Ponto de inflexão para startups de Blockchain, IA e realidade mista
Publicados: 2018-06-27A falha de inicialização pode ser atribuída a vários fatores, mas existem alguns pontos de inflexão possíveis quando as startups são capazes de construir grandes negócios
As startups têm visto grandes histórias de sucesso desde os últimos anos, com algumas novas empresas não apenas atingindo o sucesso , mas mudando a face dos negócios.
Mas para cada startup de sucesso, inúmeras outras não conseguem torná-la grande.
Uma falha de inicialização pode ser atribuída a vários fatores. Tentamos analisar o possível ponto de inflexão quando startups em determinadas tecnologias poderão construir grandes negócios.
BlockChain
Todos, mesmo os maiores céticos do Bitcoin e diferentes formas criptográficas de dinheiro, tiveram coisas boas a dizer em apoio à inovação Blockchain, que tem o potencial de causar a maior interrupção em qualquer forma de transação. No entanto, faz muito tempo desde que a tecnologia Blockchain foi construída e ainda não vimos nenhuma aplicação importante dela.
Pode-se argumentar que, como Blockchain é a tecnologia sobre a qual o Bitcoin é construído , seu principal uso é como um sistema de pagamento ou, conforme evoluiu, uma reserva de valor. Os outros casos de uso do Blockchain, como verificação de autenticidade, armazenamento distribuído, plataforma de negociação descentralizada, contratos inteligentes e como um livro-razão imutável, foram tentados, mas não foram bem-sucedidos.
A revolução bancária
Quando as criptomoedas como o Bitcoin surgiram como uma forma gratuita e instantânea de trocar valor sem a necessidade de um intermediário, todos pensaram que isso revolucionaria o setor bancário. No entanto, para nosso desgosto, as coisas não saíram como esperado, pois a especulação e a ganância assumiram o controle.
O Bitcoin, em vez de se tornar uma moeda funcional, assumiu o manto do ouro digital. O hype da “revolução bancária” também diminuiu significativamente com o aumento das taxas de transação e o tempo necessário para consumar, embora a adoção tenha crescido em todo o mundo.
Até os bancos começaram a respirar aliviados, pois seus próprios medos de serem superados pela moeda digital diminuíram, pelo menos no futuro próximo.
A tecnologia Blockchain subjacente deve ser segura para todos, não apenas para as pessoas com experiência em tecnologia. Os sistemas bancários apoiados pelo governo fornecem várias formas de títulos, como garantias FDIC, reversibilidade de ACH, verificação de identidade, padrões de auditoria e há um sistema de investigação se as coisas derem errado que não são atualmente abordadas em criptomoedas.
Hacks recentes, como Bitfinex ou Coincheck, mostram que ainda não é seguro negociar criptomoedas , especialmente para aqueles que não são conhecedores de tecnologia e mais vulneráveis, pois ficam abertos ao maior risco de serem hackeados e spam.
Um dos outros grandes desafios que um serviço baseado em blockchain deve abordar é a escalabilidade. O desafio de lidar com milhares de transações por segundo para todo o sistema e replicar todo o livro-razão em cada nó da rede é enorme.
Existem também várias plataformas de contabilidade distribuídas que impulsionam os negócios digitais e estabelecem as bases para a economia programável. Embora o caminho para a economia programável seja longo até que haja uma estrutura unificada semelhante ao que o TCP/IP fez para todo o ecossistema da Internet.
Outros casos de uso, como contratos inteligentes, também são interessantes , pois criam uma rede de computação mundial que pode eliminar totalmente a necessidade de terceiros centralizados. No entanto, os contratos inteligentes ainda têm um longo caminho a percorrer, pois o recente incidente DAO provou que os contratos inteligentes ainda podem ser enganados.
Todo mundo acredita que o Blockchain pode ser feito para se encaixar em quase qualquer setor da vida moderna, no entanto, mesmo depois de quase 10 anos desde o início da tecnologia Blockchain, não há um setor em que tenha assumido e ameaçado os titulares.
As idéias de sua aplicação são ótimas, mas a execução dessa tecnologia de mudança de jogo ainda é muito lenta. Existem cerca de 9 empresas de blockchain que receberam um financiamento de mais de US$ 100 milhões, mas ainda estão em um estágio inicial de desenvolvimento de produtos.
Inteligência Artificial (IA)
Embora a IA esteja sendo adotada em diferentes negócios, incluindo comércio eletrônico, tecnologia da saúde, edtech, fintech etc., ela enfrentou alguns desafios únicos. Existem várias startups que afirmam usar IA, mas, infelizmente, poucas farão o corte e construirão negócios sustentáveis.
Um dos maiores desafios é identificar claramente se a empresa está realmente usando a IA para resolver problemas. Embora a maioria das empresas possa estar usando Machine Learning, ela não se qualifica necessariamente para ser uma empresa de IA.
Para se qualificar, o sistema deve ser baseado em algoritmos de autoaprendizagem e ser capaz de tomar suas próprias decisões com constante auto-aperfeiçoamento. Para ter sucesso em um sistema de IA, deve haver uma combinação certa de outras tecnologias, como PNL, Deep Learning e tecnologia relacionada, que a maioria das startups no espaço de IA não reconhece.
Além disso, toda startup de IA exige mais fundadores focados em tecnologia com habilidades em física, matemática, cognitiva, ciência da computação, que podem construir modelos complexos com muitas habilidades matemáticas e de resolução de problemas. É preciso muita paciência para construir uma empresa de IA, principalmente quando o talento é escasso. As 5 Grandes do Vale do Silício oferecem muito dinheiro para esse talento que poucas startups podem pagar.
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Como a equipe certa é essencial para dimensionar o sistema, a (in)disponibilidade de talentos é um grande impedimento na expansão da startup de IA.
Também é importante ter uma compreensão profunda dos clientes em potencial para entender seus problemas e obter seus dados. O acesso aos dados é a chave . Uma vez que os dados estejam disponíveis, eles devem ser limpos, estruturados e rotulados. Sem dados estruturados adequadamente, os modelos não podem ser treinados. Se os dados não forem de qualidade suficiente, são necessários muito capital e tempo para corrigi-los com trabalho humano.
A IA tem muito potencial em todos os setores, mas precisa de mais visibilidade de onde começar com um aplicativo. As startups de IA também têm um longo ciclo de gestação e normalmente podem levar até dois anos antes que a receita comece a chegar. Há uma necessidade de preencher a lacuna entre a ideia teórica e a aplicação real do produto.
Veículos autônomos é uma das verticais onde se espera que a IA tenha o máximo impacto. Mais de US$ 7 bilhões já são investidos no espaço pelos principais VCs e fabricantes de carros gigantes, mas a IA em tecnologia autônoma ainda está onde a computação estava nos anos 60.
Isso significa que, embora a tecnologia seja incipiente, ela não é modular e ainda não foi determinado como as diferentes partes se encaixarão. Os recentes acidentes do veículo Tesla ou o acidente do Uber mostram que desenvolver um sistema baseado em IA que possa ser fabricado e implantado em escala com hardware econômico e sustentável é um desafio.
Grandes conjuntos de dados são essenciais para treinar os modelos de IA, pois o impacto das falhas é fatal. Empresas como Waymo, GM, Lyft, Uber e Intel, e até mesmo a locadora de carros Avis, reconheceram isso e formaram parcerias com potenciais rivais, compartilhando dados e serviços na busca de construir um verdadeiro veículo autônomo e a infraestrutura que apoie isso.
Nas últimas décadas, a IA passou por ciclos de hype e desilusão, mas recentemente começou a ganhar força no mundo dos negócios. Não há disputa sobre sua capacidade de atender melhor os clientes.
Um negócio bem estabelecido não muda da noite para o dia, especialmente quando envolve tecnologia difícil de entender e percebida como uma ameaça pelas pessoas que se destina a ajudar. Construir e implantar sistemas de IA requer uma estratégia sólida em torno dos resultados de negócios desejados, casos de uso direcionados, ativos de dados, algoritmos, computação de alta escala, integração de processos, gerenciamento de mudanças, alinhamento de incentivos, suporte executivo e responsabilidade.
Embora esteja em uma encruzilhada interessante, está se tornando um lugar comum em nossas vidas cotidianas, seja na navegação ou em assistentes pessoais como Siri e Alexa.
Realidade Mista
A realidade virtual e a realidade aumentada são outras duas grandes disrupções tecnológicas que já existem há algum tempo. Muitas startups estão tentando fazer parte da próxima revolução VR e muitas outras devem vir, já que a expectativa projetada para o mercado AR/VR é enorme.
O surgimento da Realidade Virtual começou em 2012, crédito para a campanha Kickstarter de Palmer Luckey para o dispositivo Oculus Rift. Desde então, o ecossistema de RV começou a florescer e a tecnologia começou a receber muita atenção. As empresas de pesquisa começaram a prever grandes números para os próximos anos e atingiram o pico do ciclo de hype.
Na realidade, porém, o mercado de RV tem crescido continuamente, mas nunca atingiu os grandes números esperados. Todas as grandes empresas de tecnologia estão apostando nisso atualmente, seja Microsoft, Google, Facebook, Apple ou Valve. John Riccitiello, CEO da Unity, disse que a VR começará a decolar em 2019, mas, como vemos, ainda estamos a alguns anos da interrupção.
Uma das principais razões para esse crescimento mais lento do que o esperado é que o preço do VR é muito alto. Dispositivos de montagem de cabeça VR de alta qualidade, como Oculus Rift, HTC Vive, são muito caros (US $ 600-900) e precisarão ser alimentados por um PC poderoso para oferecer uma experiência decente. Além disso, os PCs prontos para VR também são caros (US$ 1.000) e o custo combinado da experiência proíbe a adoção.
As simulações virtuais disponíveis hoje também não são perfeitas. A emulação da experiência visual em VR não é grande e o cérebro do usuário ainda é capaz de ver pixel e entender que não é real. Além disso, os HMDs existentes exigem que o usuário monte câmeras externas, calibre sistemas e manuseie muitos cabos. Isso é difícil para um cliente genérico usar.
Outro fator importante é o conteúdo, que é muito pobre. Atualmente não existem jogos AAA para realidade virtual . A maioria dos jogos disponíveis são de estúdios independentes, feitos com a ajuda de produtores de fones de ouvido para aumentar o mercado.
Para VR tirar proveito dos preços de hardware VR tem que cair drasticamente. Isso atrairá compradores que, por sua vez, atrairão mais produtores de software e somente após atingir uma massa crítica, os grandes estúdios acharão interessante começar a criar aplicativos de alta qualidade . Ainda há desafios para adoção como doença de simulação, espaço na casa ou (des)conforto dos usuários em ter o fone de ouvido preso no rosto por horas.
Em nossa opinião, a RV encontrará mais adoção em áreas B2B antes que o B2C entre em ação. Há casos de uso atraentes em Treinamento, MRO, Saúde que podem ser abordados por meio da RV.
A RV móvel, que deve enfrentar os desafios de preço, adoção em massa, facilidade de uso, etc., tem suas próprias restrições. O desafio mais óbvio e bem discutido dos aplicativos de realidade virtual móvel é o orçamento de energia e as restrições térmicas muito mais limitados quando comparados ao seu equivalente em PC desktop.
Embora os Chips móveis possam incluir um arranjo de CPU octa-core decente e alguma potência de GPU notável, não é possível executar esses chips a todo vapor, devido ao consumo de energia e às restrições térmicas mencionadas anteriormente.
À medida que a indústria de RV se expande, um dos pontos mais brilhantes pode ser o que chamamos de fones de ouvido “autônomos”. Estes são dispositivos que não estão amarrados nem conectados a um smartphone. Em vez disso, eles têm sistemas integrados de computação e comunicação. Acredita-se que o Google e o GameFace Labs estejam trabalhando nesses sistemas.
Empresas como Nvidia, ARM, AMD já estão trabalhando na largura de banda da memória, que é limitada em dispositivos não vinculados. Suas GPUs integradas podem economizar 50% de largura de banda usando tecnologias de compressão. Além disso, a chegada da próxima geração de rede móvel, amplamente conhecida como 5G, desbloqueará todo o potencial da tecnologia VR e AR.
Os atuais padrões de rede 4G restringem severamente a proliferação de VR/AR, graças a limitações de largura de banda, latência e uniformidade. Experiências de VR e AR de alta qualidade exigem que muitos dados sejam processados. Isso é bom para aplicativos locais, mas se os dados forem alimentados remotamente, isso pode sobrecarregar a rede.
É aqui que as velocidades significativamente mais rápidas e a menor latência do 5G virão em socorro. Os especialistas antecipam que o 5G trará uma melhoria de 10 vezes na taxa de transferência , uma diminuição de 10 vezes na latência, uma melhoria de 100 vezes na capacidade de tráfego e uma melhoria de 100 vezes na eficiência da rede em relação ao 4G.
A Realidade Aumentada, que tem alguma sobreposição de tecnologia com a VR, é diferente da VR e serve a propósitos diferentes. Prevê-se que a Realidade Aumentada mude completamente nosso modo de vida , pois espera-se que nos faça mudar de smartphones para usar um par de óculos AR.
É preciso mencionar que a atual geração de óculos AR é prematura e inutilizável para os clientes. Em termos de tecnologia, está muito atrás da RV, mas como não possui desafios de conteúdo, pode-se esperar que, uma vez que a tecnologia esteja madura, possamos ver uma adoção muito mais rápida.
Para concluir, essas disrupções tecnológicas têm muito potencial para mudar a vida humana de maneira significativa. Em uma era digital em que os dados estão alimentando a maior parte da inovação, as empresas precisam ser mais responsáveis em questões como privacidade de dados. Incidentes recentes envolvendo o Facebook e a Cambridge Analytica em relação ao uso não autorizado de informações pessoais levaram ao debate mundial sobre o lado sombrio da inovação.
A China está se tornando uma potência para as tecnologias de IA, pois suas empresas têm acesso a uma enorme quantidade de dados sem levar em consideração a privacidade. Além disso, um grande mercado doméstico garantirá que as startups chinesas escalem rapidamente e possam ameaçar a ordem mundial. No outro extremo do espectro está a UE, que coloca um prêmio de privacidade de dados pessoais que se reflete no regulamento GDPR.
No entanto, todos os principais países começaram a falar sobre suas próprias leis de privacidade de dados, mas ainda existem áreas cinzentas sobre propriedade e responsabilidade de dados que levarão algum tempo para evoluir. Espera-se, portanto, que seja alcançado um equilíbrio certo entre reguladores, inovadores e público para garantir que essas tecnologias realizem seu potencial e construam grandes negócios.
[Este artigo é de coautoria de Shailesh Ghorpade, sócio-gerente e CIO da Exfinity Venture Partners e Mohit Babu, Associado da Exfinity Venture Partners.]