Se você trabalha em SaaS, você provavelmente já participou de uma conversa em sua empresa sobre como seus clientes podem se beneficiar com o aumento do valor de seus produtos infundidos com IA generativa, modelos de linguagem ampla (LLMs) ou modelos personalizados de IA/ML.
À medida que você define sua abordagem e elabora o roteiro do produto, gostaria de destacar um aspecto importante – que não pude deixar de fazer uma analogia com a boa e velha corrida do ouro na Califórnia. Não apareça na corrida do ouro sem uma pá!
Da mesma forma, não negligencie o aspecto de monetização do seu SaaS + AI. Considere isso desde o início e integre o encanamento certo no início – não como uma reflexão tardia ou pós-lançamento.
Dois anos atrás, escrevi sobre a mudança inevitável para preços medidos para SaaS. O catalisador que impulsionaria a mudança era desconhecido na época, mas a tese fundamental estava intacta. Ninguém poderia prever em 2021 que uma forma particular de IA serviria para ser esse catalisador.
SaaS + AI — o que o trouxe até aqui não o levará até lá!
A primeira coisa a perceber é que o que é necessário não é apenas uma mudança de “preço”. É uma mudança de modelo de negócios. Tradicionalmente, a precificação de SaaS tem sido um exercício relativamente leve, com um modelo simples por assento e um preço suficientemente alto acima dos custos subjacentes para atingir as margens desejadas.
Não apareça na corrida do ouro sem uma pá!
Uma mudança de preço seria uma mudança em o que você cobra; por exemplo, passando de US$ 79 por usuário/mês para US$ 99 por usuário/mês. Uma mudança no modelo de monetização é uma mudança fundamental na como você cobra, e com IA como um vetor de consumo, inevitavelmente requer uma medição precisa e modelos de preços baseados no uso.
Já existe um punhado de ótimos exemplos de empresas que utilizam preços baseados no uso para monetizar a IA, incluindo OpenAI e todas as empresas que fornecem modelos e serviços fundamentais de IA, e empresas como Twilio, Snap, Quizlet, Instacart e Shopify que estão se integrando a esses serviços para oferecer ferramentas voltadas para o cliente.
Por que o preço baseado no uso é uma opção natural para a IA generativa
Um desafio de monetizar a IA generativa é que os prompts e os resultados variam em tamanho, e o tamanho do prompt/saída e o consumo de recursos estão diretamente relacionados – com um prompt maior exigindo mais recursos para processar e vice-versa.
Para aumentar a complexidade, um cliente pode usar a ferramenta com moderação, enquanto outro pode gerar um novo texto várias vezes ao dia durante semanas a fio, resultando em uma pegada de custo muito maior. Qualquer modelo de precificação viável deve levar em conta essa variabilidade e escalar de acordo.
Além disso, serviços como o ChatGPT são precificados de acordo com um modelo baseado no uso. Isso significa que qualquer ferramenta que utilize o ChatGPT ou outros modelos será cobrada com base no uso; uma vez que os custos de back-end do fornecimento de serviço são inerentemente variáveis, o faturamento voltado para o cliente também deve ser baseado no uso.
Para oferecer o preço mais justo e transparente e permitir a adoção sem atrito e o crescimento do usuário, as empresas devem buscar preços baseados no uso. Ter tanto o uso de front-end elástico quanto os custos de back-end posicionam os produtos de IA generativos como ajustes ideais com preços baseados no uso. Veja como começar.
Meça o uso de front-end e o consumo de recursos de back-end
As empresas utilizam modelos pré-construídos ou treinados de uma infinidade de empresas e podem treiná-los ainda mais com seu conjunto de dados personalizado e, em seguida, incorporá-los em sua pilha de tecnologia como recursos. Para obter visibilidade completa dos custos e margens de uso, cada chamada de uso (seja API ou direta) para a infraestrutura de IA deve ser medida para entender o uso (pegada de custo subjacente).
