La forma en que las empresas compran tecnologías de inteligencia artificial está cambiando rápidamente, de modo que el paso de un producto de la fase experimental a la producción completa ya no significa necesariamente que la startup vaya a obtener ingresos estables durante años. Según una investigación realizada por la firma de capital riesgo Madrona, el 74% de los 150 especialistas en tecnologías de la información de empresas encuestados tiene previsto aumentar los presupuestos de inteligencia artificial durante los próximos doce meses, mientras que el resto planea mantener el gasto en su nivel actual.
Sin embargo, la continuidad del gasto no significa estabilidad para los proveedores. Los participantes afirman que menos de la mitad de los proyectos piloto de inteligencia artificial llegan a la producción completa. Aunque este porcentaje parece bajo, representa una mejora frente al resultado presentado por el MIT el año pasado, según el cual el 95% de los proyectos empresariales de inteligencia artificial fracasaban en términos de retorno de la inversión.
De la experimentación a la reevaluación continua
El resultado más significativo de la investigación de Madrona no está relacionado con el número de proyectos que logran llegar a producción, sino con lo que ocurre después. El 77% de las empresas reevalúa a sus proveedores de inteligencia artificial cada seis meses o de forma continua. Madrona considera que esto crea una dinámica de «entrada rápida y salida rápida», radicalmente distinta de la del software empresarial tradicional, donde los contratos plurianuales ofrecían a los proveedores un alto grado de estabilidad.
En el mercado de la inteligencia artificial, los costes de cambiar de proveedor parecen ser menores, mientras que el ritmo de comparación y reevaluación se ha intensificado. Por ello, un producto puede obtener un contrato empresarial y superar la fase de proyecto piloto, pero seguir expuesto a perder al cliente en un ciclo de revisión posterior.
¿Qué cambia en la práctica para las startups?
La financiación de proyectos piloto empresariales fue uno de los principales motores del auge inicial de la inteligencia artificial en 2025. La expectativa era que 2026 se convirtiera en la fase de consolidación de estas relaciones y de su transformación en compromisos a largo plazo. Los contratos empresariales suelen permitir a las startups mostrar tasas excepcionales de crecimiento de los ingresos recurrentes anuales, incluidos casos de pasar de cero a 10 millones de dólares en tres meses.
Sin embargo, estas cifras ahora deben interpretarse con mayor cautela. Los ingresos derivados de un contrato empresarial no equivalen necesariamente a ingresos garantizados a largo plazo, incluso después de que el producto haya sido adoptado dentro de la empresa. Esto ejerce una presión adicional sobre las startups para demostrar continuamente su valor, en lugar de limitarse a completar la primera venta.
Precios vinculados a los resultados
Parte del problema está relacionada con la inestabilidad de los modelos de precios de los productos de inteligencia artificial. Otra investigación realizada por la firma de capital riesgo Andreessen Horowitz, que incluyó a 50 compradores técnicos de productos de inteligencia artificial, mostró que más de la mitad prefiere vincular las tarifas al trabajo realizado o a los resultados obtenidos, en lugar de vincularlas al uso, como el número de tokens procesados.
Los precios basados en el uso se apoyan en una lógica habitual en la era del software como servicio: la empresa sabe que necesita correo electrónico, software de recursos humanos o almacenamiento en la nube, y después determina el volumen de uso por el que pagará. Sin embargo, los productos de inteligencia artificial no siempre se miden de esta manera. Vincular el precio al número de informes procesados, a las solicitudes de soporte cerradas o a las oportunidades de venta generadas puede hacer que el valor económico del producto sea más claro para ambas partes, según escribieron los socios Tugce Erten y Sarah Wang, de Andreessen Horowitz.
¿Por qué importa esta noticia?
El nuevo patrón de compra abre la puerta a más experimentos, porque las empresas parecen estar más dispuestas a probar herramientas de inteligencia artificial. Pero, al mismo tiempo, debilita la relación entre la firma del contrato y la estabilidad de los ingresos. Para las startups, esto significa que los rápidos indicadores de ARR pueden ocultar un nivel de incertidumbre mayor que el que ocultaban los contratos de software tradicionales.
La investigación no determina cuándo, ni si, las empresas volverán a adoptar hábitos de compra a largo plazo. Por ello, las preguntas abiertas siguen relacionadas con la capacidad de los productos de inteligencia artificial para demostrar resultados medibles y con la capacidad de las startups para construir modelos de precios que reflejen esos resultados. Este es un análisis basado en las investigaciones de Madrona y Andreessen Horowitz, tal como las presentó Julie Bort en TechCrunch, y no constituye una prueba de que todos los contratos empresariales sean a corto plazo ni de que todos los modelos actuales de ARR sean poco fiables.