14 października 2025 r. zorganizowaliśmy webinarium na żywo zatytułowane "Navigating SaaS Exits in the AI era". Webinarium zostało zaprezentowane przez Marcina Majewskiego, dyrektora zarządzającego i Filipa Drazdou, dyrektora ds. fuzji i przejęć.
Możesz teraz obejrzeć pełną powtórkę webinaru poniżej. Jeśli chcesz pobrać materiały prezentacyjne wykorzystane podczas sesji, możesz to łatwo zrobić, klikając przycisk pobierania raportu po lewej stronie (jeśli korzystasz z komputera) lub przewijając na samym końcu (jeśli korzystasz z telefonu).
Poniżej znajduje się pełna transkrypcja dyskusji, zredagowana lub sparafrazowana dla jasności, płynności i zwięzłości.
Marcin rozpoczął sesję od podkreślenia, jak szybko zmienia się krajobraz SaaS, zwłaszcza wraz z rozwojem sztucznej inteligencji.
Program sesji koncentrował się na:
- Wpływ sztucznej inteligencji na wyceny SaaS
- Które segmenty SaaS są najbardziej zagrożone?
- Jak pozycjonować swoją firmę jako gotową na AI?
- Czego poszukują nabywcy na dzisiejszym rynku?
Następnie Filip przedstawił kontekst: od czasu wydania ChatGPT pod koniec 2022 r. akcje infrastruktury AI (półprzewodniki, platformy chmurowe) wzrosły o ponad 360%. Tymczasem firmy SaaS pozostały na niezmienionym poziomie, osiągając gorsze wyniki zarówno od liderów AI, jak i nawet NASDAQ.
Filip wyjaśnił, że ta rozbieżność w wynikach stanowi podstawę do dalszej dyskusji na temat tego, dlaczego SaaS pozostaje w tyle, co założyciele muszą teraz wiedzieć i jak mogą dostosować się lub wyjść strategicznie w nowej erze.
Marcin Majewski:
Dziś, jeśli chodzi o Wyceny sztucznej inteligencjiPrawdopodobnie jestem bardziej byczy niż niedźwiedzi. Trudno jest wyceniać firmy, które mają potencjał do asymptotycznego wzrostu, ale właśnie taką szansę widzimy w przypadku sztucznej inteligencji.
Marcin Majewski:
Przy okazji, mamy szybką ankietę - chcemy uczynić ten webinar nieco bardziej interaktywnym. Zachęcamy więc do głosowania: Czy jesteś optymistą, jeśli chodzi o SaaS w przyszłości?
Marcin Majewski:
Szczerze mówiąc, moje zdanie na temat SaaS jest różne. Nawet w moim własnym portfolio widzę różne wyniki.
Marcin Majewski:
Większość dzisiejszych firm SaaS nie ma jeszcze jasnej odpowiedzi na pytanie, jak dostosować się do nowego środowiska opartego na sztucznej inteligencji. Wiele z nich wciąż trzyma się tego, co działało w przeszłości - ale te strategie już nie działają i nie będą działać w przyszłości.
Marcin Majewski:
Przekształcenie firmy, która odnosi sukcesy od dekady, to trudne zadanie. Większość firm albo tego nie robi, albo czeka, aż będzie za późno. Widzimy, że rzeczywistość ta znajduje odzwierciedlenie w cenach ich akcji.
Marcin Majewski:
Nie spodziewam się więc, by w najbliższym czasie wiele się zmieniło. W najlepszym razie ceny akcji pozostaną w stagnacji.
Marcin Majewski:
A co z tobą, Filip?
Filip Drazdou:
Jestem dziś nastawiony byczo i chcę to udowodnić. Patrząc na wyniki ankiety - są one zbliżone, prawie 50-50, ale byk wyprzedza niewielkim marginesem: 53% do 47%.
Gdybym miał przedstawić bycze argumenty za SaaS, zwłaszcza patrząc na wykres pokazujący, jak zwycięzcy infrastruktury AI osiągają dramatycznie lepsze wyniki, tak naprawdę zacząłbym od niedźwiedziego argumentu za AI.
Obecnie wiele uwagi poświęca się temu, jak tanie i łatwe stało się tworzenie oprogramowania. Dzięki narzędziom takim jak VibeCode, Loveable i GitHub Copilot, tworzenie nowych produktów SaaS jest szybsze niż kiedykolwiek. Jest to jeden z powodów, dla których niektórzy uważają, że firmy SaaS tracą na wartości.
Myślę jednak, że wciąż jesteśmy w fazie eksperymentalnej. Wiele osób próbuje budować z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, ale w ciągu roku lub dwóch eksperymenty te w dużej mierze się zakończą, a bańka może pęknąć. W rzeczywistości wielu specjalistów i ekonomistów zgadza się obecnie, że znajdujemy się w bańce sztucznej inteligencji.
Kiedy tak się stanie, gdy firmy zdadzą sobie sprawę, że wiele z tych projektów AI nie przynosi rezultatów - niektóre z nich powrócą do wypróbowanych i przetestowanych rozwiązań SaaS. Raport sprzed kilku miesięcy mówi, że 80% eksperymentów AI nie przynosi wartości. Widzę więc potencjał odrodzenia SaaS, gdy opadnie kurz.
Marcin Majewski
To bardzo interesujące spojrzenie. Podoba mi się i myślę, że współgra z tym, co już widzieliśmy. Zrobienie czegoś szybko za pomocą sztucznej inteligencji jest łatwe. Ale zrobienie czegoś, co faktycznie zapewnia wartość - czegoś solidnego i odpornego, co przetrwa próbę czasu - jest znacznie trudniejsze.
Filip Drazdou
Mój argument jest prawdopodobnie bardziej długoterminowy. Zgadzam się, że obecnie cała uwaga skupia się na sztucznej inteligencji. SaaS nie tylko traci uwagę - prawdopodobnie traci również kapitał. Możemy zagłębić się w to, dlaczego firmy SaaS osiągają gorsze wyniki.
Marcin Majewski
A tak przy okazji, jeśli masz jakieś pytania w trakcie prezentacji, możesz je wpisać w polu pytań i odpowiedzi. Odpowiemy na nie po zakończeniu głównej prezentacji.
Porozmawiajmy o tym, jak się tu znaleźliśmy. Wszystko szło tak dobrze. W 2011 roku Marc Andreessen powiedział: "Oprogramowanie zjada świat" i przez długi czas rzeczywiście tak było - aż do uruchomienia ChatGPT.
Zrozumieliśmy jednak, że ktoś przewidział tę zmianę znacznie wcześniej. W 2017 roku Jensen Huang powiedział: "Sztuczna inteligencja pożre oprogramowanie". Wtedy nigdy nie przyszłoby mi to do głowy. Nie wiem jak ty, Filip, ale ja w ogóle się tego nie spodziewałem. Najwyraźniej Huang był znacznie bliżej akcji i miał lepszy wgląd w kierunek, w którym zmierzały sprawy. Patrząc wstecz, to imponujące.
Pytanie brzmi więc - czy sztuczna inteligencja zje oprogramowanie? Mamy nadzieję, że nie całe oprogramowanie znajdzie się w menu. Chociaż wiele z nich jest zagrożonych, uważamy, że niektóre kategorie są bardziej odporne.
Jest kilka rzeczy, które mogą pomóc oprogramowaniu przetrwać tę falę zakłóceń. Po pierwsze, fosy konkurencyjne - zwłaszcza jeśli są powiązane z zastrzeżonymi danymi. Jeśli Twoja firma zależy od danych, do których nikt inny nie ma dostępu, lub działa pod silną ochroną regulacyjną, jest w znacznie bezpieczniejszej pozycji. Pomyśl o branżach takich jak opieka zdrowotna lub infrastruktura energetyczna - tego rodzaju firmy SaaS są na razie stosunkowo izolowane.
Marcin Majewski
Wybiegając w przyszłość od pięciu do dziesięciu lat, możemy już dostrzec pewne cechy, które sprawiają, że niektóre firmy SaaS są bardziej odporne na zakłócenia związane ze sztuczną inteligencją.
Jednym z nich jest przywiązanie klientów. Jeśli firma ma niską rotację i wysoką retencję, jest mniej prawdopodobne, że sztuczna inteligencja znacząco na nią wpłynie. W rzeczywistości dodanie funkcji sztucznej inteligencji do już lepkiego produktu może jeszcze bardziej utrudnić klientom odejście.
Kolejną kluczową cechą jest krytyczne i technicznie złożone oprogramowanie. Narzędzia AI, takie jak pipe-coding, mogą łatwo zakłócić działanie prostych lub lekkich aplikacji, co już dzieje się z mniejszymi narzędziami SaaS. Weźmy na przykład Calendly. Zauważyliśmy ostatnio, że Google dodał bardzo podstawową funkcję planowania spotkań bezpośrednio do Kalendarza Google. Jest to wciąż niedojrzałe rozwiązanie, ale pokazuje, jak zasiedziali operatorzy mogą zakłócać całe kategorie produktów za pomocą niewielkich zmian przyrostowych.
Jeśli jednak oprogramowanie jest zaawansowane technicznie, obsługuje konkretną niszę i nie jest łatwe do powielenia, jest w bardziej komfortowej sytuacji. Wciąż jest to stosunkowo niewielka grupa firm, ale jest sporo takich, które mogą działać z pewną pewnością siebie. To powiedziawszy, nie mogą sobie pozwolić na samozadowolenie. Nadal muszą wprowadzać innowacje i wykorzystywać sztuczną inteligencję. Po prostu zaczynają z bardziej obronnej pozycji w porównaniu do innych.
Niestety, wszyscy inni są zagrożeni. Ale więcej o tym, jak sobie z tym poradzić, powiemy w dalszej części sesji.
Marcin Majewski
Przejdźmy do "Jak się tu znaleźliśmy: Część 2".
Jedną z rzeczy, którą zaobserwowaliśmy - i którą wiele firm SaaS albo przegapiło, albo nie zwróciło na nią uwagi - był wzrost fali finansowania AI. Prawdopodobnie rozpoczęła się ona około 2015 roku, a jej szczyt przypadł na 2021 rok.
Następnie nastąpiło tymczasowe spowolnienie, gdy ludzie próbowali ocenić, co się dzieje, ale od tego czasu sytuacja przyspieszyła do rekordowych poziomów w 2025 roku. Oznacza to poważną zmianę nastrojów, nie tylko wśród inwestorów, ale także wśród klientów.
Z czasem klienci zaczęli stopniowo eksperymentować ze sztuczną inteligencją. Początkowo nie było to postrzegane jako poważna zmiana, a wiele firm skorzystało na dodaniu funkcji AI do swojej oferty.
Ale ta faza była wczesnym sygnałem - wyraźnym znakiem, że nadchodzi szersza zmiana.
Co stało się później?
Marcin Majewski
Kolejną ważną zmianą, jaką zaobserwowaliśmy, był wzrost liczby agentów AI, około 2023-2024 roku. Wiele funkcji SaaS, w przypadku których użytkownicy kiedyś polegali na dostawcach, może być teraz obsługiwanych przez agentów AI. Zmusza to firmy do ponownego przemyślenia decyzji o zakupie lub budowie.
Widzimy już przykłady - na przykład Klarna buduje więcej we własnym zakresie przy użyciu sztucznej inteligencji, zmniejszając zależność od narzędzi innych firm. Jest to tańsze i bardziej wydajne, a także zmienia strategię stosu technologicznego dla wielu firm.
Teraz wkraczamy w fazę, którą nazwałbym trzecią: Konsolidacja SaaS. Tendencja ta prawdopodobnie utrzyma się w ciągu najbliższych pięciu lat. Obecnie nawet małe firmy mogą korzystać z 50-100 różnych narzędzi SaaS, ale nie jest to zrównoważone.
Klienci coraz częściej wolą jedną, kompleksową platformę od dziesiątek odłączonych od siebie narzędzi. A ponieważ tworzenie i rozszerzanie funkcji jest tańsze i łatwiejsze, zmierzamy w kierunku rynku, na którym zwycięzca bierze wszystko. Więksi dostawcy agresywnie pozycjonują się, aby przejąć jak najwięcej wydatków na IT i chmurę.
To świetna wiadomość dla osób zaangażowanych w fuzje i przejęcia. Już teraz obserwujemy wzrost liczby dużych, strategicznych transakcji - na przykład Singapur ponownie stał się aktywny w zakresie fuzji i przejęć w branży technologicznej.
Podczas gdy jesteśmy niedźwiedzio nastawieni do wielu pojedynczych firm SaaS, jesteśmy optymistycznie nastawieni do ogólnej aktywności w zakresie fuzji i przejęć. Firmy, które przetrwają tę fazę, będą silniejsze i bardziej odporne.
Filip Drazdou
Powiedziałbym, że obecnie znajdujemy się w połowie fazy 2. Zmiana nastrojów jest już ogromna, a zapowiedzi warte miliardy dolarów pojawiają się co tydzień - czy to od OpenAI, NVIDIA, Broadcom, Oracle i innych.
Agenci AI już zaczynają zastępować tradycyjne narzędzia SaaS. Wiele firm wciąż eksperymentuje, ale w ciągu najbliższych jednego do dwóch lat prawdopodobnie zobaczymy wyraźne przykłady całkowitego zastąpienia narzędzi - zwłaszcza w mniejszych firmach i obszarach o mniej krytycznym znaczeniu.
Filip Drazdou
Wkrótce zagłębimy się w przypadki użycia o znaczeniu krytycznym.
Marcin Majewski
Wygląda na to, że wyniki ankiety - 60% są pozytywne dla SaaS. To zachęcające. Chociaż niektóre z nich mogą być myśleniem życzeniowym, mam również nadzieję, że odzwierciedlają one ogólnie optymistyczne nastawienie wśród naszych odbiorców. To zwycięska strategia, niezależnie od warunków rynkowych.
Filip Drazdou
A brak konsensusu jest tym, co tworzy rynek. Niektórzy ludzie będą kupować, inni sprzedawać - co jest zgodne z obecną falą konsolidacji SaaS.
Marcin Majewski
Kiedy rozmawiamy z seryjnymi nabywcami SaaS, zauważyliśmy, że często nie mają oni jasnej strategii wyjścia. Osiągnęli dobre zyski i mają silne procesy operacyjne, zwłaszcza w przypadku zwrotów. Ale niewielu z nich pyta: "Co dalej?" po przejęciu wielu firm.
To powiedziawszy, wciąż istnieje wiele możliwości. Jeśli jesteś mądry i strategiczny, w SaaS można zarobić pieniądze - zwłaszcza poprzez fuzje i przejęcia.
Filip Drazdou
Przejdźmy do stóp wzrostu. Co tam widzisz, Marcin?
Marcin Majewski
To jeden z powodów, dla których nie jestem zbyt optymistyczny. Roczne stopy wzrostu znacznie spadły od 2015 roku. SaaS jest obecnie branżą dojrzałą lub prawie dojrzałą - wzrost na poziomie 10% jest nadal solidny, ale nie jest już uważany za szybko rosnący ani szczególnie ekscytujący.
Patrząc w przyszłość, spodziewamy się, że wzrost spadnie poniżej 10%, co nie pomaga w uzasadnieniu inwestycji. I choć wyceny pozostają wysokie, firmy wciąż płacą dużo za każdą jednostkę wzrostu w ujęciu EV do przychodów.
Przewidujemy korektę na rynku, zwłaszcza jeśli bańka AI pęknie. Obecny szum wokół sztucznej inteligencji i okrągłe transakcje, takie jak te dotyczące OpenAI, nie są trwałe. Kiedy ten optymizm zniknie, może to pociągnąć w dół cały sektor technologiczny, w tym SaaS. Do tego czasu spodziewamy się, że SaaS pozostanie na niezmienionym poziomie.
Filip Drazdou
Dla spółek rosnących poniżej 10% dzisiejsze wyceny są nadal dość hojne. Ale na rynkach prywatnych nie zobaczyłbyś 6-krotności przychodów przy takim profilu wzrostu. Coraz częściej obserwujemy transakcje zamykane przy niższych mnożnikach.
Co ważne, zarówno kupujący, jak i sprzedający dostosowują swoje oczekiwania. Rentowność i przepływy pieniężne mają teraz większe znaczenie, a sprzedający zaczynają odpowiednio zarządzać swoimi firmami.
Marcin Majewski
Co zasadniczo oznacza niski wzrost. Być może powrócimy do stosowania starych dobrych mnożników EV do EBITDA. W przypadku mniejszych firm SaaS wskaźnik ten jest już bardziej odpowiedni. Jednak w przypadku większych graczy nadal dominują mnożniki przychodów.
Filip Drazdou
Przyjrzyjmy się teraz, które segmenty SaaS są najbardziej narażone na zakłócenia związane ze sztuczną inteligencją.
Jedna z przydatnych ram pochodzi od Leonis Capital. Przeanalizowali oni, które typy natywnych dla sztucznej inteligencji lub tradycyjnych aplikacji SaaS najprawdopodobniej zostaną zastąpione przez LLM, takie jak ChatGPT lub Gemini.
Ich wnioski: najbardziej narażone są technicznie proste, horyzontalne narzędzia. Często mają one duże rynki adresowalne i bazy użytkowników - co czyni je głównymi celami zakłóceń.
Filip Drazdou
Obszary najbardziej zagrożone zakłóceniami ze strony sztucznej inteligencji to horyzontalne, technicznie proste narzędzia - zwłaszcza tam, gdzie może wkroczyć duża technologia. Weźmy na przykład narzędzia do generowania tekstu lub kopiowania marketingowego. Jasper był tutaj pionierem, ale wraz z wydaniem ChatGPT szybko stracił na znaczeniu. To samo dotyczy narzędzi tłumaczeniowych opartych na sztucznej inteligencji - obecnie obsługują je równie dobrze.
W przeciwieństwie do tego, wysoce wyspecjalizowane, pionowe aplikacje, takie jak analityka opieki zdrowotnej lub oprogramowanie przemysłowe, są znacznie mniej prawdopodobne, że staną się celem OpenAI lub Google. Rynki te są zbyt niszowe i technicznie złożone, aby uzasadnić inwestycję. Jeśli więc budujesz w tej przestrzeni, ryzyko zakłóceń jest niższe.
Chociaż ramy te zostały pierwotnie zaprojektowane dla narzędzi natywnych dla sztucznej inteligencji, mają one zastosowanie równie dobrze do tradycyjnych SaaS. Wszystko, co technicznie proste i szerokie, jest narażone na wysokie ryzyko. Zmierzy się nie tylko z konkurencją ze strony sztucznej inteligencji, ale także z presją cenową ze strony klientów oczekujących tańszych rozwiązań.
Innym ważnym filtrem jest to, czy proces musi być dokładny w 100%. W obszarach takich jak marketing lub obsługa klienta, wskaźnik sukcesu 95% jest akceptowalny. Błędy nie mają większego znaczenia, jeśli piszesz e-maile lub odpowiedzi na chatboty - a oszczędności są ogromne. To sprawia, że te segmenty są gotowe na zakłócenia.
Jednak w obszarach, w których dokładność ma krytyczne znaczenie, takich jak lista płac, księgowość lub bezpieczeństwo, tolerancja na błędy jest znacznie mniejsza. Nie można mieć 95% prawidłowo opłaconych pracowników lub tylko większości dokładnego bilansu. Segmenty te będą prawdopodobnie opierać się integracji AI przez długi czas.
Marcin Majewski
Obserwujemy również znacznie bardziej szczegółowe oceny ryzyka w przypadku przejęć SaaS. Proces due diligence uległ zmianie. Kupujący są bardziej skoncentrowani na ryzyku niż kilka lat temu.
Mam nadzieję, że da ci to pomocne ramy do pozycjonowania swojej firmy i decydowania, gdzie zainwestować swój czas i energię.
Chcieliśmy również skupić się na czymś praktycznym: w jaki sposób założyciele mogą aktywnie korzystać ze sztucznej inteligencji już teraz. Wykorzystanie sztucznej inteligencji może zwiększyć produktywność, pomóc zespołowi w szybszej wysyłce i poprawić zadowolenie klientów.
Mówiąc z doświadczenia, niedawno zaczęliśmy eksperymentować z budowaniem własnego stosu technologicznego. Jako długoletni konsumenci narzędzi SaaS i AI, ta zmiana wydawała się naturalna. I szczerze mówiąc, jest to coś, co większość firm w końcu zrobi.
Aby pozostać istotnym, konieczne jest zrozumienie, co obecnie porusza igłę w SaaS. Najbardziej wpływowym przypadkiem użycia, jaki obserwujemy dla sztucznej inteligencji - zwłaszcza LLM - jest rozwój produktu. W szczególności pisanie kodu.
Istnieje kilka wyróżniających się narzędzi w tej przestrzeni: Cursor, GitHub Copilot, Avable i Replit. Są one niezwykle potężne. Niektóre firmy wciąż wahają się przed ich przyjęciem, ale uważam, że to błąd.
Mój pogląd jest prosty - jeśli sztuczna inteligencja nie jest w stanie zrobić czegoś dzisiaj, prawdopodobnie zrobi to w ciągu 6 do 12 miesięcy. Im szybciej zintegrujesz ją z przepływem pracy programistycznej, tym lepsza będzie Twoja pozycja.
Marcin Majewski
Aby w pełni wykorzystać sztuczną inteligencję, firmy muszą przekwalifikować swoje zespoły i pomóc im zbudować nowe nawyki. Jednym z obszarów, w którym już teraz obserwujemy duży wzrost produktywności, są operacje i finanse. Używamy narzędzi takich jak NA10, które automatyzują wiele ręcznych procesów opartych na Excelu - często oszczędzając znaczną ilość czasu i kosztów.
Sprzedaż i marketing to kolejny obszar, który ulega transformacji. Dzięki tak dużej ilości dostępnych danych i możliwościom sztucznej inteligencji, firmy mogą teraz dogłębnie zrozumieć zachowania klientów i mikrotargetować swoje wiadomości. To, co kiedyś było niemożliwe do zarządzania przez zespół ludzki, jest teraz w pełni skalowalne dzięki sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja okazuje się również cenna w przywództwie i zarządzaniu ludźmi. Pomaga nam być na bieżąco, poprawiać komunikację wewnętrzną i skuteczniej rozumieć dynamikę zespołu. Staje się niezbędna zarówno w codziennym zarządzaniu, jak i myśleniu strategicznym.
Filip Drazdou
Oczywiście są też minusy. Na przykład w rozwoju produktu starsi inżynierowie będą przestrzegać przed ślepym korzystaniem z kodu wygenerowanego przez sztuczną inteligencję - nadal wymaga on przeglądu. Ale jako narzędzie zwiększające szybkość rozwoju i produktywność zespołu, jest to absolutnie warte zachodu.
I istnieje ryzyko w nie przyjąć. Jeśli Twoja konkurencja działa szybciej, buduje wydajniej i sprzedaje inteligentniej dzięki sztucznej inteligencji, zostaniesz w tyle. Większym ryzykiem jest pozostanie w miejscu.
Marcin Majewski
Istnieje również długoterminowe ryzyko zbytniego uzależnienia się od sztucznej inteligencji. Jest to do pewnego stopnia nieuniknione - ale należy to zrównoważyć. W miarę jak coraz więcej firm staje się w pełni zdalnych i polega na automatyzacji, relacje międzyludzkie stają się jeszcze bardziej krytyczne.
Jesteśmy wielkimi zwolennikami ponownego łączenia się - z zespołami, z klientami i poprzez prawdziwe rozmowy. Ludzie zaczynają dostrzegać generyczne wiadomości generowane przez sztuczną inteligencję. Osobiście doceniam, gdy ktoś poświęca czas na napisanie prawdziwego e-maila. Więc tak, korzystaj ze sztucznej inteligencji, ale nie zapominaj o ludzkiej stronie.
Filip Drazdou
Co więc powinni teraz robić założyciele?
Marcin Majewski
Podzieliliśmy je na ruchy ofensywne i defensywne.
Marcin Majewski
Założyciele muszą wykonywać zarówno ruchy defensywne, jak i ofensywne. W defensywie chodzi o uznanie, że świat się zmienia, niezależnie od tego, czy działasz, czy nie. Ruch związany z wyszukiwaniem spada, a interfejsy takie jak ChatGPT stają się głównym sposobem interakcji ludzi z narzędziami cyfrowymi. Musisz zoptymalizować swój produkt i pozycjonowanie pod kątem tej nowej rzeczywistości - w której tradycyjne strony internetowe mogą ostatecznie zostać zastąpione przez agentów AI obsługujących zadania takie jak rezerwacja biletów lub zakup oprogramowania.
Dane są cenniejsze niż kiedykolwiek. Firmy muszą chronić i wykorzystywać posiadane dane użytkowników - to kluczowy wyróżnik na tle konkurencji, która może mieć te same narzędzia, ale nie te same spostrzeżenia. Każdy zespół powinien być przeszkolony w zakresie sztucznej inteligencji. Twój personel musi przynajmniej znać sztuczną inteligencję.
Ofensywnie, chodzi o wyjście poza zwykłą adaptację - chcesz stać się firmą natywną dla sztucznej inteligencji. Nikt nie ma jeszcze idealnego podręcznika, ale zaczyna się od ponownego przemyślenia wszystkiego. Gdybyś mógł odbudować swoją firmę od podstaw, bez starszego kodu i przestarzałych nawyków klientów, jak by to wyglądało?
Pomyśl o tym, jak zorganizowałbyś przepływ danych, jaki problem rozwiązujesz i jak rozwiązałbyś go za pomocą nowoczesnych narzędzi. Może to oznaczać zakłócenie bieżącej działalności - ale nieliczne firmy, które zrobią to dobrze, nie tylko przetrwają, ale będą się rozwijać.
Filip Drazdou
Zmiana ta zmienia również sposób, w jaki kupujący oceniają firmy SaaS. W przeszłości wskaźniki takie jak przychody cykliczne, koszt pozyskania klienta i LTV sprawiały, że SaaS był łatwy do prognozowania. Jednak w erze sztucznej inteligencji pierwszym pytaniem, jakie zadają kupujący, jest to, czy firma może nadal skalować się w ramach tej nowej dynamiki.
Wiele narzędzi natywnych dla sztucznej inteligencji wykorzystuje ceny oparte na użytkowaniu lub wartości, a nie tradycyjne modele oparte na liczbie stanowisk. Może to stać się problemem dla firm SaaS polegających na cenach opartych na użytkownikach - zwłaszcza jeśli sztuczna inteligencja zmniejszy zatrudnienie w obszarach takich jak obsługa klienta. Zmniejszająca się baza użytkowników oznacza zmniejszającą się bazę przychodów, chyba że model zmieni się w kierunku wartości.
Wielkość firmy nadal ma znaczenie - większe firmy zazwyczaj uzyskują wyższe wyceny - ale obserwujemy również przejęcia małych zespołów za miliardy dolarów. Dziesięcio- lub dwudziestoosobowe startupy AI są przejmowane przez największych graczy. Jest to zarówno ekscytujące, jak i groźne: mały, szybko rozwijający się zespół może z dnia na dzień stać się twoim największym konkurentem.
Marcin Majewski
Widzimy również małe startupy natywne dla sztucznej inteligencji, które próbują sprzedawać zbyt wcześnie. To również nie zawsze jest dobrym posunięciem. Czas ma kluczowe znaczenie - należy znaleźć równowagę między zbyt wolnym skalowaniem a zbyt szybkim wyjściem z inwestycji.
Filip Drazdou
Było wiele szumu wokół małych startupów natywnych dla sztucznej inteligencji, które zostały przejęte, ale są to wyjątki, a nie norma. Historie takie jak ośmioosobowa izraelska firma kupiona przez Wix są odstające, ale mają duży wpływ na sposób myślenia założycieli SaaS. W rzeczywistości tylko kilka małych firm wylądowało na tych dużych wyjściach.
Innym czynnikiem, który inwestorzy zawsze uwielbiali w SaaS, jest fosa - wysoka przyczepność, głębokie integracje i wysokie koszty zmiany. W erze sztucznej inteligencji pojawia się jednak pytanie: czy ten produkt może zostać odtworzony przez sztuczną inteligencję za ułamek kosztów? Należyta staranność obejmuje teraz testowanie, jak blisko narzędzia AI, takie jak Lavable lub Replit, mogą odtworzyć produkt. Im dalej są, tym lepiej firma może się bronić.
Obserwujemy również duże zmiany w sposobie postrzegania ekonomiki jednostek i przewidywalności przychodów. Tradycyjne wskaźniki KPI, takie jak churn, LTV i CAC, ułatwiały prognozowanie przyszłych przychodów. Ale teraz, wraz z szybko pojawiającymi się konkurentami natywnymi dla sztucznej inteligencji, wskaźniki te są bardziej zmienne. Produkt może być dziś dobry, ale może stać się przestarzały, jeśli za dwa lata pojawi się lepsza, tańsza alternatywa AI.
Zmienia się również krajobraz pozyskiwania klientów. Zamiast polegać na Google, kupujący konsultują się teraz z LLM przy podejmowaniu decyzji dotyczących oprogramowania. Katalogi takie jak Capterra i G2 mają mniejszy wpływ. Założyciele muszą teraz upewnić się, że ich produkty pojawiają się w interfejsach opartych na sztucznej inteligencji i odpowiednio dostosować swoją strategię wejścia na rynek.
Wszystko to zwiększa ryzyko. SaaS był kiedyś stabilnym, przewidywalnym modelem biznesowym. Teraz przełomowe zmiany związane ze sztuczną inteligencją mogą nastąpić szybko, co prawdopodobnie wywrze presję na obniżenie wycen.
Filip Drazdou
Właśnie dlatego stworzyliśmy nasz Pulpit gotowości do wyjścia z SaaS. Narzędzie to ocenia firmę w tradycyjnych wymiarach, ale teraz zawiera również ocenę gotowości na sztuczną inteligencję. Po tym webinarium udostępnimy dokumentację, abyś mógł pobrać narzędzie i sprawdzić, jak wypadłeś.
Marcin Majewski
Trudno jest podsumować coś, co ewoluuje tak szybko. Firmy SaaS ucierpiały z powodu sztucznej inteligencji, a cały rynek próbuje znaleźć nową równowagę. Inwestorzy nie traktują SaaS jako bezpiecznego zakładu, jakim kiedyś był.
Nie uważamy jednak, że SaaS jest skończony. Silniejsze firmy - te z wizją - dostosują się i będą bardziej odporne.
Choć może się to wydawać rewolucją, jest to raczej ewolucja. Przeszliśmy od rozwiązań on-prem do chmury i SaaS, a teraz wkraczamy w erę sztucznej inteligencji. Ostatecznie AI i SaaS połączą się w jedną ujednoliconą kategorię. Szczerze mówiąc, nie sądzimy, by sztuczna inteligencja mogła rozwijać się bez SaaS.
Marcin Majewski
Nie sądzimy, by SaaS mógł funkcjonować bez sztucznej inteligencji, podobnie jak nie sądzimy, by sztuczna inteligencja mogła rozwijać się bez SaaS. To powiedziawszy, nie ma jasnej mapy drogowej - tempo zmian jest zbyt szybkie. Założyciele i inwestorzy muszą zachować czujność, odczytywać sygnały i decydować, czy się dostosować, czy wycofać.
Sprzedaż firmy może być najłatwiejszym sposobem na poradzenie sobie z tą niepewnością. Jest to podobne do przejścia z modelu on-premise na SaaS: zwycięzcami byli często ci, którzy sprzedawali, zanim przejście osiągnęło pełną moc. Ci, którzy trzymali się zbyt długo, odnotowali spadek wycen. Obecnie ponownie znajdujemy się w fazie przejściowej - wyceny są niskie i mogą takie pozostać przez jakiś czas.
Ostatecznie zobaczymy nową generację firm SaaS opartych na sztucznej inteligencji, które staną się silniejsze. Jednak w perspektywie krótkoterminowej sprzedawcy i inwestorzy potrzebują jasnej strategii zarządzania ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją.
Filip Drazdou
To świetna analogia. Oprogramowanie lokalne nie zniknęło z dnia na dzień i nadal istnieje. Ale te zmiany - niezależnie od tego, czy jest to Internet, SaaS, czy teraz sztuczna inteligencja - zawsze wymagają czasu. Ta prawdopodobnie będzie przebiegać jeszcze szybciej niż poprzednie fale.
Marcin Majewski
Dokładnie. Ta zmiana technologiczna postępuje w zawrotnym tempie i mamy nadzieję, że dzisiejsza sesja pomogła ci lepiej się po niej poruszać. Chętnie odpowiemy na wszelkie dodatkowe pytania, zarówno podczas sesji pytań i odpowiedzi, jak i po jej zakończeniu.
Jeśli ktoś chciałby uzyskać bezpłatną wycenę biznesową i ocenę ryzyka związanego ze sztuczną inteligencją, prosimy o kontakt - chętnie pomożemy.
Przejdźmy teraz do pytań i odpowiedzi.
P: Jak zdefiniować zwycięzcę infrastruktury AI?
Filip Drazdou
Zwycięzców w zakresie infrastruktury AI definiujemy jako firmy budujące podstawową infrastrukturę sprzętową i chmurową dla AI. Obejmuje to graczy półprzewodnikowych, takich jak NVIDIA, oraz dostawców chmury hiperskalowej, takich jak AWS (Amazon), Google Cloud i Microsoft Azure. Bierzemy również pod uwagę Meta i Oracle, które rozwijają swoje możliwości w zakresie sztucznej inteligencji.
P: Czy mnożniki SaaS wykazują tendencję spadkową?
Marcin Majewski
W ciągu ostatnich kilku kwartałów były one stabilne, choć oczywiście spadły w porównaniu ze szczytami z czasów COVID. Mimo to wiele firm rozwija się obecnie wolniej, więc choć mnożniki mogą wydawać się stabilne, w rzeczywistości płacisz więcej za mniejszy wzrost, co oznacza wyższą wielokrotność w ujęciu realnym.
P: Jaki jest obecny rynek dla małych, ale szybko rozwijających się firm SaaS o przychodach poniżej $5 milionów?
Marcin Majewski
To zależy. Jeśli firma jest natywna dla sztucznej inteligencji, zainteresowanie jest duże. W przypadku tradycyjnego SaaS kupujący zagłębiają się w podstawy: skąd pochodzi wzrost, zrównoważony rozwój i czy istnieje fosa, którą można obronić.
P: Jak osiągnąć widoczność produktu w programach LLM?
Filip Drazdou
To wciąż wczesny etap. Wiele napisano o SEO, ale niewiele o generatywnej optymalizacji silnika. Kluczowe kroki obejmują posiadanie jasnej, ustrukturyzowanej treści na temat produktu - najlepiej tekstu, który jest czytelny dla maszyn, nawet jeśli jest zbyt gęsty dla ludzi. Pomocne jest również cytowanie przez renomowane źródła, takie jak Forbes czy NYT. LLM opierają się na zaufanych referencjach, aby uniknąć halucynacji.
Marcin Majewski
Platformy mediów społecznościowych, takie jak X, mogą również odgrywać rolę, zwłaszcza jeśli kierujesz reklamy do użytkowników zorientowanych na wzrost. Tradycyjne SEO nadal ma znaczenie - przeglądy AI Google często pochodzą z najwyżej ocenianych stron.
P: Czy będziesz badać inne sektory, na które sztuczna inteligencja nie ma jeszcze wpływu?
Marcin Majewski
Być może wkrótce przyjrzymy się usługom IT, ale jest jeszcze za wcześnie, aby przewidzieć, które sektory odniosą największe korzyści. Ostatecznie większość z nich skorzysta. Na razie skupiamy się na tych, w których już widać zmiany.
Filip Drazdou
Rozmawialiśmy o łańcuchu wartości AI - firmach zajmujących się infrastrukturą, budownictwem lub HVAC, które odnoszą pośrednie korzyści. Mówienie o nietkniętych sektorach jest jednak spekulacją.
P: Czy Reguła 40 jest nadal ważna dla kupujących?
Marcin Majewski
Szczerze mówiąc, nie pojawia się to już zbyt często.
Filip Drazdou
Niegdyś była to metoda równoważenia wzrostu i rentowności, ale obecnie inwestorzy wolą bardziej szczegółowo przyglądać się ekonomice jednostkowej. Wysokopoziomowe skróty, takie jak reguła 40, są mniej istotne w dzisiejszym ostrożnym środowisku.
Marcin Majewski
Dokładnie. Słowo, które słyszymy częściej, to "trend" - czy wskaźniki KPI zmierzają we właściwym kierunku?
P: A co z usługami SaaS opartymi na sztucznej inteligencji?
Marcin Majewski
Termin ten może oznaczać wiele rzeczy. Może to być cienkie opakowanie wokół ChatGPT, które prawdopodobnie ma ograniczoną wartość. Ale jeśli mówimy o firmie głęboko integrującej sztuczną inteligencję ze swoimi operacjami i procesami decyzyjnymi, jest to o wiele bardziej znaczące - i potencjalnie bardzo cenne.
P: Co definiuje wartość SaaS opartego na sztucznej inteligencji?
Marcin Majewski
Zależy to od głębokości integracji AI i możliwości obrony danych. Jeśli po prostu nakładasz podpowiedzi na GPT bez zastrzeżonych danych lub blokady, nie jest to zrównoważone. Ale jeśli naprawdę wykorzystujesz unikalne dane i osadzasz sztuczną inteligencję w całym swoim stosie, jest to cenne.
Filip Drazdou
Dokładnie. Narzędzia, które po prostu przepakowują GPT z podstawowym interfejsem użytkownika i wysokimi marżami, nie przetrwają w dłuższej perspektywie.
P: Jaka wielokrotność przychodów jest odpowiednia dla spółek SaaS działających zgodnie z zasadą 40?
Marcin Majewski
To zależy. W przypadku firmy o EBITDA 40% bez wzrostu, należy rozważyć 5-7× EBITDA lub 2-3,5× przychody. W przypadku szybko rozwijającej się firmy, która nie przynosi zysków, przyglądamy się bliżej wskaźnikom takim jak churn i utrzymanie klientów. Jeśli jest lepka i ma wysoką retencję netto, wielokrotność przychodów może być jeszcze wyższa. Jeśli nie, to znacznie niższa.
P: Jeśli bańka technologiczna pęknie, czy Wyceny SaaS poprawić?
Filip Drazdou
Nie w krótkim okresie. Kiedy duża technologia upada, mniejsze firmy zwykle cierpią bardziej. W perspektywie średnioterminowej pomocne mogą okazać się niższe koszty infrastruktury i pracy. Ale ogólnie rzecz biorąc, wyceny prawdopodobnie spadną, zanim wrócą do normy.
Przemyślenia końcowe
Filip Drazdou
Powodzenia wszystkim. Jesteśmy w okresie szybkiej transformacji, a zdolność adaptacji będzie kluczowa.
Marcin Majewski
Dziękujemy za dołączenie. Bądź czujny, bądź elastyczny - i daj nam znać, jeśli potrzebujesz pomocy w ocenie swojej gotowości na AI lub zaplanowaniu kolejnego ruchu.
