Рисковият залог от стартиращи фирми с ИИ

Авторът е ръководещ сътрудник в Thoma Bravo

Експлозивният напредък на започващи компании с ИИ следва модел, който сме виждали и преди: дребни компании се надпреварват да ползват нови технологии към съответни бизнес проблеми, обещавайки големи облаги от успеваемостта в техния стеснен сегмент от пазара.

Тези започващи компании нормално употребяват общоприети модели на ИИ (като ChatGPT или Claude) и се отличават, като пишат програмен продукт от горната страна, с цел да се насочат към съответни задания. Тяхното предложение за стойност е, че профилираните решения могат да се конкурират, без да се тревожат доста за това по какъв начин бизнесът действа като цялостна система.

Но това е уязвима тактика. Подобно на дотком фирмите, които изразходваха пари без устойчиви бизнес модели, доста от днешните започващи AI компании изгарят пари, плащайки за достъп до AI модели, като в същото време им липсват преимущества, които съперниците не могат да копират. Техният главен залог е, че AI може да взема решение характерни бизнес проблеми толкоз дейно, че фирмите непринудено ще надвишават интегрираните си системи, с цел да получат превъзходна продуктивност в една област – в резюме, „ най-хубавият в класа “ побеждава „ задоволително добър, само че всичко на едно място “.

Но свързването с цялостни бизнес процеси, с цел да се откри резистентен път на напредък във времето, е доста предизвикателна задача за фирмите, основани да вършат единствено едно нещо. Въпреки че някои може да видят внезапно в началото ускоряване на приходите, те също виждат обилни разноски. Едно изследване на Kruze Consulting допуска, че те харчат двойно повече от това, което обичайните компании за програмен продукт като услуга харчат за компютри и инфраструктура, като в същото време заплащат за профилирани гении, които изискват високоплатени пакети.

Тези структурни провокации демонстрират за какво имаме вяра, че одобрени софтуерни платформи като Salesforce, SAP, Microsoft — и портфейлни компании като Anaplan и Coupa, в които влагаме в Thoma Bravo — ще бъдат по-издръжливи макар рисковете от спиране на AI за техните бизнеси.

Докато започващите AI компании се борят да защитят тясна територия, по-широките платформи построяват преимущества, които стават все по-силни с времето. Вместо просто да подобрят една съответна област, те работят върху укрепването на по-широкия бизнес на клиента. Този модел създава просветеност както за компанията, по този начин и за доставчика, като построява качества. И SaaS фирмите имат години на усъвършенствания.

Например, софтуерните платформи могат да моделират причина и разследване в бизнес функционалностите. Един стеснен AI инструмент може да усъвършенства инвентара, само че в случай че не регистрира паричния поток, взаимоотношенията с снабдители или рисковете по веригата на доставки, тази „ оптимизация “ на една променлива може фактически да навреди на бизнеса.

По този метод одобрените софтуерни компании са също по този начин в по-добра позиция да се оправят с опасенията на бизнеса по отношение на консолидираното на AI: конкуренция, провокации при внедряването, киберсигурност, правни проблеми, етични въпроси, разноски и опасности за репутацията. Това е по този начин, тъй като цифровата промяна постоянно е означавала балансиране на успеваемостта с ръководство на риска. Освен това платформите разпределят разноските за поддържане на сходство с регулациите сред всичките си клиенти.

Така че за открития корпоративен програмен продукт идващият небосвод за конкуренция е по-вероятно да пристигна от самите по този начин наречени компании за главен модел, като OpenAI и Anthropic. Тези компании са в положение да се опитат да изградят свои лични цялостни бизнес приложения, като в същото време запазят най-хубавите си AI модели за себе си. Представете си, да вземем за пример, че OpenAI предлага повсеместен пакет за ръководство на риска в предприятието, захранван от GPT-6, до момента в който софтуерните компании се забиват с GPT-5; или по-малко способни модели с отворено тегло, които те са принудени да изберат като опция.

Идеята би била да се наложи борба за комерсиализацията: фирмите с главен модел желаят да комерсифицират софтуера, а софтуерните компании желаят да комерсифицират AI съставките на софтуерните платформи. Но тази история на конкуренцията също разкрива за какво имам вяра, че откритите платформи в последна сметка ще завоюват.

Компании като OpenAI, които се пробват да изградят бизнес програмен продукт, са изправени пред същото предизвикателство като всеки софтуерен колос преди тях: основаване на цели бизнес системи от нулата. Кодът към този момент е относително елементарен. Това, което е мъчно, са десетилетията знания в промишлеността, хилядите съществуващи връзки с различен програмен продукт, дълбокото схващане на характерните за промишлеността разпореждания и построеното доверие на огромните предприятия. Това са области, върху които одобрените софтуерни платформи са работили десетилетия.

Най-просто казано, математиката е срещу започващи компании с ИИ: те би трябвало да обезпечат задоволително огромни облаги, с цел да оправдаят работата и риска от ръководството на обособен инструмент. А одобрените софтуерни компании ще завоюват, като интегрират нововъведенията, вместо да ги фрагментират.