Investor telah menggelontorkan dana miliaran dolar ke perusahaan-perusahaan AI selama beberapa tahun terakhir, seiring dengan semakin besarnya pengaruh teknologi tersebut di Valley dan dunia. Namun tidak semua perusahaan AI menarik perhatian investor.
Memang benar, meskipun setiap perusahaan saat ini melakukan rebranding dengan memasukkan “AI” ke dalam namanya, beberapa ide startup tidak lagi disukai investor. TechCrunch berbicara dengan VC untuk mempelajari apa yang tidak lagi dicari investor dalam startup perangkat lunak sebagai layanan AI.
Kategori SaaS yang populer bagi investor kini mencakup startup yang membangun infrastruktur asli AI, SaaS vertikal dengan data eksklusif, sistem tindakan (yang membantu pengguna menyelesaikan tugas), dan platform yang tertanam dalam alur kerja yang sangat penting, menurut Aaron Holiday, mitra pengelola di 645 Ventures.
Namun dia juga memberikan daftar perusahaan yang dianggap cukup membosankan bagi investor saat ini: Startup yang membangun lapisan alur kerja yang tipis, alat horizontal yang umum, manajemen produk yang ringan, dan analisis tingkat permukaan — pada dasarnya, apa pun yang kini dapat dilakukan oleh agen AI.
Abdul Abdirahman, seorang investor di perusahaan F Prime, menambahkan bahwa perangkat lunak vertikal generik “tanpa parit data kepemilikan” tidak lagi populer, dan Igor Ryabenky, pendiri dan mitra pengelola di AltaIR Capital, menjelaskan lebih jauh tentang hal tersebut. Dia mengatakan investor tidak tertarik pada apa pun, sebenarnya, itu tidak memiliki banyak kedalaman produk.
“Kalau diferensiasi Anda kebanyakan ada di UI [user interface] dan otomatisasi, itu tidak lagi cukup,” katanya. “Rintangan untuk masuk sudah berkurang, sehingga membuat pembuatan parit menjadi jauh lebih sulit.”
Perusahaan-perusahaan baru yang memasuki pasar sekarang perlu membangun “kepemilikan alur kerja yang nyata dan pemahaman yang jelas tentang masalah ini sejak hari pertama,” katanya. “Basis kode yang besar tidak lagi menjadi keuntungan. Yang lebih penting adalah kecepatan, fokus, dan kemampuan beradaptasi dengan cepat. Penetapan harga juga harus fleksibel: model per kursi yang kaku akan lebih sulit dipertahankan, sementara model berbasis konsumsi lebih masuk akal dalam lingkungan ini.”
acara Techcrunch
San Fransisco, CA
|
13-15 Oktober 2026
Jake Saper, partner umum di Emergence Capital, juga memiliki pemikiran tentang kepemilikan. Baginya, perbedaan antara Cursor dan Claude Code adalah “kenari di tambang batu bara”.
“Yang satu memiliki alur kerja pengembang, yang lain hanya menjalankan tugas,” lanjut Saper. “Pengembang semakin memilih eksekusi daripada proses.”
Dia mengatakan produk apa pun yang mengalami “keterikatan alur kerja” – yang berarti mencoba menarik sebanyak mungkin pelanggan manusia untuk terus menggunakan produk tersebut – mungkin akan menghadapi perjuangan berat karena agen mengambil alih alur kerja tersebut.
“Sebelum Claude, membuat manusia melakukan pekerjaannya di dalam perangkat lunak Anda adalah solusi yang ampuh, tetapi jika agen melakukan pekerjaannya, siapa yang peduli dengan alur kerja manusia?” katanya kepada TechCrunch.
Ia juga berpendapat bahwa integrasi menjadi kurang populer, terutama karena protokol konteks model (MCP) Anthropic semakin mempermudah menghubungkan model AI ke data dan sistem eksternal. Ini berarti seseorang tidak perlu mengunduh banyak integrasi atau membangun integrasi pelanggannya sendiri; mereka hanya bisa menggunakan MCP.
“Menjadi penghubung dulunya parit,” kata Saper. “Sebentar lagi, ini akan menjadi berguna.”
Selain itu, “otomatisasi alur kerja dan alat manajemen tugas yang memungkinkan koordinasi pekerjaan manusia menjadi tidak lagi diperlukan jika, seiring berjalannya waktu, agen hanya menjalankan tugas tersebut,” kata Abdirahman, mengutip contoh, terutama perusahaan SaaS publik yang sahamnya menurun seiring dengan munculnya startup baru yang berbasis AI dengan teknologi yang lebih baik dan efisien.
Ryabenky mengatakan perusahaan SaaS yang sedang berjuang untuk melakukan peningkatan saat ini adalah perusahaan yang dapat dengan mudah ditiru, katanya.
“Alat produktivitas generik, perangkat lunak manajemen proyek, klon CRM dasar, dan pembungkus AI tipis yang dibangun di atas API yang ada termasuk dalam kategori ini,” katanya. “Jika produk sebagian besar berupa lapisan antarmuka tanpa integrasi mendalam, data kepemilikan, atau pengetahuan proses yang tertanam, tim asli AI yang kuat dapat membangunnya kembali dengan cepat. Hal itulah yang membuat investor berhati-hati.”
Selain itu, hal yang tetap menarik dari SaaS adalah kedalaman dan keahlian, dengan alat yang tertanam dalam alur kerja penting. Dia mengatakan perusahaan-perusahaan saat ini harus mempertimbangkan untuk mengintegrasikan AI secara mendalam ke dalam produk mereka dan memperbarui pemasaran mereka untuk mencerminkan hal tersebut, lanjut Ryabenky.
“Investor melakukan realokasi modal ke bisnis yang memiliki alur kerja, data, dan keahlian domain,” kata Ryabenky. “Dan jauh dari produk yang dapat ditiru tanpa banyak usaha.”