Tokenomics: la visión de HubSpot mientras Yamini Rangan busca dar confianza en IA a sus clientes

HubSpot cerró el primer semestre de 2026 con un diagnóstico incómodo sobre su propia industria. En una entrevista con diginomica publicada el 7 de agosto, la CEO Yamini Rangan describió los últimos meses del mercado de inteligencia artificial como una fase de «tokenmaxxing»: una carrera por maximizar el consumo de tokens que, según ella, no estaba conectada con el valor que recibían los clientes.

«Lo que pasó en el primer semestre de este año fue que hubo muchísimo tokenmaxxing. Esa fase no fue muy sana, y no está atada al valor ni a los resultados que están obteniendo los clientes», dijo Rangan a diginomica.

Su lectura es que la industria recién ahora está haciendo las preguntas correctas: cómo optimizar el gasto en inteligencia artificial y qué gasto específico produce resultados claros. Es la misma conversación que hoy domina los comités de inversión tecnológica en Chile y Latinoamérica, donde el presupuesto de IA compite directamente con otras prioridades de crecimiento.

¿Qué cambió HubSpot en el precio de su inteligencia artificial?

Rangan afirma que los clientes que adoptan IA piden dos cosas antes de comprometerse: prueba de valor y predictibilidad de costo. HubSpot respondió en tres frentes, con cambios que entraron en vigencia en abril:

• Pruebas en el entorno del cliente. Introdujo trials para que las empresas activen agentes y funcionalidades de AEO (Answer Engine Optimization) con sus propios datos y flujos de trabajo, antes de firmar.
• Rebaja de precios. Bajó el precio de varios de sus agentes clave.
• Cobro por resultado y control de gasto. Introdujo precios basados en resultados para atar el valor del agente al valor recibido, y entregó visibilidad de consumo con umbrales de gasto configurables.

«Lo segundo que hicimos fue reflexionar sobre el hecho de que los clientes quieren costos de IA predecibles. Esa es una preocupación de toda la industria hoy. Así que bajamos el precio de muchos de nuestros agentes clave. Introdujimos precios basados en resultados para poder atar el valor del agente al valor que están recibiendo, y les dimos a los clientes mucha mejor visibilidad y control del gasto. Pueden fijar umbrales de cuánto quieren gastar», explicó Rangan.

¿Por qué se alargaron los ciclos de venta?

HubSpot sabía que abrir la puerta a evaluaciones más profundas iba a estirar el ciclo comercial a cambio de mayor confianza. Rangan reporta comités de compra más grandes y más negocios que requieren aprobación del C-suite o del directorio.

«Estamos viendo comités de compra más grandes, y más de los negocios en los que participamos requieren aprobación del C-suite o del directorio. Muchas veces hay directorios y fondos de private equity involucrados en la aprobación final, y eso no es lo que veíamos hace unos trimestres, cuando cosas que se aprobaban a nivel de VP de Marketing hoy requieren aprobación del directorio», señaló la CEO.

El resultado, según la compañía, son ciclos más largos pero oportunidades más grandes que en el pasado, que igualmente cierran «un mes después o unas semanas después». HubSpot también reentrenó a su fuerza de ventas para partir por resultados y valor, explicar la plataforma agéntica completa y aclarar cómo funcionan los precios de IA y los créditos.

Qué dicen los números del trimestre

• El consumo total de créditos creció en el segundo trimestre, pese a que los precios bajaron en abril.
• El uso está repartido de forma pareja entre data agent, prospecting agent, customer agent y buyer intent, señal de que los clientes no adoptan un solo caso de uso.
• Los negocios de 120.000 dólares de ARR crecieron 38% en el trimestre más reciente.
• En el segundo trimestre, según el reporte de diginomica, los ingresos subieron 20% interanual, la utilidad neta llegó a 43 millones de dólares y HubSpot sumó 7.000 clientes netos nuevos, para un total sobre 306.000 clientes, 14% más que un año atrás.

¿Qué resultados están reportando los clientes?

El artículo cita tres casos concretos de empresas que partieron con un trial y luego expandieron:

• RentSpree, plataforma de gestión de arriendos online, partió con customer agent y hoy resuelve el 70% de sus conversaciones con ese agente. Tras validarlo en el trial, sumó otros 350.000 créditos de IA.
• Sesame HR, plataforma de software de recursos humanos de 400 personas, antes solo alcanzaba a responder el 70% de los tickets de soporte entrantes. Hoy cubre todos los tickets recibidos, con 60% resueltos completamente sin escalamiento humano. Después del trial compró más de un millón de créditos.
• RevenueWell, software para clínicas dentales con 250 personas, combinó buyer intent con prospecting agent para identificar compradores de alta intención. Las reuniones agendadas subieron de 8% a 28% y las tasas de conversión llegaron a casi 10%. Desde entonces creció a más de 350.000 créditos repartidos en seis agentes.

Rangan agrega que el negocio upmarket sigue fuerte porque los clientes grandes llegan buscando consolidación de plataforma, menor costo total de propiedad y claridad sobre el roadmap de IA.

Análisis de Revenue Hub

Para un líder comercial en Chile o Latinoamérica, la noticia relevante no es que HubSpot haya bajado precios. Es que el proveedor más grande del segmento mid-market acaba de admitir que el modelo de cobro por consumo de tokens no era vendible, y lo reemplazó por una mezcla de precio más bajo, cobro atado a resultado y techo de gasto. Eso mueve el estándar del mercado: si tu proveedor de IA todavía te cobra por consumo sin techo ni métrica de resultado, ahora tienes un comparable concreto para negociar.

El segundo dato es el que más debería incomodar a quien está evaluando IA hoy: la aprobación se subió de nivel. Lo que hace pocos trimestres firmaba un VP de Marketing hoy pasa por comité ejecutivo o directorio. Eso cambia el material que necesitas preparar. Un piloto sin línea base medida, sin costo por resultado y sin plan de adopción no sobrevive a esa mesa. Los tres casos citados tienen algo en común: partieron con un trial acotado, midieron una métrica única (porcentaje de conversaciones resueltas, porcentaje de tickets sin escalamiento, tasa de reuniones agendadas) y recién después expandieron el gasto. Ese orden, y no el volumen de créditos, es lo que hizo que la inversión fuera defendible.

La recomendación práctica: antes de discutir licencias, define qué resultado vas a comprar y cómo lo vas a medir en tu propio CRM. Si quieres profundizar en cómo estructurar esa medición, revisa nuestros artículos sobre RevOps y adopción de IA y el resto de la cobertura de HubSpot en esta sección.