Cómo rentabilizar la IA generativa: productividad frente a precio
Las empresas pueden ganar dinero con la IA generativa de distintas formas. Los usuarios de la tecnología pueden encontrar la manera de mejorar la productividad con la IA. Las empresas que suministran la tecnología a esos usuarios —las «plataformas»— se beneficiarán si son capaces de ofrecer unos precios favorables. Y los proveedores de la infraestructura básica venden el hardware necesario para poner en funcionamiento la tecnología. Esas vías de rentabilización están estrechamente relacionadas.
El mercado ha identificado rápidamente a los ganadores entre los que suministran la infraestructura básica, como se ha visto este año con NVIDIA, que fabrica unidades de procesamiento gráfico (GPU) esenciales para la IA. Sin embargo, las estrategias ganadoras entre las distintas plataformas y usuarios resultan mucho menos visibles, aunque empezamos a ver que esas empresas adoptan diferentes enfoques para convertir el aumento de la productividad en beneficios.
Algunas empresas prevén que la IA podría mejorar la productividad entre un 20% y un 30%. Aunque ha habido algunos casos destacados en los que se ha optado por despedir a parte de las plantillas, son muchas más las empresas que se han centrado en incrementar la productividad con el mismo personal. Por ejemplo, la IA podría realizar numerosas tareas menores, pero que requieren mucho tiempo, liberando así a los profesionales para aportar más valor a sus empresas.
Conseguir un aumento de la productividad dependerá del coste de la tecnología. Por ejemplo, la propuesta de valor para una empresa que desee mejorar un 25% la productividad de un empleado que gana 100.000 USD al año será muy distinta si la tecnología de IA para ese trabajador cuesta 5.000 USD o 20.000 USD. En consecuencia, en esta etapa de evolución tecnológica muchos inversores centran su atención en el modo en que los proveedores de IA fijarán el precio de la tecnología.
En el caso de las plataformas de IA, encontrar el precio adecuado depende en parte del coste de la infraestructura de computación. La tecnología basada en IA es muy cara, ya que el suministro de infraestructura crítica, como las GPU, sigue siendo extremadamente escaso. Por ello, los proveedores de IA deben lograr un equilibrio entre las expectativas de productividad para sus clientes y los costes que deben asumir para prestarles ese servicio.
Tres estrategias principales de fijación de precios
Aunque la comercialización de la IA todavía está en pañales, ya se perciben tres estrategias principales de fijación de precios. Entender la dinámica de dichas estrategias puede ayudar a los inversores a analizar si los distintos tipos de empresas lograrán beneficiarse de la tecnología.
Suscripciones: Las empresas que puedan integrar características de IA para mejorar los productos existentes tendrán acceso inmediato a una base de clientes potencialmente lucrativa. Microsoft ya lo está poniendo en práctica cobrando una tarifa de 30 USD por usuario/mes con un servicio llamado Copilot, que incorpora capacidades de IA a aplicaciones de Microsoft 365. Algunos inversores preveían un precio mucho más reducido. ¿Por qué Microsoft ha decidido aplicar una tarifa más alta de lo esperado? ¿Estaban los clientes dispuestos a pagar más porque la mejora de la productividad superaba ya las expectativas? ¿O acaso la tecnología resultaba más cara para Microsoft de lo que la empresa había previsto? Es muy pronto para saberlo, pero puede que se deba a ambas cosas. Google está siguiendo un camino similar y recientemente ha anunciado que cobrará 30 USD por usuario/mes para su servicio Duet IA en las aplicaciones G Suite para empresas.
A la carta: A medida que aumente el número de empresas que adoptan tecnologías de IA se necesitará más infraestructura de computación para ejecutar sus consultas de IA. Creemos que muchas de ellas decidirán aprovechar las plataformas de IA nativas de proveedores de servicios en la nube, como Amazon.com, Google y Microsoft. Dado que su uso podría ser esporádico, y debido al coste tan elevado de la infraestructura de IA, creemos que los proveedores de servicios en la nube probablemente optarán por el modelo «pay by the drink», es decir, pago por consumo. OpenIA ha sido la primera en adoptar este modelo basado en el consumo cobrando a sus clientes empresariales según el número de «tokens» que utilicen (cada token representa cerca de 750 palabras). Microsoft, socio de infraestructura de OpenIA (e inversor minoritario), ha afirmado que el 2% del crecimiento de su servicio en la nube Azure en el tercer trimestre provendrá del consumo de IA generativa.
Como funcionalidad: Algunos proveedores de IA podrían integrar capacidades de IA en los productos sin cobrar inicialmente por la mejora de los servicios. La estrategia consistiría, por tanto, en mejorar el valor del producto incorporando la IA como funcionalidad. En un momento dado, la empresa podría imponer incrementos de precios generalizados que se justificarán por el valor añadido. Adobe ha utilizado tradicionalmente este modelo con sus productos Creative Cloud y Acrobat. Este modelo de fijación de precios suele ser más adecuado en el caso de productos para consumidores y pequeñas empresas, que podrían resistirse a pagar más por una funcionalidad que puede que usen o no. Una vez que incorporen las nuevas capacidades de IA en sus flujos de trabajos, les resultará más fácil aceptar posteriormente un incremento de precios.
El dilema de la IA dirigida a los consumidores
Los inversores que busquen beneficios sustanciales de los chatbots dirigidos a consumidores podrían sentirse decepcionados. Los motores básicos de consulta y respuesta, como ChatGPT y Bard, de Google, comienzan ya a utilizarse de manera generalizada. Las empresas que dominen los segmentos de consumo —dispositivos, motores de búsqueda en internet, redes sociales— se verán presionadas para demostrar cómo pueden aplicar la IA de forma creativa a fin de generar valor para los consumidores. Apple ha anunciado que tiene previsto desarrollar su propio chatbot, y Google estudia utilizar chatbots de IA para ayudar a generar una lista más depurada de respuestas a las consultas.
Creemos que no será fácil rentabilizar directamente estos productos de IA y lo más probable es que se utilicen para ofrecer publicidad personalizada, como ya hacen estas plataformas. Desde la perspectiva de los consumidores, dichos productos serán como una mejora para mantenerlos dentro de los ecosistemas de esos proveedores, en lugar de una fuente de ingresos crecientes.
En todo caso, las estrategias de fijación de precios evolucionarán a medida que avance la tecnología. Por tanto, disponer de una hoja de ruta para las estrategias de rentabilización permitirá a los inversores distinguir a las empresas capaces de generar beneficios basados en la IA que puedan mejorar la rentabilidad de la inversión de aquellas que solo venden humo.
