Când vine vorba de AI aplicată în afaceri, există multe abordări: identificarea oportunităților de piață, rezolvarea punctelor dureroase ale clienților, impresionarea stakeholder-ilor sau previzionarea tendințelor viitoare — unde o joacă un rol important leadership-ul de gândire. Alternativ, cineva poate folosi jargon de industrie, discutând despre AI în contexte SaaS B2B, ROI-ul achizițiilor sau strategii complexe implicând distilarea modelelor, însă claritatea este mai valoroasă. Un punct focal actual în discuțiile despre ROI este piața „verticală”. Contrar a ceea ce ar putea sugera termenul lingvistic — o piață care se extinde „în sus”, ca un zgârie-nori — o piață verticală se referă la un sector specializat care deservește o nișă de afaceri specifică. Așa cum explică Julie Young de la Investopedia, piețele verticale vizează grupuri specifice de clienți cu produse/servicii personalizate, precum software creat exclusiv pentru spitale sau companii financiare. Acest focus permite o expertiză mai profundă și, potențial, marje mai mari, deși dimensiunea limitată a pieței și barierele mai ridicate de intrare înseamnă atît oportunități, cît și o competiție mai intensă. Pentru clarificare: o piață verticală înseamnă că o afacere se concentrează pe un anumit tip de client; de exemplu, dezvoltarea de software exclusiv pentru spitale, în loc de toate industriile. Această specializare asigură o înțelegere mai bună a nevoilor clienților, dar vine cu mai puțini cumpărători și cu provocări mai mari. „Software-ul vertical” servește aceste sectoare definite la mai multe niveluri — precum sistemele de management hospitalicesc create special pentru furnizorii de servicii de sănătate. La un panel recent de la Stanford intitulat „AI Aplicată: Transformarea Industriilor în Motoare de Inovație”, experți precum Sri Pangular (Mayfield), Bratin Saha (DigitalOcean), Lisa Dolan (Link Ventures) și Philip Rathle (Neo4J) au discutat despre rolul AI în automatizarea fluxurilor de lucru și a muncii de cunoaștere în verticale. Dolan a evidențiat modelele tradiționale de training pentru angajați — unde juniorii stăpâneau task-uri de bază înainte de avansare — și a propus să se oglindească această abordare în training-ul agenților AI, pentru a construi încredere în enterprise și a permite o lansare mai largă în industrii. Saha a subliniat AI-ul generativ și modelele mari de limbaj (LLMs) ca fiind progrese ce permit automatizarea în domenii de cunoaștere costisitoare, precum sănătatea, finanțele și serviciile juridice, deschizând oportunități de ROI prin reducerea costurilor.

Rathle a menționat că, deși economiile de costuri sunt semnificative în procesele de rutină, adevărata valoare stă în aplicațiile critice esențiale, unde răspunsurile de calitate sunt necesare, având în vedere că greșelile pot fi costisitoare. Dolan a punctat că eforturile de automatizare axate pe sisteme silo, precum CRM-urile, sunt mai puțin transformatoare decât cele vizând procese centralizate, recunoscând progresul treptat în timp. În privința prețurilor, Rathle a îndemnat companiile să decidă între abordările orizontală (largă) și verticală (specializată). Software-ul vertical, fiind mai aproape de clientul final, poate practica prețuri bazate pe valoare, spre deosebire de modelele tradiționale pe bănișor (per seat). Dolan a remarcat o schimbare de la prețurile per seat la cele bazate pe throughput, subliniind importanța deținerii relației cu clientul și a fluxului de lucru pentru a îmbunătăți iterativ modelele AI. Rathle a fost de acord, avertizând împotriva taxării agenților AI ca și cum ar fi locurile umane, deoarece cumpărătorii nu apreciază astfel de modele și acestea nu au sustenabilitate. Despre evoluția rolului AI, Saha a descris un continuum de la AI ca simplu instrument până la devenirea unui coechipier de încredere. La început, AI-ul asiste în sarcini, însă, odată ce se construiește încrederea și se delegă mai mult, el preia responsabilități semnificative, potențial conducând organizațiile către gestionarea mai multor agenți AI umanilor. În rezumat, impactul AI asupra afacerilor implică creșterea automatizării, agenți AI sofisticati, analize de economisire a costurilor și modele în evoluție de colaborare. Pe măsură ce tehnologia AI devine mai matură, afacerile trebuie să valorifice cu gândire această putere, echilibrând inovația, crearea de valoare și integrarea sustenabilă în piețele verticale și dincolo de ele.