Рентабельность инвестиций менее 5 процентов? Почему вам следует немедленно прекратить платить за функции, работающие на основе искусственного интеллекта

Лицензирование ИИ: афера на миллиард долларов: новая модель ценообразования, которая сейчас вызывает панику среди гигантов программного обеспечения

В настоящее время в искусственный интеллект вкладываются миллиарды долларов, однако в советах директоров растет разочарование. Причина не в технологическом, а в структурном сбое: устаревшие модели ценообразования. Те, кто платит за автономных агентов ИИ и интеллектуальные рабочие процессы, используя те же лицензии на рабочее место (на пользователя) или исключительно на основе потребления, что и для традиционного программного обеспечения, часто финансируют лишь надежду на повышение эффективности — без каких-либо гарантий измеримой добавленной стоимости. Исследования показывают резкое увеличение числа неудачных проектов в области ИИ и стремительный рост неконтролируемых затрат в бизнес-подразделениях. Но рынок SaaS переживает тектонический сдвиг: наступает эра ценообразования, основанного на результатах. В данной статье рассматривается, почему оплата простого доступа устарела, почему многие поставщики сопротивляются этим изменениям и как умные компании могут радикально изменить динамику переговоров в свою пользу в 2026 году.

В связи с этим:

• UNFRAME.AI: Прекратите платить за ИИ, результаты которого невозможно измерить. Выбирайте ценообразование, основанное на результатах

Прекратите платить за ИИ, который ничего не доказывает

Те, кто не умеет измерять результаты, лишь питают надежды других

Самая неловкая пауза в любом разговоре о продажах корпоративного ИИ возникает именно тогда, когда кто-то задает следующий вопрос: какая часть вашего бюджета на ИИ привязана к измеримым бизнес-результатам? Не к функциям, рекламируемым как «работающие на основе ИИ» в описании продукта. Не к лицензиям, которые были предоставлены, хотя уровень использования едва превышает десять процентов. А к фактическим результатам, которые отображаются в квартальном отчете, измерении времени выполнения процесса или журнале улучшений, подлежащем аудиту. Любой, кто отвечает на этот вопрос «не совсем уверен», находится в хорошей компании. И заплатит за это цену, которая выходит далеко за рамки очевидного.

Ценовая модель ушедшей эпохи

Модель лицензирования по количеству рабочих мест появилась в то время, когда ценность программного обеспечения напрямую зависела от числа пользователей. Большее количество рабочих мест в Salesforce означало больше продавцов, регистрирующих свою активность. Большее количество рабочих мест в Slack означало больше команд, общающихся друг с другом. Взаимосвязь между доступом и ценностью никогда не была идеальной, но её основная направленность была понятна: поставщик взимал плату за доступ, а покупатель предполагал, что ценность будет расти со временем.

Искусственный интеллект коренным образом поколебал это предположение. Когда ИИ-агент обрабатывает заявку в службу поддержки, извлекает данные из контракта или проверяет документ о соответствии требованиям, ценность создается не человеком, сидящим перед экраном. Она создается рабочим процессом, который может даже не иметь прямого пользователя. Взимание платы за использование возможностей ИИ подобно взиманию платы за электроэнергию в офисе: единица измерения не имеет ничего общего с единицей измерения ценности.

Однако именно такая практика преобладает на рынке корпоративного ИИ: плата за использование, добавляемая к существующей лицензии платформы, фиксированная годовая подписка на инструмент, результаты работы которого покупатель не может количественно оценить. Согласно индексу управления SaaS Zylo 2026, основанному на анализе более 40 миллионов лицензий SaaS и 75 миллиардов долларов управляемых расходов, 78 процентов руководителей ИТ-подразделений сообщили о непредвиденных расходах, связанных с моделями ценообразования на основе использования или ИИ. Это не ошибка в планировании бюджета отдельных компаний; это структурное несоответствие между тем, как ИИ создает ценность, и тем, как поставщики получают доход.

Ситуацию усугубляет то, что контроль над расходами на SaaS все больше смещается от ИТ-отдела: согласно тому же отчету, бизнес-подразделения теперь контролируют 81 процент расходов на SaaS, в то время как ИТ-отдел напрямую отвечает только за 15 процентов. В то же время расходы на приложения, разработанные специально для ИИ, выросли на 108 процентов в годовом исчислении, а в крупных компаниях с численностью сотрудников более 10 000 человек — на целых 393 процента. Рост реален. Однако контроль над ним зачастую отсутствует.

Что на самом деле означает ценообразование, основанное на результатах

Ценообразование, основанное на результате, просто по своей концепции, но сложно на практике. Поставщик получает оплату, когда покупатель получает выгоду, а не когда покупатель получает доступ или использует токены, а когда достигается определенный бизнес-результат.

Разница между ценообразованием на основе использования и ценообразованием на основе результата гораздо существеннее, чем признают большинство оценок. Ценообразование на основе использования — за токен, за вызов API, за запрос — превосходит модель на основе места, поскольку оно коррелирует с активностью. Но активность не является ценностью. Тысячи вызовов API, которые дают нереалистичные результаты или нерелевантные данные, бесполезны для покупателя. Ценообразование на основе использования перекладывает риск затрат с поставщика на покупателя, не перекладывая при этом риск производительности ни на йоту.

Ценообразование, основанное на результате, меняет оба этих фактора. Поставщик зарабатывает деньги только в том случае, если ИИ предоставляет что-то, что покупатель определил как ценное до начала сотрудничества. Это может быть документ, обработанный с заданным порогом точности, автоматизированный рабочий процесс с измеримым сокращением времени цикла или завершенный аудит соответствия с отслеживаемым журналом. Результат определен, критерии измерения согласованы, и коммерческие отношения вытекают из этого.

Наиболее яркий пример из реальной практики — компания Intercom: она взимает 0,99 доллара за каждый успешно решенный запрос в службу поддержки, обработанный ее ИИ-агентом Fin. Компания Bessemer Venture Partners в своем руководстве по ценообразованию в сфере ИИ на 2026 год описывает этот подход как золотой стандарт ценообразования, основанного на результатах. Модель работает, потому что значение точно определяется: запрос считается решенным или нет. Показатель является бинарным, защищенным от подделки и напрямую связан с фактором затрат в организации покупателя.

Базовая структурная логика также объясняет, почему эту модель проще внедрить в одних областях, чем в других. Gartner уже прогнозирует, что к 2025 году более 30 процентов корпоративных SaaS-решений будут включать компоненты, основанные на результатах, по сравнению с примерно 15 процентами в 2022 году. В недавнем исследовании Simon-Kucher & Partners было установлено, что 86 процентов покупателей предпочитают модели ценообразования, основанные на использовании или результатах, традиционным лицензиям на использование ресурсов. Рынок сигнализирует о четком направлении. Вопрос не в том, произойдет ли это, а в том, как быстро.

Разрыв между окупаемостью инвестиций в ИИ: миллиарды потрачены без доказательств

Необходимость этой трансформации обусловлена ​​данными, которые должны быть до боли знакомы подразделениям, ответственным за ИИ. Комплексное исследование корпорации RAND показало, что более 80 процентов всех проектов в области ИИ в компаниях терпят неудачу, не принося обещанных бизнес-результатов — это вдвое выше, чем у традиционных ИТ-инициатив. Исследователи из MIT в отдельном отчете обнаружили еще более высокий показатель — 95 процентов — для проектов генеративного ИИ, которые не обеспечивают измеримой окупаемости инвестиций (ROI).

Исследование Forbes 2025 года, в котором приняли участие несколько тысяч руководителей по всему миру, рисует столь же удручающую картину: менее одного процента опрошенных руководителей по всему миру сообщили, что их организация достигла значительной окупаемости инвестиций (ROI) – определяемой как увеличение прибыльности или экономия затрат более чем на 20 процентов. Только три процента сообщили об умеренной окупаемости инвестиций в диапазоне от 10 до 20 процентов. Подавляющее большинство – более 53 процентов – описали окупаемость в диапазоне от одного до пяти процентов. В то же время 39 процентов руководителей назвали измерение ROI одной из своих самых больших проблем.

Этот разрыв в измерениях — не просто аналитическая проблема. Это проблема структурных стимулов. Если доход поставщика не привязан к результатам покупателя, ни у одной из сторон нет структурного стимула диагностировать, почему внедрение не работает. Поставщик заработал свои деньги. Покупатель получил доступ. Тот факт, что ничего измеримого не произошло, — это проблема всех, и ни для кого это не является приоритетом.

Схема повторяется с определенной регулярностью: сначала ИИ был приобретен под давлением общественного мнения, без четкого определения успеха. Затем были созданы внутренние панели мониторинга, заполненные показателями активности, не имеющими связи с отчетом о прибылях и убытках. И наконец, пришло время первого продления контракта — и никто не мог объяснить, за что именно они платят. Компания Bessemer Venture Partners метко описывает это в своем руководстве: позиционирование на основе мягкой окупаемости инвестиций, которое еще работало в 2025 году под девизом «внедрение ИИ любой ценой», теперь противоречит реальности цикла продления контрактов в 2026 году — а одних обещаний недостаточно для продления контрактов.

Почему поставщики услуг отвергают эту модель — и что это говорит о них

Возражения поставщиков против ценообразования, основанного на результатах, предсказуемы и показательны. Стандартный набор аргументов включает три пункта: результаты трудно определить, внутренняя готовность покупателя влияет на результаты, и поставщик не может контролировать все переменные. Все три возражения фактически верны. Однако ни одно из них не является веским аргументом в пользу продолжения оплаты за ИИ, который не дает результатов.

Любой, кто честно проанализирует эти аргументы, поймет истинный смысл: поставщик, отказывающийся связывать ценообразование с результатами, демонстрирует свою уверенность в продукте. Если ИИ работает, ценообразование, основанное на результатах, приносит поставщику больше прибыли, а не меньше. Он зарабатывает деньги с каждой успешной реализацией, покупатель становится реферальным клиентом с измеримыми результатами, а затраты на продажи при следующей реализации значительно снижаются. Поставщики, отвергающие эту модель, часто представляют собой тех, чей продукт демонстрирует впечатляющие демонстрации, но дает лишь посредственные результаты в производственной среде.

Однако следует рассмотреть важный контраргумент. Компания Parloa, поставщик решений в области ИИ, специализирующийся на разговорном ИИ, утверждает, что, хотя ценообразование, основанное на результатах, может показаться способствующим взаимным интересам, на практике оно часто превращает повышение эффективности компании в доход для поставщика. Если агент ИИ работает настолько хорошо, что затраты на процесс значительно снижаются, поставщик получает непропорционально большую долю от этой ценности в рамках модели, основанной на результатах, — даже если он внес лишь небольшой вклад в базовое повышение эффективности. Это противоречие реально и объясняет, почему многие эксперты считают гибридные модели более прагматичным решением: базовая плата, покрывающая затраты на платформу и внедрение, в сочетании с платой, основанной на результатах, которая масштабируется в зависимости от предоставляемой ценности.

Структурные изменения на рынке SaaS

Сопротивление многих устоявшихся поставщиков новым моделям ценообразования также можно объяснить финансовой архитектурой классической бизнес-модели SaaS. Ценообразование на основе количества рабочих мест приводило к длительным и предсказуемым оставшимся срокам действия контракта — так называемому оставшемуся обязательству по производительности (RPO) — поскольку клиенты заключали многолетние контракты на фиксированное количество лицензий. Модели, основанные на использовании и результатах, снижают эту предсказуемость планирования в двух направлениях: сроки действия контракта сокращаются, поскольку покупатели не решаются брать на себя обязательства по объемам использования, которые они не могут предсказать. Кроме того, соотношение обязательств и гибких расходов смещается в сторону гибкости покупателя.

Последствия для оценки стоимости очевидны. В первые месяцы 2026 года масштабная переоценка рынка программного обеспечения спровоцировала спад, который уничтожил почти триллион долларов США рыночной капитализации компаний-разработчиков программного обеспечения. Индекс SaaS упал на 6,5 процента в течение 2025 года, в то время как S&P 500 вырос на 17,6 процента. Медианный мультипликатор выручки для компаний-разработчиков программного обеспечения упал с более чем семи раз до менее чем пяти раз всего за чуть более года. В отличие от этого, компании, внедрившие гибридные модели ценообразования, сообщили о росте выручки на 38 процентов и о более высоком показателе удержания чистой выручки на 38 процентов, согласно исследованию LEK Consulting.

Bloomberg прогнозирует, что в течение десятилетия доля ценообразования на основе подписки может снизиться с нынешних 60 процентов до примерно 30 процентов от всех моделей ценообразования программного обеспечения, в то время как модели, основанные на результатах, все чаще займут освободившееся место. Gartner оценивает, что к концу 2026 года 70 процентов компаний будут предпочитать модели ценообразования на основе использования моделям, основанным на количестве рабочих мест. Направление этого сдвига не вызывает сомнений; неясна лишь скорость.

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

Что покупатели должны потребовать перед подписанием следующего контракта

Любой, кто в настоящее время оценивает платформы ИИ для бизнеса, нуждается в надежной основе для практического внедрения ценообразования, ориентированного на результат. Первым и наиболее важным шагом является определение результата до начала оценки – не как абстрактное обещание эффективности, а как конкретный, измеримый показатель, связанный с бизнес-процессом, который компания уже использует. Это может включать количество обрабатываемых документов в день, среднее время цикла проверки, частоту ошибок при извлечении данных или пропускную способность проверок на соответствие требованиям. Если такое измерение невозможно с существующей инфраструктурой, ее необходимо сначала создать или выбрать другую отправную точку.

Второй шаг — это период подтверждения эффективности на собственных данных компании. Не демонстрационная версия на тщательно подготовленных для презентации примерах данных, а внедрение в собственной среде, подключенной к собственным системам и работающей с документами и рабочими процессами, фактически используемыми в производстве. Компании, которые структурируют оценку таким образом, избегают резкого спада производительности, который приводит к остановке большинства программ ИИ после первых успехов, — потому что они уже подтвердили эффективность в производственной среде до выделения бюджета.

Третий шаг касается самой структуры контракта: ценообразование, которое масштабируется в зависимости от ценности, а не от потребления. Идеальная структура — это базовое обязательство, покрывающее затраты на платформу и внедрение, дополненное платой за результаты, которая масштабируется по мере того, как ИИ генерирует измеримые результаты. Это обеспечивает поставщику предсказуемый доход от его усилий по внедрению, в то время как рост стоимости контракта привязан к росту ценности для покупателя. Риск покупателя ограничен. Потенциал поставщика неограничен, но привязан к результатам.

Четвертый шаг, который часто упускается из виду, — это ответственность поставщика за сроки внедрения. Если ценообразование основано на результатах, но внедрение занимает девять месяцев, прежде чем будут зафиксированы какие-либо результаты, то модель теоретически ориентирована на результаты, но на практике — это классическая трата времени и материалов. Платформа должна быть запущена в производство в течение нескольких дней, а не месяцев, чтобы измерение результатов началось достаточно быстро и позволило принять обоснованное решение о закупке в рамках одного бюджетного цикла.

Проверка на соответствие требованиям: чем 2026 год отличается от 2025 года?

Контракты на использование ИИ, которые будут продлены в 2026 и 2027 годах, — это те, по которым можно указать на цифру и сказать: «Вот что мы получили». Никакой панели мониторинга с показателями активности. Никакого отчета об использовании. Результат, соответствующий бизнес-кейсу, оправдавшему покупку.

Этот сценарий разворачивается прямо сейчас. Весной 2026 года Salesforce сообщила о годовом регулярном доходе Agentforce в размере 800 миллионов долларов, полученном на основе 29 000 сделок, ориентированных на результат, — это показатель, демонстрирующий коммерческую жизнеспособность модели в масштабе. С другой стороны, покупателей все чаще сопровождают в переговорах о продлении контрактов финансовые директора, требующие убедительных доказательств рентабельности инвестиций и устойчивой экономики единицы продукции. Рынок перспективных решений на основе ИИ, который щедро финансировался в 2023 и 2024 годах, теперь сталкивается с рынком результатов в области ИИ, который будет сформирован в 2026 году.

Преимущество ценообразования, основанного на результатах, выходит за рамки простой коммерциализации. Эта модель выступает в качестве структурированного императива для дисциплинированной реализации, которую большинство программ в области ИИ игнорируют. Когда поставщик получает оплату только за результаты, все обсуждения качества данных, архитектуры интеграции, принятия пользователями и проектирования процессов происходят до развертывания, а не после первого неудачного квартального обзора. Стимул к тщательной подготовке носит не моральный, а финансовый характер. Это, безусловно, более надежный механизм.

Структурные последствия для компании

Ценообразование, основанное на результатах, — это больше, чем просто коммерческая модель. Оно трансформирует внутреннюю организационную логику с обеих сторон контракта. Для поставщика эта модель означает, что возможность измерения результатов должна стать частью продукта, а не просто второстепенным элементом для команды по работе с клиентами. Поставщики, которые относятся к этому серьезно, создают панели мониторинга, которые показывают покупателю полученную ценность в режиме реального времени: сэкономленное время, улучшенное качество, снижение рисков. Сама по себе эта прозрачность становится конкурентным преимуществом на рынке, где технологические возможности становятся все более однородными.

Со стороны покупателя эта модель требует первоначальных инвестиций в измеримость, чего многие организации избегают. Те, кто не отслеживал систематически время выполнения процессов, не могут договориться о сокращении цикла в качестве договорной метрики. Хотя это может изначально показаться препятствием, на самом деле это полезный фильтр. Организации, неспособные определить метрики для контрактов, основанных на результатах, как правило, также не могут успешно масштабировать внедрение ИИ — независимо от модели ценообразования. Требование к измерению вынуждает к достижению уровня операционной зрелости, который в любом случае необходим для продуктивного использования ИИ.

В руководстве Bessemer Venture Partners кратко изложена основная логика: ИИ монетизирует не доступ, а результаты. Такие компании, как Intercom, EvenUp и Leena AI, выстраивают всю свою организационную и коммерческую модели в соответствии с выполняемой работой: решенными задачами, завершенными документами и окончательными проверками. Победители будут взимать плату за то, что генерирует их ИИ, а не за его стоимость или предоставленный доступ. Критерием расчета является не просто решение о выставлении счетов. Это обязательство перед тем, что вы цените, чего стоит система и что вы готовы доказать своими результатами.

Дисбаланс власти и кто его использует

Любой, кто понимает динамику власти на современном рынке закупок ИИ, заметит временную асимметрию в пользу хорошо подготовленных покупателей. Конкуренция между поставщиками ИИ стала чрезвычайно интенсивной в нескольких категориях, в то время как показатели продления пилотных программ находятся под давлением. Поставщики, которые в 2025 году продавали лишь обещания, теперь ведут переговоры о продлении контрактов с клиентами, которые хотят увидеть ощутимые результаты. Это создает переговорную позицию, которой не существовало в 2024 году.

Покупатели, которые сегодня вступают в переговоры о закупках с четким определением результатов, обоснованием ценности проекта и гибридной структурой контракта, находятся в значительно более сильной переговорной позиции, чем те, кто приходит только с функциональной спецификацией и приблизительной оценкой использования. Данные — 78 процентов непредвиденных затрат, 80 процентов срывов проектов, менее одного процента значительной окупаемости инвестиций — предоставляют им самый веский аргумент. Методология предоставляет инструмент.

Это особенно актуально для средних и крупных компаний, которые вкладывают значительные средства в приложения, изначально разработанные для ИИ, не создав при этом соответствующую инфраструктуру управления. Отчет Zylo показывает, что расходы на приложения для ИИ в крупных компаниях выросли почти на 400 процентов — зачастую за счет кредитных карт сотрудников и отчетов о расходах — еще до того, как ИТ-команды успевают отреагировать. Так называемый эффект теневого ИИ — это не маргинальное явление, а структурная особенность текущего цикла внедрения, которая станет полностью очевидной во время переговоров о продлении контрактов в 2026 и 2027 годах.

Помимо ценообразования: более широкий период созревания

На рынке закупок в сфере ИИ происходит не просто ценовое явление. Это созревание технологии, знаменующее её переход из экспериментального режима в производственный. В отчёте Google Cloud AI ROI 2025, основанном на глобальном опросе более 3400 руководителей предприятий, описывается новый этап зрелости ИИ — так называемая «эпоха агентов», — в которой агенты ИИ работают автономно в рамках заданных параметров, обеспечивая измеримые бизнес-результаты. 88 процентов руководителей, использующих агентный ИИ и сообщивших о конкретных результатах в этом исследовании, отличаются от большинства прежде всего одним ключевым аспектом: их способностью точно измерять результаты и согласовывать их со стратегическими целями.

Ценообразование, основанное на результатах, — это коммерческое выражение этой зрелости. Оно предполагает то, что уже требуется для зрелых внедрений ИИ: четкое определение процессов, высокое качество данных, чистая архитектура интеграции и инструменты измерения, напрямую связанные с результатами бизнеса. Компании, которые пойдут по этому пути, будут платить меньше за надежду и больше за результат. Это не романтическое видение более справедливой технологической экономики. Это трезвое описание того, какие структуры контрактов переживут следующие циклы обновления.

Для покупателей вопрос уже не в том, является ли ценообразование, основанное на результатах, правильным направлением. Gartner, Bloomberg, Simon-Kucher, Bessemer Venture Partners, а также предпочтения 86% покупателей указывают в одном направлении. Ключевой вопрос заключается в том, можно ли достаточно быстро адаптировать собственный процесс закупок, чтобы воспользоваться преимуществами, которые предоставляет этот этап зрелости рынка в краткосрочной перспективе – до того, как рынок снова консолидируется и поставщики смогут снова диктовать условия.

Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Умный бизнес, основанный на контенте - Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital — это ориентированный на данные B2B-индустрионный центр, возглавляемый Konrad Wolfenstein . Компания выступает в качестве внешнего, частично внутреннего решения для отраслевых партнеров, устраняя операционные пробелы в маркетинге, контенте и продажах — без необходимости привлечения дополнительных ресурсов со стороны клиента.

Более подробная информация здесь:

• Практически внутреннее решение: как Xpert.Digital устраняет операционные пробелы в B2B-маркетинге и продажах – Smart Content-Driven Business

☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!

Konrad Wolfenstein

Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь [email protected]:или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Разработка или корректировка цифровой стратегии и цифровизации

☑️ Расширение и оптимизация международных процессов продаж

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Развитие бизнеса / Маркетинг / PR / Выставки от компании Pioneer