Die Anzahl der gescheiterten Startups in den USA ist im vergangenen Jahr um 60% gestiegen, was eine Bedrohung für Millionen von Arbeitsplätzen darstellt und potenziell die gesamte Wirtschaft beeinträchtigen kann. Daten von Carta, einem Anbieter von Dienstleistungen für Privatunternehmen, zeigen, dass im ersten Quartal 2024 254 durch Risikokapital finanzierte Kunden Konkurs gingen, eine Rate, die mehr als siebenmal höher ist als 2019. Zu den bemerkenswerten Opfern gehören Tally, ein Finanztechnologieunternehmen im Wert von 855 Millionen US-Dollar, und das Schreibtischmietunternehmen WeWork, das 16 Milliarden US-Dollar an Schulden und Eigenkapital aufgebracht hatte.
Der Anstieg der Schließungen von Startups erfolgt, da die Finanzierung für Frühphasen-KI-Startups abnimmt, was Bedenken vor dem Platzen einer Technologieblase aufkommen lässt. Laut Financial Times führt die Finanzierungsschwäche zu einer Welle von Misserfolgen, die Risikokapitalgeber außen vorlassen. Dieser Trend bedroht andere Startups, die versuchen, ihre eigenen KI-gesteuerten Sprachmodelle zu entwickeln, und löst Bedenken aus, dass Risikokapitalgeber nicht mit den Big-Tech-Unternehmen in Bezug auf Investitionen konkurrieren können.
Die European Business Review argumentiert, dass die bevorstehende Welle von KI-Startup-Misserfolgen ein natürlicher Teil der Evolution der Technologie ist, der den Weg für Innovationen frei macht und den Weg für eine breite Akzeptanz ebnet. Der Bericht legt nahe, dass die robustesten und lebensfähigsten KI-Unternehmen, die spezifische Probleme identifiziert und praktische Lösungen entwickelt haben, weiterhin erfolgreich sein werden. Darüber hinaus bieten die Misserfolge Möglichkeiten für andere Unternehmen, Talent und innovative Technologien zu erwerben.
Der Bericht hebt jedoch auch die Grenzen von KI hervor, darunter die Schwierigkeit der Skalierung aufgrund von Hardwarebeschränkungen und dem Bedarf an erheblicher Rechenleistung. Das Wall Street Journal fügt hinzu, dass viele KI-Startups Mittel für eine große Vision ohne konkrete Beispiele oder Details gesammelt haben, was zu Schwierigkeiten bei der Entwicklung von KI-gesteuerten Sprachmodellen führt. Die Forschung von PYMNTS Intelligence zeigt, dass trotz großer Budgets und Ambitionen die meisten großen Unternehmen Schwierigkeiten haben, KI auf sinnvolle Weise einzusetzen, mit einer deutlichen Kluft zwischen dem wahrgenommenen Potenzial von KI und ihrer tatsächlichen Anwendung in der Unternehmenswelt.
