Predstavljajte si, da leto dni razvijate rešitev z umetno inteligenco, zgradite ekipo, pridobite prve stranke in vlagatelje prepričate, da imate jasno konkurenčno prednost. Nato pa OpenAI, Anthropic, Google ali Microsoft podobno funkcionalnost objavi kot del naslednje posodobitve svoje platforme. Vaš samostojni produkt lahko čez noč postane zgolj dodatna funkcija večjega sistema.
To ni več oddaljeno tveganje za podjetja, ki gradijo na temeljnih modelih. Hitrost, s katero veliki ponudniki modelov dodajajo nove možnosti za ustvarjanje vsebin, programiranje, iskanje, avtomatizacijo in uporabo agentov, spreminja tudi pravila za zagonska podjetja. Prav temu vprašanju bo namenjena seja »What Happens When OpenAI Ships Your Roadmap« na konferenci TechCrunch Disrupt 2026, ki bo med 13. in 15. oktobrom potekala v San Franciscu.
Ali bo vaš AI produkt jutri le še funkcija platforme?
V tehnološki industriji tovrsten pojav ni nov. Operacijski sistemi so skozi leta prevzemali funkcije samostojnih aplikacij: brskalnike, predvajalnike medijev, varnostna orodja, urejevalnike fotografij in storitve za sporočanje. Podobno se je zgodilo na mobilnih platformah, kjer so funkcije, ki so jih sprva ponujale specializirane aplikacije, postopoma postale vgrajeni deli sistemov iOS in Android.
Pri umetni inteligenci je ta proces hitrejši in potencialno bolj nepredvidljiv. Temeljni modeli se izboljšujejo v krajših ciklih, ponudniki platform pa imajo neposreden dostop do velikega števila uporabnikov, infrastrukture, distribucijskih kanalov in podatkov o uporabi. Če velika platforma uvede funkcijo, podobno produktu manjšega podjetja, lahko uporabniki izberejo rešitev, ki je že vključena v orodje, ki ga uporabljajo vsak dan.
Zato ključna dilema za AI startupe ni več samo: »Ali lahko to zgradimo?« Pomembnejše postaja vprašanje: »Kaj bomo imeli, česar platforma ne bo mogla preprosto kopirati ali vključiti v naslednjo izdajo?«
Obramba ni nujno v boljšem modelu
Temeljni model sam po sebi praviloma ni trajna konkurenčna prednost, še posebej za podjetje, ki uporablja modele tretjih ponudnikov. Če lahko konkurent do podobne zmogljivosti pride z enakim API-jem, se razlike med produkti hitro zmanjšajo.
Trajnejše prednosti lahko nastanejo drugje: v lastniških in kakovostnih podatkih, globoki vpetosti v poslovne procese, specializiranem domenskem znanju, zaupanju uporabnikov ter distribuciji. Podjetje, ki umetno inteligenco uporabi za reševanje zelo konkretnega problema v zdravstvu, proizvodnji, pravu ali financah, lahko ustvari več vrednosti kot podjetje, ki zgolj ponudi generični vmesnik za uporabo modela.
Pomemben element je tudi integracija v delovne tokove. Če rešitev ni le orodje za ustvarjanje odgovora, temveč upravlja procese, povezuje sisteme, zagotavlja sledljivost odločitev, upošteva regulativo in se prilagaja potrebam organizacije, jo je bistveno težje zamenjati z eno samo novo funkcijo v splošnem klepetalniku.
Na odru trije pogledi na platformsko tveganje
Na Builders Stage bodo o tem razpravljali Michel Tricot, soustanovitelj in izvršni direktor Airbytea, Linda Tong, izvršna direktorica Webflowa, ter Rob Toews, partner pri Radical Ventures.
Tricot lahko k temi prispeva pogled podjetja, ki deluje na infrastrukturni ravni. Airbyte razvija odprtokodno platformo za integracijo podatkov, ki podjetjem pomaga povezovati različne podatkovne vire. Takšna infrastruktura je zanimiv primer možne obrambne strategije: vrednost ni zgolj v posamezni AI-funkciji, temveč v ekosistemu povezav, skupnosti, prilagoditev in zaupanja, ki ga podjetje gradi skozi čas. Odprtokodni pristop lahko obenem pomaga pri širjenju med razvijalci in zmanjšuje odvisnost uporabnikov od enega samega velikega ponudnika.
Linda Tong prinaša perspektivo produkta in uporabniške izkušnje. Webflow je vizualna razvojna platforma, pri kateri je ključna vrednost v tem, da uporabnikom omogoča izdelavo in upravljanje digitalnih izkušenj brez klasičnega programiranja. Generativna umetna inteligenca lahko takšne procese pospeši, vendar sama po sebi ne nadomesti celotnega okolja, v katerem sodelujejo oblikovalci, razvijalci, marketing in poslovne ekipe. Za podjetja, kot je Webflow, je vprašanje predvsem, kako AI vključiti tako, da okrepi obstoječe delovne tokove in uporabnikom ponudi več nadzora, ne pa le novega gumba za generiranje vsebine.
Rob Toews bo temo osvetlil z vidika vlagatelja. Za sklade, ki vlagajo v AI startupe, je platformsko tveganje vse pomembnejši del presoje. Vlagatelji zato ne ocenjujejo le tehnične zmogljivosti produkta, ampak tudi vprašanja, ali podjetje razvija lastne podatkovne prednosti, zvestobo strank, regulatorno znanje, specializirano distribucijo in poslovni model, ki lahko preživi več generacij modelov.
Kako preživeti v senci AI velikanov?
Najverjetneje bodo uspešnejša tista podjetja, ki ne bodo gradila zgolj na eni sami sposobnosti modela. Startup, katerega celotna vrednost temelji na tem, da lahko povzame dokument, napiše marketinško besedilo ali ustvari osnovno programsko kodo, je izpostavljen bistveno večjemu tveganju kot podjetje, ki to sposobnost poveže z globokim poznavanjem procesa in potreb konkretne panoge.
To ne pomeni, da morajo manjša podjetja tekmovati z velikani pri razvoju lastnih temeljnih modelov. Pogosto je bolj smiselno, da modele obravnavajo kot zamenljivo infrastrukturo: danes lahko uporabijo enega ponudnika, jutri drugega, medtem ko lastno vrednost gradijo v plasti nad modelom.
Prav v tem je bistvo prihajajoče razprave na TechCrunch Disruptu. Prihodnost AI startupov ne bo določena le s tem, kdo ima dostop do najzmogljivejšega modela, temveč kdo zna okoli teh modelov ustvariti produkt, ki ga stranke dejansko potrebujejo, mu zaupajo in ga težko nadomestijo.
Vprašanje za ustanovitelje zato ni, ali bodo veliki ponudniki še naprej širili svoje platforme — to je praktično neizogibno. Vprašanje je, ali bodo manjša podjetja razvila dovolj močne podatkovne, procesne in uporabniške prednosti, da ob naslednji veliki AI-posodobitvi ne bodo postala le še ena funkcija v meniju večjega igralca.
