Sequoia Capital: Perusahaan bernilai triliun berikutnya tidak menjual perangkat lunak, melainkan langsung menjual hasilnya

Penulis: Julien Bek

Diterjemahkan oleh: Deep潮 TechFlow

Deep潮 Panduan: Mitra Sequoia Capital Julien Bek menulis sebuah artikel dengan kerangka yang jelas, inti argumennya adalah: perusahaan bernilai satu triliun dolar berikutnya bukan akan menjual alat perangkat lunak, melainkan langsung menjual hasil kerja. Setiap dolar yang dibelanjakan untuk perangkat lunak, perusahaan harus mengeluarkan 6 dolar untuk layanan. Ketika AI membuat biaya “melakukan pekerjaan” mendekati nol, peluang nyata bukan di Copilot (alat bantu), tetapi di Autopilot (otomatis menyelesaikan pekerjaan).

Dia menguraikan peluang otomatisasi di industri layanan seperti asuransi, akuntansi, medis, hukum, TI, pengadaan, rekrutmen, konsultasi, dan lain-lain, dilengkapi dengan sebuah matriks peluang yang digambar berdasarkan dimensi “Kecerdasan vs Penilaian” dan “Outsourcing vs Internal”. Ini sangat berguna bagi pengusaha dan investor AI.

Selengkapnya sebagai berikut:

Perusahaan bernilai satu triliun dolar berikutnya akan menjadi perusahaan perangkat lunak yang menyamar sebagai perusahaan layanan.

Setiap pendiri alat AI bertanya pada diri sendiri: Bagaimana jika versi berikutnya Claude mengubah produk saya menjadi sebuah fungsi? Kekhawatiran ini tidak salah. Jika Anda menjual alat, Anda sedang berlomba dengan model. Tetapi jika Anda menjual pekerjaan itu sendiri, setiap kemajuan model membuat layanan Anda lebih cepat, lebih murah, dan lebih sulit disaingi. Sebuah perusahaan mungkin menghabiskan 10.000 dolar per tahun untuk QuickBooks, lalu membayar 120.000 dolar untuk akuntan menyelesaikan pembukuan. Perusahaan legendaris berikutnya akan langsung membantu Anda menyelesaikan pembukuan tersebut.

Kecerdasan vs Penilaian

Menulis kode terutama adalah pekerjaan “kecerdasan” (intelligence). Mengetahui apa yang harus dilakukan selanjutnya adalah “penilaian” (judgement).

Menerjemahkan dokumen kebutuhan menjadi kode, menguji, dan debugging: aturan-aturannya cukup kompleks, tetapi tetap aturan. Penilaian berbeda. Ia membutuhkan pengalaman dan selera, serta intuisi yang diperoleh dari bertahun-tahun praktik. Menentukan fitur apa yang harus dibuat selanjutnya, apakah harus menanggung utang teknis, kapan harus merilis sebelum semuanya siap.

Setahun yang lalu, sebagian besar pengguna Cursor menganggap AI sebagai fitur pelengkap otomatis. Hari ini, tugas yang diprakarsai oleh Agen lebih banyak daripada yang diprakarsai manusia. Penggunaan AI dalam rekayasa perangkat lunak melebihi setengah dari semua penggunaan alat AI di berbagai profesi, sementara kategori lain masih di angka satu digit. Alasannya adalah rekayasa perangkat lunak terutama pekerjaan yang membutuhkan kecerdasan. AI telah melampaui garis itu—ia mampu menyelesaikan sebagian besar pekerjaan kecerdasan secara mandiri, meninggalkan penilaian kepada manusia. Rekayasa perangkat lunak adalah yang pertama mencapai titik ini, tetapi akan menyebar ke setiap profesi.

Keterangan gambar: Proporsi penggunaan alat AI di berbagai profesi, rekayasa perangkat lunak jauh melampaui kategori lain

Copilot dan Autopilot

Copilot menjual alat. Autopilot menjual pekerjaan.

Hingga baru-baru ini, model AI masih berkembang dalam aspek kecerdasan dan penilaian, jadi jalur yang benar adalah memulai dengan Copilot: menempatkan AI ke tangan profesional, membiarkan mereka memutuskan penggunaannya. Harvey menjual ke firma hukum, Rogo menjual ke bank investasi. Profesional adalah pelanggan, alat membuat mereka lebih efisien, mereka bertanggung jawab atas hasilnya.

Hari ini, model sudah cukup cerdas, dan dalam beberapa kategori, titik awal terbaik adalah langsung membuat Autopilot. Crosby menjual ke perusahaan yang perlu menyusun NDA, bukan ke penasihat hukum eksternal. WithCoverage menjual ke CFO yang membutuhkan asuransi, bukan ke broker asuransi. Pelanggan langsung membeli hasilnya. Dalam setiap profesi, anggaran pekerjaan jauh lebih besar daripada anggaran alat, dan Autopilot dari hari pertama sudah mampu menangkap anggaran pekerjaan tersebut.

Semakin tinggi proporsi kecerdasan di suatu bidang, semakin cepat Autopilot akan menang.

Integrasi

Penilaian hari ini akan menjadi kecerdasan di masa depan. Seiring sistem AI mengumpulkan data khusus tentang “apa yang membuat penilaian yang baik” di bidangnya masing-masing, garis depan akan bergeser. Copilot dan Autopilot akan menjadi semakin serupa. Transformasi dari Copilot ke Autopilot sudah dimulai di beberapa kategori. Tetapi posisi awal sangat penting karena menentukan di mana Autopilot saat ini bisa memenangkan pelanggan dan mulai mengumpulkan data yang akhirnya memungkinkan ia menangani pekerjaan yang memerlukan penilaian.

Strategi Autopilot: Outsourcing sebagai titik masuk

Setiap dolar yang dibelanjakan untuk perangkat lunak, ada 6 dolar yang dihabiskan untuk layanan.

TAM Autopilot adalah seluruh pengeluaran tenaga kerja dalam satu kategori, baik internal maupun outsourcing. Tetapi titik awal yang tepat adalah di tempat di mana outsourcing sudah ada.

Jika sebuah tugas sudah di-outsourcing, itu memberi tahu Anda tiga hal. Pertama, perusahaan sudah menerima bahwa pekerjaan ini bisa diselesaikan secara eksternal. Kedua, ada anggaran yang sudah ada untuk menggantinya secara bersih. Ketiga, pembeli sudah membeli hasilnya. Mengganti kontrak outsourcing dengan penyedia layanan berbasis AI adalah pergantian vendor. Mengganti karyawan internal adalah restrukturisasi organisasi.

Strateginya adalah: memulai dari tugas yang outsourcing dan membutuhkan kecerdasan tinggi. Mengelola distribusi. Dengan data yang terkumpul dari AI, kemudian memperluas ke pekerjaan internal yang membutuhkan penilaian. Tugas outsourcing adalah wedge, pekerjaan internal adalah TAM jangka panjang.

Crosby memulai dari NDA: tugas yang terdefinisi dengan jelas, terutama pekerjaan kecerdasan, yang sebagian besar perusahaan sudah outsourcing ke pengacara eksternal. Anggaran sudah ada, ruang lingkup jelas, ROI langsung, penggantian tanpa hambatan.

Peta Peluang

Dengan memetakan setiap bidang layanan vertikal berdasarkan spektrum “Kecerdasan ke Penilaian” dan rasio “Outsourcing ke Internal”, kita bisa mendapatkan peta prioritas, dengan angka TAM tenaga kerja di dalam kurung. Berikut ini adalah contoh, bukan daftar lengkap.

Keterangan gambar: Matriks peluang Autopilot di berbagai bidang layanan vertikal (berdasarkan distribusi rasio kecerdasan/penilaian dan outsourcing/internal)

Asuransi (140-200 miliar dolar).

Ini adalah pasar terbesar dalam daftar ini. Asuransi komersial yang standar sangat terstandarisasi: nilai tambah agen sebenarnya adalah membandingkan harga dan mengisi formulir di antara berbagai penanggung, pekerjaan yang terutama membutuhkan kecerdasan. Distribusi sangat fragmentaris, ribuan agen kecil menjalankan proses yang sama tanpa satu pun mengendalikan hubungan pelanggan. WithCoverage dan Harper adalah pendatang baru yang menarik.

Akuntansi dan audit (500-800 miliar dolar untuk bagian outsourcing di AS).

Dalam lima tahun terakhir, sekitar 340.000 akuntan di AS meninggalkan profesi ini, sementara permintaan terus meningkat. 75% CPA mendekati usia pensiun, jalur lisensi panjang, gaji awal tertinggal dari industri teknologi dan keuangan. Kekurangan struktural ini mendorong firma akuntansi menerima AI lebih cepat daripada profesi lain. Rillet membangun ERP berbasis AI untuk langsung menutup buku. Basis memulai dari Copilot di bidang akuntansi.

Pendapatan dari siklus medis (AS, bagian outsourcing 500-800 miliar dolar).

Mendengar kata “medis” mungkin terdengar sebagai pekerjaan yang membutuhkan penilaian, tetapi tagihan hampir seluruhnya pekerjaan kecerdasan. Pengkodean medis adalah menerjemahkan catatan klinis ke dalam sekitar 70.000 kode ICD-10 yang terstandarisasi. Aturannya kompleks, tetapi tetap aturan. Outsourcing sudah matang dan berbasis hasil. Autopilot cukup melakukan pekerjaan yang sama dengan biaya lebih rendah. Anterior telah mencapai tahap paling jauh.

Penilaian klaim (termasuk TPA, 500-800 miliar dolar).

Di sisi lain dari polis asuransi, penilaian klaim adalah skenario Autopilot lain yang independen. Klaim asuransi standar didasarkan pada perbandingan antara kerusakan dan ketentuan polis, menggunakan tabel aktuar untuk menetapkan cadangan. Tim penilai klaim menua, tidak ada yang menggantikan. Pasar banyak mengoutsourcing ke penilai independen dan TPA seperti Crawford, Sedgwick. Satu industri, setidaknya ada dua peluang Autopilot berbeda. Pace mengembangkan Autopilot untuk penanganan klaim, Strala mengembangkan TPA berbasis AI.

Konsultasi pajak (300-350 miliar dolar).

Sistem lisensi CPA menciptakan hambatan pengaturan, tetapi 80%-90% pekerjaan dasarnya adalah pekerjaan kecerdasan. Autopilot pajak yang mencakup satu yurisdiksi menambah kedalaman hambatan data. Kompleksitas multi-yurisdiksi adalah alasan utama UKM mengoutsourcing. TaxGPT adalah pemain awal, di Eropa ada Skalar dan Ravical.

Pekerjaan hukum (200-250 miliar dolar).

Penyusunan kontrak, NDA, pengajuan regulasi: pekerjaan tinggi kecerdasan, outsourcing rutin. Hasil pekerjaan cukup standar, kualitas dapat diverifikasi, sehingga pembeli dapat mempercayai hasil AI tanpa perlu keahlian hukum mendalam. Harvey adalah pemimpin yang sedang naik daun, cepat beralih ke Autopilot; Crosby dan Lawhive adalah pendatang baru berbasis Autopilot.

Layanan hosting TI (lebih dari 100 miliar dolar).

Setiap perusahaan kecil dan menengah mengoutsourcing TI. Patch, monitoring, konfigurasi pengguna, pengalihan alarm: pekerjaan kecerdasan berulang di lingkungan yang sama. Lapisan perangkat lunak yang ada (ConnectWise, Datto) menjual alat ke MSP. Belum ada yang secara langsung menjual “IT Anda berjalan” sebagai hasil ke perusahaan. Edra mengotomatisasi proses TI, Serval mengotomatisasi dukungan TI.

Rantai pasok dan pengadaan (lebih dari 200 miliar dolar).

Sebagian besar perusahaan hanya bernegosiasi dengan 20% pemasok teratas. Pemasok ekor panjang tidak dikelola sama sekali karena tidak menguntungkan. Kebocoran kontrak menyumbang 2%-5% dari total pengeluaran pengadaan. Titik masuknya adalah pekerjaan yang ditinggalkan: tidak ada anggaran yang perlu dibuktikan, tidak ada yang perlu digantikan, hanya uang yang bisa diambil. Magentic mengembangkan AI pengadaan langsung, AskLio untuk pengadaan tidak langsung. Tacto membangun sistem pencatatan dan Copilot untuk pasar menengah secara bersamaan.

Rekrutmen dan tenaga kerja (lebih dari 2000 miliar dolar).

Ini adalah pasar layanan terbesar dalam daftar ini. Tahap atas funnel rekrutmen (penyaringan, pencocokan, kontak) adalah pekerjaan kecerdasan murni, tetapi penutupan dan penilaian kecocokan budaya bergantung pada pengalaman bertahun-tahun dan pengenalan pola. Autopilot paling cocok untuk posisi dengan volume tinggi dan penilaian rendah, di mana pencocokan sudah distandarisasi. Juicebox, Mercor, Jack & Jill adalah pemimpin baru yang sedang membangun seluruh spektrum.

Konsultasi manajemen (3000-4000 miliar dolar).

Pasar besar, tetapi pekerjaan utamanya adalah penilaian. Pertanyaan menarik adalah apakah AI dapat memecah konsultasi menjadi komponen kecerdasan (pengumpulan data, analisis benchmarking) dan komponen penilaian (saran strategis), di mana lapisan kecerdasan diotomatisasi, dan lapisan penilaian diserahkan ke manusia. Kandidat terbaik masih dalam penilaian.

Perusahaan AI yang tumbuh paling cepat pada 2025 adalah Copilot. Pada 2026, banyak yang akan mencoba bertransformasi menjadi Autopilot. Mereka memiliki produk dan pengenalan pelanggan. Tetapi mereka juga menghadapi dilema inovator: menjual pekerjaan berarti mengeluarkan pelanggan dari pekerjaan mereka sendiri. Inilah peluang bagi perusahaan yang murni berbasis Autopilot.