Alliance DAO : L'IA a complètement transformé les startups, réfléchir à l'avance à l'avantage compétitif est plus important que l'adéquation produit-marché
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Alliance DAO : L'IA a complètement transformé les startups, réfléchir à l'avance à l'avantage compétitif est plus important que l'adéquation produit-marché
Aujourd'hui, réfléchir à l'avance aux avantages concurrentiels après le PMF est plus important que jamais.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Qiao Wang, co-fondateur d'Alliance DAO
Traduction : TechFlow
Il y a trois ans, lorsque ChatGPT a été lancé, j'ai écrit un petit programme pour m'aider à prioriser mes e-mails et messages. Comme mes compétences en programmation étaient un peu rouillées, j'ai choisi de me faire aider par ChatGPT pour le codage. J'ai immédiatement ressenti la puissance de l'IA. Ce projet ne m'a pris que la moitié d'une journée, alors qu'il aurait pu nécessiter plusieurs jours dans une ère sans IA.
Au cours des années suivantes, les fondateurs technologiques avec lesquels nous collaborions chez Alliance ont progressivement commencé à utiliser divers outils d'IA pour coder, comme Cursor. Je leur ai demandé à quel point ces outils augmentaient leur productivité. En moyenne, ils ont indiqué un gain d'environ 1,5 fois, certains allant jusqu'à 2 fois.
Cette semaine même, j'ai posé la même question aux membres de la dernière promotion d'Alliance. Leurs réponses indiquent une augmentation de productivité comprise entre 2 et 4 fois. Cela m'a stupéfait. Non seulement par l'ampleur du gain, mais aussi par la rapidité du progrès — en seulement trois ans, la productivité a quadruplé, et cette tendance se poursuit.
Quand j'ai utilisé ChatGPT comme assistant pour la première fois, j'avais vaguement le sentiment que l'IA changerait à jamais les règles de l'entrepreneuriat. Aujourd'hui, j'en suis pleinement convaincu.
Le coût du développement logiciel diminue rapidement, presque vers zéro. Mais ce n'est là que le début. Les coûts dans d'autres domaines opérationnels — marketing, ventes, service client, gestion — baissent également significativement. Ce changement est déjà perceptible dans les grandes entreprises. Pour les startups qui n'ont pas encore trouvé leur adéquation produit-marché (PMF), l'impact reste limité pour l'instant, car les fondateurs doivent gérer personnellement l'acquisition d'utilisateurs et le support afin de rester proches de leurs clients. Mais pour les startups ayant déjà trouvé leur PMF, elles commencent à exploiter l'IA pour accélérer leur croissance.
Ce changement entraîne une conséquence évidente : les startups n'ont plus besoin de fonds importants ni d'équipes volumineuses pour croître rapidement. Autrement dit, on verra probablement à l'avenir davantage de licornes créées par quelques cofondateurs avec moins de 500 000 dollars de financement. En réalité, au cours des dernières années, nous avons vu de plus en plus de startups d'Alliance réaliser une croissance annuelle de revenus atteignant plusieurs millions, voire dizaines de millions de dollars, après avoir reçu uniquement un petit financement initial de notre part et de quelques investisseurs providence. Leurs effectifs sont généralement inférieurs à 10-20 personnes, et ils pourraient ne jamais avoir besoin de lever à nouveau de fonds.
Cela soulève une question : si aujourd'hui le coût du développement logiciel et de l'expansion d'entreprise est si bas, sur quels « fossés défensifs (moats) » les entreprises peuvent-elles encore s'appuyer pour maintenir leur avantage concurrentiel ?
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Données exclusives : des données clients uniques ou des jeux de données publiques difficiles d'accès peuvent constituer une barrière concurrentielle.
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Effet réseau : bien qu'il soit théoriquement possible de recréer l'architecture technique de Facebook ou de Nasdaq, attirer leurs utilisateurs n'est pas chose aisée.
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Intégration approfondie : les logiciels d'entreprise profondément intégrés aux flux de travail présentent un coût élevé de changement.
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Verrouillage par écosystème : les plateformes dotées d'un solide écosystème de développeurs et d'intégrations tierces offrent une plus grande fidélisation.
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Barrières réglementaires : l'IA ne peut pas aider une entreprise à obtenir les licences et relations nécessaires pour opérer dans des secteurs fortement réglementés comme la finance, la santé ou la défense.
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Confiance et marque : les consommateurs et organisations continuent de faire davantage confiance aux marques bien établies lorsqu'ils prennent des décisions cruciales.
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Contraintes du monde physique : les infrastructures physiques, la robotique et la chaîne logistique restent soumises à des limites concrètes que l'IA ne peut franchir.
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Compréhension approfondie des utilisateurs : bien que l'IA puisse aider à mettre en œuvre certaines idées correctes, la véritable compréhension des besoins des utilisateurs ne figure pas dans ses données d'entraînement, mais provient de communications directes avec eux.
Pour les startups qui n'ont pas encore trouvé leur PMF, trouver celle-ci reste la priorité absolue. Mais aujourd'hui, anticiper les avantages concurrentiels après avoir trouvé le PMF pourrait être plus important que jamais.
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