Provocările transformării serviciilor AI
Investitorii de capital de risc consideră că au găsit o nouă oportunitate în investiții: utilizarea AI pentru a obține marje de profit asemănătoare cu cele din software-ul din afaceri de servicii tradițional laborioase. Strategia implică achiziționarea firmelor de servicii profesionale mature, implementarea AI pentru automatizarea sarcinilor și apoi utilizarea fluxului de numerar îmbunătățit pentru a achiziționa mai multe companii, creând astfel un ciclu virtuos.
Strategia General Catalyst
General Catalyst (GC) conduce această inițiativă, dedicând 1,5 miliarde de dolari din ultima sa strângere de fonduri unei strategii numite „creație”, care se concentrează pe incubarea companiilor software native AI în sectoare specifice, utilizând aceste companii ca vehicule de achiziție pentru a cumpăra firme stabile și clienții acestora. GC a investit în șapte industrii, inclusiv servicii legale și management IT, și plănuiește extinderea până la 20 de sectoare.
„Serviciile la nivel global generează un venit de 16 trilioane de dolari pe an, comparativ cu software-ul, care generează doar 1 trilion de dolari”, a declarat Marc Bhargava, liderul eforturilor GC, într-un interviu recent. „Atracția investițiilor în software a fost întotdeauna marja mai mare de profit. Dacă poți automatiza și afacerile de servicii, începerea acestui proces devine irezistibil.”
Implementarea și rezultatele
Fluxul de numerar îmbunătățit oferă posibilitatea achiziționării unor companii suplimentare la prețuri mai mari decât cei care cumpără în mod tradițional, creând un ciclu virtuos. Titan MSP, una dintre companiile din portofoliul General Catalyst, a demonstrat că poate automatiza 38% din sarcinile tipice ale furnizorilor de servicii gestionate (MSP). Eudia, o altă companie incubată, oferă servicii legale cu tarif fix, alimentate de AI, și a semnat clienți de top precum Chevron și Southwest Airlines.
General Catalyst intenționează să dubleze marja EBITDA a companiilor pe care le achiziționează.
Provocările emergente
Cu toate acestea, semnele timpurii sugerează că această transformare a industriei serviciilor poate fi mai complicată decât anticipau investitorii. Un studiu recent a relevat că 40% dintre angajați se confruntă cu o creștere a volumului de muncă din cauza „workslop”-ului, un termen folosit pentru a descrie munca generată de AI care, deși pare finisată, lipsește de substanță, creând astfel sarcini suplimentare pentru colegi.
Angajații au raportat că petrec aproape două ore gestionând fiecare caz de workslop, ceea ce generează o pierdere de productivitate estimată la 186 de dolari pe lună per persoană, ceea ce se traduce în peste 9 milioane de dolari pe an pentru o organizație de 10.000 de angajați.
Complexitatea implementării AI
Bhargava contestă ideea că AI este supraevaluată, susținând că eșecurile de implementare validează, de fapt, abordarea General Catalyst. „Dacă toate companiile din Fortune 100 ar putea să aducă o firmă de consultanță, să implementeze AI și să transforme afacerea, atunci teza noastră ar fi mai puțin robustă. În realitate, este foarte greu să transformi o companie cu AI,” a spus el.
El subliniază necesitatea inginerilor specializați în AI, care înțeleg nuanțele diferitelor tehnologii și modul în care acestea pot fi integrate în software.
Impactul asupra strategiilor de investiții
Cu toate acestea, workslop-ul amenință să submineze economia de bază a acestei strategii. Dacă companiile reduc personalul, conform tezei eficienței AI, vor avea mai puțini angajați disponibili pentru a identifica și corecta erorile generate de AI. Dacă mențin nivelurile actuale de personal pentru a gestiona munca suplimentară, câștigurile de marjă pe care le așteaptă investitorii ar putea să nu se materializeze niciodată.
Este evident că oricare dintre aceste scenarii ar putea încetini planurile de extindere esențiale pentru strategia de achiziție a investitorilor. Totuși, General Catalyst susține că, fiindcă achiziționează afaceri cu flux de numerar existent, companiile din cadrul strategiei lor sunt deja profitabile.
În concluzie, pe măsură ce tehnologia AI continuă să evolueze, va exista oportunitatea de a ajuta la incubarea unor companii în tot mai multe industrii, dar provocările legate de implementare și de productivitate rămân un factor critic de analizat.
