جمعت شركات الذكاء الاصطناعي في جميع أنحاء العالم أكثر من 100 مليار دولار من دولارات رأس المال الاستثماري في عام 2024، وفقًا لبيانات Crunchbase، بزيادة تزيد عن 80٪ مقارنة بعام 2023. وهو يشمل ما يقرب من ثلث إجمالي دولارات رأس المال الاستثماري المستثمرة في عام 2024. وهذا كثير تحويل الأموال إلى الكثير من شركات الذكاء الاصطناعي.

لقد تضخمت صناعة الذكاء الاصطناعي كثيرًا في العامين الماضيين لدرجة أنها أصبحت مليئة بالشركات المتداخلة، والشركات الناشئة التي لا تزال تستخدم الذكاء الاصطناعي في التسويق فقط، ولكن ليس في الممارسة العملية، والشركات الناشئة الشرعية في مجال الذكاء الاصطناعي تزدهر. يواجه المستثمرون صعوبة في العمل عندما يتعلق الأمر بالعثور على الشركات الناشئة التي لديها القدرة على أن تكون رائدة في فئتها. أين يبدأون حتى؟

قامت TechCrunch مؤخرًا باستطلاع رأي 20 من أصحاب رأس المال الاستثماري الذين يدعمون الشركات الناشئة التي تبني المؤسسات حول ما يمنح شركة ناشئة تعمل بالذكاء الاصطناعي خندقًا، أو ما يجعلها مختلفة مقارنة بنظيراتها. قال أكثر من نصف المشاركين في الاستطلاع أن الشيء الذي سيمنح شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة ميزة هو جودة أو ندرة بيانات الملكية الخاصة بهم.

صرح بول دروز، الشريك الإداري في Salesforce Ventures، لـ TechCrunch أنه من الصعب جدًا على الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي أن يكون لديها خندق لأن المشهد يتغير بسرعة كبيرة. وأضاف أنه يبحث عن الشركات الناشئة التي لديها مزيج من البيانات المتمايزة، والابتكار في مجال البحث التقني، وتجربة مستخدم مقنعة.

ويتفق جيسون مندل، وهو مستثمر في شركة باتري فنتشرز، مع أن الخنادق التكنولوجية آخذة في التضاؤل. قال مندل لـ TechCrunch: “أنا أبحث عن الشركات التي لديها بيانات عميقة وخنادق لسير العمل”. “إن الوصول إلى البيانات الفريدة والمملوكة يمكّن الشركات من تقديم منتجات أفضل من منافسيها، في حين أن سير العمل الثابت أو تجربة المستخدم تسمح لها بأن تصبح الأنظمة الأساسية للمشاركة والذكاء التي يعتمد عليها العملاء يوميًا.”

إن الحصول على بيانات خاصة أو يصعب الحصول عليها يصبح ذا أهمية متزايدة بالنسبة للشركات التي تقوم ببناء حلول رأسية. وقال سكوت بيتشوك، الشريك في شركة Norwest Venture Partners، إن الشركات القادرة على الاستفادة من بياناتها الفريدة هي الشركات الناشئة التي تتمتع بإمكانات طويلة المدى.

قال أندرو فيرغسون، نائب الرئيس في Databricks Ventures، إن وجود بيانات غنية عن العملاء، والبيانات التي تخلق حلقة ردود فعل في نظام الذكاء الاصطناعي، يجعله أكثر فعالية ويمكن أن يساعد الشركات الناشئة على التميز أيضًا.

قالت فاليريا كوجان، الرئيس التنفيذي لشركة Fermata، وهي شركة ناشئة تستخدم الرؤية الحاسوبية للكشف عن الآفات والأمراض التي تصيب المحاصيل، لـ TechCrunch إنها تعتقد أن أحد أسباب نجاح Fermata في اكتساب القوة هو أن نموذجها تم تدريبه على بيانات العملاء وبياناتهم. من مركز البحث والتطوير الخاص بالشركة. وأضاف كوجان أن حقيقة أن الشركة تقوم بكل تصنيف البيانات الخاصة بها داخليًا تساعد أيضًا في إحداث فرق عندما يتعلق الأمر بدقة النموذج.

وأضاف جوناثان لير، المؤسس المشارك والشريك العام في Work-Bench، أن الأمر لا يتعلق فقط بالبيانات التي تمتلكها الشركات، ولكن أيضًا بكيفية قدرتها على تنظيفها وتشغيلها. “باعتبارنا صندوقًا أوليًا خالصًا، فإننا نركز معظم طاقتنا على فرص الذكاء الاصطناعي الرأسي التي تعالج سير العمل الخاص بالأعمال والتي تتطلب خبرة عميقة في المجال وحيث يكون الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي عامل تمكين للحصول على البيانات والتنظيف التي لم يكن من الممكن الوصول إليها سابقًا (أو الحصول عليها باهظ التكلفة). وقال لير: “لقد استغرق الأمر مئات أو آلاف ساعات العمل”.

وبعيدًا عن البيانات فقط، قال أصحاب رأس المال المغامر إنهم يبحثون عن فرق الذكاء الاصطناعي التي تقودها مواهب قوية، وتلك التي لديها تكاملات قوية مع التقنيات الأخرى، والشركات التي لديها فهم عميق لسير عمل العملاء.