O czym jest ten film
- Zapis prelekcji Nate’a Herka z wydarzenia Workless AI w Czarnogórze, poświęconej trzem błędom, które blokują wysokie abonamenty w agencji AI.
- Punkt wyjścia: klient powiedział mu wprost „nie dostajemy wartości, za którą zapłaciliśmy” — i miał rację.
- Błąd pierwszy: zbudowanie rozwiązania, które nie dotykało prawdziwego wąskiego gardła w firmie klienta.
- Błąd drugi: brak uzgodnionego z klientem, jednego mierzalnego wskaźnika sukcesu.
- Błąd trzeci: cena wzięta „z sufitu”, bez powiązania z wartością biznesową.
- Metafora rury: firma jest albo ograniczona podażowo (zator w rurze), albo popytowo (za mało wody w rurze).
- Dwa pytania diagnostyczne — „co pęknie pierwsze, jeśli jutro będziesz mieć 10× więcej biznesu?” oraz jego odwrotność dla firm bez popytu.
- Cisza jako narzędzie diagnostyczne na rozmowach rozpoznawczych.
- Wycena oparta na wartości: około 10% prognozowanej rocznej korzyści, przy zasadzie „klient musi rozumieć, skąd weźmie 10× zwrotu”.
- Ścieżka od pojedynczego projektu do stałego abonamentu: usuwasz jeden zator, pokazujesz liczbę, wskazujesz kolejne zatory.
Redakcyjne tłumaczenie
Telefon, który wszystko zmienił
Zacznę od krótkiej historii. Mam wtedy dwadzieścia trzy lata. Właśnie rzuciłem etat, właśnie domknąłem umowę z klientem, dostarczyłem mu rozwiązanie — a on pisze do mnie na Slacku: „Cześć, możemy się zdzwonić?”. I gdy tylko wchodzę na Zooma, mówi: „Nie dostajemy wartości, za którą zapłaciliśmy”.
To mnie mocno ruszyło. Zacząłem się zastanawiać: czy właśnie popełniłem gigantyczny błąd? Czy ja w ogóle potrafię budować takie rozwiązania? Czy uda mi się z tego zrobić biznes? Po czasie zrozumiałem, skąd to się wzięło. Wcześniej nagrałem film, który zrobił się wiralowy — o asystencie osobistym. Klient go zobaczył. Zobaczyło go mnóstwo ludzi i wszyscy chcieli dokładnie tego.
Popełniłem tu trzy poważne błędy i o nich chcę dzisiaj mówić. Pierwszy: to, co dla niego zbudowałem — asystent osobisty — nie było wąskim gardłem w jego firmie. Drugi: nie wybrałem KPI. Trzeci: cenę po prostu zgadłem.
Nagrywam to z wydarzenia Workless AI w Czarnogórze, gdzie jest sporo twórców treści o AI, ekspertów i członków społeczności. W dniu głównym zamykałem program tą właśnie prezentacją. Nazwałem ją „Still Relevant Next Year” — „Nadal istotne za rok”. Poprzedniego wieczoru trochę zmieniłem temat, bo po rozmowach w sekcjach VIP miałem przeczucie, że akurat to bardziej rezonuje. Dużo osób buduje konsultingi AI, agencje AI albo pracuje z klientami. Ale nawet jeśli nie — uważam, że tak właśnie powinno się myśleć o wykorzystaniu AI we własnej firmie.
Twoja praca to diagnoza i dowód
Zanim zacząłem skalować biznes, robiłem w agencji wszystko sam — od pozyskiwania leadów po wystawianie faktur. I zrozumiałem wtedy, że naszym zadaniem jest diagnozować i udowadniać. Co innego brać zgłoszenie i budować dokładnie to, o co ktoś prosi. Z tego się wyrasta — zaczynasz być lekarzem, zaczynasz diagnozować ból, który klient odczuwa. Ale na tym nie koniec, bo musisz jeszcze udowodnić wartość. Bez tego nie zdobędziesz kolejnych zleceń.
Kilka słów o mnie, jeśli mnie nie znacie. Nazywam się Nate. Skończyłem University of Iowa w 2024 roku, studiowałem analitykę biznesową i marketing. Nie mam zaplecza technicznego, choć sporo pracowałem z danymi — a to bardzo pomogło w automatyzacji, nie będę udawał, że nie. Po studiach pracowałem jako analityk w Goldman Sachs i tam mnóstwo rzeczy automatyzowałem. Uświadomiło mi to, że automatyzacja wcale nie jest niczym nowym. Wydaje się nowa, bo dostawiono przed nią słowo „AI”. I to jest właśnie to, do czego dziś dociera wielu właścicieli firm.
Zabawne, że gdy zaczynałem prowadzić agencję, żartowałem ze znajomymi i wspólnikami, że wcale nie jesteśmy agencją AI. Jesteśmy agencją infrastruktury danych. A potem: jesteśmy po prostu nudną agencją automatyzacji. To bardzo zdrowe uświadomienie sobie sytuacji, bo cała idea diagnozowania problemu polega na tym, że ludzie przychodzą do ciebie po agenta AI, bo widzieli wiralowy film na YouTubie albo coś na LinkedInie — a twoim zadaniem jest ustalić, czego naprawdę potrzebują.
Agencję sprzedałem, gdy przekroczyliśmy 100 tysięcy dolarów miesięcznie. Zrobiłem to wyłącznie dlatego, że dużo bardziej pasjonuje mnie edukacja. Ale do tych 100 tysięcy doszliśmy dlatego, że minimalna stawka współpracy z nami wynosiła 20 tysięcy dolarów miesięcznie w modelu abonamentowym. A te abonamenty były możliwe wyłącznie dzięki temu trzystopniowemu podejściu do pracy z klientami. Dziś prowadzę kanał na YouTubie — to jest góra lejka, tam głównie edukuję — oraz darmową społeczność AI Automation Society.
Trzy lekcje z Goldman Sachs
Po co w ogóle wspominam o Goldmanie? Czego mnie to nauczyło?
Po pierwsze: nudne jest piękne. Automatyzacje deterministyczne są łatwiejsze do zbudowania, łatwiejsze do oceny i ostatecznie mniej ryzykowne — właśnie dlatego, że są deterministyczne. Znasz wejścia i znasz wyjścia.
(Informacja dodatkowa: „deterministyczny” oznacza tu przepływ, który przy tych samych danych wejściowych zawsze da ten sam wynik — w odróżnieniu od agenta opartego na modelu językowym, którego odpowiedź może się różnić przy każdym uruchomieniu.)
Po drugie: duże firmy poruszają się wolniej. Robią z AI mnóstwo świetnych rzeczy, ale z mojego doświadczenia — i z czasów Goldmana — mają dużo problemów z zarządzaniem zmianą, a w instytucji takiej jak Goldman dochodzi jeszcze ciężka regulacja.
Po trzecie: musisz oświetlić swoją wartość reflektorem. Krótka historia. Budowałem tam sporo automatyzacji — parę cotygodniowych raportów, kilka dashboardów. Byłem na spotkaniu z całym zespołem, jakieś dwadzieścia, dwadzieścia pięć osób, i pokazywałem im na Zoomie taką automatyzację. Na Zoomie masz przecież swoje imię napisane pod twarzą. Kończę spotkanie, a do moich obowiązków należało też rozesłanie notatki ze spotkania — coś, co dziś oczywiście zrobiłoby AI. Wysyłam tę notatkę i dostaję odpowiedź od jednego z menedżerów: „Dobra robota, Arthur”. Myślę sobie: kto to jest Arthur? Moje imię było na ekranie i to ja wysłałem ci tę notatkę.
To uświadomiło mi, że jeśli nie tłumaczysz właścicielowi firmy albo interesariuszowi, co konkretnie zrobiła twoja automatyzacja, trudno o uznanie. Możesz być w sytuacji, w której zarabiasz firmie dziesiątki tysięcy dolarów, a ona o tym nie wie i tego nie docenia — bo tego nie udowodniłeś. I to nie jest przechwalanie się. To po prostu wykazanie, co twoje systemy naprawdę zrobiły.
Wąskie gardło: rura, zatory i wycieki
Pomyślcie o tym tak: jedyny sposób, w jaki firma może się skalować, to usuwanie ograniczeń. Na wysokim poziomie to bardzo proste — oczywiście gdy schodzimy w szczegóły, jest mnóstwo niuansów, ale sedno pozostaje: chcesz skalować firmę, musisz usuwać wąskie gardła.
Przyjdzie do ciebie wielu ludzi — tak jak przychodzili do mnie — mówiąc: „potrzebujemy agenta AI, który robi X, Y i Z”. Bo widzieli wiralowy film. Bo zarząd naciska na nich, żeby mieli „strategię AI”. Bo konkurencja publikuje na LinkedInie: „zobaczcie, jakiego agenta AI zbudowaliśmy”. To sprawia, że w gruncie rzeczy kupują ulgę. Kupują możliwość powiedzenia: „tak, współpracujemy z agencją AI, tak, mamy strategię AI, mamy agenta na produkcji” i tak dalej. Ale nie po to tam jesteś. Nie sprzedajesz ulgi — sprzedajesz realną wartość biznesową.
Cała rzecz polega na przeramowaniu. Przeprowadziłem chyba ponad trzysta rozmów rozpoznawczych i zrozumiałem jedno: klient mówi ci coś, ale to prawie nigdy nie jest to, czego naprawdę chce. Twoim zadaniem jest ustalić, dlaczego umówił tę rozmowę. Bo umówił ją z jakiegoś powodu — czuje ból albo czuje presję. Musisz zrobić krok w tył i znaleźć ten prawdziwy ból. Gdzieś on jest, a twoja robota to go znaleźć. Płacą ci za rozwiązywanie bólu i im więcej bólu rozwiążesz, tym więcej twoja firma zarobi.
Pomyślcie, jak to wygląda przy współpracy z agencją reklamową. Tam wszystko jest jasne: budżet reklamowy to 10 tysięcy dolarów, a w bezpośrednim powiązaniu z tymi reklamami zrobiłeś 50 tysięcy sprzedaży. Agencja nawet nie musi ci tego udowadniać, to widać. Przy automatyzacji tak jasno nie jest — więc musisz to zrobić jasnym.
Stąd te trzy tematy: wąskie gardła, KPI (czyli kluczowy wskaźnik efektywności) i wycena — tak przeprowadzona, żeby jasno pokazać: tyle zapłaciłeś, a tyle firma na tym zarobi.
Na najwyższym poziomie twoja firma jest ograniczona albo podażowo, albo popytowo. Ograniczenie podażowe: klientów jest za dużo i nie jesteś w stanie ich obsłużyć. Ograniczenie popytowe: potrzebujesz zleceń, nikt nie przychodzi.
Lubię myśleć o tym jak o rurze. Woda wpływająca do rury to przychód, to przepływ gotówki. Chcesz, żeby rura była czysta, bez wycieków, i żeby płynęło przez nią dużo wody. Na górnym obrazku widzimy rurę z zatorem pośrodku — to prawdopodobnie firma ograniczona podażowo: wody wpływa dużo, ale nie dociera do końca. Może gdzieś ucieka, może po prostu nie wychodzi drugim końcem. Na dolnym obrazku w rurze nie ma wody i akurat nie ma też zatorów. Pewnie są — zatory zawsze się znajdą — ale w tym momencie ta firma jest ograniczona popytowo i potrzebuje więcej wody w rurze.
Historia med spa: to nie były leady
Zgłosiła się do mnie właścicielka med spa (Informacja dodatkowa: med spa to klinika medycyny estetycznej łącząca zabiegi kosmetyczne z usługami pod nadzorem medycznym.) Chciała agenta AI do pozyskiwania leadów. Chciała zarabiać więcej.
Widziałem niedawno statystykę — pewnie już zdążyła się zdezaktualizować, bo ta branża pędzi — mówiącą, że ponad połowa wszystkich automatyzacji AI dotyczy pozyskiwania leadów, sprzedaży albo marketingu. I to ma sens, bo bólem, który odczuwa większość z nas, jest chęć zwiększenia miesięcznych przychodów cyklicznych. A pierwsza myśl brzmi zwykle: więcej leadów, więcej klientów.
W tym przypadku właścicielka też chciała więcej leadów. Ale gdy zacząłem naprawdę drążyć w poszukiwaniu bólu i wąskiego gardła, okazało się, że leadów mają dużo i przychodzą regularnie — tylko ludzie nie zjawiają się na umówionych wizytach. A ci, którzy się zjawili, nie dostawali żadnego kontaktu po zabiegu. Wartość życiowa klienta była więc bardzo niska. Innymi słowy: wody do rury wpływało całkiem sporo, tylko wyciekała, zanim dotarła do końca.
(Informacja dodatkowa: LTV, czyli wartość życiowa klienta, to łączny przychód, jaki firma uzyskuje od jednego klienta przez cały okres współpracy.)
Wspólnie doszliśmy na tej rozmowie do wniosku, że dużo cenniejsze będzie zbudowanie systemów reaktywacji i przypomnień o wizytach, żeby ludzie faktycznie zaczęli przychodzić. To idealny przykład przeramowania, które musisz przeprowadzić, żeby postawić prawdziwą diagnozę.
Jest tu jeszcze jedna ciekawa rzecz — mam o tym osobny slajd dalej. W ciszy jest ogromna siła. Gdy zapytałem ją, dlaczego umówiła tę rozmowę i jaki ból naprawdę odczuwa, po prostu przestałem mówić. Zastanowiła się kilka sekund, odpowiedziała — a ja nadal się nie odzywałem, bo miałem przeczucie, że to nie jest prawdziwa odpowiedź. Kiedy zapada taka cisza, rozmówca myśli i czuje, że musi powiedzieć więcej. Nie jestem specjalnie fanem technik sprzedażowych, nie mam sprzedażowego zaplecza, ale to działało niesamowicie. Robiłem pauzę, a oni po prostu mówili dalej. Na rozmowie rozpoznawczej twoim zadaniem jest mówić jak najmniej. Masz siedzieć i słuchać. Tak stawia się diagnozę.
Dwa pytania, które warto zadawać
Są dwa pytania, które uwielbiam zadawać właścicielom firm — a które równie dobrze możesz zadać sobie, jeśli automatyzujesz własny biznes. Działają świetnie, zwłaszcza w połączeniu z ciszą.
Pierwsze, dla firmy ograniczonej podażowo: „Gdybyś jutro miał dziesięć razy więcej biznesu, co pękłoby jako pierwsze?”. Zadajesz to pytanie i milczysz, bo rozmówca zacznie przechodzić przez swój proces chronologicznie, od początku do końca. Kluczowe słowo to „pierwsze” — to, co pęka pierwsze, jest pierwszym zatorem. A kiedy już zdiagnozujesz i naprawisz ten pierwszy zator, pojawi się kolejny. Zawsze się pojawia. I to jest w tym najpiękniejsze — tak właśnie dochodzi się do abonamentu, bo po prostu rozwiązujesz kolejne ograniczenia i skalujesz firmę.
Drugie, dla firmy ograniczonej popytowo, to po prostu odwrócenie pierwszego: „Co musiałbyś zrobić, żeby jutro mieć dziesięć razy więcej wpływającego biznesu?”. Jak wpompować dziesięć razy więcej wody do rury? Cokolwiek już robią, żeby zdobywać leady — albo czegokolwiek nie robią — budujesz systemy wspierające tę inicjatywę.
Czasem zorientujesz się jako konsultant AI — bo tak się to teraz nazywa — że twoim zadaniem jest równie często powiedzieć: „widzę problem i rozwiążemy go zupełnie bez AI”. Bywa, że mamy usługowy biznes ograniczony podażowo i cała rzecz sprowadza się do zatrudnienia większej liczby ludzi. Owszem, możesz wtedy zaproponować agentów rekrutacyjnych i przesiewowych, które usprawnią zatrudnianie i usuną to ograniczenie. Ale świetnie jest myśleć o tym w ten sposób: być konsultantem AI, być „AI native”, nie znaczy używać AI do wszystkiego. Znaczy równie dobrze wiedzieć, kiedy AI nie używać. W świecie, w którym AI wpycha się wszystkim na siłę, taka perspektywa jest jeszcze cenniejsza. A potem — po prostu milcz.
KPI: jedna liczba uzgodniona przed płatnością
Druga rzecz to KPI. Idea jest taka, że zanim przyjmiesz jakąkolwiek płatność, wybierasz jedną liczbę, którą chcesz poruszyć. I nie wybierasz jej sam — wybierasz ją razem z interesariuszem.
Wróćmy do tamtej sytuacji, w której klient powiedział mi: „nie dostajemy wartości, za którą zapłaciliśmy”. Stało się tak, bo nie zrobiliśmy dobrze żadnej z tych trzech rzeczy, ale przede wszystkim dlatego, że nie miałem żadnego sposobu, by udowodnić, że asystent osobisty pomaga jego firmie. Przyszedł do mnie z bólem: „czuję się zabiegany”. Jakie rozwiązanie widziałem w głowie? Asystent osobisty. A gdy naprawdę w to weszliśmy, okazało się, że był tak zabiegany, bo wszystkie oferty pisał ręcznie. Dużo lepszą automatyzacją byłoby zbudowanie agenta, który przygotowuje te oferty albo doprowadza je do dziewięćdziesięciu procent gotowości — a on tylko sprawdza i zatwierdza. Gdybyśmy wcześniej uzgodnili konkretną liczbę, wiedziałbym, do czego dążę i jaki rezultat mam wypracować dla firmy.
Produktywność to ciekawa sprawa. Produktywność to faktyczne poruszenie wskazówki na liczniku. A nie poruszysz wskazówki, jeśli nie wiesz, w którą stronę ma się poruszyć. Wielu z nas miało dzień, w którym przesiedzieliśmy przy biurku osiem godzin z rzędu. Ale może przez ten czas oglądałeś dużo tutoriali na YouTubie, może godzinę bawiłeś się generowaniem obrazków — i czułeś się produktywny, bo przecież odsiedziałeś swoje osiem godzin. Tylko ile z tych godzin faktycznie posuwało tę jedną liczbę do przodu? W firmie masz oczywiście wiele gwiazd polarnych, ale świadomość tego, co budujesz w danym kwartale, danego dnia czy w dowolnym innym horyzoncie, realnie zwiększa produktywność. A jeśli twoi agenci znają twoje cele, mogą lepiej pomagać ci planować dni.
Załóżmy, że zawęziliśmy zakres, rozumiemy wąskie gardło i wiemy, jaką automatyzację budujemy. Wtedy pytam: „W idealnym świecie, jak to wygląda dla twojej firmy? Jeśli wypuścimy to na produkcję i będzie działać wzorowo, co chcesz zobaczyć?”. I stąd próbujesz zejść do jednej konkretnej metryki.
Powiedzmy, że budujemy agenta umawiającego spotkania. Klient mówi: „teraz z ręcznej pracy naszych setterów mamy jakieś pięć spotkań tygodniowo. W idealnym świecie ci setterzy odzyskują te dziesięć godzin tygodniowo na inne rzeczy, a my umawiamy dziesięć spotkań tygodniowo”. Teraz dokładnie wiem, co jest dla nich sukcesem. To jest w pełni obiektywne — mogę do tego dążyć i mogę to udowodnić. Jeśli ktoś powie mi „nie dostajemy wartości, za którą zapłaciliśmy”, odpowiadam: spójrzmy na zakres. Umówiliśmy się na to. Powiedziałeś, że chcesz z tej automatyzacji dziesięciu spotkań tygodniowo, a ja obiektywnie ci to dostarczyłem. Choć pewnie ująłbym to nieco uprzejmiej.
Kluczowe, żeby metryka była mierzalna i obiektywna, bo mnóstwo z tych rzeczy jest z natury subiektywnych. „Chcę osobistego asystenta AI, żeby czuć się bardziej produktywnym i mniej zabieganym” — tego nie da się udowodnić. Nie ma sposobu, żebym wykazał właścicielowi firmy, że jest teraz mniej zabiegany dzięki temu, co zbudowałem.
Masz więc punkt odniesienia — pięć spotkań tygodniowo — i cel, powiedzmy dwanaście spotkań tygodniowo. I wiesz, do czego dążysz. Oczywiście musisz oprzeć się na wiedzy klienta, bo jeśli sam niewiele wiesz o procesie i wyznaczysz cel na poziomie trzydziestu pięciu spotkań tygodniowo, będzie bardzo ciężko i niczego nie udowodnisz.
Sedno jest takie, że każda automatyzacja ma mieć coś, do czego dąży. A jeśli nie pracujesz z klientem, tylko zamierzasz przeznaczyć własne zasoby albo budżet na projekt, tym bardziej powinieneś ustalić, jaką jedną metrykę chcesz poruszyć. Zwykle przelewa się to też na inne wskaźniki, ale wybór jednej mocno ułatwia decyzję. A potem możesz ustalić, jak ta metryka wpływa na wynik finansowy firmy. I tak właśnie dowodzisz, że twoja automatyzacja pomogła.
Wycena: dlaczego nie stawka godzinowa
Trzecia część to wycena — i to jest naprawdę ciekawe. Nie sądzę, żeby istniał jeden uniwersalnie słuszny sposób wyceniania. Każdy robi to trochę inaczej, nawet duże firmy zmieniają swoje modele. Ja próbowałem chyba wszystkiego: rozliczenia od wyniku, stawki godzinowej, abonamentów opartych na godzinach, wyceny od wartości, mnóstwa rzeczy.
Moje zdanie jest takie, że nie powinieneś rozliczać się godzinowo. Wiem, że wiele osób na starcie słyszy same odmowy przy cenie i mierzy się z syndromem oszusta. Uważam, że stawka godzinowa na początek to dobry sposób, żeby wstawić stopę w drzwi i zbudować zaufanie — a nawet zaczęcie za darmo bywa dobrym startem. Ale nie sądzę, żeby dało się zbudować biznes wokół stawki godzinowej. To bardzo proste, zwłaszcza gdy pomyślisz, że AI ma nam pozwalać robić więcej w krótszym czasie. Wszystko sprowadza się do bodźców.
(Informacja dodatkowa: w tym miejscu autor wtrąca reklamę — bezpłatny, około trzydziestostronicowy przewodnik po wycenie rozwiązań AI, dostępny w jego darmowej społeczności na platformie Skool, z linkiem w opisie filmu.)
Wyobraź sobie, że masz w zespole dwóch deweloperów i świadczysz usługi firmom. Jedna to Sarah — jest świetna, robi zadanie w godzinę. Drugi to Dan — jest dobry, ale trochę wolniejszy, potrzebuje trzech godzin. Na potrzeby przykładu przyjmijmy, że dostarczają dokładnie taką samą jakość. Za pracę Sary, twojej lepszej deweloperki, wystawisz klientowi 150 dolarów. A za Dana, bo zajęło mu trzy godziny, zarobisz więcej. Te bodźce są kompletnie odwrócone. Dlaczego miałbyś zarabiać więcej za wolniejszą pracę i słabszego dewelopera?
Wycena od wartości i reguła dziesięciokrotności
Wszystko sprowadza się do bodźców i do wyceny od wartości. Do tego doszliśmy i to obecnie uważam za najlepsze podejście. Oznacza to, że ta sama automatyzacja może być warta różne kwoty dla różnych firm. Musisz to uwzględnić, przynajmniej gdy robisz mocno szyte na miarę wdrożenia i doradztwo.
Złota zasada, którą lubię powtarzać: klient powinien rozumieć, w jaki sposób otrzyma dziesięciokrotność swojej inwestycji. Jeśli potrafisz przeprowadzić interesariusza przez tę matematykę — niezależnie od tego, czy to firma, której pomagasz, czy twoja własna organizacja, w której walczysz o budżet na wewnętrzne projekty AI — musisz udowodnić, że ta inwestycja zwróci się dziesięciokrotnie. To sprawia, że oferta jest bardzo trudna do odrzucenia.
Robiliśmy to tak: bierzesz 10% prognozowanej rocznej wartości automatyzacji i to jest twoja cena. Przykład: budujesz agenta do obsługi klienta. Człowiek na tym stanowisku poświęca około dziesięciu godzin tygodniowo na odpowiadanie na zgłoszenia, a jego stawka to 40 dolarów za godzinę. Czterdzieści dolarów razy dziesięć godzin to 400 dolarów tygodniowo. Zannualizowane daje to około 20 800 dolarów prognozowanej rocznej wartości w pierwszym roku. Bierzesz z tego 10% — czyli 2080 dolarów. Można grać dziesięcioma czy dwudziestoma procentami, ale przyjmijmy dla przykładu dziesięć.
(Informacja dodatkowa: w nagraniu autor przejęzycza się przy tych liczbach — 400 dolarów tygodniowo daje w skali roku około 20 800, a nie 2100 dolarów. Powyżej podano poprawną arytmetykę.)
Musisz założyć — choć nie zawsze tak jest — że klient zapyta: „możesz mi powiedzieć, skąd wziąłeś tę liczbę?”. Wielu klientów po prostu rozgląda się po rynku, zbiera wyceny, sami nie wiedzą, jaki budżet na to przeznaczyć. Jeśli więc założysz, że padnie takie pytanie, i potrafisz pewnie przeprowadzić ich przez rachunek, a potem zamilkniesz i nie zaczniesz deprecjonować własnej pracy — jesteś w dobrym miejscu.
Musisz ustalić, ile ręczny proces kosztuje firmę. W tym przykładzie udało mi się dowiedzieć, że pracownik kosztuje firmę 40 dolarów za godzinę. Nie zawsze zdradzą ci wynagrodzenie ani stawkę godzinową, ale są inne sposoby, żeby wyliczyć koszt ręcznego procesu. Może to być koszt utraconych możliwości. Może od dwóch kwartałów chcą wypuścić inny lejek albo ofertę wprowadzającą i wciąż tego nie robią, bo są zbyt zajęci. Kosztów jest więcej niż tylko koszt godzinowy. Może budujesz agenta głosowego, bo firma nagminnie nie odbiera telefonów — a każdy nieodebrany telefon to potencjalnie jeden podjazd do wykończenia, wart dla firmy 10 tysięcy dolarów. Sposobów na oszacowanie kosztu ręcznego procesu jest wiele. Musisz tylko zadawać dobre pytania, a potem milczeć i słuchać.
Koszt nie uzasadnia ceny — uzasadnia ją wartość
Najważniejsza rzecz do zapamiętania: koszt nie uzasadnia ceny. Ceny uzasadnia wartość.
Na początku ciężko mi to było przyjąć, bo jako świeży przedsiębiorca myślałem przede wszystkim o ochronie marży. Musiałem mieć pewność, że zarabiam tyle a tyle albo taki a taki procent z kontraktu, że zostaje mi dość na podatki, na wynagrodzenia, na koszty API czy usług. Myślałem marżami. Oczywiście nadal musisz o nich myśleć, żeby nie wpędzić firmy w ziemię — ale koszt nie uzasadnia ceny.
Dobry przykład usłyszałem od Jonathana Starka, który wystąpił na naszym wydarzeniu kilka tygodni temu. Płacisz komuś za koszenie trawnika sto dolarów i przyjeżdża do ciebie od lat. Nagle kupuje nowego pikapa, co jest wydatkiem jego firmy. Jego koszty rosną, więc przychodzi do ciebie i chce dwieście dolarów za dokładnie tę samą pracę na dokładnie tym samym trawniku. Zwykle ludzie się na to nie zgadzają — bo koszt nie uzasadnia ceny. Ceny uzasadnia wartość.
(Informacja dodatkowa: Jonathan Stark to znany konsultant i autor propagujący porzucenie rozliczeń godzinowych na rzecz wyceny od wartości.)
Jak nie deprecjonować własnej pracy
Zakładaj więc, że gdy tylko podasz cenę, klient zapyta: „skąd ta liczba?”. I po prostu przeprowadź go przez rachunek. Ważne, żeby przy tym nie deprecjonować własnej pracy.
Powiedzmy, że ktoś do ciebie przychodzi, ty prawidłowo diagnozujesz wąskie gardło, ustalasz koszt dla firmy i podajesz liczbę na poziomie 10% — wychodzi 15 tysięcy dolarów. A klient planował maksymalnie 7 tysięcy na AI w tym kwartale. Nie chcesz wchodzić w negocjację, w której deprecjonujesz własną pracę: „no wiesz, normalnie 15 tysięcy, ale dla ciebie zrobimy za siedem”. Jeśli naprawdę walczysz o pierwszego klienta i możesz go tak zdobyć, to bym to zrobił — na starcie liczy się doświadczenie bardziej niż gotówka od razu. Ale generalnie nie chcesz deprecjonować swojej pracy.
W tej sytuacji powiedziałbym tak: „To wdrożenie jest warte dla twojej firmy 15 tysięcy dolarów, a ty masz budżet 7 tysięcy. Zawęźmy więc trochę funkcjonalność i potraktujmy to jako wersję pierwszą. Damy ci tę część automatyzacji, która odpowiada 7 tysiącom wartości, a w kolejnym kwartale, gdy będziesz mieć budżet — albo gdy ta automatyzacja będzie już na produkcji i realnie zacznie oszczędzać ci czas i pieniądze — spojrzymy na kolejny krok”. Bo jeśli od razu pokażesz, że jesteś gotów zbić cenę przy pierwszym oporze, klient będzie to robił bez końca.
Praktyczne ćwiczenie z widownią
(Informacja dodatkowa: w tym miejscu prelegent zaprasza na scenę uczestnika o imieniu Alejo i na żywo przechodzi z nim przez diagnozę.)
Nate: Powiedz nam — wiesz, do czego dążysz w swojej firmie, prawda? Na najwyższym poziomie: jesteś ograniczony podażowo czy popytowo?
Alejo: Popytowo. Potrzebujemy więcej klientów.
Nate: Potrzebujesz więcej klientów. A jak ich obecnie zdobywasz?
Alejo: Treściami na YouTubie. Ale to nie konwertuje najlepiej. Prowadzę webinary i na dwadzieścia osób, które uczestniczyły w webinarach przez dwa miesiące, umówiliśmy zero spotkań.
Nate: Dobrze. Więc gdybyś chciał jutro mieć dziesięciokrotnie więcej biznesu, co musiałbyś zrobić?
Alejo: Pewnie dziesięciokrotnie zwiększyć produkcję treści.
Nate: Dziesięć razy więcej treści. Brzmi szaleńczo, ale metody, które dziś widzę, bardzo w tym pomagają. Ilość neutralizuje przypadek — tylko chcesz zwiększyć wolumen dziesięciokrotnie bez obniżania jakości. Jest tu oczywiście dużo więcej do przeanalizowania, ale co wydaje ci się, że powinieneś zautomatyzować, gdy wrócisz do domu za kilka dni albo w przyszłym tygodniu?
Alejo: Zamienianie problemów, które słyszę na rozmowach sprzedażowych, w materiały wideo. To jest ogromna sprawa, bo zapominam, o czym rozmawialiśmy. Skupiam się na czymś jednym w rozmowie sprzedażowej, a umyka mi coś innego, co powiedzieli, a co jest realnym problemem ich firmy.
Nate: Dokładnie. I wiesz, jak mógłbyś to zautomatyzować?
Alejo: Teraz już wiem.
Nate: No proszę. Pamiętam, że rozmawialiśmy też o „grill me skill”. Jeśli tego nie znacie — to bardzo prosty prompt. Na koniec serii pytań prosisz AI, żeby bezlitośnie przepytało cię na dany temat. Dzięki temu cała wiedza dziedzinowa z twojej głowy trafia do systemu AI, który budujesz. Kiedy przekażesz mu wszystkie te niuanse, potrafi zbudować z nich znacznie lepszą automatyzację — bo sposób, w jaki ty stworzyłbyś agentów operacjonalizujących ten proces, różni się od tego, jak zrobiłby to ktoś inny.
(Informacja dodatkowa: „grill me” to technika, w której prosisz model, by zamiast odpowiadać, zadawał ci serię drążących pytań — dzięki temu wydobywa z ciebie wiedzę ekspercką, której sam byś nie wyartykułował.)
Od pojedynczego projektu do abonamentu
To był bardzo szybki przykład, ale sedno jest takie: nieustannie pytaj siebie, co jest prawdziwym ograniczeniem. Jak dziesięciokrotnie zwiększyć biznes? Jak prześledzić przepływ wody przez rurę i znaleźć zator albo wyciek — a potem uderzyć w niego bezpośrednio?
Gdy pracowaliśmy z firmami, zawsze wstawialiśmy stopę w drzwi jednym projektem rozliczonym stałą kwotą wyliczoną od wartości. A potem zaczynaliśmy im tłumaczyć: widzimy wszystkie te kolejne zatory, bo gdy usunęliśmy jedno ograniczenie, pojawiło się następne. I to jest dobra wiadomość, bo mimo wszystko przepuszczamy przez rurę więcej wody.
I właśnie tak dochodzi się do abonamentu. Nie tylko znalazłeś właściwe wąskie gardło — dodatkowo z góry wybrałeś liczbę, więc możesz obiektywnie udowodnić, że automatyzacja pomogła firmie. A potem wyceniłeś to tak, że odmowa byłaby nierozsądna. I zgadnij, co dalej: po wdrożeniu na produkcję wracasz po miesiącu, dwóch, trzech, pokazujesz tę liczbę i możesz uzasadnić prośbę o stały abonament. Mówisz: „możemy działać dużo szybciej, jeśli nie będziemy za każdym razem definiować zakresu i ustalać wyceny — jeśli po prostu będziemy pracować i atakować kolejne ograniczenia”. A to jedyny sposób, w jaki firma naprawdę urośnie.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Buduj to, co jest wąskim gardłem, a nie to, o co klient prosi
Na czym polega: Klienci przychodzą z gotowym rozwiązaniem w głowie („chcę agenta AI do X”), zwykle zainspirowanym wiralowym filmem albo presją zarządu. Prawie nigdy nie jest to rzecz, która realnie blokuje ich wzrost.
Jak stosować: Zanim cokolwiek zaproponujesz, ustal, czy firma jest ograniczona podażowo, czy popytowo, i przejdź z klientem przez cały przepływ „rury” od pierwszego kontaktu do gotówki. Szukaj miejsca, w którym woda ucieka lub się zatrzymuje.
Na co uważać: Klient może być emocjonalnie przywiązany do swojego pomysłu. Przeramowanie musi wyjść jako wspólne odkrycie na rozmowie, a nie jako podważenie jego kompetencji — inaczej stracisz zlecenie zamiast je poprawić.
2.Zadaj pytanie „co pęknie pierwsze przy 10× skali” i zamilcz
Na czym polega: To pytanie zmusza rozmówcę do mentalnego przejścia przez proces chronologicznie, a słowo „pierwsze” wyznacza priorytet działań. Dla firm ograniczonych popytowo pytanie brzmi odwrotnie: co musiałbyś zrobić, żeby jutro mieć 10× więcej klientów?
Jak stosować: Zadaj pytanie i przestań mówić. Po pierwszej odpowiedzi też nie odpowiadaj od razu — cisza wypycha z rozmówcy drugą, zwykle prawdziwszą warstwę. Na rozmowie rozpoznawczej twoim celem jest mówić jak najmniej.
Na co uważać: Pierwsza odpowiedź często opisuje objaw, nie przyczynę. Jeśli od razu zaczniesz projektować rozwiązanie pod nią, powtórzysz błąd z asystentem osobistym.
3.Uzgodnij jedną mierzalną liczbę przed przyjęciem płatności
Na czym polega: Bez wspólnie ustalonego KPI nie ma obiektywnego sposobu, by rozstrzygnąć, czy wdrożenie było sukcesem. To właśnie brak takiej liczby doprowadził do zdania „nie dostajemy wartości, za którą zapłaciliśmy”.
Jak stosować: Zapytaj: „w idealnym świecie, jeśli to wdrożenie zadziała wzorowo, co chcesz zobaczyć?”. Zejdź do jednej metryki, zapisz punkt wyjścia (np. pięć spotkań tygodniowo) i cel (np. dwanaście) i umieść to w zakresie umowy.
Na co uważać: Metryka nie może być subiektywna — „czuć się mniej zabieganym” jest nieudowadnialne. Cel ustalaj w oparciu o wiedzę klienta o jego procesie; zbyt ambitna liczba, którą sam wymyślisz, obróci się przeciwko tobie przy rozliczeniu.
4.Nie buduj biznesu na stawce godzinowej
Na czym polega: Rozliczenie godzinowe nagradza wolniejszą pracę i słabszych wykonawców. W świecie, w którym AI ma pozwalać robić więcej w krótszym czasie, ten model działa wprost przeciwko tobie.
Jak stosować: Stawki godzinowej — albo pracy za darmo — używaj wyłącznie na starcie, żeby zdobyć zaufanie i pierwsze wdrożenia. Docelowo przechodź na stałą cenę wyliczoną od wartości dostarczonej firmie.
Na co uważać: Przejście na wycenę od wartości wymaga umiejętności oszacowania tej wartości. Jeśli nie potrafisz jeszcze przeprowadzić klienta przez rachunek, najpierw naucz się zadawać pytania o koszty procesu, dopiero potem zmieniaj model.
5.Wyceniaj na poziomie 10% prognozowanej rocznej korzyści
Na czym polega: Ustalasz, ile ręczny proces kosztuje firmę w skali roku, i bierzesz z tego około 10% (autor bawi się też przedziałem do 20%). Klient dostaje wtedy czytelną obietnicę dziesięciokrotnego zwrotu.
Jak stosować: Rozpisz to wprost: 40 dolarów za godzinę × 10 godzin tygodniowo = 400 dolarów tygodniowo ≈ 20 800 dolarów rocznie → cena 2080 dolarów. Miej ten rachunek gotowy, zanim podasz kwotę.
Na co uważać: Prognoza musi być realistyczna, bo to ona zostanie zweryfikowana po kwartale. Zawyżone założenia dają wysoką cenę dziś i utraconego klienta za trzy miesiące. Uwaga też na arytmetykę — w samym nagraniu autor podał tu błędną liczbę.
6.Koszt nie uzasadnia ceny — uzasadnia ją wartość
Na czym polega: To, ile kosztowało cię wytworzenie rozwiązania (czas, API, wynagrodzenia), nie jest argumentem dla klienta. Ogrodnik, który kupił nowego pikapa, nie może z tego powodu podnieść ceny za ten sam trawnik.
Jak stosować: W rozmowie z klientem operuj wyłącznie wartością dla jego firmy. Marże licz osobno, jako wewnętrzną kontrolę rentowności, a nie jako uzasadnienie oferty.
Na co uważać: Odwrotna pułapka też istnieje — jeśli przy niskiej wartości dla klienta cena wyjdzie poniżej twoich kosztów, projekt należy odrzucić albo zawęzić, a nie realizować ze stratą „dla portfolio”.
7.Zawężaj zakres zamiast obniżać cenę
Na czym polega: Gdy budżet klienta (np. 7 tysięcy) jest niższy od wyliczonej wartości (np. 15 tysięcy), rabat sygnalizuje, że twoja pierwotna cena była zmyślona — i klient będzie naciskał już zawsze.
Jak stosować: Zaproponuj wersję pierwszą o okrojonej funkcjonalności odpowiadającej budżetowi, z jawną ścieżką rozbudowy w kolejnym kwartale albo po wykazaniu zwrotu z wdrożenia.
Na co uważać: Wersja pierwsza musi samodzielnie dowozić uzgodnione KPI, choćby w mniejszej skali. Okrojony zakres, który nie porusza żadnej liczby, to najprostsza droga do tego samego telefonu „nie dostajemy wartości”.
8.Udowadniaj i nagłaśniaj efekty swoich automatyzacji
Na czym polega: Menedżer podziękował autorowi za pracę cudzym imieniem, mimo że jego nazwisko było na ekranie. Bez świadomego pokazywania efektów możesz zarabiać firmie dziesiątki tysięcy i nie dostać za to uznania ani kolejnego zlecenia.
Jak stosować: Po miesiącu, dwóch i trzech od wdrożenia wracaj do klienta z konkretną liczbą — porównaniem punktu wyjścia i stanu obecnego. To ta rozmowa uzasadnia przejście na abonament.
Na co uważać: Bez ustalonego wcześniej KPI (punkt 3) nie masz czym raportować. Raportowanie zbuduj przy okazji wdrożenia, a nie po fakcie, gdy dane historyczne już przepadły.
9.Wiedz, kiedy nie używać AI
Na czym polega: Bycie „AI native” oznacza równie dobrą znajomość sytuacji, w których AI nie jest odpowiedzią — czasem rozwiązaniem jest zatrudnienie ludzi albo zwykła, deterministyczna automatyzacja.
Jak stosować: Gdy diagnoza wskazuje rozwiązanie nieinformatyczne, powiedz to wprost. Możesz przy tym zaproponować AI tam, gdzie faktycznie pomaga — np. agentów wspierających rekrutację i przesiew kandydatów przy ograniczeniu podażowym w usługach.
Na co uważać: Deterministyczne przepływy są łatwiejsze do zbudowania, oceny i mniej ryzykowne niż agenci oparci na modelach — nie sięgaj po agenta tam, gdzie wystarczy zwykły workflow. Z drugiej strony taka szczerość bywa krótkoterminowo kosztowna: rezygnujesz z zlecenia, żeby zbudować zaufanie na dłużej.
10.Abonament rodzi się z kolejnych zatorów, nie z kolejnej oferty
Na czym polega: Po usunięciu jednego wąskiego gardła zawsze pojawia się następne — i to jest dobra wiadomość, bo oznacza, że przez rurę płynie więcej wody. Stała współpraca to po prostu ciągłe atakowanie kolejnych ograniczeń.
Jak stosować: Wchodź jednym projektem rozliczonym od wartości, udowodnij wynik liczbą, a potem zaproponuj abonament argumentem tempa: bez ciągłego definiowania zakresu i negocjowania ceny robicie więcej i szybciej.
Na co uważać: Ta sekwencja działa tylko wtedy, gdy poprzednie kroki zostały wykonane. Propozycja abonamentu bez udowodnionego wyniku z pierwszego projektu to sprzedaż nadziei, nie wartości.