OpenAI po cichu testuje model, który może przewrócić do góry nogami sposób sprzedaży oprogramowania. Według doniesień The Information firma od kilku miesięcy daje wybranym dużym klientom możliwość płacenia wyłącznie wtedy, gdy jej sztuczna inteligencja doprowadzi zadanie do końca, na przykład samodzielnie obsłuży zgłoszenie klienta. Sprawa nie była wcześniej publicznie znana, a rzecznik OpenAI odmówił komentarza.
- OpenAI od kilku miesięcy testuje model rozliczania za efekt (outcome-based pricing), w którym wybrani duzi klienci płacą tylko wtedy, gdy AI samodzielnie doprowadzi zadanie do końca, np. obsłuży zgłoszenie klienta.
- Salesforce przejął firmę Fin (dawniej Intercom) za około 3,6 miliarda dolarów – jej segment rozliczany od rezolucji osiągnął około 100 milionów dolarów rocznych przychodów przy wzroście rzędu 350 procent.
- Cognition, twórca agenta programistycznego Devin, oferuje klientom korporacyjnym kredyty do 10 milionów dolarów, jeśli Devin dostarczy mniej wartości inżynierskiej, niż wynosi wystawiony rachunek.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Koniec ery abonamentu, jaki znamy
Przez dwie dekady branża oprogramowania żyła z subskrypcji. Płaciło się za dostęp, za liczbę stanowisk, za pakiet funkcji. Nieważne, czy narzędzie przyniosło firmie cokolwiek. Ten model właśnie pęka, a rozliczanie za efekt (outcome-based pricing) staje się nowym polem bitwy między dostawcami AI.
OpenAI nie wymyśliło tego podejścia. Najmocniej forsowały je startupy, które nie miały nic do stracenia:
- Fin (dawniej Intercom) pobiera opłatę tylko za rozmowy z klientami, które jego agent AI rozwiąże bez udziału człowieka. Salesforce podpisał w czerwcu umowę przejęcia Fin za około 3,6 miliarda dolarów, a analitycy zgodnie wskazują, że zapłacił premię właśnie za segment rozliczany od rezolucji, który osiągnął około 100 milionów dolarów rocznych przychodów przy wzroście rzędu 350 procent.
- Sierra, firma współzałożona przez byłego co-CEO Salesforce Breta Taylora, działa według tej samej logiki i wyceniana jest na miliardy dolarów.
- Cognition, twórca agenta programistycznego Devin, poszedł jeszcze dalej. Firma obiecuje klientom korporacyjnym kredyty do 10 milionów dolarów, jeśli Devin dostarczy mniej wartości inżynierskiej, niż wynosi rachunek.
- W tym samym kierunku zmierzają starsi gracze: Adobe, HubSpot i Zendesk.
Adobe zapowiedziało, że część nowego pakietu CX Enterprise będzie rozliczać według wytworzonej wartości, na przykład liczby ukończonych kampanii reklamowych, choć konkretnych cen nie podało.
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
Skąd ta presja na zmianę cenników
Odpowiedź jest prozaiczna: pieniądze. Produkty AI są drogie w utrzymaniu, a jednocześnie nie przyspieszyły dotąd wzrostu przychodów firm software’owych tak, jak obiecywano. Budżety IT klientów są rozciągnięte do granic, bo konkurencyjne narzędzia walczą o ten sam portfel. W tej sytuacji dostawca, który mówi „zapłacisz tylko za wynik”, zdejmuje z klienta całe ryzyko wdrożenia. To potężny argument sprzedażowy.
Salesforce już oficjalnie przyznaje, że stary cennik się kończy. Firma pozwala klientom wybierać sposób płatności za swoją platformę Agentforce, łącznie z indywidualnie negocjowanymi kontraktami powiązanymi z tym, o ile AI podniesie przychody lub obetnie koszty. „Klienci chcą kupować i wyceniać na różne sposoby. Tego nauczyłem się ostatnio bardzo intensywnie” / „Customers want to buy and want to price in different ways. This is something I’ve learned really aggressively recently”, powiedział prezes Marc Benioff podczas rozmowy z inwestorami. Jego logika idzie dalej: nie chodzi o to, by policzyć zamknięte zgłoszenia i skasować za każde dwa dolary. Chodzi o to, by pokazać, że oprogramowanie przyniosło 20 albo 40 dolarów przychodu, więc dwa dolary opłaty są uczciwą ceną.
Obserwuję ten trend od miesięcy i widzę w nim dwie twarze. Z jednej strony to najzdrowszy możliwy kierunek: dostawca AI wreszcie bierze na siebie ryzyko, które do tej pory w całości spadało na kupującego. Skończy się sprzedawanie obietnic w PowerPoincie. Z drugiej strony zadaję sobie pytanie, kto będzie sędzią w sporze o to, czy zadanie zostało „wykonane”. Jeśli agent obsłużył klienta, ale ten i tak odszedł do konkurencji, to sukces czy porażka? A jeśli sprzedaż wzrosła, bo akurat trwała promocja, a nie dlatego, że AI dobrze doradzała? Bez twardych, uzgodnionych z góry reguł atrybucji ten model wygeneruje więcej sporów prawnych niż oszczędności. I jeszcze jedno: rozliczanie za efekt daje dostawcy AI wgląd w wyniki biznesowe klienta na poziomie, o jakim tradycyjny sprzedawca licencji mógł tylko pomarzyć. To cena, o której mało kto mówi głośno.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Kto dostaje zasługi, czyli problem atrybucji
Im popularniejszy staje się ten model, tym trudniej ustalić, czy oszczędność albo domknięta sprzedaż to zasługa oprogramowania, czy klienta. Operator płatności Stripe opublikował już wytyczne w tej sprawie i zwraca uwagę, że konwersja sprzedażowa może wynikać ze zmian w produkcie, kampanii marketingowych albo sezonowości, a bez jednoznacznych reguł atrybucji klienci mogą kwestionować, czy wynik należy do dostawcy.
Jest też druga pułapka, czysto techniczna. Agent może wykonać dziewięć z dziesięciu kroków zadania i polec na ostatnim. Przy rozliczeniu za tokeny cała ta praca podlega opłacie. Przy rozliczeniu za efekt ukończenie 90 procent zadania może nie wystarczyć, by przebieg w ogóle był rozliczalny. Dla dostawcy to ogromne ryzyko finansowe. Dla klienta pokusa, by definicję sukcesu ustawiać jak najwyżej.
Jak to wygląda z polskiej perspektywy
Polskie firmy wchodzą w AI szybciej, niż wielu się spodziewało. Z badania NBP „Szybki Monitoring” wynika, że odsetek przedsiębiorstw wykorzystujących narzędzia sztucznej inteligencji wzrósł do 42 procent w drugim kwartale 2026 roku z 14 procent pod koniec 2024 roku. Najwięcej wdrożeń jest w usługach (46 procent) i wśród dużych firm (59 procent). Ale entuzjazm zderza się z rachunkiem. Badanie EY na grupie 499 przedsiębiorstw pokazuje, że prawie połowa firm, które już wdrożyły sztuczną inteligencję, jest rozczarowana efektami, a zarządy przestają akceptować rosnące budżety bez mierzalnych wyników.
I właśnie dlatego rozliczanie za efekt może w Polsce trafić na podatny grunt. Dyrektor finansowy, który przez dwa lata płacił za licencje „na wszelki wypadek”, chętnie przerzuci ryzyko na dostawcę. Polskie software house’y i integratorzy powinni się do tej rozmowy przygotować już teraz, bo klienci zaczną pytać o gwarancje wyników szybciej, niż pojawią się gotowe wzorce umów. A prawnicy będą mieli pełne ręce roboty przy definiowaniu, czym jest „wykonane zadanie” w kontrakcie na agenta AI.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Co dalej
OpenAI oficjalnie zapowiadało zresztą ten kierunek. W komunikacie o modelu biznesowym firma pisała, że wraz z wejściem AI do badań naukowych, odkrywania leków czy modelowania finansowego pojawią się nowe modele ekonomiczne, w tym licencje, umowy oparte na własności intelektualnej i rozliczanie za efekt. Cicha oferta dla największych klientów to pierwszy praktyczny krok. Jeśli eksperyment się powiedzie, presja na resztę rynku będzie ogromna. Bo trudno sprzedawać abonament obok konkurenta, który każe płacić dopiero za wynik.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym doniesień The Information z dnia 30.08.2026, omówienia The Decoder z dnia 31.08.2026 oraz komunikatu Cognition o gwarancji produktywności. Wykorzystano także materiały Salesforce, Stripe, PYMNTS, The New Stack i TipRanks. Dane o polskim rynku pochodzą z badania NBP „Szybki Monitoring”, analiz EY oraz PMR Market Experts. Cytat Marca Benioffa, prezesa Salesforce, został zweryfikowany z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o rozliczeniach za efekt w usługach AI.
