Se está cambiando cómo Silicon Valley crea nuevas empresas – MundoDaily

Casi todos los días, Grant Lee, un empresario de Silicon Valley, escucha a los inversores que intentan convencerlo de que reciba su dinero. Algunos incluso lo enviaron a él y a sus cofundadores canastas de regalo personalizadas.

Lee, de 41 años, generalmente estaría halagado. En el pasado, una nueva empresa de crecimiento de rápido crecimiento como Gamma, la nueva empresa de inteligencia artificial que ayudó a establecer en 2020, habría buscado constantemente más fondos.

Pero, como muchas nuevas empresas jóvenes en Silicon Valley hoy, Gamma está buscando una estrategia diferente. Está utilizando herramientas de inteligencia artificial para aumentar la productividad de sus empleados hasta todo, desde el servicio al cliente y el marketing hasta la codificación y la investigación del cliente.

Esto significa que Gamma, que fabrica el software que permite a las personas crear presentaciones y sitios web, no necesita más dinero, dijo Lee. de usuarios. Gamma también es rentable.

«Si éramos la generación antes, estaríamos fácilmente en 200 empleados», dijo Lee.

El viejo modelo de Silicon Valley dictaba que las nuevas empresas deberían recaudar una gran cantidad de dinero de los inversores de capital de riesgo y gastarlo contratando a un ejército de empleados para aumentar rápidamente. Las ganancias vendrían mucho más tarde. Hasta entonces, el conteo de cabezas y la recaudación de fondos eran indicios de honor entre los fundadores, que la filosofía que era la mejor.

Pero Gamma se encuentra entre una cohorte de inicio en crecimiento, la mayoría de ellos trabajando en productos de IA, que también lleva IA para maximizar la eficiencia. Ganan dinero y crecen rápidamente sin financiar o los empleados que necesitarían antes. Los mayores derechos para jactarse de estas nuevas empresas es obtener los mayores ingresos con el menor número de trabajadores.

Las historias de éxito de «Tiny Team» se han convertido en un memeCon los técnicos que comparten con entusiasmo listas que se muestran como cualquier cosa, una nueva empresa que hace que el cursor de software de codificación alcanzó $ 100 millones en ingresos anuales recurrentes en menos de dos años con solo 20 empleados de EE y empleados de EE y como Elevenlabs, la empresa de voz de la IA, hizo lo mismo con unos 50 trabajadores.

El potencial para que la IA permita que las startups hagan más con menos especulaciones salvajes sobre el futuro. Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, tiene planificado Un día podría haber una compañía de una persona por valor de $ 1 mil millones. Su empresa, que está construyendo un formulario intensivo de costo en factor llamado modelo clave, emplea a más de 4,000 personas y recaudó más de $ 20 mil millones en financiamiento. También está en negociaciones recaudar más dinero.

Con las herramientas de IA, algunas startups ahora afirman que dejarán de contratar en cierto tamaño. Runway Financial, una compañía de software financiero, dijo que planea llegar a 100 empleados porque cada uno de sus trabajadores hará el trabajo de 1.5 personas. La agencia, una nueva empresa que usa IA para el servicio al cliente, también planea contratar a no más de 100 trabajadores.

«Se trata de eliminar documentos que no son necesarios cuando tienes equipos más pequeños», dijo Elias Torres, fundador de la agencia.

La idea de la eficiencia criada en IA fue reforzada el mes pasado por Deepseek, la nueva empresa china de IA que demostró que podía construir herramientas de IA para una pequeña fracción del costo típico. Su avance, basado en herramientas de código abierto que están disponibles libremente en línea, desencadenan una explosión de empresas que han creado nuevos productos utilizando técnicas baratas de DeepSek.

«Deepseek fue un momento decisivo», dijo Gaurav Jain, un inversor de la compañía de riesgos ante la capital, que apoyó a Gamma. «El costo de la informática caerá muy, muy rápido, muy rápido».

El Sr. Jain comparó nuevas nuevas empresas de IA con la ola de empresas que surgieron a fines de la década de 2000, después de que Amazon comenzó a ofrecer servicios de computación en la nube baratos. Esto redujo el costo de iniciar una empresa, lo que lleva a una avalancha de nuevas nuevas empresas que podrían construirse más barato.

Antes de este auge de la IA, las nuevas empresas generalmente quemaban $ 1 millón para alcanzar $ 1 millón en ingresos, dijo Jain. Ahora, alcanzar $ 1 millón en ingresos cuesta un quinto y podría caer en una décima parte, según un análisis de 200 nuevas empresas realizadas por antes.

«Esta vez, estamos automatizando a los humanos en lugar de los centros de datos», dijo Jain.

Pero si las nuevas empresas pueden volverse rentables sin gastar demasiado, puede convertirse en un problema para los inversores de capital de riesgo, lo que asigna a decenas de miles de millones invertir en nuevas empresas de IA. El año pasado, las compañías de IA recaudaron $ 97 mil millones en financiamiento, lo que representa el 46 % de todas las inversiones en riesgo en los Estados Unidos, según Pitchbook, que acompaña a las nuevas empresas.

«El capital de riesgo solo funciona si obtienes dinero en los ganadores», dijo Terrence Rohan, un inversor de espalda, que se centra en nuevas empresas muy jóvenes. Agregó: «Si el ganador del futuro necesita mucho menos dinero, porque tendrán mucha menos gente, ¿cómo te cambia?»

Por ahora, los inversores siguen luchando por ingresar a las compañías más cálidas, muchas de las cuales no necesitan más dinero. Scribe, una nueva empresa de productividad de IA, enfrentó el año pasado con mucho más interés de los inversores que los $ 25 millones que quería aumentar.

«Fue una negociación de la menor cantidad que pudimos tomar», dijo Jennifer Smith, directora ejecutiva de Scribe. Ella dijo que los inversores se sorprendieron por el tamaño de su equipo, 100 personas, en comparación con sus tres millones de usuarios y un crecimiento rápido.

Algunos inversores son optimistas de que iba a estimular a los empresarios a crear más empresas, lo que lleva a más oportunidades para invertir. Esperan que las nuevas empresas alcancen un cierto tamaño, las empresas adoptan el modelo antiguo de grandes equipos y mucho dinero.

Algunas compañías jóvenes, incluida cualquier cosa, detrás del cursor, ya están haciendo esto. AnySphere recaudó $ 175 millones en financiamiento, con planes de agregar empleados y realizar investigaciones, según el presidente de la compañía, Oskar Schulz.

Otros fundadores vieron los peligros del antiguo manual de inicio, que mantenía a las empresas en una cinta de correr de fondo, donde la contratación de más personas creó más costos que fueron más allá de sus salarios.

Los equipos más grandes necesitaban gerentes, recursos humanos más robustos y apoyo de fondo. Estos equipos necesitaban software especializado, junto con una oficina más grande con todas las ventajas. Y así sucesivamente, lo que llevó a las nuevas empresas a quemar dinero y obligó a los fundadores a recaudar constantemente más dinero. Muchas nuevas empresas del auge financiero de 2021 terminaron disminuyendo, desconectadas o barajadas para vender.

Las ganancias del principio pueden cambiar este resultado. En Gamma, los empleados usan alrededor de 10 herramientas de IA para ayudarlos a más eficientes, incluida la herramienta de servicio al cliente de intercomunicador para lidiar con problemas, el generador de imágenes de mediana edad para el marketing, Claude Chatbot de Anthrope para el análisis de datos y Google Notebooklm para analizar la búsqueda de clientes. Los ingenieros también usan el cursor AnySphere para escribir un código de manera más eficiente.

El producto de Gamma, basado en las herramientas Operai y otras, no es tan costoso para la fabricación como otros productos de IA. (New York Times ha demandado a Openai y su socio, Microsoft, alegando que la violación de los derechos de autor del contenido de noticias relacionados con la IA. Las dos compañías negaron las demandas del proceso).

Otras nuevas empresas eficientes están adoptando una estrategia similar. Pensando, un proveedor de 10 personas de agentes telefónicos de IA, se beneficia en 11 meses, gracias al uso de AI, dijo su cofundadora Torrey Leonard.

La pista del procesador de pagos ha creado una herramienta de IA que ayuda a las ventas de Leonard a analizar el pensamiento, algo que anteriormente contrataría a un analista. Sin esta y las herramientas de IA de otras personas para optimizar sus operaciones, necesitarían al menos 25 personas y estarían lejos de ser rentables, dijo.

Penseal terminará recaudando más dinero, dijo Leonard, pero solo cuando esté listo. No preocuparse por quedarse sin dinero es «un gran alivio», dijo.

En Gamma, Lee dijo que planeaba duplicar la fuerza laboral aproximadamente este año a 60, contratando para diseño, ingeniería y ventas. Planea reclutar un tipo diferente de trabajador de antes, buscando generalistas que realicen varias tareas en lugar de expertos que solo hacen una cosa, dijo. También quiere «entrenadores de jugadores» en lugar de personas que puedan guiar a los empleados menos experimentados, pero que también puedan participar en el trabajo diario.

Lee dijo que el modelo AI-Eficiente había liberado el tiempo que pasaría administrando personas y reclutando. Ahora se centra en hablar con los clientes y mejorar el producto. En 2022, creó una habitación para los comentarios de los principales usuarios de Gamma, que a menudo se sorprenden al descubrir que el director ejecutivo estaba respondiendo a sus comentarios.

«Este es el sueño de cada fundador», dijo Lee.