Pułapka „AI Rollup”: Dlaczego firmy usługowe nie staną się spółkami software’owymi?

W środowisku inwestycyjnym narasta przekonanie, że sztuczna inteligencja, szczególnie modele generatywne, zrewolucjonizuje firmy usługowe o niskich marżach, przekształcając je w wysokomarżowe przedsiębiorstwa software’owe. Niektóre renomowane firmy venture capital przeznaczają miliardy na realizację tej strategii, opierając się na trzech kluczowych założeniach.

Pierwsze zakłada przejmowanie tradycyjnych firm outsourcingu procesów biznesowych (BPO), takich jak centra obsługi klienta czy biura rachunkowe, po umiarkowanych wycenach rzędu 1x przychodów. Firmy te, obciążone dużą liczbą pracowników wykonujących powtarzalne zadania, działają zwykle z marżą EBITDA na poziomie 10-15%. Drugi etap to wdrożenie generatywnej AI w celu automatyzacji kluczowych procesów, redukcji zatrudnienia i podniesienia marż EBITDA do 40% lub więcej. Wizja jest prosta: to, co kiedyś wymagało setek księgowych czy agentów call center, teraz może być obsługiwane przez garstkę ludzi zarządzających systemami AI. Trzeci, najbardziej kuszący element, to wyjście z tak przekształconej firmy usługowej po wycenach typowych dla spółek software’owych, zakładając, że rynek uzna ją za skalowalny biznes napędzany AI. O ile tradycyjne BPO wyceniane są na poziomie 6x EBITDA, o tyle firmy software’owe osiągają wyceny 20x i więcej.

Na papierze brzmi to jak genialna strategia arbitrażu. W praktyce jednak, jak twierdzą eksperci Nathan Benaich i Nikola Mrkšić, jest to swego rodzaju miraż. Opiera się na fundamentalnym błędzie kategoryzacji: myleniu poprawy operacyjnej z transformacją modelu biznesowego. Automatyzacja procesów w firmie usługowej, choć podnosi jej efektywność, nie zamienia jej magicznie w firmę software’ową. Jak się okazuje, ten eksperyment został już przeprowadzony pięć lat temu przez pewną znaczącą obecnie firmę z branży AI, która po analizie wycofała się z tego pomysłu.

Rynkowy horyzont zdarzeń

Najbardziej przekonujący dowód przeciwko tezie „AI rollup” jest widoczny na rynkach publicznych. Firmy BPO, które w ostatnich latach intensywnie inwestowały w automatyzację, takie jak Concentrix, Genpact czy Infosys, są obecnie wyceniane na 5-23x EV/EBITDA. Tymczasem ich czysto software’owi odpowiednicy, np. Salesforce, ServiceNow czy Workday, osiągają wyceny w przedziale 22-92x EV/EBITDA. To nie jest kwestia komunikacji marketingowej czy partnerstw z OpenAI; to fundamentalna różnica w sposobie, w jaki rynki wyceniają biznesy zależne od czynnika ludzkiego w porównaniu z prawdziwymi platformami software’owymi.

Przykładem jest Concentrix, często przedstawiany jako przykład udanej transformacji BPO. Mimo dużych inwestycji w generatywną AI w 2024 roku i wdrożeń u ponad 1000 klientów, wskaźnik EV/EBITDA firmy pozostaje na niskim poziomie, a jej marża EBITDA oscyluje wciąż wokół 10%. Rynek wysyła jasny sygnał: automatyzacja procesów nie zmienia fundamentalnego modelu biznesowego firmy.

Lekcje z przeszłości

W 2019 roku PolyAI, wiodąca firma w dziedzinie konwersacyjnej AI, przez sześć miesięcy analizowała możliwość przejęcia istniejących centrów kontaktowych, by przyspieszyć swój rozwój. Po wizytach w ponad dziesięciu centrach, nawiązaniu relacji z trzema dużymi BPO i konsultacjach z doradcami branżowymi, odpowiedź była jednoznaczna: nie. Analiza wykazała, że firmy BPO „nie są godne zaufania w zakresie innowacji, nie są za nie nagradzane i nie mają na nie pozwolenia”.

Zidentyfikowane wówczas bariery strukturalne pozostają aktualne:

• Iluzja kontroli: Kupując BPO, nie stajesz się właścicielem biznesu, który wspierasz. Po prostu wynajmujesz prawo do dostarczania pracy na warunkach klienta. Technologie, procesy i zgody pozostają w rękach klienta. Wdrożenia AI wymagają ich pozwolenia, integracji i nadzoru. Jesteś wymiennym dostawcą, a nie podmiotem kontrolującym.
• Pułapka cenowa: Większość firm usługowych rozlicza się godzinowo. Usprawnienia, które redukują liczbę godzin podlegających rozliczeniu, bezpośrednio kanibalizują przychody. Jak odkryło PolyAI, firmy BPO obiecują innowacje, aby zdobyć kontrakty, a następnie wracają do maksymalizowania godzin do rozliczenia, aby chronić marże. To model biznesowy, który jest fundamentalnie sprzeczny z automatyzacją.
• Brak kosztów zmiany dostawcy: Podczas gdy kiedyś 10-letnie umowy BPO były normą, obecnie coraz częściej spotyka się umowy trzyletnie lub krótsze. Zmniejsza to możliwość odzyskania początkowych inwestycji w AI, zwłaszcza gdy klient nie jest mocno związany z dostawcą, brakuje efektów sieciowych i przewagi konkurencyjnej.

PolyAI zdecydowało się pozostać firmą software’ową, współpracując z BPO zamiast je przejmować. Dziś jest wyceniane na ponad 500 milionów dolarów, obsługując klientów takich jak PG&E, Marriott i FedEx. Tymczasem BPO, które rozważało kupno, nadal są wyceniane na ułamek swojej wartości.

Dlaczego tym razem nie jest inaczej?

Inwestorzy zdają się przeoczać kluczowy aspekt: firmy usługowe nie są nieefektywne przez przypadek. Ich nieefektywność jest częścią ich oferty. Klienci płacą za elastyczność, personalizację i możliwość obarczenia kogoś odpowiedzialnością, gdy coś pójdzie nie tak. Automatyzacja, która eliminuje czynnik ludzki, nie tylko obniża koszty, ale także fundamentalnie zmienia to, co jest sprzedawane.

Możliwości technologiczne w BPO nigdy nie były faktycznym ograniczeniem. Klienci, którzy potrzebowali oprogramowania, dawno by je kupili. Najlepsi dostawcy usług rozumieją, że AI służy do wspomagania ludzi, a nie ich zastępowania. Utrzymują marże dzięki sile cenowej i relacjom, a nie cięciom w zatrudnieniu. Ostatecznie nadal są wyceniani jak firmy usługowe, ponieważ właśnie tym są.

Teza „AI rollup” to powtarzający się schemat w inwestowaniu technologicznym: mylenie możliwości technologicznych z transformacją modelu biznesowego. Amazon nie przejął Sears, by stać się gigantem e-commerce; zbudował detalistę natywnie cyfrowego. Podobnie w erze AI, zwycięzcy będą budować nowe, natywne firmy oparte na sztucznej inteligencji, a nie przerabiać stare.

Wniosek: Posiadaj oprogramowanie, nie usługę

Teza „AI rollup” to próba arbitrażu luki w wycenach między firmami usługowymi a software’owymi, podejmowana przez kapitał wysokiego ryzyka. Ta luka istnieje jednak z konkretnego powodu. Firmy usługowe, nawet te w wysokim stopniu zautomatyzowane, podlegają innym ograniczeniom, innej ekonomii i innym relacjom z klientami niż firmy software’owe. PolyAI dostrzegło to już w 2019 roku. Rynki publiczne widzą to teraz.

Rewolucja AI jest faktem. Możliwość usprawnienia firm usługowych dzięki AI jest realna. Ale pomysł, że samo to usprawnienie przekształci je w firmy software’owe? Jest to mało prawdopodobne dziś, tak jak było to mało prawdopodobne w 2019 roku. „AI rollupy” mogą nadal generować zwroty, ale nie takie, na które liczą fundusze VC. W najlepszym razie są to operacyjnie ciężkie inwestycje private equity z ograniczoną wyceną, mało prawdopodobne, by skalować się jak oprogramowanie.