Investitorii spun ce nu mai caută în companiile SaaS cu Inteligență Artificială
În ultimii ani, investitorii au turnat miliarde în companiile de inteligență artificială, pe măsură ce tehnologia continuă să domine în Silicon Valley și, implicit, în lume. Dar nu toate companiile de inteligență artificială atrag atenția investitorilor. Într-adevăr, chiar dacă se pare că fiecare companie din zilele noastre se rebranduiește pentru a include "AI" în numele său, unele idei de startup-uri nu mai sunt favorizate de investitori.
TechCrunch a discutat cu VC-uri pentru a afla ce nu mai caută investitorii în startup-urile SaaS (software-as-a-service) cu inteligență artificială.
Categoriile SaaS populare pentru investitori acum includ startup-uri care construiesc infrastructură nativă AI, SaaS vertical cu date proprietare, sisteme de acțiune (cele care ajută utilizatorii să finalizeze sarcini) și platforme profund integrate în workflow-uri critice, potrivit lui Aaron Holiday, managing partner la 645 Ventures.
Dar el a oferit și o listă de companii care sunt considerate destul de plictisitoare pentru investitori în aceste zile: startup-uri care construiesc straturi subțiri de workflow, instrumente orizontale generice, management ușor de produs și analize superficiale - practic, orice poate face acum un agent AI.
Abdul Abdirahman, un investitor la firma F Prime, a adăugat că software-ul vertical generic "fără protecție de date proprietare" nu mai este popular, iar Igor Ryabenky, fondator și managing partner la AltaIR Capital, a aprofundat acest punct.
El a spus că investitorii nu sunt interesați de nimic, de fapt, care nu are o adâncime mare de produs. "Dacă diferențierea ta constă mai ales în UI [interfață utilizator] și automatizare, nu mai este suficient", a spus el. "Bariera de intrare a scăzut, ceea ce face mult mai dificilă construirea unui șanț de apărare real."
Noile companii care intră pe piață acum trebuie să construiască în jurul "proprietății reale a workflow-ului și a unei înțelegeri clare a problemei încă de la început", a spus el.
"Codurile sursă masive nu mai sunt un avantaj. Ceea ce contează mai mult este viteza, concentrarea și capacitatea de a se adapta rapid. Prețurile trebuie să fie, de asemenea, flexibile: modelele rigide per utilizator vor fi mai greu de apărat, în timp ce modelele bazate pe consum au mai mult sens în acest mediu."
Jake Saper, un general partner la Emergence Capital, a avut, de asemenea, idei despre proprietate. Pentru el, diferențele dintre Cursor și Claude Code sunt "canarul din mina de cărbune".
"Unul deține workflow-ul dezvoltatorului, celălalt execută doar sarcina", a continuat Saper. "Dezvoltatorii aleg din ce în ce mai mult execuția în detrimentul procesului."
El a spus că orice produs care se ocupă de "aderența workflow-ului" - ceea ce înseamnă că încearcă să atragă cât mai mulți clienți umani pentru a utiliza continuu produsul - s-ar putea trezi într-o luptă dificilă, pe măsură ce agenții preiau workflow-ul.
"Înainte de Claude, determinarea oamenilor să-și facă treaba în interiorul software-ului tău era un șanț de apărare puternic, dar dacă agenții fac treaba, cui îi pasă de workflow-ul uman?", a spus el pentru TechCrunch.
De asemenea, el crede că integrările devin mai puțin populare, mai ales că protocolul de context model (MCP) al Anthropic face mai ușor ca oricând conectarea modelelor AI la date și sisteme externe. Aceasta înseamnă că cineva nu trebuie să descarce mai multe integrări sau să-și construiască propriile integrări personalizate; pot folosi pur și simplu MCP.
"A fi conectorul obișnuia să fie un șanț de apărare", a spus Saper. "În curând, va fi o utilitate."
De asemenea, nu mai sunt la modă "instrumentele de automatizare a workflow-ului și de gestionare a sarcinilor care permit coordonarea muncii umane devin mai puțin necesare dacă, în timp, agenții execută pur și simplu sarcinile", a spus Abdirahman, citând exemple, în principal companii SaaS publice ale căror acțiuni sunt în scădere pe măsură ce apar noi startup-uri native AI cu tehnologie mai bună și mai eficientă.
Ryabenky a spus că companiile SaaS care se luptă să strângă fonduri chiar acum sunt cele care pot fi replicate cu ușurință, a spus el.
"Instrumentele generice de productivitate, software-ul de gestionare a proiectelor, clonele CRM de bază și învelișurile AI subțiri construite deasupra API-urilor existente se încadrează în această categorie", a spus el. "Dacă produsul este mai ales un strat de interfață fără integrare profundă, date proprietare sau cunoștințe de proces încorporate, echipe native AI puternice îl pot reconstrui rapid. Asta îi face pe investitori precauți."
În concluzie, ceea ce rămâne atractiv la SaaS este profunzimea și expertiza, cu instrumente încorporate în workflow-uri critice. El a spus că companiile ar trebui să analizeze acum integrarea profundă a AI în produsele lor și actualizarea marketingului lor pentru a reflecta acest lucru, a continuat Ryabenky.
"Investitorii realocă capital către afaceri care dețin workflow-uri, date și expertiză în domeniu", a spus Ryabenky. "Și se îndepărtează de produsele care pot fi copiate fără prea mult efort."