Jak agencje finansują AI? Koszty rosną, a modele rozliczeń dopiero powstają

Koszty związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w agencjach marketingowych rosną, a wraz z nimi pojawia się pytanie, kto i jak za to zapłaci. Z analizy Digiday wynika, że branża intensywnie szuka nowego modelu finansowania, który uwzględni rosnące wydatki na narzędzia takie jak Claude, ChatGPT czy platformy Google.

Co składa się na rachunek za AI w agencji?

Według Digiday, typowy rachunek za AI w agencji to nie tylko miesięczny abonament za narzędzie. Składa się na niego kilka elementów:

• Subskrypcje: Opłaty licencyjne za dostęp do narzędzi AI, często w wersjach enterprise.
• Tokeny: Coraz częstszy model "metered", czyli opłaty za faktyczne zużycie mocy obliczeniowej, mierzone w tokenach. To właśnie ten element jest najtrudniejszy do przewidzenia i budżetowania.
• Koszty pracownicze: Pensje specjalistów, którzy potrafią efektywnie korzystać z tych narzędzi i - co kluczowe - weryfikować ich wyniki.

Na razie większość agencji, o których pisze Digiday, nie tworzy osobnej linii w budżetach dedykowanej AI. Zamiast tego, wydatki te są pokrywane z istniejących budżetów technologicznych. To podejście może się jednak wkrótce zmienić, biorąc pod uwagę, że według badań firmy Ramp, na które powołuje się źródło, około 31% firm wydaje na AI ponad 10 000 dolarów miesięcznie.

Różne strategie, ten sam problem: nieprzewidywalność

Agencje podchodzą do problemu na kilka sposobów. Niektóre, jak opisana w artykule agencja Crispin, starają się negocjować stałe, roczne opłaty ryczałtowe, aby uniknąć niespodzianek w miesięcznych rozliczeniach. Daje to przewidywalność, ale wymaga silnej pozycji negocjacyjnej, często na poziomie całej grupy holdingowej.

Inne, jak agencja Dept, używają wielu narzędzi (Claude, ChatGPT, Google) w zależności od preferencji klienta. W ich przypadku największym i najtrudniejszym do kontroli kosztem są właśnie tokeny. Jonathan Whiteside z Dept przyznaje w rozmowie z Digiday, że ich zużycie przez poszczególnych pracowników jest trudne do oszacowania. W odpowiedzi agencja powołała wewnętrzny komitet, który co miesiąc ocenia i certyfikuje narzędzia AI. Pracuje też nad systemem, który podpowiada pracownikom, który model AI będzie najbardziej opłacalny dla konkretnego zadania.

Kto ostatecznie zapłaci za tokeny?

To kluczowe pytanie, na które branża nie ma jeszcze jednej odpowiedzi. Z materiału Digiday wynika, że agencje nie zamierzają brać tych kosztów wyłącznie na siebie. Trwają eksperymenty z nowymi modelami rozliczeń z klientami.

Dyrektor finansowy Omnicom, Phil Angelastro, zapowiedział podczas konferencji Goldman Sachs, że holding pracuje nad modelem, który pozwoli zarządzać kosztami tokenów, mierzyć je i uzyskiwać zwrot tych dodatkowych wydatków od klientów.

Jeden z anonimowych menedżerów agencji zdradził Digiday, że jego firma testuje dwa podejścia:

1. Fakturowanie tokenów jako "materiałów": Koszty zużycia AI są doliczane do faktury oddzielnie, podobnie jak np. koszt zakupu stockowych zdjęć.
2. Model łączony: Koszt tokenów jest wbudowany w jedną, łączną stawkę za pracę agencji, obok kosztów pracy ludzkiej.

Moim zdaniem, to właśnie w tym kierunku będzie zmierzał rynek. AI staje się zasobem, takim jak prąd czy oprogramowanie, za który ktoś musi zapłacić. Ostatecznie koszt ten zostanie przerzucony na klienta końcowego, ale kluczowe będzie znalezienie transparentnego i akceptowalnego dla obu stron modelu.

Co pozostaje niezmienne? Czynnik ludzki

Mimo rosnących kosztów technologicznych, wszyscy rozmówcy Digiday podkreślają jedno: największym kosztem agencji wciąż pozostają pensje. Technologia przyspiesza pracę, ale jej nie zastępuje. Jak celnie ujął to Tucker Matheson, współzałożyciel agencji Markacy: "Nadal potrzebuję ludzi, którzy potrafią zadzwonić do dyrektora marketingu i zrobić na nim wrażenie".

To ważna perspektywa. Inwestycje w AI nie oznaczają redukcji kosztów osobowych, przynajmniej na razie. Oznaczają raczej przesunięcie kompetencji i konieczność posiadania w zespole ludzi, którzy potrafią zarządzać nowymi, złożonymi procesami. Moim zdaniem, agencje, które najszybciej opracują efektywne modele kontroli kosztów AI i rozliczeń z klientami, zyskają przewagę konkurencyjną. Proces ten jednak dopiero się zaczął.