Povestea GoCardless arată cum evaluarea unui unicorn poate coborî rapid. Vezi cum influențează AI valoarea companiilor IT și fintech și ce pot face firmele românești acum.
De ce contează povestea GoCardless pentru IT-ul românesc
GoCardless a fost evaluat în 2022 la 2,1 miliarde dolari. În decembrie 2025, a acceptat să fie cumpărat pentru 1,1 miliarde dolari de fintech-ul olandez Mollie. Aceeași companie, același produs de bază, alt context, alt preț.
Majoritatea fondatorilor și directorilor din IT ignoră detaliul dureros: valoarea unei companii nu este ceea ce scrie într-un pitch deck, ci ceea ce cineva e dispus să plătească într-un anumit moment de piață. Iar în 2025, investitorii și cumpărătorii se uită obsesiv la un singur lucru: unde este AI în povestea ta de business?
În seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, cazul GoCardless–Mollie e un exemplu excelent ca să vorbim despre ceva foarte practic: cum influențează adoptarea de AI valoarea unei companii software sau fintech și ce pot face concret firmele românești acum, nu „cândva în viitor”.
În articolul acesta:
- vedem ce s-a întâmplat la GoCardless și de ce evaluarea a coborât;
- analizăm ce rol poate juca AI într-un business de plăți digitale;
- traducem totul în pași concreți pentru companii IT din România care vor creștere, exit sau investiții.
Ce s-a întâmplat cu „unicornul” GoCardless
Pe scurt: GoCardless, unicorn britanic de plăți digitale, vândut cu discount față de ultima evaluare.
- Evaluare 2022: 2,1 miliarde dolari (rundă de 312 milioane dolari)
- Sume totale atrase: ~540 milioane dolari în 14 ani
- Tranzacție anunțată: ~1,1 miliarde dolari
- Cumpărător: Mollie, fintech olandez de plăți
- Finalizare estimată tranzacție: jumătatea lui 2026
- Business combinat: peste 350.000 de clienți B2B în Europa
Realitatea este simplă: investitorii au băgat mai mulți bani decât valoarea exitului. Din afară, pare un „down exit”. Din interior, probabil o decizie rațională în context de piață dificil, presiune pe profitabilitate și concurență acerbă în plăți.
De ce scade valoarea unui unicorn
În fintech, evaluările sunt lovite din două direcții:
- Macro și piață: costul capitalului e mai mare decât în 2021–2022, rundele „ieftine” au dispărut, iar multiplii de evaluare s-au comprimat.
- Tehnologie și AI: jucătorii care nu pot arăta clar cum folosesc AI pentru:
- reducerea costurilor operaționale,
- creșterea marjelor,
- diferențiere de competitori, sunt penalizați în negocieri. Nu pentru că „AI e la modă”, ci pentru că fără AI business-ul arată mai scump de operat și mai ușor de copiat.
GoCardless rămâne un business solid, dar întrebarea dură pentru orice fondator este: ai fi putut susține o evaluare mai mare dacă AI era integrat profund în produs, operațiuni și vânzări?
Cum arată prin prisma AI un business de tip GoCardless
Un furnizor de plăți recurente, mandate de debitare directă, reconciliere și colectare are 4 zone mari unde AI face diferența directă în P&L.
1. AI pentru risc, fraudă și credit
Aici se decide mare parte din marjă.
- Modele de detecție a fraudei în timp real, bazate pe pattern-uri de comportament, nu doar reguli fixe.
- Scor de risc pentru comercianți și tranzacții, ajustat dinamic pe baza istoricului, industriei, țării, comportamentului clienților finali.
- Predictibilitate pe cash-flow: cât din volumul procesat va fi contestat, respins, întârziat.
Un motor de risc clasic (reguli, if-uri, scoruri statice) e deja depășit. Un motor AI bun poate reduce pierderile din fraudă cu 30–50% și poate crește acceptarea tranzacțiilor legitime, ceea ce înseamnă direct mai multe venituri și costuri mai mici.
2. AI în operațiuni și suport clienți
Un procesor de plăți rulează mii sau milioane de tichete de suport pe lună.
AI poate:
- automatiza răspunsurile la întrebări repetitive (dispute, status plăți, reconciliere);
- pre-tria tichetele complexe pentru echipele umane;
- genera sumarizări și recomandări pentru agenții de suport.
Rezultate reale pe care le văd companiile care implementează astfel de soluții:
- reducere cu 40–60% a timpului mediu de răspuns,
- scădere vizibilă a costului per tichet,
- NPS și satisfacție clienți mai mari (pentru că răspunsurile sunt rapide și consistente).
3. AI în produs: recomandări și optimizare de preț
Un fintech de plăți poate folosi AI pentru:
- a recomanda comerciantului metode de plată și fluxuri cu conversie mai bună;
- a propune structuri de comision adaptate riscului și volumului;
- a prezice churn-ul comercianților și a declanșa acțiuni de retenție.
Aici, AI nu este „o funcționalitate cool”, ci un motor de venituri. Firmele care vin cu astfel de capabilități pot justifica:
- comisioane mai bune,
- contracte enterprise mai mari,
- acorduri de revenue-share bazate pe performanță.
4. AI în vânzări și marketing B2B
GoCardless + Mollie au împreună peste 350.000 de clienți B2B. Ai nevoie de AI ca să gestionezi eficient un asemenea portofoliu:
- scoring de lead-uri și prioritizare pentru echipele de sales;
- identificarea automată a segmentelor cu potențial de upsell;
- personalizarea mesajelor de outbound și a campaniilor de e-mail;
- previziuni de venit pe cohortă, pe geografie, pe verticală.
Companiile românești care au implementat astfel de instrumente văd frecvent creșteri de 20–30% ale ratei de conversie în vânzări fără să dubleze numărul oamenilor de vânzări.
Ce ar fi putut însemna AI pentru evaluarea GoCardless
Nu știm în detaliu strategia internă GoCardless, dar putem face un exercițiu util pentru orice fondator de IT din România.
Când un cumpărător mare analizează o țintă de achiziție în 2025, pune trei întrebări simple legate de AI:
- Cât AI este deja în produs? Feature-uri reale, nu slide-uri de prezentare.
- Cât AI este în operațiuni? Cât de „lean” e compania în comparație cu alți jucători similari.
- Cât AI protejează „moatul” business-ului? E dificil de copiat ce a construit echipa?
Dacă răspunsurile sunt solide, se întâmplă două lucruri bune în negociere:
- cumpărătorul vede sinergii mai mari și poate justifica un preț mai ridicat;
- riscul perceput scade, deci discountul cerut la evaluare este mai mic.
În scenariul ideal, un fintech de plăți care vine la masă cu:
- motor de risc AI matur,
- automatizare de suport,
- segmentare și pricing AI-driven,
- procese interne optimizate cu AI, poate argumenta credibil un multiplu de evaluare mai mare decât competitorii „tradiționali”, chiar într-o piață rece.
Nu e magie. E matematică:
- cost de operare / tranzacție mai mic,
- fraudă și pierderi reduse,
- venit / client mai mare,
- cost de achiziție client mai mic (CAC).
Aceste patru cifre împing automat sus P&L-ul și, implicit, valoarea companiei.
Ce pot învăța companiile IT și fintech din România
Aici devine relevant pentru tine, dacă ești fondator, CTO sau director de produs într-o firmă românească de software, fintech sau SaaS.
1. Nu mai trata AI ca „proiect de R&D”, ci ca linie directă de P&L
În 2021 îți mai permiteai să spui: „mai vedem cu AI”. În 2025–2026, un investitor serios te va întreba:
„Arată-mi clar în buget: ce impact anual în venituri și costuri generează AI în compania ta?”
Dacă nu poți răspunde la asta în cifre, nu în prezentări frumoase, vei obține:
- term sheet-uri mai slabe,
- evaluări mai mici,
- sau discuții blocate.
2. Începe cu 2–3 use-case-uri concrete, nu cu o strategie de 80 de slide-uri
Pentru majoritatea companiilor IT din România, punctele de început arată așa:
-
AI în suport și operațiuni
- chatbot intern pentru echipa de suport;
- sumarizări automate pentru tichete și apeluri;
- clasare și rutare inteligentă a cazurilor.
-
AI în procesul de dezvoltare software
- asistenți de cod (pair programming AI);
- generare de teste unitare;
- analiză statică și revizuire automată.
-
AI în vânzări și marketing B2B
- scoring de lead-uri;
- generare de propuneri și oferte personalizate;
- segmentare dinamică pentru campanii.
După 3–6 luni, poți avea deja:
- cifre clare de economii de timp;
- productivitate măsurată;
- un story credibil pentru investitori și clienți enterprise.
3. Produs SaaS? Include AI „by design”, nu „later”
Dacă dezvolți un produs SaaS pentru piața globală (exact direcția acestei serii de articole), AI trebuie să fie în ADN-ul produsului:
- recomandări inteligente,
- automatizări bazate pe datele clienților,
- dashboard-uri predictive, nu doar descriptive.
Companiile românești care fac asta de la început au șanse reale să fie văzute ca:
- „smart software provider”,
- și nu doar „un alt furnizor ieftin de development”.
4. Gândește de la început „AI due diligence-ready”
Dacă vrei investiții sau exit în 2–5 ani, pregătește-te pentru întrebări de genul:
- Ce date colectezi și cum le anonimizezi pentru a antrena modele?
- Ce modele folosești (proprii, open-source, comerciale)?
- Cum arată arhitectura ta de date?
- Cum gestionezi riscurile (bias, confidențialitate, securitate)?
Aici se joacă o parte din scorul tău în ochii unui fond sau cumpărător strategic.
Cum ar trebui să gândească acum un CEO de IT din România
În oglinda cazului GoCardless–Mollie, întrebarea onestă este:
„Dacă mâine ar veni cineva să îmi cumpere compania, aș putea arăta clar ce parte din valoarea mea vine din folosirea inteligentă a AI?”
Dacă răspunsul este „nu prea”, nu e un capăt de lume, dar este un semnal clar că:
- planul pe 2026 trebuie să includă inițiative de AI cu impact direct în business;
- echipa de management are nevoie de un limbaj comun despre AI (nu doar buzzwords);
- produsele și serviciile companiei trebuie regândite în logica: „Cum ar arăta asta dacă ar fi construit acum, într-o lume cu AI matur?”
Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” tocmai asta urmărește: să pună reflecții din piață, exemple concrete și un cadru de decizie pe masă, astfel încât companiile locale să nu ajungă în poziția de a accepta evaluări sub potențial doar pentru că au mutat prea târziu în zona AI.
Dacă vrei o companie care să atragă investiții sau să obțină un exit bun în următorii ani, întrebarea nu mai este „folosim AI sau nu?”, ci „unde produce AI valoare măsurabilă în business-ul nostru și cât de repede putem scala ceea ce funcționează?”