Des sociétés de capital-risque comme General Catalyst investissent des milliards de dollars dans l'acquisition de sociétés de services établies et utilisent l'intelligence artificielle pour automatiser les tâches, visant à augmenter les marges bénéficiaires de 10 % à 40 % voire plus. General Catalyst a investi 1,5 milliard de dollars dans cette stratégie de "création", ses sociétés du portefeuille (comme Titan MSP) ayant atteint 38 % d'automatisation des tâches et utilisant des flux de trésorerie améliorés pour des acquisitions. Cependant, une étude de l'Université de Stanford avertit que les erreurs causées par l'intelligence artificielle peuvent entraîner une perte de productivité allant jusqu'à 9 millions de dollars par an pour les entreprises, ce qui pourrait nuire à l'amélioration de l'efficacité attendue par les sociétés de capital-risque. Malgré ces défis, les partisans estiment que la complexité de l'intelligence artificielle prouve que leur approche de jumeler des experts avec des spécialistes de l'industrie est la bonne.
Voir l'original
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
La transformation des services d'intelligence artificielle pourrait être plus difficile que ce que les investisseurs en capital-risque imaginent.
Des sociétés de capital-risque comme General Catalyst investissent des milliards de dollars dans l'acquisition de sociétés de services établies et utilisent l'intelligence artificielle pour automatiser les tâches, visant à augmenter les marges bénéficiaires de 10 % à 40 % voire plus. General Catalyst a investi 1,5 milliard de dollars dans cette stratégie de "création", ses sociétés du portefeuille (comme Titan MSP) ayant atteint 38 % d'automatisation des tâches et utilisant des flux de trésorerie améliorés pour des acquisitions. Cependant, une étude de l'Université de Stanford avertit que les erreurs causées par l'intelligence artificielle peuvent entraîner une perte de productivité allant jusqu'à 9 millions de dollars par an pour les entreprises, ce qui pourrait nuire à l'amélioration de l'efficacité attendue par les sociétés de capital-risque. Malgré ces défis, les partisans estiment que la complexité de l'intelligence artificielle prouve que leur approche de jumeler des experts avec des spécialistes de l'industrie est la bonne.