Dale Hopkinson
Director sénior de producto
Al igual que el software revolucionó sectores enteros con la transformación digital, la inteligencia artificial (IA) promete remodelar todos los mercados. Sin embargo, a diferencia de los primeros días del boom del software y del SaaS, las empresas de hoy saben que necesitan dar prioridad a la responsabilidad financiera desde el principio.
El desarrollo de la IA conlleva una importante carga económica, desde la implantación inicial hasta las operaciones en curso. La presión de los altos ejecutivos y los inversores por obtener una rentabilidad (ROI) medible es cada vez mayor. Al mismo tiempo, solo el 58 % de las empresas que han lanzado productos o funciones de IA está monetizando la IA.
La monetización eficaz de la IA requiere una estrategia sólida y los sistemas de monetización adecuados. Solo entonces podrán las empresas obtener nuevas fuentes de ingresos de la IA y acelerar la rentabilidad.
La dinámica de costes de la IA es intrínsecamente difícil
En cambio, los modelos tradicionales de software y SaaS tienden a escalar de forma eficiente. A medida que aumenta el número de usuarios, los ingresos suelen crecer proporcionalmente. Con la IA, esta suposición es menos cierta.
La IA requiere importantes inversiones en investigación, personal cualificado y la infraestructura técnica necesaria para mantener su funcionamiento. Por término medio, las empresas que invierten en IA incurren en un 20 % más de gastos en I+D. Además, los productos de inteligencia artificial presentan un dilema único: su uso está ligado a unos costes incrementales sustanciales, ya que cuanto más se utiliza el producto de inteligencia artificial, mayores son los gastos operativos.
Comprender los costes de la IA pone de relieve por qué es tan importante contar con una estrategia de monetización de la IA bien definida.
Factores de coste ocultos en la IA
Costes de computación
El desarrollo de IA a menudo requiere una inversión significativa en hardware de computación de gama alta, como GPU y TPU, que son esenciales para entrenar modelos complejos de aprendizaje automático. Aunque esto se tenga en cuenta, habrá costes continuos asociados a servicios en la nube como AWS, Azure o Google Cloud Platform.
Costes de adquisición de datos
Obtener conjuntos de datos relevantes y de alta calidad para la formación en aprendizaje automático puede resultar caro, tanto si necesita comprar acceso a datos etiquetados como dedicar recursos al etiquetado de datos interno. Bloomberg, por ejemplo, invirtió más de 10 millones de dólares para desarrollar un modelo de lenguaje grande (LLM, «Large Language Model») adaptado a las tareas financieras y basado en datos propios y de terceros.
Costes de optimización de modelos
Se trata de un gran coste inicial y continuo necesario para garantizar que los modelos que se utilizan ofrecen el rendimiento esperado. El coste está asociado a la mejora de la precisión de las respuestas, el entrenamiento y el ajuste de los modelos.
Licencia de grandes modelos lingüísticos (LLM)
Utilizar las funcionalidades existentes, como los modelos GPT de OpenAI, puede resultar costoso. Los mayores GPT fijan todos sus precios según un modelo de consumo, lo que conduce a la paradoja de los ingresos: cuanto mayor es la adopción por parte de los usuarios, más debe pagar la empresa.
Cumplimiento normativo
Las normativas emergentes, como la Ley de IA de la UE, imponen costes adicionales a los proveedores de IA para garantizar su cumplimiento. Estas normativas exigen que las empresas apliquen sólidos sistemas de gestión de riesgos, medidas de transparencia y directrices éticas. Además, el panorama normativo en torno a la IA sigue evolucionando. Cumplir la normativa exige asesoramiento jurídico permanente y ajustes en el producto.
Teniendo en cuenta estos costes, es fundamental contar con una sólida estrategia de monetización para compensar los gastos y generar ingresos que puedan reinvertirse en la innovación de la IA. Este planteamiento garantiza un crecimiento rentable a largo plazo.
Las 4 pés esenciales para la monetización de la IA
¿Tiene dificultades para rentabilizar sus funciones u ofertas de IA? Thales y Simon-Kucher se unen para presentar una guía paso a paso para monetizar la IA.
Convierta las inversiones en IA en beneficios
Las estrategias creativas de fijación de precios y empaquetado pueden ayudarlo a superar las complejidades de los costes de la IA
Cuando surgió SaaS, la toma de decisiones se diseñó para impulsar el hipercrecimiento, a menudo a expensas de la rentabilidad inmediata. Una empresa tras otra trastocaba el mercado, creaba nuevas categorías y captaba cuota de mercado, con inversores dispuestos a financiar costes elevados. La monetización, incluidos los precios y el empaquetado, se pasó por alto en gran medida.
En cambio, lo que está ocurriendo con la IA refleja una maduración de la industria tecnológica. Antes había que centrarse en cómo monetizar la IA y conseguir un retorno de la inversión. Las empresas de éxito se vuelven creativas con los precios y el empaquetado para convertir las inversiones en beneficios. Diseñan intencionadamente opciones que reflejan las necesidades de los clientes, sus pautas de uso y su disposición a pagar.
Aún no existe una norma de monetización probada para la IA. La monetización de la IA es un proceso en evolución que requiere adaptabilidad.
Según un informe de Emergence, una importante empresa de capital riesgo, estos son los principales modelos de fijación de precios en el mercado de la IA:
Modelos de precios favorecidos en la IA
Cómo encontrar un modelo de precios que funcione para su salida al mercado de la IA
Profundicemos en los detalles de la búsqueda y aplicación de modelos de fijación de precios basados en IA.
El primer paso es identificar la métrica adecuada para anclar su estrategia de fijación de precios de IA.
Las principales métricas de precios son:
- Métricas estáticas
- Métricas de uso
- Métricas de resultados
Una vez identificada una métrica viable, puede asociarse a un modelo de fijación de precios adecuado. Es importante comprender las implicaciones empresariales de cada marco de fijación de precios. Eche un vistazo a nuestra guía. Verá que algunas métricas son más sencillas de medir, pero producen menos beneficios, mientras que otras pueden proporcionar mayor estabilidad, pero no captan con precisión la disposición a pagar de los clientes. Si evalúa detenidamente cada uno de estos elementos, podrá seleccionar el enfoque de fijación de precios de la IA que mejor se adapte a sus objetivos empresariales generales.
Elegir un modelo de fijación de precios para la IA
1. Métricas estáticas
Modelo de tarifa plana para la IA
La fijación de precios se vincula a una unidad de medida única y estática, como por usuario (puesto), por conjunto de funciones o número de instancias de instalación. Las tarifas planas suelen venderse a través de los clásicos niveles de suscripción. Por ejemplo, puede comprar acceso para un usuario con funciones limitadas, para 10 usuarios con más funciones y para 100 usuarios con todas las funciones.
Al mismo tiempo, los puestos de usuario y las funciones no tienen por qué estar agrupados. Algunos proveedores de IA ofrecen modelos más flexibles en los que los clientes pueden elegir un nivel de suscripción y añadir puestos de usuario según sus necesidades. Por ejemplo, un equipo pequeño puede necesitar funciones de alto nivel, pero solo para un puñado de usuarios, o una organización más grande puede necesitar funciones básicas para muchos usuarios. Al desvincular los puestos de los niveles de funciones, los proveedores pueden utilizar precios estáticos para satisfacer una gama más amplia de necesidades de los clientes y captar potencialmente más segmentos de mercado.
2. Métricas de uso
Modelo de precios de consumo para la IA
Este modelo cobra a los clientes en función del uso que hagan del servicio de IA, como el número de llamadas a la API, la cantidad de datos procesados o los recursos informáticos consumidos. La fijación de precios basada en el uso permite a las empresas ajustar los costes al uso real, lo que es especialmente importante para la fijación de precios de IA porque es probable que sus costes aumenten con el consumo.
Este modelo funciona a partir de dos conceptos básicos: tokens y medición del uso. Los usuarios compran tokens por adelantado y los consumen a medida que interactúan con diferentes funcionalidades de la IA. El contador de uso registra el número de tokens consumidos por cada cliente a lo largo del tiempo. Cuando los clientes agotan sus tokens, pueden comprar más. Esto proporciona a los vendedores un flujo de ingresos recurrente sin presionar indebidamente a los clientes para que compren grandes volúmenes por adelantado.
Hasta ahora, los precios basados en el consumo tenían dificultades para penetrar realmente en el mercado. Pero las dinámicas de costes únicas y la necesidad de monetizar la IA podrían empujar la tarificación por consumo por encima del punto de inflexión. El consumo resuelve el principal problema de la rentabilidad de la IA, que es que el éxito (medido por la adopción de los usuarios) crea una carga de costes para el vendedor. Los modelos de consumo ofrecen una solución: al cobrar en función del uso, los proveedores pueden asegurarse de que se los compensa por el valor que aporta su IA, evitando un supuesto en el que los altos costes erosionen la rentabilidad.
3. Métricas de resultados
Modelos de fijación de precios basados en el valor/resultado para la IA
Mediante el uso de métricas basadas en resultados o en el valor, los cargos se basan en un resultado obtenido mediante el uso de la solución de IA, como el ahorro de costes, el aumento de los ingresos o la mejora de la eficiencia. Este modelo alinea la IA con el éxito del cliente. Pero su aplicación y medición pueden resultar complejas.
Para implantar la fijación de precios por valor, es necesario medir las métricas de rendimiento y calcular el valor. Conviene cuantificar indicadores, como el aumento de los ingresos, el ahorro de costes o la mejora de la productividad, acordados por ambas partes desde el principio.
Después de medir la mejora del rendimiento, necesita un método para traducir estas mejoras de rendimiento en términos monetarios. Puede ser un porcentaje del valor creado o una tarifa fija vinculada a umbrales de resultados específicos. Las revisiones y ajustes periódicos de los resultados suelen formar parte de este modelo para garantizar una tarificación justa a medida que los resultados cambian con el tiempo.
Este modelo es una de las formas más complejas y creativas de fijar el precio de un producto, y durante mucho tiempo se ha considerado poco realista. Pero como los productos de IA prometen aportar un cambio transformador a los usuarios, esto podría ser una oportunidad para reconsiderar los precios basados en el valor/resultado.
El movimiento constante de la IA exige flexibilidad de precios
La tecnología de IA se está desarrollando a un ritmo tan rápido que es probable que cambie la forma en que se fijan los precios y los empaquetado hoy en día. He aquí por qué la agilidad es especialmente crucial para la evolución de las estrategias de monetización de la IA:
- Propuesta de valor incierta: el valor de la IA reside a menudo en su capacidad para optimizar procesos y generar eficiencias que pueden ser difíciles de cuantificar inicialmente. Un modelo flexible permite ajustar los precios a medida que se conoce el valor real del componente de IA.
- Diversas necesidades de los clientes: los clientes B2B tienen necesidades y presupuestos variados. Un enfoque flexible le permite adaptar su oferta a diferentes segmentos de clientes, maximizando el alcance y el potencial de ingresos.
- Rápida evolución de la IA: el panorama de la IA evoluciona constantemente. Un modelo flexible le permite adaptar sus precios y empaquetado para seguir el ritmo de las nuevas funcionalidades y casos de uso.
Las empresas deben planificar sus operaciones de fijación de precios dando prioridad a la flexibilidad, sabiendo que cualquier métrica de precios que decidan monetizar podría cambiar en el futuro.
Operacionalización de los modelos de fijación de precios de la IA
Herramientas y procesos para hacer operativa la monetización de la IA
Hemos demostrado la importancia de una sólida estrategia de monetización de la IA para generar rentabilidad rápidamente. También hemos explorado varios modelos de fijación de precios y hemos debatido cómo navegar por el cambiante panorama de la IA exige agilidad.
Pasemos ahora a las herramientas y procesos para poner en marcha su estrategia de monetización de la IA. Muchas empresas caen en la trampa de pensar que pueden utilizar sistemas empresariales como la facturación, los CRM y las plataformas de gestión de acceso para componer la monetización. Pero esas plataformas tienen sus propios puntos fuertes, desconectados de la monetización. Con el sector de la IA tan centrado en la rentabilidad, es más importante que nunca reunir la pila tecnológica correcta que respalde todas las operaciones, incluida la monetización. Por lo tanto, le recomendamos encarecidamente que establezca un centro de monetización cuyo núcleo sean las funcionalidades de concesión de licencias y derechos. Una plataforma de este tipo le permitirá controlar el acceso de los usuarios, implantar modelos de precios flexibles y automatizar los flujos de trabajo, todo ello con el objetivo de convertir su inversión en IA en una potente fuente de ingresos.
Aquí tiene un desglose de los puntos fuertes y las limitaciones de cada uno de los sistemas principales de la pila tecnológica de su empresa.
Plataforma de facturación
- Puntos fuertes: agiliza la facturación y el cobro de los pagos, garantizando la fluidez de las transacciones financieras.
- Limitaciones: se centra principalmente en el procesamiento de pagos, no gestiona el acceso a funciones ni la experiencia de usuario vinculada a diferentes modelos de precios.
CRM
- Puntos fuertes: gestiona las interacciones y relaciones con los clientes, ayuda a identificar oportunidades de venta cruzada y de aumento de ventas.
- Limitaciones: no controla el acceso a las funciones ni los modelos de precios, lo que dificulta vincular directamente las actividades de CRM al crecimiento de los ingresos.
Sistemas de gestión de accesos
- Puntos fuertes: proporciona un nivel básico de control sobre el acceso de los usuarios, garantizando que solo puedan acceder a las funcionalidades autorizadas.
- Limitaciones: los sistemas de gestión de acceso no están diseñados para resolver casos de uso en los que el acceso a productos y funciones (SKU) está automatizado desde un ERP/CPQ/sistema de facturación.
Sistema propio
- Puntos fuertes: a menudo se considera la forma más fácil de empezar. No depende de un proveedor externo y puede crear exactamente lo que necesita para sus casos de uso.
- Limitaciones: los requisitos del sistema se disparan rápidamente, lo que exige una inversión importante en desarrollo y mantenimiento.
Centro de monetización con licencias y derechos
- Control de acceso a las funciones: los derechos permiten definir niveles de acceso precisos para cada nivel de precios. Esto le permite ofrecer niveles de productos adaptados a la disposición a pagar del cliente e incentiva a los clientes a elegir niveles superiores.
- Modelos de licencia dinámicos: crea flexibilidad para implantar modelos de precios, incluidos planes de suscripción, precios escalonados y modelos de facturación basados en el uso.
- Flujos de trabajo automatizados: proporciona una única fuente de verdad a partir de la cual se puede hacer operativo el aprovisionamiento de usuarios y la base de la facturación.
- Información basada en datos: proporciona datos valiosos sobre el uso de las funciones y el comportamiento de los clientes, lo que ayuda a identificar oportunidades de venta de actualizaciones y ventas adicionales y cruzadas, así como a optimizar los modelos de precios y trazar el desarrollo de nuevas funciones.
Una plataforma de monetización con derechos va más allá del mero procesamiento de pagos (facturación) o la gestión de las relaciones con los clientes (CRM). Proporciona las herramientas necesarias para controlar directamente el acceso a productos y funciones, implantar modelos de precios flexibles y automatizar los flujos de trabajo que generan ingresos.
Sentinel es la solución líder del mercado para la monetización del software de IA
Sentinel es pionera en la monetización de la IA, con una trayectoria demostrada de ayuda a empresas líderes en IA como Lunit AI, que crea IA para la detección del cáncer, y Alchera, líder en tecnología de reconocimiento facial, a proteger y rentabilizar sus innovaciones.
Sentinel proporciona una plataforma de monetización de software para AI que le permite operacionalizar cualquier modelo de precios con tecnología de licencias y automatiza el proceso de pedido de software del suministro de otros cambios a lo largo del ciclo de vida de la suscripción. Este flujo de trabajo garantiza un proceso estándar desde el pedido hasta la entrega del software, en el que los usuarios solo tienen acceso a las funciones, productos y servicios por los que han pagado. La tecnología de protección de Sentinel garantiza que solo los usuarios autorizados puedan desbloquear el acceso, maximizando la seguridad y evitando el uso excesivo, el uso insuficiente e incluso la piratería.
Gestionar los derechos de forma centralizada y con una única fuente de verdad crea una visibilidad clara de cómo utilizan sus clientes sus compras. Este conjunto único de datos es una fuente de oportunidades de ingresos que impulsa su estrategia de ventas cruzadas y ascendentes. Esto añade otra capa de monetización para ofrecer un fuerte retorno de sus inversiones en IA.
