Precios basados ​​en resultados en la IA empresarial

A medida que avanzamos en la fase de descubrimiento de mercado de los agentes de IA , la pregunta sigue siendo cómo fijar el precio de la tecnología a medida que madura y se integra en el ecosistema empresarial ; en el otro extremo, surge una economía de IA basada en resultados.

por Gennaro Cuofano

Presentación: https://businessengineer.ai/p/ai-is-eating-the-world-recorded-workshop

En teoría, suena bien fijar el precio en función de los “trabajos realizados” o los resultados, pero ¿qué significa eso?

El problema es que fijar precios basándose únicamente en el resultado no es fácil.

Entonces, me sumergí en algunos modelos de precios desarrollados por diferentes actores empresariales que son nativos de IA (Sierra) o están convirtiendo a un modelo de precios que prioriza la IA.

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Las ventas empresariales se han segmentado tradicionalmente por estructura organizacional, centros de costos versus centros de ingresos, con enfoques de precios distintos para cada uno.

Sin embargo, la aparición de la IA agente está transformando fundamentalmente este panorama , desdibujando los límites entre los modelos de precios tradicionales y creando nuevas oportunidades para enfoques basados ​​en resultados en toda la empresa.

Paradigma tradicional de precios empresariales

Antes de explorar la transformación, vale la pena revisar el paradigma tradicional que ha regido durante mucho tiempo las estrategias de precios empresariales:

A medida que avanzamos en la fase de descubrimiento de mercado de los agentes de IA , la pregunta sigue siendo cómo fijar el precio de la tecnología a medida que madura y se integra en el ecosistema empresarial ; en el otro extremo, surge una economía de IA basada en resultados.

En teoría, suena bien fijar el precio en función de los “trabajos realizados” o los resultados, pero ¿qué significa eso?

El problema es que fijar precios basándose únicamente en el resultado no es fácil.

Entonces, me sumergí en algunos modelos de precios desarrollados por diferentes actores empresariales que son nativos de IA (Sierra) o están convirtiendo a un modelo de precios que prioriza la IA.

Cómo Sierra AI fue pionera en el modelo “pagar solo cuando lo solucionamos”

Sierra AI, fundada por el ex codirector ejecutivo de Salesforce Bret Taylor y el ex ejecutivo de Google Clay Bavor, ha construido todo su modelo de negocio en torno a precios basados ​​en resultados.

A diferencia de las empresas SaaS tradicionales que cobran suscripciones o tarifas por puesto, Sierra solo cobra a los clientes cuando su IA resuelve con éxito los problemas de los clientes.

“Creemos que la tarificación basada en resultados es el futuro del software”, explica Bret Taylor. ” Con la IA, por fin tenemos tecnología que no solo nos hace más productivos, sino que también cumple con su función”.

El modelo de precios de Sierra vincula el pago directamente a resultados específicos y mensurables:

• Resoluciones exitosas de consultas de clientes (sin costo por escalamientos a humanos)
• Cancelaciones guardadas o acciones de retención de clientes
• Ventas completadas o conversiones de ventas adicionales
• Sierra ofrece precios basados ​​en el consumo vinculados al número de conversaciones para casos de uso específicos que requieren enfoques diferentes (por ejemplo, enrutamiento o interacciones de estilo recepcionista).
• Esta flexibilidad les permite crear modelos de precios combinados adaptados a las necesidades de cada cliente.

El modelo ha demostrado ser exitoso en múltiples implementaciones empresariales:

• WeightWatchers : la IA gestiona casi el 70 % de todas las consultas de los clientes y mantiene una puntuación de satisfacción del cliente de 4,6/5
• Casper : Su IA “Luna 2.0” logra una tasa de resolución del 74% con un aumento del 20% en las puntuaciones CSAT.
• Sonos : La IA se centra en mejorar la métrica del cliente “tiempo de reproducción de música” y acelerar los tiempos de respuesta de soporte.
• Sierra considera que este enfoque de fijación de precios es evolutivo en la historia del software: desde el software en caja de los años 1980 (pago por adelantado) hasta el SaaS de los años 2000 (suscripción), el basado en el consumo de los años 2010 (pago por uso) y el basado en resultados de los años 2020 (pago solo por resultados exitosos).

Precios basados ​​en resultados para agentes de IA

Otras empresas que adoptan el enfoque de priorizar los resultados sobre los insumos.

Varias otras empresas de IA notables han implementado diversas formas de fijación de precios basados ​​en resultados:

Zendesk

• Producto : Agentes de IA para atención al cliente
• Estructura de precios : Se cobra solo por resoluciones exitosas completadas de forma autónoma por IA.
• Detalles específicos : A partir de $1,50 por resolución, sin cargo por conversaciones escaladas
• Métricas utilizadas : Criterios de resolución claramente definidos y acordados con los clientes

Intercomunicador

• Producto : Fin AI Agent
• Estructura de precios : $0,99 por conversación de cliente resuelta
• Detalles específicos : Requiere suscripción a uno de los planes escalonados de Intercom (Esencial, Avanzado o Experto)
• Métricas utilizadas : El cliente confirma su satisfacción o sale sin más preguntas.

Decagon

• Producto : Agentes de atención al cliente con inteligencia artificial
• Estructura de precios : ofrece opciones de precios por conversación y por resolución.
• Detalles específicos : La mayoría de los clientes eligen el precio por conversación para mayor previsibilidad.
• Métricas utilizadas : tasa de resolución y satisfacción del cliente (CSAT)

Flujo de carga

• Producto : Gestión de contracargos impulsada por IA
• Estructura de precios : Tarifa del 25% sobre contracargos recuperados exitosamente
• Detalles específicos : Sin cargos iniciales ni mensuales; garantía de retorno de la inversión (ROI) de 4x
• Métricas utilizadas : contracargos recuperados con éxito

Código de vuelo

• Producto : Sistema de recuperación de pagos impulsado por IA
• Estructura de precios : porcentaje de ingresos recuperados por pagos fallidos
• Detalles específicos : Afirma generar entre 4 y 6 veces la recuperación mensual y 20 veces los nuevos ingresos netos.
• Métricas utilizadas : Ingresos recuperados que de otro modo se perderían

C3.ai

• Producto : C3 Generative AI
• Estructura de precios : Modelo híbrido con tarifas iniciales y cargos basados ​​en el uso
• Detalles específicos : $250,000 para la fase piloto de producción de 3 meses; post-piloto: 0,55 USD por vCPU o vGPU-hora

Métricas utilizadas : Uso del cómputo después de la implementación inicial

Más allá de la atención al cliente: precios basados ​​en resultados en diferentes industrias. Si bien las aplicaciones de servicio al cliente actualmente lideran la adopción, la fijación de precios basada en resultados para IA se está expandiendo en varias industrias:

Optimización de Precios

• Minorista: Optimizador de precios de Amazon
• Producto de IA : herramienta de precios dinámicos para vendedores del mercado
• Estructura de precios : precios basados ​​en el valor vinculados a las mejoras de ventas y ganancias
• Métricas de resultados : aumento del 5% en las ventas, mejora del 2% en las ganancias
• Implementación : ajusta los precios de los productos varias veces al día en función de factores del mercado.

Atención Médica

• Atención médica: codificación médica impulsada por IA
• Producto de IA : Sistema de codificación médica y recuperación de ingresos
• Estructura de precios : porcentaje de ingresos recuperados por codificación insuficiente
• Métricas de resultados : $1,14 millones en ingresos recuperados anuales para una práctica promedio
• Implementación : Tarifa base de la plataforma más porcentaje de ingresos recuperados con umbrales mínimos de rendimiento

Fabricación

• Fabricación: IA de mantenimiento predictivo
• Producto de IA : Plataforma de mantenimiento predictivo impulsada por IA
• Estructura de precios : Pago vinculado a la reducción del tiempo de inactividad no planificado
• Métricas de resultados : reducción del 30 % en tiempos de inactividad no planificados, millones ahorrados en interrupciones de producción evitadas
• Implementación : Tarifa base de monitoreo más porcentaje de ahorro documentado

Energía: Contratos de desempeño de Siemens

• Producto de IA : sistemas de gestión de energía impulsados ​​por IA
• Estructura de precios : Porcentaje de reducción del costo de energía con garantía de no ahorrar ni pagar
• Métricas de resultados : reducción del 20% en el costo de energía, reducción de la huella de carbono
• Implementación : Pagos estructurados como porcentaje de ahorros verificados con acuerdos plurianuales

Cuando los buenos resultados son difíciles de medir: desafíos de implementación

Si bien es prometedor, la fijación de precios basada en resultados para IA presenta varios desafíos importantes que las empresas deben superar:

Desafíos técnicos

• Medición y atribución : determinar qué constituye un resultado exitoso y atribuirlo al sistema de IA
• Solución : Definir criterios de éxito claros y mensurables antes de la implementación e implementar sistemas de análisis sólidos.
• Ejemplo : Intercom define la resolución como cuando un cliente confirma su satisfacción o sale sin solicitar más ayuda.
• Calidad e integración de datos : garantizar que los sistemas de IA tengan acceso a datos de alta calidad necesarios para obtener resultados
• Solución : Invertir en la limpieza de datos antes de implementar precios basados ​​en resultados y desarrollar capacidades de integración sólidas.
• Ejemplo : Las implementaciones de IA en el sector sanitario se centran en la estandarización de datos antes de pasar a la fijación de precios basada en resultados.
• Variabilidad del rendimiento : gestión del rendimiento inconsistente de la IA que afecta el logro de resultados
• Solución : utilizar múltiples modelos de IA para redundancia y validación con supervisión humana para decisiones críticas
• Ejemplo : Sierra AI emplea múltiples modelos, incluido un modelo “supervisor” que valida las respuestas.

Desafíos empresariales

• Complejidad de precios : determinar el nivel y la estructura de precios adecuados para los resultados
• Solución : comenzar con proyectos piloto a pequeña escala e implementar precios escalonados para diferentes niveles de resultados.
• Ejemplo : Zendesk ofrece un nivel de uso inicial sin costo adicional, lo que permite a los clientes escalar a medida que ven resultados.
• Previsibilidad de ingresos : gestión de flujos de ingresos inciertos debido al logro variable de resultados
• Solución : Implementar estructuras de tarifas mínimas y desarrollar modelos de pronóstico precisos
• Ejemplo : Intercom implementa alertas de uso al 50%, 75% y 90% de los límites de resolución con límites estrictos para evitar sorpresas.
• Complejidad del contrato : creación de acuerdos que definan adecuadamente los resultados y las condiciones de pago
• Solución : Desarrollar metodologías estandarizadas de medición de resultados con sistemas de informes claros.
• Ejemplo : Zendesk proporciona paneles dentro del producto para monitorear el uso de agentes de IA para garantizar la transparencia.

Desafíos de la adopción por parte del cliente

• Barreras de confianza : cómo superar el escepticismo de los clientes sobre el rendimiento de la IA
• Solución : Ofrecer períodos de prueba sin riesgos e implementar garantías de rendimiento.
• Ejemplo : Siemens garantiza ahorros energéticos en sus contratos, eliminando el riesgo del cliente
• Gestión de cambios internos : ayudar a los clientes a adaptar sus procesos para maximizar los resultados de la IA
• Solución : Proporcionar consultores de implementación para optimizar los procesos del cliente con enfoques por fases.
• Ejemplo : Sierra enfatiza el período de implementación inicial como una iteración intencional antes de esperar resultados óptimos.

Por qué la fijación de precios basada en resultados es el futuro de la IA empresarial

El cambio hacia precios basados ​​en resultados en la IA empresarial refleja cambios fundamentales en cómo la tecnología de IA ofrece valor:

Adopción actual del mercado

Tamaño del mercado de IA empresarial: 58.110 millones de dólares en 2025 , se espera que alcance los 474.160 millones de dólares en 2030 (CAGR del 52,17 %)

La fijación de precios basada en resultados está ganando terreno de forma significativa , en particular en aplicaciones de servicio al cliente donde los resultados se pueden medir fácilmente.

Según The Futurum Group, es probable que la fijación de precios basada en resultados “gane fuerza en el mercado a medida que los agentes de IA proliferen en las aplicaciones SaaS centradas en la empresa”.

Proyecciones de crecimiento hasta 2027

Los analistas esperan que los precios basados ​​en resultados se conviertan en el modelo dominante para los agentes de IA para 2027 , particularmente en operaciones de servicio al cliente, ventas y marketing.

Andreessen Horowitz señala que la IA está “impulsando el comienzo de otro cambio de precios posiblemente más drástico” en el software.

Las empresas nativas de IA muestran una mayor adopción de precios basados ​​en resultados en comparación con las empresas establecidas que agregan funciones de IA a productos existentes.

Factores clave del cambio

• Alineación de incentivos : el éxito del proveedor está directamente relacionado con los resultados del cliente
• Estructura de costos de la IA : los modelos básicos introducen costos variables que escalan con el uso
• Demanda de los clientes de ROI : las empresas exigen cada vez más un retorno demostrable de las inversiones en tecnología
• Diferenciación competitiva : los primeros usuarios utilizan los precios basados ​​en resultados como una ventaja competitiva
• Habilitación tecnológica : los análisis avanzados permiten rastrear y atribuir resultados a escala

Toma de claves

La fijación de precios basada en resultados representa una evolución significativa en el modo en que la IA ofrece y captura valor en entornos empresariales.

Al cobrar solo por resultados mensurables en lugar de por el acceso o el consumo, empresas como Sierra AI, Zendesk e Intercom crean una alineación más sustancial entre el éxito del proveedor y del cliente, al tiempo que se diferencian en un mercado cada vez más competitivo.

A medida que avanzan las capacidades de IA, esperamos ver una mayor adopción de precios basados ​​en resultados en más industrias, metodologías de medición más sofisticadas y modelos híbridos innovadores que equilibran la previsibilidad con incentivos de desempeño.

Este cambio presenta una oportunidad para que los compradores empresariales reduzcan el riesgo en las inversiones en IA pagando solo por resultados demostrables.

Al mismo tiempo, a medida que mejora el rendimiento de la IA, crea oportunidades para establecer relaciones más profundas con los clientes y potencialmente mayores ingresos para los proveedores.

Las implementaciones más exitosas equilibrarán la simplicidad, la previsibilidad y la verdadera alineación con el valor del cliente, centrándose en los resultados que realmente importan para el negocio.

Fuente: https://businessengineer.ai/p/enterprise-pricing-in-the-ai-agents