Zwrot z inwestycji (ROI) poniżej 5%? Dlaczego warto natychmiast przestać płacić za funkcje „napędzane sztuczną inteligencją”

Licencje na sztuczną inteligencję: miliardowy absurd: nowy model cenowy, który obecnie wywołuje panikę wśród gigantów oprogramowania

Miliardy dolarów są obecnie inwestowane w sztuczną inteligencję, a w zarządach firm narasta rozczarowanie. Przyczyną nie jest usterka technologiczna, lecz strukturalna: przestarzałe modele cenowe. Ci, którzy płacą za autonomiczne agenty AI i inteligentne przepływy pracy, korzystając z tych samych licencji na stanowisko (na użytkownika) lub bazując wyłącznie na zużyciu, co w przypadku tradycyjnego oprogramowania, często finansują jedynie nadzieję na poprawę efektywności – bez żadnej gwarancji wymiernej wartości dodanej. Badania pokazują drastyczny wskaźnik niepowodzeń projektów AI oraz gwałtowny wzrost kosztów w jednostkach biznesowych. Rynek SaaS stoi jednak w obliczu tektonicznej zmiany: nadchodzi era cen opartych na rezultatach. Poniższy artykuł analizuje, dlaczego płacenie za sam dostęp jest przestarzałe, dlaczego wielu dostawców opiera się tym zmianom i jak inteligentne firmy mogą radykalnie zmienić dynamikę negocjacji na swoją korzyść w 2026 roku.

W związku z tym:

• UNFRAME.AI: Przestań płacić za sztuczną inteligencję, której nie da się zmierzyć. Wybierz cennik oparty na efektach

Przestań płacić za sztuczną inteligencję, która niczego nie udowadnia

Ci, którzy nie potrafią zmierzyć rezultatów, jedynie finansują nadzieje innych

Najbardziej niezręczna cisza w każdej rozmowie sprzedażowej o sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie pojawia się właśnie wtedy, gdy ktoś zadaje następujące pytanie: Jaka część budżetu na sztuczną inteligencję jest powiązana z mierzalnymi wynikami biznesowymi? Nie z funkcjami reklamowanymi jako „zasilane przez sztuczną inteligencję” w karcie produktu. Nie z licencjonowaniem stanowisk, które zostały już dostarczone, mimo że wskaźnik wykorzystania ledwo przekracza dziesięć procent. Ale z rzeczywistymi wynikami widocznymi w raporcie kwartalnym, pomiarze czasu procesu lub audytowalnym dzienniku ulepszeń. Każdy, kto odpowie na to pytanie „nie do końca pewien”, jest w dobrym towarzystwie. I zapłaci cenę, która znacznie wykracza poza oczywistość.

Model cenowy minionej epoki

Model licencjonowania na stanowisko pojawił się w czasach, gdy wartość oprogramowania rosła bezpośrednio wraz z liczbą użytkowników. Więcej stanowisk Salesforce oznaczało więcej sprzedawców rejestrujących działania. Więcej stanowisk Slack oznaczało więcej zespołów komunikujących się ze sobą. Związek między dostępem a wartością nigdy nie był idealny, ale jego zasadniczy kierunek był zrozumiały: dostawca pobierał opłatę za dostęp, a kupujący zakładał, że wartość będzie z tym związana.

Sztuczna inteligencja fundamentalnie podważyła to założenie. Kiedy agent AI rozwiązuje zgłoszenie pomocy technicznej, wyodrębnia dane z umowy lub przegląda dokument zgodności, wartość nie jest tworzona przez osobę siedzącą przed ekranem. Jest tworzona przez przepływ pracy, który może nawet nie mieć bezpośredniego użytkownika. Opłata za stanowisko w przypadku funkcji AI jest jak opłata za prąd w biurze: jednostka miary nie ma nic wspólnego z jednostką wartości.

Jednak to właśnie ta praktyka dominuje na rynku korporacyjnej sztucznej inteligencji: opłata użytkownika doliczana do istniejącej licencji platformy, stała roczna subskrypcja narzędzia, które może przynieść rezultaty niemierzalne dla kupującego. Według indeksu Zylo 2026 SaaS Management Index, opartego na analizie ponad 40 milionów licencji SaaS i 75 miliardów dolarów wydatków na zarządzanie, 78% dyrektorów IT zgłosiło nieoczekiwane koszty wynikające z modeli cenowych opartych na użytkowaniu lub sztucznej inteligencji. Nie jest to wina budżetowania poszczególnych firm, ale strukturalna rozbieżność między sposobem, w jaki sztuczna inteligencja tworzy wartość, a sposobem, w jaki dostawcy generują przychody.

Co gorsza, kontrola nad wydatkami na SaaS coraz bardziej oddala się od działu IT: według tego samego raportu, działy biznesowe kontrolują obecnie 81% wydatków na SaaS, podczas gdy dział IT odpowiada bezpośrednio za zaledwie 15%. Jednocześnie wydatki na aplikacje natywne dla AI wzrosły o 108% rok do roku, a w dużych firmach zatrudniających ponad 10 000 pracowników nawet o 393%. Wzrost ten jest realny. Kontrola często jednak nie.

Co tak naprawdę oznacza cennik oparty na wynikach

Wycena oparta na wynikach jest prosta w koncepcji, ale skomplikowana w realizacji. Dostawca otrzymuje zapłatę, gdy nabywca otrzyma wartość, a nie gdy nabywca uzyska dostęp lub zużyje tokeny, lecz gdy osiągnięty zostanie określony wynik biznesowy.

Różnica między ceną opartą na użytkowaniu a ceną opartą na wynikach jest znacznie większa, niż przyznają to większość ocen. Cenę opartą na użytkowaniu – za token, za wywołanie API, za zapytanie – można porównać z modelem opartym na liczbie stanowisk, ponieważ koreluje z aktywnością. Jednak aktywność to nie wartość. Tysiące wywołań API, które generują nierealistyczne wyniki lub nieistotne ekstrakcje, są bezwartościowe dla kupującego. Cenę opartą na użytkowaniu przerzuca ryzyko kosztowe z dostawcy na kupującego, nie przenosząc w najmniejszym stopniu ryzyka związanego z wydajnością.

Cennik oparty na wynikach zmienia oba te czynniki. Dostawca zarabia tylko wtedy, gdy sztuczna inteligencja dostarczy coś, co kupujący określił jako wartościowe przed rozpoczęciem współpracy. Może to być dokument przetworzony z określonym progiem dokładności, zautomatyzowany przepływ pracy z mierzalnym skróceniem cyklu lub ukończony audyt zgodności z możliwością śledzenia logów. Rezultat jest określony, kryteria pomiaru są uzgodnione, a z tego wynikają relacje handlowe.

Doskonały przykład z praktyki pochodzi z Intercom: firma pobiera opłatę 0,99 USD za każde pomyślnie rozwiązane zgłoszenie pomocy technicznej przez swojego agenta AI, Fin. Bessemer Venture Partners w swoim podręczniku cenowym AI 2026 opisuje to podejście jako złoty standard w ustalaniu cen opartych na rezultatach. Model ten działa, ponieważ wartość jest precyzyjnie definiowalna: zgłoszenie jest uznawane za rozwiązane lub nie. Metryka jest binarna, odporna na manipulację i bezpośrednio powiązana z czynnikiem kosztowym w organizacji kupującego.

Ukryta logika strukturalna wyjaśnia również, dlaczego model ten jest łatwiejszy do wdrożenia w niektórych obszarach niż w innych. Gartner prognozuje już, że do 2025 roku ponad 30% rozwiązań SaaS dla przedsiębiorstw będzie zawierało komponenty oparte na wynikach, w porównaniu z około 15% w 2022 roku. W niedawnym badaniu Simon-Kucher & Partners stwierdzono, że 86% nabywców preferuje modele cenowe oparte na użytkowaniu lub wynikach zamiast tradycyjnych licencji na stanowiska. Rynek sygnalizuje wyraźny kierunek. Pytanie nie brzmi, czy, ale jak szybko.

Luka w zwrocie z inwestycji w sztuczną inteligencję: miliardy wydane bez dowodów

Konieczność tej transformacji wynika z danych, które powinny być niepokojąco dobrze znane jednostkom biznesowym odpowiedzialnym za sztuczną inteligencję. Kompleksowe badanie przeprowadzone przez RAND Corporation wykazało, że ponad 80% wszystkich projektów AI w firmach kończy się niepowodzeniem, nie przynosząc obiecanych rezultatów biznesowych – wskaźnik niepowodzeń jest dwukrotnie wyższy niż w przypadku tradycyjnych inicjatyw IT. W oddzielnym raporcie badacze z MIT stwierdzili jeszcze wyższy wskaźnik, wynoszący 95%, w przypadku generatywnych projektów AI, które nie przynoszą mierzalnego zwrotu z inwestycji (ROI).

Badanie Forbesa z 2025 roku, w którym przebadano kilka tysięcy dyrektorów na całym świecie, przedstawia podobnie niepokojący obraz: mniej niż jeden procent ankietowanych dyrektorów na całym świecie stwierdził, że ich organizacja osiągnęła znaczący zwrot z inwestycji (ROI) – zdefiniowany jako wzrost rentowności lub oszczędności kosztów o ponad 20 procent. Tylko trzy procent zadeklarowało umiarkowany zwrot z inwestycji (ROI) na poziomie od 10 do 20 procent. Zdecydowana większość – ponad 53 procent – ​​opisała zwroty od jednego do pięciu procent. Jednocześnie 39 procent dyrektorów wskazało mierzenie ROI jako jedno z największych wyzwań.

Ta luka pomiarowa to nie tylko problem analityczny. To problem bodźców strukturalnych. Jeśli przychody dostawcy nie są powiązane z wynikami kupującego, żadna ze stron nie ma bodźców strukturalnych, aby diagnozować, dlaczego wdrożenie nie działa. Dostawca zarobił. Kupujący uzyskał dostęp. Fakt, że nic mierzalnego się nie wydarzyło, jest problemem wszystkich – i niczyim priorytetem.

Ten schemat powtarza się z pewną regularnością: najpierw sztuczna inteligencja została zakupiona pod presją opinii publicznej, bez jasnej definicji sukcesu. Następnie stworzono wewnętrzne panele, pełne wskaźników aktywności, bez związku z rachunkiem zysków i strat (P&L). Wreszcie nastąpiło pierwsze odnowienie umowy – i nikt nie potrafił wyjaśnić, za co właściwie płacą. Bessemer Venture Partners trafnie ujął to w swoim podręczniku: pozycjonowanie miękkiego zwrotu z inwestycji (MPI), które jeszcze działało w 2025 roku pod hasłem „Wdrażanie AI za wszelką cenę”, teraz kłóci się z rzeczywistością cyklu odnawiania umów w 2026 roku – a same obietnice nie przedłużają umów.

Dlaczego dostawcy odrzucają ten model – i co to ujawnia

Zastrzeżenia dostawców wobec cen opartych na rezultatach są przewidywalne i wymowne. Standardowy repertuar obejmuje trzy argumenty: rezultaty są trudne do zdefiniowania, wewnętrzna gotowość nabywcy wpływa na rezultaty, a dostawca nie jest w stanie kontrolować wszystkich zmiennych. Wszystkie trzy zastrzeżenia są uzasadnione. Żaden z nich nie stanowi jednak przekonującego argumentu za dalszym płaceniem za sztuczną inteligencję, która nie przynosi żadnych rezultatów.

Każdy, kto uczciwie przeanalizuje te argumenty, dostrzeże prawdziwy sygnał: dostawca, który odmawia powiązania cen z wynikami, zdradza swoje zaufanie do swojego produktu. Jeśli sztuczna inteligencja działa, ustalanie cen na podstawie wyników jest dla dostawcy bardziej opłacalne, a nie mniej. Zarabiają pieniądze z każdym udanym wdrożeniem, kupujący staje się klientem referencyjnym z wymiernymi rezultatami, a koszty sprzedaży przy kolejnym wdrożeniu znacząco spadają. Dostawcy odrzucający ten model to często ci, których produkt oferuje imponujące demonstracje, ale jedynie przeciętne rezultaty produkcyjne.

Warto jednak rozważyć istotny kontrargument. Parloa, dostawca rozwiązań AI specjalizujący się w sztucznej inteligencji konwersacyjnej, argumentuje, że chociaż model cenowy oparty na rezultatach może pozornie sprzyjać wspólnym interesom, w praktyce często przekłada się on na wzrost wydajności firmy w przychód dostawcy. Jeśli agent AI działa tak dobrze, że koszty procesu znacząco spadają, dostawca ma nieproporcjonalnie duży udział w tej wartości w modelu opartym na rezultatach – nawet jeśli wniósł jedynie niewielki wkład w podstawową poprawę wydajności. To napięcie jest realne i wyjaśnia, dlaczego wielu ekspertów uważa modele hybrydowe za bardziej pragmatyczne rozwiązanie: opłata podstawowa pokrywająca koszty platformy i wdrożenia, w połączeniu z opłatami opartymi na rezultatach, które skalują się wraz z dostarczoną wartością.

Zmiana strukturalna na rynku SaaS

Opór wielu uznanych dostawców przed nowymi modelami cenowymi można również wytłumaczyć architekturą finansową klasycznego modelu biznesowego SaaS. Ceny oparte na liczbie stanowisk skutkowały długimi, przewidywalnymi okresami obowiązywania umów – tzw. zobowiązaniem do utrzymania pozostałej wydajności (RPO) – ponieważ klienci podpisywali wieloletnie umowy na ustaloną liczbę licencji. Modele oparte na użytkowaniu i wynikach ograniczają tę pewność planowania w dwóch kierunkach: okresy obowiązywania umów ulegają skróceniu, ponieważ kupujący wahają się przed zobowiązaniami dotyczącymi wolumenów użytkowania, których nie są w stanie przewidzieć. Co więcej, stosunek wydatków zobowiązanych do elastycznych zmienia się na korzyść elastyczności kupującego.

Konsekwencje wyceny są natychmiastowe. W pierwszych miesiącach 2026 roku, masowa rewaluacja rynku oprogramowania spowodowała spadek, który zniwelował kapitalizację rynkową firm software'owych do prawie biliona dolarów. Indeks SaaS spadł o 6,5% w całym 2025 roku, podczas gdy S&P 500 wzrósł o 17,6%. Mediana mnożnika przychodów dla firm software'owych spadła z ponad siedmiokrotności do poniżej pięciu w ciągu nieco ponad roku. Z kolei firmy, które wdrożyły hybrydowe modele cenowe, odnotowały o 38% wyższy wzrost przychodów i o 38% wyższą retencję przychodów netto niż dostawcy oferujący wyłącznie subskrypcje, według badań LEK Consulting.

Bloomberg przewiduje, że w ciągu dekady model cenowy oparty na subskrypcji może spaść z obecnych 60% do około 30% wszystkich modeli oprogramowania, podczas gdy modele oparte na rezultatach będą coraz częściej wypełniać zwolnioną przestrzeń. Gartner szacuje, że do końca 2026 roku 70% firm będzie preferować modele cenowe oparte na użytkowaniu zamiast modeli opartych na liczbie stanowisk. Kierunek tej zmiany nie jest jednoznaczny; niejasne pozostaje jedynie tempo.

Zarządzana platforma AI — zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane do jej potrzeb rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowe i bezproblemowe rozwiązanie w zakresie sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dostosowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu zaledwie kilku dni.

Najważniejsze zalety w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do gotowej do użycia aplikacji w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość dodaną.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają z Tobą. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmiemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Zapewniamy ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej informacji tutaj:

• Zarządzana platforma AI

Czego muszą żądać kupujący przed podpisaniem kolejnej umowy

Każdy, kto obecnie ocenia platformy AI dla firm, potrzebuje solidnych ram do wdrożenia w praktyce cen opartych na wynikach. Pierwszym i najważniejszym krokiem jest zdefiniowanie rezultatu przed rozpoczęciem oceny – nie jako abstrakcyjnej obietnicy efektywności, ale jako konkretnej, mierzalnej miary powiązanej z procesem biznesowym, w którym firma już działa. Może to obejmować liczbę dokumentów przetwarzanych codziennie, średni czas cyklu przeglądu, wskaźnik błędów w ekstrakcji danych lub przepustowość kontroli zgodności. Jeśli taki pomiar nie jest możliwy przy istniejącej infrastrukturze, należy go najpierw zbudować lub wybrać inny punkt wyjścia.

Drugim krokiem jest okres weryfikacji wartości (proof-of-value) na własnych danych firmy. Nie chodzi o demo w piaskownicy, oparte na przykładowych danych starannie przygotowanych do celów prezentacji. Chodzi o wdrożenie we własnym środowisku, połączone z własnymi systemami i działające na dokumentach i przepływach pracy faktycznie wykorzystywanych w środowisku produkcyjnym. Firmy, które w ten sposób organizują oceny, unikają „klifu wydajnościowego”, który zatrzymuje większość programów AI po początkowych sukcesach – ponieważ przed ustaleniem budżetu zweryfikowały już wydajność produkcji.

Trzeci krok dotyczy samej struktury umowy: cen, które skalują się wraz z wartością, a nie zużyciem. Idealna struktura to zobowiązanie bazowe obejmujące platformę i koszty wdrożenia, uzupełnione o opłaty uzależnione od wydajności, które skalują się wraz z generowaniem przez sztuczną inteligencję mierzalnych rezultatów. Zapewnia to dostawcy przewidywalne przychody z prac wdrożeniowych, a wzrost wartości umowy jest powiązany ze wzrostem wartości dla kupującego. Ryzyko kupującego jest ograniczone. Potencjał dostawcy jest nieograniczony, ale powiązany z wydajnością.

Czwartym, często pomijanym krokiem jest odpowiedzialność dostawcy za harmonogram wdrożenia. Jeśli cena jest oparta na wynikach, a wdrożenie trwa dziewięć miesięcy, zanim jakiekolwiek rezultaty zostaną zmierzone, model teoretycznie opiera się na wynikach, ale w praktyce jest to klasyczna strata czasu i materiałów. Platforma powinna zostać uruchomiona w ciągu kilku dni, a nie miesięcy, aby pomiar wyników rozpoczął się wystarczająco szybko, aby umożliwić podjęcie trafnej decyzji zakupowej w ramach jednego cyklu budżetowego.

Test odnowienia: co odróżnia rok 2026 od roku 2025

Kontrakty AI, których pierwsze odnowienie nastąpi w 2026 i 2027 roku, to te, w których można wskazać konkretną liczbę i powiedzieć: „To jest to, co otrzymaliśmy”. Brakuje pulpitu nawigacyjnego pełnego metryk aktywności. Brakuje raportu użytkowania. Wynik, który odzwierciedla uzasadnienie biznesowe uzasadniające zakup.

Ten scenariusz rozgrywa się właśnie teraz. Wiosną 2026 roku firma Salesforce odnotowała 800 milionów dolarów rocznego przychodu (ARR) Agentforce na podstawie 29 000 transakcji opartych na wynikach – dane te potwierdzają komercyjną opłacalność tego modelu na dużą skalę. Z drugiej strony, kupującym w rozmowach o odnowieniu coraz częściej towarzyszą dyrektorzy finansowi, którzy domagają się twardych dowodów zwrotu z inwestycji (ROI) i zrównoważonej ekonomiki jednostkowej. Rynek obietnic AI, hojnie finansowany w latach 2023 i 2024, zderza się obecnie z rynkiem wyników AI, który zostanie rozstrzygnięty w 2026 roku.

Zaleta cennika opartego na wynikach wykracza poza samą komercjalizację. Model ten działa jak ustrukturyzowany imperatyw dla zdyscyplinowanego wdrożenia, którego pomija większość programów AI. Gdy dostawca otrzymuje wynagrodzenie wyłącznie za wyniki, każda dyskusja na temat jakości danych, architektury integracji, akceptacji użytkowników i projektu procesów odbywa się przed wdrożeniem – a nie po pierwszej nieudanej kwartalnej analizie. Motywacja do gruntownego przygotowania nie ma charakteru moralnego, lecz finansowego. To zdecydowanie bardziej niezawodny mechanizm.

Konsekwencje strukturalne dla firmy

Wycena oparta na wynikach to coś więcej niż tylko model komercyjny. Zmienia ona wewnętrzną logikę organizacyjną po obu stronach kontraktu. Dla dostawcy model ten oznacza, że ​​możliwość pomiaru wyników musi stać się częścią produktu – a nie jedynie dodatkiem do pracy zespołu ds. sukcesu klienta. Dostawcy, którzy traktują to poważnie, tworzą panele, które pokazują klientowi dostarczoną wartość w czasie rzeczywistym: zaoszczędzony czas, lepszą jakość, mniejsze ryzyko. Sama ta przejrzystość staje się czynnikiem wyróżniającym na rynku, na którym możliwości technologiczne stają się coraz bardziej jednorodne.

Po stronie kupującego model ten wymaga początkowej inwestycji w mierzalność, której wiele organizacji unika. Ci, którzy nie śledzili systematycznie czasu trwania procesów, nie mogą zgodzić się na skrócenie cyklu jako wskaźnik kontraktowy. Choć może to początkowo brzmieć jak przeszkoda, w rzeczywistości jest to użyteczny filtr. Organizacje, które nie są w stanie zdefiniować wskaźników dla kontraktów opartych na wynikach, zazwyczaj nie są w stanie skutecznie skalować wdrożeń AI – niezależnie od modelu cenowego. Wymóg pomiaru wymusza poziom dojrzałości operacyjnej, który i tak byłby niezbędny do produktywnego wykorzystania AI.

Podręcznik Bessemer Venture Partners zwięźle podsumowuje sedno problemu: sztuczna inteligencja nie monetyzuje dostępu. Monetyzuje wyniki. Firmy takie jak Intercom, EvenUp i Leena AI dostosowują swoje modele organizacyjne i sprzedażowe do dostarczanej pracy: rozwiązanych zgłoszeń, skompletowanych dokumentów i sfinalizowanych przeglądów. Zwycięzcy będą pobierać opłaty za to, co generuje ich sztuczna inteligencja – a nie za koszty lub dostęp, do którego zapewnia. Wskaźnikiem do obliczeń nie jest po prostu decyzja o rozliczeniu. To zobowiązanie wobec tego, co cenisz, ile wart jest system – i co jesteś gotów udowodnić swoimi zyskami.

Nierównowaga sił i kto ją wykorzystuje

Każdy, kto rozumie dynamikę sił na obecnym rynku zamówień publicznych w obszarze AI, dostrzeże tymczasową asymetrię faworyzującą dobrze przygotowanych nabywców. Konkurencja między dostawcami AI stała się niezwykle zacięta w kilku kategoriach, a wskaźniki odnowień programów pilotażowych są pod presją. Dostawcy, którzy w 2025 roku sprzedawali usługi jedynie za pomocą obietnic, teraz negocjują przedłużenia z klientami, którzy oczekują namacalnych rezultatów. To tworzy pozycję negocjacyjną, której nie było w 2024 roku.

Kupujący, którzy obecnie przystępują do negocjacji zakupowych z jasno określonymi definicjami produktów, ramami proof-of-value i hybrydową strukturą kontraktu, mają znacznie silniejszą pozycję negocjacyjną niż ci, którzy przychodzą jedynie z funkcjonalną specyfikacją i przybliżonym szacunkiem wykorzystania. Dane – 78% nieprzewidzianych kosztów, 80% niepowodzeń projektów, mniej niż jeden procent istotnego zwrotu z inwestycji (ROI) – dostarczają im najsilniejszego argumentu. Metodologia zapewnia narzędzie.

Dotyczy to szczególnie średnich i dużych firm, które ponoszą znaczne wydatki na aplikacje natywne dla AI bez zbudowania odpowiedniej infrastruktury zarządzania. Raport Zylo pokazuje, że wydatki na aplikacje natywne dla AI w dużych firmach wzrosły o prawie 400% – często za pośrednictwem kart kredytowych pracowników i raportów wydatków – zanim działy IT zdążyły zareagować. Tak zwany efekt cienia AI nie jest zjawiskiem marginalnym, lecz strukturalną cechą obecnego cyklu adopcji, która w pełni ujawni się podczas negocjacji dotyczących odnowienia licencji w latach 2026 i 2027.

Poza ceną: szerszy okres dojrzewania

To, co dzieje się na rynku zakupów AI, to nie tylko odosobnione zjawisko cenowe. To dojrzewanie technologii, oznaczające jej przejście z trybu eksperymentalnego do produkcyjnego. Raport Google Cloud AI ROI 2025, oparty na globalnym badaniu przeprowadzonym wśród ponad 3400 liderów biznesowych, opisuje nowy etap dojrzałości AI – tzw. „erę agentów” – w której agenci AI działają autonomicznie w ramach zdefiniowanych parametrów, aby dostarczać mierzalne rezultaty biznesowe. 88% agentów AI, którzy zgłosili konkretne zyski w tym badaniu, różni się od większości przede wszystkim jednym kluczowym aspektem: zdolnością do precyzyjnego pomiaru rezultatów i dopasowania ich do celów strategicznych.

Wycena oparta na wynikach jest komercyjnym wyrazem tej dojrzałości. Zakłada ona to, czego już wymagają dojrzałe wdrożenia sztucznej inteligencji: jasne definicje procesów, wysoką jakość danych, przejrzystą architekturę integracji oraz narzędzia pomiarowe bezpośrednio powiązane z wynikami biznesowymi. Firmy, które wybiorą tę drogę, zapłacą mniej za nadzieję, a więcej za efekt. To nie jest romantyczna wizja sprawiedliwszej gospodarki technologicznej. To trzeźwy opis tego, które struktury kontraktowe przetrwają kolejne cykle odnawiania umów.

Prawdziwym pytaniem dla kupujących nie jest już to, czy ustalanie cen w oparciu o wyniki to właściwy kierunek. Gartner, Bloomberg, Simon-Kucher, Bessemer Venture Partners oraz preferencje zakupowe 86% kupujących wskazują na ten sam kierunek. Kluczowe pytanie brzmi, czy ich własny proces zakupowy można dostosować wystarczająco szybko, aby wykorzystać pozycję negocjacyjną, jaką oferuje ta faza dojrzewania, w krótkim okresie – zanim rynek ponownie się skonsoliduje, a dostawcy będą mogli ponownie dyktować warunki.

Rozwiązanie quasi-in-house: Jak Xpert.Digital zamyka luki operacyjne w marketingu i sprzedaży B2B – Inteligentny biznes oparty na treściach – Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital to branżowy hub B2B oparty na danych, kierowany przez Konrad Wolfenstein . Firma działa jako zewnętrzne, quasi-wewnętrzne rozwiązanie dla partnerów przemysłowych, eliminując luki operacyjne w obszarze marketingu, treści i sprzedaży – bez konieczności angażowania dodatkowych zasobów po stronie klienta.

Więcej informacji tutaj:

• Rozwiązanie quasi-in-house: Jak Xpert.Digital niweluje luki operacyjne w marketingu i sprzedaży B2B – Smart Content-Driven Business

☑️ Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim ojczystym języku!

Konrad Wolfenstein

Ja i mój zespół chętnie będziemy do Państwa dyspozycji jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować, wypełniając formularz kontaktowy tutaj [email protected]:lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 7348 4088 965. Mój adres e-mail to

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie dla MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub reorganizacja strategii cyfrowej i digitalizacji

☑️ Rozszerzenie i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Rozwój biznesu pionierskiego / Marketing / PR / Targi