Los ingresos recurrentes de las startups son menos seguros que nunca, según una investigación

El gasto empresarial en TI va camino de alcanzar los USD 4,25 billones en 2026, según la firma de investigación de mercado IDC, casi todo impulsado por la IA. Una nueva investigación de la firma de capital de riesgo Madrona encontró que el 74% de los 150 profesionales de TI empresarial que encuestó planea ampliar sus presupuestos de IA en los próximos 12 meses, mientras que el resto planea mantener el gasto estable —sin embargo, esas mismas empresas dicen que menos de la mitad de sus proyectos piloto de IA llegan a producción plena.

Eso es en realidad una mejora: MIT informó el año pasado que el 95% de los proyectos empresariales de IA no habían logrado un retorno de la inversión, lo que convierte a una tasa de piloto a producción inferior al 50% en un umbral bajo que, aun así, es mejor que una tasa de éxito del 5%. El hallazgo más revelador, según Madrona, es que las empresas no se comprometen con sus proveedores de IA incluso una vez que los implementan: alrededor del 77% reevalúa a sus proveedores de IA cada seis meses o de forma continua. “Esto crea una dinámica de ‘entrada y salida rápidas’ que es fundamentalmente diferente del SaaS empresarial tradicional, donde los contratos multianuales ofrecían un colchón de inercia”, escribió Madrona en el informe. “En la IA empresarial, los costos de cambio son más bajos y el ritmo de reevaluación es implacable”.

Esa dinámica tiene implicaciones importantes para las cifras de ingresos recurrentes anuales (ARR) de rápido crecimiento que reportan las startups de IA, incluido el ya conocido caso de una startup que pasa de USD 0 a USD 10 millones en tres meses. Los presupuestos de prueba empresariales impulsaron el auge inicial de la IA en 2025, y se suponía que este año sería aquel en que los grandes clientes se asentarían y se comprometerían a largo plazo con las startups de IA. En cambio, los ingresos empresariales siguen siendo inseguros incluso después de que un producto pasa de la fase piloto a la adopción.

Parte del problema es que muchas startups de IA aún no han definido un modelo de precios empresarial viable. Una investigación aparte de la firma de capital de riesgo Andreessen Horowitz, que encuestó a 50 compradores técnicos de IA, encontró que más de la mitad quiere que las tarifas de IA estén ligadas al trabajo producido o a otros resultados, en lugar de a métricas de uso como los tokens consumidos —un cambio respecto al modelo de la era del SaaS de cobrar por empleado o por unidad de datos. Fijar precios en torno al trabajo reconocible, escribieron los socios de a16z, es lo que hace que un producto sea “económicamente valioso para ambas partes”, en lugar de simplemente facturar por consumo una vez que el cliente ya sabe que necesita la herramienta.

Por qué importa

Si los contratos empresariales de IA siguen comportándose como pruebas de corto plazo en lugar de compromisos al estilo SaaS, el crecimiento vertiginoso de ingresos que exhiben muchas startups de IA podría resultar mucho menos duradero de lo que suponen sus valoraciones.