Investigar revela que ARR de startups es menos seguro

AI ha inaugurado una era de momentos sin precedentes, y su impacto en el sector de TI empresarial es uno de los más transformadores hasta la fecha. Se prevé que las empresas, tradicionalmente cautelosas y con compromisos a largo plazo respecto a sus adquisiciones, destinen la asombrosa cifra de $4.25 billones en tecnología para el año 2026, según lo anticipado por IDC. Este gasto está fundamentalmente impulsado por la inteligencia artificial.

Un reciente estudio realizado por la firma de capital de riesgo Madrona revela que el 74% de los 150 profesionales de TI empresarial encuestados planean aumentar sus presupuestos de IA en el próximo año, mientras que el resto planea mantener sus gastos estables. Sin embargo, menos de la mitad de los proyectos piloto de IA que estas empresas emprenden logran implementarse en producción total.

Este dato, aunque preocupante, representa una mejora respecto al año anterior. En un informe de MIT, se destacó que el 95% de los proyectos de IA empresarial habían fracasado en términos de retorno de inversión. Por lo tanto, si bien reconocer que menos de la mitad tiene éxito es un estándar bajo, sí es un avance significativo frente a una tasa de éxito del 5%.

Un hallazgo importante del informe de Madrona es la falta de compromiso a largo plazo de las empresas respecto a la tecnología de IA que implementan. Un 77% de las empresas evalúan a sus proveedores de IA cada seis meses o incluso de manera continua. Esto genera una dinámica de “entrada rápida y salida rápida”, diferente a la de los SaaS empresariales tradicionales, donde los contratos a múltiples años crean una inercia lógica. En el ámbito de la IA empresarial, los costos de cambio son menores y la reevaluación es constante.

Este panorama tiene amplias implicaciones para los números de ingresos recurrentes anuales (ARR) que informan las startups. Los presupuestos de prueba empresariales fueron lo que alimentó el auge inicial de la IA en 2025, y se esperaba que este año estos grandes clientes se afianzaran y empezaran a comprometerse a largo plazo con las startups de IA. Los contratos empresariales permiten a muchas startups informar un crecimiento de ingresos extraordinario, ejemplificado por la tendencia de startups que pasan de $0 a $10 millones en tres meses.

Sin embargo, por primera vez en la historia, los ingresos empresariales permanecen inseguros, incluso después de que el producto de IA de una startup complete su fase piloto y sea adoptado por una empresa.

Uno de los problemas radica en que muchas startups de IA aún no han encontrado un modelo adecuado para fijar precios a sus productos para empresas. Una nueva investigación de la firma de capital de riesgo Andreessen Horowitz, que encuestó a 50 compradores técnicos de IA, expone que más de la mitad de ellos prefieren que los costos de IA estén relacionados con el trabajo producido o con otros resultados, en lugar de basarse en el uso, como el número de tokens consumidos.

Cobrar por uso, como ocurre con los tokens, es esencialmente un modelo de negocios de la era SaaS. Una vez que una empresa determina que necesita un software de correo electrónico, gestión de recursos humanos o almacenamiento en la nube, el pago se basa simplemente en la cantidad de empleados o datos que debe cubrir.

Para la inteligencia artificial, establecer precios “en torno al trabajo reconocido” ayuda a la startup a demostrar su valor al cliente. Cuando las tarifas están vinculadas, por ejemplo, al número de informes procesados, tickets cerrados o leads generados, esto aporta valor económico a ambas partes, como indican los socios de a16z.

Todo esto sugiere que la IA ha potencialmente inaugurado una nueva era de experimentación empresarial. Esto abre puertas a las startups, ya que las empresas están más dispuestas a probar nuevas tecnologías, pero también implica que un contrato empresarial ya no garantiza ingresos a largo plazo. Aún queda por ver cuándo, o si, las empresas volverán a sus hábitos de compra tradicionales.

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