Hvad koster AI egentlig?
Det er et ømt punkt for virksomheder, der skal betale for teknologien, mens gevinsten stadig er svær at dokumentere.
For ERP- og CRM-kunder kommer AI oven i den velkendte diskussion om, hvor meget værdi man får ud af sit (omfattende) softwarebudget.
For man skal både udnytte det, der allerede er købt, og samtidig finde plads til en teknologi, som leverandørerne gerne ser brugt overalt i forretningen.
På Unleashed-konferencen i Orlando præsenterede IFS et nyt tilbud om én licens til hele virksomheden.
Den åbner IFS¨s AI-bud, kaldet IFS Intelligence, på tværs af de omfattede IFS-produkter, kunden allerede har licens til, uden opdeling i funktionspakker eller forskellige niveauer.
Med følger en mængde såkaldte AI Executions og en grænse for, hvad IFS betragter som rimeligt forbrug. Adgangen samles for et bedre overblik, mens forbruget har - ikke overraskende - et loft.
Et offentligt prissætning får vi heller ikke denne gang. Den slags har de store softwareleverandører som bekendt en veludviklet allergi over for. De konkrete beløb må kunderne tage med IFS er budskabet.
Men bag en anden tilgang til AI-afregningen ligger et større problem for både kunder og leverandører.
Leverandørerne vil have kunderne til at bruge mere AI. Og kunderne skal kunne stole på, at det også er en god idé for økonomien.
Det er den aktuelle diskussion, jeg tager med til Cathie Hall, Chief Product and Customer Officer hos IFS, da jeg på vegne af Computerworld møder hende i Orlando.
Hun peger selv på, at netop forbrugsbaseret betaling kan få kunderne til at holde igen.
"Nogle af de nye modeller er meget forbrugsbaserede. Det kan bremse brugen, fordi folk bliver bange for at slå funktioner til," siger Cathie Hall.
Masser af succes - alt for meget succes
Det er et interessant dilemma for en alle der har med it-budgetter at gøre.
Først skal organisationen have medarbejderne til at bruge AI - og her der der skubbet meget på de seneste år.
Derefter kan en voksende regning gøre det nødvendigt at begrænse den brug, man lige har kæmpet for at få i gang. Og det sker ifølge Computerworlds oplysninger i en del danske virksomheder pt.
Med en traditionel brugerlicens har antallet af medarbejdere med adgang været et velkendt holdepunkt. AI føjer forbruget af selve teknologien til regnestykket, og det kan udvikle sig, når flere opgaver bliver overladt til systemerne.
Helt som vi kender fra cloud-området, hvor de første mange år var det vilde vesten når det kom til regningerne.
Samtidig udfordrer AI begrundelsen for at betale pr. bruger. Når software selv udfører mere af arbejdet, bliver antallet af mennesker foran skærmen et mindre oplagt mål for værdien.
Det er også Cathie Halls argument da jeg taler med hende: Prisen skal efter hendes opfattelse hænge tættere sammen med kundens forretning og det arbejde, løsningen udfører.
Skal prissætte anderledes
IFS har tidligere på året introduceret Industrial Value Pricing. Her er det blandt andet kundens drift, aktiver og virksomhedsstruktur, Hall fremhæver som grundlag for prissætningen.
"Vi kan prissætte ud fra, hvem kunden er, hvordan driften ser ud, hvilke aktiver de har, hvordan virksomheden er opbygget, og hvad industriel værdi betyder for dem," siger hun.
Ifølge Hall skal det give både IFS større fleksibilitet og kunderne mere stabilitet i priserne. Hun vender flere gange tilbage til forudsigelighed som det, kunderne efterspørger.
"Tanken er, at vi skal være mere forudsigelige for kunderne. Vi giver dem en dybere forståelse af, hvordan vi prissætter, og hvorfor. De ved præcis, hvilke parametre der indgår i prisen," siger Cathie Hall.
Den forudsigelighed er i sig selv værdifuld på markedet. For en CIO eller en CFO skal kunne planlægge, hvad der sker med budgettet, når teknologien breder sig fra de første forsøg til den daglige drift.
Håb er som bekendt ikke en strategi, heller ikke i it-budgettet
CFO’en skal stadig kunne finde gevinsten
Så er der den anden side af regnestykket.
Cathie Hall peger på, at det kan være svært at forbinde den brede brug af generelle AI-modeller med en tilstrækkelig stærk businesscase.
Nye modeller kommer ofte til, og de bruger ressourcer eller tokens vidt forskelligt. Derfor får kunderne svært ved at gennemskue, hvilken de skal bruge til hvad.
Samtidig har vi endnu ikke set middleware og/eller orkestreringsplatforme til AI, som vi kender det fra cloud - hvilket har været med til at skabe et eksternt overblik eller gennemsigtighed.
Svært for kunderne
"Det er svært for kunderne at måle værdien af de generelle modeller, fordi de ikke er knyttet til stærke nok businesscases. Så ved de ikke, hvor de skal slukke eller begrænse forbruget," forklarer Cathie Hall.
Hun nævner selv medarbejderen, der måske bruger modellen til at planlægge fredagens middag. Det er næppe den businesscase, CFO’en havde i tankerne.
IFS’ svar er at knytte AI tættere til det konkrete arbejde i virksomheden. Hall taler blandt andet om oplysninger, der ligger spredt i systemerne, og som kan være afgørende for, om en tekniker får den rigtige reservedel med, eller om en transport bliver gennemført som planlagt.
Det giver nogle mere håndgribelige steder at lede efter gevinsten. Et undgået ekstra servicebesøg, konsekvensen af et produktionsstop eller en forsinket levering kan opgøres.
Udfordringen er at sparet tid får først økonomisk betydning, når virksomheden bruger den til noget. Flere opgaver, færre overtimer, mindre spild eller en flaskehals, der bliver fjernet. Og ekstra kapacitet skal kunne omsættes til noget, kunderne vil betale for.
Den opgave rækker langt ud over IFS. Jo mere AI bliver en del af de systemer, der driver forretningen, desto tættere må diskussionen om prisen hænge sammen med diskussionen om, hvad forretningen bliver bedre til.
Men en regning, man kan forudsige, er et godt sted at begynde.
Computerworld er inviteret til Orlando af IFS for at besøge IFS store årlige Unleashed konference. Læs mere om Computerworld og presseture her.
