LA EDICIÓN DEL 9 DE OCTUBRE DE 2026
IA para el gran público: el modelo de negocio aún está por construir
En una entrevista publicada por TechCrunch, Olivia Moore, socia de Andreessen Horowitz, defiende una IA para el gran público financiada por vías distintas de las suscripciones como única fuente. Su análisis subraya el peso de los usos profesionales y las limitaciones de una clasificación para identificar los mercados aún por desarrollar.
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La financiación de la IA para el gran público sigue siendo una cuestión abierta en el análisis de Olivia Moore, socia de Andreessen Horowitz. Su entrevista con TechCrunch pone de relieve un desfase entre los servicios accesibles a particulares y unos ingresos vinculados en gran medida al trabajo, al tiempo que presenta la publicidad y los modelos menos costosos como posibles vías.
¿Puede la IA para el gran público encontrar fuentes de ingresos más allá de las suscripciones? En una entrevista publicada por TechCrunch, Olivia Moore, socia de Andreessen Horowitz responsable de este sector, defiende esa posibilidad. Considera que, hasta ahora, los ingresos de la IA proceden principalmente de las suscripciones y del consumo de tokens, y se concentran en las empresas y en los usuarios con necesidades profesionales. Esta interpretación describe un mercado cuyos ingresos no reflejan necesariamente la diversidad de usos posibles.
El informe sobre las 100 principales aplicaciones de IA para el gran público que publicó el lunes arroja luz sobre esta tensión. TechCrunch presenta a ChatGPT como el principal actor de la clasificación y destaca la presencia sostenida de Suno y ElevenLabs. Moore subraya, sobre todo, que varias categorías, entre ellas las aplicaciones sociales, las citas, el comercio, los viajes, las finanzas y la salud, no cuentan con ningún representante. Esta ausencia se refiere a su clasificación: no basta para establecer que esos sectores carezcan de productos que utilicen IA.
Para Moore, parte de los servicios que hoy se consideran dirigidos al gran público responden principalmente a necesidades laborales. Cita la creación de productos con Lovable o Replit, el marketing con Higgsfield o HeyGen y la organización del trabajo con Fireflies AI o Granola. Según ella, Gamma, ElevenLabs y Cursor comenzaron atendiendo a consumidores antes de convertirse, en 18 meses, en empresas cuya actividad se orientaba mayoritariamente a clientes profesionales. Por tanto, conviene precisar la distinción entre usuario individual y mercado de gran público al examinar los ingresos.
La socia propone mirar más allá del pago directo. Considera que muchos usuarios preferirían un acceso gratuito con publicidad y la posibilidad de pagar para eliminarla. Se trata de una hipótesis comercial expresada por una inversora, sin que en esta entrevista se demuestre su rentabilidad para los servicios en cuestión.
También contempla un mayor uso de modelos menos costosos y de modelos de código abierto para determinados usos. Su argumento es que no todas las tareas requieren las capacidades de los modelos más avanzados. El reto económico podría consistir entonces en adaptar el coste técnico a la utilidad del servicio. Sin embargo, la entrevista no ofrece una comparación cuantificada que permita medir los posibles ahorros ni determinar qué aplicaciones podrían vivir de la publicidad de forma sostenible.