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下一個獨角獸可能不會僱用任何人

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十年前,初創企業經常將成功等同於迅速的人數增長。公式很簡單:製造產品,籌集一輪,快速租用。更大的團隊意味著更大的賭注。但是,作為新一代初創公司的秤和更少的人,規則手冊正在重寫。他們沒有建立龐大的客戶支持或銷售團隊,並且似乎是在自動化曾經保證整個部門的自動化。他們的增長非常出色。

光標,這成為 歷史上增長最快的SaaS公司,生成 $ 200MN的收入 有30名員工。 Midjourney做了 $ 200MNN,40我很長的網站 小組 跟踪這些小而輕巧的運營商,還有一些來自歐洲的運營商。瑞典可愛的團隊有25個團隊,並取得了成就 一項$ 18億美元的估值 發射僅六個月後。 Vlayer Labs總部位於華沙,獲得了保證 $ 1000萬美元的預資金 有20名員工,而總部位於柏林的Juna AI籌集了 $ 750萬美元 與七人團隊。

這些不是異常值。各種創業公司都在減少,尤其是在面向消費者和金融科技領域的初創公司。在2022年, 卡塔追踪創業權益和招聘趨勢的平台發現,平均種子階段消費者初創公司的員工有6.4名員工。到2024年,這個數字已降至3.5。接下來可以完全重新定義創業世界。

想像一下,一家創業公司將在不僱用一名員工的情況下擴展到數百萬的收入。沒有生長負責人。沒有支持團隊。只是代碼,機器人,甚至在控制室中的一個或兩個創始人。 在2024年 – 鑑於AI的突破速度 – 一生 – Openai首席執行官Sam Altman 預測一人獨角獸的興起。聽起來像是反烏托邦的黯淡,零工廠的創業公司比我們想像的要近。

1.0燃燒倍數成為常態

雖然AI和自動化無疑是在加速技術的“出色的Slimdown” – 稱其為初創企業時代的Ozempic時代,但這並不是唯一的駕駛員。自2021年牛市的日期以來,風險投資行業已經簽約,促使公司和投資者致力於新的熱情效率。歐洲活躍的風險投資公司的數量下降了 2022年至2024年之間的30%,而歐洲初創企業的風險資金在2024年第三季度下降了。 跌至10億美元這是自2020年第三季度以來最低的,同比下降了39%,四分之一下降了36%。

Tobias Bengtsdahl,北歐風險投資公司Antler的合夥人已經直接注意到了這一轉變。他解釋說:“我們在很早的時候就投資了,只有一到三個創始人,但是我們已經感覺到他們可以走得更遠,比過去更大。”

在鹿角之前,Bengtsdahl於2019年創立了個性化視頻消息平台Memmo $ 1000萬美元的收入 在兩年內,在20個月內擴展到150名員工。他說:“在2021年的零興趣瘋狂中,我們擁有多少工程師比我們的花費多麼重要。” “這是一個非常真實的擺動,現在投資者越來越謹慎和謹慎。”歐洲初創公司還面臨著一個更加艱難的債務市場:銀行貸款現在載有 早期公司9-13%,從幾年前接近零。

這種謹慎是在更深層的結構變化上分層的。創始人不僅花費更少的錢,還通過AI和自動化以不同的方式建立。例如,由於Github Copilot和 tabnine,這使開發人員的運輸速度更快。 2024年,Github自己的研究發現,使用Github Copilot的開發人員完成了任務 55%更快 比沒有的開發人員。在美國,僱用軟件開發職位的同比下降了15%以上 comptia

客戶支持(通常是規模規模的第一批部門之一)越來越多地由AI處理。諸如Intercom的Finai Agent等GPT驅動的助手決心 第1層支持票的80% 立即根據內部基準。這是銷售和營銷中類似的故事,例如 碧玉微風,Hubspot的AI 套房幫助在很短的時間內產生宣傳,內容和運動。對於許多創始人而言,這種AI基礎設施並不是一個秒針 – 它是一種招聘理念,早期首席執行官延遲了關鍵員工,在某些情況下,決定不填補某些角色。

隨著Ultra-Lean,AI本地初創公司成為常態,VC正在重新思考構成“可擴展”業務的事物。 莫莉改變,Spotify,Klarna和Trustpilot背後的全球風險投資公司Northzone的合夥人說,她的團隊正在發現較早的產品市場跡象,而沒有相應的建築物。對收入增長和燃燒倍數的期望也變了。 “一個1.0燃燒的倍數過去令人印象深刻,這是紀律嚴明,有效的增長的標誌 – 但它不再那麼罕見,” Alter說。 “酒吧已經移動了。”

它也正在重塑企業偵察的日常工作。 “之前,工作的一部分是掃描LinkedIn的山頂釘,但這不再是一個很好的信號,” Alter專注於垂直SaaS和AI投資。 “我們必須直接與每個創始人開著電話,以了解實際發生的事情。”她經常問探測問題:團隊為什麼要精益?什麼是自動化的,還有什麼需要人類的判斷? 有沒有計劃人類最重要的地方,而在哪裡不會?

而且曾經聘用的僱用本身的美德甚至可能是一個危險信號。 “市場上的投資者和風險投資人告訴我,他們不再有偏高的興趣。” 划船塞繆爾,網絡平台Connectd的首席執行官兼聯合創始人。 “在今年早些時候,在SXSW上,很明顯 – 除非您僱用了深度技術,否則專業知識的真正防禦能力,他們實際上將僱用視為負面。”

拆卸,然後再次拆除

桌子上的兩個銀iMac
AI已經在創業公司重塑角色。信用: Pixabay
桌子上的兩個銀iMac

TNW城市聯合辦公空間 – 最好的工作發生

一個專為技術核心的增長,協作和無盡的網絡機會而設計的工作空間。

一些創始人認為,精益時代不是關於縮小的團隊,而是關於從scratch繞AI重建的。 “如果一家公司只是將AI灑在其現有的組織圖或工作流程中,那麼收益很小,也許是5%至10%。” 喬爾·海爾馬克(Joel Hellermark),由斯德哥爾摩創建的AI公司的創始人 非常。 “我們必須願意拆除傳統的組織結構並從零開始重建。”

在過時的層次結構之上,AI的“灑水”已經在產生摩擦。員工由於擔心自己的角色而掩蓋了生產力的提高。 Ivanti/Forbes的報告發現 將近三分之一 在工作中使用AI的員工保密 來自他們的雇主。在引用的原因之一中:30%的人擔心,如果經理髮現他們的工作可能會自動化,而46%的人認為使用AI只會帶來更多的工作,而不是獎勵。當智力成倍擴展時,專為人類控制跨度而設計的組織模型會破裂。結果是AI的能力與公司可以在結構上吸收的東西之間的差距擴大。

薩那親身遇到了這個問題。 Hellermark說:“我們的原始技術堆棧是用模型不熟練的語言編寫的。” “它根本不起作用。”在兩個星期之內,他的團隊重寫了他們的建築,以使其充分地位 – 他們準備在幾個月內再次進行。最年輕的初創公司不受遺產系統或政治的負擔,最好從第一天起就可以通過AI建立(和重建)。

Shakeout還意味著重新思考最重要的人才。 “在過去的幾十年中,專業越來越狹窄,” Hellermark說。 “但是現在人們在幾週內掌握了幾年的時間。”在薩那(Sana),他們希望僱用在幾個領域具有深厚專業知識的通才,以及與智能係統合作的本能。在Hellermark的看來,這是Polymath的時代:零件操作員,部分策展人,具有品味,適應能力的人,以及知道何時信任代理商以及何時不這樣做的判斷。

在招聘很少見且角色不斷變化的景觀中,每次僱用的賭注和溢價只會越來越高。 “如果您使用光標並削減後端工程師,則必須有一個殺手級的CTO,” Alter說。

微薄的證據很難忽略。 SignalFire數據顯示,大型技術和初創公司正在招聘 大約一半的早期工人 與大流行之前相比,作為他們總僱用總員工的一部分。報告稱,公司正在發布較低層次的角色,並僱用更多經驗豐富的人來填補他們。這是一個轉變,突顯了零工人時代的中心緊張:人數較少,但期望更高。

技術龐然大物已經在前進。 在裁員可以削減近4,000個工作崗位中,馬克·扎克伯格正在建造一個 50人“超級智能”團隊 在元中,據報導,薪水達到了九個數字 在這個規模不再依賴座位中的身體的世界中,此舉表明公司將下注的人數較少,並且向他們的要求更多。

零勞動力意味著一家停滯的公司

科技的奧澤斯時代將不可避免地塑造創業文化,創新和長期韌性。但是目前,很難說出它可以證明其力量以及在哪裡可能成為結構性脆弱性。 Alter,Northzone的Alter,擔心人類成本。她說:“三個人進行30個工作會很快,但脆弱。” “想像一下有人生病了,有人正在休假,另一個人想辭職 – 那里肯定有風險。”

倦怠已經無處不在。盲目調查顯示啟動員工定期時鐘 50-60個小時,有些人超過80歲。然而,經濟學家約翰·潘卡維爾(John Pencavel)的一項斯坦福大學的研究發現,生產率在 50小時。長期以來,初創企業對速度進行了優化,但是以什麼費用?

這種壓力也擴展到創新。 Alter警告說,Ultra-Lean團隊有可能消除創造力的利潤。她說:“優化KPI是很棒的,但是初創企業必須為隨機想法留出空間 – 那些一開始並不有效的想法,但會變成非常好的想法。”帶寬有限的是,幾乎沒有時間進行實驗或發明的較慢,富有創意的麵條。

儘管如此,這個更苗條的景觀仍然有很大的希望。 Bengtsdahl說:“更少的大型僱用公司意味著更多的獨奏建築商爆發了自己的嘗試。” “這不是壞事 – 我寧願看到一個聰明的人創辦公司,也不願成為第1,375人的僱用。”

下一代初創公司將更小,但更聰明,更快,更具實驗性。儘管在技術上可能是可能的,但零工廠的創業公司可能並不希望,甚至是真正的創業公司。他說:“自動化或外包一切的業務不是一家創業公司,而只是一家停滯的公司。” “從定義上講,一家初創公司是做以前從未做過的事情,需要破壞性的人,而不僅僅是編程的代理AI。”

Bengtsdahl認為初創企業的真正美是他們挑戰現任者和不設置行業的能力 – 這意味著想法和摩擦,而不是純粹的優化。他說:“如果單個LLM能夠創建比任何人類的更高的創業公司,那將是一個悲傷的一天。”

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