Si trabaja en el sector de la SaaS, es probable que haya participado en debates en su empresa sobre cómo pueden beneficiarse sus clientes del aumento del valor de sus productos con IA generativa, modelos de lenguaje amplio( LLM) o modelos de IAI% 2FML personalizados. A la hora de definir la estrategia y crear la hoja de ruta del producto, es esencial subrayar un aspecto importante, que puede compararse con la fiebre del oro de California. De la misma manera que no se subiría a la montaña rusa sin una pala, es importante no pasar por alto el aspecto de la monetización de su SaaS+ AI. Incorpórelo desde el principio e integre las medidas necesarias desde el principio, en lugar de considerarlo una ocurrencia tardía o una tarea posterior al lanzamiento. Hace dos años, hablé del cambio inevitable hacia la fijación de precios medida en el sector de la SaaS. En aquel momento, se desconocía el catalizador que impulsaría este cambio, pero la tesis fundamental seguía intacta. En 2021, no estaba previsto que una forma particular de AI actuara como ese catalizador. Es importante darse cuenta de que lo que se necesita no es sólo un cambio de" fijación de precios", sino un cambio en todo el modelo de negocio. La fijación de precios de SaaS tradicional ha sido un proceso relativamente sencillo, con un modelo de asiento simple y puntos de precio por encima de los costes subyacentes para alcanzar los márgenes deseados.

Un cambio de precios implicaría modificar las tarifas, como pasar de 79 dólares por usuario al mes a 99 dólares por usuario al mes. Por otra parte, el cambio de modelo de monetización representa un cambio fundamental en la forma de facturar: con la IAI como vector de consumo, resulta inevitable establecer modelos de precios precisos y basados en el uso. Además, empresas como Twilio, Snap, Quizlet, Instacart y Shopify se integran en los servicios para ofrecer herramientas de cara al cliente. Además, los patrones de uso de los distintos clientes pueden variar significativamente: algunos utilizan las herramientas con moderación, mientras que otros generan nuevos textos varias veces al día durante semanas o fines de semana, lo que genera una mayor huella de costes. Además, los servicios como ChatGPT funcionan por sí mismos con un modelo basado en el uso, lo que significa que cualquier herramienta que utilice los modelos de alarma similares de ChatGPT también debería aplicar una facturación basada en el uso para reflejar con exactitud los costes subyacentes de la prestación del servicio. Para garantizar una fijación de precios justa y transparente, así como una adopción y un crecimiento del uso sin restricciones, las empresas deberían considerar la posibilidad de aplicar una fijación de precios basada en el uso. Para tener una visión completa de los costes y los márgenes de las aplicaciones, cada uno de los datos de uso que se incluya en la infraestructura de la inteligencia artificial( ya sea una aplicación o un producto) puede ser utilizado para determinar el precio basado en el uso. es una llamadaAPI o una llamada directa) para comprender con precisión el uso y la huella de costes subyacente.