Acertar con la monetización de IA se ha convertido en un requisito previo tanto para empresas de software ya establecidas como nativas de IA. Ambas se enfrentan a la mejor manera de medir el consumo, gestionar los costes y establecer precios que tengan sentido para los clientes al tiempo que sigan siendo sostenibles para las empresas. También están resolviendo cómo hacer evolucionar su infraestructura de monetización para respaldar cómo está cambiando su estrategia de precios.
La creencia popular sobre si debes crear o comprar tu software de empresa es bastante simple: si intentas solucionar un problema que es fundamental para tu producto y puede resultar un diferenciador, créalo tú mismo. Si intentas solucionar un problema que no tiene nada que ver con tu producto principal, compra una herramienta y sigue adelante.
Pero, en la era de la IA, la infraestructura de monetización no encaja bien en ninguno de estos dos extremos. La fijación de precios se ha convertido en una parte fundamental del diseño de los productos: da forma a cómo se crean los productos, cómo se lanzan al mercado y cómo los utilizan los clientes y obtienen valor de ellos. En la actualidad, las empresas publican actualizaciones de precios con la misma rapidez con la que publican nuevas funcionalidades, y el ritmo de ambas se está acelerando.
Es difícil argumentar que crear y mantener una solución de facturación desde cero es algo «fundamental» para la oferta de una empresa de IA o el uso más efectivo de los escasos recursos de ingeniería. Al mismo tiempo, encontrar herramientas existentes lo suficientemente flexibles para adaptarse a este ritmo puede suponer un desafío.
Cada vez más, las empresas que se enfrentan a la cuestión de «crear frente a comprar» eligen una tercera opción, híbrida. Están elevando la fijación de precios a una función de producto estratégica y asignando los recursos de ingeniería necesarios para gestionarla. Pero no están creando la pila desde cero: están eligiendo una infraestructura flexible y componible que les permite mantener a su equipo centrado en las decisiones que importan.
Aquí tienes dos situaciones comunes que hemos visto a medida que las empresas evalúan cómo enfocar su infraestructura de precios y cómo se manifiesta este enfoque híbrido en la vida real.
La fijación de precios desajustada empuja a las startups a actuar con rapidez
Las empresas de IA pueden equivocarse al fijar los precios de dos formas fundamentales: fijando precios por debajo del coste de prestar su servicio o no monetizando por completo el valor que reciben los clientes. Hemos trabajado con empresas en ambas situaciones:
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Chipp.ai, que ayuda a las empresas a crear y poner en marcha agentes de IA personalizados, fijó inicialmente el precio de su servicio en un modelo tradicional de suscripción de SaaS: 29 $ al mes. Pero los clientes generaban de forma habitual unos costes de consumo que superaban con creces lo que pagaban (un usuario generó 4000 $ en costes de tokens en tan solo un mes). La fijación de precios de Chipp se convirtió en un riesgo. |
Clay, que proporciona software de inteligencia de ventas, inicialmente también fijaba sus precios sobre un modelo de suscripción tradicional. Sin embargo, los clientes obtenían un valor desmesurado: antes de unirse a Clay, Everett Berry, ahora responsable de ingeniería de la estrategia de lanzamiento de la empresa, afirmó que cerraba acuerdos de 80.000 $ de forma habitual utilizando una suscripción de 300 $ al mes. |
Estos desajustes en la fijación de precios pueden ser especialmente problemáticos para las startups en las primeras etapas, donde la financiación inicial es muy valiosa y un usuario avanzado rebelde puede erosionarla rápidamente. Al mismo tiempo, los recursos de ingeniería son especialmente limitados y las correcciones de precios pueden ir en detrimento de los lanzamientos de productos.
Comprar una infraestructura básica de facturación ayudó a Chipp a actuar con la velocidad necesaria para su etapa de empresa y de producto, pero eso no significa que relegaran la fijación de precios a una función de back-office. Siguieron diseñando su estructura de precios personalizada, evaluaron detenidamente qué márgenes cobrar por los tokens y conservaron la flexibilidad para realizar más iteraciones en el futuro.
A medida que las herramientas de codificación de IA se vuelven más sofisticadas, crear una pila de facturación de principio a fin puede parecer más viable, incluso para empresas en una etapa muy inicial. Si un ingeniero puede codificar de manera instintiva una solución, tampoco se está alejando a tanta gente del producto principal. Sin embargo, el mantenimiento y la adaptabilidad en el futuro siguen siendo cuestiones pendientes para este tipo de sistemas. Puede que sea más fácil crear un sistema de facturación que funcione para las circunstancias actuales de una empresa, pero crear algo flexible y que requiera poco mantenimiento a largo plazo sigue siendo todo un desafío.
Cuando las empresas crecen y son más complejas con el tiempo, la infraestructura de facturación y los recursos de ingeniería se resienten
Muchas empresas pasan de suscripciones sencillas a alguna forma de facturación basada en el consumo para resolver los tipos de fijación de precios errónea descritos anteriormente. En una encuesta de 2025 a aproximadamente 2000 empresas de todo el mundo se descubrió que el 92 % de las empresas de IA con modelos de facturación basada en el consumo había cambiado su modelo de precios al menos una vez desde que lo lanzó. Elena Verna, responsable de crecimiento en Lovable, recuerda haber realizado 10 actualizaciones de precios tan solo en su primer año en la empresa.
Esto significa que acertar con tu sistema de precios una sola vez no es suficiente. Las empresas necesitan una infraestructura que sea capaz de evolucionar a medida que crecen y lanzan nuevos productos. Retell AI, que vende agentes de soporte de IA, se lanzó inicialmente con un sistema propio para hacer un seguimiento de las variables que necesitaban para enviar facturas precisas. Pero, a medida que crecían, ese enfoque se volvió rápidamente inviable: su equipo de 16 personas pasaba demasiado tiempo gestionando facturas, mientras que los errores en estas socavaban la confianza de los clientes y la falta de facturación automática se traducía en altos índices de pagos no efectuados.
Adquirir la infraestructura básica adecuada, como hizo Retell con el tiempo, puede hacer posible que un pequeño equipo de facturación gestione las necesidades de una empresa de rápido crecimiento. ElevenLabs, que ha emprendido una rápida expansión tanto de su presencia geográfica como de su línea de productos, ha logrado llevar a cabo esto en Stripe con tan solo un ingeniero de facturación.
ElevenLabs no externalizó la monetización ni la trató como algo secundario respecto a su estrategia de producto. Iteró de manera continuada su producto y lanzó nuevos modelos de monetización en conjunto, entre los que se incluía un nuevo modelo de créditos basado en el consumo que cobra según el número exacto de tokens de IA consumidos.
Al mismo tiempo, desarrolló su producto sobre una infraestructura que absorbió parte de la complejidad que supone escalar rápidamente: un motor fiscal integrado para admitir nuevas zonas geográficas, herramientas de análisis integradas para analizar el rendimiento y un motor de reconocimiento de ingresos para gestionar la contabilidad de ejercicio. Esta base evitó que pequeños cambios en los precios se convirtieran en proyectos de ingeniería a gran escala. El tiempo del equipo de ingeniería se destinó a respaldar las decisiones de fijación de precios exclusivas de su producto, y no a reinventar la facturación y el cobro de pagos.
Cómo pueden ayudar Stripe y Metronome
La infraestructura básica de facturación no está pensada para convertir la fijación de precios en una función de back-office. Está pensada para ayudar a las empresas a maximizar el impacto de sus recursos de ingeniería garantizando que se asignen a los precios y las funcionalidades de producto que realmente marcan la diferencia.
Stripe proporciona la infraestructura de monetización más completa del mercado, para que puedas cobrar y gestionar a los clientes como quieras, a la vez que recaudas y recuperas más ingresos, automatizas los flujos de trabajo y aceptas pagos en todo el mundo.
Independientemente de que estés empezando, escalando o transformando tu modelo de monetización, todas las necesidades están cubiertas: Stripe Billing impulsa las suscripciones y los ingresos recurrentes, mientras que Metronome, un producto de Stripe, impulsa los modelos de precios centrados en el consumo y los modelos híbridos, así como los contratos orientados a las ventas, todo ello en una plataforma unificada con soporte nativo para los pagos, la facturación, los impuestos y el reconocimiento de ingresos.
Si te gustaría comentar tu estrategia de precios y la infraestructura necesaria para respaldarla, ponte en contacto con nuestro equipo.
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