Cómo la monetización de la IA está reescribiendo las reglas del software empresarial

Los líderes de la industria han descrito un futuro en el que la IA se entrega bajo demanda y se cobra según su uso, como la electricidad o el agua. En la práctica, eso significa que los costos reflejan el consumo; aumentan y disminuyen con la actividad, en lugar de estar fijos en su lugar.

El software empresarial ha favorecido durante mucho tiempo el precio por usuario. Ya sea que la organización utilice intensamente el sistema o solo ocasionalmente, el costo permanece relativamente estable. La IA está cambiando eso para todos los modelos. Al igual que con cualquier sistema medido, no todas las solicitudes requieren la misma cantidad de energía. Las consultas simples requieren poco procesamiento, mientras que las tareas más complejas pueden consumir significativamente más. Esta variabilidad introduce un nivel de variación en el uso que muchas organizaciones ahora necesitan gestionar. A medida que crece la adopción de la IA, las organizaciones necesitan entender no solo dónde están utilizando la IA, sino también qué cuesta ese uso y cómo se traduce en valor para el negocio.

De acceso a resultados: La nueva medida del valor de la IA

A medida que las empresas comienzan a entender cómo pueden ser variables los costos de la IA, surge una pregunta más fundamental: ¿cómo sabes que la IA realmente está ayudando al negocio? La primera ola de adopción de la IA fue impulsada en gran medida por la emoción y la experimentación. La próxima ola debería estar impulsada por resultados medibles.

Las implementaciones de IA más efectivas comparten un rasgo común: la inteligencia está integrada directamente donde se realiza el trabajo. En lugar de requerir que los empleados exporten datos a una herramienta separada e interpreten los resultados por su cuenta, la IA presenta información dentro de los flujos de trabajo que ya utilizan todos los días. Cuando la detección de anomalías señala una discrepancia en un informe financiero, cuando el análisis predictivo sugiere un ajuste de inventario antes de que se desarrolle una escasez, o cuando un panel destaca una tendencia de flujo de caja que merece atención, estas no son salidas de un sistema de IA independiente. Están integradas en las herramientas que las finanzas, las operaciones y las cadenas de suministro ya utilizan.

Esta distinción es importante, especialmente para las empresas de tamaño medio sin grandes equipos de TI para gestionar integraciones complejas. Cuando la IA se integra en la plataforma donde viven los datos empresariales, los equipos pueden actuar sobre las ideas de inmediato. El valor se muestra en tiempos de ciclo más cortos, menos excepciones y mejores decisiones.

Aumento del gasto y la presión para mostrar valor

A medida que la IA se integra más en las operaciones diarias, comienza a correr el medidor y el gasto comienza a aumentar. En algunas organizaciones, el costo de ejecutar cargas de trabajo de IA ya está acercándose o superando el costo de ciertos roles. Los equipos de liderazgo quieren entender qué están obteniendo a cambio. Los aumentos de productividad, los procesos más rápidos y la toma de decisiones mejorada son parte de la promesa, pero deben ser medibles.

En un entorno de distribución, por ejemplo, la IA podría aplicarse para automatizar el manejo de excepciones en el procesamiento de pedidos. En lugar de revisar manualmente los pedidos señalados, el sistema los ruta y resuelve automáticamente los problemas de rutina, reduciendo retrasos y liberando personal para trabajos de mayor valor. El impacto es visible en tiempos de ciclo más cortos y menos cuellos de botella. Estos resultados son rastreables, defendibles y reproducibles: los atributos que hacen que los directores financieros y los directores de operaciones se sientan cómodos expandiendo el uso de la IA en lugar de restringirlo.

Modelos de precios que se alinean con cómo la IA realmente entrega valor

En respuesta a los costos crecientes y la creciente presión para demostrar el retorno de la inversión, el mercado necesita alejarse de los modelos de precios de un tamaño para todos hacia modelos de precios que reflejen mejor cómo las empresas utilizan los sistemas de IA. Este cambio tendrá implicaciones significativas para cómo las organizaciones presupuestan para la IA y evalúan a los proveedores.

El precio del software tradicional a menudo falla a las organizaciones de tamaño medio en particular. Las tarifas de licencia fijas se aplican ya sea que los equipos estén utilizando el sistema intensivamente o apenas, lo que significa que las empresas a menudo pagan por capacidades que no se utilizan. A medida que la IA se convierte en un artículo más importante, esa discrepancia se vuelve más difícil de justificar.

El precio basado en el consumo aborda esto al vincular el costo al uso real. Las empresas pueden comenzar con una capacidad específica (por ejemplo, procesamiento de facturas automatizado, previsión de la demanda, manejo de excepciones) y validar el retorno de la inversión, y expandirse desde allí. Los costos se escalan con la actividad, y las organizaciones no están bloqueadas para pagar por herramientas antes de que hayan demostrado valor. Algunos proveedores están yendo más allá, experimentando con modelos de precios basados en resultados vinculados a tareas completadas, como resolver una solicitud de soporte o cerrar un flujo de trabajo. Estos modelos permiten a los proveedores alinear sus precios con los presupuestos operativos que han estado tradicionalmente vinculados al trabajo humano en lugar de licencias de software.

Estas distinciones son importantes para los compradores que evalúan plataformas. Dos soluciones con conjuntos de características similares pueden tener estructuras de costos muy diferentes dependiendo de cómo rutan eficientemente las solicitudes, seleccionan modelos y estructuran datos. Una plataforma que opera eficientemente detrás de escena pasa esos ahorros a los clientes. Una plataforma que no opera eficientemente puede generar costos inesperados a medida que se escala el uso.

La adopción se está acelerando, pero los resultados aún varían

La adopción continúa acelerándose a medida que surgen cambios en los precios y las estructuras de costos. Los costos de entrada más bajos y el acceso más fácil a través de las plataformas en la nube han permitido que más organizaciones experimenten y desplieguen herramientas de IA. Las pequeñas y medianas empresas, en particular, están adoptando estas tecnologías más rápido que las generaciones anteriores adoptaron innovaciones anteriores.

Sin embargo, la adopción no siempre se traduce en impacto. Algunas organizaciones están desplegando la IA de manera dirigida y bien definida y están viendo beneficios claros. Otros están expandiendo el uso de manera amplia sin un plan definido para cómo se conecta a los objetivos comerciales. La actividad aumenta, pero los resultados son más difíciles de identificar. La brecha entre los dos grupos a menudo se debe a si las personas responsables de las decisiones diarias pueden actuar realmente sobre las ideas generadas por la IA, o si esas ideas solo se utilizan por científicos de datos y personal de TI.

Hacer que la IA sea utilizable para las personas que hacen el trabajo

Para que la IA genere valor consistente, debe ser utilizable por las personas responsables de las decisiones operativas, no solo por aquellos con antecedentes técnicos. Un gerente de finanzas que puede consultar datos operativos utilizando lenguaje plano y obtener una respuesta significativa no necesita esperar un informe de TI. Un supervisor de almacén que puede ver previsiones de la demanda dentro de su flujo de trabajo existente no necesita un sistema separado para actuar sobre ellas.

Esto es donde las capacidades de procesamiento de lenguaje natural están haciendo la mayor diferencia en la adopción práctica de la IA. Cuando los usuarios pueden generar informes o consultar datos a través de comandos conversacionales – sin SQL, sin capacitación técnica, sin presentar una solicitud – la barrera para utilizar la IA disminuye significativamente. La adopción se acelera a medida que la tecnología se vuelve accesible para aquellos que la necesitan. La medida del éxito cambia de implementación a uso diario, y de uso a resultados.

Mirando hacia adelante

El software empresarial está ingresando a una nueva fase, moldeada por cómo se utiliza la IA ahora. Las organizaciones que están teniendo éxito no son necesariamente aquellas con los presupuestos de IA más grandes. Son aquellas que han integrado la inteligencia en sus flujos de trabajo básicos, han alineado su gasto con el valor que entregan esos flujos de trabajo y han asegurado que las personas que ejecutan esos flujos de trabajo puedan utilizar las herramientas disponibles para ellos.

Los líderes empresariales que evalúan su estrategia de IA deben hacer preguntas más difíciles que “¿Tenemos IA?”. Las preguntas más útiles son:

• ¿Dónde se integra la IA en el trabajo que impulsa los resultados?
• ¿Nuestro modelo de precios recompensa el valor o solo la actividad?
• ¿Las personas que toman decisiones cada día pueden utilizar lo que hemos construido?

Las organizaciones que abordan estas preguntas con claridad y disciplina estarán mejor posicionadas para navegar lo que viene a continuación. Las preguntas son: ¿Dónde se integra la IA en el trabajo que impulsa los resultados? ¿Nuestro modelo de precios recompensa el valor o solo la actividad? ¿Las personas que toman decisiones cada día pueden utilizar lo que hemos construido? Las organizaciones que abordan estas preguntas con claridad y disciplina estarán mejor posicionadas para navegar lo que viene a continuación.