Repensar el precio del software B2B en la era de la IA agentica
En un entorno empresarial marcado por la irrupción de AI agents, las compañías de software B2B enfrentan una transformación fundamental en la forma de monetizar sus productos. La clave del éxito ya no reside en vender licencias por usuario, sino en alinear el precio del software con los resultados concretos que genera para el cliente. Las empresas que adapten hoy sus modelos de precios a esta lógica orientada al valor obtendrán una ventaja competitiva en un mercado en evolución.
La transición hacia un modelo de precios basado en resultados no es sencilla. Según un estudio de Andreessen Horowitz, el 47% de los compradores no logra definir con claridad los resultados deseados, y un 36% teme perder previsibilidad en sus costos. A esto se suma un escenario en el que el 40% de los compradores busca reducir costos eliminando licencias por asiento, un fenómeno impulsado por la adopción de IA agentica.
¿Cómo deben responder los proveedores de software? Primero, evaluando si las funcionalidades de IA que ofrecen generan suficiente valor diferenciado como para empaquetarlas por separado. Si no es así, lo ideal es integrarlas en las ofertas existentes. Segundo, deben avanzar hacia modelos de precios alineados con el valor generado, controlando a la vez riesgos como la caída de ingresos por la reducción de licencias.
Empaquetar funcionalidades agenticas: entre el valor y la disposición a pagar
Según una encuesta de ICONIQ Capital, el 68% de los proveedores cobra extra por funciones de IA o las incluye solo en versiones premium. No obstante, los clientes están dispuestos a pagar únicamente por capacidades que aporten valor tangible, como conocimientos específicos o la ejecución completa de tareas. Funciones aisladas o automatizaciones simples no despiertan el mismo interés.
Para incentivar la adopción, se recomienda ofrecer funcionalidades agenticas diferenciadas dentro del producto base, limitando su acceso inicialmente para demostrar valor antes de monetizarlas. Eso sí, integrar IA implica costos variables y márgenes impredecibles, lo que complica el uso de modelos de precios cost-plus.
Modelos emergentes de precios agenticos
Se identifican cinco modelos en evolución:
Uso por recursos: Similar a la nube, pero poco predecible.
Por agente: Basado en agentes individuales, con claridad presupuestaria, aunque limitado por la colaboración humano-IA.
Por interacción: Basado en acciones concretas como llamadas a API o respuestas de IA.
Por trabajos completados: Cobro al finalizar tareas específicas, ideal pero difícil de acordar.
Por resultado financiero: El más alineado al valor, pero también el más riesgoso.
El futuro apunta hacia modelos híbridos, donde se mezclan suscripciones tradicionales con precios por agente o por trabajo completado. Esto permite mitigar riesgos de ingresos y responder mejor a las expectativas de los clientes.
Lecciones de los pioneros
Empresas que adoptaron precios por interacción o por desempeño enfrentaron desafíos como costos acumulados sin relación al valor, o falta de claridad en lo que constituye un resultado exitoso. Estos casos demuestran la importancia de alinear precios con métricas claras de valor y construir confianza mediante transparencia.
Transición gradual y sostenida
Para evitar el impacto negativo de la compresión de licencias, los proveedores deben implementar cambios paso a paso. Es esencial desarrollar capacidades como telemetría, pronóstico de uso y programas de éxito del cliente, además de acompañar a los usuarios con claridad y soporte técnico durante la implementación.
Conclusión
La llegada de la IA agentica exige una renovación urgente de los modelos de precios en el software B2B. Adaptarse no solo permitirá capturar valor real, sino también fortalecer la relación con el cliente, aumentar su satisfacción y asegurar una posición sólida en un mercado altamente competitivo.
