Bain a publicat aceste estimări în cel de-al doilea raport dintr-o serie de cinci părți dedicată industriei software în era AI. Ideea centrală este că AI agentic nu vine să înlocuiască platformele SaaS existente, ci să transforme munca de coordonare – în mare parte manuală – în cheltuieli software. Cu alte cuvinte, în loc ca oamenii să piardă ore întregi extrăgând date dintr-un sistem și verificându-le în altul, sau interpretând mesaje nestructurate pentru a decide dacă să aprobe, să răspundă, să escaladeze sau să aștepte, agenții AI vor face toate acestea automat, respectând politicile și ghidurile organizației.
Automatizarea bazată pe reguli și robotizarea proceselor (RPA) au limitări serioase atunci când vine vorba de fluxuri de lucru ambigue sau care implică informații răspândite în mai multe sisteme. AI agentic, însă, poate interpreta informații din surse diferite, poate coordona acțiuni în diverse aplicații și poate opera în limitele unor politici prestabilite. Aceasta este cheia care deblochează o piață uriașă.
Conform Bain, furnizorii de soluții captează deja între 4 și 6 miliarde de dolari din această piață americană. Dar peste 90% din potențial rămâne neexploatat. Dacă adăugăm Canada, Europa, Australia și Noua Zeelandă, dimensiunea totală a pieței din aceste regiuni plus SUA ajunge la aproximativ 200 de miliarde de dolari. Este o oportunitate colosală, dar nu este distribuită uniform între funcțiile enterprise.
Bain a analizat fiecare departament și a estimat cât de mult din munca de coordonare poate fi automatizată. Vânzările reprezintă cea mai mare pondere individuală, aproximativ 20 de miliarde de dolari, dar nu pentru că au un potențial de automatizare neobișnuit de ridicat, ci pentru că numărul de angajați în vânzări este foarte mare. Costul bunurilor vândute și operațiunile însumează aproximativ 26 de miliarde de dolari – aici, forța de muncă numeroasă face ca și o rată modestă de automatizare să se traducă într-o piață uriașă.
Cercetarea și dezvoltarea (R&D), ingineria, suportul clienților și finanțele au fiecare între 6 și 12 miliarde de dolari ca piață adresabilă. În aceste domenii, forța de muncă este semnificativă, iar potențialul de automatizare în fluxuri specifice este mai ridicat. Suportul clienților și R&D/ingineria au cel mai mare potențial de automatizare, între 40% și 60% din sarcinile fluxurilor de lucru fiind automatizabile. Bain explică faptul că ambele zone au date structurate, procese standardizate și semnale de ieșire clare.
Finanțele și resursele umane se situează în intervalul 35%-45%. În cadrul finanțelor, conturile de plătit și salarizarea au un potențial mai mare de automatizare, în timp ce planificarea financiară și relațiile cu angajații implică mai multă judecată umană. Vânzările și IT-ul sunt la 30%-40%, limitate de nuanțele relațiilor, variațiile de la un contract la altul și natura imprevizibilă a incidentelor de securitate. Juridic are cel mai scăzut potențial, între 20% și 30%, deoarece, deși revizuirea contractelor și conformitatea sunt repetitive, consecințele erorilor impun o supraveghere strictă.
Raportul identifică șase factori care determină cât de mult dintr-un flux de lucru poate fi gestionat realist de un agent AI: verificabilitatea rezultatelor, consecințele eșecului, disponibilitatea cunoștințelor digitalizate, variabilitatea proceselor, complexitatea integrării și existența unor sisteme de înregistrare unice. Fluxurile cu semnale clare de verificare – cum ar fi compilarea codului, facturile reconciliate sau tichetele de suport rezolvate – sunt mai ușor de automatizat decât cele care implică judecăți subiective. În schimb, fluxurile care implică riscuri financiare sau de reglementare – declarații fiscale, conformitate legală, răspuns la incidente de securitate – necesită o supraveghere umană atentă, chiar dacă agenții sunt capabili tehnic.
Disponibilitatea cunoștințelor digitalizate este o altă constrângere. Agenții au nevoie de acces la date structurate și context documentat, precum și la intrări care pot fi citite de mașină – inclusiv logica decizională care adesea există informal la angajații experimentați. Complexitatea integrării crește atunci când fluxurile traversează mai multe sisteme și API-uri, cu straturi de autentificare și procese de gestionare a excepțiilor. Cele mai valoroase zone sunt concentrate acolo unde niciun sistem unic de înregistrare nu controlează întregul rezultat – de obicei, fluxuri care traversează ERP, CRM și sisteme de suport.
David Crawford, președintele practicii globale de tehnologie și telecomunicații a Bain, a declarat că „companiile SaaS au petrecut ultimele două decenii construindu-și poziții în jurul sistemelor de înregistrare, iar următoarea sursă de avantaj este contextul decizional cross-workflow” – adică abilitatea de a interpreta și acționa în fluxuri care trec prin mai multe sisteme.
Raportul citează exemple concrete de companii care deja valorifică această tendință: Cursor (peste 16,7 milioane de dolari venit lunar mediu, după ce s-a dublat într-un singur trimestru), Sierra (peste 150 de milioane de dolari pe an), Harvey (peste 190 de milioane de dolari pe an) și Glean (peste 200 de milioane de dolari pe an). De asemenea, GitHub este menționat ca exemplu de companie care folosește datele dintr-un flux de lucru central (colaborarea dezvoltatorilor și controlul surselor) pentru a se extinde în zone adiacente, cum ar fi productivitatea asistată de AI și automatizarea securității.
Bain sugerează că firmele SaaS se pot extinde prin două tipuri de automatizare a fluxurilor de lucru: automatizarea fluxurilor centrale (unde au deja cunoștințe de domeniu și încrederea clienților) și automatizarea fluxurilor adiacente (pe care nu le deservesc în prezent). Acestea din urmă sunt mai greu de identificat, deoarece necesită o cartografiere detaliată a fluxurilor clienților și a datelor care stau la baza deciziilor.
Modelele de preț se pot schimba atunci când agenții livrează rezultate complete. Bain consideră că prețurile bazate pe rezultate și pe utilizare pot deveni mai relevante atunci când agenții rezolvă probleme sau procesează facturi, spre deosebire de prețurile tradiționale bazate pe locuri și autentificări. Recomandarea finală pentru companiile SaaS este să identifice care fluxuri de lucru ale clienților pot fi acum automatizate cu AI agentic și să evalueze rapid oportunitățile.
De ce este important:
Această estimare a Bain nu este doar un număr impresionant, ci un semnal clar că următorul val de inovație în software nu va veni din înlocuirea aplicațiilor existente, ci din automatizarea muncii invizibile de coordonare dintre ele. Pentru companiile SaaS, înțelegerea acestei piețe de 100 de miliarde de dolari (și 200 de miliarde la nivel global) poate însemna diferența dintre a rămâne în urmă și a deveni lideri într-o eră în care AI agentic redefinește productivitatea. Pentru angajați, înseamnă eliberarea de sarcini repetitive și concentrarea pe activități cu adevărat valoroase. Iar pentru economie, este un motor uriaș de creștere și eficiență.
