Un unicorn vândut cu 1 miliard dolari sub evaluarea anterioară. Ce spune asta despre AI, scalare și cum își pot proteja startup-urile românești valoarea la exit.
Când un unicorn pierde 1 miliard de dolari la exit
GoCardless era evaluat la 2,1 miliarde dolari în 2022. În 2026, același „unicorn” britanic de plăți digitale va fi vândut către Mollie pentru 1,1 miliarde dolari. Aproape 1 miliard de dolari „dispăruți” din evaluare în mai puțin de patru ani.
Asta nu e doar o știre de M&A din fintech-ul european. E un semnal clar pentru orice fondator sau manager din IT – inclusiv din România: evaluările nu sunt bătute în cuie, iar lipsa unui avantaj tehnologic real (inclusiv AI) se plătește scump la exit.
În seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, exemplul GoCardless–Mollie e un studiu de caz foarte bun: ar fi putut o strategie de AI mai agresivă să mențină sau chiar să crească evaluarea? Și, mai important, ce pot învăța startup-urile și companiile românești din IT din povestea asta?
În rândurile de mai jos intrăm în miezul problemei: cum se leagă evaluarea unui startup de tehnologie, adopția de AI, scalare și pregătirea pentru exit.
Ce ne arată tranzacția GoCardless – Mollie, dincolo de cifre
Tranzacția e simplă pe hârtie: Mollie, fintech olandez, cumpără GoCardless, unicorn britanic de plăți digitale. Se creează o platformă de plăți cu peste 350.000 de clienți business în Europa.
Partea interesantă e alta:
- 2022: GoCardless ridică 312 milioane dolari și ajunge la o evaluare de 2,1 miliarde dolari.
- 2026 (estimare finalizare tranzacție): exit la 1,1 miliarde dolari.
- Total capital atras în 14 ani: ~540 milioane dolari.
Asta înseamnă că investitorii care au intrat la evaluări mari nu ies neapărat câștigători. Piața a „revizuit” cât valorează, de fapt, compania.
De ce contează pentru România?
Pentru că același lucru se întâmplă și se va întâmpla și cu startup-urile românești:
- evaluări ridicate în runde de finanțare;
- competiție globală mai dură, mai ales din partea jucătorilor care adoptă AI agresiv;
- presiune de a demonstra nu doar creștere, ci și eficiență operațională, marje, retenție și produse scalabile.
Investitorii din 2025 nu mai finanțează doar promisiuni. Ei caută stack tehnologic solid, automatizare, AI integrat în produs și în operațiuni, nu doar în prezentări.
Cum influențează AI evaluarea unei companii tech
Evaluarea unui startup tech, fie el fintech sau SaaS, nu se mai face doar pe multipli de venit. AI-ul a devenit o componentă directă a percepției de valoare.
În practică, investitorii se uită la câteva lucruri foarte concrete:
1. AI ca avantaj competitiv în produs
Companiile care integrează AI direct în produs pot:
- să crească rapid ARPU (venitul mediu per utilizator) prin funcționalități premium;
- să reducă churn-ul (plecarea clienților) prin personalizare inteligentă;
- să ofere feature-uri greu de copiat de către competitori clasici.
Exemplu pentru un fintech (gen GoCardless, Mollie sau un startup românesc de plăți):
- scoring de risc în timp real pe bază de AI, nu doar reguli statice;
- detecție de fraudă cu modele de machine learning, care se îmbunătățesc odată cu volumul de tranzacții;
- recomandări inteligente de metode de plată pentru fiecare tip de client final.
Când produsul tău „învăță” și devine mai bun singur, valoarea percepută crește. Un acquirer mare plătește pentru asta.
2. AI în operațiuni: marje mai bune, scalare mai ieftină
Adevăratul „boost” de evaluare vine când AI nu e doar feature de marketing, ci scheletul operațional:
- suport clienți cu asistenți AI integrați cu CRM-ul;
- KYC/AML semi-automat cu modele AI, în loc de armate de operatori;
- monitorizare automată a tranzacțiilor și generare inteligentă de rapoarte de conformitate;
- forecasting de cash-flow și scenarii financiare automatizate.
Când arăți unui investitor sau potențial cumpărător că:
„Avem cost de suport per client cu 35–40% mai mic datorită automatizărilor cu AI”
brusc multiplii de evaluare arată altfel. Pentru că nu mai vinzi doar venituri, ci și eficiență și scalabilitate.
3. Datele proprii + AI = „moat” real
Un alt criteriu major: cine deține datele și ce face cu ele.
Fintech-urile și SaaS-urile românești care:
- colectează structurat date relevante (tranzacții, comportament utilizator, istoric plăți);
- construiesc modele AI interne pe baza acestor date;
- pot demonstra îmbunătățiri clare (mai puțină fraudă, mai puține restanțe, mai multă conversie),
au un „moat” mult mai puternic. Nu mai e doar „noi putem implementa și noi AI”, ci „modelele noastre sunt antrenate pe date proprii, greu de replicat”.
Pentru un fond mare sau un cumpărător strategic, asta cântărește enorm la preț.
Lecții pentru startup-urile și companiile IT din România
Cele mai bune lecții din tranzacția GoCardless – Mollie apar când o privești prin prisma a ce ar fi putut fi făcut diferit. Adaptate pentru România, ele arată așa:
1. Nu mai construi doar „încă un produs fintech” – construiește un produs augmentat de AI
În 2025, un startup fintech românesc care dezvoltă doar:
- o platformă de plăți;
- o aplicație de factoring;
- un tool de raportare financiară,
fără elemente serioase de AI, pornește cu handicap.
Ce funcționalități AI ar trebui să intre în design încă din faza de MVP:
- reconciliere automată a plăților cu ajutorul modelelor de clasificare;
- asistenți virtuali financiari care explică cash-flow-ul în limbaj natural;
- scoring de client bazat pe comportament, nu doar pe date declarative.
2. AI nu e doar pentru produs – e pentru P&L-ul tău
Companiile IT românești tind să vadă AI ca „feature de vânzare”. Realitatea dură: AI contează la linia de jos.
Unde poți implementa AI în interior, chiar în 3–6 luni:
- Sales & marketing – scoring de lead-uri, generare automată de propuneri, personalizare de campanii;
- Customer success – triere de tichete, răspunsuri automate în primele 30 de secunde, knowledge base dinamic;
- Product management – analiză automată a feedback-ului clienților, mapare de feature requests;
- Financiar – rapoarte lunare generate cu asistenți AI, modele de forecast pe scenarii multiple.
Companiile care intră într-o rundă de finanțare cu cifre concrete de tipul:
- „am redus costul de suport per client cu 28% în 12 luni”;
- „timpul de răspuns în suport a scăzut de la 2h la 3 minute, cu NPS în creștere”,
obțin discuții complet diferite de evaluare.
3. Pregătește-ți exit-ul cu AI, nu după
Multe firme românești încep să „cosmetizeze” procesele abia când simt că vine un due diligence. E prea târziu.
Un exit bun în 2027–2028 se construiește începând cu 2025–2026, iar AI poate fi folosit direct în pregătire:
- procese clare, documentate și automatizate cu RPA + AI;
- dashboard-uri de business în timp real, nu Excel-uri manuale;
- trail-uri de audit ușor de urmărit, generate automat.
Un potențial cumpărător serios va pune întrebări de genul:
- „Cum scalați fără să dublați headcount-ul?”
- „Ce procent din operațiuni este automatizat?”
- „Unde folosiți AI azi și ce rezultate ați măsurat?”
Dacă răspunsul e: „lucrăm la un POC cu un furnizor extern”, semnalul e clar – nu sunteți încă în liga mare.
Ce caută investitorii în 2025 și cum te ajută AI să bifezi
În 2025, investitorii (VC, growth equity, corporate venture) care se uită la România vor câteva lucruri foarte precise. AI poate să te ajute să le livrezi mai repede.
1. Creștere sănătoasă, nu doar „poveste frumoasă”
Investitorii vor să vadă creștere susținută, nu doar un spike de 6 luni. AI poate susține creșterea prin:
- îmbunătățirea retenției (recomandări personalizate, onboarding inteligent);
- upsell automat (sisteme care propun automat planuri superioare);
- identificarea segmentelor de clienți cu potențial mare.
2. Product-market fit demonstrat prin date
Nu mai ajunge să spui „clienții ne iubesc”. Vrei să arăți:
- cohort analysis automatizat;
- segmentare cu modele AI care identifică ce tip de client are cea mai mare viață de client (LTV);
- experimente A/B automatizate cu suport AI.
Companiile românești care știu să arate astfel de metrici ies imediat în față în fața fondurilor serioase.
3. Echipă care știe ce face cu AI, nu doar îl pronunță
Investitorii încep să pună întrebări incomode:
- „Cine e responsabil de strategie de AI în companie?”
- „Ce tooluri folosiți în dezvoltare, DevOps, QA, suport, financiar?”
- „Ce riscuri de conformitate și securitate ați identificat în folosirea AI generativ?”
Dacă răspunsurile sunt vagi, se vede imediat. De aceea, tot mai multe companii IT românești numesc un AI Lead sau măcar un AI Champion intern, chiar dacă nu încă la nivel de C-level.
Cum pot companiile IT din România să înceapă serios cu AI în 2025
Pentru că seria noastră e exact despre „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, merită să trecem de la teorie la pași concreți.
Pasul 1: Audit de AI – unde ești și ce lipsește
În 2–3 săptămâni poți avea o imagine clară dacă faci un audit onest:
- unde folosești deja AI (dacă îl folosești);
- unde ai cele mai mari costuri fixe și repetitive (candidate perfecte pentru automatizare);
- ce date colectezi și cum le poți folosi pentru modele AI proprii;
- ce riscuri de securitate și GDPR trebuie gestionate.
Pasul 2: Două-trei proiecte pilot cu impact direct în P&L
În loc să pornești 10 inițiative mici, alege 2–3 proiecte cu impact financiar clar:
- automatizarea a 30–40% din tichetele de suport de nivel 1;
- generarea asistată de AI a documentației tehnice și user-facing;
- scoring de lead în sales, ca să nu mai ardă echipa timpul pe prospecți reci.
Setezi KPI clari (timp economisit, costuri reduse, venituri suplimentare) și îi urmărești 3–6 luni.
Pasul 3: Integrarea AI în strategia de produs și în pitch
Dacă vrei să ridici runde sau să pregătești un exit peste 2–3 ani, AI trebuie să apară explicit în:
- roadmap-ul de produs;
- arhitectura tehnică (de ex. cum folosești modele open-source vs. comerciale);
- pitch deck-uri și materiale pentru investitori.
Nu doar ca „slide de trend”, ci cu detalii concrete: ce modele, ce date, ce rezultate, ce plan pe 12–24 luni.
De ce contează asta pentru viitorul IT-ului românesc
Povestea GoCardless vs. Mollie arată un lucru simplu: evaluările pot urca rapid, dar pot și coborî la fel de repede dacă nu construiești un avantaj real și defensibil.
Pentru IT-ul românesc, următorii 3–5 ani vor fi despre companii care:
- trec de la outsourcing clasic la produse SaaS inteligente;
- folosesc AI nu doar ca „buzzword”, ci ca motor de eficiență și inovație;
- își pregătesc evaluările, rundele și exit-urile cu date și automatizări solide în spate.
Dacă vrei ca firma ta să nu fie următorul „unicorn” vândut sub valoarea rundei anterioare, merită să privești AI nu ca pe un cost, ci ca pe asigurarea ta de evaluare.
Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” merge exact în direcția asta: să arate, cu exemple concrete, cum pot companiile locale să construiască produse mai inteligente, operațiuni mai eficiente și, la final, business-uri care valorează mai mult – nu doar pe hârtie, ci și la exit.