ИИ-агенты, способные самостоятельно выполнять задачи, ранее поручавшиеся сотрудникам, меняют бизнес-модель разработчиков программного обеспечения. Долгое время основанные на лицензиях и подписках, оплачиваемых за пользователя, эти вендоры вынуждены пересматривать свои тарифы, чтобы лучше учитывать характер использования и создаваемую ценность. Этот вопрос был в центре круглого стола, посвященного монетизации ИИ в софтверной отрасли, в котором участвовали Анн Грез, директор по партнерствам в Lefebvre Dalloz, Майкл Мансар, директор по стратегии в Zuora, и Франсуа Канделон, партнер в Seven2.
Обсуждение выявило парадокс. Компании ускоряют инвестиции в ИИ, но все еще испытывают трудности с оценкой экономической отдачи. Рост бюджетов не обязательно приводит к возврату инвестиций, соответствующему ожиданиям.
Ценообразование за пользователя поставлено под сомнение
Десятилетиями разработчики получали основную часть доходов от продажи лицензий, а затем SaaS-подписок, оплачиваемых по количеству пользователей. С появлением ИИ-агентов эта модель показывает свои пределы. Взяв на себя задачи, ранее выполнявшиеся сотрудниками, эти агенты могут сократить необходимое количество лицензий в компаниях. Примером служит служба поддержки клиентов. Там, где традиционные программы предоставляли инструменты консультантам, ИИ-агенты теперь могут напрямую решать часть запросов. По словам Майкла Мансара, они могут таким образом автономно обрабатывать от 60 до 70% запросов, в зависимости от решений и контекстов.
Эта эволюция меняет саму природу предложения. Разработчики продают уже не просто инструмент для облегчения работы сотрудников, а решение, способное выполнять некоторые задачи вместо них. Если агенты сокращают количество человеческих лицензий, регулярные доходы поставщиков рискуют уменьшиться, даже когда их решения создают большую ценность. Модель усложняется и со стороны затрат. Традиционное ПО обычно генерирует ограниченные предельные издержки на каждого дополнительного пользователя, тогда как решения на основе генеративного ИИ влекут переменные расходы, связанные с объемом запросов, сложностью обработки и потреблением токенов — единиц текста, обрабатываемых моделями. Как подчеркивает Майкл Мансар, « цена токенов имеет тенденцию падать, но потребление растет гораздо быстрее, чем падение цен ».
Четыре основных подхода к ценообразованию
Намечается несколько моделей ценообразования. Первая заключается в том, чтобы выставлять счет за ИИ-агента как за дополнительный ресурс, по аналогии с сотрудником. Она проста для понимания, но может быстро показать свои пределы, когда активность агента резко увеличивает затраты на использование. Вторая основана на оплате по факту потребления: клиент платит в зависимости от использованных ресурсов, будь то запросы, токены или операции. Эта модель позволяет разработчикам лучше компенсировать свои операционные расходы, не гарантируя, что выставленная сумма соответствует реально созданной ценности. « Не факт, что если мой ИИ работает, я создаю ценность », — напоминает Майкл Мансар.
Третий подход заключается в том, чтобы выставлять счет за каждую операцию, выполненную ИИ, будь то обработанный запрос клиента, обновленная запись или выполненная задача. Наконец, некоторые поставщики рассматривают ценообразование, напрямую связанное с достигнутыми результатами, когда клиент платит в зависимости от производительности или достигнутой экономии, возможно, в рамках распределения выгод. Этот путь кажется привлекательным, но он предполагает точное определение ожидаемых результатов, возможность их измерения и согласие о доле ценности, приписываемой ИИ. По этой причине участники считают, что эта модель не должна утвердиться в краткосрочной перспективе.
Гибридные модели берут верх
Ни один из этих подходов не утвердился в качестве универсального решения. Разработчики отдают предпочтение схемам, сочетающим несколько режимов ценообразования, чтобы совместить стабильность доходов и контроль над затратами. Эти модели обычно сочетают базовую подписку, гарантирующую минимальный уровень обслуживания, с дополнительной оплатой, связанной с потреблением. Таким образом поставщики обеспечивают часть своих доходов, в то время как клиенты сохраняют определенную предсказуемость своих расходов.
Согласно оценкам, представленным на круглом столе, такие схемы теперь составляют от 70 до 80% рынка. Системы предоплаченных кредитов также вызывают новый интерес. Компании заранее покупают объем ресурсов, который затем используют по мере необходимости, по логике, напоминающей старые тарифы мобильной связи.
