Следующей компанией с оценкой $1 трлн станет разработчик софта под видом продавца услуг. Перевод статьи Sequoia

Привет! Меня зовут Саша Журавлев. Я основатель и управляющий партнер фонда Mento VC. Мы инвестируем в технологические компании на ранних стадиях в США, Великобритании и Израиле.

В марте у Sequoia вышла авторская статья о том, где в AI прямо сейчас лежат самые большие не реализованные рынком возможности. Продавать специалисту ускорение его работы вот-вот потеряет ценность, путь к успеху — продавать компании то, что раньше делал их специалист. Как и что именно? Вот об этом и пишет Жюльен Бек из Sequoia.

Перевели статью для вас: ниже — чёткое разграничение между двумя типами компаний, карта рынков с цифрами и конкретными примерами, и тот самый тезис про то, где именно сейчас открывается окно возможности на $200 млрд (а где-то даже и на $300+ млрд).

Услуги — это новый софт

Следующая триллионная компания — software компания, которая маскируется под фирму, предоставляющую услуги.

Каждый основатель, создающий AI-инструмент, задаёт себе один и тот же вопрос: что будет, когда следующая версия Claude сделает мой продукт просто одной из своих новых фич? Тревога вполне оправдана. Если вы продаёте инструмент, вы соревнуетесь с самой моделью. Но если вы продаёте выполненную работу, то каждое улучшение модели делает вашу услугу быстрее, дешевле и менее уязвимой для конкуренции. Компания может тратить $10 тыс. в год на QuickBooks (софт, в котором ведётся бухгалтерский учёт) и $120 тыс. на бухгалтера, чтобы закрывать отчётность. Следующая легендарная компания будет просто закрывать отчётность сама.

Интеллект против суждения

Писать код — это в основном вопрос интеллекта. Понимать, что строить дальше, — вопрос суждения.

Перевести спецификацию в код, протестировать, отладить: правила сложны, но это всё же правила. С суждением иначе. Оно требует опыта и вкуса, интуиции, выработанной годами практики. Решить, какую фичу делать следующей, стоит ли брать на себя технический долг, когда выпускать продукт, даже если он ещё не до конца готов.

Год назад большинство пользователей Cursor воспринимали AI как автодополнение. Сегодня агенты запускают больше задач, чем люди. Разработка ПО занимает более половины всего использования AI-инструментов среди всех профессий. Все остальные категории пока остаются в пределах однозначных процентов. Причина в том, что программирование — это преимущественно работа интеллекта. AI уже перешёл тот порог, за которым способен автономно выполнять большую часть интеллектуальной работы, оставляя суждение человеку. Разработка ПО пришла к этому первой. Но то же самое придёт в каждую профессию без исключений.

Ассистенты и автопилоты

Ассистент продаёт инструмент. Автопилот продаёт результат работы.

До недавнего времени AI-модели всё ещё наращивали и интеллект, и способность к суждению, поэтому правильной стратегией было сначала делать ассистента: дать AI в руки специалисту и позволить ему самому решать, как его использовать. Harvey (AI-юрист) продаёт себя юридическим фирмам. Rogo (AI-аналитик) — инвестиционным банкам. Специалист — это клиент, инструмент делает его продуктивнее, и именно он несёт ответственность за результат.

Сегодня модели уже достаточно умны, чтобы в ряде категорий правильнее было сразу начинать с автопилота. Crosby (AI-NDA) продаёт себя компании, которой нужно составить NDA, а не юристу-фрилансеру. WithCoverage (AI-брокер) продаёт финансовому директору, которому нужна страховка, а не брокеру. Клиент покупает результат напрямую. Бюджет на работу в любой профессии многократно превышает бюджет на инструменты, а автопилоты с первого дня захватывают именно бюджет на работу.

Чем выше доля интеллектуальной составляющей в любой сфере, тем раньше в ней победят автопилоты.

Сближение

То, что сегодня требует суждения, завтра станет интеллектуальной задачей. По мере того как AI-системы накапливают проприетарные данные о том, как выглядит хорошее суждение в их области, граница будет смещаться. Ассистенты и автопилоты сблизятся. Переход от ассистента к автопилоту уже начался в нескольких категориях. Но стартовая позиция важна, потому что именно она определяет, где автопилоты могут уже сейчас выигрывать клиентов и начинать накапливать данные, которые со временем позволят им взять на себя и суждение.

Стратегия автопилота: аутсорсинг как точка входа

На каждый доллар, потраченный на софт, приходится шесть долларов, потраченных на услуги.

Общий объём рынка для автопилотов — это фонд оплаты труда в конкретной категории: и штат, и аутсорсинг. Но начинать правильно там, где работа с внешним подрядчиком уже существует.

Если задачу уже отдают на аутсорс, это говорит о трёх вещах. Во-первых, компания уже признала, что эту работу можно выполнять за пределами контура. Во-вторых, под неё уже есть отдельная статья бюджета, которую можно безболезненно заменить. В-третьих, компания уже покупает именно результат. Замена контракта с внешним подрядчиком на AI-native поставщика услуг — это просто смена вендора. Замена штатных сотрудников — это уже реорганизация.

Стратегия такая: начинать с аутсорсных, преимущественно интеллектуальных задач. Отладить дистрибуцию. А затем по мере развития AI двигаться в сторону штатной работы, где нужно суждение. Аутсорсная задача — точка входа. Штатная работа — долгосрочный план по захвату рынка.

Crosby начал с NDA: чётко очерченная задача, преимущественно интеллектуальная, которую большинство компаний уже отдаёт внешним юристам. Бюджет есть, объём понятен, ROI очевиден, а замена происходит без трений.

Карта возможностей

Если нанести все виды услуг на шкалу «интеллект — суждение» и на шкалу «аутсорс — инсорс», получается карта приоритетов с объёмом рынка в скобках. Список ниже носит иллюстративный характер.

Страховое брокерство ($140–200 млрд). Крупнейший рынок в деньгах в этом списке. Базовые виды страхования сильно стандартизированы: ценность брокера по сути сводится к сравнению предложений страховщиков и заполнению форм, то есть к чисто интеллектуальной работе. Рынок крайне фрагментирован: десятки тысяч мелких брокеров, каждый из которых воспроизводит один и тот же процесс, и ни один крупный игрок не контролирует отношения с клиентом. Среди интересных новичков — WithCoverage и Harper.

Бухгалтерия и аудит ($50–80 млрд аутсорса только в США). За пять лет США потеряли примерно 340 тыс. бухгалтеров, тогда как спрос продолжает расти. 75% дипломированных бухгалтеров приближаются к пенсии, путь к лицензии долгий, а стартовые зарплаты отстают от финансов и IT. Такая нехватка кадров заставляет отрасль принимать AI быстрее, чем почти в любой другой профессии. Rillet строит AI-native ERP, которая будет закрывать отчётность. Basis начинал как AI-ассистент для бухгалтеров.

Выставление счетов в здравоохранении ($50–80 млрд аутсорса в США). Услышав слово «здравоохранение», люди обычно думают, что там всё завязано на суждении. Но выставление счетов — почти чисто интеллектуальный процесс. Медицинское кодирование — это перевод клинических заметок примерно в 70 тыс. стандартизированных кодов ICD-10. Правила сложные, но это снова правила. Аутсорсинг здесь уже зрелый и завязан на результат. Автопилоту нужно просто делать то же самое дешевле. Дальше всех продвинулся Anterior.

Урегулирование страховых убытков ($50–80 млрд). По другую сторону страхового полиса урегулирование убытков — это отдельное поле для автопилота. По стандартным видам убытков решение принимается через интерпретацию формулировок полиса, сопоставление с таблицами ущерба и установку резервов на основе актуарных таблиц. Специалисты по урегулированию стареют, а им на смену никто не приходит. Рынок в огромной степени отдан независимым подрядчикам вроде Crawford и Sedgwick. Одна отрасль — как минимум две разные ветки развития для автопилота. Pace строит автопилот для урегулирования убытков. Strala строит AI-native администратора-регулировщика.

Налоговый консалтинг ($30–35 млрд). Обязательное лицензирование бухгалтеров создаёт барьер входа, но на 80–90% сама работа — интеллектуальная. Чем больше юрисдикций покрывает налоговый автопилот, тем шире становится его база данных. Сложность с несколькими юрисдикциями — это именно то, что отдают на аутсорс малый и средний бизнес, т.к. ни один штатный бухгалтер не охватит всё. TaxGPT — ранний игрок, наряду со Skalar и Ravical в Европе.

Юридические услуги, транзакционные ($20–25 млрд). Подготовка контрактов, NDA, регуляторные подачи: высокая интеллектуальная составляющая, регулярно отдаётся на аутсорс. Результат достаточно стандартизирован, чтобы качество можно было проверить, а значит покупатель способен доверять AI без глубокой юридической экспертизы. Harvey — формирующийся лидер, активно движется в сторону автопилота; Crosby и Lawhive — новички, изначально строящие автопилот.

IT-обслуживание ($100 млрд+). Практически каждый малый/средний бизнес отдаёт свой IT на аутсорс. Патчи, мониторинг, управление учётными записями пользователей, разбор алертов: интеллектуальная работа, которая повторяется снова и снова в тысячах одинаковых окружений. ConnectWise и Datto продают инструменты IT-подрядчикам. Но пока никто не продавал компании понятный результат в духе «ваш IT просто работает». Edra автоматизирует IT-процессы. Serval автоматизирует IT-поддержку.

Закупки и цепочки поставок ($200 млрд+). Большинство компаний всерьёз ведут переговоры только с топ-20% своих поставщиков. Длинный хвост остаётся без внимания, потому что экономика не позволяет тратить на него человеческий ресурс. Утечка по контрактам составляет 2–5% от общих затрат на закупки. Точка входа здесь — брошенная работа: не нужно обосновывать статью бюджета, не нужно вытеснять действующего игрока. Это просто деньги, которые нужно забрать. Magentic строит AI для прямых закупок, AskLio — для косвенных. Tacto строит и систему учёта, и ассистента для среднего бизнеса.

Рекрутмент и массовый найм ($200 млрд+). Крупнейший рынок услуг в этом списке. Верхняя часть воронки (скрининг, сопоставление, аутрич) — чистый интеллект, но закрыть кандидата и оценить мэтч с командой — уже суждение, основанное на многолетнем распознавании паттернов. Точка входа для автопилота — в массовых ролях с низкой ролью суждения. Juicebox, Mercor, Jack & Jill — новые лидеры, строящие продукты по всему спектру.

Управленческий консалтинг ($300–400 млрд). Огромный рынок, но работа по большей части завязана на суждении. Интересный вопрос — сможет ли AI разложить консалтинг на интеллектуальные компоненты (сбор данных, бенчмаркинг) и компоненты суждения (стратегические решения), автоматизировав первые и оставив вторые людям. Кто здесь лучшие кандидаты — пока неясно.

В 2025 году самыми быстрорастущими AI-компаниями были ассистенты. В 2026-м многие из них попытаются стать автопилотами. У них уже есть и продукт, и понимание клиента. Но они столкнутся с дилеммой: начать продавать выполненную работу — значит фактически исключать своих же клиентов из процесса её выполнения. Именно в этом и открывается окно возможности для истинных автопилотов.

Если вы строите такой — напишите.

Спасибо, что дочитали до конца!

Если вам близко то, как мы смотрим на технологии и венчур — пишите Кате → @katiatatulova

Следить за инсайтами про AI и венчур простым языком можно в Telegram Саши Журавлева