Los productos de inteligencia artificial dirigidos a los consumidores están volviendo a despertar interés gracias al éxito inesperado de Muse, el asistente personal de Meta, y de Jolly, su mascota, así como al auge de Dots e Instinct, recién publicados por OpenAI. Instinct, que realiza tareas como reservar viajes, hacer reservas en restaurantes y cancelar suscripciones, alcanzó una valoración de $10 mil millones. Estos acontecimientos respaldan la opinión de que la inteligencia artificial agéntica se ha vuelto lo suficientemente fiable para las tareas cotidianas y ofrece un valor real a los usuarios.
Sin embargo, mientras la disposición de los consumidores a pagar por la inteligencia artificial sigue siendo limitada, no está claro si unos modelos mejores crean un negocio de consumo más rentable. Por ello, el sector se orienta hacia el modelo de Anthropic, centrado en los contratos empresariales y en distintos sectores verticales. Aunque Muse e Instinct parecen quedar fuera de esta tendencia, los problemas económicos fundamentales de la inteligencia artificial de consumo persisten.
Según el informe State of Markets, basado en una investigación de PNC realizada por Andreessen Horowitz, a mayo el 2,2% de los consumidores pagaba por servicios de inteligencia artificial, con un gasto mensual medio de $31. Aunque la adopción y el gasto aumentan, el crecimiento sigue una trayectoria lineal. Ni siquiera el gran salto de rendimiento de GPT-5.2 a Astra se reflejó de forma significativa en los datos. Bank of America determinó en marzo que aproximadamente el 3% de los consumidores estadounidenses pagaba por inteligencia artificial, lo que representa un aumento del 40% respecto al año anterior. En la encuesta de Menlo de septiembre, se observó que una cuarta parte de los adultos utilizaba la inteligencia artificial a diario y que la mitad de esos usuarios pagaba por ella.
El verdadero problema no son tanto los ingresos como los costes operativos. La inteligencia artificial es cara en comparación con tecnologías anteriores como las redes sociales o la computación en la nube; incluso cientos de millones de usuarios de pago no garantizan alcanzar el punto de equilibrio.
OpenAI se adaptó a estas condiciones orientándose al mercado corporativo; se informa de que sus reservas corporativas se han duplicado desde julio. Dots también se presentó con casos de uso dirigidos a ingenieros de software y empleados de agencias. Meta cuenta con más opciones de ingresos para Muse gracias a su infraestructura de publicidad personalizada y también está explorando el mercado corporativo. Instinct, por su parte, planea obtener una comisión por las compras realizadas a través de su agente y podría evitar el coste de entrenar un modelo puntero. Aun así, el crecimiento de la inteligencia artificial de consumo tiene límites sin ingresos corporativos.
Por qué es importante
Este panorama muestra que el aumento del uso de la inteligencia artificial de consumo no se traduce por sí solo en un modelo de negocio sostenible. Mientras el presupuesto que los usuarios destinan a los servicios sigue siendo limitado, el hecho de que los sistemas agentes realicen tareas expone a las empresas a elevados costes operativos. Por ello, el éxito de un producto empieza a medirse no solo por el rendimiento del modelo, sino también por los canales de ingresos ajenos a las suscripciones y las posibilidades de uso corporativo. La orientación de OpenAI hacia los clientes corporativos, la apuesta de Meta por la infraestructura publicitaria y el plan de Instinct de obtener una comisión por las transacciones ponen de manifiesto distintas respuestas al mismo callejón económico. La cuestión abierta es si estos canales podrán generar ingresos suficientes para cubrir el coste de los productos de consumo y en qué medida se ampliará la base de usuarios de pago.