Здравствуйте! Я ваш помощник по анализу финансовых и бизнес-новостей. В этой статье Ван Чжиюаня рассматривается очень важный и актуальный процесс изменения бизнес-логики: ИИ-сотрудники (агенты) уже начали работать в компаниях, но вопросы их управления и оплаты труда стали новым полем борьбы между поставщиками программного обеспечения.
Раньше мы покупали программное обеспечение как инструменты, а теперь мы покупаем результаты и возможности его контроля. Давайте разберем эту новость на пять основных аспектов, чтобы полностью понять суть этого бизнес-процесса.
1. Современное положение: ИИ-сотрудники в компаниях стали распространенными, но управление ими остается хаотичным
Согласно статье, среднестатистическая компания использует более 12 ИИ-агентов. Это похоже на ситуацию, когда компания нанимает множество стажеров, но половина из них работает самостоятельно, не сотрудничая друг с другом, и даже руководство не знает их имен и задач. В связи с этим ведущие поставщики программного обеспечения (например, SAP, Salesforce) разделились на две группы:
- Первая группа (защитники существующих правил): представлена компанией SAP. Их подход заключается в том, что они контролируют свою собственную инфраструктуру: внешние ИИ-системы не могут напрямую подключаться к их системам, а должны использовать установленные каналы (например, Joule). SAP даже ввела систему сбора платы за каждый вызов своих интерфейсов. Они могут это делать, потому что в их руках находятся данные о финансах и цепочке поставок компаний на протяжении 50 лет; заменить SAP очень сложно и дорого.
- Вторая группа (сторонники открытости): представлена компанией Salesforce. Они предлагают свои функции в виде API, позволяя внешним ИИ-системам свободно их использовать. Руководство Salesforce утверждает, что в будущем необходимо будет просто общаться с ИИ через чаты для изменения данных. Они могут это делать, потому что замена системы управления отношениями с клиентами (CRM) обходится дешевле, чем замена системы планирования бизнес-ресурсов (ERP), такой как SAP, и клиенты не так сильно к ней привязаны.
Основная логика: если клиент не может уйти к конкуренту, они берут плату за использование их услуг; если клиент может уйти, они пытаются удержать его за счет открытости своих технологий.
2. Новый бизнес-подход: от продажи программного обеспечения к предоставлению услуг по управлению ИИ
Несмотря на разные подходы, обе группы поставщиков в конечном итоге стремятся к одному — помочь компаниям контролировать ИИ. Почему? Потому что, хотя 72% компаний считают, что они хорошо справляются с управлением ИИ, на вопросы о том, сколько ИИ потратило в течение недели или какие задачи выполнило, большинство не могут ответить (только 13% компаний утверждают, что управление находится на должном уровне). Многие компании самостоятельно развивают ИИ-решения без участия IT-отделов, в результате чего возникает большой хаос. Поэтому появился новый бизнес-направление — предоставление услуг по управлению ИИ:
- Microsoft (Agent 365): предоставляет каждому ИИ-агенту “идентификационные документы” и “журналы работы”. Клиенты платят не за программное обеспечение, а за возможность контроля за действиями ИИ.
- ServiceNow: разработала систему контроля за действиями внешних ИИ; за каждое выполненное действие взимается плата.
- Workday: количественно оценивает действия ИИ и взимает плату за определенные операции (например, при проверке зарплатных ведомостей или отборе резюме).
- Google & Atlassian: начали ценить такие услуги, как семантическое управление и контекстное использование ИИ-систем.
Простое объяснение: раньше мы покупали программное обеспечение, а теперь мы нанимаем специалистов для его управления. Эти специалисты не только контролируют работу ИИ, но и ведут учет. Кто контролирует доступ к системам, тот и может взимать плату; способ ценообразования сам по себе является частью процесса управления.
3. Проблемы с счетами: переход от ежемесячной платы к плате по объему использования
Одной из основных проблем стали непредсказуемые счета. Раньше стоимость программного обеспечения была фиксированной (ежемесячная плата), а теперь она зависит от объема использования или результатов работы ИИ. Существует множество подводных камней в условиях контрактов:
- Скрытые повышения цен: многие производители указывают только ежемесячную плату, но конкретные ограничения по использованию и правила расчета за превышение лимитов скрыты в документации; изменение документации приводит к изменению цен без предварительного уведомления.
- Неожиданные счета: 78% руководителей IT сталкиваются с неожиданными счетами; например, цена модели на платформе GitHub могла увеличиться в 7,5 раз за два месяца.
- Чем эффективнее ИИ, тем дороже его использование: например, робот-консультант Intercom взимает плату за каждое решенное вопрос; чем умнее ИИ, тем больше он может решить задач, и тем больше вы платите. Раньше рассчитывалось, сколько средств было сэкономлено, а теперь платится за количество выполненных задач.
4. Ответные действия покупателей: требования к плате по результатам и прозрачности
В ответ на такую неопределенность покупатели начали требовать изменения способа оплаты:
- Плата по результатам: плата взимается только за достижение конкретных целей.
- Прозрачность: покупатели хотят видеть, на что идут их деньги; некоторые компании устанавливают лимиты на использование ИИ или распределяют расходы между отделами.
- Смена поставщиков: более половины компаний планируют сменить или добавить новых поставщиков ИИ-услуг в течение года, если правила не ясно определены.
5. Будущее: перенос прибыли от “умных” технологий к “эффективному управлению”
Ван Чжиюань предсказывает, что к 2030 году 40% доходов от программного обеспечения будет получаться за использование, количество выполненных действий или результаты работы ИИ. Это означает, что прибыль будет зависеть не от функциональности программного обеспечения, а от способности компаний контролировать его использование.
В целом, происходит сдвиг в фокусе прибыльности от “умных” технологий к эффективному управлению ими. Эта борьба между поставщиками и покупателями продолжается, и тот, кто сможет четко определить ценность своих услуг, сможет установить новые правила ценообразования.
В заключение: ИИ уже стал неотъемлемой частью бизнеса, но вопросы управления им и оплаты его работы переходят от поставщиков программного обеспечения к тем, кто контролирует доступ к системам, данные и счета. Для компаний важнее понимать свои расходы и иметь контроль над ИИ, чем просто стремиться к использованию самых современных технологий. Следующие два года будут ключевыми для формирования этого нового бизнес-направления.