Beaucoup de ce qui fonctionnait dans le SaaS traditionnel ne s'applique plus à l'ère de l'IA. Lors de mes rencontres avec des centaines de fondateurs d'IA construisant pour l'entreprise, quelques principes fondamentaux ont émergé qui façonnent la manière dont les équipes construisent et se développent sur le marché actuel. - Les démos flashy sont faciles, construire des produits substantiels est difficile : Il faut orchestrer plusieurs modèles, affiner, évaluer et intégrer profondément, de manière spécifique au client, pour faire fonctionner l'IA en production. - 1M $ ARR n'est plus le benchmark classique de la Série A : Les startups natives de l'IA croissent plus vite que leurs homologues SaaS, certaines atteignant 5M $ ARR en environ 9 mois. Les entreprises ont désormais des budgets dédiés à l'IA et des mandats au niveau des PDG pour acheter. - Les coûts de construction s'effondrent : OpenAI vient de réduire les prix d'o3 de 80 %. Des outils comme Cursor et Lovable facilitent l'expédition d'applications complètes pour les développeurs et les utilisateurs non techniques. Attendez-vous à un afflux d'applications (et de concurrents potentiels). - La vitesse s'accumule : La vélocité des produits et l'élan de la marque au début peuvent se transformer en domination de catégorie. Des entreprises comme Cursor, Decagon et ElevenLabs ont agi rapidement, ont décroché des clients majeurs et ont construit une force de marque avant que les acteurs établis ne puissent réagir. - Les douves comptent toujours : Les gagnants deviennent des systèmes d'enregistrement, s'intégrant dans les flux de travail et construisant des intégrations verticales profondes, en particulier dans des industries complexes comme la santé et la logistique.

Pièce complète ici avec plus d'exemples et de cadres pour les constructeurs d'IA d'entreprise :