“Il vero elemento difensivo (moat) oggi è rappresentato dal gusto (taste) e dalla velocità di esecuzione”. È una delle riflessioni di Laura Modiano, responsabile Founder Experience di OpenAI, intervenuta nel podcast EUVC condotto da Andreas Munk Holm per discutere di come l’intelligenza artificiale stia trasformando l’imprenditorialità.
Dalla validazione delle idee alla crescita delle scaleup, l’intervista ricostruisce le strategie adottate dalle startup AI-native e i cambiamenti che interessano sviluppo del prodotto, organizzazione aziendale e vantaggio competitivo. Con un’attenzione particolare alle opportunità per i fondatori europei, che secondo Modiano possono beneficiare della vicinanza ai settori dell’economia reale.
Indice degli argomenti
Dall’idea al primo pitch: come l’AI accelera la nascita di una startup
L’intelligenza artificiale sta modificando le attività che precedono la costituzione di una startup, consentendo ai fondatori di verificare più rapidamente le proprie intuizioni e prepararsi al confronto con investitori e potenziali clienti.
“Oggi i fondatori sono più tecnici che mai grazie all’uso degli strumenti IA, il che permette loro di muoversi estremamente veloci”, osserva Modiano. Anche un singolo imprenditore può utilizzare strumenti come ChatGPT e Codex per strutturare un progetto, analizzarne le criticità e confrontare diverse ipotesi di sviluppo.
Una delle applicazioni descritte nell’intervista riguarda la simulazione di interlocutori professionali. I fondatori possono chiedere ai modelli di assumere il punto di vista di un investitore, di un responsabile commerciale o di un amministratore delegato, sottoponendo loro il modello di business e le principali decisioni strategiche.
Modiano racconta di aver sperimentato personalmente questo approccio, utilizzando ChatGPT per costruire profili di interlocutori sulla base di studi psicologici, strategie di negoziazione e questionari strutturati. “Questo permette di personalizzare la narrazione, la presentazione e l’approccio strategico su misura per l’interlocutore”.
Il ricorso all’AI riguarda anche l’analisi del mercato di riferimento, la definizione dell’Ideal Customer Profile (ICP) e la preparazione degli incontri con gli investitori.
Il confronto con il modello rimane comunque una fase preliminare rispetto alla validazione sul campo. Modiano sottolinea il valore delle interviste reali con i clienti, i cui risultati possono successivamente essere elaborati attraverso l’AI per individuare ricorrenze, criticità e opportunità di miglioramento.
Dal pre-seed al product-market fit: sviluppare prodotti attraverso il feedback
Quando una startup entra nelle fasi pre-seed e seed, le priorità iniziano a cambiare. L’azienda dispone generalmente di un primo prodotto, il Minimum Viable Product (MVP), e deve confrontarsi con le esigenze degli utenti.
Secondo Modiano, l’efficienza operativa e la velocità di iterazione diventano determinanti. Le informazioni raccolte durante le interazioni con i clienti devono essere organizzate e trasformate in indicazioni utili per lo sviluppo e la validazione del mercato.
“Ogni volta che si mostra l’MVP a un cliente, si riceve un flusso di risposte che deve essere integrato in una matrice di priorità”, spiega la responsabile Founder Experience di OpenAI.
L’intelligenza artificiale può supportare questo processo attraverso la progettazione di questionari, l’analisi delle risposte e la definizione delle successive attività di sviluppo.
Resta centrale il rapporto tra la visione del fondatore e le indicazioni provenienti dal mercato. Modiano richiama la necessità di preservare una direzione precisa per il prodotto, mantenendo al tempo stesso la capacità di adattarlo ai bisogni espressi dai clienti.
È proprio da questo equilibrio che emerge uno dei temi principali dell’intervista: la trasformazione dei fattori che consentono a una startup di differenziarsi dai concorrenti.
Gusto e velocità: il nuovo vantaggio competitivo delle startup AI-native
La crescente accessibilità degli strumenti di sviluppo basati sull’intelligenza artificiale sta modificando il concetto di moat, il vantaggio competitivo che permette a un’impresa di difendere la propria posizione sul mercato.
Per Modiano, la capacità di sviluppare una soluzione tecnologica perde parte del proprio valore come barriera all’ingresso, mentre acquistano importanza la qualità della visione imprenditoriale e la rapidità con cui questa viene tradotta in un prodotto.
“Avere un gusto distinto significa possedere una visione molto chiara sull’esito finale del prodotto e sul valore reale generato per l’utente”, afferma.
Il concetto di taste, richiamato durante la conversazione, riguarda quindi la capacità di individuare le caratteristiche che rendono un prodotto realmente utile e riconoscibile. Una competenza che può dipendere dalla conoscenza approfondita di un settore, dall’esperienza professionale e dalla comprensione dei problemi degli utenti.
Dalle soluzioni puntuali ai prodotti verticali
L’evoluzione delle capacità dell’AI sta influenzando anche la tipologia di prodotti sviluppati dalle startup.
Secondo Modiano, in passato molte imprese tecnologiche si concentravano sulle cosiddette point solutions, applicazioni progettate per ottimizzare una specifica attività. Oggi diventa possibile costruire soluzioni verticali capaci di gestire processi più ampi, integrando diverse funzionalità all’interno di un’unica esperienza.
La seconda componente del vantaggio competitivo è la velocità di esecuzione, che la manager collega alla capacità di definire priorità condivise e verificare regolarmente i risultati.
“La velocità deriva dalla capacità di stabilire 2 o 3 grandi priorità mensili o trimestrali, attorno alle quali compattare tutto il team (che sia composto da 2, 5 o 50 persone) e misurare costantemente i progressi per decidere se proseguire o virare”.
La combinazione tra visione del prodotto, conoscenza del mercato e rapidità decisionale rappresenta, nella lettura di Modiano, uno degli elementi distintivi delle startup AI-native.
Come cambia l’organizzazione delle startup AI-native
Le differenze tra le imprese nate nell’era dell’intelligenza artificiale e quelle sviluppate in precedenza riguardano anche la cultura organizzativa.
Modiano descrive un modello nel quale le responsabilità diventano più trasversali e le distinzioni tra funzioni aziendali meno rigide. Le persone vengono valutate principalmente per il contributo che riescono a fornire agli obiettivi dell’impresa.
“I fondatori migliori sanno che le persone di maggior valore nel team sono quelle che si concentrano esclusivamente sull’impatto e sul valore generato per l’azienda, anziché difendere la propria qualifica”.
La collaborazione tra marketing, vendite, prodotto e ingegneria assume particolare rilevanza per ridurre la distanza tra le richieste dei clienti e le attività di sviluppo.
“Ogni membro del team deve sentirsi proprietario (owner) dell’azienda”, aggiunge Modiano, sottolineando l’importanza di una responsabilità condivisa sui risultati.
Una conoscenza aziendale accessibile all’intelligenza artificiale
Un’altra caratteristica delle startup AI-native riguarda la gestione delle informazioni interne.
“Le migliori startup AI-native comprendono il valore di una conoscenza centralizzata”, afferma Modiano.
L’obiettivo è costruire una single source of truth, un patrimonio informativo condiviso che raccolga documenti, comunicazioni e informazioni operative, rendendoli accessibili agli strumenti di intelligenza artificiale.
Attraverso piattaforme aziendali come ChatGPT Business ed Enterprise, spiega la manager, diventa possibile collegare informazioni provenienti da e-mail, chiamate e strumenti di collaborazione, creando una base di conoscenza utilizzabile dagli agenti AI.
Le applicazioni comprendono l’automazione di attività interne, l’instradamento delle informazioni verso i team competenti e la qualificazione dei contatti commerciali.
Anche organizzazioni di dimensioni ridotte possono così distribuire le attività tra persone e sistemi automatizzati, concentrando il lavoro dei dipendenti sulle opportunità considerate più rilevanti.
OpenAI e startup: opportunità di collaborazione e rischio di concorrenza
Il rapporto tra le startup che sviluppano applicazioni di intelligenza artificiale e i grandi fornitori di modelli fondamentali rappresenta un’altra questione affrontata nell’intervista.
Il rischio discusso riguarda la possibilità che aziende come OpenAI estendano progressivamente la propria offerta verso lo strato applicativo, entrando in concorrenza con le imprese che utilizzano i loro modelli.
Modiano presenta la posizione dell’azienda: “Il nostro obiettivo prioritario è creare lo strato di intelligenza (intelligence layer) su cui i fondatori e le startup possano sviluppare i propri prodotti”.
La responsabile Founder Experience indica le applicazioni verticali fortemente integrate nei processi di specifici settori come uno spazio di sviluppo per le startup, nel quale OpenAI intende operare come partner tecnologico.
“Se un’azienda sviluppa una soluzione verticale e fortemente integrata per un settore specifico, si tratta di un ambito in cui non intendiamo entrare; il nostro obiettivo è supportare tali realtà e collaborare con loro per accelerarne la crescita e le opportunità di mercato”.
Si tratta di una posizione dichiarata da OpenAI, all’interno di un mercato nel quale l’evoluzione delle capacità dei modelli continua ad alimentare il dibattito sulla difendibilità delle applicazioni.
Gli strumenti di OpenAI per le startup
Nell’intervista Modiano illustra anche le iniziative dedicate ai fondatori.
Le startup sostenute da fondi di venture capital possono accedere, attraverso i propri investitori, a programmi di crediti API e a strumenti come ChatGPT Enterprise e Codex per i team fondatori, con periodi di utilizzo gratuito previsti dalle iniziative descritte.
Per le realtà che non hanno ancora raccolto capitali, OpenAI mette a disposizione opportunità di supporto tecnico, eventi e iniziative di community, tra cui hackathon e incontri dedicati agli sviluppatori.
La manager distingue inoltre l’utilizzo delle API per sviluppare prodotti dalla scelta degli strumenti destinati all’operatività interna, evidenziando i vantaggi di una piattaforma aziendale condivisa per la gestione delle informazioni e la collaborazione.
Dalle startup alle scaleup: come diventare un’organizzazione AI-first
Il percorso di adozione dell’intelligenza artificiale presenta caratteristiche differenti per le aziende già consolidate, comprese le startup in fase avanzata e le scaleup che non sono nate AI-native.
Per analizzare le opportunità di trasformazione AI-first, Modiano propone una matrice 2×2, basata su due dimensioni.
La prima distingue i processi interni, utilizzati dal personale, dalle applicazioni rivolte direttamente ai clienti. La seconda separa gli interventi finalizzati a migliorare efficienza e produttività dalle iniziative che introducono capacità e servizi precedentemente non disponibili.
Questa classificazione permette alle imprese di individuare le applicazioni più immediate dell’AI e di valutare le opportunità di sviluppo nel lungo periodo.
Secondo Modiano, il cambiamento richiede anche una revisione dei flussi di lavoro e il superamento delle divisioni rigide tra reparti.
Un ruolo importante è attribuito alla sperimentazione interna. La manager suggerisce l’organizzazione di hackathon aziendali trimestrali, aperti alle diverse funzioni, per coinvolgere direttamente i dipendenti nella creazione di strumenti basati sull’intelligenza artificiale.
A sostegno di questa impostazione cita un’esperienza condotta all’interno di OpenAI, nella quale anche il team finanziario ha sviluppato autonomamente applicazioni durante un hackathon interdisciplinare.
L’approccio, sintetizzato nella formula everyone is a builder, punta a estendere la capacità di realizzare soluzioni digitali anche ai professionisti privi di competenze di programmazione tradizionali.
Perché le startup europee possono avere un vantaggio competitivo nell’AI
La parte conclusiva dell’intervista è dedicata alle prospettive dell’imprenditorialità europea.
Per Modiano, la vicinanza dei fondatori europei all’economia reale costituisce un elemento di differenziazione, soprattutto nello sviluppo di applicazioni verticali di intelligenza artificiale.
“I fondatori europei possiedono un grande vantaggio competitivo: lavorano a stretto contatto con l’economia reale e con settori tradizionali (manifattura, robotica, intelligenza artificiale fisica, logistica, assicurazioni e sanità)”.
La manager mette a confronto questa caratteristica con la maggiore concentrazione di una parte dell’ecosistema della Silicon Valley sullo sviluppo di software destinato ad altre imprese tecnologiche.
La conoscenza dei processi industriali, delle esigenze operative e delle specificità dei mercati viene quindi indicata come una risorsa per costruire applicazioni capaci di affrontare problemi concreti.
L’intervista si chiude con un riferimento ai risultati del report State of Enterprise AI di OpenAI. Secondo i dati citati da Modiano, il volume dei messaggi aziendali con l’AI è aumentato di otto volte, mentre i flussi di lavoro strutturati hanno registrato una crescita di diciannove volte.
La manager riferisce inoltre un risparmio medio dichiarato di 40-60 minuti al giorno per dipendente, con il 75% degli utenti che segnala un miglioramento della qualità del proprio lavoro.
“L’IA restituisce a ciascun lavoratore circa un’ora del proprio tempo al giorno, consentendo alle persone di tornare a casa prima per trascorrerlo con la propria famiglia o leggendo un libro”, conclude Modiano.
Dati che la responsabile Founder Experience collega all’evoluzione dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle imprese, dove le applicazioni stanno progressivamente interessando attività operative, organizzazione del lavoro e sviluppo di nuovi servizi.
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