La industria de las aplicaciones empresariales se encuentra en medio de un ajuste de cuentas en cámara lenta que aún no afecta sus estados de resultados. No todavía. Sin embargo, pronto se verán afectados. Comprender estos mecanismos no es pesimismo, más bien una gestión adecuada de riesgo empresarial. Durante años, los proveedores de software como servicio (Software as a Service o SaaS) construyeron imperios sobre el modelo de licenciamiento por usuario. El modelo era elegante en su simplicidad: a mayores usuarios, mayores ingresos, rendimiento medio anual predecible, y valoraciones premium. Lo que nadie esperó fue el cambio en el ambiente cuando los agentes de inteligencia artificial absorbieron tareas humanas sin consumir asientos.
El escenario ahora es realidad operativa
La disrupción se percibe en las cotizaciones en bolsa de los principales jugadores (SAP, Salesforce, Adobe, entre otros). Sin embargo, debido al impacto de la inercia de los contratos multi anuales en el ingreso eventualmente se verá en sus finanzas. Ese dolor lo estamos sintiendo en la renovación, no al momento de adopción. Los equipos administrativos aún están pagando 500 "cabezas" cuando en realidad solo 300 realizan el trabajo. Cuando estos contratos son renovados, la conversación se pone tensa demasiado rápido. La retención de ingresos netos es una métrica que se actualiza constantemente y que será disminuida antes que las pérdidas lo reflejen.
Los proveedores se encuentran pivoteando a un modelo de consumo de unidades de IA que resuelven su problema, no el nuestro. Los equipos de finanzas ya conocen una historia similar durante su período en la adopción de la infraestructura en la nube: la promesa de economías de escala que entregaron cuentas inesperadas resultando en disciplinas como el FinOps (Financial Operations) que generaron facturas impredecibles, sorpresas en los egresos y secuestro arquitectónico antes de que todos comprendiésemos el modelo de costos.
El consumo de la IA está estructurado de una forma terrible
El consumo de cómputo en la nube se comporta con patrones de carga determinísticos, mientras que la IA persigue el comportamiento humano y la cadena de reacción estocástica de sus agentes. Ninguno de los factores anteriores permite modelos financieros con certidumbre. El resultado es volatilidad presupuestal que genera parálisis en decisión precisamente cuando las organizaciones deben moverse de forma decisiva en su transformación digital.
Además, existe un riesgo que los equipos de adquisiciones no tienen aún en el radar: los proveedores de inteligencia artificial generativa como OpenAI y Anthropic tienen estructuras de costos donde la economía marginal de la inferencia no se comprime lo suficientemente rápido para alcanzar rentabilidad al valor actual del mercado, sino que tienen un comportamiento como si convergiesen al infinito. Estas no son empresas quemando pilas de capital en un proceso para una fase de adquisición de clientes y mercado con mira en márgenes sanos, sino organizaciones envueltas en una burbuja especulativa. Por ello sus costos unitarios son genuinamente complicados.
Una pregunta importante que debemos hacernos es: ¿Qué sucede a un proyecto de transformación digital con duración de tres años cuando el proveedor de IA se enfrenta a adquisiciones, descontinuación de modelos con poco margen de tiempo o un pivoteo forzado a segmentos de alto margen (situación que ya sufrimos en los precios de la RAM)? ¿Por qué una de las respuestas es que el cliente empresarial absorbe la disrupción mientras que el proveedor ya ha recolectado el ingreso por el token? Mientras tanto, proveedores más establecidos en el mercado como Google, AliBaba Cloud o el mismo SAP con Joule están cerrando rápidamente esta brecha de capacidades con un perfil de riesgo diferente ya que no requieren de la IA para su negocio. Para ellos es un mecanismo de retención y venta adicional sobre un ingreso fijo sostenible, esta asimetría es muy importante para la selección de proveedores.
Quizás el aspecto más indefendible en el precio real de la IA es el que menos hemos comentado. En todas las otras categorías de software, los defectos son responsabilidad del fabricante, un error de cálculo en el sistema financiero es un bug que requiere corrección no un evento facturable causado por el cliente. Con las APIs de los modelos de lenguaje masivo uno paga por el token consumido sin importar la veracidad del resultado. Una interpretación de cumplimiento alucinada, un registro financiero mal clasificado o el análisis de riesgo incorrecto de un proveedor igual consumen tokens como una salida correcta. Los proveedores blindan legalmente su negocio expresando las limitaciones de su modelo aleatorio. El comprador absorbe tanto los costos de los tokens como la remediación cuando el modelo se equivoca en procesos críticos para el negocio.
Las organizaciones que actúen con prudencia en este momento —apostando por una IA nativa de plataforma, proveedores con solvencia comprobada, diseñando sus sistemas para garantizar la portabilidad de los modelos y estableciendo mecanismos de control de los resultados de la misma antes de destinar presupuestos de consumo a los procesos fundamentales— se encontrarán en una posición estructuralmente más sólida cuando el mercado se corrija. La burbuja acabará por reajustarse, la urgencia en ese momento será si su programa de transformación digital estará en peligro cuando esto ocurra.
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