El “Agente Accio” de “Half-Price” de Alibaba en realidad es una apuesta en favor de pagar por tarea, no por token.

Un “token” no es una tarea. Esta distinción es lo que realmente hace la mayor parte del trabajo dentro de la afirmación de Alibaba de que su agente Accio reduce los costos relacionados con las tareas rutinarias del comercio electrónico en más de la mitad, en comparación con un asistente de IA de uso general. Esta distinción también nos dice más sobre hacia dónde se dirige el mercado de la IA que cualquier tabla de clasificación.

Accio es el motor de búsqueda de inteligencia artificial que Alibaba International utiliza en su mercado B2B, Alibaba.com. A finales de agosto, lanzaron un estándar de medición llamado CommerceAgentBench, cuyo objetivo es medir algo que la mayoría de los estándares de inteligencia artificial no hace: no si un modelo puede responder a una pregunta, sino si un agente puede realmente llevar a cabo operaciones comerciales – como fijar precios para productos, buscar proveedores, gestionar una tienda – desde el principio hasta el final.107 tareas con estadoLos primeros resultados fueron deliberadamente humillantes:La tasa de completación más alta fue de aproximadamente el 62%.Y el mejor ejemplo de un producto de peso abierto es Qwen, propiedad de Alibaba. Si la frase “más del 50% más barato” es el titular, entonces el objetivo real es que Alibaba intente redefinir cómo se calcula la calidad de los agentes, desde el nivel del token hasta el nivel del trabajo completo.

¿Por qué el agente más económico gana la fase agentística?

Las razones económicas detrás de esta afirmación son reales, aunque la cifra sea algo que se genera por sí misma. Un modelo de tipo “frontera” de uso general gasta una parte enorme de sus tokens en analizar todo el mundo, para poder realizar esa pequeña parte del trabajo que requiere el comercio. Un agente especializado en un área específica, entrenado directamente sobre las transacciones en sí, es lo que permite que Accio funcione.Aproximadamente mil millones de listas de productos.Y decenas de millones de perfiles de proveedores… No hay necesidad de realizar esos cálculos innecesarios. Esto reduce el número de llamadas, los errores y las pérdidas, lo cual se refleja en el costo por tarea completada. Es precisamente ese cambio el que es importante en el ciclo actual de computación: a medida que el mercado pasa de la capacitación a la inferencia, la competencia ya no se trata de “quién tiene el modelo más inteligente”, sino de “quién puede completar la tarea al menor costo posible”. Un agente especializado con datos propietarios tiene una ventaja estructural que un agente genérico no puede replicar mediante escalamiento.

Este es el patrón “oscuro” que se aplica en el área del software. Alibaba no necesita superar a OpenAI o Anthropic. Lo que necesita es que Qwen sea lo suficientemente bueno en términos de comercio, y que esté relacionado con los datos del mercado, algo que solo Alibaba posee. Además, Qwen puede ser entregado por un costo mucho menor que el de cada tarea. El hecho de que Qwen lidere la categoría de peso abierto en el benchmark propio de Accio es una prueba de que esta estrategia funciona… pero con una condición importante: los revisores independientes que analizaron los resultados encontraron que la diferencia entre los resultados de las diferentes categorías es mínima.Qwen3.8-Max registró 156 pasajes de tareas para DeepSeek’s 154.Se utilizó en dos de los tres arneses de prueba, y el modelo Claude Opus 5 seguía siendo el mejor en todo el campo, con un puntaje de 191. Por lo tanto, la afirmación válida es “un agente comercial capaz y económico, pero a un costo menor”, y no “más barato y mejor que todo lo demás”.

Donde la reclamación coincide con los estados financieros de Alibaba.

Aquí es donde la historia se divide; esa es la parte que vale la pena considerar como algo importante para los inversores. El progreso real de Accio es real, pero se mide en términos de escala, no en términos financieros. A finales de abril – un mes después de que la plataforma “Accio Work” se pusiera a la venta públicamente – Alibaba dijo que…Más de 230,000 empresas lo han utilizado.Y la gerencia también mencionó eso.Más de 5,000 comerciantes pagantes poco después del lanzamiento.Eso es simplemente un mecanismo que impulsa las transacciones y el compromiso en el mercado, no una línea de ingresos que permita a una empresa de 273 mil millones de dólares generar ganancias. Lo que realmente impulsa la economía de IA de Alibaba está en otro lugar: en el informe del primer trimestre de junio.Los ingresos por servicios de nube y computación de IA aumentaron un 45% en comparación con el año anterior.— Un noveno trimestre consecutivo de aceleración — conGanancias operativas por segmento aumentaron un 133%.Y el margen se duplica aproximadamente a dígitos dobles, gracias a los productos relacionados con la IA.Aproximadamente el 35% de los ingresos provenientes del cloud externo..

Y la “factura” de ese crecimiento ya se puede ver en las acciones, que han bajado aproximadamente un 25% este año. Ingresos totalesEl valor de las rosas aumentó un 9% a 269 mil millones de RMB, pero el EBITA ajustado disminuyó un 30%.Los ingresos netos según las normas GAAP disminuyeron en un 75% debido a la pérdida por deterioro del valor de los activos intangibles, una medida reguladora europea, y los ingresos por inversiones se redujeron a la mitad.Los gastos de capital aumentaron un 75%, hasta los 67,7 mil millones de RMB.Y el flujo de efectivo libre aumentó hasta un nivel récord durante ese período. Alibaba…El EPS no según los criterios GAAP de $1.26 se alejó en un tercio del consenso.En resumen: la empresa está revalorizando su negocio de comercio electrónico, que es una fuente de ingresos estable y sólida, en una historia relacionada con los gastos en tecnología de IA. Hasta ahora, el mercado ha recompensado esta transformación con un multiplicador de valor más bajo.

Esa división representa el juicio de inversión. “Accio reduce los costos de los agentes a la mitad” es una afirmación atractiva desde el punto de vista económico, pero se trata de un criterio establecido por el vendedor, y aún no ha superado las pruebas que Persona exige para cualquier plan de acción. Solo si esos agentes baratos se convierten en transacciones duraderas en el mercado y en comerciantes monetizables, se lograrán ingresos y márgenes. La señal positiva es que Accio ya ha pasado de usuarios de demostración a usuarios pagantes: más de 5,000 comerciantes pagan por sus servicios. La pregunta sin respuesta es si esa conversión se produce a un nivel suficiente para compensar los costos de desarrollo, en un momento en que la economía general está empeorando y los fondos se están agotando.

Alibaba tiene dos historias relacionadas con la inteligencia artificial que se desarrollan al mismo tiempo, y no deberían combinarse. Una de ellas es la “caballo negro” que está surgiendo: una empresa que posee sus propios datos y cuyo modelo puede completar tareas comerciales de manera económica en la fase de inferencia, donde el costo por tarea es lo que realmente importa. Esta tesis sigue siendo válida y se basa en los datos del mercado, no en esa cifra del 50%. La otra historia es la relacionada con los aspectos financieros a corto plazo: disminución en el EBITA, gastos de inversión récord, flujo de efectivo negativo, y valor de las acciones en declive. En este caso, Alibaba pide a los accionistas que financen la transición a través de la erosión de los activos. Una tesis sólida no justifica por sí sola mantenerse en esta situación; la cuestión es si las ventajas de la comercio autónomo serán suficientemente significativas para compensar el costo de tener una situación en declive más rápido que la de la inteligencia artificial.