השבוע הודיעו מייסדי Explorium, עומר הר ואור תמיר, על סגירת החברה, כמעט תשע שנים אחרי שהקימו אותה. Explorium, שהוקמה ב-2017, גייסה יותר מ-127 מיליון דולר, כולל סבב של 75 מיליון דולר בהובלת Insight Partners ב-2021, בשיא גל ההשקעות. היא פיתחה כלים שעוזרים לחברות למצוא ולהעשיר נתונים חיצוניים כדי לשפר מודלים של בינה מלאכותית. לפי הדיווחים, החברה ניסתה בשנים האחרונות להתאים את המוצרים שלה לשינויים בשוק ה-AI, אבל זה לא הספיק. "הצמיחה נמשכה עד השנה האחרונה", כתבו המייסדים, "אבל בסוף זה לא הספיק".
האירוניה ברורה. Explorium עסקה בנתונים לבינה מלאכותית שנים לפני ש-ChatGPT הפך את התחום לשיחת היום. דווקא כשהשוק התפוצץ, החברה לא הצליחה למצוא בו מקום. זה לא מקרה יחיד, וכדאי להבין למה זה קורה.
הלקח הראשון: לפעמים להקדים את זמנך זה מסוכן כמו לאחר. חברות שבנו כלים לבינה מלאכותית ב"עידן שלפני" בנו אותם לעולם שבו כל חברה מאמנת מודל משלה ומחפשת נתונים לשפר אותו. מודלי השפה הגדולים שינו את זה: הרבה חברות פשוט משתמשות במודלים מוכנים של OpenAI, גוגל או אנתרופיק, ואין להן צורך באותם כלים. כשהבעיה שהמוצר פותר משתנה, גם מוצר טוב יכול להפוך לפחות רלוונטי.
הלקח השני: כסף גדול בשיא עלול להכביד. חברה שגייסה לפי שווי גבוה ב-2021 צריכה לצמוח מהר מאוד כדי להצדיק אותו בגיוס הבא. כשהשוק מתקרר, קשה לגייס שוב בלי להוריד שווי, והמשקיעים לא תמיד מוכנים. לא מעט חברות ישראליות שגייסו בשיא נמצאות היום במצב דומה, גם אם הן לא מגיעות לכותרות.
הלקח השלישי: מהירות ההתאמה היא היתרון החשוב ביותר. בעידן שבו הטכנולוגיה משתנה כל כמה חודשים, החברות שמצליחות הן אלה שמוכנות לשנות כיוון מהר, לפעמים אפילו לזנוח מוצר שעבד. ועדיין, חשוב לזכור: סגירה של סטארטאפ היא חלק מהמודל. רבים מהעובדים והמייסדים של חברות שנסגרו מקימים את החברות המצליחות הבאות, עם הניסיון שצברו.
