Czy AI właśnie zabija sprawdzony model polskich funduszy venture capital?
Rozwój sztucznej inteligencji obniża koszty tworzenia oprogramowania i zmienia założenia, na których opierają się polskie fundusze venture capital, zmuszając je do ponownej oceny strategii inwestycyjnej.
Oprogramowanie było przez lata fundamentem sukcesu polskich funduszy venture capital. Inwestycje w spółki sprzedające własne produkty lub usługi oparte na software stanowiły ponad 65 proc. analizowanych portfeli.
Założenia inwestorów opierały się na potencjale globalnego zasięgu, powtarzalności przychodów z modelu subskrypcyjnego oraz konkurencyjnych kosztach polskich programistów. Ten model przyniósł sukcesy, takie jak sprzedaż Primetric do BigTime Software czy przejęcie Brand24 przez Semrush.
Obecnie rozwój sztucznej inteligencji każe ponownie przyjrzeć się tym założeniom. Jeżeli stworzenie produktu wymaga mniej czasu, ludzi i pieniędzy, zmienia się zarówno potencjalna przewaga spółki, jak i rola samego inwestora.
Fundusze mogą stanąć przed koniecznością odpowiedzi na pytanie, za co właściwie płacą i dlaczego przedsiębiorca nadal miałby potrzebować ich kapitału oraz kompetencji.
Zmiana kosztów i wycen
AI obniża koszt tworzenia i testowania produktów software, szczególnie na etapie prototypu. Aplikacje, które kiedyś budowało się dziesięcioma osobami w kilka miesięcy, powstają w tygodnie przy udziale kilku deweloperów.
Dla przedsiębiorcy to dobra wiadomość, może wcześniej sprawdzić pomysł i dojść do pierwszych klientów przy mniejszym finansowaniu. Dla funduszu oznacza to konieczność dokładniejszej oceny, co pozostanie trudne do skopiowania.
Zmianie ulegają również oczekiwania inwestorów. Według Dealroom mediana relacji wartości przedsiębiorstwa do prognozowanych przychodów w grupie spółek business software spadła z 2,9x we wrześniu 2025 r. do 2,2x rok później.
AI dokłada jednak kolejne pytanie: jak trwałe będą przyszłe przychody i marże, skoro łatwiej tworzyć konkurencyjne produkty?
Przykładem zmiany jest spółka Miro. W 2022 r. była wyceniana na 17,5 mld USD, a w październiku 2026 r. Bending Spoons przejęło ją w transakcji wyceniającej jej akcje na około 1,79 mld USD, niewiele ponad 10 proc. wcześniejszej wartości.
Nowe wyzwania dla inwestorów
Inwestor, który chce pracować z mocnym założycielem może być przez niego zapytany, o to do jakich klientów otwiera drzwi, jaką część drogi jest w stanie skrócić, i kogo pomóc rekrutować. Przedsiębiorca, który część drogi może przejść samodzielnie, ma powód, żeby dokładniej sprawdzać wszystkie deklaracje funduszu.
Fundusze Venture Capital mogą szukać nowych specjalizacji, takich jak deep tech. Zaawansowana technologia może tworzyć barierę, której nie usuwa tańsze kodowanie. Przykładem jest OTB Ventures, które ma kilka inwestycji związanych z kosmosem, w tym świetny ICEYE.
Zmiana specjalizacji technologicznej wymaga jednak więcej niż zmiany opisu strategii. Dziesięć lat analizowania ARR, churnu i retencji aplikacji nie daje automatycznie umiejętności oceny reaktora, czipu czy biologicznej cząsteczki.
Takie kompetencje buduje się latami, z ludźmi, którzy rozumieją technologię i jej komercjalizację. Do tego dochodzi finansowanie dalszego rozwoju i horyzont inwestycji. Trudny technologicznie projekt wymaga zdecydowanie większego kapitału i cierpliwości.
Aby wytrenować inwestora potrzeba 7 lat i 30 milionów dolarów.
Przed funduszami, które zbudowały swoją przewagę na finansowaniu i ocenie relatywnie taniego tworzenia software, stoi zadanie udowodnienia, dlaczego ich kompetencje i kapitał pozostaną potrzebne.
Powiązane
