Na przykład Salesforce, sztuczna inteligencja zmienia „modele cenowe” oprogramowania
Salesforce pozwala klientom płacić za rezultaty biznesowe — nie tylko za wykonane zadania, ale według zasady „pomogę ci zarobić 20 dolarów, wtedy pobiorę 2 dolary”; OpenAI, Sierra i inni także wprowadzają model „płacisz po ukończeniu zadania”. Jednak cena oparta na rezultatach niesie ryzyko przypisania zasług: czy wynik powinien być przypisany sztucznej inteligencji, czy marketingowi? Ten eksperyment z wyceną zdecyduje, czy tradycyjni giganci oprogramowania będą w stanie zmienić się pod wpływem fali AI.
Sztuczna inteligencja wywraca do góry nogami logikę subskrypcji w branży oprogramowania, która obowiązywała przez ponad dwadzieścia lat. Giganci oprogramowania dla przedsiębiorstw, tacy jak Salesforce, są zmuszeni porzucać model stałych opłat subskrypcyjnych naliczanych od liczby użytkowników, na rzecz rozliczeń opartych o wykorzystanie, a nawet o faktyczne rezultaty biznesowe – ta zmiana niesie ze sobą zarówno szanse, jak i wiele niewiadomych.
Według doniesień technologicznego medium The Information z 30 sierpnia, CEO Salesforce, Marc Benioff, podczas zeszłotygodniowej telekonferencji z inwestorami poinformował, że firma pozwala korporacyjnym klientom swobodnie wybierać sposób płatności za produkt AI Agentforce – obejmuje to zawieranie indywidualnych kontraktów, opłaty naliczane w zależności od wzrostu przychodów wygenerowanych dzięki pomocy AI dla przedstawicieli handlowych, lub rozliczanie oszczędności osiągniętych dzięki automatyzacji obsługi klienta.
"Klienci chcą dokonywać zakupu i wyceniać w różny sposób – i to jest coś, czego ostatnio mocno się nauczyłem," powiedział Benioff. Ta wypowiedź odzwierciedla głęboką niepewność dotyczącą modelu wyceny oprogramowania w erze AI.
Ta transformacja wywołała już efekt domina w środowisku branżowym. Według doniesień, osoby zaznajomione ze sprawą ujawniają, że OpenAI w ostatnich miesiącach zaczęło oferować wybranym dużym klientom możliwość płacenia tylko za zrealizowane przez AI zadania; startup zarządzania klientami Sierra oraz Fin (którego Salesforce przejmuje za 3,6 mld USD) również stosują model opłat po wykonaniu zadania; asystent programowania Cognition obiecuje, że jeśli nie dostarczy wartości inżynieryjnej odpowiadającej wysokości wpłaconych środków, zapewni redukcję opłat aż do kwoty 10 mln USD.
Od publikacji raportu finansowego w zeszłym tygodniu, kurs akcji Salesforce wzrósł o około 23%.

Koniec ery subskrypcji
Obecna transformacja Salesforce oznacza fundamentalne wyzwanie dla stworzonego przez nich modelu "oprogramowanie jako usługa" (SaaS).
Dwadzieścia pięć lat temu to właśnie Salesforce przewodziło rewolucji, podczas której branża oprogramowania przeszła z jednorazowych licencji na płatności subskrypcyjne uzależnione od liczby pracowników. Model ten obniżył koszt początkowy dla małych i średnich firm, a ciężar utrzymania oraz aktualizacji przeniósł na dostawcę, zapoczątkowując erę prosperity dla SaaS na dwie dekady.
Jednak wzrost znaczenia AI odwraca tę logikę. Coraz częściej przedsiębiorstwa używają zaawansowanych agentów AI, takich jak Claude od Anthropic, do realizacji złożonych zadań obejmujących aplikacje Salesforce. Pracownicy rzadziej bezpośrednio korzystają z tych programów, przez co tradycyjny model subskrypcji oparty o liczbę użytkowników traci rację bytu.
Benioff przyznaje, że wycena oprogramowania znajduje się obecnie w okresie pełnym niewiadomych, a Salesforce podąża za startupami, zamiast prowadzić przemianę.
Zbliżenie do "wyceny opartej na rezultatach"
Modele eksplorowane obecnie przez Salesforce są bardzo zbliżone do wieloletniej praktyki firmy analizującej dane – Palantir.
Palantir zawiera z korporacyjnymi klientami silnie indywidualne kontrakty, łącząc stałe opłaty z rozliczeniami opartymi na wykorzystaniu oraz rezultatach biznesowych. Benioff wskazuje, że taka elastyczność pozwala Salesforce "podpisywać bardzo duże transakcje", a dostawca może uzyskać "bardzo wysokie ceny" za produkt – wyniki finansowe Palantir za ubiegły rok potwierdzają tę tezę.
Benioff precyzuje swoje rozumienie wyceny opartej na rezultatach:
"Nie chcemy tylko powiedzieć 'wykonaliśmy tyle połączeń, więc pobieramy 2 dolary', chcemy powiedzieć 'pomogliśmy ci zwiększyć przychody, więc pobieramy 2 dolary, bo dzięki nam zarobiłeś 20 lub 40 dolarów.'"
Oznacza to, że Salesforce zamierza silnie powiązać swoje zyski z wynikami biznesowymi klienta, a nie ograniczać się jedynie do rozliczania zrealizowanych zadań.
Claudeforce: nowe strategie na nowej arenie
Pod presją konkurentów AI-native, takich jak Anthropic, Salesforce w zeszłym tygodniu zaprezentowało Claudeforce – usługę pozwalającą klientom używać Claude do realizacji wielu zadań związanych z aplikacjami Salesforce, bez konieczności bezpośredniego korzystania z tych aplikacji.
Według doniesień, osoby zaznajomione ze sprawą ujawniają, że Salesforce planuje w ramach Claudeforce stworzyć mechanizm dochodowy: każdorazowo, gdy zewnętrzna AI wykorzystuje dane z aplikacji Salesforce, firma czerpie z tego zyski; aby skorzystać z tej funkcjonalności, klient musi aktywować wyższy poziom subskrypcji.
Strategiczny cel tego rozwiązania polega na tym, by nawet jeśli użytkownicy nie korzystają bezpośrednio z interfejsu Salesforce, firma pozostawała kluczowym graczem na poziomie danych w ekosystemie AI, przekształcając potencjalne ryzyko odpływu użytkowników w nowe źródło przychodów.
Spory o przypisanie zasług: potencjalne ryzyka nowego modelu
Według raportu, model wyceny oparty na rezultatach jest teoretycznie atrakcyjny, ale w praktyce może prowadzić do złożonych sporów o przypisanie zasług.
Dostawca usług płatniczych Stripe wydał w tej sprawie wytyczne, jasno wskazując, że konwersja sprzedaży lub inne rezultaty biznesowe "mogą wynikać z ulepszeń produktu, działań marketingowych lub czynników sezonowych", a nie tylko samego oprogramowania.
"Jeśli reguły przypisania nie będą jasno określone, klienci mogą kwestionować, czy osiągnięte rezultaty powinny być przypisywane dostawcy oprogramowania", stwierdza Stripe.
Ryzyko to nie jest bez precedensu. Firma monitorująca oprogramowanie Splunk, podczas przechodzenia z modelu licencji na subskrypcje, doświadczyła spadku przychodów na pewnym etapie. Analitycy podkreślają, że trwający eksperyment z nowym modelem wyceny w dużej mierze zdeterminuje, czy firmy oprogramowania, takie jak Salesforce, zdołają się przekształcić w obliczu fali AI.
Zastrzeżenie: Treść tego artykułu odzwierciedla wyłącznie opinię autora i nie reprezentuje platformy w żadnym charakterze. Niniejszy artykuł nie ma służyć jako punkt odniesienia przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.
Może Ci się również spodobać
BCA: Dzień wyzwolenia 2.0 – Polityka celna i prognoza wyborów śródokresowych 2026

Wszystkie oczy zwrócone na Walsh, czy w przyszłym tygodniu podczas „supertygodnia banków centralnych” G7 nadejdzie fala podwyżek stóp?
W obliczu rosnącej inflacji, konfliktów geopolitycznych oraz cen ropy przekraczających sto dolarów, banki centralne G7 wchodzą w kluczowy tydzień decyzji o stopach procentowych. Pod wpływem wyższej od oczekiwań inflacji bazowej, przewiduje się, że Fed dokona pierwszej podwyżki stóp od trzech lat; Bank Japonii ma podnieść stopy do poziomu 1,25%, co będzie najwyższym poziomem od 30 lat; banki centralne Wielkiej Brytanii, strefy euro oraz Kanada również wzmacniają swoje jastrzębie stanowiska. Globalna polityka monetarna stoi u progu istotnego zbiorowego zaostrzenia.
Czy Rezerwa Federalna będzie „podnosić stopy procentowe bez przerwy”? Czy powtórzy się „cykl zacieśniania polityki” z końca lat 80.?
Raport Citi wskazuje, że obecne środowisko makroekonomiczne jest bardzo podobne do okresu zacieśnienia polityki z lat 1988-1989, kiedy gospodarka wykazywała odporność, presja inflacyjna stopniowo narastała, a następnie aktywność gospodarcza spowolniła, co doprowadziło do zmiany polityki na bardziej luźną. W tamtym cyklu zacieśniania polityki, Fed podniósł stopy procentowe 16 razy z rzędu.
Rzadkie połączenie sił wrogów! Musk i Altman wspierają apel Dario Amodei o "globalne spowolnienie rozwoju AI"
Anthropic Amodei wezwał do „globalnego spowolnienia AI”, a jego rywale Musk i Altman niespodziewanie publicznie poparli tę inicjatywę. Trzej giganci zgodzili się na udostępnienie zewnętrznym stronom uprawnień do oceny na poziomie „pracowniczym” oraz na skoordynowane spowolnienie rozwoju. Altman nawet bezpośrednio ogłosił, że OpenAI nie przeprowadzi IPO w tym roku. Rezygnacja jednego z badaczy i fala zbiorowych „ucieczek” niekontrolowanych AI wywołały dawno nagromadzony niepokój w branży.
