AI 수익화는 기업 소프트웨어의 규칙을 다시 쓰고 있다

산업 리더들은 AI가 수요에 따라 제공되고 사용량에 따라 비용이 청구되는 미래를 묘사했다. 즉, 비용은 사용량에 따라 변동하며, 고정된 비용이 아니다.

기업 소프트웨어는 오랫동안 사용자당 가격을 선호해 왔다. 조직이 시스템을 집중적으로 사용하거나 거의 사용하지 않아도 비용은 tương对적으로 안정적이었다. 그러나 AI는 모든 모델에서 이를 변경하고 있다. 미터링 시스템과 마찬가지로 모든 요청이 동일한 양의 전력을 사용하는 것은 아니다. 단순한 쿼리는 처리에 거의 리소스를 사용하지 않지만, 더 복잡한 작업은 상당히 많은 리소스를 사용할 수 있다. 이러한 가변성은 많은 조직이 관리해야 하는 사용량 변동성을 도입한다. AI 채택이 증가함에 따라 조직은 AI를 어디에 사용하고 있는지, 사용량의 비용은 무엇인지, 비즈니스에 대한 가치는 무엇인지 이해해야 한다.

접근에서 결과까지: AI 가치의 새로운 측정 기준

조직이 AI 비용의 가변성을 이해하기 시작함에 따라, 더 근본적인 질문이出现하고 있다: AI가 실제로 비즈니스에 도움이 되는지 어떻게 알 수 있는가? AI 채택의 첫 번째 물결은 주로 흥분과 실험에 의해 추진되었다. 다음 물결은 측정 가능한 결과에 의해 추진되어야 한다.

가장 효과적인 AI 배포는 공통의 특성을 공유한다: 지능이 작업이 발생하는 곳에 직접 내장되어 있다. 데이터를 별도의 도구로 내보내고 결과를 해석하는 대신, AI는 이미 사용하는 일상적인 워크플로에서 통찰력을 제공한다. 예외를 발견하는 경우, 예측 분석이 재고 조정을 제안하는 경우, 또는 대시보드가 주의를 요하는 현금 흐름 추세를 강조하는 경우, 이러한 것은 별도의 AI 시스템의 출력이 아니다. 이미 사용하는 도구에 통합되어 있다.

이 구별은 중간 시장 회사에서 특히 중요하다. 중간 시장 회사는 복잡한 통합을 관리하는 대형 IT 팀이 없다. AI가 비즈니스 데이터가 있는 플랫폼에 내장되어 있으면, 팀은 즉시 통찰력을 적용할 수 있다. 가치는 더 짧은 사이클 시간, 더 적은 예외, 더 나은 의사 결정으로 나타난다.

지출이 증가하고 가치에 대한 압박

AI가 일상적인 작업에 더 많이 통합됨에 따라, 미터가 작동하고 비용이 증가하기 시작한다. 일부 조직에서는 AI 작업의 비용이 이미 특정 역할의 비용에 근접하거나 초과하고 있다. 리더십 팀은 무엇을 얻고 있는지 알고 싶다. 생산성 향상, 더 빠른 프로세스, 더 나은 의사 결정은 모두 약속의 일부이지만, 측정 가능해야 한다.

예를 들어, 유통 환경에서 AI는 주문 처리에서 예외 처리를 자동화하는 데 적용될 수 있다. 수동으로 플래그된 주문을 검토하는 대신, 시스템은 자동으로 루팅하고 일반적인 문제를 해결하여 지연을 줄이고 더 가치 있는 작업을 위해 직원을 해방시킨다. 영향은 더 짧은 사이클 시간과 더 적은 병목 현상으로 나타난다. 이러한 결과는 추적 가능하며, 방어 가능하며, 반복 가능하다. 이러한 속성은 CFO와 COO가 AI 사용을 제한하는 대신 확장하는 것을 더 편안하게 한다.

AI가 실제로 제공하는 가치에 따라 맞춤형 가격 모델

비용이 증가하고 투자 대비 가치에 대한 압박이 증가함에 따라, 시장은 일괄 가격 모델에서 벗어나 비즈니스에서 AI 시스템을 사용하는 방식에 더 잘 맞는 가격 모델로 이동해야 한다. 이는 조직이 AI를 예산화하고 공급자를 평가하는 방식에重大한 영향을 미칠 것이다.

전통적인 소프트웨어 가격은 특히 중간 시장 회사에서 자주 실패한다. 고정 라이선스 비용은 시스템을 집중적으로 사용하거나 거의 사용하지 않아도 적용된다. 즉, 회사들은 자주 사용하지 않는 기능에 대해 비용을 지불한다. AI가 더 중요한 항목이됨에 따라, 이러한 불일치는 더 difícil하게 정당화된다.

사용량 기반 가격은 비용을 실제 사용량에 연결함으로써 이를 해결한다. 비즈니스에서는 특정 기능(예: 자동화된 청구 처리, 수요 예측, 예외 처리)을 시작할 수 있다. 투자 대비 가치를 검증한 다음, 확장할 수 있다. 비용은 활동과 함께 증가하며, 조직은 가치가 입증되기 전에 도구에 대한 비용을 지불하는 것을 피할 수 있다. 일부 공급자는 작업 완료(예: 지원 요청 해결, 워크플로우 종료)와 관련된 결과 기반 가격을 실험하고 있다. 이러한 모델은 공급자가 가격을 노동에 따라 тради적으로 연결된 운영 예산과 연결할 수 있다.

이러한 차이점은 플랫폼을 평가하는 구매자에게 중요하다. 유사한 기능 세트를 가진 두 가지 솔루션은 요청을 효율적으로 라우팅하고 모델을 선택하며 데이터를 구조화하는 방식에 따라 매우 다른 비용 구조를 가질 수 있다. 효율적으로 작동하는 플랫폼은 비용을 절감할 수 있다. 효율적으로 작동하지 않는 플랫폼은 사용량이 증가함에 따라 예상치 못한 비용을 발생시킬 수 있다.

채택이 가속화되지만 결과는 여전히 다르다

가격과 비용 구조의 변화를 따라 채택이 계속 가속화되고 있다. 더 낮은 진입 비용과 클라우드 플랫폼을 통해 더 쉽게 접근할 수 있게 되면서, 더 많은 조직이 AI 도구를 실험하고 배포하고 있다. 특히 중소기업은 이전 세대가 이전 혁신을 채택한 것보다 더 빠르게 이러한 기술을 채택하고 있다.

그러나 채택이 항상 영향을 미치지 않는다. 일부 조직은 AI를 특정한 방식으로 사용하여 명확한 이점을 보이고 있다. 다른 조직은 계획 없이 광범위하게 사용량을 증가시키고 있다. 활동은 증가하지만, 결과는 더 difícil하게 식별된다. 두 그룹 사이의 차이는 AI 생성된 통찰력을 일상적인 의사 결정에 사용할 수 있는지 여부에 따라 달라진다.

작업을 하는 사람들을 위한 AI 사용 가능하게 만들기

AI가 일관된 가치를 생성하려면, 기술적인 배경이 아닌 작업을 책임지는 사람들에 의해 사용될 수 있어야 한다. 재무 관리자가 평범한 언어를 사용하여 운영 데이터를 쿼리하고 의미 있는 답변을 받을 수 있다면, IT 부서의 보고서를 기다릴 필요가 없다. 창고 관리자가 워크플로에서 수요 예측을 볼 수 있다면, 별도의 시스템을 사용하여 작동할 필요가 없다.

이것이 자연어 처리 기능이 실제 AI 채택에서 가장 큰 차이를 만드는 곳이다. 사용자가 SQL, 기술적인 훈련, 티켓 제출 없이 대화형 명령으로 보고서를 생성하거나 데이터를 쿼리할 수 있다면, AI를 사용하는 데 대한 장벽이 크게 낮아진다. 기술이 필요한 사람들에게 접근성이 높아지면 채택이 가속화된다. 성공의 척도는 배포에서 일상적인 사용으로, 사용에서 결과로 이동한다.

미래를 향해

기업 소프트웨어는 현재 AI를 사용하는 방식에 의해 새로운 단계에 진입하고 있다. 성공하는 조직은 반드시 가장 큰 AI 예산을 가진 조직이 아니다. 핵심 워크플로에 지능을 내장하고, 지출을 제공하는 가치와 일치시키고, 워크플로를 운영하는 사람들이 사용할 수 있는 도구를 보장한 조직이다.

비즈니스 리더들은 AI 전략을 평가할 때, “우리에 AI가 있나요?”라는 질문을 더 이상하지 않아야 한다. 더 유용한 질문은:

• 결과를 도출하는 작업에서 AI가 어디에 내장되어 있나요?
• 우리의 가격 모델은 가치를 보상하는 것이 아니라 활동만을 보상하는 것인가?
• 일일 의사 결정을 하는 사람들이 우리가 구축한 것을 사용할 수 있나요?

이러한 질문에 대해 명확성과紀律을 가진 조직은 앞으로 나아갈 때 더 잘 대비될 것이다.