KM4BIKM4BI

Stai competendo nel modo sbagliato nell’IA (fai questo invece)

Nate B. Jones descrive cinque livelli di builder IA e sostiene che il vantaggio nasce da clienti, distribuzione e capacità di anticipare l’evoluzione dell’IA.

Nate B. Jones propone una cornice utile per i founder IA che si scoraggiano ogni volta che OpenAI o Anthropic lanciano una nuova funzione. Il punto non è ignorare i laboratori, ma smettere di competere con loro sulle capacità generiche e costruire invece un vantaggio legato a un dominio preciso.

I cinque livelli dei builder IA

Il primo livello è la passione per un’idea. È sufficiente per iniziare, ma resta fragile se il builder non ragiona su clienti, go-to-market, spazio del problema e impatto dei nuovi modelli sul prodotto.

Il secondo livello introduce l’ascolto del cliente. L’idea rimane, ma cambia quando incontra bisogni reali. Jones osserva che anche questo livello può generare side project redditizi se il prodotto risponde a un problema concreto.

Il terzo livello aggiunge la distribuzione. L’IA non è solo ciò che si mette nel prodotto o nel processo di sviluppo: può potenziare outbound, storytelling, messaggi LinkedIn personalizzati, chiamate vocali, podcast generati e canali come TikTok.

Dove il vantaggio diventa difendibile

Al quarto livello, il founder conosce profondamente uno spazio di problema e possiede una tesi specifica su come affrontarlo. L’esempio di WhisperFlow chiarisce la logica: non si tratta solo di trascrizione migliore, ma della convinzione che la voce diventi un nuovo paradigma informatico.

Il quinto livello è più raro. Richiede di capire non solo l’IA disponibile oggi, ma la sua traiettoria in un settore specifico. Questi builder anticipano agenti più lunghi, tool calling migliore, finestre di contesto più ampie o altre capacità future, e costruiscono prima che il mercato le riconosca.

La lezione

I laboratori IA non cancellano l’imprenditorialità. Si muovono velocemente, ma non possono conoscere ogni nicchia nei suoi dettagli. I founder più forti usano i progressi dei laboratori come vento a favore, combinandoli con competenza di dominio, distribuzione, tesi prodotto e visione concreta di ciò che l’IA renderà possibile.

Source