đź“Ś Problem Statement
1. Ekosistem AI bergerak sangat cepat — banyak kerangka kerja dan model baru setiap minggu — namun belum jelas apa yang benar-benar diadopsi dalam produksi.
2. Banyak pembicaraan tentang AI, tetapi tim pembangunan (builders) jarang dilibatkan dalam survey mendalam mengenai adopsi di lapangan.
3. Perlu pemetaan jelas: teknologi mana yang digunakan, di sektor mana, oleh ukuran perusahaan mana, dan di mana celah nyata (white spaces) untuk produk atau layanan AI.
🛠️ Methodology / Solusi / Hypothesis
1. Theory Ventures melakukan survei terhadap 413 senior technical builders dari berbagai ukuran perusahaan, sektor, dan geografi untuk mengidentifikasi adopsi AI nyata.
2. Fokus survei:
a. Menemukan teknologi AI yang sudah “dipakai”, bukan hanya “dibicarakan”.
b. Membandingkan adopsi berdasarkan skala perusahaan (startup vs enterprise).
c. Mencatat area-area di mana builder sedang bereksperimen (synthetic data, RLFT, Model-Centric Platforms).
3. Hipotesis: Dengan memetakan adopsi nyata, founder dan tim produk bisa mengidentifikasi peluang pasar yang belum dijelajahi dan menghindari hype semata.
đź“Š Findings / Results / Impact
1. Survei membedakan antara “teknologi yang banyak dicoba” dan “teknologi yang sudah ke produksi” — banyak builder masih dalam tahap eksperimen.
2. Hasil interaktif yang dipublikasikan memungkinkan pendiri startup melihat gap di segmen yang “over-served” atau “under-served”.
3. Data menunjukkan ukuran perusahaan dan sektor sangat memengaruhi pilihan teknologi dan kecepatan adopsi — startup kecil berbeda pola dibanding enterprise besar.
âś… Key Takeaways
1. Jangan mengandalkan “tren AI” saja — temukan teknologi yang sudah terbukti dan diadopsi nyata.
2. Jika Anda pendiri atau tim produk, gunakan insight survei ini sebagai bahan validasi pasar: “Apakah solusi saya cocok untuk big company atau startup?”
3. Teknologi eksperimental (synthetic data, RLFT) menunjukkan area peluang—namun belum menjadi standar produksi.
4. Ukuran perusahaan & sektor menentukan banyak hal: tim kecil mungkin memilih solusi ringan, enterprise mencari stabilitas dan compliance.
5. Pasar AI masih punya banyak white space — bagi startup yang ingin memasuki bidang ini, fokus pada “gap nyata” lebih baik daripada mengejar hype.
Sumber:
https://theoryvc.com/blog-posts/ai-in-practice-survey
🔥 #AIinPractice #TheoryVentures #AIDeployment #AIAdoption #AIPatterns #StartupAI #EnterpriseAI