Navigating SaaS Exits in the AI Era - Webinar recap

14 października 2025 roku przeprowadziliśmy webinar na żywo zatytułowany „Navigating SaaS Exits in the AI era”. Webinar poprowadzili Marcin Majewski, Managing Director, oraz Filip Drazdou, M&A Director.

Pełne nagranie webinaru możesz obejrzeć poniżej. Jeśli chcesz pobrać materiały prezentacyjne wykorzystane podczas sesji, łatwo zrobisz to, klikając przycisk pobierania raportu po lewej stronie (jeśli korzystasz z komputera) lub przewijając na sam dół (jeśli używasz telefonu).

Poniżej znajdziesz pełny zapis rozmowy, zredagowany lub sparafrazowany dla większej jasności, płynności i zwięzłości.

Marcin rozpoczął sesję, zwracając uwagę na to, jak szybko zmienia się krajobraz branży SaaS, zwłaszcza wraz z rozwojem AI.

Agenda sesji koncentrowała się na:

• Wpływie AI na wyceny spółek SaaS
• Które segmenty SaaS są najbardziej zagrożone
• Jak pozycjonować swoją firmę jako gotową na AI
• Czego nabywcy szukają na dzisiejszym rynku

Następnie Filip nakreślił szerszy kontekst: od premiery ChatGPT pod koniec 2022 roku akcje spółek z obszaru infrastruktury AI (półprzewodniki, platformy chmurowe) gwałtownie wzrosły, o ponad 360%. Tymczasem spółki SaaS stały w miejscu, wypadając gorzej zarówno od liderów AI, jak i od samego indeksu NASDAQ.

Ta rozbieżność w wynikach, jak wyjaśnił Filip, wyznacza tło dla dalszej części rozmowy: dlaczego SaaS został w tyle, co właściciele firm muszą dziś wiedzieć i jak mogą się dostosować lub strategicznie dokonać exitu w tej nowej erze.

Marcin Majewski:
Dziś, jeśli chodzi o wyceny AI, jestem chyba bardziej optymistą niż pesymistą. Firmy, które mają potencjał, by rosnąć wykładniczo, trudno wyceniać, ale to właśnie taką szansę widzimy w AI.

Marcin Majewski:
A propos, mamy krótką ankietę, bo chcemy, żeby ten webinar był nieco bardziej interaktywny. Zachęcamy więc do głosowania: czy patrzysz na SaaS z optymizmem?

Marcin Majewski:
Szczerze mówiąc, mój pogląd na SaaS bywa różny. Nawet w obrębie własnego portfela widzę cały wachlarz scenariuszy.

Marcin Majewski:
Większość firm SaaS nie ma dziś jeszcze jasnej odpowiedzi na to, jak dostosować się do tego nowego, napędzanego przez AI otoczenia. Wiele z nich wciąż kurczowo trzyma się tego, co sprawdzało się w przeszłości, ale te strategie już nie działają i nie zadziałają w przyszłości.

Marcin Majewski:
Transformacja firmy, która odnosiła sukcesy przez dekadę, to ogromne wyzwanie. Większość firm albo się na nią nie decyduje, albo czeka, aż będzie za późno. I widać odbicie tej rzeczywistości w cenach ich akcji.

Marcin Majewski:
Nie spodziewam się więc, że wiele się zmieni w krótkim terminie. W najlepszym razie sądzę, że ceny akcji pozostaną w stagnacji.

Marcin Majewski:
A co u ciebie, Filip?

Filip Drazdou:
Ja dziś patrzę na to z optymizmem i chcę przedstawić argumenty za takim podejściem. Wyniki ankiety są wyrównane, niemal pół na pół, ale optymiści prowadzą niewielką przewagą: 53% do 47%.

Gdybym miał bronić optymistycznego scenariusza dla SaaS, zwłaszcza patrząc na wykres pokazujący, jak dramatycznie zwycięzcy w obszarze infrastruktury AI wyprzedzają resztę, zacząłbym właściwie od scenariusza pesymistycznego dla AI.

Obecnie panuje spora ekscytacja tym, jak tanie i proste stało się tworzenie oprogramowania. Dzięki narzędziom takim jak VibeCode, Loveable czy GitHub Copilot budowanie nowych produktów SaaS idzie szybciej niż kiedykolwiek. To po części dlatego niektórzy sądzą, że spółki SaaS tracą na wartości.

Uważam jednak, że wciąż jesteśmy w fazie eksperymentów. Wielu próbuje budować w oparciu o AI, ale w ciągu roku, dwóch te eksperymenty w dużej mierze się skończą, a bańka może pęknąć. Co więcej, wielu ekspertów i ekonomistów zgadza się dziś, że jesteśmy w pewnej bańce AI.

Kiedy to nastąpi, gdy firmy zdadzą sobie sprawę, że wiele z tych projektów AI nie przynosi rezultatów, część z nich wróci do sprawdzonych rozwiązań SaaS. Raport sprzed kilku miesięcy mówił, że 80% eksperymentów z AI nie przynosi wartości. Widzę więc potencjał na odrodzenie SaaS, gdy opadnie kurz.

Marcin Majewski
To bardzo ciekawe spojrzenie. Podoba mi się i myślę, że pokrywa się z tym, co sami zaobserwowaliśmy. Zrobić coś szybko z pomocą AI jest łatwo. Ale zrobić coś, co naprawdę dostarcza wartość, coś solidnego i odpornego, co przetrwa próbę czasu, jest znacznie trudniej.

Filip Drazdou
Mój argument jest chyba bardziej długoterminowy. Zgadzam się, że obecnie cała uwaga skupia się na AI. SaaS nie tylko traci uwagę, prawdopodobnie traci też kapitał. Możemy zagłębić się w to, dlaczego spółki SaaS wypadają gorzej.

Marcin Majewski
A propos, jeśli w trakcie omawiania prezentacji pojawią się jakiekolwiek pytania, śmiało wpisuj je w okienku Q&A. Zajmiemy się nimi po głównej części prezentacji.

Oto nasze stanowisko w sprawie sporu między zwolennikami AI a zwolennikami modelu SaaS

“Oprogramowanie pochłania świat” – Marc Andreessen, 2011 r.

“AI pochłonie oprogramowanie” – Jensen Huang, 2017 r.

ALE nie każde oprogramowanie jest w ofercie! Trzy cechy sprawiają, że oprogramowanie jest odporne na dysrupcję wywołaną przez AI:

• Przewagi konkurencyjne
• Silne przywiązanie klientów
• Zadania o znaczeniu krytycznym i złożone pod względem technicznym

Porozmawiajmy o tym, jak do tego doszło. Szło naprawdę dobrze. W 2011 roku Marc Andreessen powiedział: „Software is eating the world” i przez długi czas tak właśnie było, aż do premiery ChatGPT.

Okazuje się jednak, że ktoś dostrzegł tę zmianę znacznie wcześniej. W 2017 roku Jensen Huang powiedział: „AI is going to eat software”. Wtedy w ogóle by mi to nie przyszło do głowy. Nie wiem, jak Ty, Filip, ale ja zupełnie się tego nie spodziewałem. Najwyraźniej Huang był znacznie bliżej wydarzeń i lepiej wyczuwał, w którym kierunku to wszystko zmierza. Z perspektywy czasu robi to spore wrażenie.

Pytanie więc brzmi: czy AI pożre software? Mamy nadzieję, że nie cały software trafi do menu. Choć spora jego część jest zagrożona, wierzymy, że niektóre kategorie są bardziej odporne.

Jest kilka rzeczy, które mogą pomóc oprogramowaniu przetrwać tę falę zmian. Po pierwsze, przewagi konkurencyjne, zwłaszcza oparte na własnych danych. Jeśli Twój biznes opiera się na danych, do których nikt inny nie ma dostępu, albo działa pod silną ochroną regulacyjną, jego pozycja jest znacznie bezpieczniejsza. Pomyśl o branżach takich jak ochrona zdrowia czy infrastruktura energetyczna: tego rodzaju biznesy SaaS są na razie względnie chronione.

Marcin Majewski
Patrząc pięć, dziesięć lat naprzód, już teraz dostrzegamy pewne cechy, które sprawiają, że niektóre biznesy SaaS są bardziej odporne na zmiany wywołane przez AI.

Jedną z nich jest przywiązanie klientów. Jeśli firma ma niski churn i wysoką retencję, mniej prawdopodobne jest, że AI znacząco na nią wpłynie. Co więcej, dodanie funkcji AI do już i tak angażującego produktu może jeszcze bardziej utrudnić klientom odejście.

Kolejną kluczową cechą jest oprogramowanie o krytycznym znaczeniu i wysokiej złożoności technicznej. Narzędzia AI, takie jak pipe-coding, z łatwością wypierają proste czy lekkie aplikacje, co już dzieje się z mniejszymi narzędziami SaaS. Weźmy na przykład Calendly. Zauważyliśmy niedawno, że Google dodał do Kalendarza Google bardzo podstawową funkcję umawiania spotkań. Wciąż jest niedopracowana, ale pokazuje, jak duzi gracze potrafią zburzyć całe kategorie produktów drobnymi, stopniowymi zmianami.

Jeśli jednak Twoje oprogramowanie jest zaawansowane technicznie, obsługuje konkretną niszę i nie da się go łatwo odtworzyć, jego pozycja jest wygodniejsza. To wciąż stosunkowo niewielka grupa firm, ale jest ich całkiem sporo i mogą działać z pewną dozą spokoju. Nie oznacza to jednak, że mogą sobie pozwolić na samozadowolenie. Wciąż muszą wprowadzać innowacje i sięgać po AI. Po prostu startują z pozycji łatwiejszej do obrony niż inni.

Niestety, wszyscy pozostali są zagrożeni. Ale o tym, jak sobie z tym radzić, porozmawiamy szerzej w dalszej części sesji.

Marcin Majewski
Przejdźmy do części drugiej: „Jak do tego doszło”.

Jedną z rzeczy, które zaobserwowaliśmy, a którą wiele spółek SaaS przeoczyło lub zbagatelizowało, był narastający napływ finansowania do AI. Zaczął się prawdopodobnie około 2015 roku, ze szczytem w 2021.

Potem przyszło chwilowe spowolnienie, gdy próbowano ocenić, co się właściwie dzieje, ale od tego czasu wszystko przyspieszyło do rekordowych poziomów w 2025 roku. To oznacza poważną zmianę nastrojów, i to nie tylko wśród inwestorów, lecz także wśród klientów.

Z czasem klienci zaczęli stopniowo eksperymentować z AI. Początkowo nie postrzegano tego jako poważnej zmiany i wiele firm skorzystało na dodaniu funkcji AI do swojej oferty.

Ale ta faza była wczesnym sygnałem, wyraźną oznaką, że nadchodzi szersza zmiana.

Co więc stało się dalej?

Marcin Majewski
Kolejną poważną zmianą, jaką zaobserwowaliśmy, był wzrost znaczenia agentów AI, mniej więcej w latach 2023-2024. Wiele funkcji SaaS, w których użytkownicy kiedyś polegali na dostawcach, mogą dziś obsłużyć agenci AI. To skłania firmy do ponownego przemyślenia decyzji: kupować czy budować.

Widać już przykłady: Klarna choćby buduje więcej rozwiązań wewnętrznie z pomocą AI, ograniczając zależność od narzędzi zewnętrznych. Jest taniej i wydajniej, a to przebudowuje strategię stosu technologicznego w wielu firmach.

Wchodzimy teraz w to, co nazwałbym trzecią fazą: konsolidację SaaS. Ten trend będzie się prawdopodobnie rozgrywał przez najbliższych pięć lat. Dziś nawet małe firmy potrafią korzystać z 50 do 100 różnych narzędzi SaaS, a to nie jest stan do utrzymania.

Klienci coraz częściej wolą jedną, kompleksową platformę od dziesiątek niepowiązanych ze sobą narzędzi. A ponieważ taniej i łatwiej jest budować oraz rozwijać funkcje, zmierzamy w stronę rynku, na którym zwycięzca bierze wszystko. Więksi dostawcy agresywnie ustawiają się tak, by przechwycić jak największą część wydatków na IT i chmurę.

To świetna wiadomość dla wszystkich, którzy zajmują się M&A. Widać już wzrost liczby dużych, strategicznych transakcji: Singapur na przykład znów stał się aktywny w M&A w sektorze technologicznym.

Choć na wiele pojedynczych biznesów SaaS patrzymy pesymistycznie, wobec ogólnej aktywności M&A jesteśmy optymistami. Firmy, które przetrwają tę fazę, wyjdą z niej silniejsze i bardziej odporne.

Filip Drazdou
Powiedziałbym, że jesteśmy obecnie w środku Fazy 2. Zmiana nastrojów jest już ogromna, a ogłoszenia opiewające na miliardy dolarów pojawiają się co tydzień, czy to ze strony OpenAI, NVIDII, Broadcomu, Oracle, czy innych.

Agenci AI już zaczynają zastępować tradycyjne narzędzia SaaS. Wiele firm wciąż eksperymentuje, ale w ciągu najbliższego roku, dwóch zobaczymy zapewne wyraźne przykłady narzędzi zastąpionych w całości, zwłaszcza w mniejszych firmach i w mniej krytycznych obszarach.

Filip Drazdou
Już wkrótce zagłębimy się w zastosowania o krytycznym znaczeniu.

Marcin Majewski
Wygląda na to, że mamy już wyniki ankiety: 60% patrzy na SaaS z optymizmem. To budujące. Po części może to być myślenie życzeniowe, ale mam też nadzieję, że odzwierciedla ogólnie optymistyczne nastawienie naszej publiczności. To wygrywająca strategia, niezależnie od warunków rynkowych.

Filip Drazdou
A rynek tworzy się właśnie na braku zgody. Jedni będą kupować, inni sprzedawać, co wpisuje się w obecną falę konsolidacji SaaS.

Marcin Majewski
Gdy rozmawiamy z seryjnymi nabywcami spółek SaaS, jeden problem rzuca się w oczy: często nie mają jasnej strategii exitu. Osiągnęli dobre zwroty z inwestycji i mają silne procesy operacyjne, zwłaszcza w restrukturyzacjach. Ale mało kto zadaje sobie pytanie „co dalej?” po przejęciu wielu firm.

Mimo to okazji wciąż jest mnóstwo. Jeśli działasz mądrze i strategicznie, na SaaS można zarobić, zwłaszcza poprzez M&A.

Filip Drazdou
Przejdźmy do tempa wzrostu. Co tam widzisz, Marcin?

Marcin Majewski
To jeden z powodów, dla których nie jestem zbyt wielkim optymistą. Tempo wzrostu rok do roku znacząco spadło od 2015 roku. SaaS jest dziś branżą dojrzałą albo niemal dojrzałą: 10% wzrostu to wciąż solidny wynik, ale nie uchodzi już za szybki wzrost ani za coś szczególnie ekscytującego.

Patrząc w przyszłość, spodziewamy się, że wzrost spadnie poniżej 10%, co nie sprzyja tezie inwestycyjnej. I choć wyceny pozostają wysokie, firmy wciąż sporo płacą za każdą jednostkę wzrostu w ujęciu EV/Revenue.

Spodziewamy się korekty rynkowej, zwłaszcza jeśli pęknie bańka AI. Obecny szum wokół AI i powiązane ze sobą wzajemnie transakcje, jak te z udziałem OpenAI, nie są do utrzymania. Gdy ten optymizm wygaśnie, może pociągnąć w dół cały sektor technologiczny, w tym SaaS. Do tego czasu spodziewamy się, że SaaS pozostanie w miejscu.

Filip Drazdou
Dla firm rosnących poniżej 10% dzisiejsze wyceny wciąż są dość hojne. Ale na rynkach prywatnych przy takim profilu wzrostu nie zobaczysz 6x przychodów. Coraz częściej widzimy transakcje zamykane przy niższych mnożnikach.

Co ważne, oczekiwania korygują zarówno nabywcy, jak i sprzedający. Rentowność i cash flow znaczą teraz więcej, a sprzedający zaczynają odpowiednio prowadzić swoje firmy.

Marcin Majewski
Co w gruncie rzeczy oznacza niski wzrost. I być może wrócimy do starych, dobrych mnożników EV/EBITDA. W przypadku mniejszych biznesów SaaS ten wskaźnik jest już bardziej adekwatny. Ale u większych graczy wciąż dominują mnożniki przychodów.

Filip Drazdou
Przyjrzyjmy się teraz, które segmenty SaaS są najbardziej zagrożone zmianami wywołanymi przez AI.

Przydatnych ram dostarcza Leonis Capital. Przeanalizowali, które typy aplikacji, natywnych dla AI czy tradycyjnych SaaS, mają największe szanse zostać zastąpione przez modele LLM, takie jak ChatGPT czy Gemini.

Ich wniosek: najbardziej narażone są narzędzia proste technicznie i horyzontalne. Często mają duże rynki docelowe i szerokie bazy użytkowników, a to czyni je głównym celem takich zmian.

Filip Drazdou
Najbardziej zagrożone przez AI są narzędzia horyzontalne i proste technicznie, zwłaszcza tam, gdzie prawdopodobnie wkroczą giganci technologiczni. Weźmy na przykład narzędzia do generowania tekstu czy treści marketingowych. Jasper był tu pionierem, ale wraz z premierą ChatGPT szybko stracił na znaczeniu. To samo dotyczy narzędzi do tłumaczeń opartych na AI: modele LLM radzą sobie z tym dziś równie dobrze.

Z kolei wysoce wyspecjalizowane, wertykalne aplikacje, takie jak analityka w ochronie zdrowia czy oprogramowanie przemysłowe, są znacznie mniej narażone na to, że staną się celem OpenAI czy Google. Te rynki są zbyt niszowe i zbyt złożone technicznie, by taka inwestycja się opłacała. Jeśli więc budujesz w tej przestrzeni, ryzyko zmian jest niższe.

Choć te ramy pierwotnie zaprojektowano dla narzędzi natywnych dla AI, równie dobrze sprawdzają się przy tradycyjnym SaaS. Wszystko, co jest proste technicznie i szerokie, jest mocno zagrożone. Zmierzy się nie tylko z konkurencją ze strony AI, lecz także z presją cenową ze strony klientów, którzy oczekują tańszych rozwiązań.

Kolejnym ważnym filtrem jest to, czy dany proces musi być w 100% dokładny. W obszarach takich jak marketing czy obsługa klienta skuteczność na poziomie 95% jest do przyjęcia. Błędy nie mają większego znaczenia, gdy piszesz e-maile albo odpowiedzi chatbota, a oszczędności są ogromne. To sprawia, że te segmenty są podatne na tego rodzaju zmiany.

Ale tam, gdzie dokładność ma kluczowe znaczenie, jak przy naliczaniu wynagrodzeń, w księgowości czy w kwestiach bezpieczeństwa, tolerancja na błędy jest znacznie mniejsza. Nie da się poprawnie wypłacić 95% pracowników ani mieć bilansu poprawnego jedynie w większości. Te segmenty będą prawdopodobnie długo opierać się integracji z AI.

Marcin Majewski
Widzimy też znacznie bardziej szczegółowe oceny ryzyka przy przejęciach SaaS. Proces due diligence się zmienił. Nabywcy skupiają się dziś na ryzyku spadkowym bardziej niż jeszcze kilka lat temu.

Mam nadzieję, że daje Ci to pomocne ramy do ustawienia pozycji Twojego biznesu i do decyzji, gdzie inwestować czas i energię.

Chcieliśmy też skupić się na czymś praktycznym: na tym, jak właściciele firm mogą już teraz aktywnie korzystać z AI. Sięgnięcie po AI potrafi zwiększyć Twoją produktywność, pomóc zespołowi szybciej dowozić rozwiązania i podnieść zadowolenie klientów.

Z własnego doświadczenia dodam, że niedawno zaczęliśmy eksperymentować z budowaniem własnego stosu technologicznego. Jako wieloletni użytkownicy narzędzi SaaS i AI potraktowaliśmy tę zmianę jako coś naturalnego. I szczerze mówiąc, prędzej czy później zrobi to większość firm.

Aby pozostać w grze, trzeba rozumieć, co naprawdę robi dziś różnicę w SaaS. Najbardziej znaczące zastosowanie AI, zwłaszcza modeli LLM, jakie obserwujemy, to rozwój produktu. A konkretnie: pisanie kodu.

W tej przestrzeni wyróżnia się kilka narzędzi: Cursor, GitHub Copilot, Avable i Replit. Są niezwykle potężne. Niektóre firmy wciąż wahają się przed ich wdrożeniem, ale uważam, że to błąd.

Mój pogląd jest prosty: jeśli AI czegoś nie potrafi dziś, prawdopodobnie będzie to potrafiło w ciągu 6 do 12 miesięcy. Im wcześniej wpleciesz je w swój proces rozwoju produktu, tym lepszą zajmiesz pozycję.

Marcin Majewski
Aby maksymalnie wykorzystać AI, firmy muszą przeszkolić zespoły i pomóc im wypracować nowe nawyki. Jednym z obszarów, w których już teraz widać duży wzrost produktywności, są operacje i finanse. Korzystamy z narzędzi takich jak NA10, które automatyzują wiele ręcznych procesów opartych na Excelu, często oszczędzając mnóstwo czasu i pieniędzy.

Sprzedaż i marketing to kolejny obszar, który przechodzi transformację. Przy tak dużej ilości dostępnych danych i możliwościach AI firmy potrafią dziś dogłębnie rozumieć zachowania klientów i precyzyjnie kierować przekaz do mikrosegmentów. To, czego kiedyś zespół ludzi nie był w stanie ogarnąć, jest dziś w pełni skalowalne dzięki AI.

AI okazuje się cenne również w przywództwie i zarządzaniu ludźmi. Pomaga nam być na bieżąco, usprawniać komunikację wewnętrzną i skuteczniej rozumieć dynamikę zespołu. Staje się niezbędne zarówno w codziennym zarządzaniu, jak i w myśleniu strategicznym.

Filip Drazdou
Oczywiście są też minusy. Choćby w rozwoju produktu doświadczeni inżynierowie przestrzegą przed bezkrytycznym korzystaniem z kodu generowanego przez AI: wciąż wymaga on weryfikacji. Ale jako narzędzie do przyspieszania prac i zwiększania produktywności zespołu jest zdecydowanie warte uwagi.

Jest też ryzyko w tym, by go nie wdrażać. Jeśli Twoja konkurencja działa szybciej, buduje wydajniej i sprzedaje sprytniej dzięki AI, zostaniesz w tyle. Większym ryzykiem jest stanie w miejscu.

Marcin Majewski
Istnieje też długoterminowe ryzyko zbyt silnego uzależnienia od AI. Do pewnego stopnia jest ono nieuniknione, ale trzeba zachować równowagę. W miarę jak coraz więcej firm przechodzi w pełni na pracę zdalną i polega na automatyzacji, kontakt międzyludzki staje się jeszcze ważniejszy.

Mocno wierzymy w odbudowywanie więzi: z zespołami, z klientami, przez prawdziwe rozmowy. Ludzie coraz częściej przejrzą ogólnikowe, generowane przez AI wiadomości. Osobiście doceniam, gdy ktoś poświęci czas, by napisać szczery e-mail. Więc tak: sięgaj po AI, ale nie zapominaj o ludzkiej stronie.

Filip Drazdou
Co zatem właściciele firm powinni teraz robić?

Marcin Majewski
Podzieliliśmy to na ruchy ofensywne i defensywne.

Marcin Majewski
Właściciele firm muszą wykonywać ruchy zarówno defensywne, jak i ofensywne. W defensywie chodzi o to, by zdać sobie sprawę, że świat się zmienia niezależnie od tego, czy podejmiesz działania, czy nie. Ruch w wyszukiwarkach spada, a interfejsy takie jak ChatGPT stają się głównym sposobem, w jaki ludzie korzystają z narzędzi cyfrowych. Trzeba zoptymalizować produkt i pozycjonowanie pod tę nową rzeczywistość, w której tradycyjne strony internetowe mogą z czasem zostać zastąpione przez agentów AI obsługujących zadania takie jak rezerwacja biletów czy zakup oprogramowania.

Dane są cenniejsze niż kiedykolwiek. Firmy muszą chronić i wykorzystywać posiadane dane użytkowników: to kluczowy wyróżnik wobec konkurentów, którzy mogą mieć te same narzędzia, ale nie te same wnioski z danych. Każdy zespół powinien być przeszkolony w zakresie AI. Twoi ludzie muszą przynajmniej sprawnie poruszać się w świecie AI.

W ofensywie chodzi o to, by wyjść poza samo dostosowywanie się: chcesz stać się firmą natywną dla AI. Nikt nie ma jeszcze gotowego przepisu, ale zaczyna się to od przemyślenia wszystkiego od nowa. Gdybyś mógł zbudować swój biznes od zera, bez starego kodu i zakorzenionych nawyków klientów, jak by wyglądał?

Zastanów się, jak ułożyłbyś przepływy danych, jaki problem rozwiązujesz i jak rozwiązałbyś go przy użyciu nowoczesnych narzędzi. Może to oznaczać rozbicie Twojego obecnego biznesu, ale nieliczne firmy, którym się to uda, nie tylko przetrwają, lecz rozkwitną.

Filip Drazdou
Ta zmiana wpływa też na to, jak nabywcy oceniają spółki SaaS. Dawniej wskaźniki takie jak przychody powtarzalne, koszt pozyskania klienta czy LTV sprawiały, że SaaS łatwo było prognozować. Ale w erze AI pierwsze pytanie nabywców brzmi: czy Twoja firma wciąż potrafi się skalować w tych nowych realiach.

Wiele narzędzi natywnych dla AI stosuje model cenowy oparty na zużyciu lub wartości, a nie tradycyjny model naliczany od liczby stanowisk. Może to być problem dla spółek SaaS opierających cennik na liczbie użytkowników, zwłaszcza jeśli AI zmniejszy zatrudnienie w obszarach takich jak obsługa klienta. Kurcząca się baza użytkowników to kurcząca się baza przychodów, o ile Twój model nie przesunie się w stronę wartości.

Wielkość biznesu wciąż ma znaczenie, większe firmy zwykle uzyskują wyższe wyceny, ale widujemy też przejęcia maleńkich zespołów opiewające na miliardy dolarów. Dziesięcio- czy dwudziestoosobowe startupy AI trafiają w ręce największych graczy. To zarazem ekscytujące i niepokojące: mały, zwinny zespół może z dnia na dzień stać się Twoim największym konkurentem.

Marcin Majewski
Widzimy też, że maleńkie startupy natywne dla AI próbują sprzedać się zbyt wcześnie. To również nie zawsze jest wygrywający ruch. Wyczucie czasu jest kluczowe: trzeba znaleźć równowagę między zbyt wolnym skalowaniem a zbyt wczesnym exitem.

Filip Drazdou
Wokół przejęć małych startupów natywnych dla AI narosło sporo szumu, ale to wyjątki, nie reguła. Historie takie jak ośmioosobowa izraelska firma kupiona przez Wix to przypadki odosobnione, a mimo to mocno kształtują sposób myślenia właścicieli firm SaaS. W rzeczywistości takich wielkich exitów dokonało tylko kilka małych firm.

Kolejnym czynnikiem, który inwestorzy zawsze cenili w SaaS, jest fosa obronna: wysokie przywiązanie klientów, głębokie integracje i wysokie koszty zmiany dostawcy. W erze AI pytanie brzmi jednak: czy ten produkt da się odtworzyć za pomocą AI przy ułamku kosztów? Due diligence obejmuje dziś sprawdzenie, jak blisko odtworzenia produktu potrafią podejść narzędzia AI takie jak Lavable czy Replit. Im dalej im do tego, tym łatwiej biznesowi się bronić.

Widzimy też duże zmiany w tym, jak postrzega się ekonomikę jednostkową i przewidywalność przychodów. Tradycyjne KPI, takie jak churn, LTV i CAC, kiedyś ułatwiały prognozowanie przyszłych przychodów. Ale teraz, gdy szybko wyrastają konkurenci natywni dla AI, wskaźniki te są bardziej zmienne. Produkt może być dziś w porządku, a stać się przestarzały, jeśli za dwa lata pojawi się lepsza, tańsza alternatywa oparta na AI.

Zmienia się również sposób pozyskiwania klientów. Zamiast polegać na Google, kupujący konsultują dziś decyzje o oprogramowaniu z modelami LLM. Katalogi takie jak Capterra czy G2 mają mniejszy wpływ. Właściciele firm muszą teraz zadbać o to, by ich produkty pojawiały się w interfejsach napędzanych przez AI, i odpowiednio dostosować strategię wejścia na rynek.

To wszystko składa się na większe ryzyko. SaaS bywał kiedyś stabilnym, przewidywalnym modelem biznesowym. Dziś przełomowe zmiany wywołane przez AI potrafią nastąpić szybko, co prawdopodobnie wywrze presję na obniżenie wycen.

Filip Drazdou
Właśnie dlatego stworzyliśmy nasz SaaS Exit Readiness Dashboard. Ocenia on Twój biznes w tradycyjnych wymiarach, ale teraz obejmuje też ocenę gotowości na AI. Prezentację udostępnimy po tym webinarze, żebyś mógł pobrać to narzędzie i sprawdzić swój wynik.

Marcin Majewski
Trudno podsumować coś, co zmienia się tak szybko. Spółki SaaS dostały od AI cios, a cały rynek próbuje znaleźć nowy punkt równowagi. Inwestorzy nie traktują już SaaS jako bezpiecznej inwestycji, jaką był kiedyś.

Ale nie sądzimy, że SaaS ma się ku końcowi. Silniejsze firmy, te z wizją, dostosują się i wyjdą z tego bardziej odporne.

Choć może to przypominać rewolucję, jest to raczej ewolucja. Przeszliśmy z rozwiązań on-premise do chmury, potem do SaaS, a teraz wchodzimy w erę AI. Ostatecznie AI i SaaS połączą się w jedną, wspólną kategorię. I szczerze mówiąc, nie sądzimy, by AI mogło rozkwitnąć bez SaaS.

Marcin Majewski
Nie sądzimy, by SaaS był opłacalny bez AI, tak jak nie sądzimy, by AI mogło rozkwitnąć bez SaaS. Mimo to nie ma jasnej mapy drogowej, tempo zmian jest zbyt szybkie. Właściciele firm i inwestorzy muszą zachować czujność, odczytywać sygnały i decydować, czy się dostosować, czy dokonać exitu.

Sprzedaż firmy bywa najprostszym sposobem na poradzenie sobie z tą niepewnością. To podobne do przejścia z rozwiązań on-premise na SaaS: zwyciężali często ci, którzy sprzedali, zanim zmiana nabrała pełnego rozpędu. Ci, którzy trzymali się zbyt długo, patrzyli, jak spadają ich wyceny. Dziś znów jesteśmy w tej fazie przejściowej: wyceny są zaniżone i mogą takie pozostać przez jakiś czas.

Ostatecznie wyłoni się nowe, silniejsze pokolenie spółek SaaS wzbogaconych o AI. Ale w krótkim terminie sprzedający i inwestorzy potrzebują jasnej strategii zarządzania ryzykami związanymi z AI.

Filip Drazdou
To świetna analogia. Oprogramowanie on-premise nie zniknęło z dnia na dzień i wciąż istnieje. Ale takie przejścia, czy chodzi o internet, o SaaS, czy teraz o AI, zawsze wymagają czasu. To akurat rozegra się zapewne szybciej niż poprzednie fale.

Marcin Majewski
Dokładnie. Ta zmiana technologiczna postępuje w zawrotnym tempie i mamy nadzieję, że dzisiejsza sesja pomogła Ci lepiej się w niej odnaleźć. Chętnie odpowiemy na wszelkie dodatkowe pytania, zarówno podczas Q&A, jak i później.

Jeśli ktoś chciałby otrzymać bezpłatną wycenę firmy i ocenę ryzyka związanego z AI, śmiało napisz do nas, chętnie pomożemy.

A teraz przejdźmy do Q&A.

P: Jak definiujecie zwycięzcę w obszarze infrastruktury AI?

Filip Drazdou
Jako zwycięzców w obszarze infrastruktury AI definiujemy firmy budujące podstawowy sprzęt i infrastrukturę chmurową dla AI. Obejmuje to graczy z branży półprzewodników, takich jak NVIDIA, oraz hiperskalowych dostawców chmury, takich jak AWS (Amazon), Google Cloud czy Microsoft Azure. Bierzemy też pod uwagę Meta i Oracle, z których oba rozwijają swoje możliwości w obszarze AI.

P: Czy mnożniki dla SaaS wykazują tendencję spadkową?

Marcin Majewski
W ciągu ostatnich kilku kwartałów były stabilne, choć oczywiście niższe niż szczyty z czasów COVID. Mimo to wiele firm rośnie teraz wolniej, więc choć mnożniki mogą wydawać się stabilne, w praktyce płacisz więcej za mniejszy wzrost, co realnie oznacza wyższy mnożnik.

P: Jak wygląda obecny rynek dla małych, ale szybko rosnących spółek SaaS o przychodach poniżej 5 mln USD?

Marcin Majewski
To zależy. Jeśli firma jest natywna dla AI, zainteresowanie jest duże. Przy tradycyjnym SaaS nabywcy głębiej analizują fundamenty: skąd bierze się wzrost, czy jest trwały i czy istnieje możliwa do obrony fosa.

P: Jak osiągnąć widoczność produktu w modelach LLM?

Filip Drazdou
To wciąż początki. O SEO napisano sporo, ale o optymalizacji pod silniki generatywne niewiele. Do kluczowych kroków należy jasna, ustrukturyzowana treść o Twoim produkcie, najlepiej tekst czytelny dla maszyn, nawet jeśli dla człowieka jest zbyt gęsty. Pomaga też, gdy cytują Cię wiarygodne źródła, takie jak Forbes czy NYT. Modele LLM opierają się na zaufanych źródłach, by unikać halucynacji.

Marcin Majewski
Pewną rolę mogą odgrywać także platformy społecznościowe takie jak X, zwłaszcza jeśli kierujesz przekaz do użytkowników nastawionych na wzrost. A tradycyjne SEO wciąż ma znaczenie: funkcja AI Overviews od Google często czerpie z najwyżej pozycjonowanych stron.

P: Czy będziecie analizować inne sektory, których AI jeszcze nie dotknęło?

Marcin Majewski
Być może wkrótce przyjrzymy się usługom IT, ale wciąż za wcześnie, by przewidzieć, które sektory zyskają najwięcej. Ostatecznie zyska większość. Na razie skupiamy się na tych, w których już widać zmiany.

Filip Drazdou
Mówiliśmy o łańcuchu wartości AI: o firmach związanych z infrastrukturą, budownictwem czy systemami HVAC, które korzystają pośrednio. Ale mówienie o sektorach jeszcze nietkniętych to na razie spekulacja.

P: Czy Reguła 40 wciąż jest ważna dla nabywców?

Marcin Majewski
Szczerze mówiąc, już rzadko się pojawia.

Filip Drazdou
Kiedyś była to przybliżona metoda równoważenia wzrostu i rentowności, ale teraz inwestorzy wolą dokładniej analizować ekonomikę jednostkową. Ogólne skróty myślowe takie jak Reguła 40 mają mniejsze znaczenie w dzisiejszym ostrożnym otoczeniu.

Marcin Majewski
Dokładnie. Słowo, które słyszymy coraz częściej, to „trend”: czy Twoje KPI zmierzają we właściwym kierunku?

P: A co z SaaS wzmocnionym przez AI?

Marcin Majewski
Ten termin może znaczyć bardzo wiele. Może to być cienka nakładka na ChatGPT, która prawdopodobnie ma niewielką wartość. Ale jeśli mówisz o firmie, która głęboko wplata AI w swoje działania i procesy decyzyjne, to już zupełnie inna sprawa, potencjalnie bardzo cenna.

P: Co decyduje o wartości SaaS wzmocnionego przez AI?
Marcin Majewski
To zależy od głębi integracji z AI i tego, jak trudne do podważenia są Twoje dane. Jeśli tylko nakładasz prompty na GPT, bez własnych danych czy elementu wiążącego klienta, to nie utrzyma się na dłużej. Ale jeśli naprawdę wykorzystujesz unikalne dane i wplatasz AI w cały swój stos, to jest cenne.

Filip Drazdou
Dokładnie. Narzędzia, które tylko przepakowują GPT w prosty interfejs i mają wysokie marże, nie przetrwają w długim terminie.

P: Jaki mnożnik przychodów jest odpowiedni dla spółek SaaS spełniających Regułę 40?

Marcin Majewski
To bywa różnie. Dla firmy z 40% EBITDA i bez wzrostu pomyśl o 5-7x EBITDA lub 2-3,5x przychodów. Przy szybko rosnącym biznesie bez zysków uważniej przyglądamy się wskaźnikom takim jak churn i retencja klientów. Jeśli produkt jest angażujący i ma wysoką retencję netto, mnożnik przychodów może być nawet wyższy. Jeśli nie, znacznie niższy.

P: Jeśli bańka technologiczna pęknie, czy wyceny SaaS poprawić?
Filip Drazdou
Nie w krótkim terminie. Gdy spadają duże spółki technologiczne, mniejsze firmy zwykle cierpią bardziej. W średnim terminie mogą pomóc niższe koszty infrastruktury i pracy. Ale ogólnie wyceny prawdopodobnie najpierw spadną, zanim się odbudują.

Przemyślenia na koniec

Filip Drazdou
Powodzenia wszystkim. Jesteśmy w okresie szybkiej transformacji i to zdolność adaptacji będzie tu kluczowa.

Marcin Majewski
Dziękujemy za udział. Zachowaj czujność i elastyczność, a jeśli potrzebujesz pomocy w ocenie swojej gotowości na AI lub w zaplanowaniu kolejnego ruchu, daj nam znać.