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Publicação
Orchestrating strategic control points in layered AI ecosystems : insights from startup founders and investors
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Resumo(s)
The rapid rise of artificial intelligence (AI) has reshaped how digital businesses compete and collaborate. For startups, succeeding in this evolving landscape requires more than strong technology. It demands strategic defensibility within complex ecosystems. This thesis investigates how AI ventures can build and sustain competitive advantage by orchestrating control points as positions of influence over data, infrastructure, user access, and ecosystem relationships across the AI value chain. Drawing from theory on digital ecosystems, modularity, and dynamic capabilities, the study builds a four-step structured framework to understand control points across seven layers of the AI value chain: Hardware infrastructure, cloud compute, data, foundation models, machine learning operations, applications, and services. Using nine expert interviews with venture capitalists and AI founders, the thesis identifies which control points matter most at each layer, how different actors such as AI giants, enablers, creators, and integrators use them, and how startups can align their strategy accordingly. The result is a practical and intuitive framework that helps ventures assess where they can build defensibility not necessarily by owning the whole stack but by combining accessible control points in smart and adaptive ways. The study highlights that dynamic capabilities like agility, ecosystem integration, and technical know-how are key to sustaining relevance over time. It also shows that strategic control is less about ownership and more about orchestration and positioning within a layered and fast-moving AI environment.
A ascensão acelerada da inteligência artificial (IA) transformou a forma como empresas digitais competem e colaboram. Para startups, ter sucesso nesse cenário em constante evolução exige mais do que apenas tecnologia avançada. É necessário construir defensibilidade estratégica dentro de ecossistemas complexos. Esta dissertação investiga como empreendimentos de IA podem construir e manter uma vantagem competitiva por meio da orquestração de pontos de controle posições de influência sobre dados, infraestrutura, acesso ao usuário e relações no ecossistema ao longo da cadeia de valor da IA. Com base em teorias sobre ecossistemas digitais, modularidade e capacidades dinâmicas, o estudo desenvolve um modelo estruturado de quatro etapas para compreender os pontos de controle em sete camadas da cadeia de valor da IA: infraestrutura de hardware, computação em nuvem, dados, modelos fundacionais, operações de machine learning, aplicações e serviços. Através de nove entrevistas com investidores de risco e fundadores de startups de IA, a tese identifica quais pontos de controle são mais relevantes em cada camada, como diferentes tipos de atores como gigantes da IA, facilitadores, criadores e integradores os utilizam, e como startups podem alinhar suas estratégias. O resultado é um modelo prático e intuitivo que ajuda empreendedores a avaliar onde construir defensibilidade, não necessariamente por meio da posse total da pilha tecnológica, mas pela combinação inteligente e adaptativa de pontos de controle acessíveis. O estudo destaca que capacidades dinâmicas como agilidade, integração no ecossistema e conhecimento técnico são fundamentais para manter relevância ao longo do tempo.
A ascensão acelerada da inteligência artificial (IA) transformou a forma como empresas digitais competem e colaboram. Para startups, ter sucesso nesse cenário em constante evolução exige mais do que apenas tecnologia avançada. É necessário construir defensibilidade estratégica dentro de ecossistemas complexos. Esta dissertação investiga como empreendimentos de IA podem construir e manter uma vantagem competitiva por meio da orquestração de pontos de controle posições de influência sobre dados, infraestrutura, acesso ao usuário e relações no ecossistema ao longo da cadeia de valor da IA. Com base em teorias sobre ecossistemas digitais, modularidade e capacidades dinâmicas, o estudo desenvolve um modelo estruturado de quatro etapas para compreender os pontos de controle em sete camadas da cadeia de valor da IA: infraestrutura de hardware, computação em nuvem, dados, modelos fundacionais, operações de machine learning, aplicações e serviços. Através de nove entrevistas com investidores de risco e fundadores de startups de IA, a tese identifica quais pontos de controle são mais relevantes em cada camada, como diferentes tipos de atores como gigantes da IA, facilitadores, criadores e integradores os utilizam, e como startups podem alinhar suas estratégias. O resultado é um modelo prático e intuitivo que ajuda empreendedores a avaliar onde construir defensibilidade, não necessariamente por meio da posse total da pilha tecnológica, mas pela combinação inteligente e adaptativa de pontos de controle acessíveis. O estudo destaca que capacidades dinâmicas como agilidade, integração no ecossistema e conhecimento técnico são fundamentais para manter relevância ao longo do tempo.
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Palavras-chave
AI ecosystem Arquitetura em camadas Capacidades dinâmicas Defensibilidade Defensibility Dynamic capabilities Ecossistema de IA Estratégia de venture Layered architecture Moat Pontos de controle estratégicos Posicionamento de startups Startup positioning Strategic control points Venture strategy
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