Los gastos en IA caen – pero podría ser una señal de fortaleza

Las cifras que hicieron levantar las cejas a la industria

A finales del verano llegó una señal que despertó inquietud en el mundo de la IA. Ramp, la empresa de pagos cuyo registro de clientes incluye decenas de miles de empresas, informó de que la proporción de clientes que pagan por herramientas de IA solo aumentó 0,4 puntos porcentuales en agosto – una de las tasas de crecimiento más débiles en mucho tiempo. En total, la proporción alcanza el 56 por ciento de los clientes de Ramp, y según TechCrunch, los gastos en IA por empleado cayeron casi diez por ciento entre las empresas más intensivas en IA, hasta poco más de 7 200 dólares.

Suena preocupante. Pero detengámonos y observemos qué está sucediendo realmente bajo la superficie.

Una buena parte de la caída se explica por un fenómeno que rara vez se destaca en las interpretaciones apocalípticas: el precio del cálculo de IA se desmorona. El costo promedio por millón de las llamadas unidades de cálculo ha caído de 1,15 dólares en marzo a 0,68 dólares – una reducción de más del 40 por ciento en algunos meses. No es un mercado que se encoge. Es un mercado que se hace más eficiente.

Precios más bajos no son lo mismo que valor más bajo

Es fácil confundir gastos reducidos con interés decreciente. Pero si una empresa hoy puede hacer el doble de análisis de IA por la mitad del dinero – ¿es eso una señal de debilidad o de madurez?

Ara Kharazian, economista de Ramp, señala que el crecimiento del volumen aún no compensa completamente la caída de precios, y que muchos clientes eligen modelos más antiguos y baratos sobre las versiones más recientes. Es un comportamiento racional. Las empresas que han visto su entusiasmo por la IA enfrentarse a los requisitos de rentabilidad del mundo real comienzan a tomar decisiones más reflexivas – y eso es precisamente lo que el mercado necesita.

Además, cabe señalar que la base de clientes de Ramp está más orientada hacia la tecnología que el promedio. Por lo tanto, la desaceleración no necesariamente refleja la economía más amplia.

La fuga de capital que cuenta otra historia

Paralelo a las cifras de gastos llegó otra noticia que ilustra la complejidad del mercado de IA de una manera casi dramática. Listen Labs – una empresa de IA de rápido crecimiento fundada en 2023 que automatiza encuestas de clientes con tecnología de voz – estaba lista para cerrar una ronda de financiación de 125 millones de dólares, valuada en 1,5 mil millones de coronas suecas, con la firma de capital de riesgo Menlo Ventures como inversor principal.

Luego sucedió algo inusual: la empresa se retiró del acuerdo ya firmado.

Según Business Insider, citado por TechCrunch, están en negociaciones para que Salesforce adquiera Listen Labs por aproximadamente dos mil millones de dólares. Es un precio que corresponde a 67 veces los ingresos anuales de la empresa de 30 millones de dólares – una valuación que hace que hasta capitalistas de riesgo experimentados contengan la respiración.

Pero aquí está el ángulo interesante: en lugar de obtener capital externo y construir de forma independiente, la empresa elige integrarse en un actor establecido del ecosistema. No es una señal de debilidad – es una señal de que las empresas de IA comienzan a entender que la distribución, las relaciones con clientes y las plataformas integradas pueden valer más que la independencia.

¿Caída estival o cambio estructural?

El año anterior, el índice de Ramp mostró crecimiento cero entre agosto y octubre, tras lo cual el ritmo se aceleró nuevamente hacia el final del año. La historia sugiere que lo que vemos es un patrón estacional más que un cambio fundamental.

Pero sería ingenuo descartar todas las señales. Realmente está ocurriendo una selección en el mercado en este momento. Las empresas que invirtieron en IA por miedo a perder el tren comienzan a exigir rendimientos reales. Los precios de los modelos caen. La consolidación está en marcha. Y son precisamente estas fuerzas las que suelen preceder a un mercado que pasa del hype a la escalabilidad real.

Lo que estamos presenciando no es el final del auge de la IA. Es el comienzo del desarrollo empresarial de la IA.