Dato:
For mange it-virksomheder, særligt rådgivere eller konsulenter, har regnestykket traditionelt været enkelt: Jo flere timer medarbejderne bruger hos kunden, desto større bliver fakturaen.
Men hvad sker der med den logik, når kunstig intelligens gør det muligt at løse den samme opgave på en brøkdel af tiden?
På den ene side kan AI øge produktiviteten og forbedre virksomhedernes indtjening. På den anden side risikerer de virksomheder, der lever af at sælge timer, at tjene mindre, jo mere effektive de bliver. Samtidig kan kunderne begynde at spørge, hvorfor de skal betale det samme for en opgave, som nu kan løses langt hurtigere.
Det betyder ikke, at timebetaling forsvinder. Men AI gør det nødvendigt at overveje, om timer fortsat skal være den primære målestok for den værdi, virksomheden skaber.
Det første spørgsmål er, om kunden grundlæggende køber medarbejdernes tid, en bestemt leverance eller et konkret resultat.
Hvis værdien ligger i at få implementeret et nyt system, nedbringe driftsomkostningerne eller forbedre cybersikkerheden, er antallet af anvendte timer ikke nødvendigvis den mest relevante målestok.
Her kan en fast pris, et abonnement eller en helt eller delvist resultatbaseret aftale være mere oplagt. Det gælder især, hvis AI gør det muligt at levere hurtigere uden at forringe kvaliteten.
Der findes næppe én prismodel, der passer til alle opgaver. Timebetaling vil fortsat give god mening, når opgavens omfang og resultat er vanskeligt at forudsige. Andre opgaver egner sig bedre til faste priser, abonnementer, betaling efter milepæle eller aftaler, hvor en del af betalingen afhænger af den dokumenterede effekt. For mange virksomheder vil svaret derfor ikke være et fuldstændigt farvel til timeprisen, men en kombination af flere modeller.
Det er kan umiddelbart være lettere at sælge timer end resultater. Timerne kan tælles, mens værdien ofte er vanskeligere at afgrænse. En værdibaseret model kræver derfor, at kunde og leverandør bliver enige om, hvad projektet skal føre til. Hvad er businesscasen? Hvilken forandring ønsker kunden? Og hvornår kan begge parter ærligt sige, at projektet er lykkedes?
Det handler ikke nødvendigvis om at opstille lange kravspecifikationer. Tværtimod kræver det en fælles og præcis forståelse af den forskel, projektet skal gøre.
Når AI reducerer tidsforbruget, opstår der et nyt spørgsmål om, hvem der skal have gevinsten.
Hvis en opgave, der tidligere tog 100 timer, nu kan løses på 30, er værdien for kunden ikke nødvendigvis blevet mindre. Måske er den tværtimod blevet større, fordi løsningen leveres hurtigere. En ren timebaseret model kan imidlertid betyde, at leverandøren bliver straffet økonomisk for sin egen effektivitet. Omvendt vil kunden næppe acceptere, at hele produktivitetsgevinsten alene tilfalder leverandøren. Virksomhederne skal derfor finde prismodeller, hvor både kunde og leverandør får del i den værdi, AI skaber.
Leverandøren kan levere den rigtige teknologi, men resultatet afhænger ofte også af, om kunden ændrer arbejdsgange, uddanner medarbejderne og får organisationen med.
Derfor skal en resultatbaseret aftale også forholde sig til de barrierer, der kan stå i vejen for succes. De kan være tekniske, men handler ofte mindst lige så meget om mennesker, ledelse og organisation.
Hvis betalingen skal afhænge af resultatet, skal ansvaret og risikoen fordeles på en måde, der afspejler, hvad de enkelte parter faktisk har indflydelse på.
Det spørgsmål er også på programmet, når IT-Branchen inviterer til Lederdøgn den 24. september 2026 på Hindsgavl Slot.
Under programpunktet ”Hvad skal branchen leve af i fremtiden?” kan deltagerne møde nogle af de CEO’er, der netop nu står midt i at gentænke deres forretning og finde nye veje til vækst.
Samtalen stiller skarpt på, hvordan markedet udvikler sig, hvilke forretningsmodeller der vinder frem med AI, og hvilke strategiske valg der bliver afgørende for danske techvirksomheder.
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理，仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。