«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.

Платформа управляемого ИИ — Изображение: Xpert.Digital

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.

Konrad Wolfenstein

Я с удовольствием стану вашим личным консультантом.

связаться со мной по адресу wolfenstein ∂ xpert.digital

Просто позвоните мне по номеру +49 7348 4088 965 .

LinkedIn