在廣告界，人工智慧（AI）的快速發展已成為一大趨勢，但其中一個關鍵問題卻依然未能快速解決，那就是以成果為基礎的支付模式。人工智慧在廣告創新及效率提升方面，展現出巨大的潛力，但在報酬模式上，似乎停滯不前。

根據Forrester分析師Jay Pattissall的看法，AI技術尚未徹底改變廣告行業的報酬模式。市場上顯示出一些跡象，像是知名廣告集團WPP創辦人Martin Sorrell在季度報告中的觀察，但這些只是小範圍的試點計畫，要真正打破現有模式還需要很長一段時間。

Ryan Kangisser是媒體諮詢公司MediaSense的策略總監，他指出，轉向以成果為基礎的模式是不可避免的趨勢，因為AI使得時間成本在廣告支付中變得次要。然而，儘管業界對於改善報酬模式的渴望愈演愈烈，但仍然面臨著許多挑戰，尤其是在文化、技術和管理這三大領域。

調整廣告主與代理商的合作，以適應AI時代需要更加靈活的工作流程，這意味著要拆除固定人力編制和僵化的團隊架構。采購團隊和財務經理需要清楚了解購入哪些服務以及如何衡量其價值，而這對於需要交付具體定義的成果而言，無疑是一大挑戰。

目前，大多數關於報酬模式的討論仍停留在Pitch Process階段，即CMO（市場行銷長）有時間和資源來考慮整體模式改進的少數時機之一。

這一轉變目前主要是由特定廣告商推動，採用某些代理商的服務，且大多數限於特定市場或工作範疇。例如，一項本地化活動的100個創意變種可能都按效果計價，而不是根據工作時數。雖然這種模式已經開始引起關注，但要大規模推廣還需要些時間。

S4 Capital旗下的Monks公司正致力於改造代理商模式，希望能在未來實現從員工人頭數計費到產品交付導向的轉變。該公司希望通過AI驅動，使營運更加穩定，減少對聘用大量員工的人力資源管理依賴，提高整體效率。

Push小型代理商正如Auztin的Mighty & True，他們的創始人Kevin Kerner預計，AI將改變對於代理商價值的考量，因為其能顯著降低價格與代理商費用，未來能更快地將這些節省回饋給客戶。

根據Los Angeles的Luckie創意公司，他們通過將AI應用於營運計劃並估算能提升至少25%工作效率和省下超過70%的文案成本等方式，來推動基於價值的報酬模式替代傳統的按時數計費模式。

整體來看，AI在創意生產環節的效率提升已經在市場內部推動起初步的變革，針對於如何合理化價格和與成果掛鉤的支付方式，仍需業界持續探索，以應對面臨的挑戰。