Bain: agenci AI otwierają przed firmami SaaS rynek wart nawet 200 mld dolarów

W branży oprogramowania krąży obawa, że autonomiczna AI podkopie model SaaS — czyli oprogramowanie sprzedawane w abonamencie, w chmurze. Bain & Company twierdzi coś przeciwnego. Zamiast schyłku ma to być nowy etap, a przy okazji rynek wart nawet 200 mld dolarów.

Skąd ta liczba? Chodzi o pracę, którą dziś wykonują ludzie ręcznie — zbieranie i łączenie informacji rozsianych po różnych systemach firmy. Ktoś wyciąga dane z systemu do zarządzania firmą (ERP), uzgadnia arkusze, czyta wiadomość od klienta i decyduje, komu przekazać sprawę dalej. Żmudne, kosztowne, powtarzalne. I właśnie to mają przejąć agenci AI — systemy, które nie tylko odpowiadają, ale samodzielnie wykonują wieloetapowe zadania, sięgając naraz do wielu aplikacji.

Sam potencjał w samych Stanach Zjednoczonych Bain szacuje na nawet 100 mld dolarów. Dziś dostawcy zarabiają na tym ledwie 4–6 mld. Czyli ponad 90 proc. leży odłogiem.

Ciekawe jest, gdzie ta wartość się kryje. Nie tam, gdzie jeden system ogarnia cały proces, lecz dokładnie tam, gdzie decyzja rozłazi się po kilku aplikacjach naraz — ERP, CRM (system do zarządzania relacjami z klientem), rozliczenia, obsługa. Wiedza jest porozrzucana, żaden pojedynczy program nie widzi całości, i to właśnie blokowało dotąd automatyzację. Agent, który potrafi połączyć te kropki, wchodzi w lukę.

Jak mówi Paweł Szreder, partner Bain & Company, przez dwie dekady firmy SaaS budowały przewagę wokół gromadzenia danych, a teraz przewagą staje się umiejętność rozumienia i koordynowania procesów biegnących przez wiele systemów jednocześnie. Firma podaje konkretne przykłady: Glean, platforma przeszukująca i obsługująca procesy w wielu obszarach organizacji, dobiła do 200 mln dolarów rocznych przychodów powtarzalnych (ARR), a Sierra, która autonomicznie rozwiązuje problemy klientów w różnych systemach — do ponad 150 mln.

Bain rozpisuje też, gdzie automatyzacja sięgnie najdalej. Najwięcej w obsłudze klienta oraz w badaniach, rozwoju i inżynierii — tu da się zautomatyzować od 40 do 60 proc. zadań. W finansach i HR: 35–45 proc., choć niektóre procesy, jak naliczanie wynagrodzeń, można oddać maszynie niemal w całości. Słabiej w sprzedaży i IT, gdzie liczą się relacje i nieprzewidywalność. A w obszarze prawnym — mimo że analiza umów czy zgodność z przepisami aż się proszą o automatyzację — poprzeczkę zbija wysokie ryzyko błędu, stąd tylko 20–30 proc.

Firmom SaaS Bain radzi trzy kroki: znaleźć najbardziej pracochłonne procesy do automatyzacji i policzyć korzyść, ustalić, gdzie własne dane dają przewagę, a potem zbudować rozwiązanie — z architekturą pozwalającą wielu agentom działać razem. Jak dodaje Jakub Seta z Bain, czas na ruchy liczy się dziś w kwartałach, nie latach, a kto nie przyspieszy, ryzykuje wypadnięcie z gry o ten rynek.

Trzeba to czytać z jedną poprawką. To materiał Bain & Company, firmy doradczej, która na takich transformacjach zarabia — więc apel „ruszajcie się, bo przegracie" i liczba „200 mld dolarów" pełnią też rolę argumentu za sięganiem po jej usługi. Szacunki są modelowe, oparte na założeniach co do tempa automatyzacji, a nie na twardych danych z rynku. Konkretne są za to przychody wymienionych startupów — i one pokazują, że segment realnie rośnie.

Źródła: materiał prasowy Bain & Company