a16z: El final del modelo de negocio de la IA no es vender 'licencias por usuario', sino llevarse una 'comisión'

Autor: David Haber, socio de a16z

Compilación: Shenchao TechFlow

Introducción de Shenchao:Este análisis de a16z apunta al giro más crítico en la comercialización de la IA: de ahorrar costes por hora a cobrar por resultados. Si trabajas en SaaS o eres inversor, este artículo explica por qué la próxima generación de unicornios de IA ya no venderá 'tarifas por usuario', sino que se llevará directamente una parte del crecimiento de ingresos de sus clientes.

Tradicionalmente, llamar al operador de red para reportar una avería de internet solía ser algo así: una voz robótica te llama primero 'cliente valioso' y luego te hace navegar durante varios minutos por un menú telefónico: 'Pulse 3 para soporte técnico, luego pulse 2 para banda ancha y después pulse 4 para otros problemas'. Después te quedas en espera con música, sintiéndote olvidado, hasta que por fin un agente contesta y te pide nombre, número de cuenta y descripción del problema. Si reiniciar el router no lo soluciona, tienes que seguir esperando y contarle todo de nuevo a otro agente, hasta que por fin consigues una cita para una visita técnica.

La IA ya está cambiando este tipo de escenarios de atención al cliente. Ya no tienes que lidiar con voces robóticas y varios agentes; un agente de IA puede responder la llamada al instante. Puede consultar tu cuenta, comprobar si otros usuarios de tu zona también están afectados, resolver directamente los problemas sencillos o concertar una cita con un técnico. Se acabó el 'todos nuestros agentes están ocupados' y la música de espera. Hasta hace poco, ese era básicamente el límite de la tecnología.

Pero ahora, nuevas capacidades están permitiendo que los agentes de IA hagan seguimiento de clientes potenciales y ejecuten tareas en horizontes temporales más largos. Creemos que esto permitirá a las empresas de IA ir más allá de las interacciones puntuales con el cliente y replantearse cómo gestionar recorridos de cliente complejos que duran semanas o incluso meses. La IA guiará a un cliente de seguros desde la primera llamada hasta la indemnización final, a un prestatario hipotecario desde la preaprobación hasta el cierre, y a un cliente potencial de ventas empresariales desde la primera demo hasta la firma. Esto no solo dará mejores resultados a los clientes, sino que también permitirá a los proveedores de IA cobrar en función del crecimiento de ingresos, y no solo por el ahorro de costes.

El valor solo aparece en la meta del proceso por etapas

Hay muchos tipos de negocio en los que crear valor para el cliente requiere muchos pasos, a lo largo de semanas o incluso meses. Tomemos como ejemplo el proceso tradicional de preparación de casos en un bufete de demandantes. Los casos potenciales suelen llegar como llamadas; un especialista en admisión recopila la información clave y la pasa a un abogado para que evalúe si acepta al cliente. Una vez que el bufete firma el caso, empiezan la investigación y la obtención de pruebas: los asistentes jurídicos piden los informes policiales, intentan localizar a testigos, envían cartas de preservación de pruebas a los demandados y, mientras tanto, mantienen al cliente informado de los avances. Luego el bufete espera a que el cliente termine el tratamiento, redacta una cronología médica y entrega los materiales al abogado para completar la carta de reclamación.

Este proceso es lo que antes llamábamos una 'carrera de relevos': un viaje largo en el que cada entrega conlleva riesgo de pérdida de clientes o de valor. Los clientes potenciales suelen llamar a varios bufetes de lesiones personales y a menudo firman con el que responde más rápido. Así que si el cliente solo escucha el buzón de voz, o si la evaluación de elegibilidad es demasiado lenta, el caso se pierde en el proceso. Después de la firma, la obtención de pruebas implica múltiples líneas paralelas, y el bufete puede no tener paciencia para hacer una quinta llamada después de cuatro sin respuesta. Además, las limitaciones de personal pueden impedir que el bufete revise en detalle cada prueba, sobre todo en casos que parecen rutinarios y de bajo importe. Si una lectura cuidadosa de los informes médicos hubiera revelado indicios de daño cerebral, lo que habría aumentado mucho el importe del acuerdo, el bufete podría haber aceptado directamente la primera oferta de la otra parte. Por último, el caso puede alargarse meses, con muchos participantes e información dispersa entre documentos, personas y sistemas. Esto hace casi imposible que el bufete mantenga una visión global de cada cliente. El resultado es que facturas importantes pueden quedar fuera de la carta de reclamación, los periodos sin tratamiento no se explican y, al final, el importe del acuerdo se reduce.

La oportunidad de los agentes de larga duración

Hasta hace poco, los agentes de IA se limitaban sobre todo a tareas acotadas: 'envía este correo de seguimiento', 'resume esa llamada', 'crea este documento' e interacciones de alcance muy limitado. Por ejemplo, la atención al cliente fue un gran escenario para la adopción temprana de la IA porque el espacio del problema está bien definido, permite una alta fiabilidad y se puede personalizar según las políticas concretas de cada empresa. Las interacciones son cortas, los resultados verificables y, si el agente de IA se encuentra con un caso límite que no puede manejar, suele haber un equipo de atención al cliente disponible para escalarlo.

Ahora, los agentes de larga duración pueden perseguir objetivos a través de decenas de pasos, múltiples modalidades y horizontes temporales más largos, lo que les permite completar el proceso por etapas de principio a fin. En el ejemplo del bufete de demandantes, desde la llamada inicial de admisión se puede asignar el caso a un agente de larga duración con el objetivo de maximizar la indemnización del cliente. El agente almacena y recupera el contexto del caso cuando lo necesita. Se activa automáticamente según eventos o plazos, despliega agentes secundarios de forma proactiva para contactar con testigos, actualizar al cliente y comunicarse con los abogados por teléfono, correo o SMS. Luego integra los hallazgos, planifica los siguientes pasos, redacta documentos para revisión y empuja el caso hacia el mejor resultado posible. A nivel de todos los clientes, aprende continuamente: los datos generados en cada caso le ayudan a gestionar el siguiente mejor que el anterior.

El agente resuelve los principales puntos de pérdida de valor que se observan hoy en el proceso por etapas. Al inicio del recorrido, el cliente ya no se pierde por una evaluación lenta del caso, porque el agente está disponible a cualquier hora y cualquier día de la semana, y puede completar la evaluación casi al instante. La obtención de pruebas ya no está limitada por el personal, porque el agente del caso puede desplegar en cualquier momento un agente secundario adicional para hacer la quinta, la décima o incluso la vigésima llamada. Como el agente puede escalar casi sin límites, incluso los casos aparentemente rutinarios se procesan a fondo y cada prueba se revisa con detalle, sacando a la luz indicios de daño cerebral que podrían haberse pasado por alto. Por último, el agente conserva un registro completo del caso, desde las grabaciones de llamadas con testigos hasta los informes policiales y los historiales médicos, garantizando que no se pierda ninguna información.

Cobrar por resultados

Además de tapar estas fugas, tener el recorrido completo del cliente también cambia el modelo de negocio del proveedor del agente. Cuando el agente puede entregar resultados con mayor calidad y más rapidez, puede generar crecimiento de ingresos para el cliente, no solo reducción de costes. Más importante aún, como el impacto es observable y atribuible al agente, el proveedor puede compartir el valor incremental que crea fijando precios por entregable o por resultado. En el ejemplo del bufete de demandantes, cada caso es una unidad de trabajo natural y el valor del resultado final —el importe del acuerdo— es claramente identificable. Además, como el agente asume una parte cada vez mayor del producto final, el resultado es más fácil de atribuir al agente. El proveedor puede así compartir el crecimiento de ingresos y alcanzar importes de contrato que antes eran inalcanzables solo con la reducción de costes.

Es cierto que el cambio a la fijación de precios por resultados no está exento de fricciones. En el sector de los abogados de demandantes, la mayoría de los estados prohíben que los no abogados compartan honorarios legales, por lo que el precio debe alinearse con el importe del acuerdo, pero sin llevarse una comisión directa de él. En otros sectores verticales, los proveedores pueden encontrar resistencia de los equipos de compras, que aún no tienen precedentes de contratos por resultados. E incluso si el agente se acerca más a ser dueño completo del resultado, al principio pueden surgir disputas de atribución. Por tanto, desplegar con éxito agentes de procesos largos es tanto un reto comercial como técnico.

Sin embargo, cobrar por resultados en recorridos de cliente de alto valor no es una idea nueva.

Un argumento a favor de un Red Ventures impulsado por IA

Red Ventures (RV) es un buen caso histórico. Fundada por Ric Elias y Dan Feldstein, RV fue pionera en la externalización digital integral de operaciones de venta para contratos de consumo a largo plazo. En el caso de los seguros, RV recopilaba información de los clientes cuando buscaban estos productos (a través de sitios como homeinsurance.com), se ponía en contacto con ellos de forma proactiva, les explicaba las opciones de cobertura y, finalmente, cerraba la póliza. Al ser dueño de todo el recorrido, RV recibía un pago de la aseguradora por cada póliza cerrada. Este modelo fue extremadamente eficaz: según datos de S&P Global, RV generó unos 370 millones de dólares de EBITDA en 2022 con unas ventas de unos 1.400 millones de dólares.

Hoy, este modelo parece enfrentarse a una amenaza estructural. En la parte superior del embudo, la forma en que los consumidores descubren productos está cambiando. Ya no dependen de las búsquedas de Google ni de los sitios de comparación para explorar y comparar productos, sino que pueden preguntar directamente a agentes personales como Muse o Instinct de Meta por recomendaciones de productos, lo que reduce el valor de poseer sitios web de descubrimiento. Más abajo en el embudo, en lugar de cientos o miles de personas operando un embudo lineal, los agentes de procesos largos pueden gestionar recorridos mucho más complejos que antes. Pueden trabajar en paralelo entre productos y canales de comunicación, en cualquier idioma y a gran escala, con una persistencia infinita. El EBITDA de RV se prevé que caiga a unos 160 millones de dólares en 2025 debido a la pérdida de clientes y al debilitamiento del gasto publicitario, lo que ya es una señal temprana de la fragilidad del modelo, y la IA transformará aún más todo el sector.

Tres vías de entrada al mercado

Hay distintas formas de llevar al mercado los agentes de procesos largos:

(1) Comercializar la plataforma: en este enfoque, el proveedor vende el agente de procesos largos como software, para que las empresas lo usen en sus operaciones actuales. En el caso del bufete de demandantes, integrar el agente con el equipo existente y sus flujos de trabajo es un buen ejemplo. Comercializar la plataforma ofrece potencial de ingresos al alza, porque normalmente no hay contratos de software o de externalización comparables que anclen el precio. Pero también alarga el ciclo de ventas, porque hay que crear una nueva partida presupuestaria y, cuando un agente interactúa con varios departamentos de la empresa, es difícil atribuirle claramente los resultados.

(2) Comercializar el servicio: aquí el proveedor asume un servicio que ya estaba externalizado y entrega el resultado deseado de forma más eficiente, igual que Red Ventures era dueño de todo el recorrido de captación para las aseguradoras. Este enfoque acorta el ciclo de ventas, porque el cálculo del ROI para el comprador es sencillo y la partida presupuestaria de BPO ya existe. Sin embargo, los modelos de precios anteriores a la IA pueden no reflejar el valor que realmente puede aportar un agente de procesos largos, y hoy muchos recorridos de alto valor se gestionan internamente, lo que limita el alcance de este enfoque.

(3) Entrada con integración vertical completa: integración vertical completa significa convertirse en un jugador nativo de IA. Por ejemplo, en lugar de vender el agente de procesos largos a una empresa de cobro de deudas, compras tú mismo la cartera de deuda y la cobras, de modo que capturas por completo cualquier potencial alcista que genere la IA y resuelves el problema de la atribución. Pero también significa asumir elementos de servicio como licencias o cumplimiento normativo, que están fuera del recorrido real del cliente y añaden distracción y complejidad operativa.

Todavía es pronto para saber qué enfoque ganará, pero estamos convencidos de que los agentes de procesos largos vencerán en los procesos por etapas a gran escala y ampliarán el mercado al que puede dirigirse la IA, desde una parte del presupuesto de mano de obra hasta una parte de los ingresos. La preparación de casos de demandantes es solo un ejemplo; esperamos que los agentes impulsen resultados en otros recorridos de alto valor, como la concesión de hipotecas, la tramitación de siniestros de seguros, las ventas empresariales complejas y muchos otros escenarios. Si estás aprovechando esta oportunidad, ¡nos encantaría saber de ti!