Kada se razmatra primjena umjetne inteligencije u poslovanju, postoje brojni pristupi: identificiranje tržišnih prilika, rješavanje problema kupaca, impresioniranje dionika ili predviđanje budućih trendova — gdje igra ulogu vodstvo mišljenja. Alternativno, netko može koristiti industrijski žargon, raspravljajući o AI u SaaS B2B kontekstima, ROI-u nabave ili složenim strategijama koje uključuju destilaciju modela, no jasnoća je uvijek vrijednija. Aktualno usmjerenje u raspravama o ROI-u odnosi se na „vertikalno“ tržište. Za razliku od onoga što bi taj izraz mogao implicirati jezično—tržišta koja se „šire“ poput nebodera—vertikalno tržište označava specijalizirani sektor koji služi određenoj poslovnoj niši. Kako objašnjava Julie Young s Investopedije, vertikalna tržišta ciljaju određene skupine kupaca s prilagođenim proizvodima i uslugama, poput softvera namijenjenog isključivo bolnicama ili financijskim tvrtkama. Taj fokus omogućava dublju stručnost i potencijalno veće marže, iako ograničena veličina tržišta i veće barijere ulaska znače i više prilika i pojačanu konkurenciju. Da pojednostavimo: vertikalno tržište znači da se poslovanje fokusira na jednu vrstu kupaca; na primjer, razvoj softvera isključivo za bolnice, a ne za sve industrije. Ova specijalizacija donosi bolje razumijevanje kupaca, ali i manje kupaca te veće izazove. „Vertikalni softver“ služi tim definiranim sektorima na različitim razinama — poput sustava za upravljanje bolnicama namijenjenih zdravstvenim pružateljima. Na nedavnom panelu na Stanfordu pod nazivom „Primijenjena AI: pretvaranje industrija u motore inovacija“ stručnjaci Sri Pangular (Mayfield), Bratin Saha (DigitalOcean), Lisa Dolan (Link Ventures) i Philip Rathle (Neo4J) raspravljali su o ulozi AI u automatizaciji radnih tokova i znanstvenog rada unutar vertikala. Dolan je istaknula tradicionalne modele obuke zaposlenika — gdje se mlađi zaposleni postupno osposobljavaju za osnovne zadatke prije napredovanja — i predložila da se takav pristup primijeni i u obuci AI agenata s ciljem izgradnje povjerenja u poduzećima i omogućavanja šireg uvođenja u raznim industrijama. Saha je naglasio generativnu AI i velike jezične modele (LLMs) kao prijelomne tehnologije koje omogućuju automatizaciju u skupim područjima znanja poput zdravstva, financija i pravnih usluga, otključavajući ROI putem smanjenja troškova.

Rathle je napomenuo da su uštede troškova značajne u rutinskim procesima, ali prava vrijednost leži u kritičnim temeljnih primjenama gdje su kvalitetni odgovori ključni, jer pogreške mogu biti skupe. Dolan je istaknula da su napori automatizacije usmjereni na zatvorene sustave poput CRM-a manje transformativni od onih koji ciljate centralizirane procese, uzackujući postepeni napredak. Što se tiče cijena, Rathle je pozvao tvrtke da odluče između horizontalnog (šireg) ili vertikalnog (specijaliziranog) pristupa. Vertikalni softver, budući da je bliže krajnjim korisnicima, može imati cijene temeljene na vrijednosti, za razliku od tradicionalnih modela zasnovanih na broju korisničkih mjesta. Dolan je primijetila da se mijenja model cijena s korištenja na temelju propusne moći, naglašavajući važnost da tvrtke posjeduju odnose s kupcima i radne procese radi iterativnog poboljšanja AI modela. Rathle se složio i upozorio na naplatu za AI agente kao da su ljudski korisnici, jer takvi modeli nisu održivi i kupci ih ne preferiraju. Što se tiče evolucije uloge AI, Saha je opisao kontinuum od AI kao alat do postajanja pouzdanim suradnikom. U početku AI pomaže u obavljanju zadataka, no kako raste povjerenje i delegiranje, ona preuzima značajne odgovornosti, što može dovesti do situacije gdje organizacije vode više AI agenata. Zaključno, utjecaj AI na poslovanje uključuje povećanu automatizaciju, napredne AI agente, analize ušteda i evoluciju modela suradnje. Kako AI tehnologija sazrijeva, tvrtke moraju pažljivo iskoristiti njezin potencijal, balansirajući između inovacija, stvaranja vrijednosti i održivog integriranja u vertikalna tržišta i šire.