stavo appena ascoltando Joe Liemandt parlare di questo su Invest Like The Best. Le aziende native AI possono sostituire completamente i SOR esistenti - cosa che storicamente non è mai stata possibile. "Le aziende native AI varranno più di qualsiasi azienda SaaS abbia mai esistito."

I fondatori ci chiedono spesso: cosa serve davvero per costruire un'azienda AI duratura? Nel settore dell'AI aziendale, vediamo emergere due modelli ancora e ancora: Pozzi petroliferi (sistemi di registrazione) e Pipeline (strati di automazione). 1️⃣ I pozzi petroliferi diventano la fonte di verità per i dati e i flussi di lavoro associati. Vediamo due punti di ingresso: Rip + Sostituisci: Quando i sistemi legacy sono appesantiti dai debiti tecnologici, gli acquirenti sono motivati a correre il rischio di sostituirli con nuovi sistemi nativi AI. @hxtweets @amrit_hx hanno ricostruito la valutazione e la sottoscrizione delle assicurazioni dall'ingestione alla presentazione; Valon @wangandrewd ha unificato oltre 25 sistemi di gestione dei mutui in uno solo; @usevesta @michael_yu ha riprogettato l'origine dei prestiti affinché i compiti potessero essere eseguiti in parallelo. Greenfield: Quando non esiste alcun sistema, le startup catturano i clienti precocemente e crescono con loro. @Rillet_HQ è iniziato come il primo ERP per i team finanziari delle PMI, automatizzando i flussi di lavoro manuali, e da allora si è espanso per sostituire i concorrenti come NetSuite. I pozzi petroliferi richiedono più tempo per essere perforati, ma una volta stabiliti, creano fossati profondi e duraturi. Possedere il sistema di registrazione sblocca flussi di lavoro che nessun altro può costruire e crea costi di switching. 2️⃣ Pipeline (strati di automazione/orchestrazione) -- Questi si trovano sopra i sistemi esistenti e automatizzano il "lavoro di collante" che gli esseri umani fanno tra di essi. Abbiamo visto due modelli principali: Sistemi Frammentati: Quando molti sistemi radicati coesistono, le pipeline unificano i flussi di lavoro senza richiedere ripristino e sostituzione. @furtheraicom fornisce flussi di lavoro agentici per le assicurazioni, automatizzando processi ingombranti (presentazioni, perdite, conformità) attraverso più sistemi. Middleware Umano: Quando gli esseri umani sono il ponte tra i sistemi, le pipeline digitalizzano quel lavoro. @Concourse_ai costruisce agenti AI per i team finanziari, collegandosi a diversi sistemi finanziari in modo che i team possano interrogare e analizzare senza sforzo manuale. @SolaAI_ consente ai clienti di registrare un flusso di lavoro una volta e trasformarlo in un agente AI attivo per compiti come la riconciliazione delle fatture. I clienti non devono scegliere. Le aziende spesso acquisteranno entrambi: un nuovo sistema di registrazione in un'area, automazioni leggere in un'altra. Ma per i fondatori, le strategie sono distinte ma entrambe possono essere enormi. Ciò che conta non è cercare di fare entrambe le cose contemporaneamente, ma sapere quale gioco stai giocando per vincere. Nuovo post da parte mia e @joeschmidtiv 👇

Sì, sono io nel poster. No, non è un film vero e proprio. E sì, questo è assolutamente un altro post sui sistemi di registrazione. Ma continuiamo a tornare su questo tema per un motivo. Quando si tratta di AI aziendale, la maggior parte delle aziende durature finisce in una delle due categorie: pozzi petroliferi (sistemi di registrazione) o pipeline (strati di automazione/orchestrazione). I pozzi petroliferi si addentrano in un singolo flusso di lavoro fino a diventare il sistema di registrazione. Ci vogliono più tempo per essere stabiliti, ma una volta che possiedi il modello di dati e il flusso di lavoro, sblocchi nuove capacità e costruisci una difesa strutturale che si accumula nel tempo. Le pipeline si trovano sopra i sistemi esistenti e automatizzano il "lavoro di collante" che gli esseri umani attualmente fanno tra di essi. Vengono adottate rapidamente, ogni flusso di lavoro aggiunto rende la piattaforma più adesiva, ma non possiedono la verità fondamentale. Entrambe le strategie possono costruire aziende enormi. Ma richiedono scelte molto diverse nel design del prodotto, nel movimento GTM e nella difendibilità. Il più grande errore non è scegliere l'una rispetto all'altra, ma essere poco chiari su quale gioco stai effettivamente giocando. Se i dati critici sono sparsi tra i sistemi o intrappolati in processi manuali, l'opportunità assomiglia a un pozzo petrolifero – un nuovo sistema di registrazione. Se il panorama è frammentato, pieno di incumbenti radicati e dipendente dagli esseri umani per spostare il lavoro tra i sistemi, l'opportunità assomiglia a una pipeline – uno strato di automazione sopra. Le aziende che durano sono quelle che leggono correttamente il loro mercato e costruiscono tutto attorno a questo.