Im Oktober, Box stellte einen neuen Preisansatz für die generativen KI-Funktionen des Unternehmens vor. Anstelle einer Flatrate hat das Unternehmen ein einzigartiges verbrauchsbasiertes Modell entwickelt.
Jeder Benutzer erhält 20 Credits pro Monat, gültig für eine beliebige Anzahl von KI-Aufgaben mit insgesamt 20 Ereignissen, wobei jede Aufgabe ein einzelnes Credit wert ist. Danach wird die Leute können Nutzen Sie einen Geschäftsfonds von 2000 zusätzlichen Credits. Wenn der Kunde diese Zahl überschreitet, wäre es an der Zeit, mit einem Verkäufer über den Kauf zusätzlicher Gutschriften zu sprechen.
Aaron Levie, CEO von Box, erklärte, dass dieser Ansatz eine Möglichkeit bietet, nutzungsbasierte Gebühren zu erheben, wobei davon auszugehen ist, dass einige Benutzer die Vorteile von KI-Funktionen stärker nutzen würden als andere, und gleichzeitig die Kosten für die Nutzung der Technologie zu berücksichtigen. OpenAI API, die die Das Unternehmen verwendet für sein zugrunde liegendes großes Sprachmodell.
Mittlerweile hat sich Microsoft für ein traditionelleres Preismodell entschieden und im November angekündigt, Gebühren zu erheben $30 pro Benutzer und Monat um die Copilot-Funktionen zu nutzen, zusätzlich zu den Kosten für ein reguläres monatliches Office 365-Abonnement, die je nach Kunde variieren.
Während im vergangenen Jahr deutlich wurde, dass Unternehmenssoftwareunternehmen generative KI-Funktionen aufbauen würden, fand ein Panel zu den Auswirkungen generativer KI statt SaaS-Unternehmen Auf dem Web Summit im November sprachen Christine Spang, Mitbegründerin und CTO von Nylas, einem Kommunikations-API-Startup, und Manny Medina, CEO der Sales-Enablement-Plattform Outreach, über die Herausforderungen, denen SaaS-Unternehmen bei der Implementierung dieser Funktionen gegenüberstehen.
Spang sagt zunächst einmal, dass generative KI trotz des Hypes eindeutig ein großer Fortschritt sei und Softwareunternehmen nach Möglichkeiten suchen sollten, sie in ihre Produkte zu integrieren. „Ich werde nicht sagen, dass bei 10 von 10 Hype auf Realität trifft, aber ich denke, es gibt einen echten Wert und was wirklich einen Unterschied machen wird, ist die Art und Weise, wie Menschen die Technologie nutzen und sie mit anderen Systemen und anderen Anwendungen verbinden.“ und in gewisser Weise generieren sie damit in verschiedenen Anwendungsfällen einen echten Mehrwert“, sagte er.
Es geht auch darum, ein Gleichgewicht zu finden zwischen dem Angebot der Art von Funktionen, die Kunden plötzlich verlangen, und einer Möglichkeit, den Preis so zu gestalten, dass er dem Kunden einen echten Mehrwert bietet und es dem Unternehmen dennoch ermöglicht, Geld zu verdienen. „In Wirklichkeit müssen diejenigen von uns, die generative KI-Funktionen bündeln, immer wieder Rücksprache mit unserem großen Anbieter von Sprachmodellen halten, und das wird schnell teuer. Bis wir also Erlebnisse schaffen, die zehnmal differenzierter sind und für die jemand bezahlen möchte, wird es eine Herausforderung sein“, sagte Medina.
Es ist erwähnenswert, dass Modellhersteller wie OpenAI bereits Preissenkungen ankündigen, wenn sie Wege finden, Modelle effizienter zu betreiben, oder die Preise für ältere Produkte senken, wenn neue Produkte angekündigt werden. Beispielsweise kündigte das Unternehmen im Juni einige neue Funktionen an, die die Rechenleistung steigern, mehr Vorteile bieten und gleichzeitig die Kosten früherer Versionen für Entwickler senken, die nicht alle neuen Funktionen benötigen.
Spang sagt, sein Unternehmen verwende bereits ein Verbrauchsmodell, das auf der Anzahl der verbundenen E-Mail- oder Kalender-Apps basiert, und hofft, einen ähnlichen Ansatz zu verfolgen, wenn es generative KI-Funktionen hinzufügt.
„Wir haben bereits den Fall, dass einige Leute viel mehr Nachrichten senden oder viel mehr Nachrichten empfangen, und ich denke, es ist wichtig, ein ähnliches Preismodell zu verwenden, das die Leute verstehen, und dann können wir hoffentlich einen Preis finden, der“ „Dieser funktioniert für den Durchschnitt“, sagte er.
Aber Medina sagt, dass es für eine App schwieriger ist, ein Verbrauchsmodell zu verwenden als für einen API-Anbieter wie Nylas. „Ich weiß einfach nicht, ob das ein akzeptables Modell für Apps ist. „Wenn Sie ein Lego-Anbieter sind (wie Nylas), ist das eine andere Geschichte, aber für App-Anbieter ist es schwieriger.“
Aber es ist auch nicht klar, ob Unternehmen bereit sind, eine Pauschalgebühr wie Microsofts 30 US-Dollar pro Monat und Benutzer für Office 365 zu zahlen, es sei denn, sie können den tatsächlichen Wert dieser zusätzlichen Kosten erkennen. „Es besteht immer noch kein Konsens, bis jemand den Preis senkt und es für den Rest von uns sehr erschwinglich macht oder wir einen Weg finden, es zu Geld zu machen“, sagte Medina.
Eine große Unbekannte sind auch die Compliance-Kosten, die mit dem Einsatz dieser Technologie verbunden sein könnten, was für Unternehmen und ihre Kunden eine große offene Frage bleibt. „Wenn Sie also anfangen, einige dieser Anwendungen zu integrieren, und die Vereinigten Staaten oder eine andere Regierung ein Gesetz erlassen, das Sie zur Offenlegung der Zutatenliste Ihrer KI verpflichtet, erhalten Sie das nicht von OpenAI, also wird es schwierig“, fügte er hinzu .
CIOs, die das Technologiebudget des Unternehmens kontrollieren, nehmen diese Technologie genau unter die Lupe, versuchen aber noch herauszufinden, ob sich die auf sie umgelegten Mehrkosten im Sinne einer gesteigerten Mitarbeiterproduktivität amortisieren.
Sharon Mandell, CIO von Juniper Networks, sagt, dass sie den Return on Investment (ROI) dieser Funktionen genau unter die Lupe nimmt. „Im Jahr 2024 werden wir den GenAI-Hype auf die Probe stellen, denn wenn diese Tools die Vorteile bieten können, die sie versprechen, dann ist der ROI hoch und sie können uns dabei helfen, andere Dinge zu eliminieren“, sagte er. Deshalb führen sie und andere CIOs Pilotprojekte durch, gehen vorsichtig vor und versuchen, Wege zu finden, um zu messen, ob es tatsächlich einen Produktivitätsgewinn gibt, der die erhöhten Investitionen rechtfertigt.
Unabhängig davon werden Unternehmen weiterhin mit Preismodellen experimentieren, während ihre Kunden Pilot- und Konzepttests durchführen. Es scheint, als gäbe es von beidem etwas zu gewinnen, aber solange wir nicht mehr dieser Tools in der Produktion sehen, ist es schwierig, die wirklichen Vorteile für alle Beteiligten zu erkennen.
