Венчурные капиталисты недооценивают сложности трансформации услуг в сфере искусственного интеллекта

Венчурные инвесторы считают, что они обнаружили следующее важное преимущество для инвестирования: использование искусственного интеллекта для достижения прибыльности, сравнимой с прибыльностью программного обеспечения, в традиционно трудоемких сфере услуг. Их подход заключается в приобретении устоявшихся компаний, предоставляющих профессиональные услуги, внедрении искусственного интеллекта для автоматизации операций, а затем использовании полученного в результате увеличения денежного потока для приобретения дополнительных компаний в рамках стратегии рол-апа.

Пионером этого движения является General Catalyst (GC), которая выделила 1,5 миллиарда долларов из своего последнего фонда на стратегию «создания». Эта инициатива направлена на развитие компаний, разрабатывающих программное обеспечение на базе ИИ в определенных секторах, а затем использование этих компаний в качестве платформ для приобретения устоявшихся фирм — и их клиентской базы — в тех же отраслях. GC уже инвестировала в семь секторов, включая юридические услуги и управление ИТ, и планирует в конечном итоге расширить свою деятельность до 20 различных областей.

«Глобальная индустрия услуг приносит 16 триллионов долларов годового дохода», — заявил Марк Бхаргава, руководитель соответствующих инициатив GC, в недавнем интервью TechCrunch. «В отличие от этого, глобальный рынок программного обеспечения составляет всего 1 триллион долларов», — отметил он, подчеркнув, что привлекательность программного обеспечения всегда заключалась в его превосходной рентабельности. «Когда программное обеспечение масштабируется, предельные издержки минимальны, а предельный доход существенен».

Он пояснил, что если удастся аналогичным образом автоматизировать сферу услуг — обработать с помощью ИИ от 30% до 50% операций и до 70% основных задач в таких областях, как колл-центры, — финансовые перспективы станут невероятно привлекательными.

Эта стратегия уже демонстрирует успех. Рассмотрим Titan MSP, одну из компаний портфеля GC. Инвестиционная компания предоставила 74 миллиона долларов в рамках двух раундов финансирования, чтобы помочь в разработке инструментов ИИ для поставщиков управляемых услуг, а затем приобрела RFA, известную IT-компанию. Бхаргава сообщает, что благодаря пилотным программам Titan автоматизировала 38 % стандартных задач MSP. Теперь компания намерена использовать свои улучшенные маржи для приобретения большего количества MSP в рамках классической консолидации отрасли.

Параллельно с этим компания инкубировала Eudia, которая ориентирована на юридические департаменты корпораций, а не на юридические фирмы. Eudia привлекла таких клиентов из списка Fortune 100, как Chevron, Southwest Airlines и Stripe, предлагая юридические услуги по фиксированной цене на базе ИИ вместо традиционной почасовой оплаты. Недавно компания приобрела Johnson Hanna, альтернативного поставщика юридических услуг, чтобы расширить свое присутствие на рынке.

Бхаргава пояснил, что GC стремится как минимум удвоить маржу EBITDA приобретаемых компаний.

Присоединяйтесь к более чем 10 тысячам лидеров в сфере технологий и венчурного капитала для роста и установления контактов на Disrupt 2025

Netflix, Box, a16z, ElevenLabs, Wayve, Sequoia Capital, Элад Гил — это лишь некоторые из более чем 250 влиятельных деятелей, которые проведут более 200 сессий, призванных поделиться идеями, способствующими росту стартапов и укреплению вашего конкурентного преимущества. Не пропустите 20-летие TechCrunch и возможность поучиться у ведущих экспертов в области технологий. Приобретите билет до открытия дверей, чтобы сэкономить до 444 долларов.

Присоединяйтесь к более чем 10 тысячам лидеров в сфере технологий и венчурного капитала для роста и установления связей на Disrupt 2025

Netflix, Box, a16z, ElevenLabs, Wayve, Sequoia Capital, Элад Гил — это лишь некоторые из более чем 250 влиятельных деятелей, которые проведут более 200 сессий, призванных поделиться идеями, способствующими росту стартапов и укреплению ваших конкурентных преимуществ. Не пропустите 20-летие TechCrunch и возможность поучиться у ведущих экспертов в области технологий. Приобретите билет до 26 сентября, чтобы сэкономить до 668 долларов.

GC — не единственная компания, которая придерживается этой философии. Венчурная компания Mayfield выделила 100 миллионов долларов специально для инвестиций в «коллег по искусственному интеллекту», в том числе в Gruve, стартап в сфере IT-консалтинга, который приобрел компанию по консалтингу в области безопасности за 5 миллионов долларов. По словам ее основателей, Gruve затем увеличила доход от этой сделки до 15 миллионов долларов за шесть месяцев, достигнув при этом 80% валовой прибыли.

«Если ИИ выполняет 80 % работы, он может генерировать валовую прибыль от 80 % до 90 %», — сказал летом этого года TechCrunch Навин Чадха, управляющий директор Mayfield. «Вы можете достичь смешанной прибыли от 60 % до 70 % и получить чистую прибыль от 20 % до 30 %».

Индивидуальный инвестор Элад Гил уже три года придерживается аналогичной стратегии, поддерживая компании, которые приобретают зрелые бизнесы и преобразуют их с помощью ИИ. «Если вы владеете активом, вы можете внедрять изменения гораздо быстрее, чем если бы вы просто продавали программное обеспечение как внешний поставщик», — пояснил Гил в интервью TechCrunch этой весной.

Однако ранние индикаторы показывают, что эта трансформация сферы услуг может оказаться более сложной, чем ожидают венчурные инвесторы. В недавнем исследовании, проведенном учеными из Stanford Social Media Lab и BetterUp Labs, было опрошено 1150 штатных сотрудников из различных отраслей, и выяснилось, что 40 % из них обременены дополнительной работой из-за того, что исследователи называют «workslop» — результатов работы ИИ, которые выглядят отполированными, но лишены содержания, создавая дополнительную работу и сложности для коллег.

Эта тенденция негативно сказывается на организациях. Участники опроса сообщили, что в среднем тратят почти два часа на обработку каждого случая workslop, включая время на его расшифровку, принятие решения о необходимости его пересмотра и, зачастую, просто на его исправление.

На основе оценок времени участников и их собственных данных о заработной плате авторы исследования подсчитали, что workslop наносит скрытый ущерб в размере примерно 186 долларов на одного сотрудника в месяц. «Для организации с 10 000 сотрудников, учитывая предполагаемую распространенность workslop... это означает более 9 миллионов долларов в год в виде потери производительности», — пишут они в новой статье Harvard Business Review.

Бхаргава оспорил мнение о том, что искусственный интеллект переоценивается, argumenting that these implementation challenges actually reinforce GC's approach. «Я думаю, что это подчеркивает возможность, а именно то, что применение технологий ИИ в этих компаниях не является простым делом», — сказал он. «Если бы каждая компания из списка Fortune 100 могла просто нанять консалтинговую фирму, внедрить некоторые технологии ИИ, подписать контракт с OpenAI и преобразовать свой бизнес, то, очевидно, наша теза была бы менее убедительной. Но реальность такова, что преобразование компании с помощью ИИ действительно сложно».

Он определил необходимые технические знания в области ИИ как наиболее важный недостающий компонент. «Существует широкий спектр технологий ИИ, каждая из которых имеет свои преимущества», — отметил он. «Вам действительно нужны инженеры по прикладному ИИ из таких компаний, как Rippling, Ramp, Figma и Scale, которые имеют практический опыт работы с различными моделями, понимают их нюансы, знают, какие модели подходят для конкретных задач, и понимают, как интегрировать их в программное обеспечение». Он утверждал, что именно эта сложность делает стратегию GC по объединению специалистов по ИИ с экспертами в отрасли для создания компаний с нуля настолько логичной.

Тем не менее, workslop, несомненно, угрожает частично подорвать основную экономическую основу этой стратегии. Даже если холдинговая компания будет создана в качестве фундамента, если приобретенные компании сократят штат сотрудников, как того требует модель эффективности ИИ, то будет меньше людей, способных выявлять и исправлять ошибки, генерируемые ИИ. Если компании сохранят текущий уровень штата для обработки дополнительной работы, создаваемой несовершенными результатами ИИ, то существенное улучшение маржи, на которое рассчитывают венчурные капиталисты, может так и не материализоваться.

Можно утверждать, что эти факторы должны сдерживать агрессивные планы по расширению, которые являются основой стратегий венчурных капиталистов — планы, которые потенциально ставят под угрозу финансовые показатели, делающие эти сделки привлекательными. Однако, реалистично говоря, потребуется больше, чем пара исследований, чтобы замедлить большинство инвесторов Кремниевой долины.

Фактически, поскольку они обычно приобретают компании с существующим денежным потоком, GC заявляет, что компании, реализующие «стратегию создания», уже приносят прибыль, что значительно отличается от традиционной модели венчурного капитала, заключающейся в поддержке быстрорастущих стартапов, которые быстро расходуют денежные средства. Вероятно, это является долгожданным изменением для ограниченных партнеров, финансирующих венчурные компании, которые годами терпели убытки от портфельных компаний, которые так и не достигли прибыльности.

«Пока технологии искусственного интеллекта продолжают развиваться, и мы наблюдаем эти массовые инвестиции и усовершенствования моделей, — сказал Бхаргава, — я верю, что будет все больше отраслей, в которых мы сможем помогать инкубировать компании».