En Index Venturesvemos el surgimiento de SaaS vertical (vSaaS), software basado en la nube hecho a medida para industrias específicas, como parte de una tendencia más amplia de usuarios finales que exigen cada vez más productos de tecnología superior.
Los consumidores quieren un software orientado a soluciones hecho específicamente para resolver sus problemas comerciales exactos. En un entorno en el que estamos inundados de software, lo estrecho y específico está bien posicionado frente a lo amplio y generalizado.
El concepto no es nuevo: incluso las empresas tecnológicas horizontales más grandes verticalizan sus organizaciones de ventas y las características de sus productos cuando tienen suficiente escala dentro de cada vertical para que sea un enfoque sensato.
Los gigantes de la nube AWS, Azure y Google Cloud Platform presentan de manera destacada soluciones industriales verticales con equipos de ventas dedicados, al igual que otras grandes plataformas como Salesforce, ServiceNow, Snowflake y Workday.
Estos líderes tecnológicos verticalizan sus ofertas con el tiempo porque es una experiencia de alta calidad para los clientes y usuarios finales cuando un proveedor de tecnología comprende profundamente la industria, tiene representantes de ventas y soporte que asisten a las mismas conferencias que los usuarios y está evolucionando rápidamente el producto para satisfacer las necesidades del cliente. .
La categoría de IA evoluciona rápidamente, pero se desarrolla en tres capas: modelos fundamentales, infraestructura de IA y aplicaciones de IA.
Con el cambio de plataforma de IA sobre nosotros, creemos que la próxima iteración lógica de SaaS vertical será IA vertical: plataformas de IA enfocadas verticalmente, agrupadas junto con SaaS de flujo de trabajo, construidas sobre modelos que han sido entrenados de manera única en conjuntos de datos específicos de la industria.
¿Por qué IA vertical?
La categoría de IA evoluciona rápidamente, pero se desarrolla en tres capas: modelos fundamentales, infraestructura de IA y aplicaciones de IA.
Ejemplos de startups de pilas de IA. (Index Ventures es inversor en Causaly, Cohere, Scale, ServiceTitan y Weaviate). Créditos de imagen: índice de empresas
Los modelos fundamentales son la base de la pila de IA. Los líderes en este espacio incluyen Anthropic, Cohere y OpenAI. Es probable que haya un número limitado de proveedores en el espacio básico de LLM debido a los altos requisitos de capital para construir y entrenar modelos.
Los «picos y palas» de la IA se encuentran en la capa de infraestructura, un cajón de sastre que incluye una variedad de categorías que incluyen mejora de datos, ajustes, bases de datos y herramientas de entrenamiento de modelos. Por ejemplo, las bases de datos vectoriales como Pinecone y Weaviate están ganando una adopción significativa.
Otras empresas como Scale se están utilizando para la generación de datos, el etiquetado y la formación. Hugging Face se ha convertido en un líder para el descubrimiento e inferencia de modelos. Pesos y sesgos es ampliamente reconocido dentro de MLOps. LangChain es un marco de desarrollo de código abierto que se utiliza para simplificar la creación de nuevas aplicaciones mediante LLM. Estas son algunas de las muchas empresas que están ayudando a las empresas a transformar modelos y datos en productos.
La infraestructura y los modelos fundamentales están permitiendo una explosión del negocio de la IA aplicaciones. Estas aplicaciones impulsadas por IA podrían ser utilizadas por cualquier usuario final, en cualquier industria, para realizar una variedad de tareas.