इस दशक में 25% व्यवसायिक सॉफ्टवेयर नहीं बचेगा
AlixPartners ने हाल ही में कुछ ऐसा प्रकाशित किया है जिसे प्राइवेट इक्विटी बाजार उतनी स्पष्टता से देखना नहीं चाहता था। इस फर्म ने 500 सॉफ्टवेयर कंपनियों का विश्लेषण किया जो 12 प्राइवेट इक्विटी पोर्टफोलियो में फैली हुई हैं और जो उन्होंने AI हानि स्कोर नामक एक माप विकसित किया है, जो 1 से 7 तक है, जहां ऊंचे अंक कोई विशेषता नहीं, बल्कि एक दंड हैं। मुख्य निष्कर्ष में कोई दो राय नहीं है: लगभग 25% कंपनियों में न तो स्वामित्व डेटा है और न ही विशिष्ट विशेषज्ञता। इससे वे AI के मूलभूत प्रतिस्पर्धियों के मुकाबले में किसी भी संरचनात्मक अंतर के बिना रह जाते हैं जो उनकी कार्यक्षमता को एक हिस्से के लागत पर दोहरा सकते हैं।
AlixPartners द्वारा इस्तेमाल किया गया शब्द "SAASpocalipsis" है। यह सलाहकारों की अतिशयोक्ति नहीं है। यह व्यवसाय सॉफ्टवेयर में एक संरचनात्मक समायोजन का वर्णन करता है जो उन क्षमताओं की वस्तुवादीकरण द्वारा संचालित है जो दो साल पहले तक संरक्षित संपत्तियां थीं।
जो बचेंगे और जो नहीं बचेंगे, उनके बीच की दूरी
AlixPartners का विश्लेषण दो रक्षात्मक खाइयों की पहचान करता है जो किसी कंपनी की स्थिति को स्कोरकार्ड पर निर्धारित करती हैं: स्वामित्व डेटा और विशिष्ट विशेषज्ञता। जिन कंपनियों के पास दोनों होते हैं, वे केवल 14% विश्लेषित ब्रह्मांड का प्रतिनिधित्व करती हैं और कम जोखिम वाले क्षेत्र में हैं। बाकी किसी न किसी बिंदु पर होते हैं, लेकिन सबसे संवेदनशील खंड, वो 25% जिनके पास इनमें से कोई भी नहीं है, रिपोर्ट में वर्णित "संरचनात्मक दबाव" का सामना कर रहे हैं। वास्तविक दुनिया के पोर्टफोलियो में इसका अर्थ है समेकन या तेजी से मूल्यह्रास के लिए उम्मीदवारी।
इसके पीछे की तर्काधारित प्रक्रिया जटिल नहीं है। वर्षों से, SaaS मॉडल ने काम किया क्योंकि कार्यात्मक सॉफ्टवेयर बनाने में समय, पूंजी और प्रतिभा की आवश्यकता थी। प्रवेश की यह लागत एक बाधा थी। जनरेटिव AI ने इस बाधा को नष्ट कर दिया है। आज, एक मूल AI प्रतियोगी एक सामान्य SaaS उत्पाद की मूल कार्यक्षमता को कुछ ही हफ्तों में पुन: उत्पन्न कर सकता है। जो चीज़ वे इतनी आसानी से पुन: उत्पन्न नहीं कर सकते, वह है चिकित्सा आपूर्तिकर्ता का 10 साल का ऐतिहासिक डेटा, एक क्षेत्रीय लॉजिस्टिक्स प्लेटफार्मा का लेनदेन का इतिहास, या कोई विशेष उद्योग के नियमों से जुड़े प्रक्रियाओं में संभावित कार्यप्रवाह। यही वह खाई है। और सबसे संवेदनशील 25% के पास इनमें से कोई भी नहीं है।
यह सीधे एक पैटर्न से जुड़ता है जिसे मैं हर आकार की सॉफ्टवेयर कंपनियों में दोहराते हुए देखता हूं: उन्होंने कार्यात्मक उत्पाद बनाए बिना इस बात के बिना के वे किस प्रकार का संरचनात्मक डेटा उत्पन्न करते हैं जिसे कोई प्रतियोगी नहीं दोहरा सकता। उन्होंने इंटरफ़ेस को अनुकूलित किया, बिक्री में निवेश किया, ग्राहक सफलता की टीम को बढ़ाया, लेकिन कभी यह नहीं पूछा कि वे अपने उत्पाद के माध्यम से कौन सा विशेष डेटा उत्पन्न कर रहे हैं। वह चूक, जो कम ब्याज दरों के वर्षों में फंडिंग राउंड्स के साथ जारी रही, अब इसका एक ठोस लागत है।
2028 का कर्ज की दीवार और समय का जाल
AlixPartners की रिपोर्ट केवल एक प्रतिस्पर्धात्मक स्थिति का निदान नहीं है। इसमें एक समय सीमा है: 40 बिलियन डॉलर का सॉफ्टवेयर क्षेत्र का कर्ज जो 2028 में चुकता होगा और पुनर्वित्त की आवश्यकता है। यह संख्या एक रणनीतिक समस्या को एक वित्तीय समस्या में बदल देती है जिसमें क्लॉक टिकल कर रहा है।
सॉफ्टवेयर कंपनियों को जो कि निचली रेट के साइकल के दौरान प्राइवेट इक्विटी फंडों द्वारा अधिग्रहित किया गया था, वे आक्रामक गुणांक और कार्मिकों की संरचनाओं के साथ आईं जिन्होंने निरंतर राजस्व वृद्धि का अनुमान लगाया था। AI उन राजस्वों को समाप्त कर रहा है इससे पहले कि चुकता समय आए। परिणाम एक दोहरी संकुचन है: व्यापार मॉडल में गिरावट के कारण मूल्य में गिरावट और अधिक प्रतिबंधात्मक दरों के माहौल में पुनर्वित्त का दबाव। सामान्य SaaS पर उच्च koncentration वाले पोर्टफोलियो के लिए, यह चौराहा पिछले दो वर्षों में बेतुके लगने वाले मूल्यों पर divestitures को मजबूर कर सकता है।
AlixPartners का विश्लेषण और भी तात्कालिक है क्योंकि यह फर्म के अनुसार रिपोर्ट के प्रकाशन से एक वर्ष पहले इस खतरे की पहचान कर चुकी है, जब बहुसंख्यक निवेशक जानकारी नहीं थी। यह सुझाव देता है कि बाजार अभी भी रेटिंग में खतरे को छाटने के लिए समाप्त नहीं हुआ है। जो पोर्टफोलियो अब अपने जोखिमों का मूल्यांकन करते हैं, उनके पास संपत्तियों को फिर से संरचित करने या वास्तविक खाइयों वाले एक्टिवेटियों को प्राथमिकता देने का समय है, लेकिन ये समय हमेशा के लिए नहीं है।
AlixPartners के सह-सीईओ रोब हॉर्नबी इसे इस तरह से तैयार करते हैं कि सीधे उद्धृत करना बहुत महत्वपूर्ण है: "AI को मौद्रिकृत करना और ठोस, वास्तविक परिणाम उत्पन्न करना अधिक अनुशासन और प्राथमिकता की आवश्यकता है। इतिहास हमें दिखाता है कि इसे सही तरीके से करना अक्सर पहले से करना अधिक महत्वपूर्ण है।" यह वाक्य पीछे रह गए लोगों के लिए कोई सांत्वना नहीं है। यह उन लोगों के लिए एक चेतावनी है जो औसत एआई को लागू करने में जल्दी कर रहे हैं, लेकिन बिना किसी मापदंड के।
AI विभाजक के रूप में, समानता के रूप में नहीं
AlixPartners का 2026 विघटन सूचकांक, जिसने 11 देशों में 3,200 CEOs और कार्यकारियों का सर्वेक्षण किया, इस समायोजन का व्यापक संदर्भ प्रदान करता है। 51% उच्चतम वृद्धि वाली कंपनियों ने पहले से ही व्यापक एजेंटिक AI कार्यान्वयन किए हैं जबकि उच्चतम वृद्धि वाली कंपनियों में से 14% ने ऐसा किया है। यह अंतर तकनीकी नहीं है। यह रणनीतिक है।
जिन कंपनियों ने AI का उपयोग तेज करने के लिए किया है, वे वे नहीं हैं जिन्होंने अधिक टूल लाइसेंस खरीदे या अधिक प्रम्प्ट इंजीनियरों की भर्ती की। वे वे हैं जिनके पास सामरिक दृष्टि थी कि वे किस विशिष्ट ऑपरेटिंग निर्णय में सुधार करना चाहते थे और उन्होंने उसी विशेष लक्ष्य के चारों ओर कार्यान्वयन का निर्माण किया। दूसरी ओर, पीछे रह गई कंपनियां बिना अनिर्धारित सफलता की मीट्रिक के पायलटों का संचित करती हैं, कार्यान्वयन जो नवाचार के विभागों से बाहर नहीं निकलते और निदेशक मंडल की प्रस्तुति में शानदार डेमो होते हैं जो व्यापार के नंबरों को नहीं छूते हैं।
रिपोर्ट में एक दिलचस्प विरोधाभास भी दर्ज किया गया है: AI को अपनाने में नेताओं की अधिक चिंता और अधिक विघटन की धारणा होती है, न कि कम। यह ऑपरेटिंग दृष्टिकोण से समझ में आता है। जब आप AI को वास्तविक प्रक्रियाओं में लागू करते हैं, तो जटिलता स्पष्ट हो जाती है। पुरानी प्रणालियां जो एकीकरण को बाधित कर रही थीं, मॉडल्स को संचालित करने के लिए कौशल की कमी, टीमों की सांस्कृतिक प्रतिरोध जो अपनी भूमिका में परिवर्तन देख रही हैं: इनमें से कोई भी प्रयोगशाला के पायलट में नहीं दिखाई देता। सब तब होता है जब प्रयोग वास्तविक व्यवसाय को प्रभावित करता है। 43% CEOs सांस्कृतिक प्रतिरोध को बाधा मानते हैं, 41% बजटीय सीमाओं का उल्लेख करते हैं और 31% प्रतिभा की कमी का उल्लेख करते हैं।
वो खाई जो नवाचार के स्प्रिंट में नहीं बनती
AlixPartners के विश्लेषण का जो अधिक निश्चित है, वह यह है कि यह पिछले कई वर्षों के उत्पाद निर्णयों के लागत को प्रकट करता है जो कहीं वास्तविक मूल्य ग्राहकों के लिए कहां स्थित है। उच्च स्कोर वाले सॉफ्टवेयर कंपनियों ने वहाँ तक पहुँचने में निवेश नहीं किया। वे ऐसी सामान्य कार्यक्षमता का निर्माण कर चुके हैं जिससे वे कृत्रिम मनोरक्षण के बिना बहुचक्रित हो गए हैं।
स्वामित्व डेटा किसी डेटा इनिशिएटिव के साथ नहीं उत्पन्न होता है। यह एक विशेष सेगमेंट के विशेष समस्या को सुलझाने के लिए गहरी समझ से उत्पन्न होता है और ऐसा करना आवश्यक होता है ताकि ग्राहक को बिना कोई friction के बाहर निकला न जा सके। इसके लिए शुरू में यह मान्यता जरूरी है कि ग्राहक उस गहराई के लिए भुगतान करने को तैयार हो, न कि सुविधाओं की चौड़ाई के लिए। जिन्होंने वह कार्य किया है, उनके पास खाइयाँ हैं। जिन्होंने बिक्री डेमो के लिए अनुकूलित किया है, उनके पास नहीं।
विभिन्न प्राइवेट इक्विटी फंडों के सॉफ्टवेयर पोर्टफोलियो के पास 2028 तक यह पता लगाना होगा कि कौन हैं। और जो उस समय तक सत्यापित नहीं हुए हैं, उन्हें पता चलेगा कि बाजार ने पहले ही उनके लिए निर्णय ले लिया है।
वह केवल व्यवसाय योजना जो पहले संपर्क में विघ disruption में जीवित रहती है वह सबूत आधारित है कि ग्राहक कौन सा मूल्य चुका रहा है, न कि उस पर जो भविष्य के लिए सही हो सकता है। सॉफ्टवेयर कंपनियां जिनके पास आज सच्ची खाइयाँ हैं, वे वास्तविक उपयोगकर्ताओं के साथ विशिष्ट समस्याओं पर मंथन करते हुए उन्हें निर्मित करती हैं, न कि निदेशक मंडल की प्रस्तुतियों में डेटा रणनीतियों की घोषणा करते हुए।
यह प्रक्रिया बैक लूप में नहीं जाएगी।
