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The RegisterAI/ML
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User-based 과금에서 AI-Action 기반 과금 모델로의 전환과 비용 예측 불확실성
SAP customers warned AI agents could put costs on autopilot
AI 요약
Context
기존 User-based License 체계의 한계로 인한 AI 에이전트 가치 측정의 어려움 발생. 클라우드 전환 가속화 및 Business AI 플랫폼 도입을 통한 엔터프라이즈 업무 자동화 추진 상황.
Technical Solution
- AI Unit 도입을 통한 서비스별 사용량 기반의 새로운 Commercial Model 설계
- Autonomous Domain 내 Agent Action 횟수를 기반으로 한 가치 중심 과금 체계 구축
- T-shirt size guidance 및 Autonomous Domain Blueprints를 활용한 대략적 비용 추산 모델 제공
- Joule Studio 플랫폼을 통한 Custom Agent 빌드 및 런타임 메트릭 측정 구조 설계
- 계약 갱신 시점에 적용되는 AI Unit 변환 계수(Conversion Factors) 조정 메커니즘 도입
실천 포인트
- AI 기반 과금 모델 도입 시 'Action'의 기술적 정의와 측정 범위(Scope)를 명확히 규정할 것 - 변환 계수 변경 가능성을 고려하여 계약 내 Price-protection Clause 포함 여부를 검토할 것 - SAP AI Services List의 현재 변환 계수를 확보하여 비용 Baseline을 산출할 것 - AI Agent의 런타임 비용 예측을 위해 실제 워크로드 기반의 시뮬레이션을 수행할 것