Última perspectiva de a16z: Las empresas de IA de consumo redefinirán el mercado de software empresarial

Título original: The Great Expansion: A New Era of Consumer Software

Fuente original: Olivia Moore, socia de a16z
Organización y traducción: Leo, Deep Thinking Circle

¿Alguna vez te has preguntado por qué los productos de consumo de AI que han surgido en los últimos dos años han logrado pasar de cero a millones de usuarios y superar los 100 millones de dólares en ingresos anuales en menos de dos años? Esta velocidad de crecimiento era casi inimaginable antes de la AI. Superficialmente, parece que esto se debe a una distribución más rápida y a un mayor ingreso promedio por usuario. Pero he descubierto que la mayoría de la gente pasa por alto un cambio más profundo: la AI ha transformado por completo el modelo de retención de ingresos del software de consumo.

Recientemente leí un artículo analítico de Olivia Moore, socia de a16z, titulado "The Great Expansion: A New Era of Consumer Software", en el que denomina este fenómeno como la "Gran Expansión". Creo que ha captado una tendencia clave. Tras reflexionar profundamente sobre este punto de vista, me di cuenta de que esto no es solo un ajuste del modelo de negocio, sino una transformación fundamental de las reglas del juego en toda la industria del software de consumo. Estamos presenciando un punto de inflexión histórico: las empresas de software de consumo ya no necesitan luchar contra la pérdida de usuarios, sino que pueden lograr el crecimiento confiando en la expansión continua del valor del usuario. La línea divisoria entre el mercado de consumo y el mercado empresarial se está volviendo cada vez más difusa en cierto sentido.

El impacto de este cambio es enorme. Las empresas tradicionales de software de consumo solían gastar enormes cantidades de energía y dinero cada año solo para reemplazar a los usuarios perdidos, simplemente para mantener el statu quo. Ahora, las empresas que han aprovechado la oportunidad de la AI descubren que cada cohorte de usuarios no solo no pierde valor, sino que contribuye con más ingresos a lo largo del tiempo. Es como pasar de un cubo con fugas a un globo que se expande constantemente; el modelo de crecimiento es completamente diferente.

Desde esta perspectiva, personalmente creo que aquí radica una gran oportunidad para las empresas que buscan internacionalizarse, ya que los productos de consumo pueden lograr crecimiento e ingresos aprovechando el PLG, evitando perfectamente la debilidad de los equipos chinos en el segmento SLG en el extranjero. Aunque se trata de un mercado empresarial, todo el modelo de crecimiento es similar al de los productos orientados al consumidor. En este aspecto, lo he experimentado personalmente: mi propio proyecto, un producto B2B de Vibe coding completamente orientado a empresas, lleva un mes en línea y ha logrado buenos resultados de crecimiento y adquisición de clientes gracias al enfoque PLG.

La falla fundamental del modelo tradicional

Repasemos primero cómo ganaba dinero el software de consumo antes de la AI. Moore menciona en su análisis dos modelos principales, y creo que su resumen es preciso. El primero es el modelo impulsado por publicidad, utilizado principalmente en aplicaciones sociales, directamente vinculado al uso, por lo que el valor de cada usuario suele ser plano a lo largo del tiempo. Instagram, TikTok y Snapchat son ejemplos de este modelo. El segundo es el modelo de suscripción de un solo nivel, donde todos los usuarios de pago pagan la misma tarifa fija mensual o anual para acceder al producto. Duolingo, Calm y YouTube Premium utilizan este enfoque.

Bajo estos dos modelos, la revenue retention (retención de ingresos) casi siempre es inferior al 100%. Cada año, un cierto porcentaje de usuarios se pierde, y los que permanecen siguen pagando la misma cantidad. Para los productos de suscripción de consumo, mantener una retención de usuarios e ingresos del 30-40% al final del primer año ya se considera una "mejor práctica". Estas cifras resultan desalentadoras.

Siempre he pensado que este modelo tiene una falla estructural fundamental: crea una restricción básica, la empresa debe reemplazar constantemente los ingresos perdidos solo para mantener el crecimiento, y ni hablar de expandirse. Imagina que tienes un cubo con fugas: no solo tienes que seguir llenándolo de agua para mantener el nivel, sino que debes añadir más de la que se pierde para que el nivel suba. Este es el dilema al que se enfrentan las empresas tradicionales de software de consumo: están atrapadas en un ciclo interminable de adquisición-pérdida-nueva adquisición de usuarios.

El problema de este modelo no es solo numérico, sino que también afecta la estrategia general y la asignación de recursos de la empresa. La mayor parte del esfuerzo se dedica a adquirir nuevos usuarios para compensar las pérdidas, en lugar de profundizar la relación con los usuarios existentes o aumentar el valor del producto. Por eso vemos que muchas aplicaciones de consumo envían notificaciones de manera agresiva y utilizan todo tipo de tácticas para aumentar la retención, porque saben que en cuanto el usuario deje de usar el producto, los ingresos desaparecen de inmediato.

Creo que este modelo subestima fundamentalmente el potencial de valor de los usuarios. Supone que el valor del usuario es fijo y que, una vez que se suscriben, el ingreso que pueden aportar tiene un tope. Pero en realidad, a medida que los usuarios se familiarizan más con el producto, sus necesidades suelen crecer y también aumenta la cantidad que están dispuestos a pagar. El modelo tradicional no captura esta oportunidad de crecimiento del valor.

La reescritura de las reglas del juego en la era de la AI

La aparición de la AI ha cambiado por completo este juego. Moore llama a este cambio la "Great Expansion" (Gran Expansión), y creo que el nombre es muy acertado. Las empresas de AI de consumo de más rápido crecimiento ahora ven tasas de retención de ingresos superiores al 100%, algo casi inimaginable en el software de consumo tradicional. Esto ocurre de dos maneras: primero, el gasto del consumidor aumenta a medida que los ingresos basados en el uso reemplazan la tarifa fija de "acceso"; segundo, los consumidores llevan las herramientas al lugar de trabajo a una velocidad sin precedentes, donde pueden ser reembolsadas y respaldadas por presupuestos mayores.

He observado un cambio clave en el patrón de comportamiento del usuario. En el software tradicional, los usuarios o usan el producto o no; o se suscriben o cancelan la suscripción. Pero en los productos de AI, el compromiso y la contribución de valor del usuario crecen de manera progresiva. Al principio pueden usar solo funciones básicas ocasionalmente, pero a medida que descubren el valor de la AI, dependen cada vez más de estas herramientas y sus necesidades se expanden.

La trayectoria de esta diferencia es dramática. Moore menciona que, con una retención de ingresos del 50%, la empresa debe reemplazar la mitad de su base de usuarios cada año solo para mantenerse igual. Pero con más del 100%, cada cohorte de usuarios se expande, y el crecimiento se suma al crecimiento. Esto no es solo una mejora numérica, sino que representa un motor de crecimiento completamente nuevo.

Creo que hay varias razones profundas detrás de este cambio. Los productos de AI tienen un efecto de aprendizaje: se vuelven más útiles cuanto más se usan. Cuanto más tiempo y datos invierte el usuario, mayor es el valor que el producto le aporta. Esto crea un ciclo de retroalimentación positiva: más uso genera más valor, más valor genera más uso y una mayor disposición a pagar.

Otro factor clave es la naturaleza práctica de los productos de AI. A diferencia de muchas aplicaciones de consumo tradicionales, las herramientas de AI suelen resolver problemas concretos del usuario o aumentar su productividad. Esto significa que los usuarios pueden ver fácilmente los beneficios directos de usar estas herramientas y están más dispuestos a pagar por ese valor. Cuando una herramienta de AI puede ahorrarte horas de trabajo, pagar por un uso adicional resulta muy razonable.

Diseño sofisticado de la estructura de precios

Permíteme analizar en profundidad cómo las empresas de AI de consumo más exitosas han construido sus estrategias de precios. Moore señala que estas empresas ya no dependen de una única tarifa de suscripción, sino que utilizan un modelo híbrido que incluye varios niveles de suscripción más componentes basados en el uso. Si el usuario agota los credits (créditos) incluidos, puede comprar más o actualizar a un plan superior.

Creo que aquí hay una lección importante de la industria del gaming. Las empresas de juegos han obtenido durante mucho tiempo la mayor parte de sus ingresos de los "whales" (usuarios ballena) de alto gasto. Limitar los precios a uno o dos niveles probablemente sea desperdiciar oportunidades de ingresos. Las empresas inteligentes construyen niveles en torno a variables como la cantidad de generación o tareas, velocidad y prioridad, o acceso a modelos específicos, y también ofrecen créditos y opciones de actualización.

Veamos algunos ejemplos concretos. Google AI ofrece una suscripción Pro de 20 dólares al mes y una Ultra de 249 dólares al mes, y cuando los usuarios (inevitablemente) superan la cantidad incluida, cobran tarifas adicionales por los créditos Veo3. Los paquetes de créditos adicionales comienzan en 25 dólares y se extienden hasta 200 dólares. Según entiendo, muchos usuarios gastan tanto en créditos Veo adicionales como en la suscripción básica. Este es un ejemplo perfecto de cómo los ingresos pueden crecer junto con el compromiso del usuario.

El modelo de Krea también es interesante: ofrecen planes de 10 a 60 dólares al mes, basados en el uso previsto y los trabajos de entrenamiento, y si superas las unidades de cómputo incluidas, puedes comprar paquetes de créditos adicionales de 5 a 40 dólares (válidos por 90 días). La sutileza de este modelo es que ofrece un precio de entrada razonable para usuarios ligeros y espacio de expansión para usuarios intensivos.

La estrategia de precios de Grok lleva esto al extremo: el plan SuperGrok cuesta 30 dólares al mes y el SuperGrok Heavy 300 dólares al mes, desbloqueando nuevos modelos (Grok 4 Heavy), acceso ampliado al modelo, memoria más larga y pruebas de nuevas funciones. Esta diferencia de precio de 10 veces sería casi impensable en el software de consumo tradicional, pero en la era de la AI es razonable, porque las necesidades y la percepción de valor de los usuarios varían enormemente.

Creo que el éxito de estos modelos radica en que reconocen la diversidad y dinamismo del valor del usuario. No todos los usuarios tienen las mismas necesidades o capacidad de pago, y las necesidades de un mismo usuario pueden cambiar con el tiempo. Al ofrecer opciones de precios flexibles, estas empresas pueden capturar todo el espectro de valor del usuario.

Moore menciona que algunas empresas de consumo han logrado tasas de retención de ingresos superiores al 100% solo con este modelo de precios, sin considerar aún la expansión empresarial. Esto demuestra la fuerza de esta estrategia. No solo resuelve el problema de la pérdida de usuarios del software de consumo tradicional, sino que también crea un mecanismo de crecimiento interno.

El puente dorado del consumo al mundo empresarial

Otro fenómeno importante que he observado es la velocidad sin precedentes con la que los consumidores llevan herramientas de AI al lugar de trabajo. Moore enfatiza esto en su análisis: los consumidores son recompensados activamente por introducir herramientas de AI en el trabajo. En algunas empresas, no ser "AI-native" ahora se considera inaceptable. Cualquier producto con potencial de aplicación laboral —básicamente, cualquier cosa que no sea NSFW— debe asumir que los usuarios querrán llevarlo a su equipo, y cuando puedan obtener reembolso, pagarán mucho más.

La velocidad de este cambio me impresiona. Antes, la transición de consumo a empresa solía llevar años y requería mucha educación de mercado y esfuerzo de ventas. Pero la utilidad de las herramientas de AI es tan evidente que los usuarios las introducen espontáneamente en el entorno laboral. He visto muchos casos en los que los empleados primero compran herramientas de AI a título personal y luego convencen a la empresa para adquirir la versión empresarial para todo el equipo.

El paso de consumidores sensibles al precio a compradores empresariales menos sensibles crea enormes oportunidades de expansión. Pero esto requiere funciones básicas de compartición y colaboración, como carpetas de equipo, bibliotecas compartidas, lienzos colaborativos, autenticación e integridad de seguridad. Creo que estas funciones ya son requisitos imprescindibles para cualquier producto de AI de consumo con potencial empresarial.

Con estas funciones, la diferencia de precios puede ser enorme. ChatGPT es un buen ejemplo: aunque no se considera ampliamente un producto para equipos, su estructura de precios lo destaca: la suscripción personal cuesta 20 dólares al mes, mientras que los planes empresariales van de 25 a 60 dólares por usuario. Esta diferencia de precio de 2-3 veces es rara en el software de consumo tradicional, pero común en la era de la AI.

Creo que algunas empresas incluso fijan el precio de los planes personales en el punto de equilibrio o con una ligera pérdida para acelerar la adopción por equipos. Notion utilizó eficazmente este método en 2020, ofreciendo páginas ilimitadas gratuitas para usuarios individuales y cobrando agresivamente por las funciones de colaboración, lo que impulsó su periodo de mayor crecimiento explosivo. La lógica de esta estrategia es: construir una base de usuarios subvencionando el uso personal y luego monetizar a través de funciones empresariales.

Veamos algunos ejemplos concretos. El plan Plus de Gamma cuesta 8 dólares al mes, elimina la marca de agua —un requisito para la mayoría de los usos empresariales— y ofrece otras funciones. Luego, los usuarios pagan por cada colaborador añadido a su espacio de trabajo. Este modelo aprovecha inteligentemente la necesidad empresarial de una apariencia profesional.

Replit ofrece un plan de 20 dólares al mes para usuarios Core. El plan de equipo comienza en 35 dólares al mes e incluye créditos adicionales, asientos de visor, facturación centralizada, control de acceso basado en roles, despliegue privado, etc. Cursor ofrece un plan Pro de 20 dólares al mes y un Ultra de 200 dólares al mes (20 veces más uso). Los usuarios de equipo pagan 40 dólares al mes por el producto Pro, con modo de privacidad a nivel organizacional, paneles de uso y gestión, facturación centralizada y SAML/SSO.

Estas funciones son importantes porque desbloquean la expansión del ARPU (ingreso promedio por usuario) a nivel empresarial. Creo que ahora cualquier empresa de AI de consumo que no contemple una vía de expansión empresarial está perdiendo una gran oportunidad. Los usuarios empresariales no solo pagan más, sino que suelen ser más estables y con menor tasa de abandono.

Invertir en capacidades empresariales desde el primer día

Moore hace una recomendación que parece contraintuitiva pero es muy sensata: las empresas de consumo ahora deberían considerar contratar un jefe de ventas dentro de uno o dos años de su fundación. Estoy totalmente de acuerdo, aunque esto va en contra de la estrategia tradicional de productos de consumo.

La adopción individual solo lleva el producto hasta cierto punto; asegurar el uso organizacional generalizado requiere navegar la compra empresarial y cerrar contratos de alto valor. Esto requiere habilidades de ventas profesionales, no solo confiar en la difusión natural del producto. He visto demasiados productos de AI de consumo excelentes perder grandes oportunidades por falta de capacidad de ventas empresariales.

Canva se fundó en 2013 y esperó casi siete años para lanzar su producto Teams. Moore señala que en 2025, tal retraso ya no es viable. El ritmo de adopción empresarial de la AI significa que si retrasas las funciones empresariales, los competidores capturarán la oportunidad. Esta presión competitiva se ha acelerado enormemente en la era de la AI, porque el mercado cambia más rápido que nunca.

Creo que hay varias funciones clave que suelen decidir el resultado. En seguridad y privacidad, se requiere cumplimiento SOC-2 y soporte SSO/SAML. En operaciones y facturación, se necesita control de acceso basado en roles y facturación centralizada. En producto, se requieren plantillas de equipo, temas compartidos y flujos de trabajo colaborativos. Puede que suenen básicas, pero suelen ser factores clave en la decisión de compra empresarial.

ElevenLabs es un buen ejemplo: la empresa comenzó con un gran enfoque en consumidores, pero rápidamente construyó capacidades empresariales, añadiendo cumplimiento HIPAA a sus agentes de voz y conversación, y posicionándose para servir a mercados regulados como el de la salud. Esta rápida transformación empresarial les permitió captar clientes empresariales de alto valor, en lugar de depender solo de ingresos de consumo.

He observado un fenómeno interesante: las empresas de AI de consumo que invierten en capacidades empresariales desde el principio suelen construir fosos defensivos más sólidos. Una vez que los clientes empresariales adoptan una herramienta e integran en sus flujos de trabajo, el coste de cambio es alto. Esto crea mayor retención de clientes y flujos de ingresos más predecibles.

Además, los clientes empresariales proporcionan valiosos comentarios sobre el producto. Sus necesidades suelen ser más complejas, lo que impulsa el desarrollo hacia funciones más avanzadas. He visto muchos productos de AI de consumo descubrir nuevas direcciones y necesidades de producto al servir a clientes empresariales.

Mi reflexión profunda sobre esta transformación

Tras analizar cuidadosamente los puntos de Moore y mis propias observaciones, creo que lo que estamos presenciando no es solo un ajuste de modelo de negocio, sino una reconstrucción de la infraestructura básica de toda la industria del software. La AI no solo cambia las capacidades del producto, sino también la forma en que se crea y captura valor.

Me parece especialmente interesante que este cambio desafía nuestras suposiciones tradicionales sobre el software de consumo. Durante mucho tiempo se pensó que el software de consumo era inherentemente de bajo precio, alta rotación y difícil de monetizar. Pero la realidad de la era de la AI demuestra que el software de consumo puede alcanzar escalas de ingresos y tasas de crecimiento propias del sector empresarial. Las implicaciones de este cambio son profundas.

Desde la perspectiva de la asignación de capital, esto significa que los inversores ahora pueden invertir más dinero en empresas de AI de consumo en etapas más tempranas, ya que estas pueden alcanzar rápidamente una escala de ingresos significativa. Tradicionalmente, las empresas de software de consumo necesitaban alcanzar una enorme base de usuarios antes de poder monetizar eficazmente, pero ahora pueden lograr un fuerte crecimiento de ingresos con una base de usuarios relativamente pequeña.

También he reflexionado sobre el impacto de este cambio en la estrategia emprendedora. Moore menciona que muchas de las empresas empresariales más importantes de la era de la AI pueden haber comenzado como productos de consumo. Creo que esta es una visión muy profunda. La ruta tradicional de emprendimiento B2B suele implicar mucha investigación de mercado, entrevistas con clientes y largos ciclos de ventas. Comenzar como producto de consumo permite iteraciones de producto y validación de mercado mucho más rápidas.

Otra ventaja de este enfoque es que crea un ajuste producto-mercado más natural. Cuando los consumidores usan y pagan voluntariamente por un producto, es una fuerte señal de ajuste producto-mercado. Luego, cuando estos usuarios llevan el producto al lugar de trabajo, la adopción empresarial se vuelve más orgánica y sostenible.

También he notado un interesante cambio en la dinámica competitiva. En la era del software tradicional, los mercados de consumo y empresarial solían estar separados, con diferentes actores y estrategias. Pero en la era de la AI, estas fronteras se difuminan. Un producto puede competir en ambos mercados a la vez, lo que crea nuevas ventajas y desafíos competitivos.

Desde el punto de vista técnico, creo que esta doble naturaleza de los productos de AI (facilidad de uso para el consumidor + funciones empresariales) está impulsando nuevos estándares de diseño y desarrollo de productos. El producto debe ser lo suficientemente sencillo para que los usuarios individuales lo adopten fácilmente, pero también lo suficientemente potente y seguro para satisfacer las necesidades empresariales. Este equilibrio no es fácil de lograr, pero las empresas que lo consigan tendrán una gran ventaja competitiva.

También he reflexionado sobre el impacto de esta tendencia en las empresas de software empresarial existentes. Las empresas tradicionales ahora enfrentan la competencia de empresas de AI que comenzaron en el consumo, las cuales suelen ofrecer mejor experiencia de usuario y mayor velocidad de iteración. Esto podría obligar a toda la industria del software empresarial a elevar sus estándares de producto y experiencia de usuario.

Por último, creo que este cambio también refleja una transformación fundamental en la forma de trabajar. El trabajo remoto, el aumento de la capacidad de elección de herramientas personales y las mayores expectativas sobre las herramientas de productividad están difuminando la línea entre herramientas de consumo y empresariales. La AI solo ha acelerado esta tendencia ya en marcha.

Oportunidades y desafíos futuros

Aunque me entusiasma el fenómeno de la "Great Expansion" descrito por Moore, también veo algunos desafíos y oportunidades a tener en cuenta.

En cuanto a los desafíos, creo que la competencia será cada vez más feroz. Cuando el camino al éxito se vuelve claro, más empresas intentarán seguir la misma estrategia. Aquellas que logren una fuerte diferenciación y efectos de red ganarán en la competencia a largo plazo.

Desde el punto de vista regulatorio, la rápida adopción de productos de AI en entornos empresariales puede plantear nuevos desafíos de cumplimiento y seguridad. Las empresas deben asegurarse de que sus herramientas de AI cumplan con los estándares y regulaciones de la industria. Esto puede aumentar los costos y la complejidad del desarrollo, pero también creará nuevas barreras competitivas.

En cuanto a oportunidades, veo un enorme espacio para la innovación. Las empresas que logren combinar creativamente la facilidad de uso de consumo con funciones empresariales abrirán nuevas categorías de mercado. También creo que las herramientas de AI verticales tienen gran potencial: la optimización profunda para industrias o casos de uso específicos puede ser más valiosa que las herramientas generales.

También veo oportunidades en los efectos de red de los datos y modelos de AI. A medida que aumentan los usuarios y se profundiza el uso, los productos de AI pueden volverse más inteligentes y personalizados. Esta mejora impulsada por los datos puede crear una ventaja competitiva difícil de replicar para los nuevos entrantes.

Desde la perspectiva de la inversión, creo que esta tendencia seguirá atrayendo grandes cantidades de capital. Pero los inversores deberán ser más astutos para identificar empresas con verdaderas ventajas competitivas sostenibles, y no solo aquellas con rápido crecimiento a corto plazo. La clave será entender qué empresas pueden construir verdaderos fosos defensivos y no solo aprovechar oportunidades tempranas de mercado.

En última instancia, creo que la "Great Expansion" descrita por Moore es solo el comienzo de la revolución de la AI. Estamos redefiniendo la esencia del software: de herramienta a compañero inteligente, de función a resultado. Las empresas que puedan aprovechar esta transformación y ejecutarla con éxito construirán los gigantes tecnológicos de la próxima generación. Esto no es solo una innovación en el modelo de negocio, sino una nueva visión de la relación entre las personas y la tecnología. Estamos en una era emocionante, en la que el software se vuelve más inteligente, más útil y más indispensable.

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