TL;DR:

• Wertykalne agenty AI to kolejna rewolucja technologiczna, potencjalnie 10x większa niż SaaS
• Kluczowe różnice względem SaaS:
  • Nie tylko zastępują oprogramowanie, ale też pracowników
  • Automatyzują całe procesy biznesowe
  • Mogą działać przy minimalnym zespole ludzkim
• Trzy główne obszary rozwoju firm SaaS (historia się powtórzy?):
  • Podstawowe produkty konsumenckie (wygrali giganci)
  • Nieoczywiste innowacje (wygrały startupy)
  • Rozwiązania B2B (powstało 300+ unicornów)
• Przykłady już działających rozwiązań:
  • Momentic: automatyzacja QA
  • PowerHelp: zaawansowana obsługa klienta
  • Salient: automatyzacja windykacji
• Klucz do sukcesu:
  • Identyfikacja powtarzalnych, nudnych zadań administracyjnych
  • Głębokie zrozumienie konkretnej branży
  • Sprzedaż top-down (do zarządu, nie do pracowników)
• Prognozy:
  • Potencjał na firmy warte 300+ miliardów dolarów
  • Możliwość tworzenia unicornów z zespołem 10 osób
  • Rosnąca konkurencja między dostawcami modeli AI

Rynek oprogramowania stoi u progu kolejnej rewolucji. Tym razem jednak nie chodzi o przeniesienie aplikacji do chmury, ale o coś znacznie większego – wertykalne agenty AI, które mogą nie tylko zastąpić dotychczasowe rozwiązania SaaS, ale także przejąć zadania wykonywane przez całe zespoły pracowników. W świecie technologii rzadko można z całkowitą pewnością przewidzieć przyszłość. Jednak czasami pojawiają się momenty, które wyraźnie wskazują kierunek nadchodzących zmian. Właśnie w takim momencie znajdujemy się teraz, obserwując rozwój wertykalnych agentów AI. Eksperci z Y Combinator, jednego z najbardziej wpływowych akceleratorów startupów na świecie, przewidują, że ta technologia może stworzyć firmy o wartości przekraczającej 300 miliardów dolarów. Co więcej, sugerują, że wpływ wertykalnych agentów AI na biznes może być dziesięciokrotnie większy niż rewolucja SaaS.

Lekcje z historii SaaS

Aby zrozumieć potencjał wertykalnych agentów AI, warto najpierw przyjrzeć się historii rozwoju SaaS (Software as a Service). Jak przypomina Jared z Y Combinator, kluczowym momentem dla rozwoju SaaS było wprowadzenie funkcji XMLHttpRequest w 2004 roku. To pozornie techniczne usprawnienie umożliwiło tworzenie aplikacji internetowych, które działały tak płynnie jak programy desktopowe. W rezultacie powstały takie usługi jak Google Maps czy Gmail, a wraz z nimi całkowicie nowy model dystrybucji oprogramowania.

Paul Graham, współzałożyciel Y Combinator, był jednym z pionierów tego podejścia. Już w 1995 roku stworzył VIAweb – pierwszy prawdziwy produkt SaaS, który był protoplastą dzisiejszego Shopify. Jednak dopiero rozwój technologii internetowych sprawił, że SaaS stał się dominującym modelem dostarczania oprogramowania.

Trzy ścieżki rozwoju SaaS – nauka dla AI

Analizując historię firm SaaS, można wyróżnić trzy główne ścieżki rozwoju:

1. Produkty konsumenckie oczywistego wyboru W tej kategorii znalazły się podstawowe narzędzia jak dokumenty, poczta czy kalendarze. Co ciekawe, żaden startup nie odniósł tu znaczącego sukcesu – wszystkie te obszary zostały zdominowane przez gigantów technologicznych jak Google czy Microsoft.
2. Nieoczywiste innowacje konsumenckie Tu pojawiły się firmy jak Uber, Airbnb czy DoorDash – rozwiązania, których sukces był trudny do przewidzenia. Jak zauważa jeden z rozmówców, „połączenie między XMLHttpRequest a Airbnb nie było oczywiste”. To właśnie w tej kategorii startupy odniosły największe sukcesy.
3. Rozwiązania B2B Ta kategoria okazała się największym generatorem unicornów – powstało ponad 300 firm wartych ponad miliard dolarów. Dlaczego? Ponieważ każda branża i proces wymagały specyficznych, dostosowanych rozwiązań.

Dlaczego agenty AI mogą być większe niż SaaS?

Eksperci wskazują kilka kluczowych powodów:

1. Podwójna oszczędność Diana z Y Combinator zwraca uwagę na fundamentalną różnicę między SaaS a agentami AI. O ile SaaS optymalizował procesy, wciąż wymagał ludzi do obsługi. Agenty AI mogą zastąpić zarówno oprogramowanie, jak i znaczną część pracowników wykonujących powtarzalne zadania.
2. Większa skalowalność Parker Conrad z Rippling zauważa, że „najważniejszą cechą LLM jest umiejętność czytania”. To pozwala na automatyzację procesów, które wcześniej wymagały ludzkiego zrozumienia kontekstu.
3. Niższe koszty operacyjne Firmy wykorzystujące agenty AI mogą działać efektywnie przy znacznie mniejszej liczbie pracowników. Niektórzy eksperci przewidują powstanie „jednorożców” zatrudniających zaledwie 10 osób.

Praktyczne przykłady transformacji

1. Automatyzacja QA Firma Momentic pokazuje, jak radykalnie zmienia się podejście do testowania oprogramowania. O ile wcześniejsze rozwiązania jak Rainforest QA musiały balansować między efektywnością a zachowaniem miejsc pracy dla testerów, Momentic otwarcie proponuje całkowitą eliminację zespołów QA.
2. Obsługa klienta PowerHelp demonstruje, że skuteczna automatyzacja wymaga głębokiego zrozumienia procesów. Podczas gdy na rynku jest setki prostych chatbotów, tylko kilka firm potrafi rzeczywiście zastąpić rozbudowane zespoły obsługi klienta.
3. Procesy finansowe Salient automatyzuje procesy windykacyjne w sektorze finansowym, zastępując call-center wykonujące monotonne i stresujące zadania.

Wyzwania i strategia wdrożenia

1. Podejście top-down Eksperci podkreślają, że kluczowe jest odpowiednie podejście do sprzedaży rozwiązań AI. Należy kierować je do najwyższego szczebla zarządzania, nie do pracowników, których praca może być automatyzowana.
2. Specjalizacja Sukces wymaga głębokiego zrozumienia konkretnej branży lub procesu. Najlepsze pomysły często pochodzą z bezpośredniego doświadczenia z danym obszarem.
3. Skalowalność rozwiązań Firmy muszą znaleźć balans między specjalizacją a możliwością rozwoju na inne rynki i branże.

Perspektywy na przyszłość

Eksperci z Y Combinator zauważają, że znajdujemy się dopiero na początku tej rewolucji. Postęp w dziedzinie AI jest niezwykle szybki – co trzy miesiące pojawiają się znaczące usprawnienia. Dodatkowo, rynek staje się bardziej konkurencyjny, z nowymi modelami AI konkurującymi z OpenAI, co powinno przyspieszyć innowacje.

Podsumowanie

Wertykalne agenty AI mogą stanowić największą zmianę w sposobie funkcjonowania przedsiębiorstw od czasów rewolucji internetowej. Kluczem do sukcesu będzie identyfikacja „nudnych, powtarzalnych zadań administracyjnych” i ich skuteczna automatyzacja. Historia SaaS pokazuje, że największe sukcesy często przychodzą z nieoczekiwanych kierunków, ale wymagają głębokiego zrozumienia potrzeb rynku i odwagi w proponowaniu radykalnych zmian.

Jak podsumowuje jeden z ekspertów Y Combinator:

Szukaj nudnej, powtarzalnej pracy administracyjnej. Jeśli znajdziesz takie zadanie i zgłębisz je wystarczająco, prawdopodobnie znajdziesz potencjał na miliardowy biznes oparty na agencie AI.