Възвръщаемост на инвестициите под 5 процента? Защо трябва незабавно да спрете да плащате за функции, „захранвани от изкуствен интелект“

Лицензи за изкуствен интелект: Безсмислена работа за милиарди долари: Новият ценови модел, който сега предизвиква паника сред софтуерните гиганти

В момента милиарди се влагат в изкуствен интелект, но разочарованието в заседателните зали нараства. Причината не е технологичен, а структурен провал: остарели модели на ценообразуване. Тези, които плащат за автономни агенти с изкуствен интелект и интелигентни работни процеси, използвайки същите лицензи на работно място (на потребител) или изцяло въз основа на потреблението, както при традиционния софтуер, често финансират само надеждата за ефективност – без никаква гаранция за измерима добавена стойност. Проучванията показват драматичен процент на неуспех при проектите с изкуствен интелект и нарастващи, неконтролирани разходи в бизнес звената. Но пазарът на SaaS е изправен пред тектонична промяна: ерата на ценообразуването, базирано на резултатите, настъпва. Следната статия разглежда защо плащането само за достъп е отживелица, защо много доставчици се съпротивляват на промяната и как интелигентните компании могат радикално да променят динамиката на преговорите в своя полза през 2026 г.

Свързано с това:

• UNFRAME.AI: Спрете да плащате за изкуствен интелект, който не можете да измерите. Изберете ценообразуване, базирано на резултатите

Спрете да плащате за изкуствен интелект, който не доказва нищо

Тези, които не могат да измерват резултатите, само финансират надеждите на другите

Най-неудобното мълчание във всеки разговор за продажби на корпоративен изкуствен интелект възниква именно когато някой зададе следния въпрос: Каква част от бюджета ви за изкуствен интелект е обвързана с измерими бизнес резултати? Не с функции, рекламирани като „задвижвани от изкуствен интелект“ в продуктов лист. Не с лицензни места, които са били осигурени, въпреки че процентът на използване едва надвишава десет процента. А с реални резултати, които се появяват в тримесечен отчет, измерване на времето за процес или одитиран дневник за подобрения. Всеки, който отговори на този въпрос с „не съм напълно сигурен“, е в добра компания. И ще плати цена, която далеч надхвърля очевидната.

Ценовият модел на отминала епоха

Моделът на лицензиране „на работно място“ се появи във време, когато стойността на софтуера се увеличаваше директно с броя на човешките потребители. Повече места в Salesforce означаваха повече търговски представители, регистриращи дейности. Повече места в Slack означаваха повече екипи, които комуникират помежду си. Връзката между достъп и стойност никога не е била перфектна, но основната ѝ посока беше разбираема: Доставчикът таксуваше за достъп, а купувачът приемаше, че стойността ще последва.

Изкуственият интелект коренно разклати това предположение. Когато агент с изкуствен интелект разрешава заявка за поддръжка, извлича данни от договор или преглежда документ за съответствие, стойността не се създава от човек, седнал пред екран. Тя се създава от работен процес, който може дори да няма директен потребител. Таксуването на работно място за функционалност с изкуствен интелект е като таксуването на офис за електричество: мерната единица няма нищо общо с мерната единица стойност.

И все пак, точно това е преобладаващата практика на пазара на корпоративния изкуствен интелект: потребителска такса, добавена към съществуващ лиценз за платформа, фиксиран годишен абонамент за инструмент, който може да доведе до резултати, които купувачът не може да определи количествено. Според индекса за управление на SaaS от Zylo за 2026 г., базиран на анализа на повече от 40 милиона SaaS лиценза и 75 милиарда долара управлявани разходи, 78% от ИТ ръководителите съобщават за неочаквани разходи от модели на ценообразуване, базирани на употреба, или модели на ценообразуване, базирани на изкуствен интелект. Това не е провал в бюджетирането от страна на отделни компании; това е структурно несъответствие между това как изкуственият интелект създава стойност и как доставчиците генерират приходи.

Нещо повече, контролът върху разходите за SaaS все повече се измества от ИТ отдела: Според същия доклад, бизнес отделите вече контролират 81% от разходите за SaaS, докато ИТ е пряко отговорен само за 15%. В същото време разходите за приложения, базирани на изкуствен интелект, са се увеличили със 108% на годишна база и с цели 393% в големи компании с над 10 000 служители. Ръстът е реален. Контролируемостта обаче често не е такава.

Какво всъщност означава ценообразуването, базирано на резултатите

Ценообразуването, базирано на резултатите, е просто по концепция, но сложно по изпълнение. Доставчикът получава заплащане, когато купувачът получи стойност, а не когато купувачът получи достъп или консумира токени, а когато се постигне определен бизнес резултат.

Разликата между ценообразуването, базирано на употреба, и ценообразуването, базирано на резултати, е по-значителна, отколкото повечето оценки признават. Ценообразуването, базирано на употреба – на токен, на API повикване, на заявка – е по-добро от модела, базиран на място, защото корелира с активността. Но активността не е стойност. Хиляди API повиквания, които водят до нереалистични резултати или неподходящи извличания, са безполезни за купувача. Ценообразуването, базирано на употреба, измества риска от разходите от доставчика към купувача, без да измества риска от производителността по никакъв начин.

Ценообразуването, базирано на резултатите, променя и двата фактора. Доставчикът печели пари само ако изкуственият интелект достави нещо, което купувачът е определил като ценно преди началото на ангажимента. Това може да бъде документ, обработен с определен праг на точност, автоматизиран работен процес с измеримо намаляване на времето на цикъла или завършен одит за съответствие с проследим лог. Резултатът е уточнен, критериите за измерване са договорени и търговските отношения произтичат от това.

Най-добрият пример от реалния свят идва от Intercom: Компанията таксува 0,99 долара за успешно разрешен билет за поддръжка от своя AI агент, Fin. Bessemer Venture Partners, в своя наръчник за ценообразуване на AI от 2026 г., описва този подход като златен стандарт за ценообразуване, базирано на резултатите. Моделът работи, защото стойността е точно дефинираема: Билетът се счита за разрешен или не. Метриката е двоична, защитена от несанкционирана промяна и е пряко свързана с фактор за разходите в организацията на купувача.

Основната структурна логика обяснява и защо моделът е по-лесен за внедряване в определени области, отколкото в други. Gartner вече прогнозира, че до 2025 г. над 30% от SaaS решенията за предприятия ще включват компоненти, базирани на резултатите, в сравнение с около 15% през 2022 г. Simon-Kucher & Partners установиха в скорошно проучване, че 86% от купувачите предпочитат модели на ценообразуване, базирани на употреба или резултати, пред традиционните лицензи за работни места. Пазарът сигнализира ясна посока. Въпросът не е дали, а колко бързо.

Разликата в възвръщаемостта на инвестициите в изкуствения интелект: Милиарди, похарчени без доказателства

Необходимостта от тази трансформация произтича от данни, които би трябвало да са неприятно познати на бизнес звената, отговорни за ИИ. Всеобхватно проучване на RAND Corporation документира, че повече от 80 процента от всички проекти за ИИ в компаниите се провалят, без да постигнат обещаните бизнес резултати – процент на неуспех два пъти по-висок от този на традиционните ИТ инициативи. Изследователи от MIT, в отделен доклад, установяват още по-висок процент от 95 процента за генеративни проекти за ИИ, които не успяват да осигурят измерима възвръщаемост на инвестициите (ROI).

Проучване на Forbes от 2025 г., в което са анкетирани няколко хиляди ръководители по целия свят, рисува подобна отрезвяваща картина: по-малко от един процент от анкетираните ръководители по целия свят съобщават, че тяхната организация е постигнала значителна възвръщаемост на инвестициите (ROI) – определена като увеличение на рентабилността или спестяване на разходи с повече от 20 процента. Само три процента съобщават за умерена ROI между 10 и 20 процента. По-голямата част – повече от 53 процента – описват възвръщаемост между един и пет процента. В същото време 39 процента от ръководителите посочват измерването на ROI като едно от най-големите си предизвикателства.

Тази разлика в измерването не е просто аналитичен проблем. Това е проблем със структурните стимули. Ако приходите на доставчика не са обвързани с резултатите на купувача, нито една от страните няма структурен стимул да диагностицира защо дадено внедряване не работи. Доставчикът е спечелил парите си. Купувачът е получил достъп. Фактът, че нищо измеримо не се е случило, е проблем на всички – и ничий приоритет.

Моделът се повтаря с известна редовност: Първо, изкуственият интелект беше закупен под натиск от общественото мнение, без ясно определение за успех. След това бяха създадени вътрешни табла за управление, пълни с показатели за активност, без връзка с отчета за печалбите и загубите. И накрая, дойде първото подновяване на договора – и никой не можеше да обясни за какво всъщност плаща. Bessemer Venture Partners уместно го описва в своята тактика: позиционирането на мека възвръщаемост на инвестициите, което все още работеше през 2025 г. под мотото „Внедряване на изкуствен интелект на всяка цена“, сега се сблъсква с реалността на цикъла на подновяване през 2026 г. – и просто обещанията не подновяват договорите.

Защо доставчиците отхвърлят модела – и какво разкрива това

Възраженията, повдигнати от доставчиците срещу ценообразуването, базирано на резултатите, са предвидими и показателни. Стандартният репертоар включва три аргумента: резултатите са трудни за определяне, вътрешната готовност на купувача влияе върху резултатите и доставчикът не може да контролира всички променливи. И трите възражения са фактически верни. Нито едно от тях обаче не представлява валиден аргумент за продължаване на плащането за ИИ, който не дава резултати.

Всеки, който честно анализира тези аргументи, ще разпознае истинския сигнал: Доставчик, който отказва да обвърже ценообразуването с резултатите, показва собствената си увереност в продукта си. Ако изкуственият интелект работи, ценообразуването, базирано на резултатите, е по-изгодно за доставчика, а не по-малко. Той печели пари с всяко успешно внедряване, купувачът се превръща в референтен клиент с количествено измерими резултати, а разходите за продажби за следващото внедряване намаляват значително. Доставчиците, които отхвърлят този модел, често са тези, чийто продукт предоставя впечатляващи демонстрации, но само посредствени производствени резултати.

Заслужава си обаче да се разгледа един критичен контрааргумент. Parloa, доставчик на ИИ, специализиран в разговорен ИИ, твърди, че макар ценообразуването, базирано на резултатите, да изглежда като насърчаващо взаимни интереси, на практика то често превръща печалбите от ефективност на компанията в приходи за доставчика. Ако агент с ИИ се представи толкова добре, че разходите за процеса намалеят значително, доставчикът участва непропорционално в тази стойност при модел, базиран на резултатите – въпреки че може да е допринесъл само с малка част за основните подобрения в ефективността. Това напрежение е реално и обяснява защо много експерти разглеждат хибридните модели като по-прагматично решение: базова такса, която покрива разходите за платформата и внедряването, комбинирана с такси, базирани на резултатите, които се мащабират с предоставената стойност.

Структурната промяна на SaaS пазара

Съпротивата на много утвърдени доставчици към новите ценови модели може да се обясни и с финансовата архитектура на класическия SaaS бизнес модел. Ценообразуването, базирано на места, доведе до дълги, предвидими оставащи договорни условия – т. нар. Оставащо задължение за изпълнение (RPO) – защото клиентите подписваха многогодишни договори за фиксиран брой лицензи. Моделите, базирани на употреба и резултати, свиват тази сигурност на планирането в две посоки: Договорните условия се скъсяват, защото купувачите се колебаят да се ангажират с обеми на употреба, които не могат да предвидят. Освен това съотношението на ангажираните към гъвкавите разходи се измества в полза на гъвкавостта на купувача.

Последиците от оценката са незабавни. През първите месеци на 2026 г. масивна преоценка на пазара на софтуер предизвика спад, който заличи близо един трилион щатски долара пазарна капитализация за софтуерните компании. Индексът SaaS бенчмарк падна с 6,5% през 2025 г., докато S&P 500 се повиши със 17,6%. Медианният коефициент на приходи за софтуерните компании спадна от над седем пъти до под пет пъти за малко повече от година. За разлика от това, компаниите, които внедриха хибридни модели на ценообразуване, отчитат 38% по-висок ръст на приходите и 38% по-високо задържане на нетните приходи в сравнение с доставчиците на чист абонамент, според проучване на LEK Consulting.

Bloomberg прогнозира, че ценообразуването, базирано на абонамент, може да намалее от сегашните си 60% до около 30% от всички софтуерни модели в рамките на едно десетилетие, докато моделите, базирани на резултатите, все повече запълват освободеното пространство. Gartner изчислява, че 70% от компаниите ще предпочетат моделите на ценообразуване, базирани на употреба, пред моделите, базирани на места, до края на 2026 г. Посоката на тази промяна не е двусмислена; само скоростта остава неясна.

Управлявана AI платформа - Изображение: Xpert.Digital

Тук ще научите как вашата компания може да внедри персонализирани решения с изкуствен интелект бързо, сигурно и без високи бариери за навлизане.

Управляваната AI платформа е вашето цялостно и безпроблемно решение за изкуствен интелект. Вместо да се занимавате със сложни технологии, скъпа инфраструктура и продължителни процеси на разработка, вие получавате готово решение, съобразено с вашите нужди, от специализиран партньор – често само в рамките на няколко дни.

Ключовите предимства накратко:

⚡ Бързо внедряване: От идея до готово за употреба приложение за дни, а не за месеци. Ние предлагаме практични решения, които създават незабавна добавена стойност.

🔒 Максимална сигурност на данните: Вашите чувствителни данни остават при вас. Гарантираме сигурна и съвместима обработка без споделяне на данни с трети страни.

💸 Без финансов риск: Плащате само за резултати. Високите първоначални инвестиции в хардуер, софтуер или персонал са напълно елиминирани.

🎯 Фокусирайте се върху основния си бизнес: Концентрирайте се върху това, което правите най-добре. Ние се грижим за цялостното техническо внедряване, експлоатация и поддръжка на вашето AI решение.

📈 Готов за бъдещето и мащабируем: Вашият изкуствен интелект расте с вас. Ние гарантираме непрекъсната оптимизация и мащабируемост и гъвкаво адаптираме моделите към новите изисквания.

Повече информация тук:

• Управлявана платформа с изкуствен интелект

Какво трябва да изискват купувачите преди подписването на следващия договор

Всеки, който понастоящем оценява платформи с изкуствен интелект за бизнеса, се нуждае от солидна рамка за прилагане на ценообразуване, базирано на резултатите, на практика. Първата и най-важна стъпка е дефинирането на резултата преди началото на оценката – не като абстрактно обещание за ефективност, а като специфичен, измерим показател, свързан с бизнес процес, който компанията вече следва. Това може да включва документи, обработвани ежедневно, средното време за цикъл на преглед, процента на грешки при извличане на данни или производителността на проверките за съответствие. Ако такова измерване не е възможно със съществуващата инфраструктура, тя първо трябва да бъде изградена или да се избере друга отправна точка.

Втората стъпка е период на доказателство за стойността на собствените данни на компанията. Не демо версия на тестов режим с примерни данни, внимателно подготвени за целите на презентацията. Внедряване в собствената им среда, свързано със собствените им системи и работещо върху документите и работните потоци, реално използвани в производството. Компаниите, които структурират оценките по този начин, избягват пропастта в производителността, която довежда повечето програми с изкуствен интелект до застой след ранните успехи – защото те вече са валидирали производителността на производството, преди да се ангажират с бюджет.

Третата стъпка се отнася до самата структура на договора: ценообразуване, което се мащабира със стойността, а не с потреблението. Идеалната структура е базов ангажимент, покриващ разходите за платформата и внедряването, допълнен от такси, базирани на резултатите, които се мащабират, когато изкуственият интелект генерира измерими резултати. Това осигурява на доставчика предвидими приходи за усилията му за внедряване, докато растежът на договора е обвързан с растежа на стойността за купувача. Рискът за купувача е ограничен. Потенциалът на доставчика е неограничен, но е обвързан с резултатите.

Четвъртата стъпка, която често се пренебрегва, е отговорността на доставчика за сроковете за внедряване. Ако ценообразуването е базирано на резултатите, но внедряването отнема девет месеца, преди да бъдат измерени каквито и да било резултати, моделът е базиран на резултатите на теория, но на практика е класическа загуба на време и материали. Платформата трябва да заработи в рамките на дни, а не на месеци, така че измерването на резултатите да започне достатъчно бързо, за да се вземе информирано решение за обществена поръчка в рамките на един бюджетен цикъл.

Тестът за подновяване: Какво отличава 2026 г. от 2025 г

Договорите за ИИ, които ще са валидни до първото им подновяване през 2026 и 2027 г., са тези, при които някой може да посочи число и да каже: „Ето какво получихме.“ Няма табло, пълно с показатели за активност. Няма отчет за употреба. Резултат, който съответства на бизнес казуса, оправдал покупката.

Този сценарий се разиграва точно сега. През пролетта на 2026 г. Salesforce отчете 800 милиона долара годишен повтарящ се приход на Agentforce, базиран на 29 000 сделки, базирани на резултати – данни, които демонстрират търговската жизнеспособност на модела в голям мащаб. От другата страна на масата, купувачите все по-често са придружени в дискусиите за подновяване от финансови директори, изискващи твърди доказателства за възвръщаемост на инвестициите и устойчива икономика на единиците. Пазарът на обещания за ИИ, който беше щедро финансиран през 2023 г. и 2024 г., сега се сблъсква с пазара на резултати от ИИ, който ще бъде уреден през 2026 г.

Предимството на ценообразуването, базирано на резултатите, се простира отвъд обикновената комерсиализация. Моделът действа като структуриран императив за дисциплинираното внедряване, което повечето програми с изкуствен интелект пропускат. Когато доставчикът се плаща само за резултати, всяка дискусия относно качеството на данните, архитектурата на интеграция, приемането от потребителите и дизайна на процесите се провежда преди внедряването, а не след първия неуспешен тримесечен преглед. Стимулът за щателна подготовка не е морален, а финансов. Това е далеч по-надеждният механизъм.

Структурни последици за компанията

Ценообразуването, базирано на резултатите, е нещо повече от просто търговски модел. То трансформира вътрешната организационна логика и от двете страни на договора. От страна на доставчика, този модел означава, че способността за измерване на резултатите трябва да стане част от продукта – а не просто допълнителна мисъл за екипа за успех на клиентите. Доставчиците, които приемат това сериозно, изграждат табла за управление, които показват на купувача доставената стойност в реално време: спестено време, подобрено качество, намален риск. Тази видимост сама по себе си се превръща в диференциращ фактор на пазар, където технологичните възможности стават все по-хомогенни.

От страна на купувача, моделът изисква първоначална инвестиция в измеримост, от която много организации се въздържат. Тези, които не са проследявали систематично времената за обработка, не могат да се съгласят с намаляването на цикъла като договорна метрика. Макар че това първоначално може да звучи като пречка, всъщност е полезен филтър. Организациите, които не са в състояние да дефинират показатели за договори, базирани на резултати, обикновено не са в състояние успешно да мащабират внедряванията на ИИ – независимо от модела на ценообразуване. Изискването за измерване налага нивото на оперативна зрялост, което така или иначе би било от съществено значение за продуктивното използване на ИИ.

Наръчникът на Bessemer Venture Partners обобщава сбито основната логика: изкуственият интелект не монетизира достъпа. Той монетизира резултатите. Компании като Intercom, EvenUp и Leena AI синхронизират целите си организационни и продажбени модели с извършената работа: решени заявки, попълнени документи и финализирани прегледи. Победителите ще таксуват за това, което техният изкуствен интелект генерира, а не за това, което струва или до което предоставя достъп. Метриката за изчисление не е просто решение за фактуриране. Това е ангажимент към това, което цените, каква е стойността на системата – и това, което сте готови да докажете с възвръщаемостта си.

Дисбалансът на силите и кой го използва

Всеки, който разбира динамиката на силите на настоящия пазар за обществени поръчки в областта на изкуствения интелект, ще разпознае временна асиметрия, облагодетелстваща добре подготвените купувачи. Конкуренцията сред доставчиците на ИИ стана изключително интензивна в няколко категории, а процентите на подновяване на пилотните програми са под натиск. Доставчиците, които през 2025 г. продаваха само с обещания, сега преговарят за удължаване на договорите с клиенти, които искат да видят осезаеми резултати. Това създава преговорна позиция, която не съществуваше през 2024 г.

Купувачите, които сега влизат в преговори за обществени поръчки с ясни дефиниции за резултатите, рамка за доказателство за стойност и хибридна структура на договора, са в значително по-силна преговорна позиция от тези, които пристигат само с функционална спецификация и приблизителна оценка за потребление. Данните – 78 процента неочаквани разходи, 80 процента неуспешни проекти, по-малко от един процент значителна възвръщаемост на инвестициите – им предоставят най-силния аргумент. Методологията предоставя инструмента.

Това е особено вярно за средни и големи компании, които правят значителни разходи за приложения, базирани на изкуствен интелект, без да са изградили съответната управленска инфраструктура. Докладът на Zylo показва, че разходите за приложения, базирани на изкуствен интелект, в големите компании са се увеличили с почти 400 процента – често чрез кредитни карти на служителите и отчети за разходите – преди ИТ екипите дори да успеят да реагират. Така нареченият ефект на скрит изкуствен интелект не е страничен феномен, а структурна характеристика на текущия цикъл на внедряване, който ще стане напълно видим по време на преговорите за подновяване през 2026 и 2027 г.

Отвъд ценообразуването: По-широкият период на зреене

Това, което се случва на пазара на обществени поръчки с изкуствен интелект, не е просто изолиран ценови феномен. Това е съзряването на технологията, което отбелязва прехода ѝ от експериментален към производствен режим. Докладът за възвръщаемостта на инвестициите в изкуствен интелект на Google Cloud за 2025 г., базиран на глобално проучване сред над 3400 бизнес лидери, описва нов етап на зрялост на изкуствения интелект – така наречената „ера на агентите“ – в която агентите на изкуствения интелект работят автономно в рамките на определени параметри, за да постигнат измерими бизнес резултати. 88-те процента от лидерите на агенти в областта на изкуствения интелект, които са докладвали за конкретни резултати в това проучване, се различават от мнозинството предимно по един ключов аспект: способността им прецизно да измерват резултатите и да ги привеждат в съответствие със стратегическите цели.

Ценообразуването, базирано на резултатите, е търговският израз на тази зрялост. То предполага това, което зрелите внедрявания на изкуствен интелект вече изискват: ясни дефиниции на процесите, високо качество на данните, чиста архитектура на интеграция и инструменти за измерване, пряко свързани с бизнес резултатите. Компаниите, които поемат по този път, ще плащат по-малко за надежда и повече за въздействие. Това не е романтична визия за по-справедлива технологична икономика. Това е трезво описание на това кои договорни структури ще оцелеят през следващите цикли на подновяване.

Истинският въпрос за купувачите вече не е дали ценообразуването, базирано на резултатите, е правилната посока. Gartner, Bloomberg, Simon-Kucher, Bessemer Venture Partners и предпочитанията за покупка на 86% от купувачите сочат в една и съща посока. Ключовият въпрос е дали техният собствен процес на снабдяване може да бъде адаптиран достатъчно бързо, за да се възползва от преговорната позиция, която тази фаза на зреене предлага в краткосрочен план – преди пазарът да се консолидира отново и доставчиците да могат отново да диктуват условията.

Квази-вътрешно решение: Как Xpert.Digital запълва оперативните пропуски в B2B маркетинга и продажбите – Интелигентен бизнес, управляван от съдържание - Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital е индустриален център за B2B, базиран на данни, ръководен от Konrad Wolfenstein . Компанията действа като външно, квази-вътрешно решение за индустриални партньори, запълвайки оперативните пропуски в маркетинга, съдържанието и продажбите – без да се изискват допълнителни ресурси от страна на клиента.

Повече информация тук:

• Квази-вътрешно решение: Как Xpert.Digital запълва оперативните пропуски в B2B маркетинга и продажбите – Smart Content-Driven Business

☑️ Нашият бизнес език е английски или немски

☑️ НОВО: Кореспонденция на родния ви език!

Konrad Wolfenstein

Аз и моят екип с удоволствие ще бъдем на ваше разположение като ваш личен съветник.

Можете да се свържете с мен, като попълните формата за контакт тук [email protected]:или просто ми се обадите на +49 7348 4088 965. Моят имейл адрес е

Очаквам с нетърпение нашия съвместен проект.

☑️ Подкрепа за МСП в стратегията, консултирането, планирането и внедряването

☑️ Създаване или пренасочване на дигиталната стратегия и дигитализация

☑️ Разширяване и оптимизиране на международните процеси на продажби

☑️ Глобални и дигитални B2B търговски платформи

☑️ Pioneer Развитие на бизнеса / Маркетинг / PR / Търговски панаири