Os investidores estão entrando porque não estão mais interessados ​​em empresas AI SaaS

Os investidores têm investido milhares de milhões em empresas de IA nos últimos anos, à medida que a tecnologia continua a dominar o Vale e o mundo. Mas nem todas as empresas de IA estão a investir na refinação.

Na verdade, como parece que todas as empresas hoje em dia mudam a marca para incluir “AI” em seu nome, algumas ideias de startups não são mais apreciadas pelos desenvolvedores. O TechCrunch conversou com VCs para descobrir o que os investidores não estão procurando em startups de software como serviço de IA no momento.

As categorias populares de Saas para investidores agora incluem startups que criam infraestrutura nativa de IA, Saas verticais com dados proprietários, sistemas de ação (que ajudam os usuários a completar serviços) e plataformas profundamente incorporadas em missões críticas de trabalho, de acordo com Aharon Holiday, sócio da agência 645 Venturi.

Mas ele também deu uma lista de empresas que são consideradas muito chatas hoje em dia: startups com estruturas operacionais em camadas finas, ferramentas horizontais genéricas, análises de superfície leves e análises de superfície – basicamente, qualquer coisa que um agente de IA possa fazer agora.

Abdul Abdirahman, investidor da empresa F First, acrescentou que o tipo vertical “sem fossos” não é popular, e Igor Ryabenky, fundador e sócio da AltaIR Capital, foi ainda mais fundo. Os investidores disseram que não há interesse, na verdade não há muita profundidade do produto.

“Se o seu diferencial reside principalmente na UI (interface do usuário) e na automação, esse não é mais o caso”, afirma. A barreira de entrada caiu, o que torna o verdadeiro fosso muito mais difícil.

As novas empresas que entram no mercado precisam agora de construir em torno da “propriedade real do trabalho e de uma compreensão clara do problema desde o primeiro dia”, disse ele. “As bases de código em massa não são mais uma vantagem. O que é mais importante é a velocidade, o foco e a capacidade de adaptação rápida. Os preços também devem ser flexíveis: será mais difícil defender modelos rígidos por assento, enquanto os modelos físicos fazem mais sentido neste ambiente.”

Jake Saper, sócio geral da Capital Rush, também pensou em propriedade. Essas diferenças entre o Cursor e o Codex Claudius são “canários na mina”.

“Mais um desenvolvedor de laboratório, outro trabalho está sendo executado”, continuou Saper. “Os desenvolvedores estão cada vez mais optando pela execução no processo.”

Ele disse que qualquer pessoa que lide com um produto com “cola pegajosa” – o que significa que está tentando atrair o maior número possível de clientes humanos para usar o produto continuamente – pode se encontrar em uma batalha difícil como agente de desenvolvimento.

“Pré-fechamento, as pessoas fazerem seu trabalho dentro do seu programa era um obstáculo forte, mas se os gerentes estão fazendo o trabalho, quem se importa com o fluxo humano de trabalho?” ele disse ao TechCrunch.

Ela também acredita que as integrações estão se tornando menos populares, especialmente com o modelo de protocolo de contexto humano (MCP), tornando mais fácil do que nunca conectar modelos de IA com dados e sistemas externos. Dessa forma não é necessário receber múltiplas integrações ou construir suas próprias integrações; eles podem ser usados ​​como MCP.

“O conector costumava ser uma vala”, disse Saper. “Será útil em breve.”

Além disso, não estão mais em vigor “ferramentas de automação de trabalho e gestão que tornam a coordenação do trabalho humano menos necessária se, ao longo do tempo, os gestores estiverem apenas executando negócios”, disse Abdirahman, citando exemplos em particular de empresas públicas de SaaS cujas ações estão emergindo como novas startups nativas de IA com tecnologias melhores e mais eficientes.

Ryabenky disse que as empresas estão agora trabalhando para criar SaaS, que pode ser facilmente replicado, disse ele.

“Ferramentas gerais de produtividade, gerenciamento de projetos, clones básicos de software de CRM e wrappers finos de IA sobre APIs existentes se enquadram nesta categoria”, disse ele. “Se um produto é basicamente uma camada de interface sem integração profunda, dados proprietários ou conhecimento de processo incorporado, fortes equipes nativas de IA podem reconstruí-lo rapidamente.

Além disso, o que continua cativante no SaaS é a profundidade e a experiência, com ferramentas incorporadas em tarefas críticas. Ele disse que as empresas deveriam agora considerar a integração profunda da IA ​​em seus produtos e renovar seu marketing, pensando que Ryabenky persistiu.

“Os investidores estão realocando capital para empresas que possuem serviços, dados e experiência no domínio”, disse Ryabenky. “E de produtos que podem ser copiados sem muito esforço.”