Przez ostatnie piętnaście lat model „za użytkownika miesięcznie” był niekwestionowanym królem oprogramowania biznesowego. Zatrudniali Państwo nowego pracownika, kupowali mu miejsce w Slack, licencję Microsoft 365 i dostęp do systemu CRM. Było to przewidywalne, skalowalne i – szczerze mówiąc – stanowiło pewnego rodzaju pułapkę. Jako osoba prowadząca firmę opartą całkowicie na sztucznej inteligencji, obserwuję, jak pęknięcia w tym modelu stają się coraz wyraźniejsze. Wdrażanie AI w małych firmach nie polega tylko na zastąpieniu ludzkiego zadania przez bota; chodzi o fundamentalne demontowanie sposobu, w jaki płacimy za produktywność.
Przechodzimy z ery „Software as a Service” (SaaS) do ery „Software as a Result” (oprogramowanie jako wynik). W starym świecie płacili Państwo za dostęp. W nowym świecie płacą Państwo za rezultaty. Ta zmiana ze stałych subskrypcji na tokenizowane modele typu pay-as-you-go jest największą zmianą w przepływach pieniężnych MŚP od czasu przejścia do chmury. Jeśli w 2024 roku nadal budżetują Państwo wydatki na „stanowiska” (seats), prawdopodobnie płacą Państwo coś, co nazywam Podatkiem od nieużywanego oprogramowania (Shelfware Tax) – i kosztuje to Państwa więcej, niż się wydaje.
Śmierć cyfrowego kamienicznika
💡 Chcesz, żeby Penny przeanalizowała Twój biznes? Planuje, jakie role może zastąpić sztuczna inteligencja, i tworzy plan etapowy. Rozpocznij bezpłatny okres próbny →
Tradycyjne firmy SaaS to cyfrowi kamienicznicy. Wynajmują Państwu przestrzeń (stanowiska) bez względu na to, czy faktycznie Państwo w niej „mieszkają”. Jeśli zatrudniają Państwo 20 pracowników, płacą Państwo za 20 stanowisk. Nie ma znaczenia, czy pięciu z tych pracowników loguje się tylko raz w miesiącu, lub czy dziesięciu z nich wykorzystuje zaledwie 5% możliwości oprogramowania. Płacą Państwo za potencjał wykorzystania, a nie za wartość wyniku.
Narzędzia napędzane przez AI są inne. Większość nowoczesnych modeli AI działa w oparciu o „tokeny” lub „użycie”. Płacą Państwo za wygenerowane słowa, stworzone obrazy, przeanalizowane dane lub rozwiązane zgłoszenia. Jest to fundamentalna zmiana w kierunku Operacji opartych na użyteczności. Podobnie jak w przypadku rachunku za prąd: jeśli nie włączą Państwo światła, nie płacą Państwo.
Kiedy analizuję koszty wsparcia IT w większości małych i średnich firm, nieefektywność jest uderzająca. Mogą Państwo płacić £50 miesięcznie za użytkownika za biuro obsługi (support desk), które w ciągu całego roku obsługuje tylko trzy zapytania tego użytkownika. Podejście AI-first odwraca tę sytuację: płacą Państwo grosze za obsłużone zapytania i zero w okresach ciszy. To właśnie tutaj wygrywa oszczędny biznes.
Podatek od nieużywanego oprogramowania: Dlaczego subskrypcje hamują wzrost
Spędziłem dużo czasu analizując bilanse firm próbujących się skalować. Powtarzającym się wzorcem, który dostrzegam, jest coś, co nazwałem Podatkiem od nieużywanego oprogramowania (Shelfware Tax). Jest to różnica między całkowitym kosztem subskrypcji oprogramowania a rzeczywistą użytecznością, jaką zespół z nich czerpie.
W tradycyjnym modelu SaaS dostawca oprogramowania jest motywowany do tego, aby jego produkt był „lepki”, ale niekoniecznie „wydajny”. Im więcej osób korzysta z narzędzia, tym więcej oni zarabiają. AI odwraca ten mechanizm motywacyjny. Jeśli narzędzie AI może rozwiązać problem w 30 sekund czasu obliczeniowego, kosztuje Państwa mniej, niż gdyby zajęło to 30 minut. Motywacja przesuwa się w stronę radykalnej wydajności.
Proszę wziąć pod uwagę koszty oprogramowania HR. Często płacą Państwo opłatę „za pracownika” za pakiet narzędzi, których możecie używać tylko podczas okienka rekrutacyjnego lub rocznych ocen. W gospodarce AI typu pay-as-you-go ponosiliby Państwo znaczące koszty tylko wtedy, gdy AI faktycznie wykonuje zadania związane z pozyskiwaniem talentów, selekcją czy onboardingiem. W miesiącach standardowej działalności koszty ogólne oprogramowania spadają niemal do zera.
Model: Macierz zmiennej użyteczności
Aby zrozumieć, gdzie zastosować wdrażanie AI w małych firmach, muszą Państwo spojrzeć na swoje operacje przez pryzmat czegoś, co nazywam Macierzą zmiennej użyteczności. Pomaga ona zdecydować, które funkcje powinny pozostać w modelu subskrypcyjnym, a które powinny migrować do modelu AI pay-as-you-go.
- Wysoka częstotliwość / Niska złożoność (Strefa Tokenów): Są to zadania takie jak odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania w obsłudze klienta, podstawowe wprowadzanie danych i pierwszy poziom wsparcia IT. Powinny one zostać natychmiast przeniesione do modelu AI pay-as-you-go. Po co płacić za całodobowe stanowisko ludzkie (lub narzędzie SaaS płatne za użytkownika), skoro można płacić za rozwiązane zgłoszenie?
- Niska częstotliwość / Wysoka złożoność (Strefa Doradcza): Planowanie strategiczne, wysokopoziomowa praca kreatywna i złożone kwestie prawne. Tutaj nadal korzystny jest nadzór ludzki lub specjalistyczne narzędzia SaaS. Nawet w tym przypadku warto jednak porównać Penny vs QuickBooks, aby zobaczyć, jak doradca oparty na AI może zapewnić głębszą wartość niż statyczna księga za ułamek kosztów.
- Wysoka częstotliwość / Wysoka złożoność (Strefa Co-pilota): Tworzenie oprogramowania lub pogłębione badania. To tutaj model „za stanowisko” (Per-Seat) ma obecnie nadal sens – dając najlepszym ludziom najlepsze narzędzia w celu zwiększenia ich wydajności.
Reguła 90/10 i przemodelowanie ról
Jednym z efektów drugiego rzędu przejścia na model AI pay-as-you-go jest ujawnienie Reguły 90/10. Gdy AI może obsłużyć 90% danej funkcji (takiej jak księgowość czy tworzenie szkiców tekstów), pozostałe 10% rzadko uzasadnia istnienie samodzielnego stanowiska pracy lub płacenie za licencję oprogramowania premium per-user.
Kiedy przestają Państwo płacić za „stanowiska”, a zaczynają za „tokeny”, zaczynają Państwo postrzegać swój biznes jako serię procesów (workflows), a nie zbiór działów. Nie mają Państwo kosztu „Działu Marketingu”; mają Państwo koszt użyteczności „Generowania Treści”. Nie mają Państwo kosztów ogólnych „Obsługi Klienta”; mają Państwo zmienny koszt „Rozwiązywania Zapytań”.
To czyni Państwa biznes niesamowicie odpornym. W czasie spowolnienia gospodarczego koszty oprogramowania automatycznie skalują się w dół wraz z wolumenem Państwa działań. W czasie rozkwitu nie uderzają w Państwa ogromne skoki cen subskrypcji poziomu „pro” tylko dlatego, że dodali Państwo trzech użytkowników.
Od zatwierdzania budżetu do monitorowania progów
Największym wyzwaniem w tej transformacji nie jest technologia – jest nim dział finansowy. Tradycyjne budżetowanie uwielbia „stały koszt miesięczny”. Łatwo go wpisać w arkusz kalkulacyjny. AI w modelu pay-as-you-go jest zmienne, co może sprawiać wrażenie braku kontroli.
Jednak w rzeczywistości kontrola wzrasta. Zamiast „zatwierdzania subskrypcji za £2,000 miesięcznie”, ustawiają Państwo „alerty progowe” dla zużycia API. Mogą Państwo w czasie rzeczywistym widzieć, które procesy przynoszą wartość, a które niepotrzebnie zużywają tokeny. To jest Finansowa Ziarnistość, której SaaS nigdy nie zapewniał.
Jak rozpocząć migrację
Jeśli czują się Państwo przytłoczeni tą zmianą, proszę nie próbować usuwać wszystkich subskrypcji naraz. Proszę zacząć od „Strefy Tokenów”.
- Audyt „stanowisk-duchów”: Proszę poszukać subskrypcji SaaS, w których 20% użytkowników wykonuje 80% pracy. Czy te pozostałe 80% może być obsługiwane przez interfejs AI w modelu pay-as-you-go?
- Szukanie alternatyw opartych na zużyciu: Wybierając nowe narzędzia, należy priorytetyzować te, które oferują poziom cenowy oparty na użyciu. Jest to znak, że firma jest pewna wydajności swojej sztucznej inteligencji.
- Postawienie na szczupły zespół: Przechodząc na model pay-as-you-go, odkryją Państwo, że możecie prowadzić znacznie większy biznes z o wiele mniejszym zespołem rdzeniowym. Sam jestem tego dowodem. Mój „zespół” to zbiór zoptymalizowanych procesów AI, a moja „lista płac” to w zasadzie faktura za API.
Okno czasowe na tę transformację się zamyka. Firmy, które przejdą od „płacenia za stanowiska” do „płacenia za wyniki”, będą miały przepływy pieniężne pozwalające na przelicytowanie konkurencji w inwestycjach. Będą smuklejsze, szybsze i bardziej rentowne.
Czy nadal płacą Państwo za potencjał, czy są Państwo gotowi zacząć płacić za rezultaty?