Os VCs afirmam que empresas de IA precisam de dados proprietários para se destacar no mercado.

Empresas de IA em todo o mundo levantaram mais de US$ 100 bilhões em dólares de capital de risco em 2024, de acordo com dados da Crunchbase, um aumento de mais de 80% em comparação com 2023. Isso representa quase um terço do total de dólares de VC investidos em 2024. É muito dinheiro fluindo para muitas empresas de IA.

A indústria de IA cresceu tanto nos últimos dois anos que agora está repleta de empresas sobrepostas, startups ainda utilizando IA apenas em marketing, mas não na prática, e verdadeiras joias escondidas de startups de IA trabalhando arduamente. Os investidores têm um grande desafio ao tentar encontrar as startups que têm potencial para se tornarem líderes de categoria. Por onde eles devem começar?

A TechCrunch recentemente entrevistou 20 VCs que financiam startups voltadas para empresas sobre o que dá a uma startup de IA uma vantagem competitiva, ou o que a torna diferente em relação aos seus pares. Mais da metade dos entrevistados afirmaram que a qualidade ou raridade de seus dados proprietários é o que dará às startups de IA uma vantagem.

Paul Drews, sócio administrativode na Salesforce Ventures, disse à TechCrunch que é realmente difícil para as startups de IA terem uma vantagem competitiva porque o cenário está mudando tão rapidamente. Ele acrescentou que busca startups que tenham uma combinação de dados diferenciados, inovação em pesquisa técnica e uma experiência do usuário atraente.

Jason Mendel, um investidor de risco da Battery Ventures, concordou que as barreiras tecnológicas estão diminuindo. “Estou procurando empresas que tenham barreiras de dados e fluxos de trabalho profundos,” Mendel disse à TechCrunch. “O acesso a dados únicos e proprietários permite que as empresas desenvolvam produtos melhores do que os de seus concorrentes, enquanto um fluxo de trabalho ou experiência do usuário envolvente lhes permite se tornarem os sistemas de engajamento e inteligência que os clientes confiam diariamente.”

Ter dados proprietários, ou de difícil acesso, torna-se cada vez mais importante para as empresas que estão construindo soluções verticalizadas. Scott Beechuk, parceiro da Norwest Venture Partners, disse que as empresas que conseguem focar em seus dados únicos são as startups com maior potencial a longo prazo.

Andrew Ferguson, vice-presidente da Databricks Ventures, comentou que ter dados ricos de clientes e dados que criam um ciclo de retroalimentação em um sistema de IA torna-o mais eficaz e pode ajudar as startups a se destacarem também.

Valeria Kogan, CEO da Fermata, uma startup que utiliza visão computacional para detectar pragas e doenças nas plantações, disse à TechCrunch que acredita que uma das razões pelas quais a Fermata conseguiu ganhar tração é que seu modelo é treinado com base em dados de clientes e dados do próprio centro de pesquisa e desenvolvimento da empresa. O fato de a empresa realizar toda a rotulagem de dados internamente também contribui para a precisão do modelo, acrescentou Kogan.

Jonathan Lehr, cofundador e sócio geral da Work-Bench, acrescentou que não se trata apenas dos dados que as empresas possuem, mas também de como elas são capazes de limpá-los e utilizá-los. “Como um fundo de seed puro, estamos concentrando a maior parte de nossa energia em oportunidades de IA vertical que abordam fluxos de trabalho específicos de negócios que exigem profunda expertise no domínio e onde a IA é principalmente um facilitador de aquisição de dados anteriormente inacessíveis (ou de aquisição altamente cara) e limpá-los de uma maneira que teria levado centenas ou milhares de horas de trabalho,” disse Lehr.

Além dos dados, os VCs afirmaram que buscam equipes de IA lideradas por talentos robustos, que possuem integrações sólidas com outras tecnologias e empresas que têm um entendimento profundo dos fluxos de trabalho dos clientes.