Новое исследование показывает, что запуск ARR менее безопасен, чем когда-либо

Искусственный интеллект привнес много неожиданных изменений, но одним из самых преобразующих является его влияние на корпоративные ИТ. Исследователь рынка IDC прогнозирует, что компании, которые исторически были осторожны и ориентировались на долгосрочную перспективу в отношении того, что они покупают, могут потратить на технологии 4,25 трлн долларов в 2026 году. Почти все это зависит от искусственного интеллекта.

Новое исследование венчурной компании Madrona показывает, что 74% из 150 опрошенных ИТ-специалистов предприятий планируют увеличить свои бюджеты на ИИ в ближайшие 12 месяцев, а остальные планируют сохранить расходы на прежнем уровне. Тем не менее, эти же предприятия заявляют, что менее половины их пилотных проектов в области ИИ так и не были запущены в серийное производство.

На самом деле это улучшение. В прошлом году Массачусетский технологический институт (MIT) опубликовал знаменитый отчет о том, что 95% корпоративных проектов в области ИИ потерпели неудачу с точки зрения рентабельности инвестиций. Успех менее чем в половине случаев - это довольно низкая планка, но это выше, чем 5% успеха.

Но самый важный вывод из отчета Madrona заключается в том, что даже когда предприятие внедряет технологию искусственного интеллекта, оно не стремится к ней надолго.

Около 77% предприятий проводят переоценку своих поставщиков искусственного интеллекта каждые шесть месяцев или даже на постоянной основе. "Это создает динамику "быстрый ввод - быстрый вывод", которая в корне отличается от традиционного корпоративного SaaS, где многолетние контракты создавали инерционный барьер", - пишет Мадрона в отчете. "В корпоративном ИИ затраты на переключение ниже, а частота повторных оценок не уменьшается".

Это имеет большое значение для всех тех показателей, о которых сообщают стартапы в отчете о быстрорастущем годовом доходе (ARR). Пробные бюджеты предприятий - это то, что подпитало первоначальный бум ИИ в 2025 году. Предполагалось, что этот год станет годом, когда эти крупные клиенты освоятся и начнут вкладывать долгосрочные средства в стартапы с использованием искусственного интеллекта. Корпоративные контракты — это то, что позволяет столь многим стартапам в области искусственного интеллекта заявлять об астрономически быстром росте выручки - вспомните феномен стартапов, которые зарабатывают от 0 до 10 миллионов долларов за три месяца.

Тем не менее, впервые в истории доходы предприятий остаются нестабильными даже после того, как ИИ-продукт стартапа прошел пилотную стадию и был принят компанией.

Отчасти проблема заключается в том, что многие ИИ-стартапы еще не до конца определились с оптимальным способом определения цены на свои ИИ-продукты для предприятий. New research from VC firm Andreessen Horowitz that surveyed 50 technical AI buyers found that more than half of them want AI fees tied to the work produced or other outcomes, rather than to usage like the number of tokens consumed.

Charging for usage like tokens is basically a SaaS-era business model. Once an enterprise knows it needs email, or HR software, or cloud storage, it’s merely a matter of how many employees or how much data it must pay for.

For AI, pricing "around the recognizable work" is what helps the startup prove its worth to the customer. When the fees revolve around, say, how many reports are processed, or tickets closed, or leads generated, this makes the product "economically valuable to both sides," writes a16z partners Tugce Erten and Sarah Wang.

All of this means that AI has potentially ushered in a new era of enterprise experimentation. That opens doors to startups — enterprises are more willing to try their tech — but it also means an enterprise contract no longer secures long-term revenue. When or if enterprises will revert to their long-term buying habits remains to be seen.