Las 21 señales que anticipan el futuro de la IA y lo que las empresas deberían ahora mismo
Tras pasar 48 horas en San Francisco conversando con fundadores, inversionistas y ejecutivos de compañías tecnológicas valoradas en miles de millones de dólares, el emprendedor Greg Isenberg identificó más de veinte tendencias que podrían transformar la industria de la inteligencia artificial.
La próxima gran oportunidad de negocio en inteligencia artificial podría no estar en crear una tecnología más avanzada, sino en resolver los problemas que las empresas todavía no saben cómo gestionar.
Desde organizar datos corporativos hasta supervisar agentes autónomos, el mercado tecnológico comienza a descubrir que la verdadera ventaja competitiva podría encontrarse lejos de los algoritmos.
Esa es una de las principales conclusiones de Greg Isenberg, emprendedor tecnológico, inversionista y CEO de Late Checkout, una compañía que desarrolla negocios digitales a partir de comunidades y audiencias en internet.
Después de pasar 48 horas en San Francisco conversando con empresarios, fundadores de startups y ejecutivos vinculados con compañías valoradas entre US$1.000 millones y US$100.000 millones, Isenberg publicó una recopilación de 21 observaciones sobre el rumbo de la industria.
Sus conclusiones dibujan un ecosistema que está creciendo a una velocidad extraordinaria, pero que también enfrenta interrogantes sobre la sostenibilidad de sus ingresos, la dependencia tecnológica y la capacidad de convertir la inteligencia artificial en negocios duraderos.
No se trata de un estudio estadístico ni de proyecciones verificadas de mercado, sino de observaciones personales obtenidas durante conversaciones con actores de la industria.
El crecimiento acelerado ya no garantiza un negocio sostenible
Uno de los cambios más llamativos identificados por Isenberg es la velocidad con la que se están redefiniendo las expectativas financieras de las startups.
Según sus conversaciones, algunos actores del sector ya hablan de alcanzar US$1.000 millones en ingresos durante los primeros 12 meses de operación como una nueva referencia de éxito empresarial.
La cifra resulta extraordinaria, pero también revela una preocupación: el entusiasmo por facturar rápidamente podría estar ocultando problemas de retención de clientes.
Una compañía puede captar miles de usuarios atraídos por una innovación y perderlos cuando aparece una alternativa más económica o un modelo más potente. En ese escenario, el crecimiento inicial no necesariamente representa una ventaja competitiva sostenible.
Para los emprendedores, la lección es revisar las métricas que realmente explican la salud del negocio. Los ingresos recurrentes, la permanencia de los clientes y la frecuencia de utilización pueden resultar más reveladores que una expansión comercial explosiva.
La pregunta que puede determinar si una startup sobrevivirá
Durante una cena, uno de los participantes planteó una interrogante que, según Isenberg, dejó en silencio a aproximadamente la mitad de los asistentes: ¿qué ocurriría con una empresa si el próximo mes apareciera un modelo de inteligencia artificial considerablemente mejor?
La pregunta expone una de las mayores vulnerabilidades de las startups que construyen sus productos sobre tecnologías desarrolladas por terceros.
Si una nueva versión de un modelo puede reproducir automáticamente las funciones de una aplicación, el negocio corre el riesgo de perder su principal elemento diferenciador.
Por eso, Isenberg observa que algunos equipos están diseñando sistemas capaces de utilizar distintos modelos según las necesidades de cada tarea.
Una empresa puede recurrir a un modelo especializado para trabajos visuales, otro más económico para operaciones cotidianas y uno diferente para generación de texto.
Esta arquitectura permite reducir la dependencia de un único proveedor y controlar los costos.
Según una de las experiencias compartidas durante su visita, el modelo de inteligencia artificial podría representar apenas el 20% de un sistema especializado. El resto del valor estaría en las conexiones con información sectorial, los mecanismos de evaluación, las reglas operativas y la supervisión humana.
Los datos podrían convertirse en el activo más importante del software
La posibilidad de reproducir aplicaciones mediante herramientas de inteligencia artificial está modificando la percepción del valor de las compañías tradicionales de software.
Isenberg asegura haber conocido a una persona que había reconstruido con herramientas de código abierto una colección de aproximadamente 10 aplicaciones, cada una asociada con negocios valorados en más de US$5.000 millones.
La observación no significa que esas reproducciones tengan la misma calidad, escala o viabilidad comercial que los productos originales. Sí ilustra la reducción de las barreras técnicas para desarrollar determinadas funcionalidades.
En ese contexto, Isenberg plantea que el verdadero patrimonio de muchas empresas de software como servicio (SaaS) podría estar en los años de información acumulada sobre sus clientes y en los procesos que han construido alrededor de ella.
Incluso cuestiona si los métodos tradicionales de valoración empresarial siguen siendo adecuados. Como ejemplo, menciona operaciones calculadas sobre múltiplos de dos veces los ingresos recurrentes anuales (ARR) y se pregunta si el valor de los datos debería adquirir mayor protagonismo.
La implicación para las organizaciones es considerable. Una base de información organizada, confiable y difícil de reproducir podría constituir una ventaja competitiva más duradera que una interfaz sofisticada.
Los agentes autónomos cambiarán la forma de trabajar
Otra de las predicciones más ambiciosas de Isenberg es la posibilidad de que, en aproximadamente 12 meses, existan agentes capaces de observar durante una semana cómo trabaja una persona y posteriormente reproducir buena parte de sus tareas sin recibir instrucciones detalladas.
El emprendedor considera que la combinación de grabaciones de pantalla, memoria persistente y modelos ejecutados localmente está acercando ese escenario.
Se trata de una estimación personal, no de una capacidad generalizada demostrada ni de una fecha confirmada para su disponibilidad.
No obstante, la hipótesis permite anticipar una transformación en el diseño del software empresarial.
Isenberg considera que muchas plataformas tradicionales, especialmente aquellas que dependen de numerosos clics y pantallas, podrían tener dificultades para adaptarse.
La memoria y los errores también serán negocios
Uno de los aspectos menos visibles de la competencia tecnológica es la capacidad de los sistemas para recordar información relevante sobre sus usuarios.
Según Isenberg, un ejecutivo de una gran compañía de consumo le planteó que la próxima disputa competitiva podría centrarse en la memoria de los modelos, incluso por encima de sus capacidades de razonamiento.
La hipótesis es que un asistente capaz de comprender el contexto, las preferencias y las necesidades recurrentes de una persona puede ofrecer una experiencia más útil que otro técnicamente superior, pero sin continuidad.
La IA también está llegando al mundo físico
La transformación no se limita al software. Durante su visita, Isenberg escuchó conversaciones sobre inteligencia artificial aplicada al diseño asistido por computadora (CAD), la fabricación y la robótica.
En su publicación menciona el interés por sistemas capaces de intervenir en procesos de diseño y producción mediante instrucciones expresadas en lenguaje natural.
También describe experiencias de robots que ejecutan tareas autónomamente y solicitan intervención humana cuando encuentran dificultades.
Cada una de esas intervenciones puede convertirse posteriormente en información útil para mejorar el sistema.
La creatividad y la distribución serán ventajas difíciles de automatizar
La facilidad para producir software también está intensificando la competencia por captar clientes.
Isenberg describe un mercado donde algunas startups patrocinan autobuses, compran publicidad exterior y organizan eventos con figuras reconocidas para conseguir atención.
La situación le recuerda ciertos comportamientos de la industria tecnológica durante el auge de las empresas puntocom.
En ese entorno, construir una aplicación puede resultar cada vez más sencillo, pero conseguir que alguien la utilice y permanezca como cliente continúa siendo complejo.
El emprendedor considera que la distribución se ha convertido en uno de los recursos más escasos del ecosistema.
Según Isenberg, varios ejecutivos buscan profesionales con criterio para evaluar la calidad de los resultados generados por inteligencia artificial y diseñar pruebas que permitan distinguir respuestas útiles de resultados deficientes.
La capacidad de juzgar, contextualizar y seleccionar adquiere relevancia cuando producir múltiples alternativas deja de ser una tarea costosa.
Un nuevo modelo de emprendimiento está tomando forma
Las conversaciones también revelaron cambios en la trayectoria de algunos fundadores tecnológicos.
Isenberg describe casos de emprendedores que levantan capital de riesgo, utilizan parte de los recursos para construir una audiencia personal y, si la startup fracasa, aprovechan esa comunidad para continuar como creadores de contenido e incubar nuevos proyectos financiados con recursos propios.
Es una dinámica que refleja la creciente relación entre emprendimiento, influencia digital y distribución comercial.
También menciona compañías cerradas cuyos archivos históricos de correos, conversaciones y código podrían tener valor para acuerdos de licenciamiento de datos, siempre sujetos a las condiciones legales y de privacidad correspondientes.
En conjunto, sus 21 observaciones muestran un mercado que está redefiniendo qué significa construir una empresa tecnológica. El software puede ser más sencillo de producir, pero los datos confiables, la integración con procesos reales, la seguridad y la capacidad de atraer clientes continúan siendo difíciles de replicar.
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