 startup censite nel batch, il 47%, ovvero 128, hanno un tag AI; il 23% ha il tag “Generative AI”. Tra i due tag c’è spesso sovrapposizione, ma non è questo il punto.

L’AI è esplosa ed è diventata evidente al mondo con l’uscita di ChatGPT creato da Open AI Inc., la società con sede nel Pioneer Building nel Mission district a San Francisco. Oggi l’azienda guidata da Sam Altman—37 anni, ex President di Y Combinator dopo Paul Graham—è indubbiamente il fenomeno dell’anno¹ e tante startup attingono alle sue API per creare tool di ogni genere che mirano a “semplificare” la vita di tutti.

Io non sono un esperto di AI e neural networks, ma mi piace documentarmi—visto il lavoro che faccio e le passioni che ho. Ad esempio, ho scoperto che per gli addetti ai lavori l’epifania è avvenuta almeno 5 anni fa e non nel novembre del 2022, data di rilascio di ChatGPT. E la tecnologia di Open AI che ha sconvolto tutti i ricercatori è sicuramente stata GPT-2—non ChatGPT. Inoltre, non esiste solo Microsoft/Open AI, ma tanti altri stanno emergendo—mai sentito parlare di Anthorpic?

Per chi di voi vuole conoscere un po’ della storia di questi settori, consiglio questa favolosa intervista a Geoffrey Hinton padre dell’AI moderna, :

Io l’ho riguardata almeno 3 volte.

GPT-4 non è l’unico esempio di Foundation Model²—FM—di buon livello, ma ne esistono tanti altri, come Claude, BERT, DALL-E, Stable Diffusion, ecc. Esitono FM proprietari e FM open ed è proprio di questi ultimi che ci aspetta un’esplosione nei prossimi anni: foundation model open source liberamente disponibili a tutti. I modelli closed sono parecchio costosi e poco accessibili al mondo della ricerca.

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Esistono poi applicazioni create su questi Foundation Model, come GitHub Copilot, un AI code assistant molto efficace.

PS: un amico di San Francisco mi detto recentemente:

Sto usando Copilot da un po’ e ad oggi scrive codice per me. Non solo, lo crea esattamente come lo scriverei io. GitHub dovrebbe pagarmi per quanto bene sto addestrando il loro code assistant.

E io che pensavo, come tanti altri, che il lavoro più sicuro del mondo nei prossimi 20 anni sarebbe stato quello del software engineer!³

Comunque, il settore evolve ad un passo mai visto prima e visto che oggi è mercoledì e questo articolo non uscirà fino a lunedì, alcune delle informazioni potrebbero essere obsolete per allora 🤣.

Ovviamente scherzo, ma non troppo. Questo mi aiuta però ad inserire l’argomento principale di oggi:

🤔 Volendo creare una startup che faccia leva sull’AI, su cosa conviene puntare?

Great question! — come ci dice ogni startup americana a cui facciamo domande durante un meeting.

Immagine generata con Midjourney

In questo momento stiamo assistendo all’esplosione degli AI assistant per ogni cosa immaginabile. Alcuni diventeranno sicuramente degli unicorn, ma quali? Difficile a dirsi.

Stanno nascendo come funghi. Recentemente abbiamo sentito almeno 10 startup che stanno facendo AI assistant per le vendite o il customer support. Io sto ancora attendendo un AI assistant che faccia per me il summary perfetto delle Zoom call (ce ne sono tanti, ma non sono ancora al livello di cui avrei bisogno). Queste sono le prime e, lasciatemi dire, ovvie applicazioni dell’AI al business, ma mi attendo che presto diventeranno delle commodity. Perché?

Beh, prima di tutto, l’innovazione che portano fa spesso leva sulla facilità d’uso o la UI o l'integrazione con i processi aziendali e non tanto sulla tecnologia di base — i LLM sono sempre gli stessi disponibili a tutti, di solito. Quindi io mi chiedo sempre come faranno quando anche la massaia di Voghera sarà in grado di crearsi il suo AI assistant?⁴

In secondo luogo, le grandi corporation della tecnologia come Google, Microsoft, Apple e tanti altri, lavorano da anni sull’AI e, anche se non lo sappiamo, spesso l’AI è già oggi molto diffusa nei prodotti che usiamo ogni giorno. Quindi in questa nuova ondata di rivoluzione tecnologica gli incumbent—come si chiamano le grandi aziende consolidate in inglese—sono in prima linea da molto tempo. Microsoft, come sapete già, è di gran lunga il maggior azionista di Open AI, con oltre $11B investiti nell’azienda.

Anche se è sempre vero che una startup di 5 persone si muove più velocemente delle Big Tech, questi spesso possono vantare il fior fiore dei ricercatori già a libro paga.

Attenzione: non sto dicendo che gli AI assistant non siano un buon business, ma dovrete sbrigarvi e sbalordire con i risultati di fatturato. Servono cose che diventino indispensabili in fretta. Oppure dedicarvi ad assistant—lasciatemi dire —”non ovvi”.

Un consiglio: pensate sempre a modalità atipiche per farvi notare—questo vale in generale. A questo proposito, mi è piaciuta molto l’idea di pitching in public di Rewind creata da Dan Siroker:

Vai a Twitter

Qui trovate il suo pitch disponibile a chiunque lo voglia vedere e di seguito un Typeform per chi vuole investire: compilatelo e verrete considerati come investor.

P.S. Certo, se prima avete fondato Optimizely, come Dan, questo aiuta in termini di view—1.7M 🙊—, ma diciamo che il format è favoloso, secondo me il futuro.

L’AI che oggi ci impressiona tanto ha una storia tutto sommato molto recente. La teoria risale a tanti anni fa⁵, ma è solamente con la disponibilità e l’accesso a potenza di calcolo sostanziale— immagino come quella degli ultimi 10-15 anni anche affittabile al minuto— che l’AI ha potuto dimostrare il suo potenziale reale.

Noi cosa preferiamo?

Dal punto di vista dei gusti personali, noi spesso preferiamo valutare aziende che stiano realizzando qualcosa alla base di un filone tecnolgico, quelli che saranno gli abilitatori per molti altri in quel settore. Ecco perché, ad esempio, abbiamo investito in Texel e Rubbrband recentemente. Oppure ancora Metaphor lo scorso anno—avete provato io loro motore di ricerca? Fatelo.

E non solo, come dicevo prima, le grandi aziende del settore tecnologico saliranno o sono già salite su questo treno, ma anche le startup con pochi anni di vita lo stanno facendo. La disponibilita di una userbase consistente e dati in abbondanza, sono sempre dei fattori abilitanti. Ad esempio, FlutterFlow un devtool su cui puntiamo parecchio, ha appena lanciato questo:

La Generative AI sta evolvendo ad un passo mai visto in nessun altro settore prima e quindi se avete un’idea di prodotto—qualunque esso sia—vi auguro tanto che uno dei co-founder abbia un master in AI/ML.

E’ molto probabile che ogni high-tech company in futuro sarà una AI company, in qualche modo.

Nei prossimi anni vedremo moltissimo in questi settori e le prime soluzioni utili saranno quelle utili a tutti:

team communication, knowledge base, content, sales, customer support, bot vari…

Meno presenti ancora sul mercato, ma molto interessanti a mio parere:

edutech and learning, cybersecurity, Kubernetes/container orchestation, cloud alerting/management o anche due diligence support for VCs…

… quest’ultimo devo ammettere è un mio desiderata, ma non sono sicuro che il mercato sia grande abbastanza. Certo mi piacerebbe poter avere un assistant per chiudere la due diligence in minuti 😁 e portare il nostro processo decisionale entro un’ora dalla prima call.

In ogni settore nel quale la velocità di reazione conta molto, l’AI può dare un contributo sostanziale.

In sintesi

Il treno ha lasciato la stazione da poco, ma il viaggio sarà lungo quindi ora è il momento giusto per creare. Anche se la tecnologia sta evolvendo alla velocità della luce, oggi è ancora molto meno che perfetta e ci vorrà del tempo prima che ci si possa fidare dell’AI senza dover fare un double-check su ogni cosa che ci viene propinata. D’altro canto, va anche detto che fino ad ora ci siamo fidati quasi ciecamente di ogni informazione presente in rete: se è su Internet dovrà essere vero! O sbaglio?

🖖

One more thing

Se avete un’idea o un prodotto in questi settori e sognate San Francisco, questo è il form che fa per voi. Rileggetevi bene cosa cosa richiediamo qui prima di applicare.

1. Tra gli investitori/fondatori iniziali troviamo anche Jessica Livingston per cui rileggetevi bene l’articolo di Irene su di lei.

2. I Foundation Model sono grandi modelli di intelligenza artificiale addestrati su enormi quantità di dati non etichettati. Questo processo si traduce in modelli generalizzati in grado di svolgere un'ampia varietà di attività, come la classificazione delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale o la risposta alle domande.

3. In realtà lo penso ancora, solo che l’asticella si è alzata.

4. Spero di non essere stato sessista, ma la massaia di Voghera è un classico.

5. Ricordo quando il prof. Degli Antoni nel 1991 mi spingeva verso le reti neurali e io mi ribellavo.