Les entrepreneurs en IA ne devraient pas trop s'inquiéter d'être "écrasés" par des géants comme OpenAI. Bien que de nombreuses startups en IA dépendent de modèles de base tiers, cette stratégie de "surcouche" est courante et nécessaire aux premiers stades. De nombreuses entreprises prospères ont initialement été construites sur des technologies tierces, comme Salesforce sur la base de données Oracle, Box sur AWS, etc.
L'essentiel est d'ajouter continuellement une valeur unique au-dessus des modèles de base, en rendant le produit plus "substantiel" par le design, l'interface utilisateur, de nouvelles fonctionnalités, etc. Les nouvelles fonctionnalités des géants comme OpenAI peuvent aussi devenir de nouvelles fonctionnalités pour les startups, l'essentiel étant d'ajouter suffisamment de valeur autour de ces fonctionnalités.
Actuellement, de nombreux produits d'IA atteignent à peine un niveau "passable", loin d'être vraiment "excellents". Bien que les LLM aient abaissé la barrière pour construire des produits intelligents, créer un produit vraiment excellent reste très difficile, nécessitant une compréhension profonde des clients, un design élégant et la gestion de divers cas limites.
Les startups devraient se concentrer sur la résolution de problèmes spécifiques pour des groupes d'utilisateurs particuliers, plutôt que d'essayer de devenir des assistants IA généralistes. En comprenant en profondeur les besoins des utilisateurs et en améliorant continuellement l'expérience produit, les startups en IA ont encore beaucoup de marge de développement. Il est important d'éviter une dépendance excessive à une seule technologie et de construire sa propre compétence centrale.