Pricing en la era de la IA: cómo evitar que tu producto SaaS se vuelva una commodity

La IA generativa lo ha cambiado todo. Ya no es una novedad: lo hemos vivido en nuestra piel. Ha cambiado la forma de generar contenidos, la forma de desarrollar productos digitales… lo que antes llevaba meses de trabajo, hoy puede generarse en semanas y, por supuesto, ha impactado en modelos de negocio y también el pricing de muchas empresas.

Evidentemente, este punto de inflexión tecnológico ha abierto la puerta a la proliferación de herramientas basadas en IA y a que otras muchas herramientas tengan que integrar funcionalidades y servicios que se apoyan en IA generativa: copilotos, asistentes, generadores de imágenes, generadores de voces, bots para atender automáticamente servicios de soporte, agentes de customer success y ventas… si no hay IA es como tener un smartphone sin Bluetooth o NFC, parece que es de otra época.

Pero junto a esta aceleración también llega una pregunta crítica: ¿cómo le ponemos precio a algo que el usuario percibe como algo que en 2025 es un must-have, es «fácil de replicar» y no es diferencial? Que haya cosas basadas en IA es casi un «sí o sí», si lo tienes estás en la senda del mercado y si no lo tienes te has quedado fuera y desfasado. Además, desarrollar tus propios sistemas es costoso así que acabas apoyándote en la API de OpenAI, de Gemini o de algún otro…

Hay quien podría decir, sin equivocarse mucho, que vivimos una etapa de comoditización de productos IA. Muchos ofrecen funcionalidades similares, pero con precios radicalmente distintos: desde herramientas gratuitas hasta opciones premium y, por supuesto, opciones enterprise con precios muy altos.

La percepción de valor está fragmentada y ahí es donde entra el reto estratégico del pricing.

1. La paradoja de la IA en el pricing

Está claro que la IA reduce costes de producción y es una palanca de productividad. Ayudamos a nuestros clientes, gracias a la inclusión de servicios basados en IA, a alcanzar sus objetivos con menos esfuerzo y en menos tiempo; sin embargo, esta productividad y aceleración también puede erosionar el valor percibido del producto.

¿Y esto por qué ocurre? Aunque, en una primera instancia podamos pensar lo contrario, la automatización no siempre se traduce en mayor disposición a pagar. Los usuarios empiezan a ver la IA generativa y hacer cosas a golpe de prompt o clic como algo dado y casi obligatorio, no como valioso o diferencial. Es algo tan sencillo, tan fácil y está en todas partes que lleva al extremo de ¿por qué pagar por algo que OpenAI ya me está dando gratis o por 20 euros al mes? ¿Si ya pago por una suscripción premium de ChatGPT y tus servicios se apoyan en su API por qué voy a pagar de nuevo?

Esto lleva a muchos fundadores a caer en la trampa del freemium y regalar las funcionalidades basadas en IA sin una estrategia de monetización clara o diseminando funcionalidades de IA entre los planes (planes mejores y más caros con funcionalidades más avanzadas).

Pero esto, al final, te lleva a otro gran riesgo: convertir tu producto en una «vitamina» que no duele dejar de usar.

2. ¿Cómo la IA cambia tu modelo de negocio y tu pricing?

Una de las claves fundamentales del pricing de los servicios basados en IA es que cambia radicalmente el modelo de costes y facturación y no todos los SaaS, por ejemplo, están teniendo claro este cambio. De hecho, hay algunos (Canva el año pasado cayó ahí) que las inversiones y los costes de mantenimiento los llevan a incrementos muy abultados en los precios, generando bastante enfado entre los clientes y poniendo en tensión su modelo de lock-in.

Si la mayoría de servicios de IA se basan en APIs y, por tanto, te facturan por llamadas o usos de la API, tus costes se han convertido en variables y tienes que aprender a gestionar esto en un mundo muy orientado a la tarifa plana.

De hecho, en B2B es muy normal que las empresas quieran evitar las facturas variables y busquen la paz mental del «coste controlado y predecible» frente a un B2C que está muy orientado a pagar justo por lo que gasta y necesita (también en la pyme ocurre esto).

Cuando la facturación variable es un problema y el cliente no está dispuesto a perder la predictibilidad, una de las opciones más habituales es el uso de los créditos que, en el fondo, no deja de ser un modelo suscripción basado en un número de usos limitados.

¿De qué trata este modelo? Hace mucho tiempo, cuando hablamos de los aspectos fundamentales de los modelos por suscripción, comentamos que más allá de las tarifas planas a las que estamos acostumbrados existían múltiples modalidades entre las que se encontraban las suscripciones acotadas.

¿Qué es una suscripción acotada? Básicamente comprar un número concreto de usos del servicio o del producto y, precisamente, en esto se apoyan muchos servicios de IA del mercado: otorgar una cantidad de créditos o tokens que se van consumiendo cada vez que invocamos a una funcionalidad basada en IA (y que, a su vez, tiene un coste por llamada en alguno de los proveedores que usemos).

Así que el pricing en los tiempos de IA evoluciona de la «tarifa plana de uso ilimitado», a la que están acostumbrados muchos usuarios, hacia modelos de suscripciones acotadas basadas en créditos que, al menos, le le ofrecen mayor control del gasto y previsibilidad. Otro tema a debatir es si, por ejemplo, los créditos tienen un carácter anual o mensual y lo no consumido se mueve hacia el siguiente ciclo de uso (pero esto es otro tipo de debate).

3. 5 estrategias clave para fijar precios en productos con IA

Teniendo en cuenta el cambio de hábitos y costumbres en los clientes y el cambio de modelo de negocio que ha impuesto la IA generativa en los servicios, estas serían las principales claves a tener en cuenta a la hora de diseñar el pricing y la propuestas de valor:

1. Define una métrica de valor clara: No cobres por funcionalidades, cobra por el impacto. Si tu herramienta ahorra tiempo, cobra por productividad ganada. Si mejora la conversión, cobra por resultados. Por ejemplo, Jasper AI sigue un modelo de facturación basado en palabras generadas pero con paquetes orientados a equipos y GitHub Copilot sigue un modelo escalonado según el perfil del usuario (developer individual o equipo) jugando con un plan free para bajar la barrera de entrada y luego con los modelos de IA que puedes usar (paquetes avanzados dan acceso a más modelos).
2. Segmenta bien tu ICP: no todos los usuarios valoran igual la IA. Un freelance o un usuario b2c busca eficiencia y precio y, por el contrario, las empresas buscan fiabilidad, soporte, integraciones y un gasto predecible y controlado. Adapta tu pricing a las necesidades, presupuesto y percepción de riesgo de cada segmento. Olvídate del café para todos.
3. Las técnicas de psicología de los precios son tus aliadas así que úsalas a tu favor: precios redondos para transmitir calidad (20 € frente a 19,99 €), el anclaje visual (mostrar un plan premium para elevar el valor percibido del plan intermedio) y el empaquetado o bundling IA + soporte + recursos = producto completo (whole product) son algunos de los recursos que tienes a tu alcance. Al jugar con los planes y empaquetados puedes jugar con las funcionalidades a las que tiene acceso el cliente y, sobre todo, cuántos créditos o número de usos estás otorgando a cada plan (y los de planes superiores o de corte *enterprise* quieren cuantos más mejor).
4. Testea la disposición a pagar antes de lanzar: habla con 100 usuarios antes de construir y lánzales la pregunta de «¿Cuánto pagarías por resolver este problema?» porque te va a sorprender lo «poco» que quieren pagar porque asumen que la IA hace que todos los costes se abaraten. Valida si el problema es suficientemente doloroso (y si tú eres un painkiller) para justificar el pago.
5. Itera con datos reales: no te cases con un pricing fijo porque puedes ir ajustándolo. Mide la retención por plan, el ratio de upgrades/downgrades, el CAC vs. LTV por segmento y el NPS por tipo de usuario. Usa los datos como un auténtico driver para la toma de decisiones. Seguramente tengas que hacer ajustes porque, además de ajustar los precios, estás ajustando el modelo de negocio en sí mismo (de la suscripción ilimitada a la suscripción acotada).

Un buen resumen táctico de modelos de negocio y pricing para SaaS que se apoyan en servicios de IA podría ser el siguiente:

Modelo de Pricing	Descripción	Pros	Contras	Casos típicos / Ejemplos
Tarifa plana (flat rate)	Precio fijo por mes con acceso ilimitado a funcionalidades y uso.	Es predecible para el cliente y fácil de comunicar.	Riesgo de sobreuso y difícil de escalar si el coste por usuario es alto.	SaaS tradicionales sin alto coste variable. Por ejemplo: Notion, Figma.
Uso por consumo (usage-based)	Pagas por lo que usas: tokens, minutos, imágenes, etc.	Es transparente y escalable con el uso real.	Genera ansiedad por la falta de control y dificulta la previsión de costes.	APIs de IA. Por ejemplo: OpenAI o AWS
Créditos (suscripción acotada)	Se compra un paquete de créditos con límites anuales o mensuales.	Aporta control total de costes y combina lo predecible con uso flexible.	Necesita explicar bien el sistema de créditos.	Modelos IA generativa para creativos. Por ejemplo: Freepik o Midjourney.
Freemium	Plan gratuito con funcionalidades básicas + upgrades a planes de pago.	Baja fricción de entrada e ideal para acelerar la adquisición y la adopción.	Costoso si muchos usuarios no convierten.	Productos SaaS masivos. Por ejemplo: GitHub Copilot, Canva, Miro.
Híbrido (flat + uso)	Suscripción básica + pago por consumo adicional.	Equilibrio entre previsibilidad y escalabilidad.	Más complejo de comunicar y difícil de implementar sin un buen seguimiento.	Modelos combinados. Por ejemplo: OpenAI con ChatGPT, GitHub Copilot Pro+.
Outcome-based	Precio vinculado al resultado obtenido (ahorro, ventas, eficiencia, etc.)	Alineación directa con el valor generado.	Difícil de medir y atribuir además de ser complejo para producto self-service.	Casos enterprise como Jasper AI y soluciones B2B AI.

4. Señales de que tu nuevo pricing está funcionando

Si tienes que hacer una reforma integral de tu pricing y tu modelo de negocio por la irrupción de la IA y la integración de estos servicios en las funcionalidades de tu producto, hay algunas señales a las que les debes prestar atención para ver si los cambios están teniendo un buen encaje en el mercado y estás llegando al Product-Market-Pricing Fit:

• Los usuarios recomiendan tu producto a pesar de ser de pago y hay buena adopción de las funcionalidades basadas en IA
• El CAC disminuye porque el valor le queda claro al usuario y, por tanto, esa optimización o productividad que vendemos es realmente percibida por el cliente
• Tienes clientes que te piden más funcionalidades premium y no descuentos. Esto es especialmente importante porque cuando añades a un producto features que los clientes no aprecian rápidamente se quejan por su traslado al precio y contraatacan con la solicitud de descuentos porque «eso no lo van a usar» y, por ende, no quieren pagar por ello
• Empiezas a ver imitadores en el mercado pero esto, en realidad, es el «día a día» de cualquier SaaS porque, seguramente, también copies funcionalidades que tienen otros para no quedarte fuera de la competición

¿Y qué ocurre si todos ofrecen lo mismo por menos que tú? Ahí es donde entra el posicionamiento estratégico del que alguna vez hemos hablado:

• Crea diferenciación con el «whole product»: onboarding, soporte, comunidad, integraciones…
• Refuerza tu marca y tus super-poderes reales: lo que no se percibe como único acaba compitiendo por precio en el mercado
• Aléjate del «race to the bottom»: si solo compites por precio, siempre habrá alguien dispuesto a cobrar menos tú y en las guerras de precios siempre hay cadáveres (al final acabas siendo uno).

¿Y si cambias tu pricing? ¿Cómo comunicar los cambios sin enfadar a tus usuarios y perderlos en la transición?

• Avisa con antelación y justifica el cambio con el valor que aportas y el que vas a poder seguir aportando a corto y medio plazo con el nuevo modelo
• Refuerza la transparencia: desglose del coste y mejora del servicio
• Ofrece una transición suave: grandfathering o créditos de bienvenida para hacer menos abrupto el cambio

5. Conclusión: el precio es tu relato de valor

En la era de la IA generativa, el producto se puede replicar pero la percepción de valor no.

Es de necios confundir valor y precio, dijo Antonio Machado, pero la realidad es que la percepción de valor y el precio tienen que resonar en perfecta armonía.

El buen pricing persigue constantemente:

• Reflejar el impacto real que generas
• Estar alineado con tu segmento ideal de cliente
• Reforzar tu posición como solución imprescindible

Así que no pongas precio a lo que haces, pon precio a lo que solucionas.

¿Cómo estás adaptando tu modelo de precios a la era de la IA? Cuéntamelo en los comentarios o en LinkedIn. Hasta la próxima.

Imágenes: GitHub Copilot, Kindel Media en Pexels, OpenAI, Freepik y Giphy