Zamiast budować model – wykorzystaj istniejące narzędzie, które rozwiązuje problem
Jeszcze do niedawna wiele startupów próbowało tworzyć własne modele językowe, naśladując OpenAI czy Anthropic. Dziś to już raczej ślepa uliczka – nie tylko ze względu na koszty, ale też przesyt rynku. Inwestorzy wolą lokować środki w coś innego: aplikacje, które korzystają z istniejących modeli (jak Gemini czy Cloude). Darren Mowry, ekspert pracujący ze startupami z całego świata, zwraca uwagę, że startupy nie muszą budować własnych modeli – wystarczy, że dobrze rozumieją problem i potrafią go rozwiązać z pomocą gotowych narzędzi. Coraz popularniejsze stają się tzw. agenty AI, czyli aplikacje działające na bazie dużych modeli, które potrafią analizować dane i pomagają podejmować lepsze decyzje. W wielu przypadkach to wystarczy, żeby zbudować produkt, który faktycznie działa i może z powodzeniem trafić na rynek.
Od eksperymentów do realnych rozwiązań – gdzie AI zmienia zasady gry?
AI przestała być eksperymentem – jest narzędziem do usprawniania procesów, które są powtarzalne, przeciążone lub nieefektywne. W programowaniu automatyzuje żmudne zadania, takie jak testy, refaktoryzacja czy dokumentacja – za przykład dajmy narzędzia Cursor czy Lovable oparte na modelach typu Gemini 2.5, które pomagają programistom pracować szybciej i efektywniej. AI w medycynie wspiera diagnozowanie na podstawie obrazów, analizę struktury białek (jak AlphaFold) czy automatycznie transkrybuje rozmowy lekarza z pacjentem, co skraca czas pracy lekarza i poprawia jej jakość. Z kolei w cyberbezpieczeństwie AI pozwala na analizę ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym i szybkie reagowanie na zagrożenia.
Podsumowując, warto sięgnąć po AI tam, gdzie ludzie wykonują powtarzalną, nudną pracę, a systemy zmagają się z przetwarzaniem wielkich i rozproszonych danych – właśnie tam ta technologia przynosi największe korzyści.
Technologia to za mało. Oto trzy główne bariery dla rozwoju startupów w dobie AI
Zbudowanie własnego modelu czy dopracowanie MVP to tylko pierwszy krok. Jak wskazuje Darren Mowry, sama technologia nie wystarczy, jeśli nie idzie za nią solidna strategia biznesowa.
- Bez dobrych danych nic nie ruszy – wielu zespołom nie brakuje umiejętności, tylko dostępu do odpowiednio przygotowanych danych. To one są paliwem dla modeli – bez nich nawet najlepszy pomysł nie wejdzie na rynek.
- Brak pomysłu, jak to sprzedać – „świetne demo, ale co dalej?” – to pytanie regularnie pojawia się podczas rozmów z zespołami AI. Często brakuje klarownego planu na sprzedaż, pozyskanie pierwszych klientów i rozwój. Nawet najlepszy technologicznie produkt potrzebuje solidnego wsparcia biznesowego, żeby zaistnieć na rynku.
- Brak partnerów i trudności ze skalowaniem biznesu – w wielu przypadkach projekty nie są w stanie przeskoczyć z etapu testowego do realnych wdrożeń. Bez sprawdzonych partnerstw, kanałów dystrybucji i kontaktu z dużymi organizacjami – trudno o realną skalę.
Wyzwania i odpowiedzialność: Jak budować silny ekosystem AI?
Silny ekosystem AI wymaga więcej niż tylko dobrej technologii. Choć w Polsce nie brakuje uzdolnionych specjalistów, wyzwaniem dla startupów AI pozostaje infrastruktura, dostęp do danych, narzędzi i partnerstw biznesowych. Kluczowe jest też wsparcie w skalowaniu – od sprzedaży po ekspansję zagraniczną. Jak podkreśla Darren Mowry, to właśnie współpraca między startupami a dużymi firmami buduje fundamenty dla dynamicznego i odpowiedzialnego rozwoju AI w Polsce.
W tym kontekście doświadczeni founderzy wiedzą, że technologia jest środkiem, nie celem. Startupy, które traktują ją jako narzędzie do rozwiązywania konkretnych problemów – i wiedzą, jak z nią dotrzeć do rynku – mają dziś największe szanse. Gdy jednak skalowanie rozwiązania okazuje się wyzwaniem, warto skorzystać z pomocy doświadczonych ekspertów, którzy pomogą wypracować skuteczną strategię i otworzyć drzwi do kluczowych partnerstw. To często klucz do przejścia od działającego prototypu do produktu, który realnie działa na rynku.
Tempo zmian nadawane przez AI zaskakuje wszystkich
– To kwestia miesięcy, nie lat – mówi Darren Mowry, zapytany o moment, w którym AI będzie w stanie samodzielnie tworzyć aplikacje na podstawie prostych instrukcji. Tempo zmian jest tak szybkie, że przewagę zyskują ci, którzy potrafią działać szybko: testować pomysły, iterować i wdrażać kolejne wersje produktu. Ale ta przewaga nie jest trwała. Gdy technologia rozwija się w takim tempie, zagrożenie może przyjść z zupełnie innej strony – czasem od zespołu, o którym nikt wcześniej nie słyszał.
Wniosek? Zamiast gonić za efektownymi pokazami dla inwestorów, warto skupić się na produkcie, który realnie działa, bo zapowiadana do niedawna rewolucja AI już trwa.
Darren Mowry
Odpowiedzialny za globalną strategię Google Cloud w obszarze Go-To-Market (GTM) skierowaną do startupów. Kieruje zespołami sprzedaży oraz inżynierii klienta. Darren nadzoruje również globalne działania Google Cloud w obszarze współpracy z funduszami venture capital i private equity, a także globalne programy akceleratorów, inkubatorów i ekosystemów startupowych. Ma 25-letnie doświadczenie w doradztwie strategicznym oraz w kierowaniu działaniami GTM w sektorze technologicznym, które zdobywał zarówno w Ameryce Północnej, jak i w regionach Europy, Bliskiego Wschodu i Afryki (EMEA).
