Nach Jahren, in denen Milliarden in alles investiert wurden, was mit KI gekennzeichnet war, ziehen Investoren nun eine klare Grenze. TechCrunch hat VCs von 645 Ventures, F Prime, AltaIR Capital und Emergence Capital gefragt, worauf sie bei KI-SaaS-Startups nicht mehr achten. Die Antworten laufen auf eine zentrale Idee hinaus: Wenn ein KI-Agent es bereits tun kann oder wenn keine proprietären Daten zugrunde liegen, ist es nicht mehr investitionswürdig. Dieses Urteil ist eine nützliche Perspektive, um die derzeit den Markt überschwemmenden GEO- und KI-Sichtbarkeitstools zu bewerten.
Wichtige Erkenntnisse
- Aaron Holiday, Managing Partner von 645 Ventures, bezeichnet nun eine ganze Reihe von Kategorien als "ziemlich langweilig": dünne Workflow-Schichten, generische horizontale Tools, einfache Produktmanagementlösungen und oberflächliche Analysen. Der gemeinsame Nenner ist "alles, was ein KI-Agent jetzt tun kann." - Abdul Abdirahman von F Prime fügt hinzu, dass generische vertikale Software "ohne proprietäre Datenmoats" an Attraktivität verloren hat. - Igor Ryabenky von AltaIR Capital geht noch weiter: Wenn Ihre Differenzierung hauptsächlich auf der Benutzeroberfläche und Automatisierung basiert, reicht das nicht mehr aus, da die Eintrittsbarrieren gesunken sind und echte Moats schwerer zu schaffen sind. - Die Implikation für GEO: Ein Tool, das nur Eingabeaufforderungen an ein Modell sendet und die Ergebnisse grafisch darstellt, ist genau die "dünne Workflow-Schicht", von der sich Investoren abwenden. Proprietäre, kategorienbezogene Daten sind der überlebensfähige Schutz. - Zwei Tests entscheiden nun über die Beständigkeit: Besitzt es Daten, die ein Agent nicht regenerieren kann, und arbeitet es dort, wo die Agenten tätig sind, anstatt nur hinter einem Web-Dashboard zu existieren.
Wovon sich Investoren abwenden
Holidays Liste liest sich wie ein Nachruf auf das einfache KI-Startup. Dünne Workflow-Schichten, generische horizontale Tools, einfaches Produktmanagement, oberflächliche Analysen – all das ist jetzt langweilig, weil ein Agent die Aufgabe auf Abruf erledigen kann. Wenn die Grenzkosten einer fähigen Agentenaktion gegen null tendieren, ist es kein Geschäft, diese Aktion in ein Abonnement zu verpacken.
Abdirahman schärft den Fokus auf Daten. Generische vertikale Software ohne einen proprietären Datenmoat ist nicht mehr gefragt. Die Software mag gut aussehen, aber wenn die zugrunde liegenden Daten öffentlich oder trivial reproduzierbar sind, gibt es nichts zu verteidigen. Ryabenky schließt den Kreis: Benutzeroberfläche und Automatisierung als Kernunterscheidungsmerkmal reichen nicht mehr aus, da die Eintrittsbarrieren gefallen sind und echte Moats schwerer zu schaffen sind. Politur ist Grundvoraussetzung, kein Schutz.
Das zugrunde liegende Muster
Reduziert man diese Ansichten auf das Wesentliche, bleibt eine Anforderung bestehen: Besitzen Sie etwas, das ein Agent nicht auf Abruf nachbilden kann. Das sind fast immer proprietäre Daten, ein Datensatz, der in einer Weise gesammelt, strukturiert und gepflegt wird, die ein Konkurrent oder ein in einem Wochenende erstellter Coding-Agent nicht einfach reproduzieren kann. Alles andere – die Benutzeroberfläche, die Automatisierungen, der Workflow-Klebstoff – ist jetzt billig zu erstellen und daher leicht zu kopieren.
