Эбби Кернс, генеральный директор компании ActiveState, занимающейся безопасностью цепочек поставок ПО, в интервью Newsweek заявила, что классическая модель ценообразования IT-услуг «больше не отражает того, как создаётся ценность». Сет Робинсон, вице-президент по отраслевым исследованиям ассоциации CompTIA, добавил: клиенты теперь видят, что стоимость входных ресурсов падает, и требуют от подрядчиков прозрачности в вопросе влияния ИИ на их продуктивность. Newsweek опубликовал материал о том, как искусственный интеллект подталкивает IT-сервисные компании пересматривать многолетнюю практику оплаты по человеко-часам. Поводом стала растущая дистанция между тем, как услуги тарифицируются, и тем, как они фактически выполняются.
На протяжении десятилетий стоимость разработки ПО и сопутствующих услуг рассчитывалась исходя из количества специалистов на проекте и времени, которое они на него тратят. Логика была проста и интуитивно понятна: усилия и результат шли рука об руку. Чем больше инженеров вовлечено в задачу, тем больше кода они напишут, тем быстрее появится готовый продукт и тем выше окажется итоговая ценность для заказчика. Эта прямая зависимость лежала в основе всей экономики аутсорсинга, аутстаффинга и заказной разработки.
Однако теперь, как пишет Newsweek, эта связь начинает рассыпаться. ИИ всё активнее берёт на себя саму работу по исполнению задач, и объём производимого небольшой командой резко вырос. То, для чего раньше требовались крупные команды, сегодня выполняют маленькие группы инженеров в связке с автоматизированными системами. Сроки сжимаются, структура работы меняется, а старая формула «час разработчика умножить на ставку» всё хуже описывает реальную картину создания продукта.
Эбби Кернс из ActiveState формулирует проблему предельно ясно: модель больше не отражает того, как создаётся ценность. По её словам, ИИ перестраивает соотношение между затраченными усилиями и полученным результатом таким образом, что традиционные подходы к ценообразованию не успевают за изменениями. Если раньше клиент платил за время, потому что время было разумным прокси для объёма выполненной работы, то теперь этот прокси работает всё хуже.
IT-сервисные компании давно обсуждают переход к моделям ценообразования, основанным на результате или выходных метриках, а не на затраченных часах. Однако внедрение таких схем шло неравномерно. Этому мешали внутренние структуры самих подрядчиков — KPI, бонусы, планирование загрузки сотрудников выстроены вокруг почасового учёта — и ожидания заказчиков, которые привыкли согласовывать бюджеты в формате «столько-то FTE на столько-то месяцев». Модель «человеко-час» оказалась глубоко вшита в индустрию с обеих сторон стола переговоров.
Появление генеративного ИИ обостряет этот разрыв и делает его заметным самим клиентам. Сет Робинсон из CompTIA подчёркивает, что покупатели услуг теперь осведомлены: стоимость входных ресурсов падает. Это означает, что определение ценности требует большей прозрачности в том, как именно ИИ влияет на их продуктивность. По мере роста этой осведомлённости заказчики всё охотнее задают неудобные вопросы по поводу прайса, который больше не соответствует тому, как реально производится работа.
Newsweek фиксирует, что обе стороны постепенно осознают, насколько далеко разошлись их бизнес-предпосылки. Покупатели всё лучше разбираются в современной модели разработки с участием ИИ-инструментов и задают резонный вопрос: почему оплата по-прежнему привязана к часам, если значительная часть производства уже автоматизирована? Подрядчики, в свою очередь, оказываются в положении, когда стандартные коммерческие предложения с расценками за специалиста выглядят всё менее убедительно.
Издание описывает происходящее как ломку линейной модели — той самой, в которой больше людей и больше времени почти автоматически означали больше ценности. С приходом ИИ эта линейность исчезает: команда из трёх инженеров с продвинутыми ассистентами может за короткий срок сделать то, на что раньше уходили месяцы у команды из десяти человек. Если ценообразование остаётся прежним, заказчик платит за труд, который физически не был вложен; если его пересматривают — приходится перестраивать всю экономику сервисного бизнеса, от продажи и пресейла до мотивации команд.
В материале подчёркивается, что переход к outcome-based pricing — оплате за измеримый бизнес-результат — обсуждался задолго до появления массового ИИ, но именно сейчас это обсуждение приобрело реальную остроту. Клиенты получают рычаг давления в виде понимания, что инструменты разработки стали мощнее и дешевле, а сервисные компании сталкиваются с необходимостью найти новый способ объяснить, за что именно с них берут деньги.
Источник: https://www.newsweek.com/ai-forcing-it-services-to-rethink-pricing-11865023