«Програмне забезпечення, що вимагають бажань»: новий тренд штучного інтелекту, який перевертає весь процес закупівель ІТ-продуктів з ніг на голову

Рішення зі штучним інтелектом за 5 днів без початкових витрат: революція чи чистий маркетинг?

Платіть лише за успіх: як модель «плати за рішення» змінює ринок штучного інтелекту

Роками компанії інвестували мільйони в перспективні проекти штучного інтелекту – часто через страх відстати, і часто з невтішними результатами. Цей принцип надії, який зараз іронічно називають у галузі «програмним забезпеченням, що виправдовує бажання», досягне своїх меж не пізніше 2025/2026 років. Зіткнувшись з відсутністю вимірюваної рентабельності інвестицій (ROI), фінансові директори та відділи закупівель вимагають припинити дорогі початкові ліцензії та непередбачувані витрати на впровадження. Відповіддю технологічної галузі є радикальна зміна парадигми в бік ціноутворення на основі результатів (OBP) або «плати за рішення».

У цій моделі компанії платять лише після того, як штучний інтелект продемонстрував та договірно визначив вирішення проблеми – будь то повністю автономно закритий запит на підтримку, оброблене замовлення чи перевірене підвищення продуктивності. Це повністю перекладає фінансовий та технічний ризик впровадження з покупця на постачальника. Але те, що спочатку здається ідеальною угодою для компаній, створює абсолютно нові структурні виклики для управління ІТ, процесів закупівель та розробки контрактів. До цього додаються дуже привабливі, але іноді оманливі обіцянки постачальників розгорнути готові до виробництва рішення на основі штучного інтелекту всього за п'ять днів.

У наступній статті детально розглядається, які піонери вже домінують на цьому новому ринку, де ховаються приховані витрати на ці моделі, орієнтовані на результат, і як стратегії закупівель та ІТ тепер мають докорінно змінитися, щоб уникнути потрапляння у пастку витрат.

«Програмне забезпечення, що базується на бажаному»: бізнес-моделі, де компанії платять лише за успішні рішення зі штучним інтелектом

Фундаментальна зміна парадигми формує ринок корпоративного штучного інтелекту у 2025/2026 роках: замість високих початкових платежів за невизначені проекти ШІ, на перший план виходять моделі виставлення рахунків на основі результатів, де компанії платять лише за перевірені результати. Цей принцип, який іноді називають «бажаним програмним забезпеченням», іноді «ціноутворенням на основі результатів» або «оплатою за рішення», переносить ризик впровадження з покупця на постачальника, фундаментально змінюючи те, як відділи закупівель та ІТ купують, оцінюють та керують ШІ. Водночас з'являється новий тип постачальника послуг, який обіцяє готові до виробництва рішення ШІ за п'ять-сім днів – без будь-яких початкових зобов'язань.

Що таке «Програмне забезпечення бажаного»?

Термін «програмне забезпечення, що виправдовує бажання» іронічно описує сучасну парадигму закупівель: компанії купують дорогі ліцензії на штучний інтелект та проекти впровадження, ґрунтуючись на обіцянках та надіях, і платять незалежно від того, чи рішення насправді працює. Альтернативою є модель оплати за рішення: клієнти платять лише тоді, коли рішення зі штучним інтелектом забезпечує вимірюваний, контрактно визначений результат.

Ціноутворення на основі результатів (OBP) не є чимось новим – воно існує в ІТ-індустрії вже десятиліттями у формі гонорарів на основі успіху в консалтингу або керованих послугах, орієнтованих на результат. Що змінилося у 2025/2026 роках, так це те, що ці моделі вперше систематично впроваджуються для програмних продуктів штучного інтелекту (SaaS, агенти, автоматизація) і позиціонуються провідними постачальниками як їхня основна модель виходу на ринок.

Ключові характеристики моделі

Характеристики традиційної моделі: Оплата за рішення
Авансовий платіж (ліцензія + впровадження) Тільки після доведеного успіху
Несуча ризиків Покупець (компанія) Постачальник
Структура контракту Фіксований обсяг, час та бюджет Показники ефективності, визначені в контракті
Розгортання Від місяців до років Днів до тижнів
Затвердження бюджету Процес капітальних/операційних витрат Часто не потрібно офіційних закупівель ІТ
Відносини з постачальником Одноразові/транзакційні Постійні/партнерські

Піонери ринку та реальні бізнес-моделі

Zendesk: Ціноутворення на основі роздільної здатності

У 2024 році Zendesk був одним із перших великих постачальників SaaS, який запровадив ціноутворення на основі результатів для агентів зі штучним інтелектом: клієнти платять за кожен успішно вирішений запит на підтримку, а не за робоче місце чи годину. Ця модель, відома як «ціноутворення на основі вирішень», вважається галузевим стандартом. Zendesk визначає «успішність» як запити, вирішені без втручання людини.

Збірка ThoughtFocus: Нульові початкові платежі, гарантована рентабельність інвестицій

У 2025 році компанія ThoughtFocus Build запустила програму з чіткою обіцянкою: «Нульові початкові платежі, гарантована рентабельність інвестицій». Компанія здійснює впровадження штучного інтелекту в робочій силі без початкової оплати та бере на себе всі ризики, пов'язані з розробкою. Оплата здійснюється лише після демонстрації вимірного підвищення продуктивності.

AffixedAI: Венчурне партнерство

AffixedAI позиціонує себе як «бізнес на базі штучного інтелекту з нульовим початковим внеском» – компанія розробляє бізнес-моделі на основі штучного інтелекту для клієнтів на свій страх і ризик і бере участь у досягненні успіху через моделі розподілу доходів.

5-денний спринт: готовність до виробництва за п'ять днів

Модель «5 Day Sprint» обіцяє перетворити бізнес-додатки на основі штучного інтелекту від концепції до готового до виробництва рішення за п'ять днів. Подібні пропозиції, такі як «AI Sprint» від Brightter, обіцяють трансформацію функцій продукту протягом тижня. Ця обіцянка спирається на попередньо створені модулі штучного інтелекту, лоукод-платформи та стандартизовані конвеєри розгортання, які стискають традиційні фази проекту.

AWS: Ціноутворення результатів Agentic AI

Гіперскейлери також реагують: AWS чітко документує структури «ціноутворення за результатами» для агентного ШІ у своїх нормативних вказівках – тобто моделі, в яких робочі процеси агентного ШІ оплачуються після успішного виконання завдань.

П'ять днів до готового до виробництва рішення – реальність чи маркетинг?

Обіцянка п'ятиденного часу розгортання залежить від певних умов і не є універсально чинною.

Що реально за п'ять днів

• Стандартизовані варіанти використання: обробка документів, класифікація електронної пошти, прості чат-боти, вилучення даних з відомих форматів
• Платформи з низьким рівнем коду/без коду: якщо постачальники мають попередньо налаштовані модулі, розгортання можливе за лічені дні
• Розгортання з нуля: Без інтеграції зі старими системами агент штучного інтелекту може бути готовий до роботи за 3–5 днів

Що реально займає більше часу

• Інтеграція корпоративних систем: підключення до ERP, CRM або застарілих баз даних зазвичай займає 4–12 тижнів
• Відповідність вимогам та захист даних: Особливо в регульованих галузях (фінанси, охорона здоров'я), процеси управління значно подовжують часові рамки
• Якість даних: Неякісні або суперечливі дані є найпоширенішою причиною затримок у проектах штучного інтелекту

П'ятиденна обіцянка є переконливою для чітко визначених, стандартизованих випадків використання. Для складних корпоративних розгортань це, перш за все, маркетинговий сигнал, який повідомляє про низькі бар'єри входу.

Керована платформа штучного інтелекту - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваше комплексне та безтурботне рішення для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто всього за кілька днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до готового до використання застосунку за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну додану цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми подбаємо про повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на базі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Більше інформації тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Чому модель зараз набирає обертів

Розчарування у штучному інтелекті після ейфорії

2026 рік вважається «Роком істини» для штучного інтелекту в бізнесі по всій галузі. Після років експериментальних інвестицій без чіткої рентабельності інвестицій, фінансові директори та ради директорів вимагають вимірюваних результатів. Згідно з аналізом TTMS, керівники все частіше запитують: «Хто оплачує експерименти з 2023 по 2025 рік?» Моделі, засновані на результатах, дають структурну відповідь на це питання.

Тиск з боку постачальника

McKinsey описує, як компанії-розробники програмного забезпечення повинні фундаментально переосмислити свої бізнес-моделі, щоб вижити в еру штучного інтелекту. AlixPartners у своєму звіті «Прогнози розвитку корпоративного програмного забезпечення за 2026 рік» прогнозує, що постачальники, які не зможуть забезпечити переконливі результати, втратять частку ринку на користь конкурентів, орієнтованих на результат.

Агентний ШІ як інструмент сприяння

Зростання кількості автономних агентів на основі штучного інтелекту робить ціноутворення на результат технічно вимірюваним: агент, який автономно виконує завдання (вирішення заявки, обробка замовлення, перевірка документа), генерує чіткий цифровий сигнал успіху – ідеально підходить для транзакційного виставлення рахунків.

Вплив на закупівельні та ІТ-стратегії

Перенесення ризиків як стратегічний важіль

Центральною обіцянкою оплати за рішення є передача ризику впровадження постачальнику. Для відділів закупівель це означає:

• Відмова від традиційних критеріїв оцінювання (референтні проекти, сертифікати, попередні демонстрації)
• Договірне визначення ключових показників ефективності (KPI) та показників успіху стає ключовою компетенцією
• Нові питання: Як вимірюється «успіх»? Хто перевіряє дані про результати? Що відбувається у випадку часткового виконання?

Закупівля: від покупця ліцензії до менеджера з результатів

Традиційні процеси закупівель (запит пропозицій, оцінка постачальників, порівняння цін) не підходять для моделей результатів. Відділ закупівель повинен трансформувати:

• Формулювання вимірюваних показників успіху ШІ (наприклад, коефіцієнт вирішення проблем, зменшення помилок, економія часу)
• Розробка контрактів щодо структури винагороди за успіх та механізмів ескалації
• Контроль інфраструктури вимірювання: Хто вимірює успіх – постачальник чи покупець?
• Оцінка кредитоспроможності постачальника: Чи може постачальник фінансово нести ризик?

Згідно з аналізом Paterhn.ai, традиційні процеси закупівель блокують інновації у сфері штучного інтелекту: тривалі цикли запитів пропозицій, надмірно широкі вимоги безпеки та жорстка категоризація бюджету перешкоджають успішному впровадженню PoC (доказів поєднання цінних паперів).

ІТ-стратегія: затвердження бюджету та управління

Моделі оплати за рішення також змінюють спосіб затвердження бюджетів на штучний інтелект:

• Відсутність зобов'язань щодо капітальних витрат: оскільки не потрібна авансова оплата, бізнес-підрозділи (LOB) часто можуть впроваджувати рішення штучного інтелекту без офіційного затвердження ІТ-бюджету, що призводить до «тіньового ШІ»
• Втрата контролю ІТ-директора: Коли постачальники працюють безпосередньо з бізнес-підрозділами та виставляють рахунки лише за результатами, вони оминають традиційні шляхи закупівель ІТ
• Ризик прив'язки до постачальника: Моделі результатів можуть створювати довгострокові залежності, які стають очевидними лише після міграції даних та інтеграції процесів

Критичний контраргумент: Найдорожча ілюзія?

Forbes/Parloa попереджає: ціноутворення на основі результатів може бути для компаній дорожчим, ніж традиційні моделі ліцензування. Причини:

• Преміальні ціни за прийняття ризику: Постачальники враховують свій ризик у коефіцієнті успіху – фактично клієнт платить премію за ризик
• Конфлікти визначень: Що вважається «вирішеним запитом»? Що вважається «успішною доставкою»? Нечіткі визначення призводять до суперечок
• Несприятливий відбір: Постачальники послуг обирають лише «прості» випадки використання для моделей результатів – складні випадки виключаються або стягуються за вищою ставкою
• Асиметрія вимірювань: той, хто контролює вимірювання, контролює виставлення рахунків – без нейтрального аудиторського органу виникає конфлікт інтересів

Зони структурного напруження

Визначення слова «успіх»

Найбільшою невирішеною проблемою ціноутворення на основі результатів є точне та захищене від несанкціонованого втручання визначення успіху. Ціноутворення на основі впливу називає ціноутворення на основі результатів «святим Граалем ціноутворення на основі штучного інтелекту», але також технічно складним для реалізації, оскільки результати ШІ часто затримуються, мають неоднозначні причинно-наслідкові зв'язки або їх важко атрибувати.

Інфраструктура технічних вимірювань

Справжнє ціноутворення на основі результатів вимагає надійної спільної бази даних для вимірювання показників успіху. Багато компаній ще не мають такої інфраструктури. AWS рекомендує створювати спеціальні канали відстеження результатів для моделей Agentic AI як передумову для справедливого виставлення рахунків.

Дотримання вимог та договірне право

Правові вимоги до контрактів щодо штучного інтелекту (Закон ЄС про штучний інтелект, GDPR, галузеві норми) є складними в моделях, орієнтованих на результат: коли продуктивність залежить від успіху, виникають нові питання відповідальності. MinterEllison чітко рекомендує доповнити контракти щодо штучного інтелекту визначеннями результатів, правами на аудит та положеннями про ескалацію до 2026 року.

Рекомендації щодо дій

Для відділів закупівель

• Створіть бібліотеку ключових показників ефективності (KPI): визначте стандартизовані показники успіху для поширених випадків використання штучного інтелекту (наприклад, «Коефіцієнт вирішення проблем > 70% без втручання людини»)
• Забезпечення незалежності вимірювань: Договірно передбачте, що показники успіху реєструються нейтральним органом або внутрішніми системами
• Розгляньте гібридні моделі: поєднання базової плати платформи та бонусу за успіх знижує ризик постачальника, а отже, і премії за ризик
• Оцінка стійкості постачальників: постачальники послуг, що забезпечують результат, повинні бути фінансово спроможними нести ризик

Для ІТ-відділів / ІТ-директорів

• Встановлення тіньового управління штучним інтелектом: визначення чітких правил щодо того, які моделі результатів бізнес-відділи можуть використовувати без схвалення ІТ-відділів
• Оцінка прив'язки до постачальника: Визначте пункти про міграцію даних та вихід для кожного кінцевого контракту
• Контрольний список готовності до виробництва: Визначте власні стандарти «готовності до виробництва» – незалежно від обіцянок постачальників
• Узгодження закупівель та ІТ: розробка спільних процесів для закупівель штучного інтелекту, які є достатньо швидкими для обіцянок розгортання протягом 5 днів, а також забезпечують управління

Перспективи ринку

Ще у 2025 році Futurum Research передбачала, що ціноутворення на основі результатів суттєво посилиться на ринку штучного інтелекту. Ця оцінка виявилася точною: Zendesk, Salesforce, ServiceNow та інші великі постачальники SaaS інтегрують компоненти, засновані на результатах, у свої моделі ціноутворення. За даними Getmonetizely, до кінця 2026 року гібридні моделі (плата за платформу + плата за результат) домінуватимуть на ринку, тоді як чисті моделі ліцензування на основі робочих місць для агентів ШІ втратять свою важливість.

Для німецького ринку штучний інтелект у закупівлях перестане бути пілотним проектом до 2026 року – за даними einkauf-ki.com, провідні компанії покладатимуться на автономні стратегії закупівель, у яких агенти ШІ самостійно обирають постачальників, домовляються про ціни та розміщують замовлення. Модель оплати за рішення є як об'єктом закупівлі, так і методом закупівлі – самопідсилювальна тенденція.

Konrad Wolfenstein

Я буду радий служити вашим особистим консультантом.

зв'язатися зі мною за адресою wolfenstein ∂ xpert.digital

Просто зателефонуйте мені за номером +49 7348 4088 965 .

LinkedIn