AI - это круто, но есть вопросы👮♂️
Все говорят про модели, агентов и новые возможности, но слишком мало говорят про деньги. Про то, как AI вообще влияет на P&L.
По McKinsey, AI уже используют 78% компаний хотя бы в одной бизнес-функции. Но больше 80% все еще не видят заметного влияния генеративного AI на EBIT на уровне всей компании. То есть внедрений много, шума много, а понятной экономики пока мало☔️ Почему так****❓ AI до сих пор часто считают как подписку или как “новое важное направление, в которое надо вложиться”. Хотя считать его надо как экономику конкретного процесса. Кстати, старый SaaS с оплатой за место уже начинает трещать по швам: Metronome пишет, что 78% компаний с оплатой по потреблению пришли к ней за последние пять лет. В мире AI логика “продали доступ и забыли” работает все хуже..
Лучший пример - Intercom. Они продают Fin не по местам и не по токенам, а по результату: $0.99 за решенный запрос. У них уже больше 7 тысяч команд, а средний уровень решения обращений - 67%. То есть они привязали цену не к факту использования AI, а к полезному действию для клиента. Это уже разговор не про хайп, а про нормальную экономику продукта✅
Но есть и обратный пример - Klarna. Их AI-ассистент обработал 2.3 млн диалогов, взял на себя две трети обращений в поддержку, делал объем работы, сопоставимый с 700 сотрудниками и сократил среднее время решения вопроса с 11 минут до менее чем 2 минут⚪️ На бумаге круто, но как признался сам CEO клиенты потребовали живого общения и компания пересматривает подход к экономике.
Смысл такой, внедрение AI в продукты компании должно быть не с “где нам еще прикрутить AI”, а “какую единицу результата мы вообще считаем”.
А финально считать в P&L, стоимость решенного запроса, проверенного договора, обработанного лида, закрытого кейса🔆
