I dati relativi agli investimenti in startup rilasciati nelle ultime settimane di gennaio hanno messo in luce come la crescita nel 2024 si sia concentrata molto verso le imprese innovative che sviluppano soluzioni basate su intelligenza artificiale: in Europa dei quasi 57 miliardi di euro investiti circa il 26% è andato alle startup IA, mentre in USA le startup IA si sono accaparrate circa il 40% dei poco più di 200 miliardi di dollari investiti.
E’ quindi orami senza grandi dubbi l’intelligenza artificiale il nuovo filone di attenzione anche da parte degli investitori, un filone che però si innesta in un momento storico in cui i fondamentali, le metriche, le crescite sono sempre più importanti e le iniezioni di capitale che servono sì per accelerare le crescite arrivano solo in favore di aziende che stanno dimostrando di avere modelli di business solidi e promettenti.
Ci sono però alcune caratteristiche che secondo il report dal titolo ‘Startup 2025: Building Business in the Age of AI‘ realizzato dalla società Snowflake, coloro che sviluppano una startup il cui business si basa sull’intelligenza artificiale, devono tenere in considerazione.
Il report si propone come una guida per chi vuole navigare il complesso panorama delle startup legate all’IA, grazie alla partecipazione di un gruppo di venture capitalist che collabora con il “Powered by
Snowflake Startup Program”. Un primo elemento che emerge è che l’IA si caratterizza per un progresso di tipo esponenziale, come sottolinea Patrick Chase di Redpoint Ventures: “nel tempo di un battito di ciglia, le prestazioni e il costo dell’intelligenza artificiale fanno un balzo in avanti”. Questo ritmo frenetico richiede agilità e lungimiranza, sia nello sviluppo tecnologico sia nella definizione delle strategie di mercato.
Oggi l’entusiasmo per l’IA è alle stelle, ma gli investitori non si lasciano ammaliare facilmente. Cercano startup che vadano oltre, offrendo soluzioni concrete a problemi reali. L’attenzione si sposta dall’IA nel senso più ampio alla cosiddetta “AI under the hood”, sotto il cofano appunto, quella integrata nei processi aziendali che porta un contributo sostanziale nella generazione di valore tangibile.
Nuove metriche, nuove sfide: il report introduce il concetto di “ricavo ricorrente sperimentale” (ERR), una metrica cruciale per valutare il potenziale di crescita delle startup IA, considerando l’elevato tasso di abbandono iniziale. Anche i modelli di pricing devono adattarsi ai costi computazionali dell’intelligenza artificiale aprendo nuove sfide e opportunità.
La data gravity emerge come un fattore chiave ciò significa che progettare applicazioni all’interno della stessa piattaforma nella quale risiedono i dati offre vantaggi competitivi in termini di efficienza, sicurezza e governance, soprattutto per i settori altamente regolamentati.
Cosa serve quindi per conquistare gli investitori? Competenze tecniche, visione strategica, focalizzazione sul cliente e capacità di adattamento sono solo alcuni degli ingredienti. I fondatori devono dimostrare di saper navigare il complesso panorama dell’intelligenza artificiale, sviluppando un solido go-to-market e costruendo un ecosistema di partner strategici. (foto di Neeqolah Creative Works su Unsplash)
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