KI-Unternehmer müssen sich keine übermäßigen Sorgen machen, von Giganten wie OpenAI "überrollt" zu werden. Obwohl viele KI-Startups auf Basismodelle von Drittanbietern angewiesen sind, ist diese "Hüllenstrategie" in der Frühphase üblich und notwendig. Viele erfolgreiche Unternehmen bauten anfänglich auf Technologien von Drittanbietern auf, wie Salesforce auf Oracle-Datenbanken oder Box auf AWS.
Der Schlüssel liegt darin, den Basismodellen kontinuierlich einzigartigen Wert hinzuzufügen und das Produkt durch Design, Benutzeroberfläche und neue Funktionen "substanzieller" zu machen. Neue Funktionen von Giganten wie OpenAI können auch zu neuen Funktionen für Startups werden; entscheidend ist, wie man um diese Funktionen herum ausreichend Mehrwert schafft.
Derzeit erreichen viele KI-Produkte nur ein "ausreichendes" Niveau und sind noch weit von echter "Exzellenz" entfernt. Obwohl LLMs die Schwelle zum Aufbau intelligenter Produkte gesenkt haben, bleibt die Entwicklung wirklich hervorragender Produkte sehr schwierig und erfordert tiefes Kundenverständnis, elegantes Design und die Behandlung verschiedener Randfälle.
Startups sollten sich darauf konzentrieren, konkrete Probleme für spezifische Nutzergruppen zu lösen, anstatt zu versuchen, ein allgemeiner KI-Assistent zu werden. Durch tiefes Verständnis der Nutzerbedürfnisse und kontinuierliche Verbesserung der Produkterfahrung haben KI-Startups noch großes Entwicklungspotenzial. Es ist wichtig, eine übermäßige Abhängigkeit von einer einzelnen Technologie zu vermeiden und stattdessen eigene Kernkompetenzen aufzubauen.