Investitorii fug de startupurile AI SaaS de suprafață și pariază doar pe soluții cu profunzime, date proprii și control real al workflow-ului

Investitorii au turnat miliarde în companii de inteligență artificială în ultimii ani, pe măsură ce tehnologia continuă să domine Silicon Valley și, implicit, lumea. Totuși, nu toate companiile de AI reușesc să atragă atenția finanțatorilor.

Chiar dacă pare că aproape fiecare firmă își reproiectează brandul pentru a include „AI” în nume, unele idei de startup pur și simplu nu mai sunt pe placul investitorilor. Pentru a afla ce anume nu mai caută finanțatorii în startupurile de tip software-as-a-service (SaaS) bazate pe AI, au fost consultați mai mulți investitori de capital de risc.

În prezent, categoriile SaaS populare pentru investitori includ startupurile care construiesc infrastructură nativă AI, soluții verticale de tip SaaS cu date proprietare, „systems of action” (cele care îi ajută efectiv pe utilizatori să finalizeze sarcini) și platforme profund integrate în fluxuri de lucru esențiale pentru misiunea clienților, potrivit lui Aaron Holiday, managing partner la 645 Ventures.

În același timp, el a enumerat și tipurile de companii considerate tot mai plictisitoare pentru investitori: startupuri care dezvoltă straturi subțiri de workflow, instrumente orizontale generice, soluții superficiale de product management și analitice la nivel de suprafață — practic, orice poate fi executat acum de un agent AI.

Abdul Abdirahman, investitor la firma F Prime, a adăugat că software-ul vertical generic „fără șanțuri de apărare bazate pe date proprietare” nu mai este atractiv, iar Igor Ryabenky, fondator și managing partner la AltaIR Capital, a dezvoltat ideea. El a explicat că investitorii nu mai sunt interesați, în general, de produse care nu au suficientă profunzime.

„If your differentiation lives mostly in UI [user interface] and automation, that’s no longer enough”, a spus el. „The barrier to entry has dropped, which makes building a real moat much harder.”

Noile companii care intră acum pe piață trebuie să construiască în jurul unei „dețineri reale a workflow-ului și a unei înțelegeri clare a problemei încă din prima zi”, a subliniat el. „Massive codebases are no longer an advantage. What matters more is speed, focus, and the ability to adapt quickly. Pricing also needs to be flexible: rigid per-seat models will be harder to defend, while consumption-based models make more sense in this environment.”

Jake Saper, general partner la Emergence Capital, a comentat la rândul său despre ideea de „ownership”. Pentru el, diferențele dintre Cursor și Claude Code reprezintă „canary in the coal mine”.

„One owns the developer’s workflow, the other just executes the task”, a continuat Saper. „Developers are increasingly choosing the execution over process.”

El a avertizat că orice produs care mizează pe „workflow stickiness” — adică pe atragerea și menținerea cât mai multor utilizatori umani activi în platformă — riscă să se confrunte cu un drum tot mai dificil pe măsură ce agenții AI preiau din ce în ce mai mult fluxul de lucru.

„Pre-Claude, getting humans to do their jobs inside your software was a powerful moat, but if agents are doing the work, who cares about human workflow?” a declarat el.

Saper consideră și că integrările tradiționale își pierd din popularitate, mai ales pe măsură ce model context protocol (MCP) dezvoltat de Anthropic face mult mai simplă conectarea modelelor AI la date și sisteme externe. Asta înseamnă că utilizatorii nu mai au nevoie să descarce numeroase integrări sau să își construiască propriile conexiuni cu sistemele clienților; pot folosi direct MCP.

„Being the connector used to be a moat”, a spus Saper. „Soon, it’ll be a utility.”

În aceeași direcție, Abdirahman a menționat că „workflow automation și instrumentele de task management care coordonează munca umană devin mai puțin necesare dacă, în timp, agenții doar execută sarcinile”. El a dat ca exemplu mai ales companii SaaS listate la bursă, ale căror acțiuni au scăzut, în timp ce apar startupuri native AI cu tehnologii mai bune și mai eficiente.

Ryabenky a explicat că firmele SaaS care se confruntă acum cu dificultăți în atragerea finanțării sunt cele care pot fi replicate cu ușurință.

„Generic productivity tools, project management software, basic CRM clones, and thin AI wrappers built on top of existing APIs fall into this category”, a spus el. „If the product is mostly an interface layer without deep integration, proprietary data, or embedded process knowledge, strong AI-native teams can rebuild it quickly. That is what makes investors cautious.”

In esenta, ceea ce rămâne atractiv în zona SaaS este profunzimea și expertiza, alături de unelte integrate în fluxuri de lucru critice. Ryabenky a subliniat că firmele ar trebui, chiar acum, să caute modalități de a integra AI în profunzime în produsele lor și să își actualizeze strategiile de marketing pentru a reflecta această schimbare.

„Investors are reallocating capital toward businesses that own workflows, data, and domain expertise”, a concluzionat Ryabenky. „And away from products that can be copied without much effort.”