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¿Cómo pueden las empresas convertir la promesa de IA en ganancias?

La clave:

  • Las empresas deben mirar más allá de la exageración para monetizar de manera rentable los beneficios de la IA generativa.

En cualquier revolución tecnológica, la transición de la esperanza y la exageración a la productividad y las ganancias rara vez es suave. Si bien los usos comerciales de la inteligencia artificial generativa (IA) apenas están comenzando a surgir, los inversores de capital pueden trazar estrategias para encontrar empresas que estén mejor posicionadas para cosechar ventajas comerciales.

Desde que ChatGPT se lanzó al público en noviembre de 2022, la IA generativa se ha visto como una tecnología innovadora. Las empresas de todas las industrias están hablando de su potencial comercial y los inversores están buscando líderes tempranos. Se prevé que aumente el gasto en software, servicios e infraestructura relacionados con la IA (Display). Sin embargo, a pesar de todo el asombro y la emoción sobre un nuevo catalizador para la innovación, el camino hacia la monetización rentable de la tecnología sigue sin estar claro.

El mercado de IA generativa está preparado para un crecimiento explosivo
Dos gráficos circulares representan el tamaño del mercado de IA generativa en 2023 y 2029, con siete segmentos en cada pastel que muestran el tamaño relativo de cada componente de la industria.


Al 30 de junio de 2023
Fuente: Bloomberg Intelligence, eMarketer, International Data Corporation, Statista, Taiwan Semiconductor Manufacturing Company y AllianceBernstein (AB)

Cómo monetizar la IA generativa: productividad vs. precios

Las empresas pueden ganar dinero con la IA generativa de varias maneras. Los usuarios de la tecnología pueden encontrar formas de mejorar la productividad con IA. Los proveedores de la tecnología para esos usuarios, las “plataformas”, se beneficiarán si pueden lograr precios favorables. Y los proveedores de “picos y palas” venden el hardware subyacente necesario para ejecutar la tecnología. Estos caminos hacia la monetización están intrincadamente vinculados.

El mercado ha identificado rápidamente a los ganadores de “picos y palas”, como se ve en el rendimiento de NVIDIA de este año, que fabrica unidades de procesamiento de gráficos (GPU) que son esenciales para la IA. Clasificar las estrategias ganadoras entre plataformas y usuarios es mucho más turbio. Pero estamos empezando a ver que estas empresas adoptan varios enfoques para convertir las ganancias de productividad en ganancias.

 

Algunas empresas han predicho que la IA podría desbloquear mejoras de productividad del 20% al 30%

 

Mientras que algunos casos de alto perfil se centraron en despidos de trabajadores, muchos más se han centrado en aumentar la producción con la misma base de empleados. Por ejemplo, la IA puede realizar muchas tareas domésticas que consumen mucho tiempo, liberando a los profesionales para agregar más valor a sus empleadores.

La entrega de ganancias de productividad dependerá del costo de la tecnología. Por ejemplo, una empresa que busca mejorar la productividad de un empleado de $ 100,000 al año en un 25% se enfrentará a una propuesta de valor completamente diferente si la tecnología de IA para ese trabajador cuesta $ 5,000 o $ 20,000. Como resultado, en esta etapa de la evolución de la tecnología, muchos inversores están concentrando su atención en cómo los proveedores de IA fijarán el precio de la tecnología.

Para las plataformas de IA, encontrar el precio correcto está dictado en parte por el costo de la infraestructura informática. La tecnología habilitadora de IA es muy costosa, ya que el suministro de infraestructura crítica, como las GPU, sigue siendo extremadamente limitado. Como resultado, los proveedores de IA deben equilibrar las expectativas de productividad de sus clientes con su propio costo de servicio.

 

Tres estrategias generales de fijación de precios

Si bien la comercialización de la IA aún está en su infancia, ya estamos viendo tres estrategias clave de precios. Comprender la dinámica de estas estrategias puede ayudar a las empresas a analizar si están en camino de beneficiarse de la tecnología.

Suscripciones: Las empresas que puedan integrar funciones de IA para mejorar los productos existentes tendrán acceso instantáneo a una base de clientes potencialmente lucrativa. Microsoft ya está haciendo esto al cobrar $ 30 por usuario / por mes por un servicio llamado Copilot, que agrega capacidades de inteligencia artificial a las aplicaciones dentro de su suite Microsoft 365. Algunos inversores anticiparon un punto de precio mucho más bajo. Entonces, ¿por qué Microsoft cobró más de lo esperado? ¿Los clientes estaban dispuestos a pagar más porque las ganancias de productividad ya superaban las expectativas? ¿O la tecnología estaba resultando más cara para Microsoft de lo que esperaba? Es demasiado pronto para decirlo, pero puede ser un poco de ambos. Google está siguiendo un camino similar, habiendo anunciado recientemente un precio de $ 30 por usuario / por mes para su servicio Duet AI para aplicaciones empresariales G Suite.

A la carta: A medida que más empresas adopten tecnologías de IA, necesitarán más infraestructura informática para ejecutar sus consultas de IA. Creemos que muchos optarán por aprovechar las plataformas nativas de IA de proveedores de nube como Amazon.com, Google y Microsoft. Debido a que su uso puede ser esporádico, y debido a que la infraestructura de IA cuesta tanto, los proveedores de la nube probablemente les cobrarán en un modelo a la carta, en nuestra opinión. OpenAI ha sido pionero en este modelo de consumo al cobrar a los clientes empresariales de acuerdo con el número de “tokens” que utilizan, y cada token representa aproximadamente 750 palabras. Microsoft, el socio de infraestructura de OpenAI (e inversor minoritario), ha dicho que el 2% de su crecimiento en la nube Azure en el tercer trimestre provendrá del consumo generativo de IA.

Como característica: Algunos proveedores de IA pueden integrar capacidades de IA en productos sin cobrar inicialmente por los servicios mejorados. En cambio, la estrategia apuntaría a mejorar el valor del producto con IA agregada como una característica. Eventualmente, la compañía podría imponer aumentos de precios generalizados, justificados por el valor que se ha agregado. Históricamente, Adobe ha utilizado este enfoque con sus productos Creative Cloud y Acrobat. Este enfoque a menudo tiene más sentido para los productos vendidos a consumidores y pequeñas empresas, que pueden negarse a pagar más por una función que pueden o no usar. Una vez que incorporan las nuevas capacidades de IA en su flujo de trabajo, puede ser más fácil para ellos aceptar un aumento de precio más adelante.

El enigma orientado al consumidor

Los inversores que buscan ganancias significativas de los chatbots orientados al consumidor pueden sentirse decepcionados. Los motores básicos de consulta y respuesta como ChatGPT y Bard de Google ya se están convirtiendo en productos básicos. Las empresas que dominan los espacios orientados al consumidor (dispositivos de consumo, motores de búsqueda de Internet, redes sociales) se verán presionadas para mostrar cómo pueden implementar creativamente la IA para crear valor para los consumidores. Apple ha anunciado planes para desarrollar su propio chatbot, mientras que Google está considerando usar chatbots de IA para ayudar a entregar una lista más enfocada de respuestas a las consultas.

Estos productos de IA serán difíciles de monetizar directamente, en nuestra opinión; Es más probable que se utilicen para publicar anuncios dirigidos, tal como lo hacen actualmente estas plataformas. Desde la perspectiva de los consumidores, estos productos se verán como una mejora para mantenerlos dentro de los ecosistemas de esos proveedores en lugar de como un flujo incremental de ingresos.

A medida que la tecnología se desarrolle, las estrategias de precios también evolucionarán. Con una hoja de ruta de estrategias de monetización a mano, los inversores estarán mejor equipados para separar a las empresas que son competentes en la práctica de aquellas preparadas para generar ganancias impulsadas por la IA que pueden respaldar los rendimientos de la inversión

 

Fuente: Michael Walker| James T. Tierney, Jr. / Alliance Bernstein

Foto: anne-nygard- Unsplash

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