Przejdź do treści
SwankyForge
SwankyForge
Wszystkie insights
Artykuł11 min czytania

Gdy AI skraca liczbę godzin, stała cena kamienia milowego według opublikowanych stawek dzieli oszczędność, zamiast ją ukrywać

Rozliczenie godzinowe oddaje każdą zaoszczędzoną godzinę klientowi, nieprzejrzysta cena stała oddaje ją wykonawcy; przykład z obliczeniami pokazuje rozwiązanie pośrednie, które obie strony mogą sprawdzić.

Asystenci AI do kodowania sprawili, że część pracy inżynierskiej jest tańsza w wykonaniu. Kupujący o tym wiedzą i domagają się oszczędności. Ta notatka mówi o tym, kto ją zatrzymuje, i o tym, dlaczego odpowiedź zależy mniej od narzędzia, a bardziej od sposobu wyceny pracy.

Wersja skrócona dla kupującego

Istnieją trzy popularne sposoby wyceny tej samej pracy.

  • Godzinowo. Płaci się za każdą przepracowaną godzinę. Jeśli narzędzia AI skracają liczbę godzin, płaci się mniej. Klient ponosi też ryzyko przekroczenia, a wykonawca zarabia mniej za to, że stał się szybszy, więc wycena nie daje mu żadnego powodu, by przyspieszać.
  • Cena stała bez rozbicia. Cena jest znana z góry. Jeśli wykonanie pracy stało się tańsze, klient tego nie widzi. Wykonawca zatrzymuje całą oszczędność, dopóki ktoś nie renegocjuje umowy.
  • Opublikowane stawki, stała cena za kamień milowy. Wykonawca pokazuje godziny na rolę według opublikowanych stawek, ustala cenę każdego kamienia milowego i fakturuje dopiero po jego odbiorze według metryki uzgodnionej przed rozpoczęciem pracy. Klient płaci mniej niż wcześniej i zna kwotę z góry. Wykonawca zachowuje marżę na efektywności, którą faktycznie osiąga, i ponosi ryzyko, jeśli jej nie osiągnie.

Trzeci model to ten, który oferujemy: stawki na stronie z cennikiem, kalkulator, który mnoży godziny ról przez te stawki, cena ustalana po uzgodnieniu zakresu i faktura za każdy kamień milowy po odbiorze. Poniższy przykład pokazuje rachunek na liczbach poglądowych.

Co robi rynek

Presja jest jawna i dociera do umów, zanim przyjdzie czas na ich odnowienie.

  • Klienci chcą oszczędności teraz. W sierpniu 2026 roku Reuters donosił, że klienci dużych firm usług IT domagają się „tej samej pracy za 25% do 30% mniej”, jak to ujął prezes Persistent Systems. TCS podał, że około 80% umów w jego segmencie usług finansowych, kadrowych i biznesowych opiera się dziś na miarach wyników, co osoba znająca sprawę opisała jako dwukrotność udziału z końca 2023 roku. Ten sam raport opisuje umowę Cognizant na automatyzację, która według osób znających jej warunki dzieli oszczędności kosztów związane z AI między wykonawcę i klienta.
  • Renegocjacje nie czekają na odnowienie. Raport z czerwca 2026 roku, ponownie opublikowany przez HFS Research, opisuje klientów, którzy otwierają umowy w ciągu 24 miesięcy, by przechwycić zyski efektywności z AI, przy czym największa presja dotyczy umów powyżej 50 mln USD rocznie. Prezes HFS opisał tę rozmowę jako odchodzenie od FTE i cenników stawek w stronę zobowiązań produktywnościowych, wyceny opartej na wynikach i dzielenia się zyskami.
  • Marże jak dotąd w większości się utrzymały. UpperEdge przeanalizował wyniki jedenastu dużych dostawców za Q2 2026. Kilku zwiększyło marże operacyjne: Wipro o 80 punktów bazowych do 17,3%, Tech Mahindra o 60 do 11,1%, Accenture o 20 do 17,0%. Marża TCS skurczyła się do 24,0%, co UpperEdge przypisuje podwyżkom płac i wydatkom na infrastrukturę AI, a skorygowana marża EBITDA Kyndryl spadła z 17,3% do 14,2%. UpperEdge odczytuje to tak, że inwestycje w AI jak dotąd „finansują same siebie, zamiast generować nowe wydatki klientów”. Zauważa też, że TCS twierdzi dziś, iż poprawę o 10–15% dzięki AI można zagwarantować od pierwszego dnia umowy, wobec tradycyjnych 3–5% rozłożonych na cały czas trwania umowy.
  • Kierunek jest wyznaczony. IDC spodziewa się, że do 2029 roku 30% wszystkich zleceń dla dostawców usług będzie opartych na wynikach.

Duże kontrakty outsourcingowe to nie jest rynek dla zespołu dwóch inżynierów. Mechanika jest jednak ta sama przy 15 000 USD i przy 50 mln USD. Ktoś decyduje, kto zatrzyma oszczędność, a umowa albo tę decyzję pokazuje, albo ją ukrywa.

Jak duża jest oszczędność? Mniejsza i mniej pewna, niż sugerują nagłówki

Kodowanie to tylko część pracy. Raport technologiczny Bain 2025 wykazał, że zespoły używające asystentów AI do kodowania zyskują 10–15% produktywności. Zyski rzędu 25–30% pojawiają się tylko tam, gdzie AI idzie w parze z przeprojektowaniem całego procesu. Pisanie i testowanie kodu to około 25–35% czasu od pomysłu do wdrożenia, więc nawet duże przyspieszenie pisania kodu przesuwa całość znacznie mniej.

Pomiar jest trudny. Randomizowane badanie METR z 2025 roku wykazało, że doświadczeni programiści open source potrzebowali z narzędziami AI o 19% więcej czasu. W lutym 2026 roku METR podał, że dane z badania uzupełniającego dają „pewne dowody na przyspieszenie” i że programiści byli prawdopodobnie szybsi na początku 2026 roku niż na początku 2025 roku. Nazwał też te dane jedynie bardzo słabym dowodem na skalę zmiany, bo coraz więcej programistów odmawiało pracy bez AI i w ten sposób wypadało z porównania. Oba jego nowe przedziały ufności nadal obejmują brak efektu.

Obiecywanie oszczędności z góry to zakład. W tym samym raporcie Reuters prezes Tech Mahindra powiedział, że niektórzy konkurenci wliczają w ceny zyski produktywności rzędu 70–80% w perspektywie pięciu do siedmiu lat i na tej podstawie gwarantują ceny, a jego firma postanowiła nie podejmować tego ryzyka.

My również nie zmierzyliśmy własnej oszczędności. Umowa, która obiecuje stały procentowy rabat za AI, obiecuje coś, czego nikt jeszcze nie potrafi zweryfikować. Umowa, która ustala cenę kamienia milowego i zostawia ryzyko wyceny po stronie wykonawcy, tej liczby nie potrzebuje.

Przykład z obliczeniami (poglądowy)

Wszystko w tej sekcji jest poglądowe. Zaoszczędzone godziny to założenie, a nie pomiar. Wartości kosztów to wartości zastępcze, a nie nasza baza kosztowa.

Punkt wyjścia. Weźmy szablon copilota RAG z naszego kalkulatora: 310 godzin w pięciu rolach, 14 500 € według opublikowanych stawek przy standardowej złożoności. Traktujmy to jako wycenę bez wsparcia AI. Następnie załóżmy, że wsparcie AI skraca godziny poświęcane na kod szablonowy, testy i dokumentację, rola po roli:

Rola Stawka (USD/h) Godziny przed Godziny po (założenie) Gdzie idą godziny
ML engineer 50 120 108 (−10%) harness ewaluacyjny i loadery; projekt ewaluacji bez zmian
Data engineer 45 60 52 (−13%) szkielet zasilania danymi, testy danych
Backend engineer 40 60 45 (−25%) szkielet API, testy integracyjne
MLOps engineer 55 40 32 (−20%) konfiguracja CI, dashboardy, runbooki
Product manager 40 30 30 (0%) metryka, zakres, rozmowy z klientem
Razem 310 h = 14 500 € 267 h = 12 500 € −43 h, −13,9%

Wybraliśmy 13,9%, bo mieści się w przedziale 10–15%, który Bain podaje dla samych asystentów.

Dwie kolejne wartości zastępcze. Godzina realizacji kosztuje wykonawcę 60% fakturowanej stawki, a narzędzia AI kosztują 300 € w ramach kamienia milowego.

Cztery sposoby wyceny:

Wycena Klient płaci Koszt wykonawcy Marża wykonawcy Marża na przepracowaną godzinę
A. Godzinowo, przed AI (310 h pracy) 14 500 € 8 700 € 5 800 € (40,0%) 18,71 €
B. Godzinowo, po AI (267 h) 12 500 € 7 800 € 4 700 € (37,6%) 17,60 €
C. Stała, po starej cenie, po AI (267 h) 14 500 € 7 800 € 6 700 € (46,2%) 25,09 €
D. Stały kamień milowy wyceniony na 288 h, zrealizowany w 267 h 13 480 € 7 800 € 5 680 € (42,1%) 21,27 €

Rachunek. Koszt w A to 60% × 14 500 €. W B, C i D to 60% × 12 500 € + 300 €. Marża na przepracowaną godzinę to marża podzielona przez faktycznie przepracowane godziny: 310 w A, 267 w pozostałych. W D wykonawca zobowiązuje się do wyceny, która uwzględnia połowę oczekiwanej oszczędności w każdej roli: ML 114 h, dane 56, backend 52, MLOps 36, PM 30. To 288 godzin i 13 480 € według opublikowanych stawek. (Kalkulator zaokrągla każdą rolę do najbliższej setki dolarów, więc pokazałby 13 500 €.)

Co mówi tabela:

  • B pokazuje, co rozliczenie godzinowe robi z wykonawcą, który przyspiesza. Klient oszczędza 2 000 €. Marża wykonawcy spada o 1 100 €, a jego marża na przepracowaną godzinę spada o 6% poniżej poziomu sprzed AI. Odzyska to tylko wtedy, gdy sprzeda 43 zwolnione godziny komuś innemu. Duża firma z kolejką pracy może to zrobić. Zespół dwóch inżynierów z jednym czy dwoma równoległymi projektami często nie może. Tak czy inaczej, wycena nagradza wolniejszą pracę.
  • C pokazuje, co robi nieprzejrzysta cena stała. Wykonawca zatrzymuje całą oszczędność i zarabia na przepracowanej godzinie o 34% więcej niż w A. Klient tego nie widzi. Gdy się dowie, efektem jest renegocjacja w trakcie umowy, którą opisują powyższe raporty.
  • D dzieli oszczędność jawnie. Klient płaci o 1 020 € (7,0%) mniej niż przed AI, zna kwotę przed rozpoczęciem pracy i płaci dopiero po odbiorze kamienia milowego. Wykonawca zarabia na przepracowanej godzinie około 14% więcej niż w A. Obie strony widzą, jak zbudowano cenę: godziny na rolę razy opublikowane stawki.

D ma też wadę i ponosi ją wykonawca. Jeśli oszczędność się nie pojawi, a praca zajmie pełne 310 godzin, koszt wyniesie 9 000 € (60% × 14 500 € + 300 €), a marża spadnie do 4 480 € (33,2%). Klient nadal płaci 13 480 €. Ponoszenie tego ryzyka jest tym, co uprawnia wykonawcę do zysku w dobrym scenariuszu.

W porównaniu z B klient w D płaci na papierze o 980 € więcej. W zamian dostaje stałą kwotę zamiast otwartego licznika i płatność dopiero po odbiorze. To, czy jest to warte 980 €, zależy od tego, na ile ufa się wycenie. Dlatego godziny są publikowane.

Dlaczego metryka i krok odbioru mają znaczenie

Cena stała bez definicji ukończenia tylko przesuwa spór na koniec projektu. Dwie rzeczy sprawiają, że opcja D działa.

Metryka jest uzgodniona przed treningiem i wpisana do umowy. Dla copilota RAG może to być na przykład odsetek odpowiedzi ocenionych jako poprawne na uzgodnionym zbiorze pytań plus limit czasu odpowiedzi.

Odbiór następuje przed fakturą. Kamień milowy sprawdza się według metryki, zanim się zapłaci. Jeśli kod napisany przez AI poszedł na skróty, wychodzi to przy odbiorze, a nie po płatności końcowej.

To węższe niż wycena oparta na wynikach w rozumieniu IDC i TCS, która wiąże wynagrodzenie z wynikami biznesowymi. W systemach ML wynik biznesowy, taki jak przychód, zależy też od cen, stanów magazynowych, marketingu i sezonu, a żadnego z nich wykonawca nie kontroluje. Metryka systemu, którą obie strony mogą zmierzyć przy odbiorze, jest tym, z czego wykonawcę można uczciwie rozliczyć. Wynik biznesowy mierzy się potem, w teście A/B.

Gdzie to nie działa

Ryzyko badawcze. Jeśli nikt nie wie, czy dane pozwolą zbudować model, cena stała jest zakładem dla obu stron. Najpierw warto przeprowadzić płatne discovery; bezpłatny teardown pokaże, czy jest potrzebne. Nasze trwa 2–3 tygodnie i kosztuje 6k–14k €.

Zakres, który zmienia się co tydzień. Stały kamień milowy wymaga zamrożonego zakresu dla tego kamienia milowego. Jeśli to niemożliwe, uczciwsze jest rozliczenie godzinowe z limitem.

Oszczędności, które nigdy nie trafiają do następnej wyceny. W modelu D wykonawca zatrzymuje dodatkową marżę na tym kamieniu milowym. W następnej wycenie godziny na rolę powinny odzwierciedlać to, czego się nauczył. Jeśli nie spadają, warto zapytać dlaczego. Ta kontrola powstrzymuje D przed przejściem w C.

O co zapytać wykonawcę w sprawie oszczędności z AI

  1. Które części tej pracy będą wspierane przez AI i jaki według Państwa założeń ma to wpływ na godziny, rola po roli?
  2. Czy to założenie jest uwzględnione w podanej cenie? Proszę pokazać godziny i stawki.
  3. Kto płaci, jeśli wycena okaże się błędna, w którąkolwiek stronę?
  4. Co odbieramy przed każdą fakturą i według jakiej metryki?
  5. Czy zmierzyli Państwo własne przyspieszenie? Jak i w jakim oknie czasowym? Deklaracja nie jest pomiarem: uczestnicy badania METR uważali, że są o 20% szybsi, podczas gdy byli o 19% wolniejsi.
  6. Kto przegląda kod napisany przez AI i jakie kontrole uruchamiają się przy każdej zmianie?
  7. Które narzędzia AI zobaczą nasz kod i dane i na jakich warunkach?
  8. Czy następna wycena uwzględni to, czego nauczyli się Państwo przy tej?

Wykonawca, który szybko na nie odpowiada, już zrobił ten rachunek. Nasz zaczyna się od kalkulatora na stronie z cennikiem, który pokazuje godziny i stawki na rolę dla Państwa projektu.

Źródła

Mają Państwo proces, który kosztuje za dużo?

Proszę nam o nim opowiedzieć. Pierwsza rozmowa jest bezpłatna, a jeśli AI nie jest odpowiedzią, powiemy to wprost.

Omów zadanie