Помимо лицензии на пользователя: как работать с ценообразованием на основе потребления в эпоху ИИ

By Mirko Peters · 2026-08-13

Добро пожаловать обратно в блог-приложение к подкасту, где мы глубже разбираем архитектурные, финансовые и стратегические изменения, которые преобразуют корпоративные технологии. Если вы в последнее время занимались управлением корпоративным программным стеком, то знаете, что почва у нас под ногами смещается. Десятилетиями правила закупки корпоративного ПО были простыми: вы считали сотрудников, по

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Добро пожаловать обратно в блог-приложение к подкасту, где мы глубже разбираем архитектурные, финансовые и стратегические изменения, которые преобразуют корпоративные технологии. Если вы в последнее время занимались управлением корпоративным программным стеком, то знаете, что почва у нас под ногами смещается. Десятилетиями правила закупки корпоративного ПО были простыми: вы считали сотрудников, покупали соответствующее количество лицензий на пользователей, настраивали панель и надеялись, что команда действительно будет входить в систему и пользоваться инструментом. Сегодня эта модель разрушается. По мере того как генеративный ИИ и автономные рабочие процессы выходят на первый план, мы наблюдаем фундаментальную перестройку того, как создаётся, потребляется и, что важнее всего, оценивается программное обеспечение.

Чтобы полностью понять этот переход, нужно смотреть не только на поверхностные изменения, но и на базовые финансовые механизмы эпохи после SaaS. В этом посте мы разберём структурный спад традиционных подписок на основе мест, рост моделей ценообразования на основе потребления и результатов, способы планирования бюджета на переменные затраты на ИИ и агентов, а также как справляться с поставщицкими «налогами на ИИ», которые могут застать ИТ-бюджеты врасплох.

Введение: переход за пределы лицензий на пользователей

В течение многих лет бизнес-модель SaaS (программное обеспечение как услуга) опиралась на один показатель: численность персонала. Если ваша компания нанимала пятьдесят новых сотрудников, счёт за ПО предсказуемо рос. Поставщикам это нравилось, поскольку давало предсказуемый повторяющийся доход, а отделы закупок мирились с этим, потому что такую модель легко прогнозировать. Но у этой модели есть фатальный недостаток в эпоху, когда ПО может думать, действовать и выполнять задачи самостоятельно. Когда автономная система способна выполнять работу десяти человек, не заходя ни разу в традиционный пользовательский интерфейс, привязка стоимости ПО к численности персонала перестаёт иметь какой-либо экономический смысл.

Эта реальность заставила всю отрасль серьёзно переосмыслить подход. Организации уже не просто покупают инструменты, чтобы помочь сотрудникам ориентироваться на экранах; они внедряют системы, которые обходятся без экранов вовсе. Как подробно обсуждалось в нашем связанном эпизоде, посвящённом смерти UI, мы входим в эпоху агентов, использующих компьютер (CUA), и рабочих процессов, ориентированных на намерение. Когда ваше основное взаимодействие с ПО смещается от нажатия кнопок к формулированию намерения на естественном языке, вся финансовая инфраструктура индустрии программного обеспечения должна измениться вместе с ним.

Упадок традиционных подписок SaaS

Чтобы понять, куда мы движемся, нужно разобраться, почему традиционная модель подписки SaaS дает сбой. Исторически ценообразование ПО исходило из прямой связи между временем использования, взаимодействием с интерфейсом и бизнес-ценностью. Вы покупали лицензию, сотрудник открывал панель, кликал по меню, вводил данные и формировал отчёты. Лицензия на место была прокси-показателем производительности.

Однако современные ИИ-агенты полностью отделили производительность от времени, которое человек проводит у экрана. Когда автономный агент выполняет сложный многоэтапный рабочий процесс ERP в фоновом режиме, за панелью никто не сидит и не набивает показатели использования. При этом деловая ценность, созданная таким автоматизированным процессом, может быть многократно выше всего, чего оператор-человек способен достичь вручную. Продолжение оплаты за каждое место в такой среде наказывает за эффективность. Компании, которые успешно автоматизируют процессы, сокращают штат или переводят сотрудников на более ценные стратегические задачи, что в рамках традиционной модели SaaS означало бы снижение расходов на ПО для поставщика, а это результат, которому поставщики ПО структурно противостоят.

Кроме того, жёсткие структуры подписок съедают маржу предприятий. Организации оказываются привязаны к оплате «полки» — лицензий, назначенных сотрудникам, которые редко пользуются платформой, — и при этом испытывают трудности с выделением бюджета на ресурсоёмкие, нативные для ИИ возможности, которые действительно повышают операционную эффективность. Несоответствие между затратами по фиксированным подпискам и переменной созданием ценности сделало традиционную модель SaaS неустойчивой для дальновидных предприятий.

Понимание ценообразования на основе потребления и результатов

По мере того как модель оплаты по рабочим местам (лицензиям) теряет актуальность, на смену ей приходит новая парадигма: ценообразование на основе потребления и результатов. Вместо того чтобы платить за доступ, организации начинают платить за фактическое использование и достигнутые результаты. В модели, основанной на потреблении, ваши расходы колеблются в зависимости от вычислительных циклов, вызовов API, обработанных токенов или задач, выполненных вашими ИИ-агентами.

Отраслевые аналитики прогнозируют, что к 2030 году до 40 процентов расходов предприятий на SaaS переместятся в модели, основанные на использовании или результатах, а выручка от традиционных лицензий по рабочим местам заметно сократится. Компании-разработчики программного обеспечения, изначально построенные на ИИ, уже перешли к такой модели, напрямую привязав свою выручку к объему работы, которую обрабатывают их системы. Ценообразование по результатам идет еще дальше, привязывая расходы непосредственно к бизнес-результатам, например к проценту достигнутой экономии, успешно обработанным заявкам на кредит или обращениям в службу поддержки, решенным без участия человека.

Такая модель гораздо лучше связывает расходы на ПО с реальной бизнес-ценностью, но при этом создает новые финансовые сложности. В отличие от предсказуемых ежемесячных или ежегодных счетов прошлых лет, оплата по потреблению приводит к переменным расходам, которые требуют продвинутого мониторинга, прогнозирования и управления, чтобы не допустить превышения бюджета.

Планирование переменных затрат на ИИ и агентов

Переход от фиксированных лицензий на рабочие места к оплате ИИ по потреблению похож на переход от счета за электроэнергию по фиксированному тарифу к счетчику в умной энергосети. Когда ваши ИИ-агенты выполняют сложные процессы, оптимизируют цепочки поставок или круглосуточно взаимодействуют с клиентами, объем вычислений будет меняться в зависимости от деловой активности, сезонного спроса и сложности операций.

Для руководителей финансовых и IT-подразделений это требует принципиально иного подхода к формированию бюджетов. Больше нельзя опираться на простую таблицу с количеством сотрудников в начале финансового года. Планирование бюджета для систем на основе агентов требует наблюдаемости в реальном времени, прогнозной аналитики и динамических пулов распределения ресурсов. Организациям необходимо внедрить принципы финансовых операций (FinOps), адаптированные специально для рабочих нагрузок ИИ. Это включает установку жестких лимитов расходов на кластеры агентов, мониторинг трендов потребления токенов и настройку пороговых значений для оповещений, когда автоматизированные процессы начинают потреблять непропорционально много вычислительных ресурсов.

Более того, управление затратами нельзя полностью передавать финансовому отделу. Технические архитекторы, разработчики и владельцы продуктов должны проектировать процессы с учетом эффективности затрат: оптимизировать промпты, устранять избыточные вызовы API и использовать облегченные модели для рутинных задач везде, где более мощные базовые модели не нужны.

Работа с «ИИ-налогом» поставщиков и продлением контрактов

Пока поставщики корпоративного ПО спешат переименовать свои традиционные продукты в «решения с ИИ», отделы закупок сталкиваются с неприятным явлением: «ИИ-налогом» поставщиков. Даже когда базовая стоимость больших языковых моделей и вычислительной инфраструктуры стремительно снижается, поставщики традиционного SaaS при продлении контрактов нередко закладывают существенные наценки, иногда от 20 до 40 процентов, лишь потому, что в платформу встроили диалоговый ИИ или базовые функции агентов.

Чтобы пройти через такие продления, нужен строгий подход к переговорам о ПО. Закупочные команды должны требовать от поставщиков полной прозрачности: какая часть контракта покрывает доступ к базовому ПО, а какая — потребление вычислительных ресурсов ИИ. Организациям следует отказываться платить общее повышение цен, обоснованное расплывчатыми улучшениями с ИИ, если поставщик не может продемонстрировать измеримый рост производительности, сокращение времени обработки или подтвержденную выгоду от автоматизации процессов.

Покупателям корпоративного ПО также стоит использовать конкуренцию между несколькими поставщиками и открытые API-архитектуры, чтобы не попасть в зависимость от одного вендора. Если поставщик старой системы пытается ввести необоснованный «ИИ-налог», наличие API-ориентированной экосистемы позволяет заменить отдельные компоненты или направлять задачи в более экономичные фреймворки агентов, не нарушая всю операционную основу компании.

Использование оборотного капитала рабочих процессов в эпоху ИИ

В эпоху post-SaaS ваше конкурентное преимущество больше не определяется готовыми приложениями, которые вы покупаете. У каждого из ваших конкурентов есть доступ к тем же базовым моделям ИИ и коммерческим SaaS-платформам. Настоящее отличие — это ваш капитал рабочих процессов: уникальный, собственный дизайн, автоматизация и оркестрация ваших бизнес-процессов.

Капитал рабочих процессов — это накопленные знания организации, конвейеры данных, протоколы безопасности и агентные архитектуры, ориентированные на намерение (intent-first), которые ваша организация создаёт для решения своих конкретных операционных задач. Когда вы используете Computer-Using Agents для автоматизации сложного ввода данных, оптимизации обработки в ERP или ускорения ответов клиентам, вы наращиваете свой капитал рабочих процессов. Готовое приложение может купить любой; а тщательно настроенную, защищённую и высокооптимизированную мультиагентную экосистему, адаптированную под ваши собственные данные, конкуренты повторить не смогут.

Создание капитала рабочих процессов требует смены фокуса организации с приобретения ПО на инжиниринг процессов. Руководители должны выявить, где возникают операционные трения, определить, где автоматизация на основе агентов принесёт наибольшую пользу, и серьёзно инвестировать в инфраструктуру данных, необходимую для того, чтобы питать эти интеллектуальные системы чистой информацией в реальном времени.

Заключение: финансовая стратегия в эпоху post-SaaS

Отказ от традиционных лицензий на рабочие места — это не временное колебание рынка, а постоянная структурная эволюция, вызванная появлением интеллектуальных агентов, рабочих процессов, ориентированных на намерение, и экономики, основанной на потреблении. Когда ПО переходит от пассивного инструмента, которым человек управляет глазами и руками, к активной цифровой рабочей силе из автономных агентов, наши подходы к бюджетированию, закупкам и финансовой стратегии должны соответственно меняться.

Организации, которые цепляются за устаревшее мышление, основанное на лицензиях на места, окажутся связанными жёсткими затратами и негибкими системами. Напротив, те, кто принимает ценообразование на основе потребления, осваивает искусство переменного бюджетирования ИИ и неустанно сосредотачивается на создании капитала рабочих процессов, откроют беспрецедентный уровень эффективности и гибкости.

Чтобы глубже разобраться в том, как эти автономные системы меняют корпоративное ПО и что это значит для вашей архитектуры, обязательно послушайте связанный эпизод подкаста: Death of the UI. Сегодняшнее обеспечение вашей команды нужными знаниями — лучший способ укрепить финансовую и операционную устойчивость вашей организации в эпоху post-SaaS.