El arte de fijar precios en tiempo en la era de la inteligencia artificial

Por: Luis Mendiola. Profesor de Finanzas de ESAN Graduate School of Business

La revolución de la inteligencia artificial (IA) ha desencadenado inversiones multimillonarias en el desarrollo de modelos cada vez más sofisticados. Desde los primeros sistemas de aprendizaje automático hasta los actuales modelos generativos, los desembolsos han sido colosales. Según el Foro Económico Mundial (2024), en los últimos cinco años, las inversiones de capital riesgo en IA en Estados Unidos han alcanzado los 290 000 millones de dólares, impulsando avances en sectores clave como vehículos autónomos, salud e infraestructura informática. Goldman Sachs (2023) estima que la inversión global en IA llegará a los 200.000 millones de dólares para 2025.

Tipos de inteligencia artificial y sus aplicaciones

El ecosistema de la inteligencia artificial (IA) abarca diversas categorías de sistemas con aplicaciones específicas:

• Chats y asistentes conversacionales: Modelos como ChatGPT, Gemini (antes Bard) o Claude ofrecen interacción en lenguaje natural y se utilizan en atención al cliente, soporte técnico y generación de contenido. Además, estos asistentes se han convertido en herramientas clave en el sector educativo, facilitando el aprendizaje interactivo y la personalización de contenidos según las necesidades del usuario. Su integración con tecnologías como el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural mejora la accesibilidad y la inclusión digital en múltiples contextos. Por ejemplo, OpenAI ha desarrollado nuevas voces para ChatGPT, haciéndolo más natural y expresivo, lo que amplía su aplicabilidad en áreas como la educación y el entretenimiento.
• IA para análisis de datos y predicciones: Estas herramientas se emplean en sectores como fintech, comercio y logística para optimizar precios, predecir la demanda y gestionar riesgos. Por ejemplo, en el ámbito financiero, los algoritmos de IA analizan grandes volúmenes de datos para anticipar tendencias de mercado y gestionar riesgos, permitiendo a las empresas reducir costos operativos y mejorar la eficiencia en la toma de decisiones. En logística, la IA optimiza la gestión de inventarios y la planificación del transporte, adaptándose dinámicamente a las fluctuaciones del mercado y a los cambios en el comportamiento del consumidor.

• Modelos de visión computacional: Aplicados en seguridad, medicina y retail, estos sistemas realizan tareas como reconocimiento facial, diagnósticos médicos y control de inventarios. En el ámbito médico, la IA analiza imágenes para detectar enfermedades con alta precisión, mejorando el diagnóstico temprano y el tratamiento personalizado. En seguridad, se emplea para identificar personas mediante características únicas, como su forma de andar, aunque su uso en este contexto sigue siendo objeto de debate debido a preocupaciones sobre privacidad y precisión.

• Plataformas de generación de contenido multimedia: Desde editores de video hasta sintetizadores de voz, estos sistemas transforman industrias creativas y el entretenimiento. La personalización de contenido a través de IA permite generar experiencias inmersivas y adaptadas a los gustos del usuario, con aplicaciones que van desde la creación de guiones automatizados hasta la producción de efectos visuales y sonoros de alta calidad en tiempo real.

La industria privada ha superado a la academia en la producción de investigaciones en IA, con grandes empresas tecnológicas liderando el campo (MIT Sloan, 2023). Esto influye directamente en las estrategias de pricing adoptadas por las empresas, ya que los costos de desarrollo y mantenimiento son cada vez más altos.

Métodos actuales de cálculo de tarifas en IA

El cálculo de tarifas para los servicios de IA varía dependiendo del modelo de negocio de cada empresa y del tipo de IA implementada. Actualmente, existen diversas metodologías utilizadas por las compañías para establecer precios “justos” y competitivos, considerando factores como el costo computacional, el uso de datos y la escalabilidad del servicio.

Factores claves en la fijación de tarifas

1. Costo computacional: La infraestructura de cómputo, incluyendo GPU (unidad de procesamiento de gráficos) o el almacenamiento en la nube, representa una parte significativa de los costos. Empresas como OpenAI y Google Cloud determinan precios en función de la cantidad de tokens procesados o las horas de cómputo utilizadas.
2. Modelo de demanda y uso: Dependiendo de la demanda, los precios pueden fluctuar. Por ejemplo, el costo por token en un modelo de lenguaje grande varía según el volumen de uso del cliente.
3. Capacidad de personalización: Modelos que permiten ajustes específicos a clientes empresariales suelen tener precios diferenciados.
4. Costos de mantenimiento y actualización: Las tarifas incluyen gastos en el mantenimiento de la infraestructura y la mejora constante de los algoritmos.
5. Estrategias de monetización: Muchas compañías combinan modelos de suscripción con pago por uso para maximizar ingresos y accesibilidad.

Este enfoque diversificado permite a las empresas adaptar su estrategia de precios según el tipo de cliente y el valor agregado del servicio. En el futuro, podríamos ver la adopción de modelos híbridos que combinen diferentes estrategias para optimizar costos y accesibilidad.

Modelos de fijación de precios en servicios de IA

La fijación de precios de servicios de IA responde a modelos variados, entre los que destacan:

• Pago por uso: Se cobra según la cantidad de consultas realizadas o tokens consumidos. OpenAI, por ejemplo, aplica tarifas basadas en el volumen de tokens generados. Este modelo resulta ideal para empresas que necesitan flexibilidad en el consumo de IA sin compromisos de pago fijo. La estructura de pago escalable permite a startups y grandes corporaciones ajustar su presupuesto a medida que aumentan o disminuyen sus necesidades de procesamiento. Por ejemplo, una compañía que maneja análisis de texto a gran escala puede optar por este modelo para pagar solo por la cantidad de procesamiento que realmente utiliza, lo que lo convierte en una alternativa atractiva frente a tarifas fijas.
• Suscripciones: Modelos como ChatGPT Plus o Copilot de Microsoft operan bajo este esquema, garantizando acceso prioritario y características avanzadas. Las suscripciones suelen estar estructuradas en distintos niveles, permitiendo que los usuarios paguen por características adicionales como acceso a modelos más potentes, respuestas más rápidas o capacidades de personalización avanzada. Un usuario independiente puede optar por una suscripción estándar, mientras que una empresa puede acceder a niveles premium que ofrecen mayor capacidad de procesamiento y soporte técnico especializado.
• Licenciamiento corporativo: Las grandes empresas negocian precios personalizados para integrar IA en sus sistemas internos, como hace Google con Vertex AI. Este modelo permite a las corporaciones adaptar soluciones de IA a sus necesidades específicas, obteniendo acceso a infraestructura avanzada y optimización de costos a largo plazo. Las compañías que manejan grandes volúmenes de datos, como instituciones financieras o empresas de logística, pueden beneficiarse significativamente de acuerdos personalizados que reduzcan el costo por unidad de procesamiento y optimicen el uso de recursos de IA.
• Modelos freemium: Esta estructura permite a los usuarios probar herramientas de IA antes de comprometerse con una suscripción o pago por uso. Modelos como DALL-E o Runway AI ofrecen acceso limitado a funcionalidades básicas sin costo, incentivando a los usuarios a pagar por mejoras como mayor resolución, procesamiento más rápido o derechos de uso comercial. Esta estrategia no solo democratiza el acceso a la IA, sino que también genera una base de usuarios leales que pueden convertirse en clientes de pago a medida que sus necesidades crecen.

Para ilustrar el impacto numérico, supongamos que una empresa que usa GPT-4 procesa 10 millones de tokens mensuales a USD 0.03 por cada mil tokens. Esto implica un gasto mensual de USD 300. Sin embargo, si la empresa incrementa su consumo a 15 millones de tokens, su gasto ascendería a USD 450. A medida que la demanda crece, algunas compañías optan por modelos de precios escalonados que permiten descuentos por volumen. En este caso, si la empresa negocia un precio reducido de USD 0.025 por cada mil tokens al superar los 20 millones de tokens, su costo se reduciría a USD 500 en lugar de USD 600. Así, la optimización del gasto se convierte en un aspecto clave de la estrategia empresarial, influyendo directamente en la rentabilidad y escalabilidad de los servicios de IA (Future Processing, 2023).

Implicancias del pricing en la sostenibilidad de la IA y la geopolítica

El modelo de precios de la IA influye directamente en su sostenibilidad económica y en su impacto geopolítico. Un costo elevado de acceso puede limitar la adopción en países en desarrollo y consolidar monopolios en los mercados más ricos, reduciendo la competitividad y el acceso equitativo a estas tecnologías. Esto puede generar una brecha digital significativa entre naciones con economías avanzadas y aquellas con menor capacidad de inversión en tecnología. Por otro lado, los subsidios y modelos de IA open-source pueden democratizar el acceso, como se observa con iniciativas de Meta y Stability AI, que buscan reducir la dependencia de soluciones comerciales costosas. Sin embargo, el modelo de acceso abierto también enfrenta desafíos en cuanto a financiación, mantenimiento y seguridad de datos, lo que podría afectar su viabilidad a largo plazo.

Además, la dependencia de infraestructuras tecnológicas, como los chips de Nvidia o las nubes de Amazon y Microsoft, genera vulnerabilidades estratégicas entre potencias tecnológicas. La concentración de la producción de semiconductores en regiones específicas, como Taiwán y Corea del Sur, representa un riesgo significativo para la estabilidad del ecosistema global de IA. En un contexto de tensiones geopolíticas, la disponibilidad y distribución de estos recursos críticos podría verse afectada, impactando el desarrollo y la aplicación de inteligencia artificial en distintas industrias. Esta situación también podría motivar a diversos países a invertir en la fabricación local de semiconductores y en el desarrollo de infraestructuras de nube propias, con el fin de reducir la dependencia de proveedores externos y garantizar la soberanía tecnológica.

El pricing en IA es estratégico, no solo determinará la accesibilidad de estas tecnologías, sino también su rol en la competencia global y la distribución de innovaciones. ¿Podríamos ver una regulación internacional que estandarice precios y acceso a la IA?