La inteligencia artificial cambia de negocio y cobrará por resultados: de responder preguntas a hacer el trabajo por ti

El negocio de la inteligencia artificial está viviendo un cambio silencioso pero profundo. Durante años, el sector ha funcionado bajo un modelo basado en el consumo: cuántas consultas se realizan, cuántos textos se generan o cuántos tokens se procesan. Sin embargo, este sistema podría tener los días contados. El futuro apunta a un escenario en el que la IA ya no se pagará por lo que “dice”, sino por lo que “resuelve”, explican los expertos.

La clave de este cambio está en la evolución de los sistemas de inteligencia artificial generativa hacia los llamados agentes de IA, capaces no solo de responder preguntas, sino de ejecutar procesos completos de principio a fin. Según expertos de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), este salto tecnológico está alterando la forma en la que se entiende el valor económico de la inteligencia artificial.

“La clientela no quiere comprar cómputo, sino una tarea resuelta: un informe, una campaña, una reserva o una incidencia cerrada o una mejora de la productividad”, señala Carles Méndez-Ortega, profesor de los Estudios de Economía y Empresa de la UOC e investigador del grupo i2TIC-IA Lab. En su opinión, el cambio no es solo técnico, sino estructural: redefine qué se paga exactamente cuando se utiliza IA.

Del token al resultado

Hasta ahora, el funcionamiento económico de la IA se ha basado en una unidad básica: el token, es decir, el fragmento mínimo de texto que un modelo procesa o genera. Este sistema ha permitido medir el uso de forma precisa y facturar en función del volumen de interacción.

Sin embargo, este modelo empieza a mostrar limitaciones con la llegada de agentes de IA. Estos sistemas no solo responden, sino que planifican, consultan herramientas externas, verifican información y ejecutan acciones encadenadas para completar un objetivo.

Un estudio reciente apunta que estos agentes de IA pueden llegar a consumir hasta mil veces más tokens que los chats tradicionales en tareas complejas, precisamente porque descomponen los problemas en múltiples pasos antes de ofrecer una solución final.

“La cuestión ya no es cuánto texto genera una IA, sino qué tarea logra completar”, señalan los investigadores. Este cambio abre la puerta a un nuevo modelo económico basado en resultados: pagos por procesos completados, incidencias resueltas, campañas ejecutadas o ahorros generados.

De conversar a actuar: la IA que ya no solo responde

La diferencia entre los sistemas actuales y los agentes de IA es fundamental. Mientras los chatbots tradicionales se limitan a mantener conversaciones, los nuevos agentes pueden interactuar directamente con aplicaciones, bases de datos, calendarios o sistemas de correo electrónico.

“Un chatbot suele limitarse a conversar, pero un agente de IA, en cambio, va un paso más allá, porque no solo responde, sino que puede actuar”, explica Antonio Pita, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC e investigador del grupo ICSO. En su opinión, el salto es comparable al paso de un asesor a un ejecutor: “El chatbot ayuda a pensar, redactar o diseñar, mientras que el agente ayuda a hacer”.

Valor sobre el resultado final

Este cambio tiene implicaciones directas en la forma de medir el valor. Si un sistema es capaz de cerrar una incidencia, modificar una cita o tramitar un pedido, el valor deja de estar en el número de interacciones y pasa a centrarse en el resultado final.

Según Méndez-Ortega, este cambio puede alterar profundamente el modelo de negocio de la IA, porque desplaza la unidad de valor. La tecnología deja de monetizarse únicamente como uso técnico de un modelo y empieza a vincularse directamente con el impacto económico que genera. “Esto acerca la inteligencia artificial al lenguaje tradicional de la empresa: ahorro de costes, incremento de productividad, reducción de tiempos y resultados medibles”, explica el experto.

Sectores como atención al cliente, recursos humanos, compras o desarrollo de software podrían ser los primeros en adoptar este modelo. “El valor no está en cuántos mensajes intercambia la IA, sino en si la cita queda modificada, la incidencia queda cerrada o la clientela obtiene una respuesta satisfactoria”, señala Pita.

Un cambio que amenaza el modelo de licencias por usuario

La transformación también pone en cuestión uno de los pilares del software tradicional: el cobro de licencias por usuario. Si un agente de inteligencia artificial puede asumir el trabajo de varias personas, este sistema pierde parte de su lógica económica.

“El modelo de licencia por usuario tiene cada vez menos sentido”, sostiene Méndez-Ortega. En su lugar, empiezan a ganar fuerza modelos híbridos que combinan cuotas fijas con pagos variables en función del uso real o de las tareas completadas.

En este nuevo escenario, podrían surgir fórmulas como el pago por ticket resuelto en atención al cliente, por lead cualificado en ventas, por código validado en programación o por informe generado en análisis financiero.

Este enfoque tiene ventajas claras: las empresas pagan por resultados concretos en lugar de por acceso a tecnología. Sin embargo, también plantea un reto clave: definir con precisión qué se considera un resultado válido y cómo medirlo de forma objetiva.

“Solo tiene sentido aplicarlo a acciones que puedan medirse con claridad, como incidencias resueltas, pedidos tramitados o errores corregidos, porque si el resultado es ambiguo o difícil de evaluar, será complicado establecer un acuerdo justo entre proveedor y cliente", advierte Pita.

El coste invisible: la presión sobre la infraestructura

Más allá del modelo de negocio, el avance de los agentes de IA introduce otro elemento crítico: el coste de la inferencia, es decir, el proceso mediante el cual un modelo ya entrenado genera respuestas.

A medida que estos sistemas se utilizan a gran escala, surgen tensiones entre coste, velocidad y eficiencia. Algunos estudios ya alertan de una posible “crisis de inferencia”, en la que el uso masivo de IA podría presionar los márgenes de las empresas si los precios no se ajustan adecuadamente.

Este coste no recae en un único actor. Según los expertos, se reparte entre proveedores de modelos, plataformas tecnológicas e infraestructuras como centros de datos, fabricantes de chips y proveedores de energía.

“Cada parte de la cadena absorberá una fracción de esa presión”, señala Méndez-Ortega. En este contexto, las empresas más fuertes serán aquellas integradas verticalmente, capaces de controlar modelos, infraestructura y distribución al mismo tiempo.

Hacia una IA basada en problemas resueltos

El nuevo escenario también podría cambiar la estructura competitiva del sector. Las compañías que vendan acceso genérico a modelos mediante API, cobrando por consulta o token, podrían enfrentarse a una mayor presión competitiva frente a aquellas que ofrezcan soluciones completas y personalizadas.

En cambio, las empresas que optimicen la inferencia, ajusten modelos a tareas específicas o integren la IA en productos de alto valor añadido tendrán más margen para sostener sus ingresos.

A medida que la inteligencia artificial se convierte en una infraestructura global, algunos expertos comparan su evolución con la de internet o la electricidad: tecnologías invisibles en su uso cotidiano, pero esenciales en la economía moderna.

Si esta tendencia se consolida, el valor de la IA dejará de medirse en tokens consumidos para pasar a medirse en algo mucho más tangible: problemas resueltos. Y ese cambio podría redefinir por completo cómo se paga, se mide y se entiende la inteligencia artificial en los próximos años.