Приведет ли ИИ к хаосу экономику профессиональных услуг?
Еще недавно экономика профессиональных услуг, в том числе и в ИБ, строилась вокруг понятной единицы — времени работы специалиста. Но развитие искусственного интеллекта стало вносить в эту схему свои коррективы.
Например, задачу, на которую раньше уходило четыре часа, сегодня можно выполнить за один. Возникает вопрос, как это должно отразиться на цене. Снизить ли ее в четыре раза, потеряв 75% выручки, или повысить ставку в четыре раза, что будет довольно трудно объяснить заказчику. Очевидно, ценность и затраченное на ее создание время сотрудников связаны нелинейно. Но рынок еще не выработал понятных алгоритмов пересчета роста производительности в цену услуги.
Это уже создает сложные ситуации. Так, одна моя знакомая компания заключила годовой контракт на 100 млн рублей, а после, за счет внедрения автоматизации, смогла сократить себестоимость работ почти в 5 раз. Разработку решения по автоматизации скрывали до закрытия актов, опасаясь, что заказчик потребует пересмотреть цену. Этот пример высвечивает основную проблему: исполнитель не знает, как объясняться с заказчиком по поводу снижения своих издержек и как это повлияет на ценность услуги в его глазах.
Снижение трудоемкости не равно снижению цены
Ценность услуги, особенно сложной, требующей редких навыков и знаний, не определяется полностью ее трудоемкостью. Даже если подходить к оценке чисто формально, внедрение в процесс ИИ требует инфраструктуры, настройки, дополнительной подготовки специалистов и обязательной проверки результата, а качество и доступность моделей могут меняться. В цену всегда включены не просто потраченные часы, но и экспертиза команды, методика, репутация и ответственность.
В нашей компании мы пока сохраняем расчет в эквивалентных человеко-часах: если раньше задача требовала 40 часов, этот объем остается основой оценки, даже если с помощью ИИ команда справилась за 10. ИИ для нас — внутренний инструмент, который влияет на себестоимость отдельных операций, но не определяет ценность всей услуги.
Консультант или продавец токенов
Если механически раскладывать стоимость услуги на токены, ИИ-инфраструктуру, человеческую проверку результата и маржу, консультант рискует превратиться в реселлера чужого сервиса. У заказчика закономерно возникнет вопрос, зачем платить посреднику, если подписку на ту же модель можно купить самостоятельно. И это уже происходит внутри компаний: руководитель, не готовый ждать решения от ИТ-службы три месяца, покупает доступ к ChatGPT за $20 и закрывает задачу сам.
Если работа поставщика сводится к запросу в модель и упаковке ответа в корпоративный шаблон, его ценность довольно скоро упадет до нуля. Выживут те, кто сумеет сохранить роль человеческой составляющей своей услуги: профессиональное суждение, умение поставить задачу, проверить результат и взять за него ответственность. ИИ может работать внутри процесса, но внешним интерфейсом для клиента остается эксперт, которому он доверяет. Поэтому профессиональные сервисы не исчезнут — исчезнуть могут посредники, которые не добавляют к результату модели ничего, кроме собственной наценки.
Почему оплата за результат пока не стала универсальной
Альтернативой человеко-часам может быть оплата за бизнес-результат — модель разделения финансового эффекта, или revenue share. Исполнитель получает долю от роста выручки или сокращения затрат, но такой подход работает только там, где стороны могут определить исходную точку, измерить вклад конкретной услуги, учесть полную себестоимость и договориться о распределении не только прибыли, но и рисков.
Нередко бизнес сам не способен достоверно посчитать эффект, учесть все факторы, оценить предотвращенный ущерб. Если расчет покажет, что стоимость сервиса оказалась выше, чем сиюминутный выигрыш бизнеса, кто должен оплатить разницу? Поэтому модель разделения финансового результата подходит для отдельных измеримых проектов, но пока не может заменить человеко-часы в большинстве профессиональных услуг.
Инерция как конкурентное преимущество
Рынок профессиональных услуг находится в переходном состоянии: ИИ уже ускоряет процессы, но компании не спешат менять цены, штат и договорные модели. Такая инерция скорее снижает риски, чем говорит об отсталости: если резко сократить стоимость услуги в 4 раза и уволить значительную часть специалистов, вернуться к прежней модели уже не получится. Вероятно, часть игроков уйдет в демпинг, часть продолжит работать по-старому, но наиболее устойчивыми окажутся те, кто автоматизирует процессы, сохранив контроль качества, экспертизу, человеческое взаимодействие и ответственность за результат. Это позволит не скрывать от заказчиков свои успехи в оптимизации работы, отстаивая при этом самостоятельную ценность своего продукта.
Пожалуй, человеко-час хоронить пока рано. Он остается понятной точкой отсчета на рынке, который еще только учится определять реальную ценность услуг и роль ИИ в ее формировании. В такой ситуации не стоит суетиться, чтобы проверить устойчивость новых процессов и не разрушить собственную экономику поспешными решениями.
Автор: Александр Скакунов, генеральный директор VolgaBlob
