Los nuevos modelos de IA de imagen impulsan las descargas, pero tienen dificultades para convertir ingresos

Un nuevo informe del proveedor de inteligencia de aplicaciones Appfigures revela que el lanzamiento de modelos de generación de imágenes es una estrategia de adquisición de usuarios altamente efectiva para aplicaciones móviles de inteligencia artificial (IA). Según el informe, los lanzamientos de modelos de imagen generan 6.5 veces más descargas que las actualizaciones de modelos tradicionales. Esta tendencia marca un cambio respecto a las fases anteriores de adopción de IA móvil, donde las actualizaciones conversacionales y funciones como el chat de voz impulsaban la demanda de los usuarios. Las principales empresas tecnológicas han visto recientemente picos masivos en instalaciones incrementales tras los lanzamientos de modelos visuales.

Para Gemini de Google, el lanzamiento de su modelo de imagen Nano Banana impulsó más de 22 millones de descargas en los 28 días posteriores a la introducción del modelo de imagen Gemini 2.5 Flash el pasado agosto. Este lanzamiento elevó las descargas de la aplicación más de 4 veces durante ese período. Mientras tanto, ChatGPT de OpenAI sumó más de 12 millones de instalaciones incrementales en los 28 días posteriores a la introducción de su modelo de imagen GPT-4o en marzo del año pasado. Eso representa aproximadamente 4.5 veces más descargas de las que vio para sus lanzamientos de modelos GPT-4o, GPT-4.5 y GPT-5. Otros lanzamientos siguieron tendencias similares a menor escala; la introducción de Vibes, el feed de video con IA de Meta AI, sumó un estimado de 2.6 millones de descargas incrementales en los 28 días posteriores a su lanzamiento en septiembre de 2025.

Sin embargo, el informe advierte que las descargas adicionales no siempre se traducen en un aumento de los ingresos móviles. Si bien las nuevas capacidades de imagen dan a los usuarios una razón para instalar una aplicación y probar sus funciones, no garantizan la conversión en suscriptores de pago. Los resultados financieros de estos lanzamientos varían ampliamente:

• OpenAI (ChatGPT): El modelo de generación de imágenes GPT-4o condujo a un estimado de USD 70 millones en gasto bruto del consumidor durante los 28 días posteriores a su lanzamiento, en comparación con su línea base anterior.
• Google (Gemini): A pesar de generar un pico de descargas mayor que ChatGPT, el modelo de imagen Nano Banana impulsó solo un estimado de USD 181,000 en gasto bruto del consumidor durante su ventana de 28 días posterior al lanzamiento.
• Meta (Meta AI): El lanzamiento del feed de video Vibes generó descargas adicionales, pero no produjo ingresos significativos.

El informe también destaca a DeepSeek R1 (modelo de IA) como un caso atípico que no encajaba en este patrón impulsado por lo visual. Tras su lanzamiento en enero de 2025, DeepSeek R1 impulsó 28 millones de descargas. Sin embargo, este pico fue impulsado por la curiosidad de la industria respecto a las técnicas utilizadas para entrenar sus modelos de IA a una fracción del costo de la competencia, en lugar de por el lanzamiento de un modelo de imagen. Este caso demuestra que el interés viral puede provenir de factores más allá de las actualizaciones de funciones visuales.

Por qué importa

Las empresas de IA utilizan cada vez más las capacidades visuales como un gancho para el crecimiento de usuarios, pero los datos sugieren que la monetización sigue siendo un desafío distinto que no se resuelve automáticamente con cifras de instalaciones virales.