Как искусственный интеллект меняет ландшафт бизнеса: что ценят инвесторы и что устарело

Инвесторы вливают миллиарды в компании, работающие с искусственным интеллектом, признавая его ключевую роль в развитии современного бизнеса. Однако не все ИИ-компании привлекают одинаковое внимание. В условиях, когда многие стремятся добавить «ИИ» в название, важно понимать, какие проекты находят отклик у венчурных инвесторов, а какие уже не столь актуальны.

Какие ИИ-решения ценятся сегодня?

По мнению Аарона Холидея, управляющего партнера 645 Ventures, наиболее привлекательными для инвесторов сегодня являются стартапы, предлагающие:

• ИИ-нативную инфраструктуру: решения, изначально разработанные с учетом возможностей ИИ и оптимально использующие их.
• Вертикальный SaaS с собственной уникальной базой данных: специализированные программные продукты, обладающие эксклюзивным доступом к данным, что создает мощное конкурентное преимущество.
• Системы действий: платформы, которые не просто анализируют, но и помогают пользователям эффективно выполнять конкретные задачи, автоматизируя рутину.
• Решения, глубоко интегрированные в критически важные бизнес-процессы: продукты, без которых невозможно представить эффективное функционирование предприятия.

Что устаревает и теряет привлекательность для инвесторов?

Инвесторы всё меньше интересуются решениями, которые не предлагают глубокой ценности или легко реплицируются. Аарон Холидей отмечает, что теперь «скучными» считаются:

• «Тонкие» слои рабочего процесса: продукты, которые лишь слегка улучшают существующие процессы без радикальных изменений.
• Универсальные горизонтальные инструменты: общие решения, не имеющие чёткой специализации или уникального преимущества.
• Базовое управление продуктами и поверхностная аналитика: всё, что теперь могут легко выполнить ИИ-агенты.

Абдул Абдирахман из F-Prime добавляет, что типовое вертикальное программное обеспечение «без собственной базы данных» больше не популярно. Игорь Рябенький из AltaIR Capital подчеркивает, что отсутствие продуктовой глубины становится серьезным недостатком.

«Если ваша дифференциация основана преимущественно на пользовательском интерфейсе и простой автоматизации, этого уже недостаточно. Барьер входа снизился, что значительно усложняет создание реальной конкурентной защиты.»

Новые требования к бизнесу в эпоху ИИ

Современные компании должны строить свои решения вокруг «реального владения рабочими процессами и глубокого понимания проблемы с первого дня». Масштабные кодовые базы утратили былое значение; теперь важнее скорость, сфокусированность и способность быстро адаптироваться. Ценовая политика также должна быть гибкой: жесткие модели оплаты за рабочее место уступают место моделям по потреблению, которые более актуальны в текущих условиях.

Владение рабочим процессом: ключ к успеху

Джейк Сейпер из Emergence Capital проводит интересную аналогию между Cursor и Claude Code: один владеет рабочим процессом разработчика, другой лишь выполняет задачу. Разработчики всё чаще выбирают непосредственное выполнение задачи, а не следование процессу. Если раньше «привлечение людей к работе в вашем ПО было мощным преимуществом, то теперь, когда ИИ-агенты выполняют работу, кого волнует человеческий рабочий процесс?» – задает он риторический вопрос.

Интеграции: от преимущества к необходимости

С появлением таких протоколов, как MCP от Anthropic, подключение ИИ-моделей к внешним данным и системам становится необычайно простым. Это означает, что сложная система интеграций теряет свою ценность как конкурентное преимущество. «Быть коннектором раньше было способом создания ‘рва’. Скоро это станет просто утилитой», – подчеркивает Сейпер.

Инструменты автоматизации рабочих процессов и управления задачами, ориентированные на координацию человеческого труда, становятся менее востребованными, если ИИ-агенты могут выполнять эти задачи самостоятельно. Многие публичные SaaS-компании уже ощущают это на себе, сталкиваясь со снижением капитализации на фоне появления новых, более эффективных ИИ-нативных решений.

Глубина и экспертиза: основа устойчивого роста

Игорь Рябенький отмечает, что SaaS-компании, испытывающие трудности с привлечением инвестиций, — это те, чьи продукты легко копируются. К ним относятся:

• Типовые инструменты повышения продуктивности;
• Программы управления проектами;
• Базовые клоны CRM;
• «Тонкие» ИИ-обёртки, построенные поверх существующих API.

Если продукт представляет собой лишь интерфейсный слой без глубокой интеграции, собственных данных или встроенного process knowledge, сильные ИИ-нативные команды могут быстро воссоздать его. Именно это делает инвесторов осторожными.

В целом, привлекательными остаются SaaS-решения, обладающие глубиной и экспертизой, глубоко интегрированные в критически важные рабочие процессы. Компаниям следует активно внедрять ИИ в свои продукты и соответствующим образом адаптировать свой маркетинг. Инвесторы перераспределяют капитал в сторону бизнесов, которые владеют процессами, данными и доменной экспертизой, отходя от продуктов, которые можно повторить без особых усилий.

🚀 Получите бесплатный аудит от ИИ прямо сейчас в нашем Telegram-боте: @futurebotsru_bot