Biznes starych dobrych czasów: nostalgia jako przewaga konkurencyjna

Podczas gdy Big Tech wydaje miliardy, aby przekonać nas, że sztuczna inteligencja zmieni wszystko, grupa start-upów odkryła niewygodną prawdę: konsumenci płacą znacznie więcej za ulepszanie przeszłości niż za wyobrażanie sobie przyszłości.

‍

MyHeritage wygenerował 55 milionów dolarów przychodu w trzecim kwartale 2023 roku, co oznacza wzrost o 12% rok do roku. Główny czynnik napędzający? Deep Nostalgia, narzędzie, które animuje stare zdjęcia rodzinne. W tym samym okresie OpenAI spaliła 700 mln USD na rozwój GPT-4, a jej model biznesowy jest nadal niepewny.

‍

Nie jest to odosobniony przypadek. Jest to oznaka fundamentalnej transformacji strategicznej na rynku sztucznej inteligencji: wartość ekonomiczna sztucznej nostalgii przewyższa wartość radykalnych innowacji.

‍

Ekonomia wartości emocjonalnej

Według badań przeprowadzonych przez Mordor Intelligence, rynek "usług pamięciowych AI" jest już wart 2,8 miliarda dolarów i będzie rósł o 34% rocznie do 2028 roku. Liczby to jednak tylko połowa sukcesu.

Prawdziwa rewolucja dotyczy ekonomii jednostek.

‍

FaceApp ma ARPU (średni przychód na użytkownika) w wysokości 12,99 USD, a wskaźnik retencji wynosi 78% po 6 miesiącach. Dla porównania, większość aplikacji B2C AI ma trudności z przekroczeniem ARPU w wysokości 3 USD przy retencji na poziomie 40%.

‍

Skąd ta różnica?

Komputery emocjonalne mają elastyczność cenową radykalnie różniącą się od narzędzi zwiększających produktywność. Użytkownicy są skłonni płacić za treści, które aktywują obwody neuronowe pamięci i nostalgii, podczas gdy opierają się subskrypcjom "racjonalnych" narzędzi.

‍

Badania IBM dowodzą, że treści nostalgiczne generują 2,3x większe zaangażowanie niż treści "przyszłościowe". To nie sentyment, to neuronauka: nostalgia aktywuje dopaminergiczny układ nagrody skuteczniej niż nowość.

‍

Strategia minimalnej opłacalności w przeszłości

Nostalgiczne firmy opracowały unikalne podejście strategiczne: zamiast badać nowe przypadki użycia, udoskonalają emocjonalne doświadczenia związane z ustalonymi przypadkami użycia.

‍

Prisma Labs (Lensa AI) jest doskonałym przykładem. Zamiast konkurować z Midjourney pod względem funkcjonalności, skupiła się na konkretnym przepływie pracy: przekształcaniu selfie w "magiczne awatary". Rezultat: 100 mln USD przychodów w 2022 r. przy marżach na poziomie 60%.

‍

Strategia jest celowo ograniczona:

Nie próbując rozwiązywać nowych problemów
Nie edukuje rynku w zakresie niezbadanych możliwości
Koncentruje się na już istniejących pragnieniach (poprawa zdjęć, ponowne przeżywanie wspomnień).

Jest to przeciwieństwo filozofii "10x innowacja" z Doliny Krzemowej. To 1x emocje, 10x wykonanie.

‍

Fosa konkurencyjna w strefie komfortu

Tutaj pojawia się najbardziej interesujący paradoks strategiczny: nostalgia tworzy silniejsze bariery konkurencyjne niż innowacje.

‍

Gdy użytkownik zainwestuje emocjonalnie w magazyn pamięci wzbogacony o aplikację, koszt zmiany staje się psychologiczny, a nie tylko ekonomiczny. Microsoft Research dokumentuje, w jaki sposób te "efekty przywiązania" tworzą silniejsze blokady niż jakakolwiek platforma techniczna.

‍

ReminiAI doskonale to rozumie: każde ulepszone zdjęcie staje się częścią cyfrowej tożsamości użytkownika. To nie tylko utrzymanie klienta, to integracja tożsamości.

‍

Pułapka tworzenia wartości

Istnieje jednak ukryty problem strukturalny. Badania przeprowadzone w Nature pokazują, że nostalgiczna sztuczna inteligencja działa na rynkach o sumie zerowej: nie tworzy nowej wartości, ale redystrybuuje istniejącą wartość.

‍

Kiedy MyHeritage animuje zdjęcie Twojego dziadka, nie płacisz za nową kreatywność. Płacisz za ponowne przetworzenie istniejącej kreatywności przy użyciu doskonałej technologii.

‍

Jest to cyfrowy odpowiednik renowacji dzieł sztuki: dochodowy rynek, ale taki, który nie tworzy nowych dzieł.

‍

Strategiczne implikacje są subtelne, ale kluczowe:

Ograniczenie wielkości rynku: rynek jest ograniczony ilością istniejącej nostalgicznej zawartości.
Ryzyko utowarowienia: Po udoskonaleniu technologii zróżnicowanie staje się niemożliwe.
Dług innowacyjny: Mniejsze inwestycje w przełomowe badania i rozwój powodują długoterminową podatność na zagrożenia

Model biznesowy sztucznego niedoboru

Najciekawsze spostrzeżenie dotyczy rynku czasu. Nostalgiczne firmy wykorzystują wyjątkowe okno czasowe: jesteśmy pierwszym pokoleniem z ogromnymi archiwami cyfrowymi, ale przestarzałą jakością.

‍

Zdjęcia z lat 1990-2000 istnieją, ale są ziarniste. Znane filmy istnieją, ale migoczą. Jest to idealna burza dla usług "ulepszania".

‍

Topaz Labs (ulepszanie zdjęć za pomocą sztucznej inteligencji) świetnie na tym zarobił: 50 mln USD ARR dzięki sprzedaży oprogramowania do ulepszania starych zdjęć. Marże na poziomie 80%, ponieważ podstawowy algorytm jest teraz towarem, ale wykonanie jest wyspecjalizowane.

‍

Za 20 lat, gdy wszystko będzie już w 8K HDR, ten rynek zniknie. Firmy o tym wiedzą i agresywnie zbierają żniwa, póki mogą.

‍

Sztuczna inteligencja jako emocjonalna usługa luksusowa

Prawdziwa innowacja biznesowa tych firm nie ma charakteru technologicznego: to przekształcenie sztucznej inteligencji z użyteczności w dobro luksusowe.

‍

Nikt nie musi animować zdjęć z lat 50. Ale każdy chce je zobaczyć. Powstał rynek zaspokajający potrzeby, które wcześniej nie istniały.

‍

HereAfter AI sprzedaje chatboty symulujące rozmowy ze zmarłymi krewnymi. Cena: 99 USD za instalację + 9,99 USD miesięcznie. Baza klientów: ponad 50 tys. płacących użytkowników.

‍

Nie jest to rewolucyjna technologia (GPT dostrojone do rozmów), ale rewolucyjne pozycjonowanie: od "czatowej sztucznej inteligencji" do "cyfrowej nieśmiertelności".

‍

Strategiczne konsekwencje dla przemysłu

Ta zmiana w kierunku sztucznej nostalgii na nowo definiuje cały konkurencyjny krajobraz sztucznej inteligencji:

‍

Dla Big Tech:

Google uruchomiło "Google Photos Magic Eraser" (usuwanie elementów ze zdjęć)
Meta inwestuje w "realistyczne awatary" zamiast w przyszłościowe metaverse.
Apple opracowuje sztuczną inteligencję "Memory Movies" do ponownego przetwarzania starych treści

Dla start-upów:

Finansowanie "narzędzi kreatywnych AI" spadło o 23% w 2023 r.
Finansowanie "pamięci/nostalgii AI" wzrosło o 156%.
Przejście od "budowania nowych rzeczy" do "ulepszania starych rzeczy

Ryzyko regresji konkurencji

Istnieje jednak ryzyko systemowe, którego branża nie docenia.

‍

Jeśli wszyscy optymalizują się pod kątem nostalgii, kto inwestuje w prawdziwe innowacje? Badania ArXiv dokumentują, że systemy rekomendacji przeszkolone w zakresie nostalgicznych preferencji "wzmacniają konserwatywne uprzedzenia w kolejnych cyklach".

‍

W skali branży oznacza to:

Mniej zachęt do badań podstawowych
Drenaż mózgów z projektów długoterminowych do krótkoterminowych
Stopniowa erozja zdolności do przełomowych innowacji

Możliwe, że optymalizujemy AI pod kątem zyskownego, ale ograniczonego maksimum lokalnego, poświęcając przyszłe maksima globalne.

‍

Strategiczne zalecenia dla firm zajmujących się sztuczną inteligencją

Dla tych, którzy już są na rynku nostalgii:

Dywersyfikacja przed nasyceniem rynku (oś czasu: 3-5 lat)
Inwestowanie w fosy danych (wyłączność na określone archiwa historyczne)
Rozwijanie umiejętności przydatnych w przyszłych zastosowaniach

Dla tych, którzy rozważają wejście:

Skupienie się na nieobsługiwanych niszach (nostalgia korporacyjna, pamiątki sportowe).
Celowanie w regiony geograficzne z nowszą cyfryzacją
Nie konkuruj na funkcje, ale na konkretne przepływy pracy.

Dla każdego:

Równoważenie portfeli między "komfortowymi przychodami" (nostalgia) a "zakładami na wzrost" (innowacje)
Monitorowanie sygnałów nasycenia rynku
Przygotowanie strategii transformacji dla ery po nostalgii

Podsumowanie: Przyszłość nostalgii

Nostalgia za sztuczną inteligencją nie jest chwilową modą. To stała kategoria, która ujawnia głębokie prawdy o ekonomicznej wartości emocji w erze cyfrowej.

‍

Jednak firmy, które po prostu przetrwają ten okres bez wprowadzania dalszych innowacji, grają na czas. Prawdziwą przewagę konkurencyjną zyskają ci, którzy będą w stanie zarabiać na komforcie, nie tracąc przy tym zdolności do wymyślania przyszłości.

‍

Strategicznym pytaniem nie jest to, czy inwestować w nostalgię za sztuczną inteligencją, ale jak to zrobić bez narażania na szwank długoterminowego potoku innowacji.

‍

Ponieważ za 20 lat, kiedy już wyciśniemy z siebie całą nostalgię, nadal będziemy chcieli firm, które będą w stanie nas zaskoczyć.

‍

Źródła: