編者按：Tomasz Tunguz 是 RedPoint 的合伙人，他經常會寫一些博文，解釋創業公司碰到的問題。本文是他對AI創業公司所遇問題的一些歸納與總結，以及他所給出的一些建議。

自從寫了《人工智能代理：面向機器學習初創企業的GTM》(The AI Agency: A Novel GTM for Machine Learning Startups)之后，我遇到了很多這樣運營的公司。這些初創企業利用機器學習顛覆了傳統上由機構主導的行業：法律、會計、招聘、翻譯、收債、營銷……我將很快在該地區描繪一幅這樣的場景圖。如果你在經營一家人工智能公司，我很想聽聽你的意見。

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在會見這些創新企業時，我注意到它們面臨四個戰略問題。

首先，賣給代理商還是做代理商?

這是一個早期的戰略問題，也許是人工智能機構將面臨的***個戰略問題。許多初創公司一開始向代理商銷售產品，然后就遇到了瓶頸。

傳統代理公司對軟件的重視程度不足以產生定價權、開發快速的銷售周期，或者改變業務運營方式，以***化ML創新的價值。在某些情況下，機構會出賣自己的時間。生產率的提高并不意味著收入的增加。其他時候，代理公司更愿意像以前那樣運作。

因此，產品市場契合度較弱。構建一個業務是可能的，但很難實現起飛。在這一點上，你是繼續你的業務還是與你的客戶競爭呢?

大多數成功的初創公司都決定通過建立代理機構來與客戶競爭。相反，他們偽裝成一個擁有完全不同引擎的機構，一個由算法驅動的引擎。合并后的公司市場規模更大，毛利率也比傳統代理商高。

第二，相對于競爭對手，如何給產品定價?

起初，許多人工智能代理的價格相對于市場有很大的折扣，原因有兩個。收集培訓數據至關重要，而且比初始收入更有價值。他們以差異化的方式推銷自己的技術，買家帶著一些懷疑的態度接觸企業，這也壓低了價格。這是兩個短期價格逆風。

最終，人工智能機構應該將價格定在可比水平，甚至溢價。他們應該發展定價權。他們將比競爭對手更快地提供更高質量、更一致的工作產品。

第三，如何雇傭勞動力?

目前市場上主要有四種模式：全職員工、渠道合作伙伴、客戶員工或真正的市場。在我所見過的創業公司中，他們的決策并沒有一致的模式。

有些公司雇傭全職員工主要是為了高質量地控制端到端用戶體驗。一些公司與渠道合作伙伴(BPOs、咨詢機構、營銷機構)一起進入市場，這些渠道合作伙伴從技術中獲益，將產品銷售給現有的客戶群，并提供該機構不愿提供的技能。還有一些公司為完成工作的個體承包商創造了一個熟練的勞動力市場。也有使用客戶內部的團隊來讓軟件發揮作用。

所以說沒有什么標準模式，主要是因為每個行業都有自己的發展和動態來控制它。

不過，勞動力問題是一個很重要的問題。它影響利潤率、生成反饋數據以改進ML模型和銷售流程的能力。這是值得測試和弄清楚的。許多人工智能機構從一個模型開始，然后遷移到第二個模型。

***，AE的***類型是什么：熟悉領域還是熟悉技術?

在我見過的所有公司中，更多的公司似乎成功地使用了領域內的AEs。

在代理銷售中，關系是最重要的。買家要么喜歡他們的代理商，要么討厭他們的代理商。這種兩極性質的關系加強了AEs與現有代理商的聯系，誰應該更快地增加和推動銷售更快。

此外，許多人工智能機構專注于企業賬戶，以推動更高的ACVs。與軟件供應商相比，這種策略與為獲得更大的TAM而降低毛利率的交易是一致的。雇傭更多高級AEs遵循這種高端策略。

在這種創新的GTM中，這些戰略問題似乎是最重要的戰略問題。不同的路徑將導致不同的業務模型、數據聚合和利潤結構。

以上這些戰略問題或許作為AI機構創業者的你也會遇到，那么，你有哪些更好的解決方式呢?