Los capitalistas de riesgo se han convencido de que han encontrado la próxima gran ventaja de inversión: usar la IA para expulsar los márgenes similares a software de las empresas de servicios tradicionalmente laborales. La estrategia implica adquirir empresas de servicios profesionales maduros, implementar la IA para automatizar las tareas y luego usar el flujo de efectivo mejorado para aumentar más empresas.
Liderando la carga está General Catalyst (GC), que ha dedicado $ 1.5 mil millones de su última recaudación de fondos a lo que llama una estrategia de “creación” que se centra en incubar a las compañías de software nativas de AI en verticales específicos, luego usar esas compañías como vehículos de adquisición para comprar empresas establecidas, y sus clientes, en los mismos sectores. GC ha realizado apuestas en siete industrias, desde servicios legales hasta gestión de TI, con planes de expandirse a hasta 20 sectores por completo.
“Los servicios a nivel mundial son un ingreso de $ 16 billones al año a nivel mundial”, dijo Marc Bhargavaque lidera los esfuerzos relacionados de GC, en un Entrevista reciente con TechCrunch. “En comparación, el software cuesta solo $ 1 billón a nivel mundial”, señaló, y agregó que el encanto de la inversión de software siempre ha sido sus márgenes más altos. “A medida que se escala software, hay muy poco costo marginal y hay una gran cantidad de ingresos marginales”. Si también puede automatizar el negocio de los servicios, dijo, abordar el 30% al 50% de esas compañías con IA e incluso automatizar hasta el 70% de esas tareas centrales en el caso de los centros de llamadas, las matemáticas comienzan a parecer irresistibles.
El flujo de efectivo mejorado luego proporciona municiones para adquirir compañías adicionales a precios más altos de lo que los compradores tradicionales pueden pagar, creando lo que los proponentes ven como un volante lucrativo.
El plan de juego parece estar funcionando. Llevar Titán MSPuna de las compañías de cartera de General Catalyst. La empresa de inversión proporcionó $ 74 millones en dos tramos para ayudar a la compañía a desarrollar herramientas de IA para proveedores de servicios administrados, luego adquirió RFA, una firma de servicios de TI conocida. A través de programas piloto, dice Bhargava, Titan demostró que podría automatizar el 38% de las tareas de MSP típicas. La compañía ahora planea utilizar sus márgenes mejorados para adquirir MSP adicionales en una estrategia de rollo clásica.
Del mismo modo, la empresa se incubó Eudiaque se centra en los departamentos legales internos en lugar de las firmas de abogados. Eudia ha registrado clientes Fortune 100, incluidos Chevron, Southwest Airlines y Stripe, que ofrece servicios legales de tarifa fija impulsados por AI en lugar de facturación por hora tradicional. La compañía recientemente adquirió Johnson Hanna, un proveedor de servicios legales alternativos, para expandir su alcance.
El general Catalyst busca duplicar, al menos, el margen EBITDA de aquellas compañías que está adquiriendo, explicó Bhargava.
Evento de TechCrunch
San Francisco
|
27-29 de octubre de 2025
La firma poderosa no está sola en este pensamiento. La firma de riesgo Mayfield ha forjado $ 100 millones específicamente para las inversiones de “compañeros de equipo de IA” y dirigió la Serie A para Gruve, una startup de consultoría de TI que adquirió una compañía de consultoría de seguridad de $ 5 millones y creció a $ 15 millones en ingresos dentro de seis meses mientras logró un margen bruto del 80%, según sus fundadores.
“Si el 80% del trabajo será realizado por AI, puede tener un margen bruto del 80% al 90%”, Navin Chaddha, director gerente de Mayfield, le dijo a TechCrunch este verano. “Podría haber combinado márgenes de 60% a 70% y producir ingresos netos del 20% al 30%”.
El inversor en solitario Elad Gil ha estado buscando una estrategia similar durante tres años, respaldando a las empresas que adquieren negocios maduros y los transforman con IA. “Si eres dueño del activo, puedes [transform it] mucho más rápidamente que si solo venda software como proveedor “, dijo Gil en un Entrevista con TechCrunch esta primavera. “Y porque tomas el margen bruto de una empresa de, por ejemplo, 10% a 40%, eso es un gran ascensor”.
Pero las señales de advertencia temprana sugieren que toda esta metamorfosis de la industria de servicios puede ser más complicado que los VC anticipan. Un estudio reciente realizado por investigadores de Stanford Social Media Lab y BetterUp Labs que encuestó a 1,150 empleados a tiempo completo en todas las industrias encontró que el 40% de esos empleados tienen que soportar más trabajo debido a lo que los investigadores llaman “Lop de trabajo”: trabajo generado por IA que parece pulido pero carece de sustancia, creando más trabajo (y dolores) para colegas.
La tendencia está afectando a las organizaciones. Los empleados involucrados en la encuesta dicen que están pasando un promedio de casi dos horas lidiando con cada instancia de Workslop, incluso para descifrarla primero, luego deciden si devolverlo o no, y a menudo solo para solucionarlo ellos mismos.
Con base en las estimaciones de los participantes que pasan, junto con sus salarios autoinformados, los autores de la encuesta estiman que Workslop tiene un impuesto invisible de $ 186 por mes por persona. “Para una organización de 10,000 trabajadores, dada la prevalencia estimada de Workslop … esto se obtiene $ 9 millones por año en productividad perdida“, Escriben en un nuevo artículo de Harvard Business Review.
Simplemente implementar la IA no garantiza los resultados mejorados, en resumen.
Bhargava disputa la noción de que AI está sobrevalorado, argumentando en cambio que todas estas fallas de implementación en realidad validan el enfoque general de Catalyst. “Creo que muestra la oportunidad, que es, no es fácil aplicar la tecnología de IA a estos negocios”, dijo. “Si toda la Fortune 100 y todas estas personas pudieran traer una empresa de consultoría, abofetear a alguna IA, obtener un contrato con OpenAI y transformar su negocio, entonces obviamente nuestra tesis [would be] Un poco menos robusto. Pero la realidad es que es realmente difícil transformar una empresa con IA “.
Señaló la sofisticación técnica requerida en la IA como la pieza de rompecabezas faltante más crítica. “Hay mucha tecnología diferente. Es bueno en cosas diferentes”, dijo. “Realmente necesita a estos ingenieros de IA aplicados de lugares como ondulación y rampa y figma y escala, que han trabajado con los diferentes modelos, comprenden sus matices, comprenden cuáles son buenos para qué, comprenden cómo envolverlo en el software”. Esa complejidad es exactamente por qué la estrategia general de Catalyst de combinar especialistas en IA con expertos de la industria para construir empresas desde cero tiene sentido, argumentó.
Aún así, no se puede negar que Workslop amenaza con socavar la economía central de la estrategia. La pregunta más importante es qué tan grave es el problema y si esa imagen cambia o no con el tiempo.
Por el momento, si las empresas reducen el personal como la tesis de eficiencia de IA sugiere que deberían, tendrán menos personas disponibles para atrapar y corregir errores generados por la IA. Si mantienen los niveles actuales de personal para manejar el trabajo adicional creado por la producción problemática de IA, las enormes ganancias de margen con las que cuentan los VC no podrían realizarse.
Es fácil argumentar que cualquier escenario probablemente debería ralentizar los planes de escala que son fundamentales para la estrategia de enrollamiento del VCS y que potencialmente socavan los números que hacen que estas ofertas sean atractivas para ellos. Pero seamos sinceros; Se necesitará más que los empleados frustrados y un impuesto de $ 9 millones en una compañía de servicios para frenar a la mayoría de los inversores de Silicon Valley.
De hecho, debido a que generalmente adquieren negocios con el flujo de caja existente, el Catalyst general dice que sus compañías de “estrategia de creación” ya son rentables.
“Mientras la tecnología de IA continúe mejorando, y vemos esta inversión masiva y una mejora en los modelos, creo que habrá más y más industrias para ayudar a incubar empresas”, dijo Bhargava.
