Mimo że przedsiębiorstwa przeznaczają rekordowe kwoty na wdrażanie technologii opartych o sztuczną inteligencję, zawierane umowy wcale nie gwarantują długoterminowych zysków. Nowe analizy pokazują jednoznacznie: portfele klientów biznesowych są dziś otwarte jak nigdy wcześniej, ale lojalność wobec dostawców oprogramowania spadła do historycznie niskiego poziomu.
Eksperymentalne budżety i rosnący wskaźnik sukcesu wdrożeń
Wpływ technologii AI na sektor IT w przedsiębiorstwach ma charakter bezprecedensowy. Firma badawcza IDC prognozuje, że wydatki na technologię osiągną w 2026 roku poziom aż 4,25 biliona dolarów. Głównym motorem napędowym tego wzrostu są inwestycje związane ze sztuczną inteligencją. Z raportu opublikowanego przez firmę venture capital Madrona, która zbadała grupę 150 profesjonalistów z branży enterprise IT, wynika, że: 74% respondentów zamierza zwiększyć swoje budżety na AI w ciągu najbliższych 12 miesięcy. Pozostała część badanych planuje utrzymanie wydatków na dotychczasowym, stabilnym poziomie.
Mimo ogromnych nakładów finansowych, droga od testów do pełnego wdrożenia wciąż pozostaje wyzwaniem. Przedsiębiorstwa deklarują, że mniej niż połowa pilotażowych projektów AI trafia do końcowej fazy produkcyjnej. Choć wynik poniżej 50% może wydawać się niski, oznacza on bardzo dużą poprawę w porównaniu z ubiegłorocznymi danymi. W zeszłym roku Instytut MIT informował bowiem, że aż 95% firmowych projektów związanych z AI kończyło się porażką pod kątem zwrotu z inwestycji.
Zjawisko „fast in, fast out” niszczy tradycyjny model SaaS
Kluczowy wniosek z badania Madrona dotyczy zachowania firm już po przejściu etapu pilotażowego i wdrożeniu technologii AI. Okazuje się, że nawet wdrożenie produktu nie oznacza związania się z nim na dłużej. Aż 77% przedsiębiorstw weryfikuje i ocenia swoich dostawców rozwiązań AI co sześć miesięcy lub robi to w trybie ciągłym. Prowadzi to do powstania specyficznej dynamiki: szybkiego wchodzenia we współpracę i równie szybkiego jej kończenia.
Taki stan rzeczy całkowicie różni się od klasycznego modelu SaaS oferowanego rynkowi enterprise. W tradycyjnym ujęciu wieloletnie kontrakty tworzyły dla startupów bezpieczną poduszkę finansową i barierę ochronną opartą na bezwładności i przyzwyczajeniu klienta. W przypadku sztucznej inteligencji koszty zmiany dostawcy są znacznie niższe, a proces ewaluacji narzędzi przebiega nieustannie. W efekcie po raz pierwszy w historii przychody pozyskiwane z sektora enterprise pozostają niestabilne, nawet po pełnym przyjęciu produktu przez klienta.
Problem z wyceną i pogoń za rosnącym ARR
To właśnie budżety przeznaczone na testy w dużych firmach napędziły początkowy boom na AI w 2025 roku. Bieżący rok miał być momentem, w którym giganci rynkowi ustabilizują swoje wybory i zaczną podpisywać długoterminowe zobowiązania z młodymi spółkami. Krótkoterminowe umowy korporacyjne pozwalały dotąd startupom AI wykazywać wręcz astronomiczne tempo wzrostu przychodów, prowadząc do zjawisk, w których firmy osiągały skok z zera do 10 milionów dolarów ARR w zależności od skali w zaledwie trzy miesiące. Niestabilność tych kontraktów sprawia jednak, że wskaźniki ARR przestają być bezpiecznym wyznacznikiem wartości biznesu.
Znaczna część trudności wynika z faktu, że wiele startupów tworzących rozwiązania oparte o sztuczną inteligencję wciąż nie opracowało właściwego modelu wyceny swoich usług dla dużych firm. Standardowe pobieranie opłat za zużycie (np. na podstawie liczby przetworzonych tokenów) jest spuścizną po epoce SaaS, sprawdzającą się w przypadku poczty elektronicznej, oprogramowania HR czy przestrzeni chmurowej, gdzie koszt zależy od liczby pracowników lub ilości danych.
Badanie przeprowadzone przez fundusz a16z (Andreessen Horowitz) wśród 50 technicznych kupców AI wskazuje nową ścieżkę: ponad połowa z nich oczekuje, że opłaty za sztuczną inteligencję będą powiązane z efektami pracy lub konkretnymi rezultatami biznesowymi, a nie jedynie ze zużyciem zasobów. Partnerzy a16z, Tugce Erten oraz Sarah Wang, zauważają, że: rozliczanie oparte na rozpoznawalnej pracy (np. liczbie przetworzonych raportów, zamkniętych zgłoszeń czy wygenerowanych szans sprzedażowych) pozwala startupom jasno udowodnić wartość produktu, co czyni go opłacalnym dla obu stron transakcji.
Sektor AI zapoczątkował nową erę eksperymentowania w korporacjach. Z jednej strony otwiera to drzwi nowym spółkom, gdyż duże firmy chętniej testują innowacje. Z drugiej strony podpisany kontrakt z korporacją nie stanowi już gwarancji długofalowych przychodów. To, czy przedsiębiorstwa powrócą w przyszłości do dawnych nawyków zakupowych opartych na długoterminowych umowach, pozostaje kwestią otwartą.
