Yapay zeka ajanları, "akıllı" olmaktan ziyade "faydalı" olmalarıyla öne çıkıyor ve özellikle müşteri desteği veya kodlama gibi alanlarda önemli otomasyon ve değer yaratıyor. Örneğin, bir müşteri destek ekibinde yapay zeka ajanlarının her çalışanın verimliliğini %30 artırması, maliyetsiz 30 yeni çalışan eklemekle eşdeğer bir değer yaratabilir. Bu, şirketler için milyonlarca dolarlık ek kurumsal değere (EV) dönüşebilir. Yapay zeka ajan geliştiricileri olarak, yarattığımız bu değerden ne kadar pay almamız gerektiği ve mevcut faturalandırma sistemlerinin neden yetersiz kaldığı gibi kritik sorularla yüzleşmeliyiz.
Yapay zeka ajanlarının değerini ölçerken, içsel çalışma prensipleri (örneğin, muhakeme adımları sayısı) yerine, çözülen destek talebi sayısı veya başarılı işe alım sayısı gibi doğrudan sonuçlara odaklanmak esastır. Geleneksel SaaS fiyatlandırma modellerindeki 10 kat kuralına göre, ölçülen değerin onda birini talep etmek makul bir yaklaşım olabilir. Bu nedenle, sonuçları ölçmek, yapay zeka ajanları için faturalandırmanın temelini oluşturur. Valmi gibi platformlar, bu sonuçları işleyerek geleneksel faturalandırma sistemlerinin yetersiz kaldığı karmaşıklıkları ele almayı amaçlar.
Mevcut faturalandırma sistemleri, yapay zeka ajanlarının maliyet yapısı ve fiyatlandırma modeli nedeniyle yetersiz kalmaktadır. Yapay zeka sistemleri geliştirmek pahalıdır ve başarısız iş akışları veya ajanlar maliyetleri artırabilir; büyük dil modelleri (LLM) maliyetleri doğrusal olarak artarken, geleneksel SaaS'ta marjinal maliyetler düşüktür. Ayrıca, koltuk bazlı (seat-based) fiyatlandırma modeli, insan çalışan sayısını azaltma eğiliminde olan yapay zeka ajanları için büyüme yerine düşüşe yol açar. Geleneksel kullanım bazlı modeller ise sadece aktiviteyi ölçer, yaratılan gerçek değeri veya sonuçları ayırt edemez, bu da yapay zeka ajanlarının insan eşdeğeri değerini göz ardı eder.
Yapay zeka ajanlarının gerçek değerini yansıtmak ve sürdürülebilir bir iş modeli oluşturmak için, geleneksel faturalandırma yöntemleri yerine sonuç odaklı bir yaklaşım benimsemek kritik öneme sahiptir.