Puntos clave
- La tarificación por usuario de IA a menudo oculta un desperdicio significativo — las organizaciones típicamente pagan por 500 usuarios pero solo obtienen valor de 200 usuarios activos
- La verdadera estructura de costos de la IA (cómputo, tokens, recuperación) varía dramáticamente por usuario, haciendo que los modelos por usuario estén desalineados con la entrega real de valor
- Los modelos basados en uso alinean mejor el gasto con el valor del negocio, asegurando que solo pagas por la IA que tu equipo consume activamente
Hagamos unas cuentas que probablemente nadie en tu organización ha hecho todavía.
Tu empresa tiene 500 empleados. Estás evaluando herramientas de IA. La que le gusta a tu equipo cuesta $30 por usuario al mes.
Eso son $180,000 al año.
Pero esto es lo que las cuentas no te muestran: en seis meses, tal vez 100 de esas personas usarán la herramienta regularmente. Otras 150 iniciarán sesión ocasionalmente. Las 250 restantes olvidarán que existe.
El costo efectivo por usuario activo cuando solo el 40% de los usuarios están siendo realmente utilizados — más del doble del precio de etiqueta.
Estás pagando $180,000. Estás obteniendo valor de tal vez $60,000 en usuarios.
El resto es desperdicio — pero es desperdicio invisible, enterrado en una partida presupuestaria que parece funcionar como se pretendía. Esta es la economía oculta de la tarificación por usuario de IA, y está costando a las empresas mucho más de lo que se dan cuenta.
Cómo llegamos aquí
La tarificación por usuario tenía sentido para el software tradicional. Cuando comprabas una licencia de CRM o una suite de productividad de oficina, estabas comprando acceso a una herramienta estática. Cada usuario consumía aproximadamente los mismos recursos. El costo marginal de servir al usuario #500 era casi idéntico al del usuario #5.
Entonces los proveedores cobraban por usuario, los clientes presupuestaban por usuario, y todos entendían el modelo.
Luego llegó la IA, y todos simplemente... siguieron usando el mismo modelo de precios. Hizo que la transición se sintiera familiar. Las empresas sabían cómo presupuestarlo. Los proveedores sabían cómo venderlo.
Pero la economía de la IA es fundamentalmente diferente, y forzarla en un modelo por usuario crea problemas que se acumulan con el tiempo.
El desalineamiento de incentivos del proveedor: Cuando los proveedores te encierran en contratos por usuario, sus ingresos están asegurados independientemente del éxito de tu implementación. Están incentivados a vender licencias, no a impulsar el compromiso profundo y diario que realmente transforma tu negocio.
La verdadera estructura de costos de la IA
Esto es lo que realmente sucede cuando alguien usa una herramienta de IA:
Recursos de cómputo: Cada consulta consume recursos de cómputo. Los grandes modelos de lenguaje funcionan en infraestructura GPU costosa, y esa infraestructura cuesta dinero cada vez que procesa una solicitud. Las preguntas simples cuestan menos. Los análisis complejos cuestan más.
Procesamiento de tokens: Los modelos de IA cobran por tokens — aproximadamente, palabras — tanto de entrada como de salida. Una pregunta rápida puede usar unos cientos de tokens. Un análisis de documento puede usar decenas de miles.
Costos de recuperación: Cuando la IA busca en tu base de conocimiento para encontrar información relevante, eso tampoco es gratis. Una recuperación más sofisticada significa mejores respuestas, pero también costos más altos.
Un usuario intensivo que ejecuta 50 consultas complejas al día puede consumir 100 veces más recursos que alguien que hace una pregunta simple a la semana. Pero bajo la tarificación por usuario, pagan la misma cantidad.
Esta desconexión entre precio y costo crea incentivos extraños para todos los involucrados.
Lo que realmente te cuesta la tarificación por usuario
Más allá del precio de etiqueta, la tarificación por usuario de IA tiene varios costos ocultos que no aparecen en tu análisis inicial.
El impuesto del despliegue. No puedes permitirte dar acceso a todos a $30 por cabeza, así que empiezas con un equipo piloto. Luego te expandes a otro departamento. Luego otro. Cada expansión requiere aprobación presupuestaria, ciclos de adquisición y capital político. Para cuando la IA llega a toda tu organización, has gastado meses en fricción burocrática que un modelo de precios diferente habría evitado por completo.
El problema del racionamiento. Alguien tiene que decidir quién obtiene usuarios y quién no. Eso significa que alguien está decidiendo quién tiene acceso a herramientas de productividad y quién no. Tus trabajadores del conocimiento mejor pagados probablemente obtienen usuarios. Tus empleados de primera línea — los que responden llamadas de clientes, procesan pedidos e incorporan nuevos empleados — probablemente no. Las personas que más podrían beneficiarse de la asistencia de IA a menudo son las últimas en obtenerla.
El efecto de las licencias sin usar: Estás pagando por 500 usuarios, pero no tienes ningún mecanismo para reasignar licencias no utilizadas a personas que realmente podrían usarlas. ¿Esa coordinadora de marketing que solicitó acceso, lo usó dos veces y lo olvidó? Sigues pagando por su puesto. Y probablemente ni lo sabes.
El techo presupuestario. En algún momento, llegas al número máximo de usuarios que finanzas aprobará. Estás atascado en ese número incluso si la demanda lo supera, incluso si el ROI lo justificaría. El modelo de precios crea un tope artificial a la creación de valor.
El problema de la IA en las sombras. Los empleados que no obtienen usuarios encuentran soluciones alternativas. Usan cuentas personales de ChatGPT. Pegan datos de la empresa en herramientas gratuitas. Encuentran formas de obtener asistencia de IA que TI no puede ver, gobernar ni asegurar. Tu tarificación por usuario acaba de empujar datos sensibles fuera de tu control.
Las cuentas que nadie hace
Aquí hay un ejercicio que vale la pena hacer antes de tu próxima adquisición de IA.
Mira tus herramientas de software actuales que cobran por usuario. Para cada una, calcula el porcentaje de usuarios licenciados que usan activamente la herramienta cada mes. Para la mayoría del software empresarial, este número está entre el 40% y el 70%.
Ahora aplica ese mismo porcentaje a tu tarificación de IA. Si estás pagando por 500 usuarios y esperas un 50% de uso activo, realmente estás pagando $60 por usuario activo, no $30.
Pero empeora. Entre los usuarios activos, el compromiso varía enormemente. Algunas personas usan la IA constantemente. Algunas la usan una vez a la semana. Cuando tomas esto en cuenta, el costo efectivo por uso significativo podría ser de $100 o más por usuario.
¿Habrías aprobado esta compra a $100 por usuario? Probablemente no. Pero eso es lo que realmente estás pagando.
La alternativa: tarificación basada en uso
Hay otro modelo que está ganando tracción, especialmente entre las empresas nativas de IA: cobrar por lo que la gente realmente usa.
La lógica es simple. La IA tiene costos marginales reales. La tarificación basada en uso alinea el precio que pagas con el valor que recibes y los costos en que incurre el proveedor. Los usuarios intensivos pagan más porque obtienen más. Los usuarios ligeros pagan menos. Los no usuarios no pagan nada.
Esto cambia la economía de varias maneras importantes.
Eliminando barreras de entrada: Este modelo crea una dinámica de "probar antes de comprar" dentro de tu propia organización. Porque no hay penalización inicial por agregar un usuario, puedes otorgar acceso a toda la empresa inmediatamente. Esto permite el descubrimiento orgánico de casos de uso que nunca anticipaste.
Todos pueden tener acceso. Cuando agregar un usuario no cuesta nada hasta que realmente use la herramienta, puedes dar a toda tu organización acceso desde el primer día. Sin racionamiento. Sin decidir quién merece la innovación. Todos pueden descubrir lo que la IA hace por ellos.
El costo sigue al valor. Si un equipo está usando la IA intensamente, es presumiblemente porque están obteniendo mucho valor. Pagas más, pero obtienes más. Si un equipo no la está usando, no estás pagando por ello. El presupuesto fluye naturalmente hacia donde está el valor.
La adopción no se penaliza. Bajo la tarificación por usuario, la adopción exitosa significa presión presupuestaria. "Todos quieren acceso" se convierte en un problema a resolver. Bajo la tarificación basada en uso, la adopción es solo... adopción. Escala naturalmente.
El presupuesto se vuelve predecible de una manera diferente. Puedes establecer topes de gasto que garanticen tu costo mensual máximo. Conoces tu techo. Lo que varía es cuánto valor extraes dentro de ese techo.
La lista de verificación del director financiero
Si estás evaluando herramientas de IA, aquí están las preguntas que debes hacer:
¿Cuál es el verdadero costo por usuario activo? No aceptes el precio de etiqueta. Estima tasas de adopción realistas y haz las cuentas del costo efectivo.
¿Qué pasa cuando queremos expandirnos? ¿Hay un camino natural hacia el despliegue en toda la empresa, o cada expansión requerirá una nueva batalla presupuestaria?
¿Cómo manejamos el uso variable? Si un equipo usa la IA diez veces más que otro, ¿el modelo de precios lo acomoda? ¿O estamos subsidiando usuarios ligeros con el presupuesto de usuarios intensivos?
¿Cuál es el costo de la no adopción? Si el 40% de los usuarios quedan sin usar, ¿qué significa eso para nuestro ROI efectivo? ¿Cómo cambiaría eso nuestra decisión?
¿Hay controles de gasto? Para modelos basados en uso, ¿podemos establecer topes? ¿Recibir alertas? ¿Prevenir costos descontrolados?
¿Qué están haciendo los empleados sin acceso? Si limitamos usuarios, ¿la gente está encontrando soluciones alternativas? ¿Cuál es el costo de seguridad de la IA en las sombras?
Una forma diferente de pensarlo
La verdadera pregunta no es "¿cuánto cuesta la IA?" Es "¿cuánto cuesta la IA en relación con el valor que crea?"
La tarificación por usuario hace este cálculo más difícil de lo necesario. Pagas una cantidad fija independientemente de cuánto valor extraes. El precio es predecible, pero el ROI es opaco.
La tarificación basada en uso vincula el costo directamente a la actividad. Si estás pagando más, es porque la gente la está usando más. Si la están usando más, presumiblemente están encontrando valor. El precio varía, pero la relación entre costo y valor es clara.
Puedes pagar unos perfectamente predecibles $180,000 al año por una herramienta que entrega $50,000 en valor. La partida presupuestaria se ve limpia. El ROI es terrible.
Para los directores financieros acostumbrados a la previsibilidad de los modelos por usuario, el uso puede sentirse incierto. Pero costos predecibles no son lo mismo que valor predecible.
La transición
La industria se está moviendo hacia la tarificación basada en uso, lentamente. Las principales plataformas en la nube ya funcionan así. Los servicios de IA basados en API funcionan así. El modelo por usuario es un vestigio de una era cuando la economía del software era diferente.
Si estás evaluando herramientas de IA hoy, probablemente tienes opciones. Algunos proveedores todavía cobran por usuario. Otros se han movido a modelos basados en uso. Algunos ofrecen enfoques híbridos.
La respuesta correcta depende de tu organización. Si estás seguro de que cada usuario será usado intensivamente, el modelo por usuario podría funcionar bien. Si esperas adopción variable — que es la realidad para la mayoría de las organizaciones — los modelos basados en uso merecen seria consideración.
Como mínimo, haz las cuentas. Cuentas reales, no cuentas del proveedor. Ten en cuenta tasas de adopción realistas. Considera el costo del racionamiento y el costo de las licencias sin usar. Incluye el problema de la IA en las sombras.
Cuando haces esos números, el modelo por usuario "predecible" a menudo se ve mucho menos atractivo que en la primera diapositiva de la presentación de ventas.
JoySuite usa tarificación basada en uso con usuarios ilimitados. Toda tu organización obtiene acceso desde el primer día — sin racionamiento, sin decidir quién merece la innovación. Pagas por la IA que realmente usas, con el Escudo de Presupuesto que te permite establecer topes de gasto. Y con capacidades empresariales completas, obtienes valor real desde el primer día sin los costos ocultos del modelo por usuario.
