Navinchada, el director gerente de 55 años de Silicon Valley Venture Mayfield, ha presentado una gran apuesta en la capacidad de la IA para transformar las industrias pesadas, incluidas la consultoría, el derecho y la contabilidad. Los inversores veteranos, incluida la victoria, incluidas Lyft, Poshmark y Hashicorp, fueron debatidos recientemente en la rigurosa noche de TechCrunch en Menlo Park. Creo por qué «compañeros de equipo de IA» tradicionalmente pueden crear márgenes similares a software en el sector laboral intensivo. El material puede ser más difícil de lo que esperaría Silicon Valley. La conversación se edita ligeramente con longitud y claridad.
Usted cree que las firmas de abogados, las empresas de consultoría, los servicios de contabilidad (colectivamente el mercado de $ 5 billones) estarán completamente repensados por las compañías de AI primero que operan en márgenes como el software. Demuestre eso. ¿Qué has visto más allá de tu presentación de PowerPoint?
Creo que la ventaja de una empresa que ha estado haciendo negocios durante más de 50 años es que ha visto todo tipo de tendencias, desde mainframes hasta minicomputadoras, Internet, móviles, nubes, sociales y la edad actual de IA. El ejemplo que doy es que este concepto de negocios llegó a fines de los 90. Eso es lo que no puedo sobrevivir si soy solo ladrillo y mortero. Debe hacer clic para hacerlo mortero. Después de eso, la subcontratación se convirtió en una tendencia, y la deslocalización se convirtió en una tendencia importante. Las empresas de servicios de software no podrían construirse sin la presencia de la India y los mercados emergentes. Lo mismo sucedió en la cadena de suministro y la fabricación. China y rosas taiwanesas. Entonces, ¿qué es esta nueva era con AI? Claramente, la IA es 100 veces más poderosa, y la IA se une con humanos. Y creo que sí, y eso te ayudaría a repensar tu negocio.
Muchas de las tareas repetitivas son realizadas por AI … y hay dos modelos. Una es que creces orgánicamente. El segundo es que creces inorgánicamente. . .
¿Puede darnos un ejemplo específico de cómo funciona esto?
¿Qué puede hacer LLM o AI? Bueno, supongamos que tengo que implementar Salesforce. ¿Quién quiere hacer el trabajo? Un humano entra y dice: «Soy su gerente de clientes. Necesita implementar Salesforce». Es un conjunto de las mismas cosas. Puedes hacerlo usando IA como caballo. Si AI no puede, pon a los humanos en un bucle.
Ahora, de repente, si comienzas este tipo de cosas, los humanos hará menos trabajo, más trabajo realizado por AI, y solo puedes pagar AI si (el cliente) lo usa.
Además, los mercados (entradas) como Accenture, Infosys o TCS no deben seguir (grandes consultas o empresas de TI). Persiguen después de las masas ignoradas. Hay 30 millones de pequeñas empresas en los Estados Unidos, y hay 100 millones de personas en todo el mundo que no pueden pagar los trabajadores del conocimiento. Brindamos servicios como software. Dicen: «Necesito una recepcionista. Necesito un programador. Necesito que alguien construya mi sitio web …» La IA debería acostumbrarse a (crear) formularios de financiación para nuevas empresas que tienen humanos (involucrados) para negociaciones. No compites con los acentos del mundo. Persiguiendo mercados fragmentados. Aquí, en lugar de cobrar por hora, en lugar de cobrar al contratista por mes, usted cobra por evento.
Por lo tanto, los precios basados en resultados en lugar de la facturación basada en el tiempo.
Esto se basa en el resultado, sí. . . La facturación de la nube es así. Así es la electricidad. . Si el 80% del trabajo es realizado por IA, puede tener un margen total del 80% al 90%. Los humanos aún pueden tener un margen del 30% al 40%. Puede combinar el 60% al 70% de márgenes y generar ganancias netas del 20% al 30%. Y confía en mí, la mayoría de las compañías de servicios ganan dinero. Ese no es el caso con las compañías de alta tecnología. Viven en dinero de riesgo y luego en el dinero del mercado público.
Hace unas semanas dirigí la Serie A para una compañía llamada Gruve. Esta es AI Tech Consulting Startup. ¿Qué viste en sus primeros pilotos de clientes?
Creo que aquí es donde ocurre la combinación de inorgánicos y orgánicos. (Gruve fue fundada) Un fundador muy exitoso que anteriormente había hecho dos compañías de servicios, ganando $ 500 millones en ingresos y $ 50-100 millones respectivamente. Esta vez dijeron por primera vez: «¿Qué sabemos? Sabemos la seguridad». Por lo tanto, adquirieron una empresa de consultoría de seguridad de $ 5 millones (que ofrece servicios de seguridad administrados). Todo el crecimiento a partir de este punto ocurre a través de AI. «Y aumentaron $ 15 ($ 1 millón) en seis meses. ¿Por qué está pagando a todo este personal de seguridad?» Si subcontratas, (el proveedor se factura tradicionalmente), (Gruve) es «(nos pagas) cero. Si estás pirateado, si hay un evento, si lo veo, me pagas».
¿No pueden compañías como McKinsey comprar estas funciones de IA? Tienen grandes empresas que no quieren perder.
Sí, creo que lo que sucede es donde aparece el dilema del innovador. Esto se debe a que cuando las compañías de software empresarial, que eran compañías con licencia perpetua, vea que las compañías SaaS aparecen (compañías SaaS) facturan a la compañía todos los meses, no hace cinco años. Las compañías empresariales han cobrado una tarifa de mantenimiento del 20%. Fue difícil (para ellos) salir de las píldoras y decir: «Oh, te cobraré todos los meses». Innovar el modelo de negocio era importante. No hicieron eso. Entonces McKinsey y Accenture estarán ocupados sirviendo a sus clientes con tantas dislocaciones (por eso aconsejo a los fundadores que aconsejen). Encuentre estrategias disponibles en un mercado único y sirven a alguien (Accenture no puede caer en el mercado).
Pero ellos también se volverán a repensar. Entonces, estas pequeñas empresas que no compiten con ellas hoy marcan mis palabras. Diez años después, competirán con ellos. Y esas grandes empresas: McKinsey, BCG, Accenture, TCS, Infosys, todas tienen un dilema innovador (y preguntándose): ¿cuándo lo hacen? (¿Cuándo puedo cambiar a un modelo de IA basado en resultados?) Porque, como empresa pública, mis ingresos se reducirán de ingresos predecibles a ingresos basados en servicios públicos.
El otoño pasado, recorté $ 100 millones de mis fondos recientemente recaudados para concentrarme en ser un «compañero de equipo de IA». ¿Qué hace herramientas de IA con sus verdaderos compañeros de equipo de IA?
Hay muchas palabras de moda en la industria. Primero, fueron copilotos, luego herramientas de IA, agentes de IA, compañeros de equipo de IA. Por lo tanto, el artículo de Mayfield es que los compañeros de equipo de IA son compañeros digitales que trabajan con humanos en objetivos compartidos y obtienen mejores resultados. La tecnología en la que se puede construir podría ser tecnología de agente o copiloto. La manifestación de esto es: «Soy un compañero de equipo de recursos humanos. Soy un compañero de equipo de ingeniería de ventas». El propósito no es comerciar. El objetivo es formar un equipo y trabajar juntos.
Cuando la gente comenzó a hablar sobre sus compañeros de equipo y asistentes, sonaba novedoso, pero me pregunto si se vería genial a medida que más personas pierdan sus trabajos. ¿Existe un problema de marketing en Silicon Valley?
Absolutamente correcto, y creo que necesitamos azúcarlo. Necesitas lidiar con eso de frente. . . Sí, hay evacuación laboral, pero los humanos son inteligentes. Son jinetes. Los caballos aquí son AI. Nos repletamos. Nos reinventamos. Hoy, el enfoque está en reducir los costos, pero encontraremos formas de expandir el mercado, aumentar los ingresos. Esto sucede con cada ola tecnológica que viene. Cuando Microsoft Word llegó a la PC en el escritorio, la gente pensó (el asistente ejecutivo) estaba fuera del negocio. Entonces llegó Excel y el contador que hizo los cálculos: todos pensaron que estaba fuera de lo general. Vi lo mismo en Uber y Lyft. La gente pensaba que los taxistas desaparecerían. Pero, ¿qué pasó en su lugar? El mercado se ha expandido.
Mi artículo es cómo no había líneas fijas en los mercados emergentes como India, China y África, no se podía cavar cobre, por lo que se convirtieron en teléfonos móviles inalámbricos, eso es lo que sucede en muchos mercados. AI hace un trabajo que los humanos ni siquiera pueden servir a sus clientes. Entonces, a largo plazo, soy muy, muy optimista. A corto plazo, hay dolor, pero no hay dolor ni ganancias.
Hablando de codificación, el contrato de «codificación de ambientes» recientemente anunciado se centra en una compañía israelí de seis meses con un ingreso mensual de 250,000 usuarios por mes y una compañía israelí de seis meses que alcanzó los $ 200,000. Otra compañía israelí, Wix, lo compró por $ 80 millones en efectivo. ¿Esa matemática tiene sentido para ti?
De hecho, las matemáticas no tienen sentido en estos días. Estamos en la era de la IA. No sé qué pasará. Me sorprende que solo se hayan vendido $ 2.4 millones en ingresos (anuales repetidos). Pensaste que sería $ 800 millones, ¿verdad? (Risas) En el mundo de hoy, no lo sabes. Es el mercado.
¿Cómo invierte en ese mercado?
Es donde provienen de recetas secretas de personas cuyos inversores están probados. Rompieron el código. No es ciencia. Es arte. Es como 10,000 horas (reglas). Cuanto más practiques esto, mejor serás. Y compañías que han existido durante 50 o 60 años: hemos visto todo tipo de burbujas.
La regla número uno es tener su propia estrella del norte. FOMO es para las ovejas, por lo que hay disciplina y no hay fomo. Y si tiene estas dos o tres cosas, entonces no hay estrategia ni miedo por la suya (lo hace bien). Recuerda una cosa. Para aquellos que son VC (dentro de esta audiencia), estamos involucrados en el negocio de administración de dinero. No se trata de recopilar logotipos. Tomamos un poco de dinero y los hacemos más grandes.
Durante esta parte (del ciclo), se ganará mucho dinero. Pero creo que el 80% de las personas perderán dinero. No saben lo que están haciendo.
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