A cada década, mais ou menos, surge uma nova cartilha que reformula fundamentalmente a maneira como pensamos sobre o dimensionamento das empresas. Nos anos 2000, a Apple e a Nvidia nos mostraram como separar o IP da fabricação. Na década de 2010, a Salesforce nos ensinou como transformar o software em um utilitário com a nuvem. Agora, em 2024, estamos assistindo talvez à maior transformação até o momento: a separação da inteligência da prestação de serviços no setor de serviços de US$ 25 trilhões. Mas, desta vez, a cartilha não está vindo do Vale do Silício. Ela está sendo escrita por uma nova geração de investidores que entendem que a IA não se trata apenas de automação, mas de alavancagem operacional.
A cartilha: separar a “camada de inteligência” da prestação de serviços. Isso não é totalmente incomum agora no final de 2024. Mas há algumas maneiras interessantes pelas quais o private equity está se unindo a esse modelo.
IP dos anos 2000 ↔ Manufatura Apple/Nvidia2010 Software como serviço Salesforce2024+ Inteligência ↔ Serviço Rollups com IA
Modelos de Rollups
A empresa A (anônima) cria modelos SOTA proprietários para um serviço em que as entradas e saídas são realizadas por humanos. Dessa forma, ela compete de igual para igual com as empresas estabelecidas, oferecendo serviços cinco vezes mais baratos e três vezes mais rápidos. Vender isso em contratos (por exemplo, com o governo, etc.) é lento e desafiador. Mas é estável e geralmente dura anos. Em vez de vender copilotos, eles adquirem agências menores por uma ou duas vezes a receita. Isso é viável em seu nicho porque muitos proprietários estão querendo se aposentar e há pouca inovação nesse setor.
Cada aquisição fornece mais dados, e a mão de obra é redirecionada da prestação de serviços para a rotulagem de dados. Isso alimenta um ciclo virtuoso:
- modelos melhores,
- mais participação de mercado
- e maior vantagem de dados.
Isso transforma serviços de baixa margem em economia de software, mantendo a base de receita. Este ano, a empresa atingiu uma receita de mais de US$ 10 milhões.
Aquisições de crescimento
A empresa B, Metropolis, começou como um SaaS vertical para o setor de estacionamentos. Onde os proprietários estavam tentando se aposentar e as operadoras estavam obtendo margens reduzidas. Portanto, era difícil vender para eles. Em seguida, eles compraram a Premier Parking, com 600 locais. Integrando sua visão e IP de software para aumentar o EBITDA. Em seguida, fecharam um acordo de aproximadamente US$ 1,5 bilhão com a líder do setor SP+. Para repetir em escala, em vez de esperar pela adoção orgânica do SaaS. A tecnologia da Metropolis permite instalações de estacionamento não tripulados com acesso e cobrança baseados em placas de licença. Reduzindo os custos de mão de obra. Seu flywheel de dados abrange:
- o comportamento do consumidor,
- otimização de imóveis,
- preços dinâmicos
- e muito mais.
Rollup vertical
A empresa C (fictícia) é apoiada por capital de risco, levantando US$ 100 milhões – em vez de uma rodada de sementes, é mais como um veículo de aquisição especial ou “roll-up vertical”. Ela adquire instalações para idosos e as consolida como uma empresa de capital de risco faria, lidando com a entrada de pacientes, agendamento de pessoal e gerenciamento do ciclo de receita por meio de sua plataforma. Mas eles acrescentam modelos de voz a voz para chamadas telefônicas automatizadas e modelos de texto para coordenação de atendimento ambulatorial, melhorando as margens de EBITDA em 15 a 20% e, ao mesmo tempo, aprimorando a qualidade do atendimento. Sua abordagem prioriza:
- transformação da margem em primeiro lugar,
- crescimento da receita em segundo lugar,
- e expansão múltipla em terceiro lugar,
- com uma camada de inteligência que se torna marginalmente melhor com os dados de cada aquisição.
O negócio principal opera como um roll-up, mas com uma estrutura de capital que fica entre PE e VC. Esse mercado, como muitos setores de serviços prontos para a consolidação, é fragmentado, com proprietários querendo se aposentar. Enquanto os rollups tradicionais de PE se concentram na consolidação e na implementação de pilhas de software padrão. Esse modelo faz algo a mais – cada aquisição é feita em um único negócio. Esse modelo faz algo a mais: cada aquisição não só aumenta a participação no mercado. Mas também aprimora o conjunto de dados operacionais, o que treina os modelos e gera melhorias contínuas em cobranças, NPS e outras métricas. A principal diferença é que o flywheel de dados se torna mais forte a cada aquisição, com margens crescentes de 15-20% a 30-25%, apoiando essa proposta de valor além do que a consolidação tradicional sozinha poderia alcançar.
Coleta de dados
Em todos os casos, a coleta de dados passa da melhoria da produtividade individual para o treinamento de modelos de serviços proprietários e o ajuste fino dos copilotos. Com o copiloto do Github, os desenvolvedores já são 29% mais produtivos, e os grandes escritórios de advocacia que adotam copilotos como o Harvey’s têm taxas de utilização que aumentam de 33% para 69% – a realidade de transformar empresas de serviços que negociam com uma receita de 2 a 5 vezes maior em fábricas de dados vem com dificuldades operacionais.
Então, a IA apenas aumenta as margens com os copilotos? Provavelmente a pergunta errada a ser feita – sim e leva à criação de novos modelos de negócios impossíveis antes que esses modelos maiores fossem comoditizados. No caso de seguros de títulos (US$ 57 bilhões, com crescimento anual de 12%) ou de TPAs de seguros (US$ 399 bilhões, crescimento de 8,3%). Embora faça sentido consolidar e simplificar com software, a jogada é separar a camada de inteligência (avaliação de risco, análise de documentos) da prestação de serviços (presença local, gerenciamento de relacionamento). Enquanto a Lemonade tentava interromper o setor de seguros de fora para dentro com automação pura de software e foi esmagada em CAC e índices de perdas. A melhor abordagem começa com o desenraizamento do serviço:
- Crie ferramentas para os participantes existentes,
- adquira, colete dados de interação para aprimorar os modelos e
- implemente em escala. Apenas 5% dos serviços são maiores do que todo o software empresarial, com US$ 656 bilhões.
- Década de 2010: criar um software que resolva um problema e vendê-lo a outras empresas.
- 2024; criar software que compre empresas.
Conclusão
Quer você comece com modelos e use aquisições para obter dados, concorra com empresas de capital de risco ou crie um rollup habilitado para tecnologia – a parte mais interessante não é a tecnologia. É como esses negócios são estruturados e financiados.
A verdadeira oportunidade não está apenas na criação de IA ou na compra de empresas. Está na criação de estruturas financeiras totalmente novas que podem transformar o mercado de serviços de US$ 25T em negócios de software do futuro. Essa é a arbitragem de inteligência.
Fonte: SDAN.io
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