La inteligencia artificial (IA) agéntica, la alternativa más enfocada a la IA generativa de propósito general, está ganando impulso en la empresa, con Forrester habiéndola nombrado como una tecnología emergente superior para 2025 en junio.
Desde entonces, varias organizaciones han empezado a utilizar esta tecnología, y grandes proveedores como Salesforce y ServiceNow han ofrecido agentes de IA a sus clientes.
La IA agéntica se centra en la realización de tareas específicas y hace hincapié en la toma de decisiones operativas en lugar de en la generación de contenidos que suele asociarse a las herramientas de IA generativa.
La tecnología está en pañales, y varias cuestiones siguen abiertas, la principal de ellas, cómo se fijará el precio de los agentes de IA. Hasta ahora, no hay acuerdo sobre cómo se establecerán finalmente los modelos de precios, pero los CIO deben ser conscientes de que ciertos modelos de precios se adaptarán mejor a sus casos de uso específicos.
Salesforce, por ejemplo, ofrece tres modelos de precios: uno que incluye 1.000 ‘conversaciones’ de Agentforce gratis con su servicio Salesforce Foundations CRM; otro incluido con su plan de éxito estándar; y 2 dólares por conversación a la carta. Salesforce define una conversación como el envío por parte de un cliente de al menos un mensaje o la selección de al menos una opción de menú o elección distinta de ‘finalizar chat’ en un periodo de 24 horas.
El enfoque de 2 dólares por conversación puede incluir muchas interacciones de ida y vuelta entre un cliente y Agentforce, afirma Ryan Shellack, director senior de Marketing de Productos de IA en Salesforce. La empresa se centra en la fijación de precios basada en el uso, para cuya administración sólo se requiere un puesto de cliente, añade.
Muchos modelos de precios a tener en cuenta
El modelo por conversación es sólo una de las muchas ideas de fijación de precios. En un reciente post en LinkedIn, Aaron Levie, CEO de Box, esboza cuatro modelos de fijación de precios de la IA agéntica que podrían surgir.
En primer lugar, los proveedores podrían basar el precio de las tareas de los agentes de IA en el trabajo tradicional al que sustituyen, con un descuento sobre el precio de la mano de obra tradicional. “Un agente de IA realiza una determinada cantidad de trabajo, y usted paga por la cantidad de tiempo o unidades que tardó en hacer ese trabajo”, escribe. “En general, es un intercambio justo para el cliente y el proveedor”.
En segundo lugar, los agentes podrían tener un precio basado en los resultados, con el precio centrado en la realización de una tarea. “Este modelo permite una relación sencilla entre lo que el cliente necesita y lo que paga para conseguirlo”, escribe Levie. “También tiene la ventaja de que, a medida que los costes subyacentes de la IA bajan con el tiempo, los proveedores de servicios pueden extraer más margen por este trabajo”.
Una tercera forma en que se podría fijar el precio de los agentes de IA es calculando los costes subyacentes y cobrando un pequeño margen, dice. “Esto puede ser estupendo para los clientes con conocimientos técnicos, pero tiene el riesgo de no abstraerse lo suficiente de los costes de la IA como para mantener el valor a lo largo del tiempo”, afirma. “Potencialmente bueno para los clientes, pero tal vez no para el rendimiento de los accionistas”.
Por último, los proveedores de IA agéntica podrían ofrecer un modelo de suscripción SaaS por asiento que dé a los usuarios acceso ilimitado al agente, afirma Levie. “Este modelo podría ser bastante disruptivo”, escribe. “En áreas donde hay muchos asientos utilizados por los usuarios finales, es posiblemente muy estratégico; en áreas donde sólo hay un pequeño número de asientos, es probable que estés renunciando a demasiado valor”.
Es probable que surjan más modelos de precios, afirma Levie en una entrevista. Son “tiempos bastante emocionantes para ver surgir nuevos modelos de negocio en el software después de más de una década de cambios limitados”, escribe.
Conversaciones y suscripciones
Un modelo por conversación parece ser un enfoque emergente, dice Sesh Iyer, director gerente, socio senior y presidente regional de Norteamérica en BCG X, el grupo de construcción y diseño de TI de Boston Consulting Group. Los proveedores también podrían cobrar un pequeño precio por entrada o salida de audio.
Por otro lado, un enfoque de consumo basado en tokens facturaría los tokens utilizados para las herramientas API del asistente a las tarifas de entrada y salida por token del modelo lingüístico elegido, añade.
Según Ritu Jyoti, directora general y vicepresidenta del grupo de investigación sobre Inteligencia Artificial, Automatización, Datos y Análisis de IDC, una de las primeras tendencias parece ser el modelo SaaS, con un modelo por conversación para usuarios poco frecuentes.
Según Jyoti, la fijación de precios basada en los resultados podría ser complicada, ya que aún es difícil definir un resultado satisfactorio en la intervención de un agente de IA. La fijación de precios basada en los resultados puede dar lugar a disputas entre proveedores y usuarios sobre si se ha conseguido el efecto deseado, afirma Jyoti, aunque la fijación de precios basada en las resoluciones puede funcionar bien en situaciones de atención al cliente.
“Todo depende de las funciones y del volumen de uso”, añade. “Lo que realmente desean las empresas, a medida que se adentran en todo este proceso de adopción, es que busquen precios basados en suscripciones con planes escalonados en función de las funciones y el volumen de uso. El motivo es que las empresas buscan cierta previsibilidad”.
Sin embargo, algunos expertos ven surgir otros modelos de precios. Según Rogers Jeffrey Leo John, cofundador y director técnico de DataChat, una plataforma de IA generativa sin código para análisis instantáneos, es probable que se impongan los precios basados en resultados y costes, con variaciones para casos de uso específicos. En comparación, los precios actuales de los grandes modelos lingüísticos son una forma de fijación de precios basada en los resultados, en la que los usuarios pagan por los tokens procesados o generados, señala.
“Para los usuarios empresariales, los precios basados en resultados suelen ser los más intuitivos”, afirma Leo John. “Este modelo vincula directamente el coste a resultados específicos o finalizaciones con éxito, lo que hace que sea más fácil relacionarlo con el valor entregado”.
Los precios basados en los costes también resultan atractivos porque son fáciles de calcular, añade.
“Al fijar los precios en función de los costes subyacentes de computación, latencia y rendimiento, este modelo aclara cómo se determinan los costes y permite elaborar presupuestos más precisos”, afirma Leo John. “Aunque puede carecer de la alineación directa del ROI del modelo basado en resultados, simplifica el proceso de planificación financiera para los usuarios que entienden y gestionan los recursos técnicos”.
Peligros de consumir demasiado
Si bien pueden surgir varios modelos de precios, los CIO y los líderes de TI deben tener cuidado con los precios de consumo, dice Jeremy Burton, CEO de Observe, una plataforma de observabilidad impulsada por IA.
“Todo suena bien, pero el desafío es que las personas obtienen presupuestos anuales y no pueden tolerar la variabilidad”, dice. “Todo el mundo asume que si pasan de la suscripción a alguna forma de consumo, entonces ahorrarán dinero. Eso es hasta que ven un pico y queman la mitad de su presupuesto en unas pocas semanas”.
Algunos grandes proveedores del sector de TI pueden exigir precios de consumo, dice, “pero por lo que he visto a nivel de aplicaciones es una pesadilla”.
Céntrese en las necesidades de su empresa
La fijación de precios evolucionará a medida que lo haga el modelo de IA agéntica, y los CIO deben explorar las opciones que mejor se adapten a sus necesidades y sus patrones de uso, dicen los expertos.
“Los costes de la IA han estado cayendo significativamente, con el coste por unidad de trabajo de IA disminuyendo y las capacidades mejorando rápidamente”, dice Leo John. “Es posible que los proveedores avancen hacia modelos híbridos que combinen la transparencia basada en los costes con incentivos basados en el rendimiento”. “Los continuos avances en IA impulsarán una evolución continua en cómo se fijan los precios de los servicios de IA para seguir siendo competitivos y alineados con las demandas del mercado”.
Los CIO deben considerar los casos de uso específicos y los resultados deseados con los agentes de IA, añade Leo John. Esta evaluación puede determinar si es más adecuado un modelo de precios basado en los resultados o un modelo basado en los costes, basado en gastos operativos como la computación y el rendimiento.
Los CIO también deben tener en cuenta el coste total de propiedad, afirma. “Con la aparición de modelos nuevos y mejorados casi a diario, los responsables también deben tener en cuenta los costes asociados al reciclaje o la personalización de los modelos de IA en este panorama en rápida evolución”, añade.
Los CIO y los líderes de TI deben determinar cómo utilizarán sus organizaciones los agentes de IA para determinar el mejor precio para ellos, añade Iyer de BCG X.
“Deben evaluar lo que está disponible en la actualidad con un conocimiento profundo de los precios y el volumen, elaborar previsiones para el uso a escala y construir escenarios para el aumento de los costes unitarios -como la nube- con la posibilidad de cambiar de agente para evitar el bloqueo”, afirma.
Según Levie, de Box, la transparencia y la previsibilidad serán los motores de la fijación de precios de la IA por agentes. Los proveedores que ofrezcan precios -y resultados- predecibles ganarán en el mercado, predice.
“Se necesita un alto grado de visibilidad sobre lo que realmente se va a pagar, para no tener estos grandes sistemas opacos en los que no se puede anticipar realmente lo que va a suceder”, afirma. “Por lo general, no puede darse una situación en la que el gasto se multiplique por 10 porque haya ocurrido algo por sorpresa en el sistema”.
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