Kunstmatige intelligentie (ai) ondermijnt bij it-dienstverleners het traditionele verdienmodel op basis van uren. Ai zorgt voor meer werk in de it, maar leidt er ook toe dat het werk veel sneller klaar is. Dit concludeert ABN Amro in een analyse over de veranderingen die it-dienstverleners te wachten staan.
Het werkt in het huidige ai-tijdperk niet meer om klanten per uur te laten betalen. It-dienstverleners doen er daarom verstandig aan om passende prijsafspraken te maken voor het eindresultaat. Ook moeten ze klanten meer gaan helpen met de veranderingen die ai met zich meebrengt in hun organisatie, komt in de analyse ‘Ai dwingt it-dienstverleners voorbij het urenmodel‘ van ABN Amro naar voren.
Volgens Julia Krauwer, sector expert technology, media & telecom bij de bank, dwingt ai deze dienstverleners afscheid te nemen van het ‘uurtje-factuurtje’. ‘Wie uren blijft verkopen, ziet ai vooral aan de omzet knagen; wie verantwoordelijkheid neemt voor het resultaat, kan er juist meer aan verdienen.’
Verkennende fase
Krauwer onderzocht dit nieuwe spanningsveld aan de hand van achtergronddata, earnings calls en interviews met bedrijven. Een groot deel van het bedrijfsleven past ai toe, zo blijkt uit recent onderzoek van ABN Amro onder 615 Nederlandse organisaties. Veel van de bedrijven zitten echter nog in een verkennende fase; slechts 15 procent van het mkb en een kwart van het grootbedrijf past de technologie al structureel toe.
Uit aangehaald Amerikaans onderzoek blijkt dat de meeste ai-initiatieven al in een prille fase sneuvelen. Volgens onderzoekers van het Massachusetts Institute of Technology (MIT) zijn medewerkers vanuit privégebruik gewend aan de geavanceerde modellen van aanbieders als ChatGPT en Anthropic.
De intern aangeboden ai-gedreven tools vallen vaak tegen wat kwaliteit betreft, vaak omdat ze niet goed zijn geïntegreerd in bepaalde bedrijfsprocessen. Vaak zijn dit complexe trajecten die de nodige expertise vergen. Organisaties die externe hulp inschakelden bij het ontwikkelen van zelflerende, op maat gemaakte ai-oplossingen, brachten de tool in twee derde van de gevallen succesvol in productie. Bij initiatieven die volledig intern werden uitgevoerd, lukte dat slechts in ongeveer een derde van de gevallen.
Garen spinnen bij ai-ambities
Deze afhankelijkheid van externe expertise vormt vruchtbare grond voor it-dienstverleners, een bredere groep bedrijven die maatwerksoftware en digitale platformen bouwen, adviseren over it, zakelijke software invoeren, systemen met elkaar verbinden en computeromgevingen beheren. Niet alleen implementatiepartners van ai-ontwikkelaars maar ook de bredere consultancywereld spint garen bij alle ai-ambities.
De verschillende dienstverleners zetten ai ook in om het werk dat zij voor hun klanten doen sneller uit te voeren. Softwareontwikkeling is de meest onderzochte en meest genoemde toepassing van ai in it-processen.
Uit een recente survey van McKinsey onder 334 it-professionals wereldwijd blijkt dat zij dankzij ai gemiddeld zo’n 11 procent minder tijd aan softwareontwikkeling besteden. Deze efficiëntiewinst komt de dienstverlener echter niet per se ten goede. Wout Withagen, mede-eigenaar van digital agency Freshheads, stelt bijvoorbeeld in het ABN Amro-rapport: ‘Die hogere productiviteit klinkt positief, maar een bureau dat uren verkoopt, moet twee keer zoveel werk binnenhalen om dezelfde omzet te behouden.’
Lagere prijsverwachting
Bij projecten met een vooraf afgesproken totaalprijs werkt ai eveneens door. Hier schatten dienstverleners vooraf de benodigde uren in, en klanten verwachten logischerwijs dat de productiviteitswinst al in het aanbod is verwerkt. TCS zegt zijn efficiëntieverbetering als korting aan klanten door te geven. Ook onder andere het Franse Capgemini, het Amerikaans-Indiase Cognizant en het Duitse Nagarro houden bij hun projectprijzen al rekening met die lagere prijsverwachting, blijkt uit het rapport van de bank.
Inmiddels wordt al gesproken van ‘ai-deflatie’: dalende prijzen per geleverde eenheid werk. De topman van het Indiase HCLTech zegt daarover: ‘Een it-deal die voorheen goed was voor honderd miljoen dollar, levert nu nog maar tachtig miljoen op, Dit hoeft de marges niet te drukken, zolang de kostprijs mee daalt. Daarvoor moet ai daadwerkelijk uren besparen en moeten de kosten van modelgebruik in de prijs zijn verwerkt.’
Om een netto omzetdaling te voorkomen, zijn bovendien aanvullende projecten nodig. Julia Krauwer (ABN Amro): ‘Hoewel vaste projectprijzen van it-dienstverleners dus enige aanpassing vergen, zijn dergelijke constructies beter bestand tegen ai dan een verdienmodel dat volledig op uren draait. It-dienstverleners versnellen daarom de al eerder ingezette omslag naar modellen waarin uren en resultaat steeds meer worden losgekoppeld.’
Cafetariamodel
Krauwer ziet sommige bureaus vooraf duidelijke afspraken maken over wat een klant krijgt en wat dat kost. Niet door alles tot in detail dicht te timmeren, maar door expertise en onderdelen van het werk als los product in de markt te zetten. Het eerder genoemde Freshworks hanteert een soort cafetaria-model: een vaste prijs voor een platformstrategie, een integratie of een aantal werksessies. Daarbovenop kan een klant betalen voor doorontwikkeling, maatwerk of het gebruik van specifieke tools voor platforms die Freshheads zelf heeft ontwikkeld.
Zo verschuift het werk deels van uren verkopen naar expertise en oplossingen verkopen. It- en consultancybureau Gen25 experimenteert zelfs met modellen waarin niet zozeer het opgeleverde product, maar de waarde voor de klant bepalend is. Ceo Gijs Martens zegt daarover in het rapport: ‘Als we bijdragen aan omzetgroei, kunnen we bijvoorbeeld afspreken dat een deel van onze vergoeding meebeweegt met die groei. Blijft die groei uit, dan geven we korting op ons uurtarief.’
Veranderende rol
De beweging van uren naar resultaat verandert ook de rol van de it-dienstverlener. Wie niet langer alleen capaciteit verkoopt, moet immers meer van het onderliggende bedrijfsprobleem begrijpen en verantwoordelijkheid nemen voor de verandering eromheen. Volgens ABN Amro ziet onderzoeksbureau Forrester it-dienstverleners dan ook verschuiven van uitvoerder naar ‘partner voor co-innovatie’.
Always Be Learning helpt klanten nu ook bij het bredere verandermanagement. Deze data- en ai-consultant levert niet alleen de mensen om een dataplatform als Microsoft Fabric neer te zetten, maar assisteert desgewenst ook bij het inrichten van het interne datateam dat zo’n platform gaat beheren.
Ondersteunende rol
Bij it-projecten gaat het doorgaans niet alleen om het schrijven van code. Veel tijd gaat zitten in het analyseren van bestaande systemen, het vertalen van klantwensen naar functionele eisen, het voorbereiden en migreren van data, en het uitvoeren van tests. Ai kan bijvoorbeeld interviews en technische documentatie samenvatten, concept-ontwerpen maken, afwijkingen in datasets signaleren, en testscenario’s voorstellen.
Ook bij het beheer van it-omgevingen – door bedrijven via ‘managed services’ vaak uitbesteed aan it-dienstverleners – kan ai een rol spelen; bijvoorbeeld door meldingen van incidenten te classificeren en mogelijke oorzaken of oplossingen aan te dragen.
Het uurtje-factuurtje model zal blijven bestaan als we kijken naar het werk dat gedaan moet worden. AI schroeft nu eenmaal niet de servers in het rack of sluit de infrastructuur aan. AI zal wel zijn impact hebben op de consultancy doordat een LLM meer weet en sneller werkt dus de externe expertise zal vooral verschuiven naar modellen. Wat betreft het schrijven met een vork in uurtje-factuurtje wereld van zeemeeuwen is dat vooral slecht nieuws voor de consultancykantoren. De zelflerende, op maat gemaakte ai-oplossingen gaan tenslotte vooral om de goede trainer die het kaf van het koren weet te scheiden. AI biedt tenslotte vele mogelijkheden maar geen wonderen als we kijken naar hype-cycle
van Gartner.
Van RTFM naar ChatGPT is een kleine stap voor de mens maar een grote stap voor de mensheid want de handleiding kan nu terugpraten. Alleen weet een model nog steeds niet vanzelf of die handleiding klopt voor het systeem dat bij de klant in het rack staat. Daarvoor moet iemand de omgeving kennen, het antwoord toetsen en niet onbelangrijk de gevolgen ervan dragen. Die uren verdwijnen niet uit de factuur als de chatbot sneller antwoord geeft. Van inspanningsgericht naar resultaatgericht gaat niet om de consultancy van uurtje-factuurtje maar om de diensten met garantie in het verwachtingsmanagement.
Betaling per delivery, omdat je bang bent dat men ergens te lang over doen.
De duivelsdriehoek laat zien dat de kwaliteit er dan waarschijnlijk onder zal lijden.
Veel voor weinig.
Een stukkie code copy pasten zegt bijvoorbeeld niet zoveel over de onderhoudbaarheid.
“wie verantwoordelijkheid neemt voor het resultaat, kan er juist meer aan verdienen.’”
Mee eens met dat verdienen. Maar het resultaat he. Wat is dat precies..
Want specificeren valt niet mee, zeker als de materie je eigenlijk boven het hoofd groeit.
Is het trouwens al niet opmerkelijk dat ondanks al die super productieve engineers in dienst er blijkbaar toch nog behoefte is aan externe hulp. En dat zou dan aan de tools liggen, die niet goed zouden zijn geïntegreerd in bepaalde bedrijfsprocessen.
Hosanna in den hoge, maar het gunstigste geval (externe expertise) gaat 1/3 mis.
Intern 2/3.
Dus waar hebben ze het nou over.
Het cafetaria model 😛
“Als we bijdragen aan omzetgroei, kunnen we bijvoorbeeld afspreken dat een deel van onze vergoeding meebeweegt met die groei. Blijft die groei uit, dan geven we korting op ons uurtarief.’”
Ik kan me zo voorstellen dat hier een mooie rol is weggelegd voor diegene die de groei intepreteert. Waarschijnlijk laat die ook AI een mooi verhaal schrijven, waarbij de prompting geheim blijft 😉
In een wereld waar zelfs de naam onduidelijk is: Artificial of Super ?
Volgens mij verandert er niet zoveel.
De businsess die altijd denkt dat iets efficienter gaat: goedkoper, sneller en betere kwaliteit.
En dat blijven geloven werkt het best als je niet gaat objectief gaat meten.
Krijgen we straks een AI repatriering ?