外包服務商通常承諾，通過AI賦能服務可實現40%至70%的生產效率提升。然而，根據摩根路易斯律師事務所與波士頓諮詢集團近期聯合舉辦的圓桌會議，現實情況"往往更具挑戰性"——這需要對運營模式進行重新設計，而大多數合同並未為此預留空間。
對於CIO而言，承諾與交付之間的落差正在迫使他們從根本上重新審視外包戰略。以人頭數量和小時費率為基礎構建的合同，既無法體現AI驅動的效率提升，也未能覆蓋隨之而來的新風險。
隨著服務商將AI融入服務交付體系，技術領導者們正在重新審視交易結構、修訂治理條款，部分情況下甚至將業務重新收歸內部。問題的關鍵不在於AI是否會重塑外包格局，而在於誰來獲取AI創造的價值，以及當AI出現問題時誰來承擔責任。
FTE模式走向終結
傳統外包模式以全職當量（FTE）為計費單位向IT服務商付費，這與AI賦能工作的實際運作方式日益脫節。
"我們必須轉向按成果付費，"曾任CIO、現任數字健康服務商PatientPoint AI執行顧問的Eduard de Vries Sands表示，"FTE模式會催生錯誤的激勵機制。如果按人頭計費，服務商為什麼要使用AI？那只會壓縮他們的營收和利潤。"
從服務商的視角來看，這一轉變呈現出不同面貌。業務流程外包公司TaskUs的CIO Chandra Venkataramani表示，AI正在自動化處理例行任務並承接一線工作，使外包團隊的效率達到前所未有的水平。為了避免自身營收被蠶食，許多外包公司正在向基於成果的定價模式轉型。
"這提供了一個折中方案，服務商仍能持續創造營收，客戶也能享受更低的總體擁有成本，"Venkataramani說。但這一轉型並非一帆風順，客戶與服務商仍在探索AI增強服務的合理定價標準。
服務商也在以其他方式積極應對。商業與技術諮詢公司West Monroe的高級合伙人兼運營卓越業務負責人Gordon Wong表示，服務商越來越願意在合同前期鎖定生產力承諾，以此押注自身能夠超越既定目標。"他們也更願意在服務交付方式出現重大變化時重新開放合同，回到談判桌前，"他補充道。
在律師事務所Mayer Brown專注外包交易諮詢的合伙人Brad Peterson看來，部分服務商還在爭取更長的合同期限——五年、七年甚至十年——以收回AI投資成本。這給CIO帶來壓力，要求他們在交易經濟邏輯發生改變之前，提前鎖定相應的保護條款。
外包合同必須為AI重新修訂
隨著AI成為服務交付的核心，標準外包協議往往難以滿足需求。
律師事務所Dickinson Wright的成員Tripp Lake指出，合同中有五大領域亟待更新：
"當AI帶來的效率提升全部轉化為服務商的利潤時，買方實際上是在為自己出資打造的競爭優勢買單，"Lake說。
當AI承擔具體工作時，績效評估也變得更加複雜。Peterson表示，舊有模式相對簡單：服務商承諾用成本更低的人力，完成與客戶相同的工作，即所謂的"花更少的錢解決你的問題"模式。"而現在，你把工作交給AI智能體來完成，這本質上已截然不同，"他說，"原有的服務水平衡量標準已無從適用。"
責任歸屬是另一個棘手問題。Venkataramani表示，釐清哪一方應對AI幻覺或操作失誤承擔責任，已成為合同談判的核心議題。全面梳理潛在AI失效場景、就合理的人機協作比例達成共識，如今都是交易談判的關鍵環節。
Nelson Mullins律師事務所合伙人、技術行業團隊聯席負責人Jason Epstein表示，外包服務商往往試圖規避AI相關問題的責任，尤其是在使用第三方AI模型的情況下。
"我們觀察到一個明顯趨勢：各方開始以更加具體細化的方式處理這些問題，不再將AI的使用視為服務商可以'免除一切義務'的理由，"Epstein說。這與以往的規律如出一轍：當軟體供應商最初遷移至雲端時，同樣試圖迴避託管責任。"但沒過多久，供應商就不得不承擔託管服務的相關責任，AI領域最終也將走向同樣的結局，"他表示。
AI正在重塑自建與外包的決策邏輯
AI不僅正在改變外包交易的結構，也在促使部分企業重新審視是否還有必要外包。
AI輔助編程降低了對初級離岸開發人員和測試人員的需求，使部分公司得以將團隊重新收歸內部。"我們現在用10至15人就能完成過去需要40至50名離岸開發人員、質量保障專家和業務分析師才能完成的工作，"de Vries Sands說。
Wong表示，大型企業也在走類似的路徑，自建AI卓越中心，收回部分職能。但他指出，這一趨勢並非普遍現象。中型市場的企業實際上正在加大外包力度，它們逐漸意識到，外包不僅僅是勞動力套利，更是獲取內部難以培養的人才與前沿洞察的重要途徑。"考慮到當前招募AI和技術人才的難度，這一點尤為突出，"Wong說。
AI為外包引入新風險
無論工作是留在服務商處還是收歸內部，AI都帶來了多層次的風險敞口，而CIO們仍在摸索應對之道。
"當機器人出錯時，錯誤可能以驚人的規模和速度蔓延，"Peterson說。這需要與人工服務合同截然不同的保護機制。
CIO在外包談判中擔當核心角色
或許最值得關注的轉變，是誰在主導這些對話。
外包談判過去通常由採購或運營負責人主導，而如今越來越需要具備深厚的技術背景。Venkataramani表示，傳統上，客戶方的談判負責人未必具備談判以AI為核心合同所需的技術背景。
"CIO具備判斷是採用服務商自有技術還是內部技術的專業能力，也能決定是否應要求所有合同服務商統一使用同一AI技術，"他說。
AI專業能力也正在深度嵌入企業管理外包關係的方式之中。Wong解釋說，許多客戶現在要求在監督架構中納入AI專家——這類人員能夠評估服務商的AI部署方式，並就市場可能實現的目標提供參考視角。
首席AI官與AI卓越中心正越來越多地參與與服務商的季度業務回顧，專門評估AI的使用情況以及進一步創造價值的空間。
對CIO而言，這既是職責權限的拓展，也是問責範圍的擴大。這一角色已從需求執行者轉變為交易結構的戰略合作夥伴。
"CIO有能力推動建立更清晰的標準，規範外包環境中AI的訓練、監控與持續優化方式，"Wong指出。
就目前而言，時機對CIO有利——隨著AI重塑服務交付方式，服務商更願意重新開放合同談判，Wong表示。但這扇窗口不會永遠敞開。率先行動的CIO將主導這些交易的走向，其餘的人則只能接受既成事實。
Q&A
Q1：FTE模式為什麼不適合AI時代的外包合同？
A：FTE（全職當量）模式按人頭向服務商付費，這會激勵服務商維持較多人力以保證營收，而非主動引入AI提升效率。一旦使用AI，服務商的人員規模縮減，營收也隨之下降，形成了反向激勵。因此，這種模式在AI時代亟需被"按成果付費"的新定價機制所取代，以使客戶與服務商的利益真正對齊。
Q2：AI融入外包服務後，合同中哪些條款需要重點修訂？
A：隨著AI成為服務交付核心，外包合同中至少有五大領域需要更新，包括：效率收益的歸屬方式、服務水平協議的衡量標準、AI失誤與幻覺的責任界定、人機協作比例的約定，以及對使用第三方AI模型的規範。若不明確這些條款，買方可能為服務商的AI投資買單，卻無法分享相應收益。
Q3：AI的引入是否會讓企業將外包業務重新收歸內部？
A：對於大型企業而言，AI輔助編程已顯著降低對初級離岸開發人員的依賴，部分公司用10至15人就能完成過去需要40至50人的工作量，推動了業務內包趨勢。但中型企業的情況恰恰相反，它們正在加大外包力度，將外包視為獲取稀缺AI人才與前沿洞察的重要渠道。因此，是否內包取決於企業規模與自身能力。
