Velike konsultantske firme poput Deloittea i McKinseyja polako napuštaju model naplate po satu jer AI ubrzava posao koji je ranije punio fakture. Klijenti sve češće traže plaćanje vezano za rezultate, a McKinsey navodi da više od 30% njegovih globalnih naknada već dolazi iz ovog modela. Problem nije samo tehnički nego i podsticajni plaćanje isključivo po ishodima potiče konzultante da jure najlakše mjerljive rezultate, a to su najčešće smanjenja troškova kroz otpuštanja. Za firme i zaposlenike u svim sektorima, ovo nije konsultantski problem, ovo je najava promjene u tome šta znači zaraditi platu.

Stari dogovor u profesionalnim uslugama bio je jednostavan pametni ljudi potrošili bi sate na teške probleme, pa naplati klijentima te sate.

AI je počeo da čini taj dogovor čudnim.

WSJ je nedavno objavio da konsultantske firme pokušavaju napustiti naplatu po satu jer AI čini dio posla bržim, jeftinijim i teže mjerljivim na stari način. Business Insider javlja sličan pomak klijenti sve više traže da firme "imaju kože u igri" kroz naknade vezane za rezultate.

Šta se dešava u praksi

Deloitte je navodno pokazao konsultantima grafikon koji sugeriše da bi tradicionalni konsalting zasnovan na radnoj snazi mogao znatno smanjiti udio na tržištu do 2035. AI agenti se očekuju kao sve veći dio profesionalnih usluga. Firme testiraju dva nova modela.

Prvi je fiksna naknada, gdje klijent plaća unaprijed dogovorenu cijenu za definisani projekat. Drugi je naknada vezana za ishode, gdje isplata zavisi od postignutih rezultata.

McKinsey navodi da više od 30% njihovih globalnih naknada već dolazi iz modela naplate direktno vezanog za klijentske ishode.

Matematički problem koji nije lako riješiti

Konsalting ima matematički problem. Ako AI omogući timu da završi projekat od 40 sati za 10 sati, klijenti će na kraju pitati zašto i dalje plaćaju za 40. Ali zamjena vremena nije jednostavna stvar.

Plaćanje samo za utrošeno vrijeme stvara podsticaj za odugovlačenje. Plaćanje samo za izlazni rezultat stvara podsticaj za žurbu i površnost.

Postoji i tamnija strana. Ako se konsultantima plaća na osnovu rezultata, prirodno će ići prema onima koje je najlakše izmjeriti. A ako je cilj štednja novca, najlakše mjerljive uštedine najčešće dolaze od smanjivanja broja zaposlenih.

To bi moglo pretvoriti AI konsalting u čudan akcelerator AI otpuštanja. Velike kompanije već žele dokazati da su dovoljno vitke da se takmiče s AI-nativnim startupovima. Konsalting vezan za ishode nudi im čist paket strategija, implementacija i tabela koja prikazuje uštedine.

Ovo je veće od konsultanata

Naplata po satu kažnjava brze radnike jer efikasnost smanjuje vrijednost koju mogu naplatiti.

Plate mogu raditi istu stvar u blažem obliku. Završite posao ranije i često dobijete više posla, više sastanaka ili sumnju da ne radite dovoljno. Pitanje "kada je dovoljno dovoljno?" rijetko kada dobija dobar odgovor.

AI vjerovatno ubija prodaju vremena kao zamjenu za vrijednost na dugi rok. Ali zamjena, plaćanje za ishode, postaje komplikovana ako se ne mjeri ispravno.

Kako izgleda dobar model naplate prema ishodima

Prema WSJ-u, dobar model ishoda treba četiri elementa stabilna osnova, jasan cilj, zaštitne mjere kvaliteta i podijeljeni uspjeh.

Zamislite kompaniju koja angažuje firmu za automatizaciju korisničke podrške. Loša verzija kaže "platit ćemo vam za svaki zatvoreni tiket", što nagrađuje brzinu i iskušava sve da zatrpaju kvalitet. Bolja verzija kaže platit ćemo osnovnu naknadu da tim ostane odgovoran, a zatim dodajemo bonus samo ako se vrijeme rješavanja poboljša dok zadovoljstvo korisnika, stopa eskalacije i stopa grešaka ostaju zdravi.

To je pravo mjesto ne plaćaj za vrijeme, ne plaćaj za obim zadataka, nego plaćaj za potvrđeno poboljšanje bez skrivene štete.

Za konsultante to može značiti retainere uz naknade za uspjeh. Za zaposlene bi trebalo značiti platu uz stvarni udio u stvorenoj vrijednosti timski bonusi, učešće u dobiti, kapital, jasni putevi napredovanja ili zaštićeno slobodno vrijeme kada AI sistem postane produktivniji. Ako neko izgradi automatizovani tok rada koji uštedi 200 sati mjesečno, kompanija ne bi trebala jednostavno apsorbovati uštedine i dati tom čovjeku veći zaostali posao.

Sljedeća bitka je atribucija

Sljedeći veliki problem biće utvrđivanje zasluga. Ko dobiva kredit kada su model, menadžer, zaposlenik i dobavljač svi doprinijeli ishodu?

Odgovor neće biti savršen. Ali pretvaranje da utrošeno vrijeme i dalje mjeri vrijednost nije pravi put naprijed.

Praktičan korak počnite definisati ishode u skupovima, a ne kao pojedinačne metrike. Razmislite o kombinacijama kao što su smanjenje troškova uz povećanje kvaliteta, brzina isporuke uz tačnost rezultata, povećanje prihoda po zaposleniku uz zadržavanje zaposlenih. Ove metrike su često u suprotnosti, kao što se kaže u filmskoj industriji: brzina, kvalitet ili novac, birajte dva. Ali s AI-em primijenjenim na pravi način i s podsticajima koji su usklađeni, možda ćete se moći približiti odabiru sva tri.

Naša perspektiva

Ovu priču pratim pažljivo jer se direktno tiče svake firme u regionu koja prodaje stručnost, dakle IT kuće, pravne kancelarije, računovodstvene agencije, marketinške agencije, pa i AI konsultante koji tek grade svoju praksu.

JSGuru, kao IT kompanija, i AI Balkan, koji gradi AI konsultantsku ponudu, oba sjede u ovom procepu. Klijenti postavljaju ista pitanja koja McKinseyjevim klijentima postavljaju ako AI ubrzava razvoj, zašto plaćamo isto?

Odgovor nije u tome da branimo stare modele niti da slijepo prihvatimo plaćanje po ishodima. Odgovor je u tome da izgradimo modele u kojima je vrijednost, a ne sat, osnova dogovora, ali uz zaštitne mjere koje sprječavaju da "ishod" postane eufemizam za najjeftiniji mjerljivi rezultat.

Bez toga, "AI produktivnost" postaje čist način da se kaže: manje ljudi, veći kvote, ista plata.

Firme u regionu koje već razmišljaju o tome kako naplatiti AI-ubrzani rad nisu kasne u tu trku. One su na dobrom mjestu, ali samo ako počnu graditi vlastite modele mjerenja vrijednosti prije nego što im klijenti počnu postavljati ta pitanja.