Este documento analiza las empresas que compiten para proporcionar predicciones precisas de modelos en el mercado de modelos de IA y los consumidores que muestran preferencias heterogéneas por la precisión del modelo. Desarrollamos un modelo de duopolio consumidor-empresa para analizar el impacto de la competencia en los incentivos de las empresas para mejorar la precisión del modelo. Si bien cada empresa busca minimizar el error del modelo, esta elección puede no ser óptima. Contrariamente a la intuición, encontramos que en un mercado competitivo, mejorar la precisión general no necesariamente mejora las ganancias. En cambio, la decisión óptima para cada empresa es invertir más en la dimensión de error donde tiene una ventaja competitiva. Al descomponer el error del modelo en tasas de falsos positivos y falsos negativos, las empresas pueden reducir los errores en cada dimensión a través de la inversión. Invertir en la dimensión de ventaja es estrictamente mejor para las empresas, mientras que invertir en la dimensión de desventaja es estrictamente peor. Si bien las inversiones rentables impactan negativamente a los consumidores, aumentan el bienestar general.
