Os empreendedores de IA não precisam se preocupar excessivamente em serem "esmagados" por gigantes como a OpenAI. Embora muitas startups de IA dependam de modelos de base de terceiros, essa estratégia de "empacotamento" é comum e necessária nos estágios iniciais. Muitas empresas bem-sucedidas foram inicialmente construídas com base em tecnologias de terceiros, como a Salesforce baseada no banco de dados Oracle, e a Box baseada na AWS.
O essencial é continuar adicionando valor único sobre os modelos de base, tornando o produto mais "robusto" através de design, interface do usuário, novos recursos, etc. Novos recursos de gigantes como a OpenAI também podem se tornar novos recursos para startups, o importante é como adicionar valor suficiente em torno desses recursos.
Atualmente, muitos produtos de IA apenas atingem um nível "satisfatório", ainda longe de serem verdadeiramente "excelentes". Embora os LLMs tenham reduzido a barreira para construir produtos inteligentes, criar produtos realmente excelentes ainda é muito difícil, exigindo uma compreensão profunda dos clientes, design elegante e tratamento de vários casos de borda.
As startups devem se concentrar em resolver problemas específicos para grupos de usuários específicos, em vez de tentar se tornar assistentes de IA de uso geral. Ao entender profundamente as necessidades dos usuários e melhorar continuamente a experiência do produto, as startups de IA ainda têm muito espaço para crescer. É importante evitar depender excessivamente de uma única tecnologia e, em vez disso, construir suas próprias competências essenciais.