Венчурная фирма Madrona опросила 150 IT-специалистов крупных компаний. 74% из них планируют увеличить бюджеты на искусственный интеллект в ближайшие 12 месяцев, остальные — сохранить их на текущем уровне. Однако менее половины AI-пилотов доходят до полноценного внедрения.
Главный вывод отчёта: даже после того, как AI-продукт принимается в эксплуатацию, компания не заключает долгосрочный контракт. 77% предприятий пересматривают условия работы с AI-вендорами каждые полгода или чаще. Исследователи называют это «быстрым входом и быстрым выходом».
Такая модель принципиально отличается от традиционного enterprise SaaS, где многолетние контракты создавали «ров инерции» для стартапов. В AI-сфере затраты на смену поставщика низкие, а цикл переоценки — непрерывный.
Другое исследование, от Andreessen Horowitz, опросило 50 технических закупщиков AI. Более половины из них хотят привязывать оплату AI к результатам работы — например, к числу обработанных отчётов или закрытых тикетов, а не к объёму потреблённых токенов.
Эксперты a16z отмечают, что такая модель ценообразования выгодна обеим сторонам: стартап доказывает свою полезность, а заказчик платит за конкретный результат. Однако это означает, что традиционная метрика ARR (годовой повторяющийся доход) теряет прежнюю надёжность.
По данным IDC, в 2026 году компании по всему миру потратят на технологии $4,25 трлн — почти всё за счёт AI. Но, как показывают опросы, эти деньги распределяются иначе, чем раньше. Стартапам приходится доказывать свою ценность каждые несколько месяцев, а не раз в несколько лет.
Для белорусских стартапов, работающих в AI-сфере, это означает необходимость гибкой модели взаимодействия с заказчиками и постоянного подтверждения эффективности продукта.
