La definizione di una strategia di successo per il lancio di un prodotto basato su intelligenza artificiale richiede oggi una comprensione profonda di dinamiche di mercato radicalmente diverse dal passato. Come emerso durante l’episodio “Consigli per le startup: AI GTM, Pivoting e come assumere” del podcast Office Hours di Y Combinator, famoso acceleratore di startup, i fondatori si trovano ad affrontare sfide inedite nel tentativo di rispondere a domande fondamentali: a chi vendere e come ottenere l’attenzione del target in un ecosistema saturo. L’intervista, che ha coinvolto diversi esperti dell’acceleratore, ha delineato una mappa dettagliata per navigare la complessità del go-to-market AI, partendo dall’automazione dei settori tradizionali fino alla gestione dei cicli di vendita più complessi.
Indice degli argomenti
Strategie di go-to-market AI nei settori legacy
L’ingresso in settori definiti “obsoleti” o legacy rappresenta una delle opportunità più significative per le startup di intelligenza artificiale, ma pone interrogativi strutturali sulla modalità di ingresso nel mercato. Gustaf Alströmer, Partner di Y Combinator, analizza questa sfida identificando tre modelli di business distinti per chi desidera innovare comparti tradizionali come quello della contabilità. Secondo Alströmer, un fondatore può scegliere di sviluppare un software da vendere ai professionisti del settore, avviare uno studio “full-stack” che operi internamente o, in rari casi, acquisire una realtà esistente.
Entrando nel dettaglio della strategia “full-stack”, Alströmer avverte che si tratta di un percorso impegnativo perché inizialmente richiede la gestione manuale di processi complessi, come le chiusure di bilancio. In questa fase del go-to-market AI, la metrica fondamentale da monitorare non è il fatturato immediato, ma la crescita costante della percentuale di lavoro automatizzata. Alströmer sottolinea l’importanza di questa visione per chi cerca capitali: “Come investitore di Serie A, mi interesserebbe di più la traiettoria del tasso di automazione che il fatturato complessivo”. Un rischio concreto è quello di scalare troppo velocemente assumendo personale umano invece di perfezionare il software, motivo per cui è essenziale mantenere una forte componente tecnica nel team per garantire risorse costanti all’automazione.
Validazione del prodotto e contatto con il mercato
Per i fondatori che non hanno una conoscenza diretta del settore in cui intendono operare, l’approccio suggerito è quello dell’immersione totale. Pete Koomen, Partner di Y Combinator, cita l’esempio di Vessence, una startup del settore legale i cui fondatori si sono stabiliti per mesi nell’ufficio di un grande studio legale a Stoccolma per costruire il proprio MVP. Questo contatto diretto permette di superare la mancanza di esposizione personale e di individuare i decision maker realmente incentivati ad adottare nuove tecnologie. Secondo Alströmer, è fondamentale “qualificare i clienti molto presto per evitare di trascinarsi in cicli di vendita aziendali infiniti”.
Il dilemma delle vendite Enterprise nel go-to-market AI
Una delle decisioni più critiche nel definire il go-to-market AI riguarda la scelta del segmento di mercato. Molte startup sono attratte dalle grandi aziende (Enterprise), ma devono fare i conti con cicli di vendita estremamente lunghi. Koomen offre una prospettiva cauta su questo punto, affermando che “vendere a una grande azienda è come una missione spaziale: difficile e lento”. Per accelerare il ritmo dell’apprendimento e comprendere i reali bisogni dell’utente, Koomen suggerisce spesso di iniziare dal mid-market, dove è possibile ottenere feedback più velocemente.
Tuttavia, esistono scenari in cui il passaggio dal mercato Enterprise è obbligato. Nico Dessaigne, Partner di Y Combinator, osserva che se il problema risolto esiste esclusivamente nelle grandi imprese, la startup non ha alternative. In questi casi, la tattica suggerita da Dessaigne per ottimizzare il go-to-market AI consiste nel “ridurre drasticamente l’ambito del prodotto (scope) per entrare con pochi utenti e accorciare il ciclo di vendita”. L’obiettivo rimane la velocità di iterazione, un elemento che può essere compromesso se ci si perde in negoziazioni infinite con colossi aziendali prima di aver validato il valore reale del prodotto.
L’uso di agenti AI nelle vendite
Il dibattito sull’automazione del processo di vendita stesso è centrale nel moderno go-to-market AI. Nonostante l’entusiasmo per gli strumenti di vendita basati su intelligenza artificiale, Koomen chiarisce che “gli AI SDR funzionano solo se inseriti in un processo di vendita che già funziona”. Questi strumenti non rappresentano una scorciatoia per chi non è ancora in grado di vendere manualmente; al contrario, il duro lavoro di definizione del manuale operativo spetta ancora interamente al fondatore.
Alströmer aggiunge che l’automazione delle vendite deve essere vista come una leva per scalare un’esecuzione già validata. Se la startup non ha ancora una base clienti consolidata, l’efficacia di tali strumenti rimane incerta. Dessaigne rafforza questo concetto segnalando un alto tasso di abbandono (churn) tra le aziende di AI SDR che vendono a startup prive di una strategia di vendita solida. Il consiglio unanime dei Partner è quello di non assumere venditori né delegare a software finché il fondatore non ha compreso perfettamente come chiudere i contratti personalmente.
Gestione dei pivot e convinzione del fondatore
Nel percorso di affinamento del go-to-market AI, molte aziende si trovano di fronte alla necessità di un cambio di strategia. Il pivot è descritto da Alströmer come un momento di estrema vulnerabilità che richiede grande energia per ricominciare. Un indicatore cruciale per decidere di cambiare rotta è la mancanza di convinzione interna, che spesso precede il declino economico.
Dessaigne riporta l’esempio di Firecrawl per illustrare come un pivot di successo possa nascere da una necessità interna. L’azienda inizialmente lavorava su Mendable, un prodotto per il Q&A della documentazione con una crescita lenta. Durante lo sviluppo, avevano costruito internamente un crawler che si è rivelato essere il componente di cui ogni altra azienda di agenti AI aveva bisogno. Nonostante avessero già ricavi significativi, i fondatori hanno avuto il coraggio di ricominciare da zero focalizzandosi sul nuovo strumento.
Identificare una “Grande Idea”
Determinare se un’idea sia “buona” o “grande” è un altro passaggio chiave nel go-to-market AI. Koomen suggerisce che in ambito startup le “buone” idee potrebbero non esistere affatto: “o sono grandi o sono cattive perché non porteranno a una grande azienda”. La validazione deve essere aggressiva, basata su vendite reali e prototipi rapidi, poiché raramente i fondatori migliori partono con la certezza di avere tra le mani un’idea enorme; la scoprono attraverso il feedback costante del mercato.
Barriere Tecniche e Strategie di Scalabilità
Spesso i fondatori temono le sfide tecniche eccessive, ma Dessaigne ribalta questa prospettiva, sostenendo che un’idea tecnicamente difficile è intrinsecamente migliore poiché garantisce un’elevata barriera all’ingresso per la concorrenza. Cita il caso di Brahante Biologics, impegnata nella costruzione di micro-fabbriche per farmaci, una sfida normativa e tecnica immensa che però ha il potenziale di cambiare il mondo.
Per gestire la complessità tecnica nelle fasi iniziali del go-to-market AI, è possibile adottare soluzioni creative che permettano di validare il prodotto senza costruire immediatamente l’intera infrastruttura. Brad Flora, Partner di Y Combinator, racconta come la sua azienda, Perfect Audience, abbia inizialmente utilizzato le API di un’altra società per costruire l’interfaccia utente, assumendo ingegneri per la parte tecnica difficile solo dopo aver ottenuto i primi utenti . Anche Koomen ricorda come Optimizely abbia iniziato con un semplice bookmarklet JavaScript per gestire i siti dei clienti prima di rilasciare una versione pubblica dell’editor visuale, permettendo ai fondatori di diventare i primi utenti del proprio strumento .
Regole per l’Assunzione e Open Source
Infine, la crescita del team deve seguire logiche di stretta necessità. Secondo Alströmer, “il momento giusto è quando sei al punto di rottura, quando le cose si rompono perché sei troppo occupato per gestire tutto”. L’obiettivo per molte startup moderne è raggiungere grandi ricavi con il minor numero di persone possibile, puntando a modelli di efficienza estrema.
In questo contesto di efficienza e fiducia, l’adozione dell’open source emerge come una tattica strategica per il go-to-market AI enterprise. Dessaigne sottolinea come progetti come Medplum (EHR) e Twenty (CRM) utilizzino l’open source per accorciare i cicli di vendita, offrendo trasparenza e risolvendo problemi di privacy attraverso il self-hosting . Questa modalità è particolarmente apprezzata dalle aziende riluttanti a condividere dati sensibili nel cloud, una preoccupazione centrale nell’era dell’intelligenza artificiale. Koomen osserva che, sebbene il self-hosting abbia un costo operativo, le startup stanno trovando modi efficienti per gestirlo, riflettendo tale valore nel posizionamento di prezzo del prodotto.
