企业技术供应商正转向基于结果的定价模式，而 CIO 们正在努力理解这一变化对他们的意义。供应商期望，随着客户将工作交给 AI 代理，他们能获得更多而非更少的报酬。

在供应商看来，客户获得的益处是预算可预测性的提升。一个完成的任务成为衡量工作的明确标准，而按 token 计费则意味着 CIO 可能要到账单到达时才知道真实成本。

但在代理式 AI 时代，基于结果的定价模式并无统一结构。供应商并未放弃按席位定价——一些供应商正在调整服务以直接追踪产出，另一些则在现有按席位框架上增加保障条款。对 CIO 而言，这一变化意味着他们必须就结果以及未达成结果时的后果达成一致。

Zendesk 是基于结果定价的早期采用者，它按每次解决收费，且仅在 AI 端到端处理问题时才收费。

“如果 AI 解决了 90% 的问题，但 10% 转给了人工客服，我们就不计费，”该公司总裁兼首席营收官 Chris Donato 表示。自动化必须解决“100% 的交互”，他说。

Zendesk 表示，客户初期支付的费用可能低于按席位定价。但 Donato 称，随着时间推移，随着客户扩大自动化使用范围，公司预计客户支出将上升。

Seton Hall 大学信息技术副总裁兼 CIO Paul Fisher 表示，该校目前按通话或聊天次数向外包帮助台付费。如果供应商只按满意结果收费，“那可能会为我省钱”，他在电子邮件中说。然而，这种模式“给合同谈判增加了复杂性，因为你需要非常明确地定义期望的结果。”

Fisher 仍认为，增加的谈判可能是值得的。他看到了这种模式在长期回报上的优势：ROI 更容易衡量，并且“激励合作伙伴‘把事情做对’”。

尽管变化持续，用户尚未急于采用基于结果的定价。Gartner 副总裁分析师 Tom Coshow 表示，目前只有 19% 的服务买家和 13% 的卖方服务协议采用此类安排。该公司预计，到 2031 年，技术 CEO 的服务合同中采用基于结果定价的比例将低于 25%。

“目前，我们看到基于结果定价的增长更多是炒作而非现实，”Coshow 说。CIO 应通过以下问题评估基于结果的定价：“如果供应商不承担风险，你为何要费心采用基于结果的定价？”

定价模式如何转变

数据分析公司 Silicon Data 的 CEO Carmen Li 表示，基于结果的定价仍处于早期阶段。到目前为止，其影响在于透明度和规划，而非更便宜的 AI，她说。

“如果定价更透明，且你能预测任何服务的成本，预算就容易了，”Li 说。

基于已完成工作的定价是“无法争议的”，Pegasystems 首席运营官兼首席财务官 Ken Stillwell 表示。这家自动化平台供应商对每个完成的案例（如争议或索赔）收取固定费用，而非按席位或 token 收费。AI 解决的案例成本可能略高，但公司吸收了底层 AI 成本，使每案例价格保持可预测。Pegasystems 部分通过为每项任务选择成本效益高的模型来管理该风险，他说。

HP 正在其用于管理企业 IT 资产的 Workforce Experience Platform（WXP）中增加 AI 代理的使用。其中一部分包括 Smart Refresh，它可以分析设备数据以确定需要升级或更换的内容。在一个假设场景中，AI 代理分析可将 5000 万美元的设备更新成本降至 3500 万美元，负责 HP WXP 工作的 Faisal Masud 说。

Masud 概述了将 WXP 定价与结果挂钩的几种方式，包括带有工单减少和更新节省保障的按席位合同。

定价结构必须对双方都有效，Masud 说。但细节仍在行业调整中——大多数早期采用者要到 2027 年中期至后期才能看到这些选项，他说。

“对于最终形态尚无定论，但有一件事是确定的：无论客户为每个席位支付多少，都必须对应具体的承诺结果，”他说。

即使 CIO 对采用基于结果的定价持谨慎态度，这种模式也可能会持续存在。

“按席位付费已经过时了，”网络安全公司 VerifiedThreat 的联合创始人 Richard Jones 说。他们的模式是这样的：如果客户不修复问题，VerifiedThreat 的代理就必须监控更多，这会增加供应商自身的成本，但客户的账单保持不变。如果客户修补问题并改善安全性，VerifiedThreat 的成本下降，客户可以获得积分以减少支付。

“我们越是降低整体风险，他们就能直接从这个基于结果的定价中获得更好的财务回报，”Jones 说。