Startup AI: Dua Model Bisnis yang Diprediksi Tak Memikat di Masa Depan

Startup AI: Dua Model Bisnis yang Diprediksi Tak Memikat di Masa Depan

Pertumbuhan pesat kecerdasan buatan (AI) generatif telah memunculkan berbagai startup baru, namun tidak semua model bisnis ini akan bertahan lama.

Baca juga: Penghentian Tunjangan Perumahan Anggota DPR: Langkah Menuju Transparansi

Dua tipe startup yang diperkirakan bakal kehilangan peminat dalam waktu dekat adalah LLM wrapper dan agregator AI.

Model Bisnis LLM Wrapper

LLM wrapper merupakan startup yang mengembangkan produk menggunakan model AI seperti GPT, Claude, atau Gemini tanpa memiliki hak kekayaan intelektual yang sebenarnya.

Contoh dari model bisnis ini adalah startup yang memanfaatkan AI untuk mendukung siswa dalam proses belajar mengajar.

Darren Mowry, VP Google Cloud, menekankan bahwa jika startup hanya menciptakan 'cover' dari model AI yang sudah ada tanpa ada diferensiasi yang nyata, masa depan mereka akan suram.

Mowry menambahkan, 'Anda harus memiliki keunggulan kompetitif yang kuat dan luas' agar startup bisa bertahan di ekosistem yang sangat kompetitif.

Kriteria Diferensiasi dalam Startup AI

Beberapa LLM wrapper yang dianggap memiliki diferensiasi kuat adalah Cursor, asisten pengkodean berbasis GPT, dan Harvey AI, yang fokus pada sektor hukum.

Baca juga: Prabowo Subianto Tetap Berangkat ke China Setelah Batal karena Kerusuhan dalam Negeri

Mowry menyatakan pentingnya inovasi dalam menciptakan nilai tambah untuk menarik minat pengguna.

Tanpa pendekatan yang inovatif dan jelas, startup dengan model ini berisiko kehilangan visibilitas di pasar yang semakin kompetitif.

Diferensiasi yang kuat menjadi faktor kunci agar startup dapat bertahan dan berkembang.

Model Bisnis AI Aggregator dan Tantangannya

Model bisnis lain yang diramalkan akan kehilangan peminat adalah AI aggregator, yang mengintegrasikan berbagai model AI dalam satu antarmuka atau API.

Banyak perusahaan yang menerapkan model ini menyediakan lapisan orkestrasi dengan alat pemantauan dan evaluasi, namun kinerjanya sering kali tidak memadai.

Mowry mencatat bahwa hanya menyediakan akses ke berbagai model tidaklah cukup, pengguna masa kini menuntut integrasi yang lebih dalam dengan konteks dan pemahaman yang lebih tinggi.

Beliau menyarankan perusahaan rintisan untuk 'jauhi bisnis agregator', karena kebutuhan pengguna kini lebih mengarah pada kekayaan intelektual yang terintegrasi.

Baca juga: Kota-Kota Terbaik di Indonesia untuk Liburan Sendirian