❞ Å investere i AI er ikke en strategi

For noen uker siden satt jeg i et møte med en investor i det norske startup-økosystemet. På et tidspunkt sa han noe som oppsummerte stemningen ganske godt akkurat nå: de fleste investorer ønsker nå i praksis bare å investere i AI.

Jeg kjente igjen følelsen. Ingen har lyst til å stå på utsiden hvis dette faktisk er et teknologisk skifte av betydning. Samtidig satt jeg igjen med et spørsmål som jeg ikke er sikker på at vi stiller tydelig nok:

Forstår vi egentlig økonomien i selskapene vi nå investerer i?

SaaS-logikken gjelder ikke nødvendigvis lenger

I over tjue år har softwareinvesteringer fulgt en modell som har vært relativt enkel å forstå. Man digitaliserer en arbeidsprosess, tar betalt per bruker og skalerer med høye marginer.

AI endrer denne dynamikken.

Når arbeidet utføres av en AI, er inntektene direkte koblet til kostnader. Hver forespørsel og hver leveranse har en løpende compute-kostnad, og denne kostnaden er ikke stabil. Den påvirkes av utviklingen i datakraft, kapasitet og energi.

Tech-stjerneskudd om helsekrisen: – Verden går egentlig i dass

Det betyr at marginprofilen i et AI-selskap er langt vanskeligere å forutsi enn i klassisk SaaS. Et selskap som ser lønnsomt ut i dag, kan ha en helt annen økonomi om kort tid.

Hvis vi fortsatt vurderer disse selskapene med en SaaS-logikk i bunn, risikerer vi å prise dem basert på en modell som ikke lenger gjelder.

Kunden din er ikke bare kunde lenger

Det er imidlertid ikke bare økonomien som er i endring. Selve kundesiden er også i ferd med å bevege seg.

Det vokser frem en ny type operatør i mange selskaper, særlig i etablerte industrier. Dette er mennesker med dyp domeneforståelse og nok teknisk innsikt til å sette sammen egne løsninger ved hjelp av tilgjengelige AI-verktøy.

Mange startups svarer med et rasjonelt argument: selv om kunden kan bygge noe selv, betyr ikke det at de bør gjøre det. Når man tar med utviklingskostnader, vedlikehold og operasjonalisering, vil det ofte være mer effektivt å kjøpe en ferdig løsning.

Det er ofte riktig.

Men markeder beveger seg ikke nødvendigvis etter hva som er mest rasjonelt.

I praksis er det ofte ikke “build vs buy” som avgjør, men inertia, usikkerhet og beslutningsvegring. Teamene vet at noe må gjøres, men er usikre på hva, og ender med å teste litt selv. Ikke fordi det er optimalt, men fordi det er tilgjengelig.

Newcode.ai har sikret seg 65 millioner til å revolusjonere advokatbransjen

For mange startups betyr dette at de ikke bare konkurrerer med andre leverandører, men med kundens egen evne til å utsette, eksperimentere og vente.

Ikke alle kunder er reelle kunder

Dette blir særlig tydelig i Norge, hvor mye av innovasjonen nå retter seg mot tradisjonelle industrier som maritim, energi, logistikk og bygg og anlegg.

Her skjer det to ting samtidig.

Noen miljøer beveger seg raskt. De bygger egne løsninger, automatiserer og lærer underveis.

Andre ser teknologiskiftet komme, men evner ikke å handle. De samme mekanismene som gjør dem trege til å endre seg, gjør dem også skeptiske til å kjøpe nye løsninger. De utsetter beslutninger, holder fast ved eksisterende systemer og avventer.

Disse selskapene er heller ikke gode kunder for startups.

For mange startups betyr dette at de i praksis forsøker å selge til en kundegruppe som verken vil bygge selv eller kjøpe, og som derfor ikke representerer reell etterspørsel.

Hva betyr dette for hvordan vi investerer?

Dette betyr ikke at AI er en dårlig investeringsretning.

Men det betyr at det ikke holder å si at man investerer i AI.

Spørsmålene som må stilles, er mer grunnleggende. Hvordan ser de reelle marginene ut når kostnadsbildet tas med? Hvor robust er modellen hvis dette endrer seg? Hva er det faktiske konkurransefortrinnet? Og hvor lett kan løsningen repliseres, enten av konkurrenter eller av kunden selv?

Dette er i utgangspunktet klassiske spørsmål om forretningsmodell.

Forskjellen er at de nå må stilles i en kontekst der flere av forutsetningene har endret seg.

AI er en kapasitet, ikke en strategi

Hvis jeg selv skulle investert i dag, ville jeg ikke startet med AI som filter.

Jeg ville startet med mennesker.

De beste selskapene jeg har sett bygges av team som ikke låser seg i egne ideer, men som kontinuerlig justerer seg etter hva som faktisk skaper verdi for kunden. De jobber hypotesebasert, tester, lærer og korrigerer før de skalerer.

Det som skiller dem, er ikke først og fremst teknologien de bygger, men hvordan de tenker.

Innovasjon Norge skylder gründerkutt på regjeringen – flytter i det stille støtte-millioner over til utlån

De fleste gründere snakker fortsatt om produkt og teknologi. De beste snakker om hva som faktisk endrer seg hos kunden, og kan dokumentere det.

AI gjør det mulig å komme lenger med mindre kapital enn før. Men det gjør også at dårlige beslutninger skaleres raskere.

Det betyr at kravene til hvordan selskaper bygges, ikke blir lavere, men høyere.

De mest interessante investeringene fremover er derfor ikke nødvendigvis de som er mest “AI-first”, men de som er best på å forstå og levere kundeverdi, og som bruker teknologi som et verktøy, ikke som en strategi.

Det krever en annen type gründere. Og det er der jeg ville lett.