El último lote de YC definitivamente fue un montón de «¿tal vez la IA puede hacer… eso?»

Sentado a través de cientos de nuevas empresas en YC Demo Days, siempre no está seguro de si realmente está percibiendo patrones o si su cerebro, como el café lucha contra la monotonía, los inventa en una especie de pareidolia para los planes de negocios. Este año, sin embargo, el tema era bastante obvio: «¡La IA puede hacer eso, probablemente!» Puede ser.»

Ciertamente, los modelos de IA de hoy funcionan mejor que los de ayer y de antaño. Pero hemos visto una y otra vez cómo estos sistemas funcionan bien pero caen bajo requisitos sistemáticos o como herramientas con resultados confiables y repetibles.

Es difícil no ver este lote como el presagio de una próxima ola de palas impulsadas por IA. Elija un caso de uso, modifique un poco una plantilla disponible (en realidad, nadie crea la suya propia), elija algunos buenos ejemplos de capturas de pantalla y agregue una interfaz de usuario prefabricada. Felicitaciones, ahora eres la primera plataforma de generación de contenido de redes sociales de AI para bares y restaurantes independientes en el Medio Oriente y África del Norte. ¡Compre unos cientos de reseñas de 5 estrellas y ya está en camino!

Ahora, no es que los restaurantes en El Cairo y Beirut no puedan usar una herramienta útil para ganar tracción en línea y atraer nuevos clientes. Es que tener la IA, tal como existe actualmente, hace algo por ti, es como admitir que no importa.

Crear un chatbot impulsado por IA que conteste el teléfono en su negocio suena genial cuando lo presenta como una forma de nunca perder un cliente. Pero, ¿qué piensa el cliente cuando la empresa a la que llama decide que la IA es la acogida que se merece? Personalmente, colgaría e intentaría con otra persona. ¿Qué pasa con un trabajador de oficios que recibe una llamada de RN para hacer una cita? Misma cosa.

Darse cuenta de que un correo electrónico para usted ha sido trivialmente «personalizado» por AI es como si nos dijeran que no podemos molestarnos en personalizar nuestros correos electrónicos, pero queremos que piense que lo hacemos. ¿No te sentirías engañado? Esta es una farsa sistemática para los clientes.

Si su primera entrevista con una empresa es con un chatbot o alguien que obviamente lee pistas generadas a partir de la base de conocimientos o lo que sea, ¿se siente como si alguien se uniera a un equipo o una sala del tamaño de una instalación? Ni siquiera mereces toda la atención de un humano entrenado.

No es necesariamente el ambiente que obtuve de cada inicio de IA en este lote de YC, pero definitivamente lo obtuve de algunos de ellos. Aquí hay una lista parcial (!) de las empresas «IA puede hacer eso, probablemente» que he mencionado.

• Pegar – Editor de documentos basado en IA.
• Ilíada – Generar recursos de arte del juego..
• lay-up – Cree flujos de trabajo entre aplicaciones con un comando de una sola línea, como la integración de un alquiler.
• Centro – Una orquestación de integración impulsada por IA que comprende «la verdadera naturaleza de un negocio».
• hadrio – Robo-advisor en cumplimiento con la SEC.
• Speedybrand – Generación de contenidos de marketing para Pymes.
• Quazel – Aprendizaje de idiomas con un tutor de IA.
• stand.ai – “Fotógrafo” IA generativa para comercio electrónico.
• Hola – Herramientas contables en lenguaje natural.
• Berri.ai – Creación de aplicaciones ChatGPT como servicio.
• Semántica – Información sobre noticias financieras “enriquecidas” por IA.
• Credal.ai – Interfaz similar a ChatGPT para empleados que hace referencia a documentos de la empresa pero protege los secretos comerciales
• desempañar – Agregue un asistente de datos de IA a su aplicación.
• LinkgrepName – Sugiere elementos de la base de conocimientos y los agrega al chat en vivo o notas en el navegador.
• Navegar – Correos electrónicos de ventas automatizados.
• Flujo de aire – Automatice la investigación de mercado basada en revisiones y comentarios.
• Tennrr – Transformar la base de conocimientos en un LLM personalizado.
• viento verdadero – Procesos contables y financieros impulsados ​​por IA.
• laboratorios de estilo – Recopile información de datos de llamadas y correos electrónicos de servicio al cliente.
• acaba de pagar – Automatizar el pago de facturas, recuperar sobrepagos a proveedores.
• Kyber – Automatice las tareas de la industria de seguros, como responder preguntas y suscribir.
• Meru – Plataforma para la formación de tus propios LLMs.
• Mismo día – Una IA que llama a trabajadores como plomeros y techadores para hacer citas
• Zenfetch – Analice las llamadas de los clientes en vivo y resalte los puntos de conversación.
• sincronizado – IA para analizar los correos electrónicos de los clientes.
• IA asociada – Lecciones en video generadas usando IA.
• Latente – Automatización de la historia clínica electrónica.
• Abogado – Recepcionista de IA para responder llamadas perdidas en pymes.

Hasta hace unos 30 segundos, en realidad había agregado pensamientos de la empresa a estas descripciones breves y probablemente insuficientes. Pero me di cuenta de que la lista corría peligro de convertirse en una letanía de quejas (por no decir demasiado larga). A nadie le gusta leer a alguien que simplemente dispara ideas de izquierda a derecha, especialmente cuando muchas de esas ideas están siendo trabajadas arduamente por personas para las que son importantes. Es fácil criticar. ¡Tan fácil que alguien en el lote de verano puede intentar automatizarlo!

Pero lo desafío a mirar esta lista y no preguntarse acerca de algunas de las entradas: ¿es Este realmente lo que se necesita? ¿No requerirá eso mucha supervisión? ¿No introduce eso la rendición de cuentas o disminuye la transparencia? ¿Alguien ha preguntado a los clientes si quieren esto? ¿Quién verifica y audita los resultados? ¿Otra IA? ¿Quién se conmueve con estas herramientas? ¿Quién entrena a la gente en ellos?

Prácticamente todas las empresas que se presentaron dijeron que se habían puesto en marcha unas semanas antes y que milagrosamente ya estaban en un ARR saludable. Pero unas pocas semanas apenas son suficientes para instalar una importante herramienta de automatización y leer la documentación, y mucho menos evaluar su rendimiento y si vale la pena el precio. Ni siquiera puedo imaginar que la mitad de ellos sean usados, realmente usados, por un cliente potencial.

Un ejemplo que no puedo dejar de compartir: una empresa de imágenes de marketing generativo en su diapositiva tenía el siguiente mensaje para que el sistema trabajara: Nuestro ketchup clásico está hecho solo de tomates rojos maduros, dulces y jugosos para obtener el sabor espeso y rico que es característico del ketchup favorito de Estados Unidos. La copia de AI: ¡KETCHUP DULCE Y JUGOSO PARA TODOS! Si yo fuera un vendedor en Heinz y estuviera en la demostración que me dieron, me levantaría, les agradecería por su tiempo y abriría la puerta.

Algunas de las empresas admitieron que giraron a la mitad del programa y escribieron su primera línea de código para esta nueva aplicación recientemente. Por supuesto, tenemos que considerar la naturaleza aventurera y de espíritu libre de las nuevas empresas, eso es parte de la diversión y la emoción del espacio. Pero, ¿realmente te parecen “innovadoras” estas empresas? En cambio, parecen ser grandes fanáticos de la innovación, escabulléndose en su habitación y probándose la ropa. («Lindo… aquí lo intentas, fintech»).

Sé que estoy subestimando la cantidad de trabajo que se necesita para construir incluso el servicio SaaS B2B impulsado por IA más superficial, pero muchos de ellos son como nuestros viejos hackatones donde alguien pondría a disposición una API y todos intentarían calzarla en el aplicación más realista, con la esperanza de obtener esa tarjeta de regalo de $ 1,000 de SAP o lo que sea. Hay alegría en el proceso creativo, pero los resultados no son suficientes por sí solos.

Probablemente me equivoque cuando una de estas empresas se vuelva unicornio y todos se rían del dubitativo escritor de TechCrunch. Pero no puedo deshacerme de la angustia que sentí al escuchar a fundador tras fundador decir con tanta convicción que su IA podría hacer algo mejor, cuando sospecho que esa convicción se cultivó bajo falsos pretextos.