Stellen Sie sich vor, dass ein zukunftsorientierter Analyst in Ihrem Unternehmen einen KI-Agenten entwickelt, der als extrem leistungsstarker RFP-Assistent fungiert. Sobald die Unternehmensführung versucht, ihn auf das 100-köpfige Vertriebsteam zu skalieren, prallen zwei gewaltige Fragen aufeinander: wer ist berechtigt, ihn abzufragen, und wie viel wird es kosten, ihn zu skalieren?
Die meisten KI-Preismodelle wurden entwickelt, um Rechner zu messen, nicht um Menschen zu dienen. Sie erfassen Token, API-Aufrufe, Rechenzyklen – die Mechanismen dessen, was irgendwo auf einem Server passiert. Bei Alteryx setzen wir bei der Preisgestaltung für KI-gestützte Analysen an einem anderen Punkt an: Was schafft tatsächlich Mehrwert für ein Unternehmen, und wie gestalten wir die Preise, um diesen Wert für unsere Kunden zu maximieren?
Beginnen Sie damit, wer es nutzen darf
Viele KI-Rollouts geraten bei der Frage des Zugangs still und leise ins Stocken. Am Ende entscheidet jemand in der Finanzabteilung oder der IT darüber, welche Teams eine Lizenz (Seat) erhalten, welche Use Cases die Ausgaben „wert“ sind und wer warten muss. Das ist eine seltsame Stelle für einen Engpass, wenn man bedenkt, dass der eigentliche Sinn von KI-gestützten Analysen darin besteht, mehr Menschen Erkenntnisse zur Verfügung zu stellen und nicht weniger.
Alteryx geht von der gegenteiligen Annahme aus: dass Analysen, Daten und KI-Agenten einer möglichst breiten Gruppe von Mitarbeitern in einem Unternehmen zur Verfügung stehen sollten. Das kommerzielle Modell sollte nicht der Grund dafür sein, dass ein Team außen vor bleibt.
Lassen Sie uns die Sorgen um das Modell übernehmen, nicht Sie
Es gibt ein Modell der KI-Preisgestaltung, bei dem Kunden im Grunde dafür bezahlen, wie gut – oder wie verschwenderisch – das zugrunde liegende Engineering ist. Wird ein teures Modell für eine einfache Aufgabe eingesetzt, bleibt der Kunde auf diesen Kosten sitzen.
Wir finden, das ist rückwärts gedacht. Alteryx verwendet im Hintergrund geregelte Geschäftslogik, wiederverwendbare Workflows und Modellauswahl, um das richtige Tool dem richtigen Auftrag zuzuordnen. Kunden zahlen für Ergebnisse: die Erkenntnisse, die Automatisierung, den abgeschlossenen Workflow.
Fazit: Die Arbeit, noch mehr Wert aus jeder Einheit KI-Rechenleistung herauszuholen, liegt bei uns und ist nichts, was unsere Kunden selbst prüfen oder verwalten müssen.
Eine Zahl als Planungsgrundlage
Während Analysten, die analytische Assets in Alteryx erstellen, einen Lizenzpreis (Seat) zahlen, gilt dies für die weitaus größere Gruppe von Benutzern innerhalb der Organisation, die auf diese Assets zugreifen, nicht. Für diese Benutzer berechnet Alteryx keine Gebühren für die Gewinnung von Erkenntnissen aus den vorab erstellten Daten-Assets, anstatt Preise für einzelne Lizenzen (Seats) oder den Verbrauch pro Abfrage oder pro Token zu verlangen.
Alteryx stellt nur dann Kosten in Rechnung, wenn diese Datasets mithilfe eines automatisierten Workflows aktualisiert werden. Das bedeutet auch, dass sich der Ihnen genannte Preis nicht danach ändert, welches Modell zufällig eine bestimmte Frage beantwortet hat oder wie viel Backend-Rechenleistung dafür benötigt wurde. Was Sie bezahlen, ist an den gelieferten Mehrwert gebunden und nicht an Infrastrukturentscheidungen, die irgendwo stattfinden, wo Sie sie nicht sehen können.
Nichts, was überraschend auftaucht
Wenn Sie ein beliebiges Finanzteam fragen, was es an nutzungsbasierter Software am meisten stört, steht „die unvorhersehbare Rechnung“ meist ganz weit oben. Der Standardansatz von Alteryx ist im Voraus bezahlte Kapazität, die im Laufe der Zeit verbraucht wird – Sie kennen den Betrag vor Beginn des Quartals, nicht erst danach.
Das funktioniert nur, wenn Kunden ihre Nutzung tatsächlich direkt bei deren Entstehung einsehen können. Die Transparenz ist also direkt integriert: wie viel Kapazität noch verbleibt, wie sich der Trend entwickelt und genügend Vorlauf, um eine Entscheidung zu treffen, bevor ein Limit zum Problem wird – und nicht erst danach.
Ein Workflow, den im Januar zehn Personen nutzten, könnte bis zum Sommer für zweihundert Personen von entscheidender Bedeutung sein. Alteryx ist darauf ausgelegt, diesen Wandel frühzeitig zu erkennen — sowohl beim Kunden als auch intern — lange bevor die vertraglich vereinbarte Kapazität überschritten wird.
Wenn das passiert, besteht die Reaktion nicht darin, den Zugriff zu sperren. Abgesehen von klarem Missbrauch führen Teams die Workloads, auf die sie angewiesen sind, weiter aus, während es im Gespräch darum geht, das Abonnement an die tatsächliche Nutzung durch das Unternehmen anzupassen. Ein Anstieg der Nutzung sollte ein kommerzielles Gespräch auslösen, keinen Ausfall.
Die Wette hinter alldem
Nichts davon ist das am einfachsten zu entwickelnde Preismodell. Token zu erfassen und Kosten direkt weiterzugeben, ist aus technischer Sicht einfacher. Alteryx hat sich für den schwierigeren Weg entschieden, da der einfachere falsche Anreize setzt: er bringt Kunden dazu, ihre eigene Neugier einzuschränken, und macht jede KI-Interaktion zu einer Kostenentscheidung.
Die kapazitätsbasierte Preisgestaltung ist eine Wette darauf, dass sich KI ihren Platz in einem Unternehmen dadurch verdient, dass sie kontinuierlich, umfassend und reibungslos genutzt wird – nicht dadurch, dass sie so streng dosiert wird, dass Menschen lernen, sie weniger zu nutzen.