It-chefer bör räkna med budgetfluktuationer och osäkerhet kring kostnadsprognoser framöver.
Marknaderna för SaaS- och AI-programvara har gått in i en period av stora förändringar när det gäller prissättningen, där vissa nya prismodeller kan gynna it-chefer och andra riskerar att tömma deras budgetar.
Den globala programvarumarknaden kan vara på väg mot en omfattande omprissättning, eftersom AI-produkter som konkurrerar med traditionella SaaS-erbjudanden tvingar leverantörerna att ompröva prissättningen per användare, menar experter.
Prissättningen för traditionella SaaS-produkter går i riktning mot resultatbaserad fakturering, vilket i allmänhet är goda nyheter för cio:er och cfo:er. Samtidigt går dock prissättningen för vissa AI-verktyg och vissa SaaS-paket mot konsumtionsbaserad fakturering, vilket kan leda till enorma fakturaöverraskningar om it-cheferna inte håller ett noggrant öga på medarbetarnas användning.
Cio:er bör räkna med stora prisförändringar – och behovet av att hantera osäkerhet kring prissättningen – när mjukvaruleverantörer anpassar sig till konkurrensen och marknadens efterfrågan, säger Sidharth Ramsinghaney, chef för strategi och verksamhet hos Twilio, en leverantör av CRM-dataplattformar.
– Det mest akuta problemet är budgetvolatiliteten, som de flesta organisationer aldrig tidigare har behövt hanters. Förändringen överför prognosrisken från leverantören till köparen, säger han.
Minst 40 procent av företagens SaaS-utgifter kommer att övergå till användnings-, agent- eller resultatbaserad prissättning fram till 2030, enligt Gartners prognos, samtidigt som leverantörernas intäktsandel baserad på antal användarkonton minskar från 21 till 15 procent. Så sent som i slutet av 2025 höjde dock vissa SaaS-leverantörer sina priser.
Särskilt AI-agenter har potential att omvälva prissättningsmodellerna, säger Ramsinghaney.
– Den prognosen stämmer om AI-agenter fortsätter att ersätta mänsklig utförande av uppgifter. AI-agenter har kopplat bort arbetsinsatsen från värdet, vilket gör prissättning per användarlicens föråldrad när en agent utför arbete som tidigare krävde tio anställda.
Om införandet av agenter däremot avstannar kan prissättning per användare komma att leva kvar längre än vad nuvarande prognoser antyder, säger han, och med osäkerheten kring vilken prissättningsmodell som är mest lönsam kan hybridprissättning bli standard.
Frågor om resultat
Samtidigt, även om vissa kunder har efterfrågat och vissa leverantörer har experimenterat med resultatbaserad prissättning, är det ingen enkel modell att få grepp om, säger Ramsinghaney.
– Ren resultatbaserad prissättning förblir en ambition för de flesta kategorier eftersom det är verkligen svårt att mäta resultatet på ett tydligt sätt, säger han.
Jasper Geurts, cto på mjukvarukonsultföretaget Software Improvement Group, håller med om att resultatbaserad prissättning är svår att genomföra. Många AI-leverantörer kombinerar till exempel licensbaserad prissättning med användning, istället för att fokusera på resultat, säger han.
Leverantörerna kommer att fortsätta experimentera med resultat- och användningsbaserade modeller, men det pågår en debatt om vad som räknas som ett resultat, konstaterar han.
– En agent kan klara alla godkännandetester och ändå producera kod som ingen säkert kan vidareutveckla. Om man bara betalar för funktionella resultat betalar man leverantörerna för att skapa teknisk skuld, säger han.
Medan vissa SaaS-leverantörer överväger resultatbaserade eller hybridprissättningsmodeller är det en annan historia när det gäller AI-leverantörer, säger Geurts. Kostnaden för banbrytande AI-modeller stiger, inte sjunker, och Anthropics nya Fable 5-modell kostar dubbelt så mycket per token som Opus 4.8, konstaterar han.
– Cio:er säger till mig att tokenekonomin är icke-transparent. Man kan inte förutse en faktura när agenterna bestämmer hur många tokens som ska brännas. Cio:er bör behandla tokens som man behandlade molnutgifter för ett decennium sedan: mäta dem, styra dem, koppla dem till resultat.
Ändå är tokenpriserna inte fasta, och både OpenAI och Anthropic överväger prissänkningar för att bättre kunna konkurrera med varandra när båda företagen närmar sig börsintroduktioner.
Denna omvälvning i prissättningen skapar nya huvudbry för it-chefer, säger Geurts. Utgifterna blir svårare att förutsäga och resultaten svårare att kontrollera.
– Prissättning per användarplats begränsade kostnaden till antalet anställda. Användningsbaserad prissättning skalar med förbrukningen, och i takt med att AI går från assistenter till autonom kodning växer kodvolymen utöver vad något arkitekturteam kan granska. Koden i sig är en kostnad som man fortsätter att betala för.
Samtidigt som prissättningen baserad på tokenanvändning har ökat har även prenumerationspriserna för AI-verktyg stigit, enligt en studie från Lorka AI, leverantör av ett AI-baserat skriv- och researchverktyg.
AI-verktyg som var gratis eller kostade lite år 2023 kostar nu i genomsnitt mellan 20 och 30 dollar per anställd och månad, och vissa premiumnivåer för AI når nu 200 dollar per månad, uppger Lorka AI. Vissa företag som använder flera AI-verktyg spenderar nu mer än 1 200 dollar per år per anställd, ofta med överlappande funktioner mellan produkterna, enligt företaget.
Vaksamhet krävs
All denna osäkerhet kring prissättningen innebär att it-chefer måste vara extra vaksamma när det gäller mjukvarukostnader, säger experterna.
Cio:er kommer att behöva ägna stor uppmärksamhet åt både hur tjänsterna anskaffas och hur mycket de används, säger Maksim Hodar, cio på mjukvaruutvecklingsföretaget Innowise. Han rekommenderar att cio:er följer användningsanalyser för att kunna identifiera åtgärder för kostnadskontroll och avgöra vilken prismodell som bäst passar deras affärsfall.
Cio:er bör också genomföra pilotprogram innan de utökar användningen av ny programvara med nya prissättningsmodeller, föreslår han.
– En cio:s framgång beror på förmågan att välja en tjänsts prissättningsmodell utifrån affärsprocessen, riskprofilen och det förväntade värdet som är kopplat till tjänsten. Det är lätt att bli överväldigad av trenderna i branschen och helt enkelt följa det som alla andra gör.
Hodar förväntar sig att flera olika prissättningsmodeller kommer att bestå, där förutsägbarheten hos prissättning per användarplats och flexibiliteten och skalbarheten hos användningsbaserad prissättning gör att båda modellerna kommer att finnas kvar. Resultatbaserad prissättning kommer också att dyka upp som ett alternativ så länge leverantörer och kunder kan mäta resultaten, förutspår han.
It-chefer som ännu inte har anammat finops-metoder bör göra det nu, tillägger Twilios Ramsinghaney. Cio:er bör spåra tokenanvändning och annan användning för att verifiera att funktionerna ger mer värde än de kostar, rekommenderar han.
De företag som övergår till resultatbaserade prissättningsmodeller bör ingå tydliga avtal om resultatmätning med programvaru- och plattformsleverantörer, tillägger han.
– Tvister om tillskrivning är det som får dessa avtal att fallera. Resultatbaserad prissättning fungerar bara där båda parter kan enas om tillskrivningen, och i komplexa företagsmiljöer där flera faktorer påverkar resultaten finns ofta ingen tydlig tillskrivning.
Liksom andra ser Ramsinghaney utrymme för flera prissättningsmodeller framöver. Användningsbaserad prissättning fungerar för infrastruktur och API-först-produkter där köpare bygger sina egna applikationer, medan resultatbaserad prissättning vinner där resultaten är tydligt mätbara, såsom lösta supportärenden eller slutförda arbetsflöden.
– Hybridmodellen blir den dominerande modellen snarare än någon av de rena formerna, eftersom den balanserar leverantörens intäktsförutsägbarhet med köparens kostnadsanpassning, säger han.
Vissa prissättningsmodeller per användarplats kommer också att överleva, säger han, men användningen kommer att minska till situationer där människor förblir de primära användarna och värdet är nära kopplat till antalet anställda.
– Prissättning per användarplats kvarstår för samarbetsverktyg och applikationer där programvaran kompletterar människors arbete, snarare än att ersätta det. Obalansen blir först akut när AI-agenter börjar agera som användare som inte upptar några användarplatser.