في مشهد اليوم، تزيد الأتمتة المتزايدة من صعوبة قيام موفري الحلول بتبرير إصدار الفواتير بالساعة وبيع البرامج عن طريق الشراب وليس عن طريق الترخيص. أدخل النهج القائم على النتائج.
أدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحول البرمجة إلى سلعة ميسورة التكلفة، بل وتتجاوز قدرات المبرمجين البشريين، مما أخاف إدواردو راموس لدرجة أنها ساعدت في اتخاذ قراره ببيع حصته في شركة تطوير البرمجيات المخصصة حيث كان يعمل كشريك إداري ثم استقال.
وقال راموس لـ CRN: “قلت لزوجتي: خلال أربع أو خمس سنوات، لن يكون نموذج العمل هذا ممكناً”. “لقد مر أقل من خمس سنوات. لقد مر عام ونصف، وأنا مندهش من كل الأشياء التي يمكن أن تفعلها التعليمات البرمجية السحابية، والمؤشرات، والأشياء المحبوبة” وغيرها من منتجات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
في عام 2024، أنشأ راموس مزود الحلول الخاص به Viewneur ومقره في أوستن، تكساس، حيث اعتمد على Snowflake كشريك وطور تركيزًا قويًا على نتائج العملاء، مما أبعده عن تسعير السعر بالساعة المألوف.
وأضاف: “كان هذا هو النموذج القديم”. “أعتقد أنها سوف تموت بالطريقة التي نعرفها اليوم.”
لقد ظهر النهج القائم على النتائج لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بين مقدمي الحلول والبائعين كنموذج اقتصادي قد يكون أكثر منطقية لأن الأتمتة تجعل من الصعب تبرير الفواتير بالساعة، ويتم بيع البرامج بالمشروب بدلاً من الترخيص.
أعرب العديد من موفري الحلول الذين تحدثت إليهم CRN عن اهتمامهم بالتسعير على أساس النتائج مع العملاء، لكنهم قالوا إن ذلك سيتطلب فهمًا أعمق لأنواع المشاريع التي يشاركون فيها ونطاقها. يحتاج موفر الحلول إلى أن يأخذ في الاعتبار النتائج المحتملة وقابلية التوسع وربما حتى الصناعة التي يعمل بها العميل.
إذا قام موفر الحل بتحسين إنفاق العميل مع البائع، فإن موفر الحل يأخذ بعين الاعتبار أمثلة لقياس النتائج، بما في ذلك جزء من مدخرات العميل في فاتورة استهلاك Snowflake. هناك نهج آخر يتمثل في قياس الإنتاجية التي يكتسبها الموظف البشري من الذكاء الاصطناعي، مثل القدرة على مراجعة المزيد من العقود في يوم واحد.
قالت برناديت كوغلر، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة RiskSpan التي يقع مقرها في أرلينغتون بولاية فيرجينيا، وهي شريكة في Snowflake وAmazon Web Services، لـ CRN أن شركتها تخطط لبدء تسعير المشاريع هذا العام في شكل رسوم ثابتة ومكافآت بناءً على النتائج والأداء. تعمل الشركة بالفعل على تطوير نموذج أعمالها منذ سنوات، متجاوزة الخدمات الاستشارية في الغالب، وفي عام 2019 قدمت منصة SaaS للعملاء لاستخدامها مع الممارسات الاستشارية الثقيلة لاستراتيجية الذكاء الاصطناعي.
وقال: “لقد ولت أيام الاستشارة القائمة على الوقت والمحتوى”. “نعتقد أننا أفضل من الكثيرين (الآخرين). يمكننا التحرك بشكل أسرع، ونريد أن نتقاضى أجرًا مقابل هذه القيمة المضافة. … إذا لم يفكر المستشارون بهذه الطريقة، فهم لا يعرفون حقًا ما يفعلونه.”
في العام الماضي، قدمت RiskSpan أول وكيل للذكاء الاصطناعي على منصتها لمساعدة المحللين في الاستعلام عن بيانات قروض الإسكان على مدار عقد من الزمن.
وقال: “ما نفعله هو تغيير جذري للطريقة التي تعمل بها الأعمال”. “(الذكاء الاصطناعي) يضفي طابعًا ديمقراطيًا على كل هذا، ويجعل من السهل جدًا أن يتمكن أي شخص – مثل الإدارة الوسطى التي لا تعرف أبدًا كيفية كتابة (نص برمجي) – من كتابة نص الآن.”
قال جو بيرج، المدير العام والقائد العالمي للبيانات والذكاء الاصطناعي في شركة Slalom في سياتل، رقم 31 في قائمة CRN’s 2025 Solution Provider 500، لـ CRN أن شركاء القنوات يجب أن يكونوا مرنين مع أسعارهم عند العمل في مشروع متعدد السنوات لأنه من المرجح أن يتطور الذكاء الاصطناعي بسرعة ضمن نافذة المشروع تلك. مثلما قد يشعر العملاء بالإحباط عند شراء ترخيص إذا لم يستخدموا كافة المنتجات التي تأتي مع الترخيص، يجب على موفري الحلول إثبات أن العميل لا يستهلك خدمات غير ذات صلة من البائع.
وقال إن النموذج القائم على النتائج يتطلب “دورة مبيعات مختلفة” للبائعين ومقدمي الحلول. “كيف نبدأ من معادلة القيمة، والعودة، مقابل الأدوات التي يريدون صنعها، وما تكلفة الأداة؟ لأنها طريقة مختلفة للتفكير فيما تبيعه وكيف تبيعه.”
صرح سريدار راماسوامي، الرئيس التنفيذي لشركة Snowflake، لـ CRN أنه يدعم نموذجًا قائمًا على النتائج للشركاء، حتى لو كان يمثل نهجًا أكثر خطورة فيما يتعلق بالفواتير بالساعة.
وقال إنه يريد توجيه التعلم من فريق الخدمات الداخلي في Snowflake حول كيفية تحفيز اعتماد النموذج، وأشار إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي للبرمجة في Snowflake وأداة الترحيل والتحديث المدعومة بالذكاء الاصطناعي SnowConvert، والتي تتوفر مجانًا للشركاء، كطرق للمساعدة في دفع اعتماد النموذج.
وقال: “إن التحلي بالمرونة، والتركيز على النتائج، سيؤدي إلى تحقيق نتائج جيدة للشركاء”.
وقال راموس من شركة Viewnier إن النهج القائم على النتائج مطلوب لدى العملاء. وهو لا يزال يشق طريقه من خلال تقسيم المشاريع حسب حالة الاستخدام – البدء بتكامل قاعدة البيانات، والانتقال إلى تحليلات البيانات، وقضاء بضعة أشهر أو أكثر في كل مشروع جديد – بدلاً من مطالبة العملاء بالتوقيع على تغييرات طويلة مدتها سنتان. كما أنهم يدركون المخاطر المتزايدة في حالة إفلاس العملاء أو إلغاء المشروع في منتصف المشروع، مع تحول البعض إلى الدفعات المقدمة كطرق لتقليل المخاطر وتحصيل المدفوعات في مراحل مختلفة طوال العمل.
ومع ذلك، قال راموس إن الاتجاه الصعودي المحتمل يفوق بكثير الجانب السلبي. وقال: “لقد ولدنا كشركة تعمل بالذكاء الاصطناعي للبيانات”. “أعتقد أنني مع الشريك المناسب، الشركة المناسبة.”
