เราไม่ได้ซื้อบริษัท เราซื้อสิทธิในการสร้างมันขึ้นมาใหม่
TL;DR:โอกาส AI ที่ใหญ่ที่สุดในทศวรรษหน้าไม่ใช่การก่อตั้งสตาร์ทอัพใหม่ — แต่มันคือการนำบริษัทดั้งเดิมที่มีลูกค้า ความไว้วางใจ และความรู้กระบวนการสะสมมา 20 ปี มาปรับโครงสร้างต้นทุนด้วยตัวแทน ที่ Mercury เราเพิ่งทำเช่นนั้นกับหน่วยงานแรงงาน ไม่มีการเข้าซื้อ ไม่มีการซื้อกิจการด้วยเลเวอเรจ เป็นหุ้นส่วนการแบ่งปันรายได้ที่ให้เรามีส่วนร่วมและพวกเขามี funnel ที่สร้างใหม่ โครงสร้างพื้นฐาน GEO/SEO และ back office ที่ดำเนินการโดย CRM คณิตศาสตร์เดียวกันกับการรวมตัว AI ไม่มีหนี้สิน
ฉันคือเจมส์ CEO ของ Mercury Technology Solutions จากสำนักงานของฉันในฮ่องกง ขณะที่ดูแนวคิดการรวมตัวของ AI กลายเป็นกระแสหลักในวงการทุนเอกชน ฉันสังเกตเห็นว่าทุกคนมักจะคิดว่าคุณต้องการที่จะ ซื้อบริษัทเพื่อแก้ไขมัน
คุณไม่จำเป็นต้องทำเช่นนั้น คุณต้องมีสิทธิในการออกแบบใหม่ — และเหตุผลในการทำให้มันดี
คณิตศาสตร์การรวมตัวที่ทุกคนตื่นเต้น
ตรรกะนั้นง่าย แมคคินซีย์ประเมินว่ามีสินทรัพย์ธุรกิจในสหรัฐอเมริกาประมาณ 5 ล้านล้านดอลลาร์ที่อาจเปลี่ยนมือภายในปี 2035 ซึ่งส่วนใหญ่เกิดจากเจ้าของ Baby Boomer ที่เกษียณอายุโดยไม่มีผู้สืบทอด การเล่นแบบคลาสสิกของทุนเอกชน: ซื้อบริษัทที่น่าเบื่อ รวมสำนักงานหลัง ลดต้นทุน เพิ่มเลเวอเรจ ขายในราคาที่สูงขึ้น
การรวมตัวของ AI เพิ่มเลเวอเรจใหม่: ออกแบบงานใหม่เอง — โดยที่ AI ทำงานเครื่องจักรและมนุษย์ทำงานตัดสินใจ.
บริษัทบริการที่มีอัตรากำไร EBITDA 10% ไม่จำเป็นต้องมีรายได้เพิ่มเพื่อให้ EBITDA สามเท่า มันต้องการตัวแทน AI ที่ทำงานซ้ำ ๆ — การป้อนข้อมูล, การประมวลผลเอกสาร, การสื่อสารกับลูกค้าอย่างเป็นประจำ, การจัดการตั๋ว — จนกว่า 10% จะกลายเป็น 30% รายได้เท่าเดิม ลูกค้าเท่าเดิม กำไรสามเท่า.
Larson Gross, บริษัทบัญชีที่ก่อตั้งขึ้นในปี 1949, ได้ดำเนินการคืนภาษี 7,000 ฉบับผ่าน AI ในฤดูกาลการยื่นนี้ นักบัญชีประหยัดเวลาได้เฉลี่ย 31% กระบวนการทำงานที่ใช้เวลา 180 ชั่วโมงต่อปี ตอนนี้ใช้เวลาเพียง 15 ชั่วโมง.
ชัดเจน — คณิตศาสตร์นั้นชัดเจนเมื่อคุณเห็นมัน สิ่งที่ไม่ชัดเจนคือที่ตั้งของคูน้ำจริง ๆ.
คูน้ำไม่ใช่โมเดล
Claude, GPT, Codex — ทุกคนเช่าโมเดลเดียวกัน โมเดลเป็นสินค้า.
คูน้ำคือสิ่งที่อยู่ภายในบริษัทที่คุณเข้ามาควบคุม: ความสัมพันธ์กับลูกค้า, เอกสารกรณีทางประวัติศาสตร์, กรณีเฉพาะที่ไม่มีใครบันทึก, SOPs, การตัดสินใจของพนักงานอาวุโส, และการแก้ไขทุกอย่างที่บันทึกหลังจากความผิดพลาดทุกครั้งในช่วง 20 หรือ 30 ปีที่ผ่านมา.
เมื่อจัดทำอย่างถูกต้อง จะกลายเป็น:
กฎ → ตัวแทน → การตรวจสอบโดยมนุษย์ → บันทึกการแก้ไข → กฎใหม่
คุณไม่ได้ "นำ AI มาใช้." คุณกำลังรวบรวมความรู้ที่เป็นนัยของบริษัทแบบดั้งเดิมเข้าสู่ระบบปฏิบัติการ วงจรนั้น — ไม่ใช่โมเดล — คือสินทรัพย์ และมันคือสิ่งที่ทำให้บริษัทสามารถขยายตัวได้โดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนพนักงานอย่างเป็นเส้นตรง.
สิ่งที่เรากำลังทำกับหน่วยงานแรงงาน
นี่คือจุดที่ฉันหยุดทฤษฎี.
Mercury กำลังทำงานอย่างใกล้ชิดกับหน่วยงานแรงงานภายใต้โมเดลการแบ่งปันรายได้ โครงสร้างมีความสำคัญมากกว่าภาคอุตสาหกรรม:
เราไม่ได้เก็บค่าธรรมเนียมการให้คำปรึกษาแล้วเดินจากไป.เราจะได้รับค่าตอบแทนตามฟังก์ชันของธุรกิจที่เราช่วยสร้างจริงๆ แรงจูงใจสอดคล้องกัน ไม่มีปัญหาของตัวแทน
เรากำลังสร้างชั้นการเข้าซื้อดิจิทัลใหม่ — GEO (การเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องยนต์สร้างสรรค์) และ SEO ที่ออกแบบมาเพื่อให้ทำงานตามวิธีการค้นหาที่ทำงานจริงในตอนนี้ ไม่ใช่วิธีที่มันทำงานในปี 2019 หากชั้นคำตอบ AI — ChatGPT, Perplexity, Gemini — ไม่สามารถมองเห็นคุณหรืออ้างอิงถึงคุณ คุณจะไม่มีตัวตนสำหรับผู้ซื้อรุ่นถัดไป
เรากำลังออกแบบใหม่ช่องทางการเข้าซื้อของลูกค้าแบบครบวงจร — เพราะช่องทางที่สร้างขึ้นสำหรับการเข้ามาโดยตรงและการแนะนำมีเพดานที่แข็งแกร่ง และธุรกิจนี้พร้อมที่จะเติบโตผ่านมัน
เรากำลังสร้างสำนักงานหลังใหม่รอบๆ CRM ที่แท้จริง — ลูกค้า, การวางตำแหน่ง, เส้นทางการปฏิบัติตาม, การสื่อสารกับลูกค้า ทั้งหมดในระบบเดียวแทนที่จะเป็นสเปรดชีตของใครบางคนและความทรงจำระยะยาว
คิดว่ามันเป็นการรวมกันโดยไม่ต้องซื้อกิจการ PE ซื้อบริษัทเพื่อขออนุญาตในการออกแบบใหม่ เราได้รับอนุญาตผ่านสัญญา และผลประโยชน์ของเราผูกพันกับผลประโยชน์ของพวกเขา สำหรับหน่วยงานแรงงาน SEO และ GEO ไม่ใช่รายการการตลาด — พวกมันคือความแตกต่างระหว่างช่องทางที่เติบโตและช่องทางที่เสื่อมสภาพ. 並非是我們擁有資產，而是我們擁有槓桿 — สิ่งที่สำคัญไม่ใช่การเป็นเจ้าของสินทรัพย์ แต่เป็นการเป็นเจ้าของเลเวอเรจ
ทำไมอุตสาหกรรมที่น่าเบื่อจึงชนะ
การบัญชี การจัดการทรัพย์สิน ประกันภัย MSP การเรียกเก็บเงินทางการแพทย์ เงินเดือน การจัดหาบุคลากร
อุตสาหกรรมเหล่านี้ดูน่าเบื่อเพราะมีการดำเนินการที่หนักหน่วง มีข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ และขับเคลื่อนด้วยความสัมพันธ์ ซึ่งหมายความว่าพวกเขาเต็มไปด้วยความรู้ที่เป็นนัยซึ่งรวมเข้ากับระบบตัวแทน และเต็มไปด้วยงานที่ซ้ำซากซึ่งตัวแทนจะทำก่อน
หน่วยงานจัดหางานที่เรากำลังทำงานด้วยตรงตามรูปแบบอย่างสมบูรณ์: ความรู้ในการจัดหาที่สะสมมาหลายทศวรรษ ช่องทางการเข้าลูกค้าที่เติบโตขึ้นตามธรรมชาติและไม่เคยถูกออกแบบมาเพื่อ SEO หรือ GEO และสำนักงานหลังที่ถูกยึดโยงโดยมนุษย์ที่มีประสบการณ์ทำงานเครื่องจักร นั่นไม่ใช่จุดอ่อน นั่นคือวัตถุดิบ
และคำถามเกี่ยวกับการขยายตัว — บริษัทนี้สามารถจัดการธุรกิจได้สามเท่าหรือไม่? — จะไม่เกี่ยวกับการจ้างคนมากขึ้น แต่จะเกี่ยวกับว่าระบบที่เรากำลังสร้างสามารถรองรับปริมาณได้หรือไม่ มันสามารถ นั่นคือสิ่งที่เราสร้างมันขึ้นมา
ข้อสรุป
หยุดถามว่า "เราจะเพิ่ม AI เข้ากับบริษัทของเราได้อย่างไร?" เริ่มถามว่า "บริษัทนี้จะมีลักษณะอย่างไรถ้างานเองถูกออกแบบใหม่?"
หากคุณเป็นเจ้าของธุรกิจแบบดั้งเดิม: SOPs, กรณีขอบ และความไว้วางใจจากลูกค้าของคุณที่มีมานานยี่สิบปีเป็นสินทรัพย์ที่สตาร์ทอัพที่เน้น AI จะฆ่าเพื่อให้ได้มา อย่าปล่อยให้มันหมดอายุไปพร้อมกับการเกษียณอายุของคุณ
หากคุณสร้างระบบ AI: PMF ที่ดีที่สุดในตลาดไม่ได้รอให้ถูกค้นพบ มันนั่งอยู่ในบริษัทที่น่าเบื่อซึ่งมีลูกค้าที่ภักดีและช่องทางที่ขัดข้อง คุณไม่จำเป็นต้องซื้อพวกเขา คุณต้องมีโครงสร้าง — การแบ่งปันรายได้ ความร่วมมือ อะไรก็ตามที่สอดคล้องกับแรงจูงใจ — ที่ทำให้คุณเข้าไปในเครื่องนั้น
บริษัทที่ค้นพบสิ่งนี้จะไม่ใช่บริษัทที่มีโมเดล AI ที่ดีที่สุด แต่จะเป็นบริษัทที่รวบรวมการตัดสินใจของตนเองเข้าสู่ระบบก่อน — และสร้าง SEO, GEO และการดำเนินงานรอบ ๆ มันใหม่
Mercury Technology Solutions: เร่งความเป็นดิจิทัล
