La próxima gran batalla del software empresarial podría librarse no en las GPU o los algoritmos, sino en las facturas de inteligencia artificial. Mientras las acciones de software han sufrido pérdidas recientes debido a preocupaciones de los inversionistas sobre la creciente verticalización de proveedores de IA empresarial como Anthropic, la realidad de la adopción está demostrando ser menos lineal cuando la factura de IA llega al departamento de finanzas corporativas. Los modelos de facturación de IA están transformando radicalmente la forma en que las empresas gestionan los costos de software.
A diferencia del software tradicional basado en licencias por usuario, la inteligencia artificial cobra por tokens, llamadas de interfaz de programación de aplicaciones (API), imágenes generadas, ciclos de inferencia y flujos de trabajo autónomos ejecutados en segundo plano. En algunos casos, cobra por todos estos conceptos simultáneamente. A medida que las empresas aceleran desde programas piloto hacia implementaciones de IA a escala de producción, están descubriendo que la infraestructura comercial del SaaS tradicional no se traduce limpiamente a sistemas que miden el valor por computación en lugar de por usuario.
La Complejidad de la Facturación de IA
Durante casi dos décadas, el software empresarial funcionó con un motor económico simple: el puesto de trabajo. Las empresas compraban 500 licencias de Salesforce, 1,200 suscripciones de Microsoft o 75 cuentas especializadas de análisis, y los equipos de finanzas podían pronosticar costos con precisión reconfortante. El software escalaba con la plantilla de empleados, las adquisiciones negociaban renovaciones anuales y los directores financieros construían modelos confiables.
Sin embargo, el uso de inteligencia artificial resiste esa alineación ordenada. En este entorno, el gasto en software ya no está vinculado a quién usa una herramienta, sino a qué tan intensamente se ejercitan los modelos subyacentes. Un solo empleado podría generar miles de llamadas de modelo en un día, mientras otro no activa ninguna. Un agente automatizado de servicio al cliente puede procesar millones de interacciones sin agregar un solo “puesto”.
El resultado es un modelo de costos que se comporta menos como una suscripción y más como un mercado de materias primas. El uso fluctúa con los ciclos de experimentación, el reentrenamiento de modelos, el diseño de indicaciones y la adopción de automatización. Los departamentos de finanzas acostumbrados a renovaciones estables de SaaS están enfrentando facturas que se asemejan a facturas dinámicas de servicios públicos.
El Auge de la Factura de IA de ‘Caja Negra’
Uno de los primeros puntos de fricción para los directores financieros es la visibilidad. Las facturas tradicionales de SaaS detallan licencias y términos contractuales. En contraste, las facturas de IA a menudo llegan como registros densos de conteos de tokens, niveles de modelos y métricas de rendimiento que pueden ser opacas para los equipos de finanzas.
Además, las empresas saben que se les está cobrando correctamente según el uso contractual, pero tienen dificultades para relacionar esos cargos con la actividad comercial. ¿Un aumento en los costos de inferencia estuvo vinculado a un lanzamiento exitoso de producto, una estructura de indicaciones ineficiente o un bucle de automatización descontrolado ejecutándose sin supervisión?
Esa capa de traducción ralentiza la adopción e introduce tensión organizacional precisamente donde se supone que la IA debe acelerar la toma de decisiones. Y la adopción de IA está creciendo, convirtiendo estas fricciones de facturación en un problema significativo en el espacio del software empresarial.
Convergencia en Casos de Uso de IA
Los hallazgos en la edición de enero de The CAIO Report de PYMNTS Intelligence revelan que, en todas las industrias, las empresas están convergiendo en el mismo puñado de usos de alto impacto para la inteligencia artificial. En lugar de fragmentarse en usos de nicho o específicos de la industria, el informe encontró que la adopción de IA agéntica se está agrupando alrededor de un conjunto común de funciones de alto apalancamiento: información del cliente, gestión del ciclo de vida del producto y análisis estratégico.
El interés ejecutivo en estas áreas entre los encuestados generalmente supera el 80% en todas las industrias, especialmente en tecnología donde se acerca a porcentajes en los 90% bajos. Datos separados en el informe de PYMNTS Intelligence “Smart Spending: How AI Is Transforming Financial Decision Making” encontraron que más de 8 de cada 10 directores financieros en grandes empresas ya están usando IA o considerando adoptarla.
Mientras gran parte del discurso público sobre la adopción de IA se centra en la preparación técnica, la escasez de talento o la incertidumbre regulatoria, dentro de las grandes organizaciones el factor limitante es cada vez más la operabilidad financiera. Según Greg Gorman, vicepresidente de gestión de productos de North, quien declaró a PYMNTS, “se acabaron los días en que podías tener un gran producto y un gran servicio, y tus facturas no eran buenas”.
Las empresas enfrentan ahora el desafío de desarrollar nuevas capacidades de gestión financiera para manejar estos modelos de facturación de IA. A medida que la adopción continúa acelerándose, se espera que los proveedores de inteligencia artificial desarrollen herramientas de reportes más amigables para los equipos de finanzas. La estandarización de las métricas de facturación y la transparencia en los costos serán factores clave para determinar qué proveedores lograrán una adopción empresarial más amplia en los próximos trimestres.