I cinque anni nel deserto fino al product-market fit e una valutazione di 5,3 miliardi di dollari | Shiv Rao, fondatore di Abridge
- Aisha Washington
- 2 ore fa
- Tempo di lettura: 8 min
Abridge è oggi valutata 5,3 miliardi di dollari ed è ampiamente considerata una leader nell'IA verticale. Il suo percorso, tuttavia, ha incluso circa cinque anni senza quel tipo di product-market fit che fa apparire sicuro il futuro di una startup. In questa conversazione, il fondatore Shiv Rao spiega cosa ha sostenuto l'azienda durante quel periodo incerto e come la sua strategia si è evoluta mentre la sanità e l'intelligenza artificiale cambiavano intorno ad essa.
La lezione centrale non è semplicemente perseverare. Rao distingue tra il rimanere fedeli a un'intuizione duratura e l'affezionarsi a un singolo prodotto, segmento di clienti o modello di business. Abridge ha cambiato ripetutamente il proprio approccio preservando al tempo stesso la convinzione che le conversazioni tra medici e pazienti contengano un segnale di valore eccezionale, capace di migliorare la documentazione, i flussi di lavoro e, infine, l'economia più ampia dell'assistenza sanitaria.
Mantenere la tesi cambiando l'azienda
Abridge è nata nel 2018 da una premessa chiara: la sanità è organizzata fondamentalmente attorno alle conversazioni. Lo scambio tra un paziente e un medico è il luogo in cui sintomi, decisioni, preoccupazioni e piani diventano parte di una storia clinica. Se quello scambio può essere acquisito in modo accurato, sicuro e utile, può sostenere un livello completamente nuovo di infrastruttura sanitaria.
Rao afferma che quella premessa è rimasta non negoziabile anche quando la strategia circostante non lo era. Il team era disposto a cambiare prodotti, canali di accesso al mercato e modelli di ricavo. Non era disposto ad abbandonare la convinzione che le conversazioni cliniche potessero diventare la base per flussi di lavoro sanitari migliori.
Questa distinzione è importante perché la sola perseveranza può mantenere in vita una cattiva idea. La versione di Rao della resilienza richiede ai fondatori di chiedersi quale convinzione sia fondamentale e quali decisioni siano soltanto implementazioni attuali. Un fondatore può essere profondamente impegnato in un problema pur essendo pronto a chiudere un prodotto non riuscito e ricominciare.
Abridge ha inoltre beneficiato di cambiamenti tecnologici e di mercato difficili da prevedere con precisione. I sistemi basati sui Transformer, i grandi modelli linguistici, la disruption dell'era pandemica e il grave burnout dei medici hanno gradualmente reso la sua visione originaria più realizzabile e urgente. Essere in anticipo ha dato all'azienda il tempo di imparare, ma ha anche richiesto di sopravvivere finché il mercato non l'avesse raggiunta.
Da un'app per consumatori alla sanità enterprise
Inizialmente Abridge ha sviluppato un prodotto per consumatori che consentiva ai pazienti di registrare e conservare informazioni dalle visite mediche. Guardando indietro, Rao considera criticamente alcuni aspetti di quel periodo. Durante la pandemia, ritiene che l'azienda avrebbe potuto ottenere di più concentrandosi sulla ricerca, sullo sviluppo dei modelli e su architetture di business sostenibili, invece di spingere un'applicazione diretta al consumatore.
Il percorso consumer ha introdotto anche una difficile transizione. Le istituzioni sanitarie devono affidare informazioni sensibili ai fornitori, e un'azienda progettata attorno agli utenti individuali non acquisisce automaticamente credibilità enterprise. Abridge si è infine orientata a servire medici e sistemi sanitari, riconsiderando al tempo stesso un modello di business che avrebbe potuto creare incentivi scomodi attorno ai dati sensibili.
Eppure, il primo focus sui pazienti non è stato sprecato. Ha rafforzato l'importanza di dare alle persone autonomia sulle proprie storie sanitarie. Rao afferma che Abridge sta ora tornando alle opportunità rivolte ai pazienti da una posizione più forte, usando l'IA per aiutare entrambi i lati dell'incontro clinico invece di trattare medici e pazienti come mercati separati.
Questa storia illustra il principio operativo più ampio dell'azienda: una ritirata strategica non deve invalidare la missione originaria. A volte una startup deve abbandonare una strada, sviluppare altrove le capacità necessarie e tornare in seguito con un prodotto più credibile.
La sanità è un insieme di mercati
Una delle importanti lezioni di go-to-market di Abridge è stata che “sanità” è una categoria di clienti troppo ampia per essere utile. Un medico indipendente, un centro medico accademico e una grande rete integrata di erogazione delle cure operano con vincoli e processi d'acquisto diversi.
Per un'azienda con l'ambizione di trasformare il lavoro clinico, raggiungere grandi organizzazioni erogatrici di cure è diventato particolarmente importante. Questi sistemi concentrano numeri consistenti di medici, flussi di lavoro e relazioni con i dati. Vendere loro è più lento e impegnativo che restare nel segmento inferiore del mercato, ma fornisce anche la scala necessaria per creare un impatto ampio.
Abridge è entrata attraverso un'attività quasi universale: la documentazione clinica. I medici dedicano molto tempo alla redazione di note, all'inserimento di ordini, alla selezione di diagnosi e al completamento di attività legate alla fatturazione. Automatizzare parte di questo carico offre un beneficio immediato senza richiedere a un'istituzione di riprogettare l'intero modello operativo.
Rao sottolinea che la documentazione non è un artefatto amministrativo isolato. Nel sistema sanitario statunitense, l'assistenza documentata determina i rimborsi. Una nota clinica può quindi collegare il flusso di lavoro del medico alle priorità di un chief medical information officer, CIO e CFO. Progettando deliberatamente l'architettura della documentazione, Abridge ha potuto passare dall'alleviare il carico dei medici al sostenere il valore enterprise.
Un livello di intelligence, non un sostituto di Epic
Rao non presenta Abridge come un sostituto diretto delle piattaforme di cartelle cliniche elettroniche come Epic. Descrive invece l'azienda come un livello di intelligence costruito sopra i sistemi di registrazione esistenti.
La conversazione clinica fornisce il punto d'ingresso iniziale. A partire da questa fonte, l'IA può contribuire a creare note, preparare le cartelle, far emergere il contesto pertinente, supportare gli ordini e collegare la documentazione alla fatturazione. Questo consente ad Abridge di estendere il proprio ruolo senza pretendere che i sistemi sanitari abbandonino la loro infrastruttura fondamentale.
Questo posizionamento crea anche una forma di controposizionamento. Un nuovo entrante può costruire attorno a un flusso di lavoro o a un modello di business che un incumbent potrebbe faticare a replicare senza sconvolgere i propri prodotti esistenti. Rao consiglia ai fondatori di comprendere abbastanza bene i concorrenti da individuare tali vincoli, mantenendo però l'attenzione quotidiana sui propri clienti e sul proprio prodotto.
La crescente identità di categoria di Abridge suggerisce che questo focus abbia avuto risonanza. Rao osserva che alcuni clienti hanno persino iniziato a usare il nome dell'azienda come verbo, un forte segnale che un prodotto è diventato integrato nel lavoro quotidiano.
Scegliere i modelli in funzione dell'esperienza utente
Abridge non tratta la proprietà dei modelli come una questione ideologica. Rao afferma che l'azienda usa modelli di frontiera, sistemi open source e modelli sviluppati internamente in base a ciò che produce il miglior risultato per i medici.
Nel periodo discusso, circa il 40% dell'output dei modelli proveniva da sistemi interni, anche se Rao avverte che la quota cambia man mano che i modelli vengono distillati, sottoposti a fine-tuning e sostituiti. I modelli interni sono particolarmente interessanti per compiti circoscritti in cui velocità, controllo e costi inferiori sono importanti. Problemi più difficili possono beneficiare del rimanere sulla frontiera, mentre i sistemi generalisti migliorano.
La latenza è una considerazione decisiva. In un ambiente clinico ad alta pressione, anche piccoli ritardi possono far percepire uno strumento come invasivo. Rao paragona l'esperienza desiderata a un buon condizionamento dell'aria: essenziale, affidabile e in gran parte inosservato. La tecnologia dovrebbe scomparire nel flusso di lavoro, così che il medico possa concentrarsi sul paziente.
Questo standard di prodotto orienta la selezione dei modelli:
La qualità deve essere sufficiente per flussi di lavoro clinici con conseguenze rilevanti.
Le risposte devono arrivare abbastanza rapidamente da preservare il ritmo naturale dell'assistenza.
Il costo conta, in particolare con l'espansione dell'utilizzo.
L'architettura deve adattarsi ai cambiamenti nelle capacità dei modelli di frontiera e open source.
La scalabilità produce anche un vantaggio di apprendimento. Più implementazioni espongono il sistema a diverse specialità, lingue, contesti assistenziali e modifiche effettuate dai medici. Queste interazioni possono aiutare Abridge a perfezionare prodotti e modelli per una gamma molto più ampia di utenti.
Il vantaggio proprietario deriva dai flussi di lavoro e dalla fiducia
Le aziende di modelli fondazionali generano forti venti favorevoli per l’IA verticale, e Rao preferisce collaborare con questo progresso anziché competervi direttamente. A suo avviso, la difendibilità di Abridge deriva dall’esperienza nei settori regolamentati, da flussi di lavoro proprietari, dal feedback accumulato e dalla capacità di gestire correttamente i dati sanitari.
I dati sanitari aziendali sono raramente puliti o uniformi. Le informazioni sulla salute comportamentale non possono sempre essere trattate come i dati di medicina interna, e l’integrazione di entrambi in un flusso di lavoro conforme richiede un’infrastruttura estesa. Un utile sistema di IA verticale deve fare più che chiamare un modello capace: deve organizzare il contesto, rispettare le regole istituzionali e fornire il risultato esattamente nel punto in cui il lavoro si svolge.
La fiducia è altrettanto importante. Rao afferma che Abridge non costruisce la propria attività vendendo dati sanitari. Quando una funzionalità proposta utilizzerebbe in un modo nuovo i dati dei partner, la filosofia dell’azienda è ottenere il consenso dai sistemi sanitari prima di procedere. Questa disciplina può rallentare alcune opportunità, ma protegge le relazioni da cui dipende l’adozione nel lungo periodo.
Il gusto come vantaggio umano e organizzativo
Rao identifica il gusto come un elemento di differenziazione sempre più importante nello sviluppo di prodotti di IA. Per lui, il gusto è la capacità di riconoscere schemi significativi, combinare idee in modi distintivi e fare scelte che esprimono un coerente punto di vista umano.
Abridge codifica questa idea in un principio culturale: le persone sviluppano buon gusto facendo esperienza di buon lavoro. I ricercatori devono essere esposti a pubblicazioni importanti; i team di prodotto devono conoscere eccellenti modelli di interfaccia; i leader devono osservare organizzazioni e decisioni solide.
La sola esposizione, tuttavia, non è sufficiente. Il gusto richiede selezione. I team dovrebbero restare curiosi senza inseguire indiscriminatamente ogni nuovo modello, tendenza di design o idea manageriale. Il vantaggio deriva dall’individuare ciò che merita attenzione e tradurlo in scelte che risultino coerenti con la missione dell’azienda.
Rao collega questo concetto alla convinzione che le aziende eccezionali creino cultura anziché limitarsi a rispondervi. Per farlo, devono restare vicine al confine in cui tecnologia, comportamento e aspettative stanno cambiando.
Leadership sotto pressione costante
Quando Abridge è cresciuta fino a circa 450 dipendenti, il ruolo di Rao è cambiato ripetutamente. Descrive la leadership del fondatore come una successione di “turni di servizio”: individuare la sfida più importante dell’azienda, determinare dove il fondatore possa contribuire in modo unico e dedicarsi a quel ruolo finché la situazione non cambia.
Questo è diverso dal micromanagement. Man mano che l’intervallo tra decisioni e azioni si accorcia, le aziende hanno bisogno di dirigenti capaci di esercitare il proprio giudizio senza attendere che il fondatore risolva ogni dettaglio. Rao considera l’assunzione di tali leader una delle parti più difficili e più determinanti della crescita su scala.
Sostiene inoltre che non esista una vera e propria fase di pace per un CEO tecnologico in un mercato in rapida evoluzione. La pressione può preservare il senso di urgenza, mentre la sua assenza può favorire il compiacimento. Abridge rafforza la capacità di risposta attraverso pratiche culturali come la sua “regola del Titanic”, secondo cui i dipendenti devono confermare la ricezione dei messaggi entro tre ore.
L’azienda chiede attualmente ai dipendenti di trascorrere tre giorni alla settimana in ufficio, anche se Rao presenta la politica come ancora in fase di calibrazione. Apprezza le lavagne, le interazioni spontanee e la vicinanza fisica, pur riconoscendo il peso gravoso per i dipendenti con spostamenti difficili. Il suo punto più ampio è che la cultura non può essere copiata meccanicamente; deve adattarsi all’azienda, ai suoi dirigenti e alla sua fase di sviluppo.
Costruire verso un’assistenza sanitaria più umana
L’ambizione a lungo termine di Rao è più ampia dell’automazione delle note mediche. Vuole che l’IA contribuisca a creare un’economia sanitaria deflazionistica, offrendo al contempo ai clinici contesto, segnali e supporto decisionale migliori.
Alcuni compiti ripetitivi, frequenti e a minor rischio, come i rinnovi di routine delle prescrizioni, potrebbero essere adatti a un’ampia automazione. Tuttavia, man mano che i casi diventano più complessi, il giudizio umano diventa più importante, non meno. La visione di Rao non è quindi incentrata sulla sostituzione dei clinici. Riguarda l’eliminazione del lavoro amministrativo e la fornitura di contesto pertinente affinché i professionisti sanitari possano dedicare maggiore attenzione alle cure difficili.
Questa impostazione è particolarmente importante poiché la domanda cresce più rapidamente di quanto la forza lavoro sanitaria possa assorbire senza difficoltà. Il “deserto” di cinque anni di Abridge dimostra quanto tempo possa richiedere l’apertura di un mercato rilevante. La sua crescita successiva mostra ciò che può accadere quando una tesi persistente incontra finalmente una tecnologia capace, una domanda urgente dei clienti e un prodotto progettato per le realtà del flusso di lavoro.
