«Программное обеспечение, воплощающее мечты в реальность»: новый тренд в области искусственного интеллекта, переворачивающий с ног на голову весь процесс закупок ИТ-оборудования

Решение на основе ИИ за 5 дней без предварительных затрат: революция или чистый маркетинг?

Платите только за успех: как модель «оплата за решение» меняет рынок искусственного интеллекта

В течение многих лет компании инвестировали миллионы в перспективные проекты в области искусственного интеллекта – часто руководствуясь страхом отстать, и нередко с неутешительными результатами. Этот принцип надежды, который сейчас в отрасли иронично называют «программным обеспечением, о котором мечтают», достигнет своего предела не позднее 2025/2026 года. Столкнувшись с отсутствием измеримой окупаемости инвестиций (ROI), финансовые директора и отделы закупок требуют положить конец дорогостоящим первоначальным лицензиям и непредсказуемым затратам на внедрение. Ответом технологической индустрии является радикальный сдвиг парадигмы в сторону ценообразования, основанного на результатах (OBP), или «оплаты за решение».

В этой модели компании платят только после того, как искусственный интеллект наглядно и в соответствии с договором решит проблему — будь то полностью автономно закрытая заявка в службу поддержки, обработанный заказ или подтвержденное повышение производительности. Это полностью перекладывает финансовые и технические риски внедрения с покупателя на поставщика. Но то, что изначально кажется идеальным вариантом для компаний, создает совершенно новые структурные проблемы для управления ИТ, процессов закупок и составления контрактов. К этому добавляются весьма привлекательные, но иногда вводящие в заблуждение обещания поставщиков внедрить готовые к использованию решения на основе ИИ всего за пять дней.

В данной статье подробно рассматривается, какие первопроходцы уже доминируют на этом новом рынке, где скрываются неизбежные издержки этих моделей, ориентированных на результат, и как стратегии закупок и ИТ-стратегии должны коренным образом измениться, чтобы избежать попадания в ловушку издержек.

«Программное обеспечение, о котором можно только мечтать»: бизнес-модели, в которых компании платят только за успешные решения на основе искусственного интеллекта

В 2025/2026 годах рынок корпоративного ИИ претерпевает фундаментальные изменения: вместо высоких авансовых платежей за неопределенные проекты в области ИИ, на первый план выходят модели оплаты, основанные на результатах, где компании платят только за доказанные результаты. Этот принцип — иногда называемый «программным обеспечением, о котором можно мечтать», иногда «ценообразованием, основанным на результатах» или «оплатой за решение» — переносит риск внедрения с покупателя на поставщика, коренным образом меняя подход отделов закупок и ИТ к приобретению, оценке и управлению ИИ. В то же время появляется новый тип поставщиков услуг, обещающих готовые к внедрению решения на основе ИИ за пять-семь дней — без каких-либо предварительных обязательств.

Что такое «программное обеспечение, воплощающее желаемое в реальность»?

Термин «программное обеспечение, о котором мечтают» иронично описывает нынешнюю парадигму закупок: компании покупают дорогостоящие лицензии на ИИ и проекты внедрения, основываясь на обещаниях и надеждах, — и платят независимо от того, работает ли решение на самом деле. Альтернативой является модель оплаты за решение: клиенты платят только тогда, когда решение на основе ИИ обеспечивает измеримый, определенный в договоре результат.

Ценообразование, основанное на результате (OBP), не является чем-то новым — оно существует в ИТ-индустрии уже десятилетия в виде оплаты за успех в консалтинге или ориентированных на результат управляемых услугах. Изменилось то, что в 2025/2026 годах эти модели впервые систематически внедряются в программные продукты на основе ИИ (SaaS, агенты, автоматизация) и позиционируются ведущими поставщиками как их основная модель выхода на рынок.

Основные характеристики модели

Характеристики традиционной модели: Оплата за решение.
Авансовая оплата (лицензия + внедрение). Только после подтверждения успеха.
Рискующий участник: Покупатель (компания). Поставщик.
Структура контракта: Фиксированный объем работ, сроки и бюджет. Показатели производительности определены в контракте.
Внедрение: от месяцев до лет. От дней до недель.
Утверждение бюджета. Процесс капитальных/операционных затрат. Часто не требуется формальная процедура закупки ИТ-оборудования.
Отношения с поставщиком: Разовые/транзакционные. Постоянные/партнерские.

Рыночные новаторы и реальные бизнес-модели

Zendesk: ценообразование на основе разрешения

В 2024 году Zendesk стала одним из первых крупных поставщиков SaaS-решений, внедривших ценообразование на основе результатов работы ИИ-агентов: клиенты платят за каждый успешно решенный запрос в службу поддержки, а не за рабочее место или час работы. Эта модель, известная как «ценообразование на основе результатов», считается образцом для всей отрасли. Zendesk определяет «успех» как запросы, решенные без участия человека.

Разработка с помощью ThoughtFocus: никаких первоначальных платежей, гарантированная окупаемость инвестиций

В 2025 году компания ThoughtFocus Build запустила программу с четким обещанием: «Ноль авансовых платежей, гарантированная окупаемость инвестиций». Компания осуществляет внедрение решений для управления персоналом на основе ИИ без предоплаты и берет на себя все риски разработки. Оплата производится только после демонстрации измеримого повышения производительности.

AffixedAI: Венчурное партнерство

AffixedAI позиционирует себя как «бизнес, работающий на основе ИИ и не требующий предоплаты» — компания разрабатывает бизнес-модели с использованием ИИ для клиентов на свой страх и риск и участвует в достижении успеха посредством моделей распределения доходов.

Пятидневный спринт: готовность к производству за пять дней

Модель «5-дневного спринта» обещает превратить бизнес-приложения на основе ИИ из концепции в готовое к внедрению решение за пять дней. Аналогичные предложения, такие как «AI Sprint» от Brightter, обещают трансформацию функций продукта в течение недели. Это обещание основано на предварительно созданных модулях ИИ, платформах с низким уровнем кодирования и стандартизированных конвейерах развертывания, которые сокращают традиционные этапы проекта.

AWS: Ценообразование на основе результатов работы Agentic AI

Крупные облачные компании также реагируют: AWS в своих рекомендациях четко описывает структуры «ценообразования по результатам» для агентного ИИ — то есть модели, в которых рабочие процессы агентного ИИ оплачиваются после успешного выполнения задач.

Пять дней до готового к внедрению решения – реальность или маркетинг?

Обещание о пятидневном сроке развертывания зависит от выполнения определенных условий и не является универсально действительным.

Что реально сделать за пять дней

• Стандартизированные сценарии использования: обработка документов, классификация электронной почты, простые чат-боты, извлечение данных из известных форматов
• Платформы с минимальным или нулевым уровнем кодирования: если у поставщиков есть предварительно настроенные модули, развертывание возможно за несколько дней
• Внедрение с нуля: без интеграции с устаревшими системами, ИИ-агент может быть готов к работе в производственной среде за 3–5 дней

В реальности это займет больше времени

• Интеграция корпоративных систем: подключение к ERP, CRM или устаревшим базам данных обычно занимает от 4 до 12 недель
• Соблюдение нормативных требований и защита данных: особенно в регулируемых отраслях (финансы, здравоохранение) процессы управления значительно увеличивают временные рамки
• Качество данных: Некачественные или противоречивые данные — наиболее распространенная причина задержек в проектах, связанных с искусственным интеллектом

Обещание пятидневного срока заслуживает доверия для четко определенных, стандартизированных сценариев использования. Для сложных корпоративных внедрений это, прежде всего, маркетинговый сигнал, демонстрирующий низкий порог входа.

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрить индивидуальные решения на основе искусственного интеллекта.

Управляемая платформа искусственного интеллекта — это комплексное и беззаботное решение для вашего бизнеса в сфере искусственного интеллекта. Вместо того чтобы возиться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — зачастую всего за несколько дней.

Основные преимущества с первого взгляда:

⚡ Быстрая реализация: от идеи до готового к использованию приложения за считанные дни, а не месяцы. Мы предлагаем практические решения, которые создают немедленную добавленную стоимость.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются с вами. Мы гарантируем безопасную и соответствующую законодательству обработку данных без их передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Полностью исключаются высокие первоначальные инвестиции в оборудование, программное обеспечение или персонал.

🎯 Сосредоточьтесь на своем основном бизнесе: сконцентрируйтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы берем на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего решения на основе ИИ.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растет вместе с вами. Мы обеспечиваем непрерывную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Более подробная информация здесь:

• Платформа управляемого искусственного интеллекта

Почему эта модель сейчас набирает обороты?

Разочарование в ИИ после эйфории

2026 год считается «Годом истины» для ИИ в бизнесе во всех отраслях. После многих лет экспериментальных инвестиций без четкой окупаемости, финансовые директора и советы директоров требуют измеримых результатов. Согласно анализу TTMS, руководители все чаще задают вопрос: «Кто будет оплачивать эксперименты с 2023 по 2025 год?» Модели, ориентированные на результат, дают структурный ответ на этот вопрос.

Давление на сторону поставщика

Компания McKinsey описывает, как компаниям-разработчикам программного обеспечения необходимо коренным образом переосмыслить свои бизнес-модели, чтобы выжить в эпоху искусственного интеллекта. AlixPartners в своем отчете «Прогнозы развития корпоративного программного обеспечения на 2026 год» прогнозирует, что поставщики, не способные обеспечить ощутимые результаты, потеряют долю рынка в пользу ориентированных на результат конкурентов.

Агентный ИИ как фактор, способствующий развитию

Развитие автономных агентов на основе искусственного интеллекта делает ценообразование, основанное на результатах, технически измеримым: агент, который автономно выполняет задачу (решает проблему в тикете, обрабатывает заказ, проверяет документ), генерирует четкий цифровой сигнал об успехе — идеально подходит для транзакционного выставления счетов.

Влияние на стратегии закупок и ИТ

Перераспределение рисков как стратегический рычаг

Главное преимущество системы оплаты за решение заключается в передаче рисков внедрения поставщику. Для отделов закупок это означает:

• Исключение традиционных критериев оценки (эталонные проекты, сертификация, предварительные демонстрации)
• Определение ключевых показателей эффективности и метрик успеха на договорной основе становится ключевой компетенцией
• Новые вопросы: Как измеряется «успех»? Кто проверяет данные о результатах? Что происходит в случае частичной реализации проекта?

Закупки: от покупателя лицензий до менеджера по результатам

Традиционные процессы закупок (запрос предложений, оценка поставщиков, сравнение цен) непригодны для моделей, ориентированных на результат. Отдел закупок должен трансформироваться:

• Разработка измеримых показателей успеха ИИ (например, коэффициент решения проблем, снижение количества ошибок, экономия времени)
• Разработка договоров, определяющих структуру вознаграждения за успех и механизмы его увеличения
• Контроль над инфраструктурой измерений: кто измеряет успех – поставщик или покупатель?
• Оценка кредитоспособности поставщика медицинских услуг: Сможет ли поставщик финансово выдержать риск?

Согласно анализу компании Paterhn.ai, традиционные процессы закупок препятствуют инновациям в области ИИ: длительные циклы запросов предложений, чрезмерно широкие требования к безопасности и жесткие бюджетные категории мешают успешным пилотным проектам перейти в производство.

ИТ-стратегия: утверждение бюджета и управление

Модели оплаты за каждое решение также меняют порядок утверждения бюджетов на разработку ИИ:

• Отсутствие капитальных вложений: поскольку не требуется авансовый платеж, бизнес-подразделения часто могут внедрять решения на основе ИИ без официального утверждения ИТ-бюджета, что приводит к появлению «теневого ИИ»
• Потеря контроля со стороны CIO: Когда поставщики работают напрямую с бизнес-подразделениями и выставляют счета только по результатам работы, они обходят традиционные пути закупок ИТ-оборудования
• Риск зависимости от поставщика: модели результатов могут создавать долгосрочные зависимости, которые становятся очевидными только после миграции данных и интеграции процессов

Критический контраргумент: Самая дорогая иллюзия?

Forbes/Parloa предупреждают: ценообразование, основанное на результатах, может оказаться для компаний дороже, чем традиционные модели лицензирования. Причины:

• Премиальные цены за принятие риска: поставщики услуг учитывают свой риск при расчете вероятности успеха – по сути, клиент платит премию за риск
• Конфликты определений: Что считается «решенной заявкой»? Что считается «успешной доставкой»? Нечеткие определения приводят к спорам
• Неблагоприятный отбор: поставщики услуг выбирают для моделей оценки результатов только «простые» сценарии использования — сложные случаи исключаются или оплачиваются по более высокой ставке
• Асимметрия измерений: тот, кто контролирует измерения, контролирует и выставление счетов – без нейтрального органа аудита возникает конфликт интересов

Зоны структурного напряжения

Определение понятия «успех»

Самая большая нерешенная проблема в ценообразовании на основе результатов — это точное, защищенное от подделок определение успеха. В контексте ценообразования на основе результатов его называют «святым Граалем ценообразования в сфере ИИ», но также и технически сложным в реализации, поскольку результаты применения ИИ часто откладываются, причинно-следственно неоднозначны или их трудно отнести к какому-либо конкретному фактору.

Техническая измерительная инфраструктура

Для справедливого ценообразования, основанного на результатах, необходима надежная, общедоступная база данных для показателей успеха. У многих компаний такой инфраструктуры пока нет. AWS рекомендует создавать выделенные конвейеры отслеживания результатов для моделей Agentic AI в качестве предварительного условия для справедливого выставления счетов.

Законодательство о соблюдении нормативных требований и договорное право

Правовые требования к договорам, касающимся ИИ (Закон ЕС об ИИ, GDPR, отраслевые правила), сложны в моделях, ориентированных на результат: когда успех зависит от результатов, возникают новые вопросы ответственности. Компания MinterEllison прямо рекомендует дополнить договоры, касающиеся ИИ, определениями результатов, правами на аудит и положениями об эскалации к 2026 году.

Рекомендации к действию

Для отделов закупок

• Создайте библиотеку KPI: определите стандартизированные показатели успеха для распространенных сценариев использования ИИ (например, «Уровень разрешения > 70% без вмешательства человека»)
• Обеспечьте независимость измерений: в договоре необходимо предусмотреть, что показатели успеха должны регистрироваться независимым органом или с помощью внутренних систем
• Рассмотрите гибридные модели: сочетание базовой платы за использование платформы и бонуса за успех снижает риск для поставщика услуг и, следовательно, страховые взносы
• Оценка устойчивости поставщиков услуг: поставщики услуг, оказывающие результаты, должны быть финансово способны нести риски

Для ИТ-отделов / директоров по информационным технологиям

• Внедрить систему управления теневым ИИ: определить четкие правила относительно того, какие модели результатов могут использовать бизнес-подразделения без одобрения ИТ-отдела
• Оценка зависимости от поставщика: Определите положения о миграции данных и расторжении договора для каждого контракта, предусматривающего достижение результата
• Контрольный список готовности к производству: Определите собственные стандарты готовности к производству – независимо от обещаний поставщиков
• Согласование процессов закупок и ИТ: Разработать общие процессы закупок ИИ, достаточно быстрые для выполнения обещаний по развертыванию в течение 5 дней, но при этом обеспечивающие управление

Прогноз рынка

Компания Futurum Research еще в 2025 году прогнозировала существенное распространение ценообразования, основанного на результатах, на рынке ИИ. Эта оценка оказалась верной: Zendesk, Salesforce, ServiceNow и другие крупные поставщики SaaS-решений интегрируют компоненты ценообразования, основанные на результатах, в свои модели ценообразования. По данным Getmonetizely, к концу 2026 года гибридные модели (плата за платформу + плата за результат) будут доминировать на рынке, в то время как модели лицензирования, основанные исключительно на количестве рабочих мест, для агентов ИИ потеряют свою значимость.

Для немецкого рынка к 2026 году внедрение ИИ в закупки перестанет быть пилотным проектом – по данным einkauf-ki.com, ведущие компании будут полагаться на автономные стратегии закупок, в которых агенты ИИ самостоятельно выбирают поставщиков, ведут переговоры о ценах и размещают заказы. Модель оплаты за решение является одновременно и объектом закупки, и методом закупки – самоподдерживающаяся тенденция.

Я с удовольствием стану вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной по адресу wolfenstein∂xpert.digital или

Просто позвоните мне по номеру +49 7348 4088 965 .

LinkedIn