Casi 9 de cada 10 empresas utilizan actualmente la inteligencia artificial (IA) en alguna parte de sus operaciones, pero la mayoría se encuentra todavía en fase experimental o piloto. Los modelos de ingresos funcionan, pero los márgenes no. El alto coste de la informática, el consumo variable y la demanda impredecible suponen un desafío para obtener ingresos fiables. La solución no es una única métrica o modelo de precios, sino más bien una estrategia que vincule la funcionalidad técnica con resultados empresariales medibles.

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

Esto es lo que encontrarás en 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 eficaces 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 de los modelos, la automatización o los conocimientos en algo que los clientes valoran lo suficiente como para pagar por ello. Muchas empresas están incorporando la IA, pero pocas han descubierto cómo convertir esa inversión en una actividad que realmente genere beneficios. Los inversores y los ejecutivos buscan ahora rentabilidad por encima de la sofisticación de los modelos.

Desarrollar con IA no es barato ni predecible: los modelos requieren una enorme potencia de cálculo, y su formación, ajuste y funcionamiento 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 coste directo. Por eso, solo el 58 % de las empresas con funciones de IA han encontrado una forma viable de monetizarlas.

La monetización es la forma en que las empresas demuestran que la IA ofrece algo más que novedad: que hace que algo sea más rápido, más inteligente o más eficiente, y que 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 ejecutar supone un desafío único. Cada modelo de monetización tiene un propósito distinto, pero el adecuado tiene en cuenta el valor para el cliente, los costes operativos reales y las estrategias de escalabilidad.

Tarifas basadas en el consumo

El pago por uso se ha convertido en algo natural para la IA. Los Beneficios se generan con cada llamada a la interfaz de programación de aplicaciones (API), cada imagen producida o cada gigabyte procesado. A los clientes les gusta porque les parece justo y flexible. A los proveedores les gusta porque refleja sus propios costes variables; pueden realizar un seguimiento de sus consultas e inferencias para predecir el importe de su factura informática.

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

Suscripción y modelos híbridos

Los precios de suscripción son muy eficaces para la IA. Los planes por niveles (por ejemplo, Básico, Pro, Enterprise) permiten a las empresas diferenciar las funciones y prever los ingresos, mientras que las suscripciones de tarifa plana pueden cobrar de menos a los usuarios intensivos y de más a los usuarios ocasionales.

Muchas empresas de IA combinan modelos para sus modelos de ingresos por suscripción. Cobran una comisión de suscripción básica por el acceso, más una facturación basada en el consumo 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 resultados

Algunas empresas de IA cobran por los resultados, un modelo que vincula el coste con el valor. Por ejemplo, el agente de IA «Fin» de Intercom cobra por cada incidencia de cliente resuelta con éxito. De esta forma, los clientes solo pagan cuando el modelo funciona. Esto traslada el riesgo del rendimiento al proveedor y refuerza la confianza del cliente.

La fijación de precios basada en los resultados funciona cuando el impacto es fácil de cuantificar, como por ejemplo si se previene el fraude, se ahorran horas o se generan clientes potenciales. Pero exige transparencia y un seguimiento exhaustivo de los datos.

Monetización directa frente a indirecta

Inicialmente, muchas empresas prefieren facturar indirectamente los costes de la IA incluyendo funciones de IA en los productos existentes. Un análisis reciente de 44 empresas de software reveló que alrededor del 60 % lanzó la IA como funciones incluidas. Sin embargo, a medida que los costes y el valor se van aclarando con el tiempo, muchas migran hacia el cobro directo por el consumo o las funciones avanzadas.

A medida que evolucionan los modelos de precios de la IA, es probable que se alcance un mejor equilibrio entre los beneficios para el cliente y los costes para el 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 en lo que puede hacer, pero es más útil saber quién se beneficiará realmente del producto.

Encuentra un problema medible

La IA con capacidad de resistencia resuelve problemas costosos o administrativamente pesados. Los sectores que están adoptando rápidamente esta tecnología son las finanzas, el e-commerce y la atención al cliente, que a menudo manejan grandes volúmenes de datos, tareas repetitivas y resultados medibles.

Identifica 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 responsables de producto que se centran en el rendimiento y el ahorro

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

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

Valida con pilotos

Realiza pequeñas pruebas piloto 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 rápidamente cuando hay una brecha en la eficiencia, como pérdidas por fraude, oportunidades perdidas o tiempo de inactividad. Crear una IA valiosa significa abordar los puntos débiles reforzando lo que ya funciona.

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

Muchas empresas de IA fracasan porque no han creado sistemas (por ejemplo, de facturación, generación de informes o seguimiento del consumo) capaces de gestionar la naturaleza variable de la prestación de servicios de IA. Para implementar estrategias eficaces de monetización de la IA, es necesario tener en cuenta qué es lo que funcionará mejor para tu empresa y tus clientes.

Empieza con lo que realmente puedes medir

Elije una unidad de precios, ya sea por suscripción o basada en el consumo, que refleje cómo los clientes perciben el valor y cómo realizas el seguimiento de los costes, como los tickets resueltos, los documentos procesados o las llamadas a la API realizadas. La unidad debe ajustarse al uso que las personas hacen de la IA, al tiempo que debe ser lo suficientemente estable para los equipos financieros.

Muchas empresas optan por un modelo de monetización híbrido para abordar esta cuestión. Los paquetes de crédito o los niveles de volumen proporcionan previsibilidad al tiempo que mantienen los ingresos vinculados a la actividad.

Trata la facturación como parte del producto

No puedes monetizar la IA sin la información adecuada sobre tu empresa. Realiza un seguimiento de tu consumo: qué se generó, cuánto, cuándo y para quién. Es importante registrar los costes en tiempo real para poder ver si un mayor uso se traduce realmente en más beneficios.

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

Mantén las pruebas cerca de la venta

Los equipos de ventas y de éxito del cliente necesitan datos reales. Por eso, todas las conversaciones con los clientes deben centrarse en los resultados, como el ahorro de tiempo, el aumento de las conversiones y la reducción de errores. Mantén esos datos visibles a través de Dashboards o informes.

What challenges do businesses face when monetizing AI solutions?

Despite clearing the technical hurdle of building with AI, many companies still haven’t figured out how to make the economics work.

Here are some of the obstacles businesses run into when trying to monetize AI:

• Proving return on investment (ROI): Buyers want concrete outcomes, yet few providers publish that data. This makes pricing and adoption difficult.

• Managing unpredictable costs: AI business costs are often in flux. When usage spikes, compute bills can outpace revenue. Customers, meanwhile, fear variable invoices. Companies manage this by setting usage caps, prepaid credits, or alerts that bring predictability to both sides.

• Driving adoption: Although pilots succeed, rollouts often lag. Integrating AI into daily workflows takes training and redesign. Every $1 spent on building a model can require $3 on change management.

• Building trust and compliance: AI decisions involve data, regulation, and accountability. Offering transparency on how models work and where data lives gives you a competitive advantage.

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

Tras el lanzamiento, debe centrarse en los beneficios y la retención. Muchas empresas de IA corren el riesgo de escalar los costes con los ingresos cuando los costes de inferencia siguen siendo elevados o los precios se basan en el número de usuarios en lugar de en el consumo o los resultados. Escalar los ingresos y los costes 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 rentable de IA, necesitas información actualizada.

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

• Combinación y crecimiento de los ingresos: realiza un seguimiento de la proporción de los ingresos totales que provienen de las funciones de IA y de la rapidez con la que están creciendo. Muchas empresas están descubriendo que las funciones de IA representan una parte importante y creciente de sus ingresos recurrentes anuales (ARR).

• Adopción y renovación: el valor vitalicio (del cliente) (CLTV) y la tasa de adhesión le indican si el producto es valioso para los clientes. Los datos recientes sugieren que, con modelos de IA debidamente calibrados, es posible aumentar la satisfacción del cliente entre un 15 % y un 20 % y los ingresos empresariales entre un 5 % y un 8 %.

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

Utiliza los datos para refinar los precios

A medida que analizas tus datos, presta atención a los patrones y ajusta los niveles, los umbrales de consumo y los paquetes de crédito según corresponda. Asegúrate de hacerlo con regularidad. Las empresas que revisan los precios de la IA trimestralmente, en lugar de anualmente, capturan valor más rápidamente y mantienen márgenes más saludables.

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

Cómo puede ayudarte Stripe Billing

Stripe Billing te permite facturar y gestionar clientes como quieras, desde facturación recurrente simple hasta facturación basada en el consumo y contratos negociados de ventas. Empieza a aceptar pagos recurrentes internacionales en cuestión de minutos, sin programación requerida, o crea una integración personalizada usando la API.

Esto es lo que puedes conseguir con Stripe Billing:

• ** Ofrecer tarifas flexibles:** responde a las necesidades de tus usuarios más rápido con modelos de tarifas flexibles, como las tarifas basadas en el consumo, por niveles, tarifas planas con cargos por consumo adicional, etc. Además, es compatible con cupones, pruebas gratuitas, prorratas y extensiones de forma nativa.

• Expandirte internacionalmente: aumenta la conversión ofreciendo los métodos de pago preferidos por tus clientes. Stripe es compatible con más de 100 métodos de pago locales y más de 130 divisas.

• Aumentar los ingresos y reducir el abandono: mejora la captación de ingresos y reduce las bajas involuntarias con Smart Retries y las automatizaciones en los procesos de recuperación. Las herramientas de recuperación de Stripe ayudaron a los usuarios a recuperar más de 6500 millones de dólares en ingresos en 2024.

• Aumentar la eficiencia: centraliza la gestión fiscal, los informes de ingresos y el análisis de los datos de Stripe en una sola plataforma con nuestras herramientas modulares. Además, podrás integrar fácilmente otro software de terceros.

Conoce todos los detalles sobre Stripe Billing o crea una cuenta gratuita.