Último análisis de a16z: Las empresas de IA orientadas al consumidor 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 pueden pasar de cero a millones de usuarios y superar los 100 millones de dólares en ingresos anuales en menos de dos años? Este ritmo de crecimiento era casi impensable antes de la AI. Superficialmente, parece que esto se debe a una distribución más rápida y a un ingreso promedio por usuario más alto. Pero he notado un cambio más profundo que la mayoría pasa por alto: la AI ha transformado por completo el modelo de retención de ingresos en el software de consumo.

Recientemente leí un artículo de análisis de Olivia Moore, socia de a16z, titulado "The Great Expansion: A New Era of Consumer Software", donde denomina este fenómeno como "Great Expansion" (Gran Expansión), y creo que ha captado una tendencia clave. Tras reflexionar profundamente sobre este punto de vista, descubrí que esto no es solo un ajuste de modelo de negocio, sino una transformación fundamental en las reglas del juego de 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 crecer confiando en la expansión continua del valor de los usuarios. La línea 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 y así mantener el statu quo. Ahora, las empresas que han aprovechado la oportunidad de la AI descubren que cada grupo de usuarios no solo no pierde valor, sino que contribuye con más ingresos a medida que pasa el tiempo. Es como pasar de un balde con fugas a un globo que se infla 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 crecer y generar ingresos mediante 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, ya lleva un mes en línea y ha obtenido buenos resultados de crecimiento y adquisición de clientes gracias al enfoque PLG.

Defecto 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 muy acertado. 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 en el tiempo. Instagram, TikTok y Snapchat son ejemplos de este modelo. El segundo es el modelo de suscripción única, donde todos los usuarios de pago abonan 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 se pierde un cierto porcentaje de usuarios, 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 "mejor práctica". Estas cifras resultan desalentadoras.

Siempre he pensado que este modelo tiene un defecto 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 balde con fugas: no solo tienes que seguir echando agua para mantener el nivel, sino que debes agregar más de la que se pierde para que suba el nivel. Este es el dilema de las empresas tradicionales de software de consumo: están atrapadas en un ciclo interminable de adquisición-pérdida-recaptación de usuarios.

El problema de este modelo no es solo numérico, también afecta la estrategia general y la asignación de recursos de la empresa. La mayor parte del esfuerzo se destina a captar 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 tantas aplicaciones de consumo que envían notificaciones agresivas y emplean todo tipo de tácticas para aumentar la retención, porque saben que si el usuario deja de usar la app, los ingresos desaparecen de inmediato.

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

La reescritura de las reglas en la era de la AI

La llegada de la AI ha cambiado por completo este juego. Moore llama a este cambio "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 impensable en el software de consumo tradicional. Esto ocurre de dos maneras: primero, el gasto del consumidor aumenta a medida que los ingresos basados en 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, el usuario o usa el producto o no; o se suscribe o cancela. Pero en los productos de AI, el grado de participación y la contribución de valor del usuario crecen de forma progresiva. Pueden empezar usando 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, el crecimiento se apila sobre el crecimiento. No es solo una mejora numérica, 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 con el uso. Cuanto más tiempo y datos invierte el usuario, mayor es el valor que el producto le aporta. Esto crea un círculo virtuoso: más uso genera más valor, más valor genera más uso y 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 o aumentar la productividad del usuario. Esto significa que los usuarios ven fácilmente los beneficios directos y están más dispuestos a pagar por ese valor. Cuando una herramienta de AI te ahorra horas de trabajo, pagar por uso adicional resulta muy razonable.

Diseño sofisticado de estructuras de precios

Permítanme analizar en profundidad cómo las empresas de AI de consumo más exitosas construyen sus estrategias de precios. Moore señala que estas empresas ya no dependen de una sola tarifa de suscripción, sino que usan un modelo híbrido con varios niveles de suscripción más componentes basados en uso. Si el usuario agota los credits (créditos) incluidos, puede comprar más o pasar a un plan superior.

Creo que aquí hay una lección importante de la industria del gaming. Las empresas de juegos llevan mucho tiempo obteniendo la mayor parte de sus ingresos de los "whale" (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 cantidad de generación o tareas, velocidad y prioridad, o acceso a modelos específicos, además de ofrecer créditos y opciones de upgrade.

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 extra empiezan en 25 dólares y llegan hasta 200 dólares. Según entiendo, muchos usuarios gastan tanto en créditos Veo adicionales como en la suscripción base. Este es un ejemplo perfecto de cómo hacer que los ingresos crezcan junto con la participación del usuario.

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

El pricing de Grok lleva esta estrategia 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 extendido, memoria más larga y pruebas de nuevas funciones. Esta diferencia de precio de 10 veces sería 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 reconocer 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 capturan 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 crea un mecanismo de crecimiento interno.

El puente dorado del consumo al enterprise

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 su trabajo. En algunas empresas, no ser "AI-native" ahora es inaceptable. Cualquier producto con potencial de uso laboral —básicamente, cualquier cosa que no sea NSFW— debe asumir que los usuarios querrán llevarlo a sus equipos, y cuando puedan reembolsarlo, pagarán mucho más.

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

El paso de consumidores sensibles al precio a compradores empresariales menos sensibles crea una enorme oportunidad de expansión. Pero esto requiere funciones básicas de colaboración y compartición, como carpetas de equipo, bibliotecas compartidas, lienzos colaborativos, autenticación e integridad. Creo que estas funciones ya son 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 de equipo, su pricing lo destaca: la suscripción individual cuesta 20 dólares al mes, mientras que los planes empresariales van de 25 a 60 dólares por usuario. Esta diferencia 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 del plan individual en break-even o con ligera pérdida para acelerar la adopción en equipos. Notion usó eficazmente este método en 2020, ofreciendo páginas ilimitadas gratis para usuarios individuales y cobrando agresivamente por funciones colaborativas, lo que impulsó su mayor periodo de crecimiento. La lógica es: subsidiar el uso individual para construir la base de usuarios y luego monetizar con funciones empresariales.

Veamos algunos ejemplos concretos. El plan Plus de Gamma cuesta 8 dólares al mes y elimina la marca de agua —un requisito para la mayoría de los usos empresariales— además de otras funciones. Luego, los usuarios pagan por cada colaborador añadido a su workspace. 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 equipos empieza en 35 dólares al mes e incluye créditos adicionales, asientos de visualizador, 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 (20 veces más uso). Los usuarios de equipo pagan 40 dólares al mes por el producto Pro, con modo de privacidad organizacional, panel de uso y gestión, facturación centralizada y SAML/SSO.

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

Invertir en capacidades empresariales desde el primer día

Moore propone un consejo que parece contraintuitivo pero es muy sensato: las empresas de consumo ahora deberían considerar contratar un jefe de ventas dentro del primer o segundo año de fundación. Estoy totalmente de acuerdo, aunque esto va en contra de la estrategia tradicional de productos de consumo.

La adopción individual solo lleva al producto hasta cierto punto; asegurar el uso organizacional requiere navegar la compra empresarial y cerrar contratos de alto valor. Esto requiere habilidades de ventas profesionales, no solo depender de la difusión natural del producto. He visto demasiados buenos productos de AI de consumo 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 demora ya no es viable. El ritmo de adopción de AI empresarial 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, control de acceso basado en roles y facturación centralizada. En producto, plantillas de equipo, temas compartidos y flujos de trabajo colaborativos. Puede sonar básico, pero suelen ser factores clave en la decisión de compra empresarial.

ElevenLabs es un buen ejemplo: la empresa comenzó con mucho uso de consumidores, pero rápidamente construyó capacidades empresariales, añadiendo cumplimiento HIPAA a sus agentes de voz y conversación, y posicionándose para servir a mercados regulados como salud. Esta rápida transformación empresarial les permitió captar clientes de alto valor, no solo depender de ingresos de consumo.

He observado un fenómeno interesante: las empresas de AI de consumo que invierten temprano en capacidades empresariales suelen construir fosos defensivos más fuertes. Una vez que el cliente empresarial adopta una herramienta e integra en su flujo de trabajo, el costo de cambio es alto. Esto crea mayor retención y flujos de ingresos más predecibles.

Además, los clientes empresariales aportan valiosos feedbacks de 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 a través del servicio a empresas.

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 la industria del software. La AI no solo cambia las capacidades del producto, sino también la forma en que se crea y captura valor.

Lo más interesante para mí es que este cambio desafía nuestras suposiciones tradicionales sobre el software de consumo. Durante mucho tiempo se pensó que el software de consumo era inherentemente barato, con alta pérdida y difícil de monetizar. Pero la realidad de la era AI muestra que el software de consumo puede alcanzar escalas y tasas de crecimiento de ingresos empresariales. Las implicancias de este cambio son profundas.

Desde la perspectiva de asignación de capital, esto significa que los inversores ahora pueden invertir más temprano en empresas de AI de consumo, porque pueden alcanzar rápidamente escalas de ingresos significativas. Tradicionalmente, las empresas de software de consumo necesitaban alcanzar una enorme base de usuarios antes de monetizar eficazmente, pero ahora pueden lograr un fuerte crecimiento de ingresos con una base 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 AI pueden haber comenzado como productos de consumo. Creo que es una observación muy profunda. El camino tradicional B2B suele implicar mucha investigación de mercado, entrevistas a clientes y ciclos de ventas. Pero empezar por el consumo permite iterar el producto y validar el mercado más rápido.

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

También he notado un cambio interesante en la dinámica competitiva. En la era del software tradicional, los mercados de consumo y enterprise solían estar separados, con diferentes actores y estrategias. Pero en la era AI, esas líneas se difuminan. Un producto puede competir en ambos mercados, 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 de consumo + funciones empresariales) impulsa nuevos estándares de diseño y desarrollo. El producto debe ser lo suficientemente simple para que el usuario individual lo adopte fácilmente, pero lo suficientemente potente y seguro para satisfacer las necesidades empresariales. Este equilibrio no es fácil, pero quienes lo logran obtendrán 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 competencia de empresas de AI nacidas en el consumo, que suelen tener mejor experiencia de usuario y mayor velocidad de iteración. Esto puede forzar a toda la industria a elevar sus estándares de producto y experiencia de usuario.

Por último, creo que este cambio refleja una transformación fundamental en la forma de trabajar. El trabajo remoto, el aumento de la libertad de elección de herramientas personales y mayores expectativas sobre 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 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 retos de cumplimiento y seguridad. Las empresas deben asegurarse de que sus herramientas de AI cumplen con los estándares y regulaciones de la industria. Esto puede aumentar los costos y la complejidad del desarrollo, pero también crea nuevas barreras competitivas.

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

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

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

En definitiva, creo que la "Great Expansion" descrita por Moore es solo el comienzo de la revolución AI. Estamos redefiniendo la esencia del software: de herramienta a compañero inteligente, de función a resultado. Las empresas que logren captar y ejecutar este cambio construirán los próximos gigantes tecnológicos. No es solo innovación de modelo de negocio, es una nueva visión de la relación entre personas y tecnología. Estamos en una era emocionante: el software se vuelve más inteligente, más útil y más indispensable.

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