Casi 9 de cada 10 empresas utilizan en la actualidad inteligencia artificial (IA) en alguna parte de sus operaciones, pero la mayoría se encuentra todavía en fase de experimentación o prueba piloto. Los modelos de ingresos funcionan, pero los márgenes no. El cálculo de alto costo, el consumo variable y la demanda impredecible plantean un desafío para obtener ingresos confiables. La solución no es un modelo único de métrica o tarifas, sino una estrategia que vincule funcionalidad técnica con resultados empresariales cuantificables.

A continuación, explicaremos cómo las empresas abordan la monetización de la IA, desde la definición de modelos de valor y tarifas hasta la medición del impacto financiero.

¿Qué contiene este artículo?

• ¿Qué es la monetización de la IA y por qué es importante?
  
• ¿Qué modelos de monetización funcionan mejor para los productos y servicios de IA?
  
• ¿Cómo pueden las empresas identificar los mercados objetivo para la monetización de la IA?
  
• ¿Cómo deben implementar las empresas estrategias efectivas de monetización de la IA?
  
• ¿A qué desafíos se enfrentan las empresas a la hora de monetizar las soluciones de IA?
  
• ¿Cómo se puede medir y optimizar el éxito en la monetización de la IA?
  
• Cómo puede ayudarte Stripe Billing
  

¿Qué es la monetización de la IA y por qué es importante?

La monetización de la IA convierte los resultados, la automatización o los conocimientos del modelo en algo que los clientes valoran lo suficiente como para pagar por ello. Muchas empresas ahora están construyendo con IA, pero pocas descubrieron cómo convertir esa inversión en un negocio que en verdad genere ganancias. Los inversores y ejecutivos ahora buscan retornos sobre la sofisticación del modelo.

Crear con IA no es barato ni predecible: los modelos requieren un enorme poder informático, y la capacitación, el ajuste y el funcionamiento de estos suelen costar más que el desarrollo de software tradicional. Las facturas de almacenamiento en la nube son elevadas, y cada consulta, generación o predicción tiene un costo directo. Por eso, solo el 58 % de las empresas con funcionalidades de IA encontraron una forma viable de monetizarlas.

La monetización es la forma en que las empresas demuestran que la IA ofrece algo más que novedad: hace que algo sea más rápido, inteligente o eficiente, y vale la pena pagar por ello.

¿Qué modelos de monetización funcionan mejor para los productos y servicios de IA?

Para las empresas de IA, generar ingresos a partir de algo dinámico, probabilístico y, a menudo, costoso de gestionar plantea un desafío único. Cada modelo de monetización tiene un propósito distinto, pero el adecuado tiene en cuenta el valor que reciben los clientes, los costos operativos reales y las estrategias de escalabilidad.

Tarifas basadas en el consumo

El pago por consumo se convirtió en una opción natural para la IA. Los ingresos se generan con cada llamada a la interfaz de programación de aplicaciones (API), imagen producida o gigabyte procesado. A los clientes les gusta porque les parece justo y flexible. A los proveedores les gusta porque refleja sus propios costos variables; pueden hacer un seguimiento de sus consultas e inferencias para predecir el importe de la factura informática.

Estos modelos vinculan los ingresos al consumo y facilitan la adopción a cualquier escala. Los modelos eficaces basados en el consumo incluyen medidas de protección, como niveles de uso, límites máximos o paquetes de crédito, para ofrecer un mayor control tanto a las empresas como a los clientes.

Modelos de suscripción e híbridos

Las tarifas por suscripción son muy eficaces para la IA. Los planes escalonados (p. ej., Basic, Pro, Enterprise) permiten a las empresas diferenciar las funcionalidades y pronosticar los ingresos, mientras que las suscripciones de tarifa plana pueden hacer que se cobre de menos a los usuarios intensivos y de más a los usuarios ocasionales.

Muchas empresas de IA combinan modelos en sus modelos de ingresos por suscripciones. Cobran una comisión por suscripción base para el acceso, más una facturación basada en el uso por el consumo que supere un determinado umbral. Este método híbrido permite obtener ingresos recurrentes predecibles y, al mismo tiempo, adaptarse a la demanda.

Tarifas basadas en los resultados

Algunas empresas de IA cobran por los resultados; un modelo que vincula el costo con el valor. Por ejemplo, «Fin», el agente de IA de Intercom, cobra por cada problema del cliente que se haya resuelto de forma correcta. De esta manera, los clientes solo pagan cuando el modelo funciona. Esto transfiere el riesgo de rendimiento al proveedor y refuerza la confianza del cliente.

Las tarifas basadas en los resultados funcionan cuando es fácil cuantificar el impacto; por ejemplo, si se previene el fraude, se ahorran horas o se generan clientes potenciales. Sin embargo, estas exigen transparencia y un seguimiento detallado de los datos.

Monetización directa vs. indirecta

En un principio, muchas empresas prefieren facturar de forma indirecta los costos de la IA mediante la integración de las funcionalidades de IA a los productos existentes. Según un análisis reciente de 44 empresas de software, alrededor del 60 % lanzó la IA como funcionalidades integradas, pero a medida que los costos y el valor se vuelven más claros con el tiempo, muchas migran hacia el cobro directo por consumo o funcionalidades avanzadas.

A medida que evolucionan los modelos de tarifas de la IA, es probable que haya un mejor equilibrio entre el beneficio del cliente y el costo del proveedor. Por ahora, los mejores modelos permiten a los clientes pagar en proporción a lo que ofrece la IA.

¿Cómo pueden las empresas identificar los mercados objetivo para la monetización de la IA?

Encontrar el mercado adecuado para un producto de IA comienza por comprender qué tipo de valor crea. Muchas empresas comienzan por centrarse en la tecnología y lo que puede hacer, pero es más útil saber quién se beneficiará en realidad del producto.

Encuentra un problema cuantificable

La IA con poder de permanencia resuelve problemas costosos o pesados desde el punto de vista administrativo. Los sectores que están adoptando esta tecnología con celeridad son el financiero, el comercio electrónico y la atención al cliente, que suelen manejar grandes volúmenes de datos, tareas repetitivas y resultados cuantificables.

Organiza el centro de compras

Toda empresa necesita comprender a su cliente.

Las ventas de IA empresarial suelen provenir de dos fuentes:

• Compradores empresariales: directores de operaciones (COO), directores financieros (CFO) o líderes de productos que se centran en el rendimiento y el ahorro

• Evaluadores técnicos: directores de tecnología (CTO) o científicos de datos que se centran en la confiabilidad, el cumplimiento de la normativa y la integración

Necesitas conocer sus necesidades si quieres hacer una venta. Por ejemplo, un director financiero debe justificar el gasto y un director de ingeniería debe validarlo.

Valida con pilotos

Realiza pequeños pilotos con las áreas más valiosas de tu producto. Puedes realizar un seguimiento del consumo, las renovaciones y la expansión para tener una mejor idea de su valor.

Sigue la urgencia

Los mercados se forman más rápido cuando hay una brecha en la eficiencia, como pérdidas por fraude, clientes potenciales perdidos o tiempo de inactividad. Crear una IA valiosa significa abordar los puntos débiles mediante el fortalecimiento de lo que ya funciona.

¿Cómo deben implementar las empresas estrategias efectivas de monetización de la IA?

Muchas empresas de IA fracasan porque no crearon sistemas (p. ej., facturación, informes, seguimiento del consumo) capaces de gestionar la naturaleza variable de la prestación de servicios de IA. A fin de implementar estrategias efectivas de monetización de la IA, debes considerar qué funcionará para tu empresa y tu cliente.

Comienza con lo que en realidad puedes medir

Elige una unidad de tarifas, ya sea por suscripción o basada en el consumo, que refleje cómo los clientes ven el valor y cómo supervisas los costos, como los tickets que se resolvieron, los documentos que se procesaron o las llamadas API que se realizaron. La unidad debe adaptarse al uso que las personas hacen de la IA, al tiempo que debe ser lo suficientemente estable para los equipos financieros.

Muchas empresas eligen un modelo híbrido de monetización para abordar este problema. Los paquetes de crédito o los niveles de volumen ofrecen previsibilidad al tiempo que mantienen los ingresos vinculados a la actividad.

Considera la facturación como parte del producto

No puedes monetizar la IA sin la información adecuada sobre tu empresa. Realiza un seguimiento del consumo: qué se generó, cuánto, cuándo y para quién. Debes registrar los costos en tiempo real a fin de poder ver si un mayor consumo de verdad se traduce en mayores ganancias.

Muchas empresas de IA utilizan la infraestructura existente para hacer esto en lugar de crearla ellas mismas. Stripe Billing, por ejemplo, permite a los equipos medir el consumo, gestionar los modelos de tarifas híbridos y facturar a nivel mundial.

Mantén las pruebas cerca de la venta

Los equipos de ventas y éxito del cliente necesitan datos reales. Por eso, cada conversación con un cliente debe centrarse en los resultados, como el ahorro de tiempo, el aumento de las conversiones y la reducción de errores. Mantén esos datos visibles en los dashboards o los informes.

¿A qué desafíos se enfrentan las empresas a la hora de monetizar las soluciones de IA?

A pesar de haber superado el obstáculo técnico de construir con IA, muchas empresas aún no descubrieron cómo hacer que la economía funcione.

Estos son algunos de los obstáculos con los que se encuentran las empresas cuando intentan monetizar la IA:

• Probar el retorno de la inversión (ROI): los compradores quieren resultados concretos, pero pocos proveedores publican esos datos. Esto dificulta la fijación de tarifas y la adopción.

• Gestionar los costos impredecibles: los costos de las empresas de IA suelen estar en constante cambio. Cuando se dispara el consumo, las facturas informáticas pueden superar los ingresos. Los clientes, por su parte, temen las facturas variables. Las empresas establecen límites de consumo, créditos prepagos o alertas que aporten previsibilidad a ambas partes a fin de gestionar esto.

• Impulsar la adopción: aunque los proyectos piloto tienen éxito, las implementaciones a menudo se retrasan. La integración de la IA en los flujos de trabajo diarios requiere capacitación y rediseño. Cada dolar que se gasta en la creación de un modelo puede requerir 3 dólares en gestión del cambio.

• Generar confianza y cumplir con la normativa: las decisiones de IA involucran datos, regulación y rendición de cuentas. Ofrecer transparencia sobre cómo funcionan los modelos y dónde se almacenan los datos te da una ventaja competitiva.

¿Cómo se puede medir y optimizar el éxito en la monetización de la IA?

Tras el lanzamiento, debes centrarte en la ganancia y la retención. Muchas empresas de IA corren el riesgo de escalar los costos con los ingresos cuando los costos de inferencia siguen siendo elevados o las tarifas se basan en el número de puestos en lugar de en el consumo o los resultados. Aumentar los ingresos y los costos al mismo ritmo es lo que los analistas denominan ahora la «trampa del margen de la IA».

Estas son algunas tácticas para ayudar a tu empresa a evitar esta trampa.

Mide los indicadores adecuados

Si quieres lanzar una empresa de IA rentable, necesitas información actualizada.

Crea un sistema que realice un seguimiento de los datos en tiempo real en las áreas más importantes. Estas son las siguientes:

• Combinación y crecimiento de ingresos: realiza un seguimiento de la proporción de ingresos totales provenientes de las funcionalidades de IA y la rapidez con la que crecen. Muchas empresas están descubriendo que las funcionalidades de IA representan una proporción grande y creciente de sus ingresos recurrentes anuales (ARR).

• Adopción y renovación: el valor vitalicio y la tasa de adopción del cliente indican si el producto es valioso para los clientes. Datos recientes sugieren que, con modelos de IA calibrados de forma correcta, es posible aumentar la satisfacción del cliente entre un 15 % y un 20 %, y los ingresos de la empresa entre un 5 % y un 8 %.

• Consumo y economía unitaria: supervisa cómo se escala el consumo en relación con el costo de computación para determinar si el gasto vale la pena. El margen bruto por modelo y segmento de clientes es un indicador sólido de monetización sostenible.

Utiliza los datos para ajustar las tarifas

A medida que analizas tus datos, presta atención a los patrones y ajusta los niveles, umbrales de consumo y paquetes de crédito en consecuencia. Asegúrate de hacerlo con regularidad. Las empresas que revisan las tarifas de la IA de forma trimestral, y no anual, capturan valor más rápido y mantienen mejores márgenes.

La monetización de la IA es un proceso continuo que cambia en función de lo que usan los clientes, lo que pagan, y lo que te cuesta ofrecerla.

Cómo puede ayudarte Stripe Billing

Stripe Billing te permite facturar y gestionar a los clientes como quieras, desde la simple facturación recurrente hasta el cobro por consumo y los contratos negociados por ventas. Comienza a aceptar pagos recurrentes en todo el mundo en cuestión de minutos (no se requiere programación) o crea una integración personalizada a través de la API.

Stripe Billing puede ayudarte a realizar lo siguiente:

• Ofrecer tarifas flexibles: responde a la demanda de los usuarios más rápido y con modelos de tarifas flexibles, que incluyen consumo establecido por niveles, de comisión fija más excedentes, etc. El soporte para cupones, pruebas gratuitas, prorrateos y complementos está incorporado.

• Expandirte a nivel mundial: aumenta la conversión al ofrecer los métodos de pago preferidos de los clientes. Stripe admite más de 100 métodos de pago locales y más de 130 monedas.

• Aumentar ingresos y reducir la pérdida de clientes: mejora la captura de ingresos y reduce la pérdida involuntaria de clientes con Smart Retries y automatizaciones de flujos de trabajo de recuperación. Las herramientas de recuperación de Stripe ayudaron a los usuarios a recuperar más de 6500 millones de dólares en ingresos en 2024.

• Incrementar eficiencia: utiliza las herramientas modulares de impuesto, informes de ingresos y datos de Stripe para consolidar varios sistemas de ingresos en uno. Se integra fácilmente con software de terceros.

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