Monetizar la IA requiere alineación organizacional

En el mundo de la inteligencia artificial, los precios del software y las necesidades de monetización están cambiando rápidamente. Las empresas luchan por medir los datos, y mucho menos saber cómo cobrar por ellos. Están implementando funciones y productos que incorporan funcionalidades de IA, a menudo sin estar seguros del gasto real o del impacto de este costo en sus ganancias. Se están adaptando al sacudón del “SaaSpocalypse”, intentando determinar si el impacto en la licencia basada en usuarios y la pérdida de asientos de licencia es o no está matando el valor del software empresarial.

Falta algo: alineación organizacional sobre cómo monetizar la IA, las funciones mejoradas por IA y el valor que genera la IA. La mayoría de las iniciativas de monetización de IA fracasan antes de la facturación porque nadie está de acuerdo, lo suficientemente temprano, sobre lo que el cliente está comprando.

Las funciones o capacidades impulsadas por IA se lanzan antes de que se defina el precio. Los ingresos son impredecibles debido al uso no controlado. Los modelos basados en asientos se rompen con los agentes de IA. Los costos de IA no medidos generan presión sobre los márgenes.

Estos resultados no son sostenibles. La IA no rompió la fijación de precios del software. Exponía desacuerdos organizacionales que ya existían. Ahora, más que nunca, la frecuencia de los cambios requiere que la alineación interdepartamental respalde el enfoque de la organización en lo que es bueno para los clientes y para el negocio, no solo para cada sistema individual.

Monetizar la IA es más que un problema de facturación: es un desafío de control de derechos y uso. Para que una estrategia de monetización de IA funcione en todos los lugares donde se incorpora, como en la monetización de dispositivos inteligentes, toda la organización debe estar alineada en torno a objetivos comunes. El desafío práctico es conectar tres decisiones que con demasiada frecuencia se toman por separado: qué valor recibe el cliente, cómo se mide ese valor y cómo el negocio captura los ingresos de él. Aquí se muestra cómo lograrlo.

Cerrar la brecha entre la tecnología y el negocio

A medida que cambia el uso de licencias y derechos de software por parte de los clientes, también cambian las formas de cobrar por ello. Los modelos de monetización—con consideración de licencias, precios y empaquetado—deben adaptarse para reflejar no solo los costos asociados a ofrecer IA, sino también los posibles cambios en cómo se compran y utilizan las licencias. Los modelos que están emergiendo para la IA incluyen:

• Suscripción combinada + uso (acceso central + consumo),
• Modelos basados en créditos, y
• IA incluida vs complemento vs independiente.

Lo que vemos hoy es que el lado tecnológico a menudo está adelantado al modelo de negocio, sin infraestructura para cerrar la brecha. VDC Strategy informó recientemente que el 41 % de las organizaciones dice que todavía están experimentando con enfoques de monetización para la IA. Estas organizaciones han lanzado sus productos e iniciativas pero no han determinado cómo cobrar por ellos de manera consistente. En las conversaciones con clientes, el patrón suele ser el mismo: los equipos de producto pueden describir la capacidad de IA, los equipos de ingeniería pueden describir el impulsor del consumo, los equipos financieros pueden ver la exposición de costos y los equipos de ventas quieren una historia simple. El problema es que estas perspectivas no siempre se unen antes del lanzamiento.

Alinear equipos

Estrategia eficaz requiere que todos los equipos estén a bordo para cumplir los objetivos empresariales. Ofrecer valor a los clientes requiere que una organización primero se asegure de que todas las partes interesadas internas estén alineadas respecto a las necesidades internas de precios (costo, punto de precio, descuentos) y modelos de monetización (como perpetuos, suscripción y prepagado, postpagado o híbrido basado en uso). Una estrategia eficaz de monetización de IA no solo puede mejorar la relación con el cliente, sino que, en última instancia, crear un impacto positivo en la valoración cuando los clientes comprenden claramente el valor de los productos que están adquiriendo.

El AI Monetization Cube, publicado por Tiffany McCormick, directora de investigación de IA de IDC en monetización, estrategias de precios y modelos de negocio, ofrece una excelente forma de visualizar los elementos que deben considerarse para un enfoque sistémico de monetizar la IA. El AI Monetization Cube es “un marco de seis dimensiones, diseñado para ayudar a las organizaciones a abordar la complejidad e interdependencia de las decisiones de precios de IA a medida que avanzan por diferentes etapas de madurez de IA”. Este enfoque requiere evaluar la métrica de precios de la empresa de software (por qué pagan los clientes), el modelo de ingresos (modelos de monetización), la estrategia de salida al mercado, la estrategia de cliente, la promesa de servicio y la base tecnológica (incluidas las capacidades de IA).

El éxito se mide por qué tan bien una empresa se alinea con las necesidades y preferencias de compra de los clientes, entrega valor al cliente y fortalece las relaciones que aseguran ingresos recurrentes anuales (ARR). El éxito no depende de los matices de su estructura organizacional, los objetivos de un sistema individual o los silos en el negocio.

Una prueba útil es simple: ¿puede cada equipo explicar, en el mismo lenguaje, por qué está pagando el cliente, cómo el uso cambia el costo de servicio y qué comportamiento debería ampliar los ingresos?

La alineación real requiere reunir a todos los que trabajan en cada una de estas áreas de enfoque. Dos principios guía importantes incluyen:

Identificar a un líder de precios sólido. Un director de precios (o alguien en un rol comparable) puede ayudar a garantizar que todos los equipos estén alineados con los objetivos de fijar precios y monetizar la IA de manera que beneficie tanto a los clientes como a la empresa. Los equipos de producto, finanzas, ingeniería, salida al mercado y ventas deben alinearse con objetivos compartidos. Una visión unificada, no iniciativas departamentales aisladas, respalda una estrategia organizacional que considera factores como:

• lo que se promete a los clientes y por lo que pagan,
• qué tan bien su infraestructura mide los datos para cobrar por ellos,
• qué tan eficientemente se cumplen los acuerdos de nivel de servicio,
• cuál es el impacto de los cambios rápidos en los enfoques de licenciamiento,
• qué tan bien su organización incorpora y ofrece funcionalidad de IA, y
• qué tan precisamente se cobra por la funcionalidad (algo que muchas empresas aún no han abordado).

No supongas. Obtenga información clara sobre lo que está sucediendo aguas arriba y aguas abajo de usted, para pintar una imagen nítida de todas las iniciativas de IA en la organización y cómo estas impactan la experiencia del cliente. Tomaré prestado un consejo de mi colega Shinie Shaw, quien recientemente abordó la importancia crítica de alinear a las personas, el producto y las operaciones cuando se trata de fijar precios de IA. Como ella lo resumió: “No supongas que alguien más lo posee. Desafía el status quo. Haz las preguntas.”

Crear la infraestructura para apoyar la alineación

La alineación organizacional para iniciativas de IA necesita ser respaldada con una infraestructura eficaz. De lo contrario, la “alineación” sigue siendo una aspiración más que un modelo operativo. Los siguientes elementos son esenciales para el trabajo de cada equipo y para el negocio en general:

• Datos de monetización: Los datos de monetización muestran cómo los clientes adquieren productos y capacidades, incluidos durante pruebas, adopción, ventas, conversión, incorporación y renovación. La monetización centrada en el usuario permite a una empresa tecnológica: informar quién está usando qué, dónde y cuándo (incluidos picos de uso estacionales o basados en proyectos); vincular licencias a usuarios; escalar licencias de usuarios y proporcionar acceso por característica, producto y suite; y combinar el acceso de usuarios con modelos basados en dispositivos, compartidos y de uso.
• Información de uso: La capacidad de medir y analizar el uso y consumo de IA está en el núcleo de la estrategia de monetización y derechos de IA, permitiendo definiciones de tarifas flexibles para todas las aplicaciones de IA (tanto en entornos en línea como fuera de línea, o aislados). El control presupuestario es necesario para los clientes que desean guiar y medir su consumo. Los datos precisos deben entregarse para facturación, informes y reconocimiento de ingresos.
• Empaquetado flexible: Poniendo la configuración en manos de los compradores y agrupando productos de forma flexible, los proveedores pueden satisfacer las diversas necesidades de los clientes a medida que se adaptan a sus requerimientos de IA. Un enfoque basado en créditos, con precios vinculados a una tabla de tarifas, brinda a los clientes opciones de consumo flexibles, con la posibilidad de escalar el uso según sea necesario.
• Proceso efectivo de cotización a cobro: Todo el proceso QTC debe simplificarse para gestionar y validar derechos, cumplimiento de licencias y uso, con una única fuente de verdad sobre lo que se posee versus lo que se está usando. La instrumentación e integración deben rastrear licencias y uso, proporcionar aplicación de derechos en aplicaciones SaaS conectadas y soluciones de IA, con cumplimiento y aplicación efectivos basados en API que se integren en sistemas CRM y de facturación.
• Incentivos de ventas: Una estructura de compensación de ventas clara y sin complicaciones que involucre al personal de ventas y los recompense por comprender las necesidades de software en evolución de los clientes, y por ofrecer la funcionalidad y los paquetes que los clientes desean.

Juntos, estos elementos forman la columna vertebral operativa para la monetización de IA: definir el valor, medir el consumo, controlar el derecho y conectar el resultado con los sistemas comerciales.

Verificación de preparación para la monetización de IA

Ninguna función de IA debe lanzarse sin una verificación de preparación de monetización que confirme que:

• Se ha definido la métrica de valor de la IA,
• Producto, finanzas, ingeniería, ventas y operaciones están de acuerdo con esa métrica,
• Se puede medir el uso facturable y no facturable,
• El uso se corresponde con los derechos y controles presupuestarios,
• El empaquetado y precios reflejan el valor del cliente y el costo de servicio,
• Los flujos de trabajo de cotización a cobro y de ingresos están conectados, y
• Existe evidencia del cliente para validar las suposiciones de precios.

Alinear ahora para el éxito futuro de la monetización de IA

El impulso hacia la innovación en IA es claro. Las estrategias empresariales deben ponerse al día con las capacidades tecnológicas. Lograrlo requiere alineación organizacional. Para comenzar:

• Defina su métrica de valor,
• Instrumente el uso temprano,
• Alinee los precios antes del lanzamiento, y
• Valide con los clientes.

Reunir a los equipos permitirá a las empresas tecnológicas centrarse en la innovación, monetizar su software de manera eficaz, simplificar las operaciones y acelerar el negocio en general. Las compañías están compitiendo para medir el uso de la IA. Los ganadores serán aquellos que primero acuerden qué valor se está monetizando y luego construyan la infraestructura comercial y técnica para capturarlo de manera justa.