Quase 9 em cada 10 empresas já usam inteligência artificial (IA) em alguma parte de suas operações, mas a maioria ainda está em fase de experimentação ou piloto. Os modelos de receita funcionam, mas as margens não. Custos computacionais elevados, uso variável e demanda imprevisível representam um desafio para a geração de receita confiável. A solução não está em uma única métrica ou modelo de preços, mas em uma estratégia que conecte a funcionalidade técnica a resultados de negócios mensuráveis.

A seguir, abordaremos como as empresas encaram a monetização de IA, desde a definição de valor e dos modelos de precificação até a mensuração do impacto financeiro.

O que este artigo aborda?

• O que é monetização de IA e por que isso importa?
  
• Quais modelos de monetização funcionam melhor para produtos e serviços de IA?
  
• Como as empresas podem identificar mercados-alvo para a monetização de IA?
  
• Como as empresas devem implementar estratégias eficazes de monetização por IA?
  
• Quais desafios as empresas enfrentam ao monetizar soluções de IA?
  
• Como o sucesso na monetização da IA pode ser medido e otimizado?
  
• Como o Stripe Billing pode ajudar
  

O que é monetização de IA e por que isso importa?

A monetização de IA transforma resultados de modelos, automações ou insights em algo que os clientes valorizam o suficiente para pagar. Muitas empresas já estão desenvolvendo com IA, mas poucas descobriram como transformar esse investimento em um negócio que gere receita de fato. Investidores e executivos agora buscam retorno, e não apenas sofisticação de modelos.

Desenvolver com IA não é barato nem previsível: os modelos exigem enorme poder computacional, e o treinamento, o ajuste fino e a operação frequentemente custam mais do que o desenvolvimento de software tradicional. Os custos de armazenamento em nuvem são altos, e toda consulta, geração ou previsão tem um custo direto. Por isso apenas 58% das empresas com recursos de IA encontraram uma forma viável de monetizá-los.

A monetização é a forma como as empresas comprovam que a IA entrega mais do que novidade, tornando algo mais rápido, mais inteligente ou mais eficiente, e que vale a pena pagar por isso.

Quais modelos de monetização funcionam melhor para produtos e serviços de IA?

Para empresas de IA, gerar receita a partir de algo dinâmico, probabilístico e frequentemente caro de operar representa um desafio único. Cada modelo de monetização tem um propósito distinto, mas o modelo certo considera o valor para o cliente, os custos operacionais reais e estratégias de escalabilidade.

Precificação baseada em uso

O modelo pay-as-you-go tornou-se uma opção natural para a IA. A receita é gerada a cada chamada de interface de programação de aplicativos (API), imagem produzida ou gigabyte processado. Os clientes gostam desse modelo porque ele parece justo e flexível. Os provedores também se beneficiam, pois ele reflete seus próprios custos variáveis; assim, podem acompanhar consultas e inferências para prever o valor de suas despesas com computação.

Esses modelos vinculam a receita ao uso e facilitam a adoção em qualquer escala. Modelos eficazes de precificação baseada em uso incluem mecanismos de controle, como faixas de uso, limites ou pacotes de créditos, para oferecer mais controle tanto às empresas quanto aos clientes.

Modelos de assinatura e híbridos

A precificação por assinatura é poderosa para a IA. Planos em camadas, como Básico, Pro e Enterprise, permitem que as empresas diferenciem recursos e prevejam a receita, enquanto assinaturas com preço fixo podem cobrar pouco dos usuários intensivos e cobrar demais dos usuários ocasionais.

Muitas empresas de IA combinam modelos em seus modelos de receita por assinatura. Elas cobram uma taxa básica de assinatura pelo acesso e aplicam cobrança baseada em uso para o consumo que ultrapassa um determinado limite. Esse método híbrido captura uma receita recorrente previsível e, ao mesmo tempo, escala conforme a demanda.

Precificação baseada em resultados

Algumas empresas de IA cobram por resultados, em um modelo que alinha custo e valor. Por exemplo, o agente de IA “Fin”, da Intercom, cobra por cada solicitação de cliente resolvida com sucesso. Dessa forma, os clientes pagam apenas quando o modelo entrega desempenho. Isso transfere o risco de performance para o fornecedor e fortalece a confiança do cliente.

A precificação baseada em resultados funciona quando o impacto é fácil de quantificar, como quando fraudes são evitadas, horas são economizadas ou leads são gerados. No entanto, esse modelo exige transparência e acompanhamento detalhado de dados.

Monetização direta vs. indireta

Inicialmente, muitas empresas preferem cobrar indiretamente pelos custos de IA, incorporando os recursos de IA aos produtos existentes. Uma análise recente de 44 empresas de software revelou que cerca de 60% lançaram a IA como recursos incluídos em pacotes. No entanto, à medida que os custos e o valor se tornam mais claros com o tempo, muitas migram para a cobrança direta pelo uso ou por recursos avançados.

À medida que os modelos de precificação de IA evoluem, é provável que haja um melhor equilíbrio entre o benefício para o cliente e o custo para o provedor. Por enquanto, os melhores modelos permitem que os clientes paguem proporcionalmente ao que a IA entrega.

Como as empresas podem identificar mercados-alvo para a monetização de IA?

Encontrar o mercado certo para um produto de IA começa com entender que tipo de valor ele gera. Muitas empresas começam focando na tecnologia e no que ela pode fazer, mas é mais útil saber quem realmente se beneficiará do produto.

Encontre um problema mensurável

A IA com potencial de longo prazo resolve problemas onerosos ou administrativamente complexos. Os setores que registram adoção rápida incluem finanças, e-commerce e suporte ao cliente, que geralmente lidam com grandes volumes de dados, tarefas repetitivas e resultados mensuráveis.

Mapeie o centro de compras

Toda empresa precisa entender seu cliente.

As vendas de IA para empresas frequentemente vêm de duas fontes:

• Compradores corporativos: Diretores de operações (COOs), diretores financeiros (CFOs) ou líderes de produto que focam em desempenho e economia

• Avaliadores técnicos: Diretores de tecnologia (CTOs) ou cientistas de dados que focam em confiabilidade, conformidade e integração

Você precisa conhecer as necessidades deles se quiser fechar uma venda. Por exemplo, um líder financeiro precisa justificar o gasto, e um líder de engenharia precisa validá-lo.

Valide com pilotos

Realize pequenos pilotos nas áreas mais valiosas do seu produto. Você pode acompanhar o uso, as renovações e a expansão para ter uma noção melhor do valor gerado.

Siga a urgência

Os mercados se formam mais rapidamente onde há uma lacuna de eficiência, como perdas por fraude, leads perdidos ou tempo de inatividade. Criar uma IA de valor significa atacar esses pontos fracos, fortalecendo o que já funciona.

Como as empresas devem implementar estratégias eficazes de monetização por IA?

Muitas empresas de IA falham porque não construíram sistemas, como faturamento, relatórios e acompanhamento de uso, capazes de lidar com a natureza variável da entrega de IA. Para implementar estratégias eficazes de monetização de IA, é necessário considerar o que funciona para a sua empresa e para o seu cliente.

Comece pelo que você realmente consegue medir

Escolha uma unidade de preços, seja por assinatura ou baseada em uso, que reflita como os clientes percebem valor e como você acompanha os custos, como tickets resolvidos, documentos processados ou chamadas de API realizadas. A unidade deve corresponder à forma como as pessoas utilizam a IA, ao mesmo tempo em que seja estável o suficiente para as equipes financeiras.

Muitas empresas optam por um modelo híbrido de monetização para lidar com essa questão. Pacotes de crédito ou níveis de volume oferecem previsibilidade enquanto mantêm a receita vinculada à atividade.

Trate o faturamento como parte do produto

Você não pode monetizar a IA sem informações adequadas sobre sua empresa. Acompanhe o uso: o que foi gerado, quanto, quando e para quem. É importante capturar os custos em tempo real para verificar se um maior uso realmente significa mais lucro.

Muitas empresas de IA usam infraestrutura existente para isso, em vez de desenvolvê-la internamente. O Stripe Billing, por exemplo, permite que as equipes mensurem o uso, gerenciemmodelos híbridos de precificação e realizem faturamento em escala global.

Mantenha as evidências próximas ao processo de venda

As equipes de vendas e sucesso do cliente precisam de dados reais. Por isso, toda conversa com o cliente deve ser orientada a resultados, como tempo economizado, aumento de conversões e redução de erros. Mantenha esses dados visíveis por meio de painéis ou relatórios.

Quais desafios as empresas enfrentam ao monetizar soluções de IA?

Apesar de superarem o desafio técnico de desenvolver com IA, muitas empresas ainda não descobriram como fazer a economia do negócio funcionar.

Aqui estão alguns dos obstáculos que as empresas enfrentam ao tentar monetizar a IA:

• Comprovar o retorno sobre o investimento (ROI): Os compradores querem resultados concretos, mas poucos fornecedores divulgam esses dados. Isso dificulta a precificação e a adoção.

• Gerenciar custos imprevisíveis: Os custos de um negócio de IA frequentemente variam. Quando o uso aumenta, as despesas com computação podem superar a receita. Enquanto isso, os clientes temem faturas variáveis. As empresas lidam com isso definindo limites de uso, créditos pré-pagos ou alertas que trazem previsibilidade para ambos os lados.

• Impulsionar a adoção: Embora os projetos-piloto tenham sucesso, as implementações em larga escala costumam atrasar. Integrar a IA aos fluxos de trabalho diários exige treinamento e reformulação de processos. Cada $1 investidona criação de um modelo pode exigir $ 3 em gestão da mudança.

• Construir confiança e garantir conformidade: As decisões de IA envolvem dados, regulamentação e responsabilidade. Oferecer transparência sobre como os modelos funcionam e onde os dados são armazenados gera uma vantagem competitiva.

Como o sucesso na monetização da IA pode ser medido e otimizado?

Após o lançamento, seu foco deve se voltar para lucro e retenção. Muitas empresas de IA correm o risco de escalar custos com a receita quando os custos de inferência permanecem altos ou quando o preço é estabelecido em assentos, e não em uso ou resultado estabelecido. Escalar receita e custo no mesmo ritmo é o que os analistas agora chamam de "armadilha de margem de IA".

Aqui estão algumas táticas para ajudar sua empresa a evitar essa armadilha.

Meça os indicadores certos

Se você quer lançar uma empresa de IA lucrativa, precisa de informações atualizadas.

Crie um sistema que rastreie dados em tempo real nas áreas mais importantes. São eles:

• Composição e crescimento de receita: Acompanhe a participação da receita total proveniente de recursos de IA e a rapidez com que ela está crescendo. Muitas empresas estão descobrindo que os recursos de IA representam uma parcela grande e crescente de sua receita recorrente anual (ARR).

• Adoção e renovação: O valor vitalício de clientes (CLTV) e a taxa de adesão indicam se o produto é valioso para os clientes. Dados recentes sugerem que, com modelos de IA devidamente calibrados, é possível aumentar a satisfação do cliente em 15% a 20% e a receita da empresa em 5% a 8%.

• Uso e economia unitária: Monitore como o uso escala em relação ao custo computacional para determinar se a despesa vale a pena. A margem bruta por modelo e por segmento de clientes é um indicador sólido de monetização sustentável

Use dados para refinar preços

Ao analisar seus dados, preste atenção aos padrões e ajuste os níveis, limiares de uso e pacotes de crédito de acordo. Certifique-se de fazer isso regularmente. Empresas que revisam os preços da IA trimestralmente, não anualmente, capturam valor mais rapidamente e mantêm margens mais saudáveis.

A monetização por IA é um processo contínuo que muda estabelecido no que os clientes estão usando, no que estão pagando e no que isso está custando para entregar.

Como o Stripe Billing pode ajudar

O Stripe Billing possibilita estruturar a cobrança e a gestão de clientes de acordo com diferentes necessidades, desde modelos recorrentes simples até cobranças baseadas em uso e contratos definidos por negociação comercial. É possível começar a aceitar pagamentos recorrentes em escala global em poucos minutos, sem código, ou desenvolver uma integração personalizada por meio da API.

O Stripe Billing pode ajudar você a:

• Oferecer preços flexíveis: Adapte-se rapidamente à demanda com modelos de precificação variados, como tarifas por uso, escalonação, taxa fixa com adicionais e muito mais. Recursos como cupom, teste gratuito, pro rata e complementos já estão integrados.

• Expandir globalmente: Aumente a conversão oferecendo as formas de pagamento preferidas pelos clientes. A Stripe oferece suporte a mais de 100 formas de pagamento locais e mais de 130 moedas.

• Aumentar receita e reduzir o churn: Otimize a captura de receita e reduza o churn involuntário com o Smart Retries e as automações de recuperação. Em 2024, as ferramentas de recuperação da Stripe ajudaram usuários a recuperar mais de US$ 6,5 bilhões em receita.

• Aumentar a eficiência: Centralize imposto, relatórios de receita e dados usando ferramentas modulares da Stripe, substituindo múltiplos sistemas por uma única base integrada. A integração com softwares de terceiros é direta.

Saiba mais sobre o Stripe Billing ou comece já.