Le tecnologie AI modelli stanno diventando sempre più potenti, ma le aziende si trovano ancora a chiedersi esattamente come integrarli all'interno dei loro processi operativi. Per guidare questa futura adozione da parte del settore aziendale, laboratori come Anthropic e OpenAI hanno lanciato divisioni separate, dedicate a schierare ingegneri AI presso i clienti. Queste iniziative prevedono che l'aiuto alle aziende per risolvere il “che-fare-con-i-modelli-AI” possa essere il prossimo mercato da un trilione di dollari.
Una di queste iniziative ha adesso un nome definitivo: Ode. Fondata da Anthropic e partecipata da fondi di investimento come Blackstone, Hellman & Friedman, e Goldman Sachs, Ode ha un investimento iniziale di 1,5 miliardi di dollari. La sua nascita, avvenuta nel maggio 2024, conferma una tendenza sempre più diffusa tra i laboratori di tecnologie AI di alta frontiera: vincere il mercato aziendale richiede molto di più che fornire semplicemente i modelli tecnologicamente superiori.
La nascita di Ode
Ode è nata osservando una lacuna rilevata da Blackstone durante un'analisi su diversi partner di consulenza e piccoli studi specializzati in AI. Tra questi, si è distinto un startup chiamata Fractional AI, un operatore specializzato in servizi di ingegneria AI. Subito dopo l'annuncio ufficiale di Ode, Blackstone ha acquisito Fractional come fondamenta del nuovo progetto.
Fractional era in precedenza partner dell'OpenAI, ma ha interrotto una collaborazione di 11 mesi non appena acquisita da Blackstone per dar vita a Ode. Oggi, Fractional forma la base tecnica e operativa della startup Ode: una sorta di “boutique su scala” di servizi AI personalizzati.
Chris Taylor, fondatore e Ceo di Ode, ha espresso il proprio ottimismo al riguardo: “Non è difficile immaginare di arrivare a valutazioni da trilione di dollari se eseguiamo bene. La principale sfida è gestire una crescita iperaccelerata senza compromettere la qualità”.
Il modello operativo di Ode
Ode conta oggi 100 ingegneri che lavorano a stretto contatto con Anthropic, in particolare con il team dedicato all’applicazione di AI, per individuare ambiti operativi su cui poter agire, ed elaborare soluzioni uniche per le aziende clienti.
Secondo una dichiarazione interna di Anthropic ricevuta da TechCrunch, il team interno di Anthropic continua a concentrarsi su implementazioni strategiche, allineate con l’obiettivo complessivo. Dall’altra parte, i fondi di private equity, sponsor principali di Ode, porteranno le proprie aziende affiliate come clienti potenziali. Tuttavia, i servizi di Ode non sono esclusi a questi partner: la società opera apertamente sul mercato aziendale.
I clienti ideali di Ode
I clienti ideali, per Taylor, devono essere aziende guidate da Ceo che credano fortemente nella potenzialità dell’AI. “Lavoriamo su progetti che sono una priorità assoluta per il ceo, magari il prodotto più importante da lanciare in due anni o il processo chiave da ridefinire,” spiega Taylor. Questo posizionamento gli consente di svolgere interventi di alto valore e di impatto reale.
Per operare al meglio, Ode si basa su una logica “Claude-first”, preferendo l’utilizzo delle tecnologie di Anthropic, ad esempio integrando feature specifiche come la funzione Claude Tag in Slack. Tuttavia, il loro portafoglio non è esclusivo: potranno utilizzare soluzioni rivali se rivelatesi più adatte.
Chi sono gli ingegneri di Ode
Eddie Siegel, CTO di Ode e co-fondatore di Fractional, spiega che il loro punto forte risiede nella capacità di realizzare soluzioni personalizzate, integrate a fondo nei sistemi aziendali. “La scelta del modello AI conta, certo. Ma la maggior parte dell’impegno va nello sviluppo del sistema completo, un po’ come scegliere se usare Python o Java in uno sviluppo software.”
Per Taylor, l’idea fondante di Ode è che molte aziende non specializzate in AI possono diventare grandi vincitrici del momento AI, a patto di adottarlo nel modo giusto. “Ma per farlo servono ingegneri di alto livello con esperienza in applicazioni”, conclude. “Qualcosa che la gran parte delle aziende non ha.”
La cultura tecnica di Ode
Gli esecutivi di Ode descrivono i loro ingegneri come un gruppo di specialisti generalisti di livello elitario: più della metà è composizione di ex fondatori aziendali. Sono figure poliedriche che possono gestire sfide complesse, mantenendo autonomia sull’intero ciclo di progettazione e implementazione.
Rappresentano, per citare un dirigente di Blackstone, “una specie di forze speciali dell’ingegneria”, non un esercito di ingegneri deployabili. Questo tipo di cultura aziendale si adatta meglio a una strategia premium volta all'implementazione mirata, invece che a interventi a larga scala.
La sfida della scala
Nelle parole degli imprenditori coinvolti, la domanda di team simili a quelli di Ode supera ampiamente l’offerta. La società mira a crescere mantenendo la propria identità di “boutique su scala”, focalizzandosi su soluzioni di alta qualità e sull’analisi degli impatti reali di ogni implementazione. In questo contesto, però, crescere non è semplice.
I top talenti ingegneristici sono già rari, e formare ingegneri di elite richiede esperienza imprenditoriale, visione di sistemi, competenze AI, e un'abilità di pensiero “aziendale”. Come sottolinea Taylor, formare tali professionisti in grande quantità rimane una seria sfida.
I competitors di Ode
Lasciando da parte OpenAI, con la sua Deployment Company, Ode dovrà competere con giganti come Deloitte e Accenture, che hanno già creato i propri team di ingegneri specializzati. Il settore sta rapidamente sviluppando una struttura consolidata, e la scommessa di Ode è di riuscire ad occupare una nicchia di mercato unica.
Sebbene siano in gioco miliardi di investimenti, la realizzazione di soluzioni personalizzate richiede tempo, una squadra esperta e una visione chiara. Taylor e Siegel rimangono fiduciosi: “Mai come adesso è più facile iniziare una startup,” spiega Siegel. “L’apprendimento da fare in modo autonomo per risolvere un sistema end-to-end, per trovare l’adatto mercato al tuo prodotto, è inestimabile.”
Che cosa sta in gioco
La vera domanda aperta oggi riguarda se siano disponibili abbastanza ingegneri qualificati da rispondere alla domanda. La risposta non sembra ovvia. Tuttavia, se i piani di Ode andranno a buon fine, il prossimo grande scontro nel panorama AI non sarà solo su chi ha il modello migliore