AI w firmach usługowych: Pułapka 'przetaczania’ biznesów usługowych w software’owe

W sektorze inwestycji technologicznych panuje przekonanie, że zastosowanie sztucznej inteligencji, a zwłaszcza systemów generatywnych, zrewolucjonizuje model biznesowy firm usługowych, przekształcając je z niskomarżowych podmiotów w dochodowe spółki software’owe. Giganci venture capital hojnie finansują tę strategię, wierząc w potencjał arbitrażu rynkowego.

Koncepcja jest na pozór prosta: przejmowanie tradycyjnych firm outsourcingowych (BPO), takich jak centra obsługi klienta czy biura rachunkowe, po niskich wycenach (często około 1x przychodu). Biznesy te, z uwagi na liczne zasoby ludzkie wykonujące powtarzalne czynności, charakteryzują się niskimi marżami EBITDA (10-15%). Kolejnym krokiem jest wdrożenie AI do automatyzacji kluczowych procesów, redukcja zatrudnienia i, w efekcie, podniesienie marż EBITDA do 40% lub więcej. Ostatecznie, tak „przekształcona” firma usługowa, działająca niczym podmiot software’owy, ma być sprzedawana po wycenach typowych dla spółek technologicznych, czyli wielokrotnie wyższych niż tradycyjne BPO (około 20x EBITDA vs. 6x EBITDA).

W teorii koncepcja ta prezentuje się jako genialna strategia arbitrażu. W praktyce jednak okazuje się, że jest to miraż, oparty na fundamentalnym błędzie kategoryzacji – myleniu operacyjnej poprawy z transformacją modelu biznesowego. Poprawa efektywności procesów to nie to samo co przekształcenie firmy usługowej w software’ową. Doświadczenie sprzed kilku lat, kiedy to ceniona dziś firma AI podjęła podobne próby, potwierdza tę tezę – projekt został porzucony z jasnym wnioskiem: to ślepa uliczka.

Wycenowa przepaść: 69x różnicy

Najbardziej jaskrawe dowody na błędność tezy o „przetaczaniu” firm usługowych w software’owe widoczne są na giełdzie. Firmy BPO, które intensywnie inwestowały w automatyzację, takie jak Concentrix, Genpact czy Infosys, nadal notowane są na poziomie 5-23x EV/EBITDA. Tymczasem ich czysto software’owe odpowiedniki, w tym Salesforce, ServiceNow czy Workday, osiągają wyceny od 22x do nawet 92x EV/EBITDA. Przykład Concentrix jest symptomatyczny – mimo znaczących inwestycji w produkty gen-AI i wdrożeń u ponad 1000 klientów, wskaźnik EV/EBITBA tej firmy utrzymuje się na niskim, jednocyfrowym poziomie, a marża EBITDA wciąż oscyluje wokół 10%. Rynek wysyła jasny sygnał: automatyzacja procesów nie zmienia fundamentalnie modelu biznesowego.

Proroctwo PolyAI

W 2019 roku PolyAI, lider w dziedzinie konwersacyjnej AI, przez sześć miesięcy analizował możliwość przejęcia istniejących, opartych na pracy ludzkiej centrów obsługi klienta. Po wnikliwej analizie, wizytach w kilkunastu centrach, nawiązaniu współpracy z trzema dużymi BPO i konsultacjach z ekspertami branżowymi, odpowiedź była jednoznaczna: nie. „Firmy outsourcingu procesów biznesowych nie mają zaufania do innowacji, nie są za nią nagradzane i nie mają pozwolenia, by innowować” – brzmiało podsumowanie zarządu PolyAI. Zidentyfikowane wówczas bariery strukturalne pozostają aktualne:

• Iluzja kontroli: Przejęcie BPO nie oznacza przejęcia kontroli nad biznesem klienta. Mamy do czynienia jedynie z wynajmem siły roboczej na warunkach klienta. Stosy technologiczne, procesy i procedury zatwierdzania pozostają w gestii usługobiorcy. Wdrożenia AI wymagają ich zgody, integracji i nadzoru. Stanowi się wymiennym dostawcą, a nie właścicielem platformy.
• Pułapka cenowa: Większość firm usługowych rozlicza się godzinowo. Zwiększenie efektywności, które skraca czas pracy, bezpośrednio kanibalizuje przychody. BPO obiecują innowacje, by zdobyć kontrakty, lecz w praktyce dążą do maksymalizacji godzin pracy w celu ochrony marż. To model biznesowy fundamentalnie sprzeczny z ideą automatyzacji.
• Brak kosztów zmiany: O ile kiedyś 10-letnie kontrakty były normą, dziś coraz częściej spotyka się umowy na trzy lata lub krócej. Ogranicza to zdolność do zwrotu początkowych inwestycji w AI, zwłaszcza gdy brak jest mechanizmów blokowania klientów, efektów sieciowych czy przewagi konkurencyjnej.

PolyAI pozostało firmą software’ową, współpracującą z BPO zamiast je przejmować. Dziś jej wycena przekracza 500 milionów dolarów, a wśród klientów znajdują się takie podmioty jak PG&E, Marriott czy FedEx. Tymczasem BPO, które rozważano do przejęcia, nadal handlują po jednocyfrowych wycenach.

Dlaczego tym razem nie jest inaczej

Inwestorzy często pomijają kluczowy aspekt: firmy usługowe nie są nieefektywne przypadkowo – ich nieefektywność jest często ich produktem. Klienci płacą za elastyczność, personalizację i możliwość wskazania odpowiedzialnego, gdy coś pójdzie nie tak. Automatyzacja, która eliminuje czynnik ludzki, nie tylko redukuje koszty, ale fundamentalnie zmienia to, co jest oferowane. Zdolności technologiczne BPO nigdy nie były głównym ograniczeniem, a klienci poszukujący rozwiązań software’owych już dawno by je nabyli.

Najbardziej prosperujące firmy usługowe rozumieją tę dynamikę. Wykorzystują AI do wzmacniania zasobów ludzkich, a nie ich zastępowania. Utrzymują marże dzięki sile negocjacyjnej i długotrwałym relacjom, a nie poprzez redukcję zatrudnienia. Ostatecznie, nadal są wyceniane jak firmy usługowe, ponieważ takimi są.

Lekcje z przeszłości

Teza o „przetaczaniu” firm za pomocą AI odzwierciedla znany schemat w inwestycjach technologicznych: mylenie zdolności technologicznych z transformacją modelu biznesowego. Widzieliśmy to już wielokrotnie. Na początku XXI wieku wierzono, że e-commerce zmieni marże w handlu detalicznym. Amazon potwierdził tę wizję, budując cyfrowego detalistę od podstaw, a nie przejmując i próbując transformować Sears czy Barnes & Noble. W drugiej dekadzie XXI wieku inwestorzy wierzyli, że oprogramowanie „pożre” tradycyjne branże. Zwycięzcy stworzyli wówczas nowe, software’owe biznesy, zamiast modernizować stare.

Dziś ta sama lekcja ma zastosowanie, choć w węższym zakresie. AI może rzeczywiście przekształcić niektóre obszary usług profesjonalnych, zwłaszcza gdy istniejące firmy są motywowane do adaptacji przez właścicieli z sektora private equity, posiadających jasną kontrolę i cele. Widzieliśmy to w sektorach takich jak opieka zdrowotna i usługi finansowe, gdzie firmy PE napędzały adopcję narzędzi opartych na AI. Jest to jednak odmienne od tezy o „przetaczaniu” firmy usługowej w software’ową, która zakłada, że niskomarżowe, pracochłonne firmy usługowe mogą zostać przekształcone w platformy software’owe poprzez proste wdrożenie AI. Dla tych firm transformacja nie nadejdzie z poziomu świadczonych usług, lecz z powstania nowych, natywnych firm AI z fundamentalnie odmienną ekonomią.

Sedno sprawy: Własność oprogramowania, nie usługi

Teza o „zawijaniu AI” (AI rollup) to w istocie próba arbitrażu luki w wycenach między sektorem usług a oprogramowania. Jednak ta luka istnieje z konkretnego powodu. Firmy usługowe, nawet te wysoce zautomatyzowane, borykają się z innymi ograniczeniami, inną ekonomią i innymi relacjami z klientami niż firmy software’owe. PolyAI dostrzegło to już w 2019 roku. Rynki publiczne widzą to teraz. Rewolucja AI jest rzeczywistością, a możliwości poprawy firm usługowych dzięki AI również. Ale idea, że ta poprawa przekształca je w firmy software’owe? Jest to mało prawdopodobne dziś, tak jak było to mało prawdopodobne w 2019 roku. Firmy „zawijające AI” mogą nadal generować zyski, ale nie takie, na jakie liczy venture capital. W najlepszym razie są to firmy private equity z elementami technologicznymi: operacyjnie ciężkie, ograniczane wyceną i mało prawdopodobne by skalować się jak software.