Å skrolle gjennom LinkedIn denne uken gjorde meg en smule forvirret.
Jeg setter genuint pris på å se hvor mange som eksperimenterer med å bygge intelligent programvare ved hjelp av verktøy som Claude og andre AI-kodingsassistenter. Teknologinerden i meg elsker å se at flere blir interessert i å skape programvare. Men jo flere av disse innleggene jeg ser, desto mer er det ett spørsmål som plager meg: Hvis programvare nå kan bygges så enkelt, hva er da den faktiske verdien av den?
Mange av disse innleggene viser frem produkter bygget på bare noen få timer. De løser reelle problemer og presenteres ofte som bevis på hvordan AI har senket terskelen for å bygge programvare. Noe som er flott. Men det avdekker også et nytt spenningsfelt.
Hvis et produkt kan settes opp raskt og kopieres like enkelt, blir insentivet for å kjøpe det fremfor å bygge det selv mye svakere. Og det spørsmålet leder direkte til noe jeg har tenkt mye på i det siste: Hvordan endrer AI selve økonomien i programvare?
AI endrer programvareøkonomien
En viktig realitet er lett å overse i all begeistringen: Selv om det blir billigere å bygge programvare, blir ikke infrastrukturen som kreves for å kjøre AI det.
AI-systemer er ekstremt kostbare av natur. De krever enorme mengder datakraft, energi og spesialisert maskinvare. Etterspørselen etter AI-datasentre skaper allerede press på forsyningskjeder for maskinvare. Mangel på DRAM og NAND-flash forventes å drive prisene på bærbare datamaskiner opp med 35–45 %, i stor grad på grunn av økt etterspørsel fra AI-infrastruktur. Vi har allerede merket dette i løpet av de siste ukene.
Utvinning av råmaterialer og produksjon av denne maskinvaren har vært, og fortsetter å være, de reelle flaskehalsene for å skalere AI-bruk. Disse produksjonsbedriftene kan vise seg å være de virkelige «spadene» i denne AI-gullrushet. Så mens AI gjør programvare enklere å bygge, blir systemene som driver denne intelligensen dyrere. Dette skaper en interessant spenning når man vurderer økonomien i AI-drevet programvare.
Når et programvareselskap introduserer AI-drevne funksjoner, eksponerer det i praksis infrastrukturkostnader direkte i brukeropplevelsen. Hvert søk, hver generering eller automatiserte handling medfører en reell kostnad for datakraft bak kulissene. Å rulle ut disse funksjonene i et live produktmiljø er derfor ikke så rett frem som det kan virke. Det introduserer en ny type risiko. Ved å åpne opp for AI-drevne funksjoner, tillater man brukere å utløse bruk av infrastruktur som programvareleverandøren betaler for.
Prissetting av innebygde AI-funksjoner
Dette gjør prisstrategien mye mer kritisk. AI-drevne og agentbaserte systemer kan ikke alltid følge tradisjonelle SaaS-prismodeller. I stedet krever de ofte iterative prisstrukturer, der bruksmønstre og kostnadsdynamikk kontinuerlig observeres og justeres etter hvert som produktet utvikler seg.
Dette reiser et viktig spørsmål: Hvordan bør De strukturere Deres prisstrategi, og hvordan får De tillit til at prisen gjenspeiler verdien De faktisk leverer?
Prissetting i AI-aktivert programvare kan ikke utelukkende fokusere på overvåking av infrastrukturkrav. Den må også ta høyde for verdien som skapes av selve automatiseringen. Når AI-systemer automatiserer manuelle prosesser, reduserer operasjonell arbeidsmengde eller tilgjengeliggjør data på måter som tidligere var utilgjengelige, skaper de en verdi som går langt utover de rene kostnadene for datakraft. Den reelle utfordringen er derfor ikke bare å prise AI-bruken, men å prise den operasjonelle verdien intelligensen muliggjør.
For øyeblikket er denne debatten noe forvrengt av markedsforholdene. Store AI-selskaper som OpenAI og Anthropic subsidierer fortsatt bruken kraftig mens de konkurrerer aggressivt om markedsandeler. Svært konkurransedyktige priser og rask produktutvikling er en del av et kappløp for å skaffe brukere og etablere dominans i økosystemet. Men hva skjer når konkurransen stabiliserer seg og investorer begynner å kreve lønnsomhet?
Hvis kostnadene for AI-infrastruktur forblir høye mens modell-leverandører begynner å prise for profitt, vil økonomien i AI-drevet programvare uunngåelig endre seg. Programvareselskaper som bygger på toppen av disse modellene, vil trenge prisstrategier som gjenspeiler både infrastrukturkostnader og operasjonell verdi.
Vi ser allerede tidlige tegn på hvordan dette kan utvikle seg. For eksempel priser Intercom sin AI-kundeserviceagent basert på løsningsgrad, og tar betalt når et kundeproblem faktisk blir løst. Verdien er ikke selve AI-interaksjonen, men det operasjonelle arbeidet som blir fullført.
Etter hvert som AI-systemer beveger seg fra anbefalinger til utførelse, vil prismodellene i økende grad samsvare med beslutningene og resultatene programvaren produserer, snarere enn antall brukere som samhandler med den.
Agenter, kontekst og hvor verdien ligger
En annen utfordring oppstår i et stadig mer agentdrevet miljø.
Hva skjer hvis intelligenslaget ikke lenger befinner seg inne i Deres programvare i det hele tatt? Nye AI-agenter som Perplexitys Comet er designet for å operere på tvers av internett og samhandle med nettsteder, API-er og programvaresystemer på vegne av brukere. I teorien kan en bruker be en ekstern agent om å hente data fra Deres system, analysere dem uavhengig og returnere svaret. I et slikt scenario, blir Deres programvare infrastruktur, mens verdien fanges opp et annet sted. Dette skaper en ny strategisk utfordring for programvareselskaper. Hvordan forhindrer De at agenter går utenom intelligenslaget i Deres produkt?
En måte å tenke på dette skiftet på er gjennom arkitektur. Diagrammet ovenfor viser hvordan verdi kan lekke til eksterne agenter, og hvordan det å eie beslutningskonteksten holder denne verdien inne i Deres system.
Svaret kan ligge i noe som blir stadig viktigere i AI-æraen: eierskap til kontekst. I tradisjonell SaaS kom konkurransefortrinn ofte fra funksjoner, brukergrensesnitt eller nettverkseffekter.
I AI-native systemer kan fordelen skifte mot kontekst. Kontekst inkluderer ting som:
• strukturert operasjonell data
• beslutningshistorikk
• domenespesifikk logikk
• systemstatus og begrensninger
• arbeidsflytrelasjoner mellom enheter
En ekstern agent kan kanskje få tilgang til rådata. Men uten konteksten som forklarer hvordan disse dataene skal tolkes, kan ikke agenten pålitelig gjenskape intelligensen som er innebygd i systemet. Dette er grunnen til at de mest verdifulle AI-programvareplattformene sannsynligvis vil være de som eier beslutningskonteksten, ikke bare de underliggende dataene.
Når programvaresystemer eksponerer sin status og sine handlinger på strukturerte måter, kan agenter samhandle med dem. Men når domeneintelligensen som tolker denne statusen forblir inne i systemet, beholder programvaren kontrollen over hvor den reelle verdien skapes. Dette skillet blir ekstremt viktig når man tenker på prissetting.
Hvis et system bare eksponerer rådata, kan eksterne agenter til slutt fange opp mye av verdien. Men hvis systemet eier konteksten og beslutningslogikken, må selv eksterne agenter stole på det for å produsere meningsfulle resultater. I en slik verden priser ikke programvareselskaper bare tilgang til data eller grensesnitt. De priser beslutninger.
Jeg anbefaler på det sterkeste å teste grensene for Deres programvares agenttilgjengelighet. Verktøy som Perplexitys agentbaserte nettleser Comet gjør det billig og enkelt å eksperimentere med hvordan eksterne agenter samhandler med Deres system. Å gjøre dette avslører raskt den reelle verdien av å eksponere strukturert operasjonell kontekst. Comet koster for øyeblikket rundt $167 per måned og lar en agent orkestrere arbeidsflyter på tvers av internett. Hvis De ikke er forsiktig, kan plattformer som dette ende opp med å fange verdi fra konteksten Deres programvare eksponerer. Den sterkeste strategien er å sikre at denne konteksten flyter gjennom Deres eget system, og gjennom agentene og prismodellene De kontrollerer. Kontekst er verdidriveren – ikke la noen andre tjene penger på den!
Konklusjon
Programvareøkonomien går inn i en ny fase. AI kan redusere kostnadene ved å bygge programvare, men kostnadene ved å drive intelligente systemer forblir betydelige.
Samtidig begynner agenter å samhandle med programvare på nye måter, noe som tvinger selskaper til å tenke nytt om hvor den reelle verdien i systemene deres ligger. I årene som kommer vil de mest suksessrike AI-drevne programvareselskapene kanskje ikke være de som bygger flest funksjoner eller integrerer de nyeste modellene. Det vil være de som eier beslutningskonteksten og priser resultatene systemene deres produserer, snarere enn tilgangen de gir.
Jeg trodde opprinnelig at det å skrive denne artikkelen ville hjelpe meg med å lande tankene mine om dette emnet. Snarere tvert imot. Det presser meg enda dypere inn i kappløpet om kompatibilitet og relevans som programvareselskaper går inn i i dag. Noe som sannsynligvis betyr at det er én artikkel til igjen i denne serien.
Neste gang ønsker jeg å utforske hva det innebærer å designe programvare for agenter fremfor mennesker, og hvorfor det til syvende og sist kan styrke argumentet for å satse for fullt på det kjerneforslaget til verdi som Deres programvare eksisterer for å levere.
