Agentická AI otevírá SaaS firmám trh za 100 miliard dolarů

Více než devět z deseti dolarů, které agentická AI v podnikovém softwaru reálně vygeneruje, leží podle Bain & Company stále na stole. Pro SaaS firmy i jejich zákazníky to znamená jediné – okno se otevírá teď a měří se ve čtvrtletích.

Poradenská společnost Bain & Company odhaduje, že agentická AI vytváří jen v USA nový trh pro SaaS firmy v hodnotě přibližně 100 miliard dolarů. Pokud se k tomu přičte Kanada, Evropa, Austrálie a Nový Zéland, celkový adresovatelný trh dosahuje zhruba 200 miliard. Závěry pocházejí z druhého dílu pětidílné série Bain o softwarovém průmyslu v éře umělé inteligence.

Zásadní zjištění zní možná překvapivě: Bain netvrdí, že agentická AI nahradí ERP, CRM nebo helpdeskové systémy. Příležitost vzniká mezi nimi – v koordinační práci, kterou dnes mezi systémy ručně vykonávají lidé.

Kde se peníze schovávají

Jde o činnosti, které každý IT manažer důvěrně zná: přenášení dat z jednoho systému a jejich ověřování v druhém, interpretace nestrukturovaných e-mailů, rozhodování, zda požadavek schválit, eskalovat, nebo prostě počkat. Tradiční pravidlová automatizace a RPA na tyto scénáře narážejí – nezvládají nejednoznačnost a roztříštěnost dat napříč systémy.

Z odhadovaného stomiliardového trhu v USA si dodavatelé zatím urvali jen 4 až 6 miliard dolarů. Tedy více než 90 % zatím leží nevyužito. To je číslo, které stojí za pozornost: trh existuje, ale nikdo ho ještě pořádně neobsadil.

Kde je největší kus

Potenciál není rozdělen rovnoměrně. Největší adresovatelný objem – kolem 20 miliard dolarů – připadá podle Bain na oblast prodeje. Důvod je prostý: vysoký počet obchodních zaměstnanců, nikoli mimořádná automatizovatelnost. Výroba a provoz dohromady představují asi 26 miliard. Výzkum a vývoj, zákaznická podpora a finance se pohybují každá v rozmezí 6 až 12 miliard dolarů.

Když se ale podíváte na to, jak velkou část procesů lze reálně automatizovat, vychází žebříček jinak. Nejvýš stojí zákaznická podpora a vývojářské inženýrství s 40 až 60 % automatizovatelných úkolů – obě oblasti mají strukturovaná data, standardizované procesy a jasné výstupní signály. Finance a HR se drží na 35 až 45 %, obchod a IT na 30 až 40 %. Nejníž je právní oblast s 20 až 30 %, kde závažnost chyb vyžaduje důslednější lidský dohled, i když je proces sám o sobě repetitivní.

Šest faktorů, které rozhodují

Bain identifikuje šest faktorů určujících, kolik práce může agent reálně převzít: ověřitelnost výstupu, důsledky selhání, dostupnost digitalizovaných znalostí, variabilita procesů, komplexita integrace a absence jednotného systému záznamu. Poslední bod je z hlediska strategie nejzajímavější – nejvyšší hodnota se koncentruje právě tam, kde žádný jeden systém neřídí celý výsledek.

David Crawford, předseda globální praxe pro technologie a telekomunikace v Bain & Company, to vystihuje pojmem „rozhodovací kontext napříč procesy“ (cross-workflow decision context). SaaS firmy posledních dvacet let stavěly pozice kolem systémů záznamu; další konkurenční výhoda podle něj poroste ze schopnosti interpretovat a jednat v postupech, které těmito systémy procházejí.

Kdo to už dělá – a co se mění s cenotvorbou

Bain vyzdvihuje několik firem jako referenční případy: Cursor, Sierra, Harvey, Glean, Salesforce, ServiceNow a Workday. Cursor podle zprávy překonal průměrný měsíční příjem 16,7 milionu dolarů poté, co zdvojnásobil tržby za jediné čtvrtletí. Sierra přesáhla 150 milionů ročně, Harvey 190 milionů a Glean 200 milionů.

Druhým strategickým posunem je cenotvorba. Bain předpokládá, že modely založené na výsledku nebo skutečném využití nahradí tradiční licencování podle počtu uživatelů. Když agent vyřeší tiket nebo zpracuje fakturu, zákazník platí za výsledek, ne za přihlášení. Pro finanční ředitele to znamená nutnost přemyslet rozpočtové kategorie – software se začne chovat spíš jako nákup služby než jako licenční položka.

Co to znamená

Hodnocení automatizace má smysl dělat na úrovni dílčích procesů, ne celých funkcí – ne všechno v HR nebo financích je stejně dostupné. Druhým krokem je střízlivý audit vlastních dat: jsou kompletní, vázaná na výsledky a strojově použitelná? Pokud rozhodovací logika existuje jen v hlavách zkušených pracovníků, žádný agent ji nevyužije.

A nakonec Crawfordovo varování, které se těžko ignoruje: časový horizont pro rozhodování se „měří ve čtvrtletích, ne v letech“. Firmy postavené od základu na AI s každým automatizovaným procesem získávají víc dat a tím poroste jejich náskok. Otázka tedy nezní, zda agentická AI změní podobu podnikového softwaru, ale jestli budou organizace u řízení té změny – nebo ji za ně začnou řídit jejich dodavatelé.

Zdroj: artificialintelligence-news.com

Zdroj ilustračního obrázku: Photo by Alexander Grey on Unsplash