Girişim sermayesi yatırımcıları, AI teknolojilerini kullanarak geleneksel iş modellerinden yazılım benzeri kar marjları elde etmenin yollarını arıyor. Bu strateji, olgun profesyonel hizmet firmalarını satın almayı, AI ile görevleri otomatik hale getirmeyi ve ardından iyileşen nakit akışıyla daha fazla şirketi birleştirmeyi içeriyor.
Bu alanda öne çıkan firmalardan biri olan General Catalyst (GC), son fonlama turunda 1.5 milyar dolar ayırarak, AI odaklı yazılım şirketleri oluşturmayı ve bunları mevcut firmaları satın almak için kullanmayı hedefliyor. GC, yasal hizmetlerden bilgi teknolojilerine kadar yedi farklı sektörde yatırım yapmayı planlıyor ve hedefini 20 sektöre çıkarmayı düşünüyor.
Marc Bhargava, GC’nin bu çabalarını yöneten isimlerden biri olarak, “Dünya genelinde hizmet sektörü yıllık 16 trilyon dolar gelir sağlıyor,” diyor. Bu rakam, yazılım sektörünün yalnızca 1 trilyon dolar olduğu göz önüne alındığında dikkat çekici bir fark yaratıyor.
Bhargava, eğer hizmet işlerini de otomatik hale getirebilirseniz, AI ile %30 ila %50 oranında bir etki yaratmanın mümkün olduğunu belirtiyor. Özellikle çağrı merkezlerinde %70’e kadar otomasyon sağlanabileceğini ifade ediyor.
GC’nin portföyündeki Titan MSP şirketi, 74 milyon dolarlık yatırım aldı ve AI araçları geliştirmek için çalışmalara başladı. Şirketin, tipik yönetilen hizmet sağlama görevlerinin %38’ini otomatikleştirebildiği belirtiliyor. Titan, iyileşen kar marjlarını kullanarak daha fazla MSP satın almayı hedefliyor.
Bir diğer örnek ise Eudia. Bu firma, geleneksel hukuk firmalarının yerine, iç hukuk departmanlarına odaklanıyor. AI destekli sabit ücretli hizmetler sunarken, Fortune 100 müşterileri arasında Chevron ve Southwest Airlines gibi büyük isimler yer alıyor.
GC, satın aldığı firmaların EBITDA marjını en az iki katına çıkarmayı hedefliyor.
Ancak bu dönüşüm sürecinin karmaşık olduğuna dair erken uyarı işaretleri mevcut. Stanford Sosyal Medya Laboratuvarı ve BetterUp Labs tarafından yapılan bir araştırma, çalışanların %40’ının AI tarafından üretilen “workslop” olarak adlandırılan kalitesiz işlerin artışı nedeniyle daha fazla iş yükü üstlendiğini gösteriyor.
Çalışanlar, bu tür işlerin her birini anlamak ve düzeltmek için ortalama iki saat harcadıklarını belirtiyor. Bu durum, büyük organizasyonların verimliliğini düşürüyor.
Bhargava, AI’nin abartıldığını düşünmüyor; aksine, uygulama başarısızlıklarının GC’nin stratejisini doğruladığını savunuyor. AI teknolojisinin şirketlere uygulanmasının zorluğunun, yatırım fırsatlarını artırdığına inanıyor.
Bununla birlikte, AI’nin sağladığı verimlilik kazanımlarının, çalışan sayısının azalması durumunda, daha az kişi tarafından kontrol edilebileceği göz önüne alındığında, bu durum stratejinin temel ekonomik yapısını tehdit edebilir.
Sonuç olarak, büyük yatırımcılar, AI teknolojisinin sürekli gelişimiyle daha fazla sektörde yeni girişimlerin doğacağına inanıyor. Ancak, bu dönüşüm sürecinin zorlukları, yatırımcıları dikkatli olmaya sevk edebilir.
