外包合同未为AI做好准备，CIO们正在重新谈判

外包服务商通常承诺，通过AI赋能服务可实现40%至70%的生产效率提升。然而，根据摩根路易斯律师事务所与波士顿咨询集团近期联合举办的圆桌会议，现实情况"往往更具挑战性"——这需要对运营模式进行重新设计，而大多数合同并未为此预留空间。

对于CIO而言，承诺与交付之间的落差正在迫使他们从根本上重新审视外包战略。以人头数量和小时费率为基础构建的合同，既无法体现AI驱动的效率提升，也未能覆盖随之而来的新风险。

随着服务商将AI融入服务交付体系，技术领导者们正在重新审视交易结构、修订治理条款，部分情况下甚至将业务重新收归内部。问题的关键不在于AI是否会重塑外包格局，而在于谁来获取AI创造的价值，以及当AI出现问题时谁来承担责任。

FTE模式走向终结

传统外包模式以全职当量（FTE）为计费单位向IT服务商付费，这与AI赋能工作的实际运作方式日益脱节。

"我们必须转向按成果付费，"曾任CIO、现任数字健康服务商PatientPoint AI执行顾问的Eduard de Vries Sands表示，"FTE模式会催生错误的激励机制。如果按人头计费，服务商为什么要使用AI？那只会压缩他们的营收和利润。"

从服务商的视角来看，这一转变呈现出不同面貌。业务流程外包公司TaskUs的CIO Chandra Venkataramani表示，AI正在自动化处理例行任务并承接一线工作，使外包团队的效率达到前所未有的水平。为了避免自身营收被蚕食，许多外包公司正在向基于成果的定价模式转型。

"这提供了一个折中方案，服务商仍能持续创造营收，客户也能享受更低的总体拥有成本，"Venkataramani说。但这一转型并非一帆风顺，客户与服务商仍在探索AI增强服务的合理定价标准。

服务商也在以其他方式积极应对。商业与技术咨询公司West Monroe的高级合伙人兼运营卓越业务负责人Gordon Wong表示，服务商越来越愿意在合同前期锁定生产力承诺，以此押注自身能够超越既定目标。"他们也更愿意在服务交付方式出现重大变化时重新开放合同，回到谈判桌前，"他补充道。

在律师事务所Mayer Brown专注外包交易咨询的合伙人Brad Peterson看来，部分服务商还在争取更长的合同期限——五年、七年甚至十年——以收回AI投资成本。这给CIO带来压力，要求他们在交易经济逻辑发生改变之前，提前锁定相应的保护条款。

外包合同必须为AI重新修订

随着AI成为服务交付的核心，标准外包协议往往难以满足需求。

律师事务所Dickinson Wright的成员Tripp Lake指出，合同中有五大领域亟待更新：

"当AI带来的效率提升全部转化为服务商的利润时，买方实际上是在为自己出资打造的竞争优势买单，"Lake说。

当AI承担具体工作时，绩效评估也变得更加复杂。Peterson表示，旧有模式相对简单：服务商承诺用成本更低的人力，完成与客户相同的工作，即所谓的"花更少的钱解决你的问题"模式。"而现在，你把工作交给AI智能体来完成，这本质上已截然不同，"他说，"原有的服务水平衡量标准已无从适用。"

责任归属是另一个棘手问题。Venkataramani表示，厘清哪一方应对AI幻觉或操作失误承担责任，已成为合同谈判的核心议题。全面梳理潜在AI失效场景、就合理的人机协作比例达成共识，如今都是交易谈判的关键环节。

Nelson Mullins律师事务所合伙人、技术行业团队联席负责人Jason Epstein表示，外包服务商往往试图规避AI相关问题的责任，尤其是在使用第三方AI模型的情况下。

"我们观察到一个明显趋势：各方开始以更加具体细化的方式处理这些问题，不再将AI的使用视为服务商可以'免除一切义务'的理由，"Epstein说。这与以往的规律如出一辙：当软件供应商最初迁移至云端时，同样试图回避托管责任。"但没过多久，供应商就不得不承担托管服务的相关责任，AI领域最终也将走向同样的结局，"他表示。

AI正在重塑自建与外包的决策逻辑

AI不仅正在改变外包交易的结构，也在促使部分企业重新审视是否还有必要外包。

AI辅助编程降低了对初级离岸开发人员和测试人员的需求，使部分公司得以将团队重新收归内部。"我们现在用10至15人就能完成过去需要40至50名离岸开发人员、质量保障专家和业务分析师才能完成的工作，"de Vries Sands说。

Wong表示，大型企业也在走类似的路径，自建AI卓越中心，收回部分职能。但他指出，这一趋势并非普遍现象。中型市场的企业实际上正在加大外包力度，它们逐渐意识到，外包不仅仅是劳动力套利，更是获取内部难以培养的人才与前沿洞察的重要途径。"考虑到当前招募AI和技术人才的难度，这一点尤为突出，"Wong说。

AI为外包引入新风险

无论工作是留在服务商处还是收归内部，AI都带来了多层次的风险敞口，而CIO们仍在摸索应对之道。

"当机器人出错时，错误可能以惊人的规模和速度蔓延，"Peterson说。这需要与人工服务合同截然不同的保护机制。

CIO在外包谈判中担当核心角色

或许最值得关注的转变，是谁在主导这些对话。

外包谈判过去通常由采购或运营负责人主导，而如今越来越需要具备深厚的技术背景。Venkataramani表示，传统上，客户方的谈判负责人未必具备谈判以AI为核心合同所需的技术背景。

"CIO具备判断是采用服务商自有技术还是内部技术的专业能力，也能决定是否应要求所有合同服务商统一使用同一AI技术，"他说。

AI专业能力也正在深度嵌入企业管理外包关系的方式之中。Wong解释说，许多客户现在要求在监督架构中纳入AI专家——这类人员能够评估服务商的AI部署方式，并就市场可能实现的目标提供参考视角。

首席AI官与AI卓越中心正越来越多地参与与服务商的季度业务回顾，专门评估AI的使用情况以及进一步创造价值的空间。

对CIO而言，这既是职责权限的拓展，也是问责范围的扩大。这一角色已从需求执行者转变为交易结构的战略合作伙伴。

"CIO有能力推动建立更清晰的标准，规范外包环境中AI的训练、监控与持续优化方式，"Wong指出。

就目前而言，时机对CIO有利——随着AI重塑服务交付方式，服务商更愿意重新开放合同谈判，Wong表示。但这扇窗口不会永远敞开。率先行动的CIO将主导这些交易的走向，其余的人则只能接受既成事实。

Q&A

Q1：FTE模式为什么不适合AI时代的外包合同？

A：FTE（全职当量）模式按人头向服务商付费，这会激励服务商维持较多人力以保证营收，而非主动引入AI提升效率。一旦使用AI，服务商的人员规模缩减，营收也随之下降，形成了反向激励。因此，这种模式在AI时代亟需被"按成果付费"的新定价机制所取代，以使客户与服务商的利益真正对齐。

Q2：AI融入外包服务后，合同中哪些条款需要重点修订？

A：随着AI成为服务交付核心，外包合同中至少有五大领域需要更新，包括：效率收益的归属方式、服务水平协议的衡量标准、AI失误与幻觉的责任界定、人机协作比例的约定，以及对使用第三方AI模型的规范。若不明确这些条款，买方可能为服务商的AI投资买单，却无法分享相应收益。

Q3：AI的引入是否会让企业将外包业务重新收归内部？

A：对于大型企业而言，AI辅助编程已显著降低对初级离岸开发人员的依赖，部分公司用10至15人就能完成过去需要40至50人的工作量，推动了业务内包趋势。但中型企业的情况恰恰相反，它们正在加大外包力度，将外包视为获取稀缺AI人才与前沿洞察的重要渠道。因此，是否内包取决于企业规模与自身能力。