Durante más de dos décadas, el modelo de facturación basado en el número de empleados o licencias individuales ha sido el pilar de la monetización en el mercado B2B. Ha permitido una previsibilidad de ingresos que impulsó a gigantes como Salesforce o HubSpot, pero hoy, ese pilar se está agrietando. La maduración de la Inteligencia Artificial generativa y los sistemas autónomos han introducido una contradicción estructural: si el software es ahora capaz de realizar el trabajo de los humanos, cobrar por el número de personas que acceden a él es un modelo en vías de colapso.
Como líderes, debemos entender que no estamos ante un simple cambio de tarifas, sino ante el fin de la era de la expansión descontrolada de plantillas y el inicio de la eficiencia algorítmica. Estamos pasando de una economía de herramientas para humanos a una economía de resultados generados por máquinas. Si tu estrategia de productividad para 2026 sigue dependiendo de cuántas licencias contratas por cada nueva incorporación, estás gestionando el pasado, no el futuro.
La Trampa del Coste por Empleado: Hacia una eficiencia algorítmica sin precedentes
El modelo tradicional prosperó bajo la premisa de que el valor del software era proporcional al número de personas que lo utilizaban. En este esquema, el crecimiento del proveedor estaba ligado al crecimiento de tu plantilla. Sin embargo, la IA ha introducido una paradoja en los ingresos: el software se vuelve exponencialmente más valioso al automatizar tareas, pero al hacerlo, reduce la necesidad de personal humano, eliminando precisamente la unidad de medida que genera los ingresos del proveedor.
Imagina un sistema de atención al cliente potenciado por IA: puede automatizar la gestión de tickets de tal manera que una empresa solo necesite dos personas para el trabajo que antes requería veinte. Si el proveedor te cobra por cada empleado, sus ingresos caen un 90% mientras que el valor que te entrega ha aumentado drásticamente. Esta desalineación penaliza la innovación: cuanto mejor es el producto (más automatizado), menos cobraría el proveedor bajo el modelo antiguo. Por eso, el mercado se está moviendo hacia el pago por resolución o unidades de trabajo completadas.
El Drama del Software Fantasma: Cómo eliminar el desperdicio del Shelfware
El cambio hacia modelos alternativos no solo es tecnológico, es una respuesta al rechazo de los clientes hacia el Shelfware o software fantasma. Las empresas actuales pierden cantidades ingentes de capital en licencias que se contrataron bajo previsiones de crecimiento de plantilla que nunca se materializaron o que han sido reemplazadas funcionalmente por automatizaciones.
Las estadísticas para 2025 son alarmantes:
- Las licencias de software no utilizadas representan entre el 51% y el 53% del total contratado.
- El gasto anual desperdiciado en empresas grandes supera los 21 millones de dólares por organización.
- La tasa de utilización real de estas licencias apenas roza el 47%.
- El coste promedio de software por cada empleado asciende a 4.830 USD anuales.
Este nivel de ineficiencia está forzando una consolidación del gasto. El 63% de las organizaciones citan el exceso de aplicaciones no utilizadas como el motor para recortar proveedores en 2025.
Del Acceso Individual al Pago por Resultado
Para sobrevivir a esta transición, los proveedores están adoptando el «SaaService» o software orientado a resultados. En 2025, el mercado se ha fragmentado en tres arquetipos:
- Sistema de Créditos: Como el modelo de Salesforce para Agentforce, donde se cobran unos
0.99) por cada problema resuelto de forma autónoma. Si la IA no lo resuelve, no pagas. - Modelos Híbridos: Combinan una tarifa base mínima por plataforma con una capa variable basada en el éxito de la IA.
Comparativa: El Cambio de Paradigma en el Gasto de Software
| Característica | Modelo SaaS Tradicional (2000-2024) | Nuevo Modelo Outcome-Based (IA) |
|---|---|---|
| Unidad de Cobro | Por Usuario o Licencia Individual | Por Resolución, Crédito o Agente IA |
| Escalabilidad | Ligada al crecimiento de la plantilla | Ligada al volumen de problemas resueltos |
| Eficiencia | Genera Software Fantasma (Shelfware) | Pago por uso real y éxito del algoritmo |
| Incentivo Proveedor | Vender más licencias (aunque no se usen) | Mejorar la IA para resolver más rápido |
| Impacto en P&L | Coste fijo que crece con el equipo | Coste variable alineado con el beneficio |
Casos radicales como el de Klarna demuestran que, si las licencias por persona son demasiado caras, la mejor estrategia es construir software propio. Klarna ha cancelado contratos con gigantes como Salesforce y Workday, logrando que su asistente de IA realice el trabajo de 700 agentes humanos con una mejora en el beneficio anual de 40 millones de dólares.
Conclusión: El Liderazgo en la Era del Output
La IA ha roto el vínculo lineal entre empleados y software. En el nuevo paradigma, los costes no vendrán de cuántos humanos usan la plataforma, sino de cuántos problemas resuelve la máquina. Como líder, tu prioridad debe ser auditar el desperdicio de licencias actuales y exigir modelos que te permitan pagar por la automatización efectiva.