Венчурні фонди все активніше інвестують у стратегію, яка передбачає перетворення традиційних сервісних компаній на бізнеси з “софтверною маржинальністю” завдяки штучному інтелекту. Логіка проста: автоматизувати від 30% до 70% рутинних завдань, підняти прибутковість, а зекономлений кеш-флоу використати для купівлі нових компаній у форматі roll-up.
Лідером напряму стала General Catalyst (GC), яка виділила $1,5 млрд на так звану “creation strategy” — створення AI-нативних стартапів у конкретних галузях і придбання зрілих гравців із клієнтською базою. У портфелі вже є сім секторів (від юриспруденції до IT-менеджменту), з планами розширення до двадцяти. Наприклад:
- Titan MSP отримала $74 млн від GC, розробила AI для керування IT-сервісами й показала, що може автоматизувати 38% завдань. Потім компанія придбала RFA і планує подальші поглинання.
- Eudia сфокусована на корпоративних юрвідділах і працює з клієнтами рівня Chevron, Southwest Airlines і Stripe. Вона нещодавно купила Johnson Hanna, щоб розширити присутність.
Аналогічно діє й Mayfield, виділивши $100 млн на “AI teammates”. Один із прикладів — Gruve, яка купила консалтингову компанію за $5 млн і виросла до $15 млн виручки за пів року з 80% валової маржі.
Втім, дослідження Stanford Social Media Lab і BetterUp Labs показує зворотний бік: феномен “workslop” — AI-контент, що виглядає якісно, але потребує доробки. Працівники витрачають у середньому дві години на кожен випадок такого контенту, що в середньому коштує компанії $186 на місяць на людину. Для організації з 10 000 співробітників це понад $9 млн втрат на рік.
У GC кажуть, що саме складність інтеграції підтверджує їхній підхід: потрібні інженери-практики, які знають нюанси різних моделей і можуть будувати системи з нуля разом із галузевими експертами. Але проблема “workslop” ставить під питання очікувані надвисокі маржі: якщо компанії скорочують штат — нікому перевіряти помилки AI; якщо залишають — економія зникає.
Читайте також новину видання GALERA про ключові напрями розвитку ШІ на думку Михайла Федорова
