OpenAI, firmado por Sarah Friar, CFO de la empresa, ha publicado el artículo titulado A business that scales with the value of intelligence, presentando públicamente su lógica empresarial de vincular su crecimiento económico al impacto real y medible que sus modelos de inteligencia artificial generan para usuarios y organizaciones. El documento no anuncia un nuevo producto, sino que detalla cómo la empresa estructura sus ingresos, cuáles son sus prioridades estratégicas y qué papel juega la eficiencia computacional en su capacidad de escalar. También ofrece pistas sobre hacia dónde podría evolucionar su modelo de negocio en función de sectores de alto valor como la ciencia, la salud o las finanzas.
De experimento a herramienta cotidiana
La historia de la inteligencia artificial siempre ha tenido dos fases. En los laboratorios se desarrollan algoritmos, se prueban arquitecturas, se afinan modelos. Pero ese proceso, por sí solo, rara vez genera ingresos significativos. Con ChatGPT ese patrón cambió. Lo que comenzó como una vista previa de investigación pasó a ser una herramienta utilizada por millones de personas en contextos reales para redactar textos, resolver dudas técnicas, organizar ideas, automatizar tareas repetitivas. Ese uso extendido permitió ver que cuando una IA se vuelve útil para tareas diarias, su valor económico deja de ser teórico y se vuelve tangible.
Medir el valor para escalar ingresos
La propuesta de OpenAI para monetizar esa utilidad tiene una lógica simple y a la vez profunda: el negocio crece con el valor real que la inteligencia genera. No se trata de un solo producto con precio fijo. La estructura es más bien una matriz de ofertas que se ajusta según el uso y la necesidad del usuario o la organización. Hay suscripciones individuales, planes empresariales y APIs que permiten integrar la inteligencia artificial en otras aplicaciones. Cada una de estas capas responde a una forma distinta de capturar valor. Lo que paga un freelance por una suscripción no tiene nada que ver con lo que paga una empresa que integra capacidades de lenguaje en sus flujos de trabajo. Pero ambos están, en teoría, pagando por el valor que reciben.
Dónde entra la computación en todo esto
Si hay un motor detrás de esta idea de escala es la computación. Los modelos de inteligencia artificial, cuanto más capaces son, más potencia de cálculo requieren. Ese coste no es trivial: entrenar y ejecutar grandes modelos implica gasto en servidores especializados, energía y optimización. OpenAI reconoce este punto como la limitación principal para escalar. La estrategia, entonces, pasa por diversificar proveedores, optimizar el uso de recursos y diseñar modelos que sean eficientes. Así, mientras más útil se vuelve la IA, menos penalizado debería resultar su uso intensivo.
El ciclo que alimenta el crecimiento
La narrativa de OpenAI describe un ciclo de retroalimentación que articula inversión, producto e ingresos. Según esta lógica, la inversión en capacidades computacionales hace posible modelos más sofisticados. Esos modelos, a su vez, generan productos útiles, cuyo uso extendido produce ingresos que financian nuevas inversiones. Es un loop que parece sencillo en papel, pero que en la práctica obliga a equilibrar expectativas técnicas con realidades económicas. No es solo crear inteligencia más avanzada. Es lograr que esa inteligencia sea relevante, repetible y comercialmente viable.
Más allá de los modelos de suscripción
Uno de los aspectos más sugerentes del planteamiento es que el negocio de la IA podría no limitarse a suscripciones o tarifas por uso. En sectores como la investigación científica, el descubrimiento de fármacos, la modelización de sistemas energéticos o los mercados financieros, la propuesta de valor es diferente. Aquí la inteligencia artificial no sustituye una tarea rutinaria, sino que acelera procesos complejos con impacto económico directo. En esos casos, contratos basados en resultados o en propiedad intelectual podrían complementar las fuentes de ingresos tradicionales.
Tensiones y tensores de un negocio en expansión
El enfoque de OpenAI deja al descubierto varias tensiones: por un lado, la necesidad de invertir en capacidades técnicas inmensas; por otro, la urgencia de traducir esa inversión en ingresos sostenibles. También está la tensión entre ofrecer accesibilidad y mantener precios que reflejen el valor real de una tecnología que consume recursos significativos. Estas tensiones no son exclusivas de OpenAI, pero su forma de articularlas públicamente muestra un reconocimiento de que el negocio de la inteligencia artificial no es un simple modelo de software SaaS. Es un ecosistema en evolución que exige replantear cómo se define el valor y quién está dispuesto a pagarlo.
Un espejo para otros modelos
Comparado con los negocios tradicionales de software, donde una licencia o una suscripción fija podía ser suficiente, el modelo que propone OpenAI se asemeja más a un sistema donde el coste está ligado al rendimiento, al impacto e incluso a resultados específicos. En algunos sentidos recuerda a los modelos basados en resultados en salud o en energía, donde quien paga lo hace por beneficios medibles. La diferencia aquí es que ese valor se mide en términos de inteligencia, una variable mucho más difícil de cuantificar pero también potencialmente muy amplia.
En este escenario, el negocio de la inteligencia artificial se define menos por lo que vende y más por cómo enlaza su precio con el valor que produce.
