Gambaran Utama ZDNET
- Lisensi perangkat lunak model per-seat mungkin segera usang.
- Sebagian besar perangkat lunak akan segera dibeli oleh agent.
- Bersiaplah untuk model penetapan harga berbasis konsumsi.
Selamat tinggal, lisensi perangkat lunak per-seat? Selamat tinggal, software as a service? Vendor-vendor yang unggul di bidang kecerdasan buatan (AI) — seperti OpenAI dan Anthropic — mungkin mulai merebut pangsa pasar vendor aplikasi, memaksa yang terakhir untuk merevolusi cara mereka menyediakan dan menagih solusi.
Itulah inti dari analisis McKinsey mengenai struktur baru yang disruptif di industri perangkat lunak, yang pada dasarnya menandai dimulainya era "pasca-SaaS". Interaksi antara AI agent akan mengantarkan perangkat lunak dan layanan, yang pada akhirnya menyebabkan penurunan model harga per-seat yang telah menjadi standar selama beberapa dekade.
Model baru ini akan didasarkan pada model berbasis hasil atau penggunaan, menurut tim McKinsey yang dipimpin Jeremy Schneider. "Ini adalah pergeseran fondasi yang mendefinisikan ulang apa itu perangkat lunak, siapa yang membangunnya, siapa yang menggunakannya, dan bagaimana perusahaan diorganisir serta beroperasi."
Lebih Banyak Pergantian Vendor dan Churn Pelanggan?
Bagi pembeli dan pengguna perangkat lunak, ini berarti restrukturisasi hubungan mereka bahkan dengan vendor paling favorit sekalipun. "Kemajuan ini bisa mengantarkan era yang ditandai dengan akselerasi pergantian vendor dan customer churn, penyesuaian ulang segmen pengguna dan kumpulan nilai, serta peningkatan pengembangan perangkat lunak internal atau citizen development," prediksi Schneider dan rekan penulisnya.
Semakin banyak vendor perangkat lunak yang mempertaruhkan masa depan mereka pada AI, dengan 40% mengharapkan AI membuka pertumbuhan pendapatan lebih dari 20% di luar trajektori saat ini, temuan McKinsey. Sebelas persen mengantisipasi peningkatan pendapatan lebih dari 50%. Mereka juga mengantisipasi pengurangan signifikan dalam biaya operasional mereka.
Di seluruh industri, ada konsensus umum bahwa model pengiriman perangkat lunak sedang mengalami transformasi signifikan, didorong oleh AI dan AI agent. "Transisi ke arsitektur agentic akan berevolusi dengan kecepatan yang jauh lebih cepat daripada evolusi aplikasi berbasis client/server ke komputasi awan," prediksi George Brown, Partner di Partner Economics. "Perusahaan tidak bisa mengabaikan pengurangan biaya lebih dari 20%, karena itu akan membuat mereka tidak kompetitif."
Pergeseran paling terlihat oleh pengguna akan ada pada cara mereka memperoleh dan membayar perangkat lunak — model berbasis konsumsi untuk lisensi perangkat lunak, versus model per-seat tradisional. Hampir dua pertiga vendor dalam survei McKinsey, 63%, menyatakan mereka percaya AI "akan mengubah model bisnis mereka secara fundamental dalam tiga hingga lima tahun ke depan."
Harga tradisional per-seat atau per-user akan memberi jalan pada harga berbasis konsumsi, berdasarkan penggunaan, token, keluaran, atau hasil.
Menjual Hasil, Bukan Lisensi
"Kita berada di ambang industri di mana perusahaan perangkat lunak perlu menjual hasil, bukan lisensi," ujar Ali Gohar, Chief Human Resources Officer di Software Finder. "Pelanggan sekarang harus menuntut agar perjanjian didasarkan pada nilai untuk kinerja. Membebankan tarif yang sama untuk seseorang yang masuk sekali seminggu dan seseorang yang menggunakan layanan 12 jam sehari tidak masuk akal. Tarif penggunaan memberi perusahaan kesempatan untuk scale dengan benar dan mendapatkan kesepakatan lebih baik. Triknya di sini adalah memahami pola penggunaan Anda sendiri sebelum berinvestasi."
Transaksi perangkat lunak agent-to-agent "diperkirakan akan mengurangi jumlah seat hingga 70%," kata Brown. Namun, dia tidak melihat penjualan token, waktu komputasi, atau waktu pengembangan agent sebagai hal yang layak, karena metode monetisasi ini "sulit dipahami oleh pebisnis rata-rata. Ini akan bertransisi ke pembayaran berbasis hasil atau biaya sewa spesifik agent untuk tugas terbatas yang ditentukan."
Ini akan mengarah pada transformasi fundamental dalam cara solusi perangkat lunak digunakan, dinilai, dan diintegrasikan ke dalam operasi mereka, kata Natasha Chryssafi, Senior Director of Product Management di Wolters Kluwer Tax & Accounting. "AI agent akan semakin bertindak atas nama pengguna, mengotomatiskan tugas, mengambil keputusan, dan berkolaborasi lintas sistem. Ini mengurangi kebutuhan interaksi manusia langsung dengan antarmuka perangkat lunak."
Yang penting, tambah Chryssafi, "seiring AI agent mengambil lebih banyak tanggung jawab, pengawasan manusia yang tepat, transparansi, penggunaan etis, dan tata kelola data akan menjadi kritis. Pelanggan akan membutuhkan jaminan bahwa sistem beroperasi dengan andal dan bertanggung jawab."
Risiko bagi Pelanggan
Risiko bagi pelanggan perangkat lunak adalah bahwa vendor mungkin "membungkus ulang harga suite sebagai paket hasil, berharap Anda tidak menyadarinya," kata Ofir Bloch, Vice President of Strategic Positioning di WalkMe. "Anda bisa terkunci dalam paket dengan sistem pengukuran yang tidak bisa diaudit. Sebelum menandatangani apa pun yang berbasis konsumsi, mintalah untuk melihat data kinerja, dan uji kemampuan tunggal. Jangan berkomitmen sampai Anda memverifikasi vendor dapat mengukur apa yang mereka kenakan biaya. Sistem ini masih rusak ketika kondisi berubah. Ini adalah otomatisasi alur kerja, bukan otonomi agent yang sejati."
Gagasan mengganti lisensi per-seat dengan model berbasis hasil bukanlah konsep baru, menurut penulis McKinsey. "Antara 2015 dan 2024, jumlah perusahaan perangkat lunak berbasis konsumsi lebih dari dua kali lipat, dan pemimpin seperti Salesforce, Zendesk, Intercom, dan LexisNexis sudah memonetisasi kemampuan AI mereka melalui model ini, seringkang membuka pendapatan per pelanggan yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan SKU tradisional."
Mungkin perlu waktu bagi sisa industri untuk berevolusi dan menyesuaikan diri.
"Technology stack yang dibutuhkan untuk sepenuhnya mewujudkan visi ini belum siap," kata Rob Fuller, Chief Solutions Officer di Blend360. "Setiap model yang melibatkan agent internal yang berinteraksi dengan agent eksternal sangat belum matang, dan pada tahap ini, penggunaan agent oleh manusia jauh lebih umum dan praktis, terlepas dari beberapa pengecualian sempit dan disengaja."