Ikuti ZDNET: Tambahkan kami sebagai sumber pilihan di Google.
Poin-poin penting dari ZDNET
- Penetapan harga perangkat lunak beralih ke model berbasis hasil.
- Pengguna dan vendor harus menyepakati metrik keberhasilan.
- Sifat pekerjaan rekayasa perangkat lunak terus berkembang.
Di tahun mendatang, hubungan Anda dengan vendor perangkat lunak mungkin akan berubah secara radikal, bahkan mungkin perubahan yang lebih besar dibandingkan peralihan dari disk ke Perangkat Lunak sebagai Layanan. Anda dapat mulai membayar hanya untuk hasil aktual yang diberikan perangkat lunak, dibandingkan hanya membayar biaya bulanan yang Anda bayarkan meskipun aplikasi disimpan di rak.
Juga: 6 aturan penting untuk menerapkan AI pada proses pengembangan perangkat lunak Anda – dan risiko No.1
Tentu saja, pembayaran untuk hasil memerlukan metrik yang konsisten dan disepakati untuk menentukan apa yang sebenarnya sedang dikembangkan, dan ini akan menjadi tantangan bagi pengguna dan vendor mereka. Misalnya, bagi pengguna solusi Zendesk, model bisnis mendefinisikan kesuksesan dengan “resolusi otomatis; ketika AI sepenuhnya menyelesaikan masalah pelanggan secara end-to-end, tanpa campur tangan manusia,” Chris Donato, presiden dan chief revenue officer di Zendesk, mengatakan kepada ZDNET. “Ini adalah cara yang terukur dan akuntabel untuk mengaitkan penetapan harga secara langsung dengan hasil.”
Beberapa bulan yang lalu, kami membahas perubahan dalam cara pembelian perangkat lunak, berdasarkan analisis McKinsey yang memperkirakan bahwa lisensi perangkat lunak per kursi akan segera menjadi usang. Model penetapan harga berdasarkan konsumsi dan hasil akan menjadi dasar penetapan biaya perangkat lunak, dan sebagian besar pembelian akan dilakukan oleh agen AI.
Hal ini memiliki implikasi yang luas terhadap pasar perangkat lunak pada tahun 2026, seperti yang dijelaskan baru-baru ini analisa dari West Monroe, juga memperkirakan berakhirnya lisensi per kursi. “AI sedang mengubah perekonomian seluruh industri perangkat lunak,” jelas penulis laporan tersebut. Setidaknya 12% hingga 15% anggaran TI perusahaan kini dialokasikan untuk AI, dan pasar kemungkinan akan semakin menyukai penyedia layanan asli AI.
“Mereka yang membangun kemampuan AI yang memperdalam pengalaman pelanggan akan meningkatkan tingkat pembaruan dan margin,” prediksi penulis studi tersebut.
Juga: Akankah AI menggantikan semua perangkat lunak? Mengapa GPT-5 menguatkan para peramal
Tren lain yang mungkin terlihat di organisasi vendor dan lokasi pelanggan mereka adalah tim insinyur yang lebih ramping, mereka menambahkan. Saat ini, 80% insinyur perlu meningkatkan keterampilannya untuk menjalankan peran berbasis AI di tahun mendatang. “AI mengubah cara perangkat lunak dibuat, dan oleh siapa. Mulai dari mengotomatisasi pembuatan kode dan pengujian hingga mempercepat siklus rilis, AI menghancurkan siklus hidup pengembangan produk dan perangkat lunak tradisional.”
Pada fase berikutnya, akan ada dorongan untuk merekayasa ulang proses pengembangan dan penerapan perangkat lunak, tambah analis West Monroe. “Memikirkan kembali proses, metrik, dan pelatihan untuk mendukung alur kerja yang mengutamakan AI yang menyeimbangkan kecepatan dan tata kelola. Seiring AI memperkuat kemampuan manusia, tim teknik yang lebih ramping akan menghasilkan lebih banyak output dengan lebih sedikit overhead.”
Meskipun mungkin ada tim teknik yang lebih ramping, hal ini tidak berarti AI akan menggantikan bakat manusia dalam waktu dekat, tegas Donato. “Model berbasis hasil menyelaraskan insentif, efisiensi penghargaan, dan memberikan ROI yang lebih jelas kepada pelanggan dibandingkan sebelumnya. Jika dilakukan dengan benar, perubahan ini tidak akan menggantikan manusia, melainkan akan meningkatkan mereka. AI menangani rutinitas, sementara tim manusia fokus pada keterlibatan pelanggan dan inovasi yang lebih dalam. Itulah masa depan nilai perangkat lunak, dan hal itu sudah ada di sini.”
Ini berarti lebih dari sekadar mengirimkan cek ke vendor setiap bulan atau kuartal. “Hal ini mematahkan asumsi lama bahwa biaya perangkat lunak dapat diprediksi dan ditetapkan,” kata Ed Barrow, CEO dan salah satu pendiri Cloud Capital. “Ketika pembelanjaan mulai berubah seiring dengan tingkat aktivitas dan penggunaan yang didorong oleh AI, perusahaan memerlukan cara baru untuk merencanakan, memperkirakan, dan tetap akuntabel secara real-time.”
Juga: Akankah AI menggantikan insinyur perangkat lunak? Itu tergantung pada siapa Anda bertanya
Perubahan ini secara teoritis akan menghasilkan kolaborasi yang lebih erat antara tim keuangan, produk, dan teknik yang bekerja bersama, “karena penggunaan dan biaya kini terhubung di setiap tingkat,” jelas Barrow. “Banyak sistem yang ada tidak dapat mengikuti laju perubahan tersebut.” Ini berarti hubungan yang lebih kuat antara data keuangan dan data produk, tambahnya.
Hal ini sudah terjadi di banyak perusahaan digital-native. “AI mendefinisikan ulang bagaimana perangkat lunak memberikan nilai dan bagaimana pelanggan harus membayarnya,” kata Donato. “Penetapan harga berdasarkan kursi masuk akal ketika manusia merupakan pengguna utama. Namun karena agen AI menangani lebih banyak pekerjaan, hasil, bukan akses, menjadi cara yang lebih jelas dan lebih berorientasi pada hasil untuk mengukur nilai.”
Salah satu perusahaan, Cozmo AI, telah bekerja sama dengan perusahaan asuransi dengan model pendapatan berbasis hasil.
“Model SaaS dibuat untuk manusia yang menggunakan alat untuk meningkatkan produktivitas,” kata Alok Kumar, CEO dan salah satu pendiri Cozmo AI. “Mereka tidak lagi membayar per pengguna, Anda membayar per hasil — per klaim yang ditutup, per perpanjangan premi, per pembayaran yang dipulihkan. Dan kinerja AI akan dinilai berdasarkan KPI seperti akurasi dan konversi, yang merupakan cara yang sama kami mengevaluasi orang.”
Berikut adalah cara untuk bersiap menghadapi dunia penetapan harga perangkat lunak yang sedang berkembang ini:
1. Mencari kemitraan strategis – bukan hanya hubungan vendor
Di era AI, vendor perlu berperan sebagai mitra dalam penciptaan nilai yang berkelanjutan. “Carilah penyedia yang dapat menjadi mitra pemberdayaan AI yang menekankan transfer pengetahuan, upaya inovasi bersama, dan investasi bersama dalam solusi AI,” saran tim West Monroe.
2. Carilah visibilitas dan kendali
“Carilah penyedia yang membuat kinerja dan penggunaan AI transparan,” kata Donato. Selain itu, carilah vendor yang akan “memberikan prakiraan dan peringatan pembelanjaan, serta membantu Anda mengukur kesuksesan. Ini bukan kontrak satu kali, melainkan kemitraan hidup yang dibangun berdasarkan data dan kepercayaan bersama.”
3. Negosiasi ulang kontrak outsourcing
Dalam hal outsourcing, uang mengalir begitu saja tanpa akuntabilitas terhadap era AI. Banyak kontrak saat ini “didasarkan pada jam kerja dan jumlah karyawan, sehingga menciptakan insentif yang tidak selaras karena AI meningkatkan produktivitas,” menurut tim West Monroe. “Rancang kontrak dengan model tabungan bersama untuk memastikan kedua belah pihak mendapatkan manfaat dari peningkatan efisiensi yang didorong oleh AI dan membina kemitraan yang lebih kuat.”
4. Bangun kefasihan AI yang kuat di seluruh organisasi teknik Anda
Lacak metrik seperti “persentase dan kualitas kode yang dikembangkan menggunakan alat AI,” saran para analis West Monroe. “Dorong eksperimen langsung untuk meningkatkan kepercayaan diri dan mendorong adopsi di tingkat akar rumput karena para insinyur sering kali melakukan pendekatan terhadap alat secara berbeda. Standarisasi penggunaan alat AI memerlukan pelatihan yang signifikan dan upaya pemberdayaan yang berkelanjutan.”
