Los emprendedores de IA no necesitan preocuparse excesivamente por ser "aplastados" por gigantes como OpenAI. Aunque muchas startups de IA dependen de modelos base de terceros, esta estrategia de "envoltura" es común y necesaria en las etapas iniciales. Muchas empresas exitosas se construyeron inicialmente sobre tecnología de terceros, como Salesforce sobre la base de datos Oracle, Box sobre AWS, etc.
Lo clave es agregar continuamente valor único sobre los modelos base, haciendo que el producto sea más "sustancial" a través del diseño, la interfaz de usuario, nuevas funciones, etc. Las nuevas características de gigantes como OpenAI también pueden convertirse en nuevas características para las startups; lo importante es cómo agregar suficiente valor adicional alrededor de estas funciones.
Actualmente, muchos productos de IA apenas alcanzan un nivel "aceptable", quedando muy lejos de ser realmente "excelentes". Aunque los LLM han reducido la barrera para construir productos inteligentes, crear productos verdaderamente excelentes sigue siendo muy difícil, requiriendo una profunda comprensión del cliente, un diseño elegante y el manejo de varios casos límite.
Las startups deberían enfocarse en resolver problemas específicos para grupos de usuarios particulares, en lugar de intentar convertirse en asistentes de IA de propósito general. Al comprender profundamente las necesidades de los usuarios y mejorar continuamente la experiencia del producto, las startups de IA aún tienen un gran potencial de desarrollo. Es importante evitar depender excesivamente de una sola tecnología y, en su lugar, construir su propia competencia central.