AI 正重寫印度 3150 億美元 IT 服務業

人工智慧正在改變印度 IT 服務公司與客戶之間延續數十年的交易邏輯。過去，服務供應商主要靠大型工程團隊接案，再按照投入的人數與工時收費；如今，客戶更在意能否快速交付、降低成本，以及最終帶來多少可量化的商業成果，而且往往不願因此增加科技預算。1

這讓估值約 3150 億美元的印度 IT 服務業陷入一場兩面刃式的轉型：AI 能帶來龐大的企業轉型需求，卻也會讓例行性的外包工作變得更便宜、更短，甚至讓客戶有能力自行完成。10

「可計費工時」正在失去主導地位

最明顯的變化出現在合約與定價方式。客戶不再只按照專案配置多少人、投入多少小時付費，而是要求服務商把費用與具體成果掛鉤，例如平台是否成功上線、理賠處理速度是否提升，或營運成本是否下降。

塔塔顧問服務公司（Tata Consultancy Services，簡稱 TCS）表示，在金融、人力資源及其他商業服務領域，其約 80% 的合約如今已採用以績效成果為基礎的計價方式。路透社報導，這一比例約為生成式 AI 成為主流前的兩倍。1

成果計價並不會消除交付風險，而是把更多風險轉移給服務商。供應商必須先訂出基準線，釐清哪些因素由自己掌控，再與客戶約定成功的衡量方式。若合約設計不佳，對 AI 生產力的樂觀假設，可能轉化為服務水準未達標、利潤率受壓，甚至客戶爭議。

客戶要「做得更多，付得更少」

AI 也改變了企業採購部門的期待。Persistent Systems 執行長 Sandeep Kalra 表示，客戶要求在交付速度更快、生產力更高的同時，把同樣工作的價格壓低 25% 至 30%。6

這股壓力並不只出現在新合約。客戶正在重談既有協議、縮小交易規模，並把原本的科技支出轉向 AI 專案，而不是大幅增加整體 IT 預算。3 Persistent Systems 表示，企業日益傾向從既有 IT 預算中為 AI 計畫提供資金，這顯示 AI 支出往往是在與傳統服務爭奪同一筆預算，而不是額外增加的支出。19

對 TCS、Infosys、Wipro、HCLTech、Cognizant 與 Tech Mahindra 等大型供應商而言，這形成了棘手的定價難題。它們必須投資 AI 平台、人才與新的交付流程，但客戶又期待將相當一部分效率收益反映在更低的服務費上。TCS 已表示，AI 帶來的生產力提升正協助部分客戶降低科技支出，雖然規模更大的轉型計畫可能抵銷部分影響。10

部分外包工作正回到企業內部

生成式 AI 給了客戶另一種談判選項：把更多工作留在內部完成。編程、測試、文件編寫、技術支援及後勤流程，都能由 AI 協助或自動化，讓規模較小的內部團隊也能處理過去需要外包的部分任務。

這不代表所有客戶都會放棄外包。複雜系統仍需要產業知識、系統整合、資安控管、治理機制及持續的人工作業審查。但只要客戶可以把部分任務收回內部，外部供應商可承接的工作量便可能減少。業界高層也表示，AI 發展方向的不確定性，正促使客戶簽訂更短的合約，並更頻繁地重新招標。22

結果是，服務商的收入模式變得更難預測。供應商或許能用更少的人力交付同樣的商業成果，但客戶接下來可能會問：既然如此，為何還要按照過去的人數與工作量付費？

中型業者為何可能受惠

AI 可能削弱大型外包公司的傳統優勢：快速調動龐大員工隊伍的能力。當客戶更重視專注的專業能力、由資深人員主導的交付方式，以及更快的組織調整，而不只是人力規模時，Persistent Systems、Coforge 等中型公司便有機會競爭。路透社報導，隨著 AI 縮小大型業者的規模優勢，靈活的中型供應商正贏得更多業務。1

另有報導指出，Persistent Systems 與 Coforge 正透過 AI 主導的交付模式，讓收入增長逐漸與員工人數增長脫鉤。24 更廣泛的策略機會，在於建立雲端、數據、自動化及產業工作流程等專門能力，再把服務包裝成對某項商業成果負責，而不是單純出售一批勞動力。

當然，這不代表中型公司一定會勝過大型集團。大型供應商仍擁有深厚的客戶關係、全球交付網絡，以及投入 AI 的資本實力。但 AI 讓市場更難再假設：員工最多的供應商，就一定能拿下合約。

過度樂觀的生產力承諾風險高

商業模式的變化，也鼓勵服務商對 AI 能帶來的效率提出大膽承諾。然而，實際提升幅度會受到工作類型、既有程式碼品質、數據狀況、資安要求、系統整合複雜度，以及所需人工作業審查程度等因素影響。

軟體初稿完成得更快，不等於系統已經可以正式上線。整體工作可能仍包括架構設計、測試、修補、法規遵循、部署與後續支援。若供應商根據過於樂觀的生產力估算，對大範圍成果作出合約承諾，最終可能無法達到服務標準，並自行承擔落差成本。

較穩健的 AI 合約，應先建立可衡量的基準線，明確界定工作範圍，列出人工審查與資安要求，並在擴大規模前先進行分階段試點。共享節省額或收益分享機制，也可能比無條件承諾大幅提升效率，更能安全地協調雙方利益。

印度 IT 的「人力金字塔」正在重畫

傳統印度 IT 服務業的人力金字塔，依賴大量初級工程師執行可重複的工作，再由較資深員工監督。如果 AI 接手部分編程、測試、文件與支援任務，這種人力結構的經濟效益就會下降。

各家公司採取的方式並不一致。根據《Mint》報導，自 2026–27 財政年度開始，印度十大 IT 服務公司中已有七家宣布調整組織結構；變化涵蓋初級員工招聘、中階管理層厚度，以及按照技能而非年資配置人力等不同方向。25

這指向的不是單純「AI 取代人類」，而是「人力加 AI」的工作模式。初級職位不太可能完全消失，但工作要求可能更重視軟體工程基礎、數據、資安、成果驗證、產業知識，以及負責任地使用 AI 工具的能力。

因此，招聘與裁員可能同時發生。企業可能招募稀缺技能人才，協助有潛力的員工轉型至更高價值的工作，同時削減或調派以重複性任務為主的職位。印度大型 IT 公司的相關報導顯示，在需求不確定與 AI 效率提升的雙重壓力下，整體人力增長已變得更加審慎。34

印度 IT 巨頭面對的戰略考驗

核心問題在於：印度 IT 服務供應商能否以足夠快的速度，創造新的成果計價收入，超越客戶利用 AI 降低對外包人力依賴的速度？

如果企業只是用 AI 以更少工時完成原本相同的可計費工作，客戶很可能要求把效率收益反映為更低價格，服務商便會面臨收入與利潤率壓力。相反地，若企業能把 AI 與專有交付方法、產業專業、治理能力結合，並對關鍵商業成果負責，就更有機會維持自身價值。

印度 IT 服務業不會因此消失，但它的營運模式正在重新定價。未來的勝出者，將是那些能清楚證明 AI 改變了什麼、準確衡量成果，並願意為「完成多少工時」以外的更大商業結果承擔責任的供應商。