Molte idee di startup legate all’intelligenza artificiale sono ancora poco più che “involucri” superficiali costruiti su modelli esistenti. Ma poiché i creatori di modelli di intelligenza artificiale aggiungono più funzionalità, gli investitori sono diffidenti nei confronti delle startup che potrebbero diventare così facilmente inutili.
Caso in questione: durante l’esame di oltre 4.000 domande per l’acceleratore congiunto di intelligenza artificiale per le startup indiane gestito da Google e dalla società di enterprise capital Accel, hanno dominato le idee “wrapper”. Ma nessuna di loro period tra le cinque startup dell’ultimo gruppo, ha detto a TechCrunch il accomplice di Accel Prayank Swaroop (nella foto sopra).
Annunciato a novembre, il programma Atoms incentrato sull’intelligenza artificiale di Google e Accel mira a sostenere le startup in fase iniziale che costruiscono prodotti IA collegati all’India. Le startup selezionate per l’ultimo gruppo riceveranno fino a 2 milioni di dollari in finanziamenti da Accel e dall’AI Futures Fund di Google, insieme a un massimo di 350.000 dollari in crediti per cloud e intelligenza artificiale da parte di Google, hanno affermato le aziende.
Circa il 70% delle domande respinte erano “wrapper” – startup che sovrapponevano funzionalità di intelligenza artificiale come i chatbot al software program esistente ma “non stavano reinventando nuovi flussi di lavoro utilizzando l’intelligenza artificiale”, ha affermato Swaroop.
Molte delle restanti domande respinte, ha affermato Swaroop, rientravano in categorie affollate come l’automazione del advertising and marketing e gli strumenti di reclutamento basati sull’intelligenza artificiale, aree in cui gli investitori vedevano poche novità. Le startup in questi settori spesso faticano a differenziarsi, ha affermato.
Ciò non è, forse, sorprendente. Il programma di quest’anno ha ricevuto quasi quattro volte le richieste rispetto ai precedenti gruppi Atoms di Accel, con molti fondatori alla prima esperienza.
Il crescente ecosistema di intelligenza artificiale dell’India rimane in gran parte concentrato sulle applicazioni aziendali e Swaroop ha affermato che le applicazioni lo riflettono. Circa il 62% delle candidature si è concentrato su strumenti di produttività e un altro 13% sullo sviluppo e sulla codifica di software program, il che significa che circa tre quarti delle applicazioni erano idee software program aziendali piuttosto che prodotti di consumo. (Swaroop sperava di vedere più idee per l’assistenza sanitaria e l’istruzione.)
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13-15 ottobre 2026
Jonathan Silber, co-fondatore e direttore dell’AI Futures Fund di Google, ha affermato che le cinque startup selezionate si allineano strettamente con le aree in cui Google si aspetta che l’intelligenza artificiale veda un’adozione più profonda nel mondo reale.
Il programma non richiede alle startup di utilizzare esclusivamente i modelli di Google, ha affermato Silber, sottolineando che molte aziende combinano più modelli a seconda del flusso di lavoro. L’obiettivo, ha affermato, è raccogliere suggestions dalle startup su come i modelli di Google si comportano nelle applicazioni del mondo reale.
Le intuizioni di queste startup possono poi essere trasmesse ai workforce di Google DeepMind per contribuire a migliorare i modelli futuri, creando quello che Silber ha descritto come un “volano” tra la sperimentazione delle startup e lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. “Se un’azienda utilizza un modello alternativo, significa che Google ha del lavoro da fare per costruire il miglior modello sul mercato”, ha detto a TechCrunch.
Le startup selezionate quest’anno sono:
- K-densoche sta creando un “co-scienziato” dell’IA per accelerare la ricerca in campi come le scienze della vita e la chimica;
- Dodge.aiche sviluppa agenti autonomi per sistemi ERP aziendali;
- Laboratori di persistenzache si concentra sull’intelligenza artificiale vocale per le operazioni dei name middle;
- Zingrollche sta costruendo una piattaforma per movie e spettacoli generati dall’intelligenza artificiale;
- Piano di livelloche applica l’intelligenza artificiale all’automazione industriale nella produzione automobilistica e aerospaziale.
