En todas las industrias, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta valiosa para transformar las experiencias del cliente, mejorar la eficiencia operativa e impulsar el crecimiento empresarial. Sin embargo, sin importar el tamaño de su empresa, el costo del desarrollo y mantenimiento de las tecnologías de IA puede constituir un desafío.

Uno de los pasos más importantes en la adopción de soluciones de IA consiste en elegir el modelo de precios correcto. Con una amplia variedad de opciones disponibles, seleccionar el esquema correcto (es decir, uno que equilibre sus necesidades actuales, sus aspiraciones futuras y su presupuesto) puede ser un verdadero acto de malabarismo. Conocer bien las fortalezas y las compensaciones de cada uno de los principales enfoques para la fijación de precios es clave para tomar una decisión acertada.

Echemos un vistazo a los seis modelos de precios de IA más comunes (a base de licencias, de consumo, de suscripciones, freemium, de ingresos compartidos y de resultados) para ayudarle a agilizar su proceso de estimación de costos de inteligencia artificial. Ya sea que apenas esté dando sus primeros pasos con la IA o que esté perfeccionando su estrategia y capacidades existentes, esta información le ayudará a gestionar la asequibilidad y, al mismo tiempo, maximizar el potencial de las herramientas de IA para ofrecer resultados de alto impacto.

Modelos de precios de IA: ¿cuál es el mejor para controlar los costos?

Cada uno de los modelos de precios básicos que ofrecen los proveedores de IA tiene fortalezas y limitaciones. Antes de emprender su próximo proyecto de IA, analice minuciosamente sus diferencias en términos de gestión de costos.

1. Licencias: predecible, pero con un inicio costoso

Los modelos de IA basados en licencias cobran una tarifa única para dar acceso al software de IA durante un periodo determinado. Este enfoque le permite prever su presupuesto debido a que los costos permanecen fijos durante todo el plazo de la licencia. Sin embargo, la elevada inversión inicial puede resultar excesiva para empresas pequeñas o que requieren flexibilidad. Los precios basados en licencias son más adecuados para organizaciones con requisitos de IA bien definidos y a largo plazo.

2. Consumo: flexible, pero variable

En este tipo de modelo, a menudo denominado de pago por uso, se cobra en función del uso que se da a herramientas específicas, tales como las llamadas de API o los volúmenes de datos procesados. Los precios basados en el consumo ofrecen escalabilidad y flexibilidad, pues permiten que las empresas ajusten el uso de sus sistemas de IA a la par que la demanda. Es ideal para empresas con necesidades estacionales o variables; sin embargo, es necesario que la planificación financiera tenga un enfoque flexible. Para las empresas que buscan adaptabilidad en tiempo real o simplemente la libertad de experimentar, este modelo puede brindar un buen equilibrio entre control y rentabilidad.

3. Suscripciones: consistente, pero rígido

Con los modelos basados en suscripciones, las empresas pagan una cuota mensual o anual recurrente por el acceso continuo a los servicios de IA. Este modelo simplifica la planificación financiera gracias a sus pagos continuos, por lo que resulta atractivo para organizaciones que usan la IA con regularidad. Sin embargo, su naturaleza fija significa que podría estar pagando ya sea por capacidades que no utiliza por completo durante periodos de menor actividad, o por usuarios/áreas que rara vez usan las herramientas. Esto puede hacer que un modelo de precios de software como servicio (SaaS) sea potencialmente ineficiente.

4. Freemium: de bajo riesgo, pero potencialmente caro

Los modelos freemium ofrecen un punto de entrada de bajo riesgo, así como funciones básicas de IA de forma gratuita. A medida que las empresas crecen, pueden activar funciones avanzadas o ampliar la gama de herramientas que utilizan mediante la adopción de un plan pago. Si bien esta es una forma accesible de probar diferentes soluciones de IA, los costos pueden elevarse rápidamente a medida que las necesidades aumentan. El modelo freemium es ideal para empresas que desean explorar sus opciones de IA, pero requiere un seguimiento cuidadoso para evitar gastos imprevistos. Además, este modelo no siempre ofrece funciones avanzadas.

5. De ingresos compartidos: con objetivos alineados, pero también con complejidad

Los precios basados en ingresos compartidos vinculan la compensación del proveedor con los resultados financieros que las capacidades de IA ayudan a generar. Esto reduce los costos iniciales y liga el éxito del proveedor de IA con el de usted, lo que lo motiva a esforzarse en ayudarle a obtener buenos resultados. Sin embargo, a medida que aumentan las operaciones comerciales impulsadas por IA, puede resultar complicado atribuir ingresos directamente a una solución de IA. Esto, a su vez, tiene potencial de agregar imprecisión y capas de complejidad a su gestión financiera.

6. Resultados: enfocado en las repercusiones, pero difícil de definir

La fijación de precios basada en resultados vincula el pago a resultados específicos, como el logro de objetivos comerciales predefinidos. Si bien este enfoque minimiza los riesgos financieros debido a que garantiza que solo le pague a un proveedor de IA por un éxito medible, puede resultar difícil definir y acordar métricas de rendimiento claras. Puede haber dificultades para que los proyectos avancen debido a desacuerdos sobre cómo medir el éxito, lo que dificulta la implementación efectiva de este modelo.

Por qué la tokenización es conveniente para fijar los precios de las soluciones de IA

En Genesys, creemos que los precios de las herramientas de IA deben ser flexibles y rentables. Por eso hemos adoptado un modelo que se basa en el consumo y en tokens de AI Experience de Genesys. La tokenización en el sector de la IA es una forma de monitorear el uso de la tecnología en tiempo real mediante la asignación de unidades de medida fijas a los costos de uso. Este sistema puede ayudar a empresas de cualquier tamaño a asignar recursos de manera dinámica y eficiente. Al pagar solo por las funciones de IA que realmente utiliza, la tokenización ofrece una forma escalable y rentable de integrar la IA en sus operaciones.

Éxito en el mundo real: Virgin Atlantic incorpora la IA de manera rentable

El primer paso en la adopción rentable de la IA no tiene que ser una inversión cuantiosa. Muchas empresas obtienen resultados exitosos con comienzos modestos y un plan de escalamiento estratégico. Por ejemplo, Virgin Atlantic emprendió su recorrido hacia el aprovechamiento de la inteligencia artificial con el enrutamiento predictivo de Genesys, una solución asequible que generó retornos rápidos al mejorar significativamente el servicio al cliente.

Además de ofrecer resoluciones más rápidas al conectar a los clientes con los agentes más adecuados, el enrutamiento predictivo mejoró el engagement de los empleados, pues coordinó las fortalezas de los agentes de contact center con las tareas que pueden realizar mejor. “Nuestros agentes ahora sienten que pueden brindar un servicio excepcional a la persona adecuada y en el momento oportuno, así como asumir la responsabilidad de nutrir las relaciones con los clientes para establecer un verdadero vínculo con ellos”, afirmó Louise Phillips, vicepresidenta de Centros de Atención al Cliente en Virgin Atlantic y Virgin Atlantic Holidays. “Esto mejoró la motivación de los empleados, lo que, a su vez, les permite ofrecer un mejor servicio y sentirse orgullosos de su trabajo”.

Una vez que el valor de la IA quedó demostrado, Virgin Atlantic adquirió un plan a largo plazo con Genesys que le permitiera expandir sus capacidades de IA.

El enfoque que adoptó Virgin Atlantic destaca los beneficios de empezar con una solución específica antes de incorporar otras y ampliar el uso de la IA. Al evaluar cualquier implementación de IA, es esencial pensar más allá de los costos iniciales.

Considere el costo total de propiedad, el cual incluye los costos de mantenimiento continuo de la IA, la escalabilidad, y el factor clave de qué tan rápido puede esperar obtener el retorno potencial de la inversión. Invertir en un uso que tenga más probabilidades de generar resultados claros para la empresa le ayudará a sentar las bases adecuadas para implementar otras estrategias de IA en el futuro. Además, lograr un ROI sorprendentemente rápido puede ayudar a justificar una mayor inversión.

Comience con lo mínimo y crezca sabiamente con la IA

La IA tiene el potencial de transformar la experiencia del cliente y las operaciones comerciales, pero gestionar sus costos es un componente clave para aprovechar todo su valor. Conocer bien las fortalezas y los desafíos de los diferentes modelos de licencias de IA le permitirá elegir una estrategia que sea compatible con sus objetivos y presupuesto.

Los tokens de AI Experience de Genesys ofrecen un enfoque escalable que se adapta a sus necesidades específicas. Ya sea que apenas esté dando sus primeros pasos o que esté listo para ampliar sus metas, este modelo flexible favorece tanto la innovación confiable en las empresas como la optimización de sus recursos.

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