O czym jest ten film
- Według McKinseya do 2035 r. sprzeda się około miliona małych firm — głównie usługowych (księgowość, ubezpieczenia, zarządzanie najmem) — łącznie wartych ok. 5 bln dol., bo ich właściciele odchodzą na emeryturę, a następców brak.
- Do fali emerytur dochodzą dwa zjawiska: agenci AI potrafią już realnie wykonać pracę biurową, a firmy usługowe wyceniane są według historycznych marż 5–10 proc., jakby nic w nich nie mogło się zmienić.
- Thrive Holdings wykupiło blisko 50 biur rachunkowych w dwa lata i dołożyło kolejny mld dol.; w firmie Larson Gross agenci przetworzyli 7 tys. deklaracji podatkowych, księgowi odzyskali średnio 31 proc. czasu, a skrajne zadanie zeszło ze 180 godzin rocznie do 15.
- General Catalyst zarezerwował na tę strategię 1,5 mld dol.; Long Lake doszedł do 100 mln dol. EBITDA w niecałe dwa lata z podwojonymi marżami, a Crescendo obsługuje agentami ok. 90 proc. zgłoszeń pierwszej linii; przy przejęciach założyciele zostają z ok. 30 proc. udziałów w nowej spółce.
- Schemat funduszy: najpierw platforma (agenci i oprogramowanie), potem zakup zaufanej firmy, agenci działający w tle, migracja zaplecza na agentów i podłączanie kolejnych nabytków — teza zakłada wzrost zysku z 5–10 proc. do 30–40 proc.
- Fundusze potrzebują dużych transakcji — firm z przychodami rzędu 2 mln dol. rocznie nie ruszą. Ta luka zostaje dla małych graczy, którzy mają dostęp do tych samych modeli (Codex, Claude Code, Gemini).
- Model jednoosobowego holdingu: każdą firmą zarządza GM — najlepiej wieloletni pracownik znający klientów — z realnym udziałem w zyskach, a całość spina wspólna warstwa agentów, reguł i zaplecza.
- Konkret operacyjny: struktura folderów (teza, warstwa wspólna z runbookami, osobne foldery firm: klienci, ludzie, reguły, dziennik poprawek) oraz pliki agentów pisane jak opisy stanowisk — z listą zakazów i warunkami eskalacji do człowieka.
- Żelazna zasada przepływu pracy: agent może zablokować albo odesłać pracę, ale niczego nie wysyła — każdy efekt widoczny dla klienta musi zatwierdzić człowiek.
- Kontrargumenty („private equity z naklejką AI”, erozja marż, regulacje, odpływ ludzi, zwolnienia) Isenberg omawia po kolei; najpoważniej traktuje ryzyko odejścia personelu i klientów — i odpowiada na nie 30 dniami bez widocznych zmian oraz silnym udziałowaniem kluczowych kadra.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Szukaj miejsc, gdzie pokrywają się trzy fale: emerytury, zdolność AI, zamrożone wyceny
Na czym polega: okazja nie rodzi się z samego faktu, że firmy są na sprzedaż. Powstaje tam, gdzie naraz występują: odchodzący właściciel, praca, którą agenci AI potrafią dziś wykonać, oraz wycena zakładająca, że marże 5–10 proc. są na zawsze.
Jak stosować: spisz tezę na piśmie — w których branżach działasz i dlaczego, co uznajesz za dobrą firmę — i oceniaj każdą okazję wyłącznie wobec tego zapisu.
Na co uważać: dostęp do sprzedających się firm nie jest przewagą. Bez własnej tezy kupisz pierwszy lepszy biznes pod wpływem emocji.
2.Platforma powstaje przed pierwszym zakupem
Na czym polega: fundusze najpierw budują agentów i oprogramowanie, a dopiero potem kupują firmy. Odwrotna kolejność to klasyczny przepis na klęskę konsolidacji: przejęć przybywa szybciej, niż zdąża się je wdrażać.
Jak stosować: zanim złożysz ofertę, miej agentów przetestowanych na prawdziwej robocie — najlepiej na usłudze, którą sprzedajesz firmom z wybranej branży.
Na co uważać: „kupię, a potem zoptymalizuję” to dokładnie ten schemat myślenia, przez który większość roll-upów zawodziła przed erą AI.
3.Pierwszą firmę zdobywa się usługą, nie ofertą zakupu
Na czym polega: zamiast licytować się o gotowe biznesy, weź jedną dokuczliwą pracę (np. gonienie brakujących dokumentów albo zamknięcia miesiąca u najbardziej wymagających klientów) i wykonuj ją agentami dla kilku firm w jednej branży.
Jak stosować: po 6–12 miesiącach dobrej roboty jeden z właścicieli będzie gotowy odejść, a ty staniesz się oczywistym następcą — znasz firmę od środka i masz zaufanie.
Na co uważać: trzymaj się jednej branży. Rozrzucenie na wiele verticali na starcie niszczy efekt wspólnej warstwy i uczenia się jednego rynku.
4.GM z prawdziwym udziałem w zyskach to serce modelu
Na czym polega: firmę powinna prowadzić osoba, która od lat zna każdego klienta — np. starsza księgowa z piętnastoletnim stażem — z realnym udziałem w zyskach. Fundusze robią to samo: przy przejęciu płacą 60–70 proc. gotówką, a założyciel zostaje z ok. 30 proc. udziałów w nowej spółce.
Jak stosować: identyfikuj „człowieka-wiedzę” jeszcze przed transakcją i planuj jego wynagrodzenie od zysków jako warunek umowy.
Na co uważać: słaby GM zablokuje rozwój nawet świetnego nabytku, a zakup wyłącznie za gotówkę ryzykuje utratę relacji i wiedzy tuż po przekazaniu firmy.
5.Jedna wspólna warstwa techniczna dla wszystkich firm
Na czym polega: każda firma w grupie korzysta z tych samych agentów, reguł, zaplecza i dashboardów. Warstwę buduje się raz — druga firma jest tańsza we wdrożeniu od pierwszej, trzecia tańsza jeszcze bardziej.
Jak stosować: projektuj agentów i procesy tak, by dało się je przenieść do kolejnego podmiotu bez przepisywania od zera.
Na co uważać: wspólnej warstwy nie da się sprawić między bardzo różnymi branżami — mieszanie verticali rozbija ekonomię modelu.
6.Trzy pliki minimum: reguły globalne, reguły danej firmy, dziennik poprawek
Na czym polega: to te trzy elementy zamieniają agentów w coś, czemu można zaufać przy kliencie. Każda poprawka wprowadzona przez człowieka w pracy agenta trafia do dziennika; powtarzające się poprawki stają się regułami, a reguły — testami.
Jak stosować: raz w tygodniu przeglądaj dziennik i zamieniaj powtarzające się błędy w reguły; po kilkuset zleceniach lista reguł stanie się najcenniejszym aktywem — te same modele ma każdy, ale nikt nie ma twojej listy sposobów, w jakie zawodzą w twoim biznesie.
Na co uważać: bez dziennika te same błędy będą wracać, a zaufanie do agentów nigdy się nie zbuduje.
7.Agent może blokować, nigdy wysyłać — do klienta trafia tylko praca zatwierdzona przez człowieka
Na czym polega: w przepływie pracy agent przyjmujący zbiera dokumenty, agent przygotowujący robi szkic, agent sprawdzający porównuje go z regułami i odsyła, ale żaden z nich niczego nie wysyła. Zatwierdza osoba, która kiedyś robiła tę pracę ręcznie — i to ona jest warstwą odpowiedzialności.
Jak stosować: wypisz jawnie granice uprawnień każdego agenta, zwłaszcza agenta sprawdzającego, i pilnuj ich także wtedy, gdy agenci zaczną działać imponująco dobrze.
Na co uważać: w branżach regulowanych (księgowość podatkowa, ubezpieczenia) usunięcie człowieka z obiegu to ryzyko prawne, nie tylko wizerunkowe.
8.Plik agenta pisz jak opis stanowiska — z listą zakazów
Na czym polega: każdy agent dostaje opis „na czym polega moja praca, co wolno, czego nie wolno, kiedy mam się zatrzymać i wezwać człowieka”. Większość problemów z agentami bierze się stąd, że nikt nie zaznaczył, gdzie ich rola się kończy.
Jak stosować: przy każdym kolejnym agencie zaczynaj od sekcji „czego nigdy nie robię” — to ona naprawia najwięcej awarii.
Na co uważać: nie rozdmuchuj opisu. Im prostszy, tym przewidywalniejszy agent.
9.Tydzień właściciela: metryki, rozmowy z GM, poprawki, prospekcja
Na czym polega: poniedziałek — pięć wskaźników każdej firmy (marża, minuty pracy człowieka na zlecenie, odsetek szkiców wymagających poprawek, retencja klientów, zadowolenie i zostawanie kluczowych ludzi); wtorek — telefon z każdym GM; środa — dziennik poprawek, najważniejsza godzina tygodnia; czwartek i piątek — spotkania z właścicielami kolejnych firm.
Jak stosować: do środka użyj gotowego promptu: porównaj każdy szkic agenta z wersją zatwierdzoną przez człowieka, każą zmianę zaklasyfikuj (błąd merytoryczny, preferencja klienta, brak informacji, styl), a dla poprawek powtarzających się zaproponuj regułę i dodaj ją jako test.
Na co uważać: rosnąca marża przy spadającej retencji to alarm — wychwyć to na metrykach, zanim zniszczy firmę.
10.Płać za firmę dzisiejszą, nie za marżę, którą dopiero stworzy AI
Na czym polega: przewaga kosztowa nie znika z dnia na dzień — między spadkiem twoich kosztów a nadrobieniem cen przez rynek jest okno liczone w wielu branżach w latach. Murem są relacje i lista reguł, nie sama technologia.
Jak stosować: wyceniaj nabytek według dzisiejszych zysków i kupuj powoli; wartość z automatyzacji ma zostać po twojej stronie stołu.
Na co uważać: najgłośniejsze liczby z tej fali (podwojone marże, 90 proc. automatyzacji) to samoraporty młodych firm zbierających kapitał, z których żadna nie przeszła recesji. Traktuj je jako kierunek, nie dowód — i omijaj firmy wystawione na portalach, gdzie dobre oferty się nie trzymają.
Redakcyjne tłumaczenie
Wstęp: 5 bilionów dolarów zmienia właścicieli
Przez najbliższych dziesięć lat miliony małych firm zmienią właściciela, bo ich założyciele będą odchodzić na emeryturę. Mowa o biznesach wartych łącznie około 5 bilionów dolarów. (Informacja dodatkowa: bilion to w polskiej skali tysiąc miliardów, czyli 10¹² — tyle właśnie oznacza „5T” z oryginalnego tytułu.) Najwięksi inwestorzy świata, tacy jak Thrive i General Catalyst, już je wykupują i podnoszą ich rentowność za pomocą agentów AI. (Informacja dodatkowa: „roll-up” to model przejęć, w którym jedna grupa skupuje wiele podobnych firm z tej samej branży i scala ich operacje.)
Większość ludzi sądzi, że to gra wyłącznie dla funduszy z miliardami na koncie i że dla jednoosobowych założycieli albo małych zespołów nie ma tu miejsca. Ja uważam inaczej: moim zdaniem jest tu ogromna szansa dla pojedynczych ludzi i prawie nikt o niej nie mówi. Wczoraj napisałem o tym na X i wpis zdobył ponad milion wyświetleń. Najzabawniejsze, że moje prywatne wiadomości zapełniły się ludźmi proszącymi, żebym przestał mówić o tym publicznie — bo ich zdaniem jest tu mnóstwo „alphy”, czyli przewagi, którą można spieniężyć, dopóki nie zobaczy jej cały rynek.
Więc oczywiście nagrywam o tym cały odcinek — i właśnie go słuchacie. Jeśli dotrwacie do końca, dowiecie się trzech rzeczy: dlaczego dzieje się to właśnie teraz i jak dokładnie robią to Thrive i General Catalyst; jak sam poprowadziłbym taki holding jako jednoosobowy założyciel — aż po strukturę folderów, pliki agentów i mój przeciętny tydzień; wreszcie jakie są najmocniejsze argumenty przeciwko, łącznie z tym, który biorę najpoważniej. Dostałem setki odpowiedzi wyliczających, co tu nie zadziała, i odniosę się do nich.
Jeśli jesteście tu pierwszy raz: jestem Greg Isenberg, prowadzę własny holding, współtworzę podcast Startup Ideas i większość czasu zastanawiam się, jakie biznesy warto teraz budować. Jeśli ten odcinek zbierze 5 tysięcy polubień i komentarzy, wrzucę do przypiętego komentarza więcej moich notatek na ten temat.
Trzy fale, które nachodzą na siebie właśnie teraz
Skąd ta wielka zmiana i dlaczego właśnie teraz? Moim zdaniem trzy rzeczy dzieją się jednocześnie — a kiedy tak się dzieje, zwykle rodzi się nowy rodzaj biznesu.
Pierwsza: właściciele odchodzą na emeryturę. Liczba 5 bilionów dolarów pochodzi z McKinseya, który szacuje, że do 2035 roku sprzeda się około miliona takich firm. To ludzie, którzy w latach osiemdziesiątych albo dziewięćdziesiątych otworzyli biuro rachunkowe, agencję ubezpieczeniową czy firmę zarządzającą najmem. Przez trzydzieści lat zbudowali wierną bazę klientów i teraz chcą odejść na emeryturę. Rodzina zwykle nie chce przejąć interesu — dzieci poszły w swoją stronę, a pracownicy rzadko chcą prowadzić całość.
Druga: AI potrafi dziś wykonać tę pracę. Osiem miesięcy temu nie mógłbym tego powiedzieć, ale dziś mogę. Popatrzcie, co dzieje się w takich firmach codziennie: ktoś przepisuje liczby z PDF-a do arkusza, ktoś trzeci raz goni klienta o ten sam brakujący dokument, ktoś pięćdziesiąt razy w tygodniu pisze tę samą informację o statusie. Jeszcze niedawno AI zwracało z tego tylko nieudolny szkic, który ktoś musiał przerabiać — no i agent notorycznie zmyślał. Dziś, przy dobrym ustawieniu, dostajesz wersję roboczą, którą człowiek jedynie sprawdza. U mnie dochodzi do punktu, w którym agentom AI ufam czasem bardziej niż ludziom: członkowie mojego zespołu popełniają więcej błędów niż moje systemy agentowe.
Trzecia: firmy usługowe są wyceniane tak, jakby ich marże były zamarznięte. Typowa firma usługowa zarabia 5–10 procent zysku i wszyscy zakładają, że tak zostanie, bo tak było przez trzydzieści lat — i dokładnie według tego kupujący je wyceniają.
Złóżcie teraz te trzy punkty: ogromna fala firm czekających na zmianę właściciela, pełna pracy, w której agenci są dziś dobrzy, i wycena zakładająca, że nic w nich nie może się zmienić. Według mnie to jedna z największych okazji naszych czasów. O boomerach i o liczbie 5 bilionów mówiono już wcześniej — ale w wersji „kupię firmę i może trochę ją zoptymalizuję”. Czarnym łabędziem jest to, że agenci AI są już naprawdę dobrzy. I fundusze zrozumiały to pierwsze.
Co robią wielkie fundusze: Thrive i General Catalyst
Thrive Capital to firma Josha Kushnera, wcześnie obecna w Instagramie i OpenAI. Jakiś czas temu wydzieliła Thrive Holdings — a to, co Thrive Holdings zaczęło kupować, zaskoczyło wielu: lokalne biura rachunkowe. W ciągu ostatnich dwudziestu czterech miesięcy kupili blisko pięćdziesiąt takich biur i właśnie dołożyli kolejny miliard dolarów na następne. Skoro tak, działa.
Jednym z nabytków jest firma Larson Gross z Bellingham w stanie Waszyngton, działająca od 1949 roku, z pięcioma biurami i dwustoma pracownikami. Po wejściu Thrive firma zaczęła korzystać z AI zbudowanej na Codexie OpenAI (Informacja dodatkowa: Codex to narzędzie agentowe OpenAI, pierwotnie do pracy z kodem, dziś używane też do innych zadań; Isenberg przypuszcza, że Thrive łączy z OpenAI jakiś formalny układ). W tym sezonie podatkowym firma przetworzyła siedem tysięcy deklaracji, a księgowi odzyskali średnio 31 procent czasu. Jedna z księgowych miała zadanie pochłaniające ją 180 godzin rocznie — po wdrożeniu zeszło do piętnastu. A praktykanci, którzy kiedyś przygotowywali deklaracje, przeszli na szkolenie z ich sprawdzania. I tej myśli nie mogę się pozbyć: ludzie, którzy dotąd wykonywali pracę, stają się ludźmi, którzy ją kontrolują. Zapamiętajcie to — wróci przy kontrargumentach.
Druga strona to General Catalyst, jeden z największych funduszy venture na świecie. Na tę strategię odłożyli 1,5 miliarda dolarów, a z tego, co słyszałem, ponad 750 milionów trafiło już do co najmniej dziesięciu firm. Jedna z nich to Long Lake, skupująca firmy zarządzające najmem: osiemnaście przejęć, sto milionów dolarów EBITDA w niecałe dwa lata i podwojone marże — trudno to nawet ogarnąć. Inna to Crescendo, prowadząca centra obsługi klienta, gdzie AI domyka około 90 procent zgłoszeń pierwszej linii. Jest też konstrukcja, którą szczególnie lubię: przy przejęciach firmy z ekosystemu General Catalyst płacą zwykle 60–70 procent gotówką, a założyciel wymienia pozostałe 30 procent udziałów na udziały w nowej spółce. Ktoś, kto przez dwadzieścia czy trzydzieści lat budował relacje, ma więc realny powód zostać i dopilnować sprawnego przekazania — a to jeden z największych problemów takich transakcji.
Uczciwe zastrzeżenie: większość tych liczb to samoraporty młodych firm, które właśnie zbierają pieniądze, i żadna z nich nie przeszła jeszcze recesji. Traktuję je jako mocny sygnał kierunku, a nie dowód — jest wcześnie. Ale kiedy Thrive i General Catalyst, fundusze, które darzę szacunkiem i uważam za naprawdę inteligentne, wpompowują miliardy w ten sam pomysł, trzeba się temu przyjrzeć. A przyjrzenie się ich operacjom ujawnia dość wyraźny playbook — czyli sprawdzony schemat działania — i dość sporą lukę, którą zostawiają reszcie rynku. Oczywiście życzę im sukcesu, ale naprawdę zależy mi na was: na założycielach, którzy chcą zarobić swoje pierwsze miliony. Chcę wam tę okazję pokazać, a przynajmniej pobudzić wyobraźnię, żebyście sami zobaczyli, co z tego można złożyć.
Schemat funduszy — i luka, którą zostawiają
Najprościej, jak potrafię, ich sposób działania wygląda tak. Najpierw budują platformę — agentów i oprogramowanie — zanim kupią cokolwiek. Potem kupują firmę, której ludzie już ufają: z klientami obecnymi od lat, często z rozpoznawalną marką. Następnie puszczają agentów w tle: agenci pracują ramię w ramię z ludźmi, a na zewnątrz nikt nie widzi zmiany — w najlepszym razie klienci dostają szybsze odpowiedzi i lepiej zorganizowaną obsługę. Gdy agenci działają niezawodnie, przenoszą zaplecze: wprowadzanie danych, zbieranie dokumentów, pierwsze szkice. Wtedy kupują kolejną firmę i podłączają ją pod tę samą platformę.
Popatrzcie, co to robi z rachunkami firmy. Przychody stoją w miejscu, bo klienci są ci sami i płacą te same faktury. Koszty spadają, bo agenci wykonują dużą część pracy. Zysk — jeśli teza się potwierdzi — rośnie z 5–10 procent do 30–40. Ta sama firma zarabia trzy, cztery razy więcej.
A teraz rzecz, którą większość ludzi przegapia: funduszom potrzebne są duże transakcje. Fundusz z miliardami nie poświęci czasu biuru rachunkowemu z dwoma milionami przychodu rocznie — to za mało, żeby cokolwiek zmieniło w jego wynikach. Tymczasem tamten milion firm z szacunków McKinseya to w większości właśnie małe podmioty. Thrive i General Catalyst nie będą do nich dzwonić — zadzwonią do średnich i większych. Więc pytanie, które sobie stale zadaję, brzmi: jak wygląda wersja tego modelu dla jednej osoby?
Wersja jednoosobowa: holding jednego człowieka
Wyobraźcie sobie założyciela na szczycie, właściciela spółki holdingowej — a holding to w najprostszym ujęciu spółka, której zadaniem jest posiadać inne firmy. Pod nią kilka małych przedsiębiorstw. W każdym z nich jest GM — general manager, czyli ktoś, kto na co dzień prowadzi daną firmę; zwykle ktoś, kto już w niej pracuje. Pomyślcie o starszej księgowej z piętnastoletnim stażem, która zna każdego klienta: to ją awansujecie na GM i dajecie jej realny udział w zyskach. A pasek na dole tego rysunku to element, który spina całość: każda firma korzysta z tych samych agentów, tego samego zestawu reguł, tego samego zaplecza i tych samych dashboardów. Warstwę buduje się raz — dzięki temu druga firma jest łatwiejsza od pierwszej, bo połowa tego, czego potrzebuje, już istnieje; trzecia jest łatwiejsza jeszcze bardziej; czwarta, piąta… rozumiecie.
Na początku powiedziałem, że w tym cieście jest wielki kawałek dla jednoosobowych założycieli. Oto powody, w które wierzę. Po pierwsze, narzędzia macie dokładnie te same, co fundusze: agenci Thrive działają na Codexie, ale do waszej dyspozycji są te same modele — Codex, Claude Code, Gemini. Po drugie, to wy jesteście integracją. Najtrudniejsza część każdego roll-upu to wprowadzenie kolejnej firmy na system bez zepsucia czegokolwiek; fundusze muszą zatrudniać menedżerów, którzy uczą się każdej firmy od zera, a wy jesteście w tym pokoju na żywo — znacie klientów i sami czytacie szkice agentów. Po trzecie, wielu właścicieli woli przekazać firmę człowiekowi. Ktoś, kto przez czterdzieści lat coś budował, dba o to, kto to przejmie — część po prostu nie sprzeda się wielkiemu funduszowi venture, ale tobie może. I wreszcie po czwarte: te transakcje są za małe dla dużych graczy, więc w ogóle nie konkurujecie z General Catalyst.
Sam prowadzę holding od sześciu lat i powiem wprost: to, kim jest GM, przesądza o powodzeniu całego przedsięwzięcia. Widziałem przeciętnych GM-ów, którzy nie potrafili doprowadzić firmy tam, gdzie powinna dojechać, i świetnych, którzy po prostu śmigali. Znalezienie tej osoby jest kluczowe. Zresztą tak właśnie myślę o własnym holdingu: kilka firm, w każdej niezwykli ludzie u steru, a pod spodem wspólna warstwa, która nieustannie się poprawia. Naszą rolą jest wspierać te biznesy.
Struktura folderów: schemat organizacyjny na dysku
Tak wygląda struktura, którą warto sobie zrobić — i którą możecie chcieć zrzucić screenshotem. Pełni ona rolę schematu organizacyjnego.
Folder „Teza”. Tu zapisujesz, w co wierzysz: w jakich branżach działasz i dlaczego, co twoim zdaniem jest dobrą firmą. Chroni cię przed kupnem czegokolwiek pod wpływem emocji.
Folder „Shared” — czyli ten pasek na dole rysunku. Wszystko, z czego korzysta każda firma. Tu mieszkają agenci i reguły globalne. Jest też folder z realną, zaakceptowaną pracą, na którym testujesz agentów przy każdej zmianie, oraz runbooki — instrukcje krok po kroku dla wszystkiego, co zdarza się więcej niż raz: co robić w pierwszym dniu po przejęciu firmy albo co zrobić, gdy agent wyśle coś nie tak.
Osobny folder każdej firmy, z czterema plikami:
- Klienci — kto jest z firmą od dwudziestu lat, kto jest wrażliwy, kto jest wierny konkretnej osobie. Te detale będą miały znaczenie.
- Ludzie — kto co wie. Jeśli tylko starsza księgowa zna sposób, w jaki pewien klient lubi załatwiać sprawy, to ląduje tutaj.
- Reguły — zapisy ważne wyłącznie w tej firmie. Może ona zawsze wysyłać raporty trzeciego dnia miesiąca zamiast pierwszego, bo jeden duży klient poprosił o to w 2011 roku.
- Dziennik poprawek — tutaj trafia każda poprawka; ilekroć człowiek coś zmienia w pracy agenta, zapisujesz to.
Gdybyście konfigurowali tylko trzy pliki, niech to będą: reguły globalne, reguły poszczególnych firm i dziennik poprawek. Właśnie te trzy rzeczy zamieniają agentów w coś, czemu można zaufać przy kliencie. I szczerze — nawet jeśli nie planujecie AI-owego roll-upu, samo pomyślenie o własnej firmie w tych kategoriach bardzo się przydaje: porządkuje strukturę, wyciąga więcej z agentów i przybliża do prowadzenia biznesu w sposób naturalnie oparty na AI.
Agenci: przepływ pracy i jedna żelazna zasada
Oto jak praca przepływa przez taką firmę. Gdy przychodzi zlecenie, agent przyjmujący zbiera dokumenty i goni brakujące — to samo w sobie oszczędza masę czasu. Agent przygotowujący tworzy pierwszy szkic właściwej pracy; w biurze rachunkowym będzie to na przykład kategoryzacja transakcji albo robocza wersja zamknięcia miesiąca. Agent sprawdzający porównuje szkic z regułami — coś się nie zgadza, odsyła do poprawy. A potem, tak, wciąż są ludzie: potrzebna jest osoba, która zatwierdzi pracę — zwykle ta sama, która kiedyś robiła ją ręcznie — i dopiero wtedy trafia ona do klienta.
Najważniejsza zasada całego systemu: agent sprawdzający może zablokować pracę, ale nigdy nie może niczego wysłać. Agent przygotowujący zresztą też nie. Do klienta zawsze dociera wyłącznie to, co człowiek zatwierdził. Czy dojdziemy kiedyś do pełnej automatyzacji? Może kiedyś — ale na razie w pewnych sprawach potrzebni są ludzie. I to właśnie ludzie są warstwą odpowiedzialności za całość; planuję poświęcić temu osobny odcinek.
A tak wygląda plik jednego z agentów — tego sprawdzającego. „Twoim zadaniem jest sprawdzać każdy szkic agenta przygotowującego, zanim zobaczy go człowiek. Oceniasz, przekazujesz dalej albo odsyłasz. Oto co możesz robić. Oto czego nie możesz. Sprawdzaj szkic pod tymi kątami. Odsyłaj, gdy…”. Nie będę was nużył szczegółami: to po prostu opis stanowiska napisany zwykłym językiem. Każdy agent w systemie dostaje taki opis — na czym polega jego praca, co wolno mu robić, a przede wszystkim czego nie wolno i kiedy ma się zatrzymać, zadać pytanie i wezwać człowieka. Większość problemów, jakie widziałem z agentami, bierze się z tego, że nikt nie powiedział im, gdzie ich praca się kończy. Zapisanie tego, czego nigdy nie mogą zrobić, naprawia ogromną część kłopotów.
Przeciętny tydzień właściciela
Ludzie pytają mnie, jak wygląda taki tydzień — i najczęstszy komentarz brzmi: „musi być szaleństwo”. W rzeczywistości jest o wiele spokojniej, niż myślicie, bo codziennością zajmują się GM-owie i agenci. Oto jak rozłożyłbym swoje dni, mając kilka takich firm.
Poniedziałek — liczby. Dla każdej firmy sprawdzam pięć wskaźników: marżę zysku; minuty pracy człowieka na zlecenie; jak często szkice agentów wymagają poprawek; ile klientów zostaje; oraz czy kluczowi ludzie są zadowoleni i zostają. Mało kto mierzy ten piąty, a jest kluczowy dla całego systemu: jeśli zysk rośnie, a klienci odchodzą, coś jest nie tak — i trzeba to wyłapać wcześnie.
Wtorek — po jednym telefonie z każdym GM. Co działa, co ich wkurza, którzy klienci wymagają uwagi, jak mogę pomóc.
Środa — dziennik poprawek. To moim zdaniem najważniejsza godzina tygodnia. Przeglądam każdą poprawkę, jaką człowiek wprowadził w pracy agenta, a te powtarzające się zamieniam w reguły. Prompt, którego używam: „Porównaj każdy szkic agenta z wersją zatwierdzoną przez człowieka w tym tygodniu. Każdą zmianę zaklasyfikuj jako błąd merytoryczny, preferencję klienta, brakującą informację albo kwestię stylu. Dla każdej poprawki, która zdarzyła się więcej niż raz, zaproponuj regułę. Każdą zatwierdzoną regułę dodaj jako test: na oryginalnych danych wejściowych i zaakceptowanym wyniku”. Dzięki temu agenci co tydzień są lepsi, a efekt się kumuluje. Po kilkuset zleceniach lista reguł staje się najcenniejszą rzeczą, jaką posiadasz: te same modele AI ma dziś każdy, ale nikt inny nie ma twojej listy wszystkich sposobów, w jakie te modele zawodzą właśnie w twoim rodzaju biznesu.
Czwartek i piątek — kolejna firma. Kawa z właścicielami, poznawanie nowej branży, planowanie, co dalej. Ludzie pytają o serwisy ogłoszeniowe typu BizBuySell (Informacja dodatkowa: BizBuySell to największy amerykański portal ze sprzedażą małych firm). Z mojego doświadczenia wynika, że to, co trafia na marketplace, już nie jest dobrym interesem — chyba że oferta jest bardzo wyselekcjonowana. Najlepsze transakcje biorą się z bezpośredniego kontaktu.
Jak zdobyć pierwszą firmę
Ostatnie pytanie, jakie dostaję: od czego zacząć? Scenariusz, który lubię najbardziej: wybieram jedną branżę — powiedzmy biura rachunkowe — i zaczynam od sprzedania im usługi. Biorę jedną dokuczliwą pracę i wykonuję ją agentami: sprzątanie zamknięć miesiąca u najbardziej wymagających klientów albo gonienie brakujących dokumentów. W ten sposób poznajesz te firmy od środka, budujesz agentów na prawdziwej pracy i poznajesz właścicieli. Po sześciu, dziewięciu, dwunastu miesiącach dobrej roboty jeden z nich będzie gotowy odejść — a ty będziesz oczywistą osobą, która przejmie interes. Zaczynasz od służenia tym ludziom, zaskarbiasz zaufanie, a docelowo kupujesz. Tak takie rzeczy zwykle się dzieją.
Błyskawiczna runda kontrargumentów
Gdy opublikowałem ten temat na X, w prywatnych wiadomościach odezwali się miliarderzy i przedstawiciele kilku największych firm — chcieli po prostu pogadać. Tłum ludzi pisał „siedź cicho”. Ale dostałem też mnóstwo odpowiedzi sprytnych osób tłumaczących, dlaczego się nie uda. Część z nich ma sens i rozumiem, skąd się biorą. Zróbmy więc szybką rundę najczęstszych zarzutów.
„Roll-upy zawsze upadają. To zwykłe private equity z naklejką AI”. Tak, wiele roll-upów upada — ale prawie zawsze z tych samych powodów: się przepłaca, kupuje szybciej, niż potrafi się integrować, albo kultura się rozpada. Sztuczna inteligencja sama z siebie niczego z tego nie naprawia. I właśnie dlatego w wersji jednoosobowej kupuje się powoli, pierwszą integrację robi samemu i płaci za firmę według tego, ile zarabia dziś, a nie według marż, które AI dopiero ma stworzyć. Zarzut ten to trochę jak rada „nie zakładaj startupów, bo większość upada”.
„Gdy wszyscy będą używać AI, marże znikną w konkurencji”. W końcu prawdopodobnie tak — ale między momentem, w którym spadają twoje koszty, a momentem, w którym ceny w branży to nadrobią, jest okno. W wielu branżach to lata, nie miesiące. Poza tym to, co naprawdę trzyma klientów — dwadzieścia lat relacji i twoja własna lista reguł wykonywania pracy — jest trudniejsze do skopiowania, niż się ludziom wydaje.
„To branże regulowane i wysokiej stawki. Trzeba, żeby ludzie sprawdzali wszystko, więc oszczędności nie ma”. W niektórych branżach faktycznie człowiek musi sprawdzić wszystko. Tylko że sprawdzenie szkicu zajmuje ułamek czasu jego tworzenia — i stąd wzięły się te 31 procent w Larson Gross. Ludzie wciąż tam są, ale inaczej rozkładają dzień, a każdy z nich ma o wiele większą dźwignię. Nie w sensie finansowym — w sensie produktywności: po prostu ogarniają wiele razy więcej.
„Ludzie nie znoszą zmian. Personel i klienci odejdą”. Ten zarzut biorę najpoważniej. Część rzeczywiście odejdzie. Dlatego przez pierwszych trzydzieści dni nie zmienia się nic, co klient może zobaczyć; dlatego agenci najpierw działają w tle, zanim dotkną czegokolwiek naprawdę ważnego; i dlatego osoba znająca każdego klienta zostaje GM-em z realnym udziałem w zyskach. Kluczową kadrę trzeba naprawdę mocno wynagrodzić.
„To elegancki sposób powiedzenia: zwolnienia”. Rozumiem, skąd to wrażenie, i pytanie jest uczciwe. Wczesne przykłady pokazują jednak, że ludzie przechodzą z wykonywania pracy do jej sprawdzania, a każdy obsługuje więcej klientów niż wcześniej — jak praktykanci w Larson Gross. Nie będę kłamał, że żadna praca się nie zmieni. Wiele się zmieni. I wtedy pytanie brzmi: kto odnajdzie się w nowej roli? Jedni będą w niej świetni, inni przeciętni, a jeszcze inni nie sprostają wymaganiom — i ci ostatni prawdopodobnie stracą pracę. Na razie mało co z tego widać, ale spodziewam się, że się wydarzy.
Krótkie podsumowanie tej rundy: ryzyka są realne, ale żadne z zarzutów nie zmieniło mojego zdania ani o skali okazji, ani o sposobie, w jaki trzeba do niej podejść.
Zakończenie: multipreneurship
Tak widzę tę pięciobilionową falę konsolidacji napędzanej AI. To wielka sprawa, dzieje się właśnie teraz, a wczesne historie są uderzające. Tysiące firm jest za małych dla wielkich funduszy — i właśnie dlatego pomysł jednoosobowego albo małego holdingu jest taki ciekawy: kilka dobrych firm, świetny GM u steru każdej z nich i wspólna warstwa agentów oraz reguł, która tydzień po tygodniu staje się lepsza.
Nazywam to multipreneurship: przedsiębiorczość polega na zakładaniu firm, a multipreneurship — na posiadaniu wielu z nich. Moim zdaniem to ogromna szansa, z której można realnie żyć. Mam nadzieję, że ten odcinek ruszył waszą wyobraźnię. Mogę temat rozwinąć — struktura folderów, pliki agentów, prompty — i wrzucić do przypiętego komentarza. A jeśli ruszycie z takim biznesem, dajcie mi znać, bo uwielbiam o tym słuchać. Wiem, że za rozdawanie wiedzy publicznie zbiorę trochę hejtu — ale jeśli zmieni to życie choć kilku osobom, warto. Do usłyszenia następnym razem. Trzymajcie się.