รายได้ที่เพิ่มขึ้นอาจปกปิดปัญหาอัตรากำไรของสตาร์ทอัพด้าน AI

การนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาดอาจเกิดขึ้นได้เร็วสำหรับสตาร์ทอัพด้าน AI แต่การติดตามด้านการเงินนั้นยุ่งยากกว่า สำหรับเงินที่ออกจากธุรกิจ Altery จะออกบัญชีการชำระเงินและวงเงินใช้จ่ายให้กับบริษัทที่เพิ่งก่อตั้ง ซึ่งช่วยให้ผู้ก่อตั้งเห็นว่าทีมใช้จ่ายอะไรไปกับผู้ให้บริการโมเดลและบริการคลาวด์ Stripe Billing จัดการค่าสมัครสมาชิกหรือค่าธรรมเนียมตามการใช้งาน AvaTax ของ Avalara ช่วยคำนวณภาษีธุรกรรมสำหรับสินค้าดิจิทัลในเขตอำนาจศาลต่างๆ บริการนายจ้างตามสัญญาของ Deel จัดการต้นทุนและเอกสารในการจ้างผู้เชี่ยวชาญในต่างประเทศ แต่ละบริการจัดการปัญหาทางการเงินเพียงเรื่องเดียว ไม่มีบริการใดให้คำตอบแก่ผู้ก่อตั้งว่าลูกค้ารายถัดไปสำหรับเครื่องมือ AI จะทำกำไรได้หรือไม่

คำถามนี้สมควรได้รับความสนใจมากขึ้นตอนนี้ที่ต้นทุนการเขียนโค้ดผลิตภัณฑ์ลดลง ทีมงานขนาดเล็กสามารถนำเครื่องมือไปถึงผู้ใช้โดยไม่ต้องมีทีมพัฒนาขนาดใหญ่ แต่กลับพบว่าผู้ใช้แต่ละคนทำให้เกิดค่าใช้จ่ายสำหรับการอนุมาน การจัดเก็บข้อมูล หรือการดูแลด้วยตนเอง การเพิ่มยอดขายอาจทำให้รายได้สูงขึ้น แต่ค่าใช้จ่ายในการให้บริการลูกค้าเหล่านั้นก็สามารถเพิ่มขึ้นในอัตราเกือบเท่ากัน

นักลงทุนซอฟต์แวร์จากโลกดั้งเดิมมักให้ความสำคัญกับอัตรากำไรขั้นต้นที่สูง เพราะการให้บริการลูกค้าเพิ่มเติมหนึ่งรายมักมีต้นทุนต่ำ ความคาดหวังนี้ยากที่จะรักษาไว้กับข้อเสนอด้าน AI ผู้ใช้ที่ส่งคำค้นหาจำนวนสิบเท่าของปกติก็อาจใช้ความจุโมเดลเพิ่มขึ้นสิบเท่าเช่นกัน โดยไม่คำนึงถึงค่าธรรมเนียมรายเดือนที่คงที่

ลองนึกถึงบริการสมมติที่คิดค่าธรรมเนียม $100 ต่อผู้ใช้ต่อเดือน ด้วยการเรียกใช้โมเดล โฮสติ้ง และการสนับสนุนโดยตรงที่กินเงิน $30 บริษัทจะเหลือ $70 ก่อนค่าแรง ค่าโฆษณา และค่าใช้จ่ายอื่นๆ หากการอัปเดตทำให้ต้นทุนการส่งมอบโดยตรงเพิ่มขึ้นเป็น $60 ในขณะที่ราคาขายยังคงเท่าเดิม รายได้จะคงที่ และจำนวนเงินที่เหลือเพื่อจ่ายค่าใช้จ่ายดำเนินงานจะลดลงเหลือ $40 จำนวนผู้ใช้ที่เพิ่มขึ้นสามารถปกปิดการเสื่อมถอยนี้ได้ชั่วระยะเวลาหนึ่ง

ผู้ก่อตั้งอาจมองข้ามความตึงเครียดโดยมุ่งเน้นที่จำนวนสมาชิกและรายได้ประจำรายเดือน ในขณะที่ดูค่าใช้จ่ายของผู้ขายเฉพาะเมื่อสิ้นเดือน สำหรับผลิตภัณฑ์ที่พึ่งพาการใช้งาน แนวทางการสอบสวนที่มีประโยชน์กว่าคือว่ารายได้ ต้นทุนทางตรง และกระแสเงินสดออกเปลี่ยนแปลงไปพร้อมกันอย่างไรเมื่อลูกค้าเพิ่มการบริโภคของพวกเขา

บริษัทที่ให้ความสำคัญกับ AI ควรมีมุมมองที่ตรงไปตรงมาของต้นทุนผันแปรที่แยกตามลูกค้าหรือประเภทงาน การอนุมานโมเดล การดึงข้อมูล การจัดเก็บ และการเรียกใช้แหล่งข้อมูลของบุคคลที่สามล้วนเป็นส่วนหนึ่งของภาพนั้น ค่าแรงและเครื่องมือสมัครสมาชิกคงที่ก็เกี่ยวข้องเช่นกัน แต่ตอบคำถามที่แตกต่างเกี่ยวกับการใช้เงินสดโดยรวมของธุรกิจ

ผู้ก่อตั้งสามารถเริ่มต้นด้วยสามขั้นตอน ประการแรก: จับคู่ค่าธรรมเนียมที่เรียกเก็บจากการบริโภคจริงของผู้ใช้กับต้นทุนโดยตรงในการให้บริการ ประการที่สอง: ระบุบัญชีหรือฟังก์ชันที่อยู่เบื้องหลังปริมาณงานที่มากเกินไป ประการที่สาม: ตรวจสอบระยะเวลาของกระแสเงินสดเข้าจากลูกค้าเมื่อเทียบกับกระแสเงินสดออกไปยังผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน ข้อตกลงรายปีและค่าใช้จ่ายคลาวด์รายเดือนอาจทำให้เกิดปัญหาสภาพคล่องแม้ว่าบริการจะดูมีกำไรในสเปรดชีต

มาตรการควบคุมการใช้จ่ายมีประโยชน์ แต่เป็นเพียงส่วนหนึ่งของการแก้ไข การจำกัดการชำระเงินคลาวด์สามารถป้องกันไม่ให้ใบแจ้งหนี้ที่ไม่คาดคิดขยายตัว แต่ไม่สามารถแก้ไขระดับราคาที่มีต้นทุนในการให้บริการสูงกว่ารายได้ที่เก็บได้อย่างต่อเนื่อง สิ่งนั้นต้องมีการปรับเปลี่ยนราคา ขีดจำกัดการใช้งาน การเลือกโมเดล หรือสถาปัตยกรรมผลิตภัณฑ์

สัญญาณที่ดีที่สุดของสุขภาพคืออัตรากำไรขั้นต้นดีขึ้นเมื่อการใช้งานขยายตัว ธุรกิจสามารถลดต้นทุนของแต่ละงานโดยส่งคำค้นหาพื้นฐานไปยังโมเดลที่มีต้นทุนต่ำกว่า จัดเก็บผลลัพธ์ทั่วไป หรือปรับปรุงฟังก์ชันที่ทำให้เกิดคำขอมากเกินไป นอกจากนี้ยังอาจพบว่าผู้ใช้ยินดีจ่ายพรีเมียมสำหรับกระบวนการที่มีมูลค่าสูงเฉพาะแทนที่จะใช้งานผู้ช่วยที่กว้างขวางอย่างไม่จำกัด

สำหรับผู้สร้างสตาร์ทอัพ ปัญหาคือเรื่องระยะเวลาการใช้เงินสด สำหรับผู้สนับสนุนทางการเงิน เป็นการตรวจสอบว่าการได้มาซึ่งผู้ใช้ที่รวดเร็วสามารถกลายเป็นกำไรที่สม่ำเสมอได้หรือไม่ บริการที่ช่วยให้บริษัทขนาดเล็กรับชำระเงิน ออกใบแจ้งหนี้ลูกค้า จัดการงานด้านภาษี และจ้างพนักงานทั่วโลกนั้นหาง่ายขึ้นเรื่อยๆ แนวปฏิบัติที่ยากกว่าคือการติดตามว่าความต้องการที่เพิ่มขึ้นแต่ละส่วนส่งผลต่ออัตรากำไรและสภาพคล่องอย่างไร ก่อนที่การเติบโตจะทำให้บทเรียนกลายเป็นบทเรียนที่มีค่าใช้จ่ายสูง