La inteligencia artificial no solo está mejorando la productividad y la eficiencia en las empresas, está a punto de redefinir cómo se crea, se entrega y se captura el valor, gracias a su capacidad para generar contenidos, ideas, razonar, y resolver problemas de forma autónoma. El resultado son nuevos modelos de negocio impulsados por IA que están poniendo en duda paradigmas empresariales tradicionales y eliminando las fronteras entre los sectores, lo que va a generar grandes oportunidades de valor y de crecimiento durante la próxima década.
Si bien las transformaciones tecnológicas anteriores, como la nube, el móvil o Internet, también hicieron realidad nuevos modelos de negocio y sectores de rápido crecimiento, la IA destaca por su potencial para cambiar las variables económicas en la creación, personalización y escalado de productos y servicios. Gracias a su capacidad para razonar, aprender de forma continua y utilizar el lenguaje natural para interactuar con las personas, la IA generativa permite a muchas organizaciones generar unidades adicionales de valor, como el diseño de un producto personalizado, la respuesta a un cliente o una oferta digital, de forma más eficiente, en muchos casos, con un coste marginal casi nulo.
Esto implica que la capacidad de las empresas para generar valor para el cliente está menos limitada por los costes de producción, incluida la mano de obra. Ampliar el alcance de cómo se producen, distribuyen y adquieren los productos podría no suponer necesariamente una mayor complejidad operativa. Además, la gestión de todo tipo de capital (financiero, activos físicos y humano) podría dejar de estar limitado por cuellos de botella de datos, a medida que las compañías ya pueden actuar sobre la información según se va generando.
El ritmo acelerado de adopción de la IA generativa (con ChatGPT acercándose potencialmente a los 1.000 millones de usuarios) y los resultados empresariales que ya estamos viendo son una muestra temprana de su potencial. Sin embargo, todavía no se sabe con certeza hasta qué punto estos nuevos modelos de negocio impulsados por la IA se consolidarán. Su evolución dependerá en gran medida de la velocidad de adopción, del nivel de confianza que inspire la tecnología, de los modelos de gobernanza que la respalden y de la capacidad para verificar, autenticar y validar datos, transacciones y a las partes involucradas (ya sean humanas o IA). No obstante, como demuestran otras transformaciones tecnológicas, quienes se muevan rápido no solo obtendrán una ventaja competitiva, también fijarán un nuevo estándar de experiencia para el cliente, obligando al resto del mercado a adaptarse.
Para ayudar a los directivos a aprovechar estas oportunidades, en PwC presentamos nueve nuevos modelos de negocio alimentados por la IA, agrupados en tres grandes categorías: escalado de servicios, aumentar el alcance y el acceso a productos, y gestión del capital de alta precisión.
Escalar servicios, no tamaño
La IA ya está transformando los modelos de negocio basados en servicios, ampliando la capacidad de ofrecer experiencias, asesoramiento y soporte sin necesidad de aumentar la plantilla y reduciendo el coste por unidad adicional de servicio (por hora, sesión o procedimiento). A medida que estos servicios se personalizan cada vez más en función del contexto y el historial del cliente, las empresas tendrán que replantearse desde sus cadenas de suministro hasta su diseño organizativo, con el fin de contar con la inteligencia y la capacidad necesarias para adaptar cualquier producto o servicio a las necesidades específicas de cada cliente.
- Servicios como software. Las compañías que venden productos físicos pueden complementar su oferta con servicios de IA en tiempo real, alrededor de ellos y adaptados a miles de variaciones de producto. Esto permite transformar las ventas puntuales en valor continuo para el cliente, al tiempo que se reduce el coste por hora de servicio. Por ejemplo, una empresa de productos de gran consumo podría ofrecer un asistente de nutrición con IA que no solo proporcione información nutricional, sino que responda preguntas prácticas como: «¿Qué snack es una buena opción si quiero evitar el gluten y necesito reducir mi nivel de azúcar en sangre?» o «¿Qué barritas proteicas son mejores antes de mi entrenamiento de fuerza del martes y mi clase de cardio del jueves?». Estos servicios pueden monetizarse mediante micro pagos –por uso, consulta o resultado-, o integrarse directamente en la experiencia del producto, reforzando la diferenciación y el valor percibido.
- Los nuevos asesores, los agentes de IA. La ‘agentic AI’ amplía las capacidades de los agentes de IA tradicionales, creando sistemas que no solo responden a los inputs que reciben, sino que resuelven problemas de forma proactiva, coordinan tareas y aprenden de manera continua a través de su actividad. Las empresas que ofrecen servicios de asesoramiento especializados, con un enfoque sectorial, como los servicios financieros, la gestión de patrimonios, la salud y el bienestar, o asesoría legal, pueden utilizar la ‘agentic AI’ para crear miembros de equipos autónomos (a los que llamamos asesores de la ‘agentic AI’ capaces de guiar tanto a asesores humanos como a los clientes, a una fracción del coste de un equipo formado exclusivamente por personas.Los agentes de IA B2C orientados a tareas específicas, como las aplicaciones de presupuestos basadas en IA o los asistentes personales de salud, representan la primera ola de soluciones en este ámbito. Se espera que las organizaciones desarrollen paquetes aún más personalizados que combinen capacidades humanas y de ‘agentic AI’ para abarcar múltiples áreas (por ejemplo, integrar la planificación financiera y la salud) y vinculen el asesoramiento directamente con acciones, como ejecutar una transacción financiera basada en una recomendación recibida. Estos servicios pueden escalarse para atender a cientos de miles de clientes mediante modelos de suscripción, pago por servicio o por sesión.
- Robots proveedores de servicios. Imagina la próxima generación de robots aspiradores capaces de entender y ejecutar peticiones como “limpia la mancha del salón donde cayó tierra”, sin necesidad de más instrucciones. O corta césped robotizados que se programan de forma autónoma en función de los partes meteorológicos y del uso del jardín. O asistentes de enfermería que puedan alertar al personal del hospital si detectan que un paciente está desorientado. Estos son solo algunos ejemplos de asistentes avanzados impulsados por IA que sectores como los de mantenimiento de instalaciones o de construcción podrían desarrollar para realizar tareas manuales intensivas, peligrosas o que requieran gran precisión.Estos asistentes robotizados representan mucho más que una simple mejora de un producto. Gracias a su capacidad para aprender las preferencias de los usuarios y responder de forma dinámica a cambios en el entorno, pueden ofrecerse como servicios permanentes a través de contratos de alquiler o suscripción (con tarifas por tarea, por intervención o por hora), o incluso generar ingresos adicionales a partir de los datos que recopilan.
Ampliar el alcance y el acceso de los productos, sin añadir complejidad
Los modelos de negocio emergentes en esta categoría aprovechan la capacidad de la IA para ofrecer productos más personalizados, tanto en lo que se ofrece como en la forma de entregarlo, minimizando las compensaciones operativas. Cada uno de estos modelos puede aportar un valor significativo de forma individual. Combinados, pueden dar lugar a una red de suministro capaz de adaptarse en tiempo real y de entregar productos hiper personalizados a clientes en cualquier lugar.
- Personalización a gran escala. Hoy en día, ya existe cierta personalización a gran escala: muchos fabricantes permiten a los clientes elegir entre decenas de colores, estampados, acabados, materiales y otras opciones. Sin embargo, los personalizadores a gran escala del futuro irán mucho más allá, personalizando productos a una velocidad increíble y con un nivel de relevancia para el cliente que ninguna lista de opciones puede ofrecer actualmente. Por ejemplo, packs de vitaminas personalizados a partir de análisis de sangre, o muebles modulares fabricados según las dimensiones de tu hogar, tu estilo de vida y tus gustos, entregados en cuestión de días, no de semanas o meses. La IA permitirá adaptar dinámicamente diseños, materiales y métodos de entrega para cada cliente, y organizar la producción y la distribución, sin incrementar costes ni plazos de entrega y sin sacrificar márgenes.
- Plataformas de comercio electrónico de subasta inversa. Imagina pedirle a un asistente de compras con IA que encuentre un teléfono con unas características específicas dentro de un presupuesto determinado y recibir ofertas competitivas de distintos vendedores. En este modelo, son los consumidores quienes comunican lo que quieren y cuánto están dispuestos a pagar, mientras que las marcas pujan para conseguir la venta, invirtiendo así la lógica tradicional del comercio electrónico.Ya estamos viendo los primeros indicios de este cambio con modelos como los seguros ‘elige tu precio’, plataformas legales que conectan abogados con casos a tarifa fija o sistemas de venta de entradas dinámicos que ajustan precios en función de la demanda. La próxima generación de agentes de IA no se limitará a una categoría concreta; podrán buscar y gestionar este tipo de transacciones en todo tipo de productos y servicios, reduciendo costes de transacción y fricción en la compra minorista, sin necesidad de aumentar el personal.
- Entregas autónomas en cualquier lugar. Este modelo amplía la velocidad y el alcance en la entrega de bienes y servicios, gracias a flotas cada vez más autónomas de coches, camiones, drones, aeronaves y barcos. Imagina las posibilidades para una compañía de distribución o un fabricante cuando un camión de carga pueda operar 24/7, los drones puedan realizar entregas de última milla y los vehículos de reparto autónomos estén presentes en cada ciudad o pueblo. La entrega en el mismo día, e incluso en la misma hora, será realidad para más empresas y en más ubicaciones, sin las limitaciones tradicionales de la mano de obra (y con el potencial de reducir la congestión del tráfico y el consumo de energía). Es probable que surjan experiencias de cliente más dinámicas, como la posibilidad de modificar un pedido mientras está en camino. Las empresas podrán cobrar tarifas de uso (como tarifas de viaje, cargos por entrega o alquiler de máquinas autónomas) o establecer precios más altos para modelos de distribución y producto que integren capacidades autónomas. Este modelo de negocio tendrá un tiempo de implantación más prolongado,
Gestionar el capital con mayor precisión
Las dos primeras categorías que hemos visto se centran en cómo las empresas pueden crear y entregar productos y servicios para ampliar su oferta. Esta última categoría de modelos de negocio aborda, en cambio, cómo optimizar las decisiones de capital relacionadas con activos financieros, activos físicos y el talento. Estos modelos aprovechan la capacidad de la IA para extraer señales contextuales de enormes volúmenes de datos, simular resultados y volverse más inteligentes y eficientes con cada usuario, cada transacción y cada interacción. Esto permite a las compañías monetizar actividades de alta frecuencia que antes resultaban demasiado complejas de gestionar. Dado que estos modelos de negocio se basan en la colaboración transversal entre sectores, regiones y organizaciones, dependerán más de la confianza: estándares compartidos y mecanismos automatizados y escalables para autenticar a los participantes y los datos.
- Asignación de capital de alta precisión como servicio. Los hedge funds, (o fondos de cobertura), ya demuestran cómo funciona el trading algorítmico optimizado con IA para gestionar carteras a gran escala. Este modelo de negocio amplía esa lógica para que las compañías financieras puedan desplegar el capital de forma más amplia y dinámica, ajustándolo a las necesidades de financiación e inversión en tiempo real y a carteras de proyectos muy diversas. Por ejemplo, una empresa podría coordinar cientos de miles de préstamos en una plataforma de comercio electrónico de préstamos impulsado por IA, ajustando los tipos de interés según el riesgo de cada persona. Este tipo de enfoque puede aplicarse a inversiones corporativas, préstamos, financiación de startups, contratos de seguros e incluso presupuestos públicos.
- Plataformas dinámicas de monitorización de activos. El mantenimiento predictivo no es nuevo, pero la IA permite analizar datos complejos de sensores e IoT en tiempo real, extraer conclusiones de grandes volúmenes de información (incluidos datos históricos) y entender causas y efectos para ofrecer nuevos servicios de monitorización de activos. Estos servicios ayudan a los propietarios a prevenir resultados adversos (por ejemplo, una máquina de fábrica, un oleoducto o un edificio de oficinas), que pueda averiarse, sobrecalentarse, incendiarse, presentar fugas o suponer otro tipo de riesgo. Podrían alertar a un administrador de propiedades de que un calentador de agua muestra un consumo energético elevado y vibraciones inusuales, con una probabilidad del 90% de provocar una inundación en las próximas 48 horas. Las empresas que ofrezcan estos servicios podrán cobrar a los propietarios o las aseguradoras una tarifa por sitio o activo o establecer contratos de analytics-as-a-service, ayudando a sus clientes a mejorar la planificación del mantenimiento, reducir tiempos de inactividad imprevistos y siniestros y, potencialmente, optimizar las primas de seguros, alineando los costes con el consumo real.
- Talento bajo demanda. Este modelo anticipa un mundo en el que casi cualquier servicio pueda obtenerse mediante un esquema de pago por uso. Va más allá de las plataformas de trabajo bajo demanda actuales, a menudo limitadas a un solo tipo de servicio, como el transporte o los trabajos freelance. Estas nuevas plataformas, basadas previsiblemente en comisiones, utilizarán la IA para gestionar la logística de todo tipo de encargos que una empresa pueda necesitar. La IA se encargará de encontrar proveedores disponibles (freelance, contratistas, agencias o firmas) con las habilidades requeridas, programar su disponibilidad, fijar precios, gestionar pagos al instante y garantizar la calidad mediante valoraciones o supervisión.
Extracto del artículo elaborado por Paul Blasé, Growth and Business Model Strategy Leader, PwC United States y Matthew Duffey, Global Business Model Reinvention Leader, Principal, PwC United States
