¿Podría la IA de generación acabar con la ventaja competitiva de las empresas tradicionales?

En 2011, Marc Andreesen, socio fundador homónimo de la firma de capital riesgo Andreesen Horowitz, escribió un editorial famosa por proclamar que» el software se está comiendo el mundo.» Su argumento: cuatro décadas después de la invención del microprocesador y dos décadas desde la creación de Internet, las tecnologías de software transformadoras que tenían el potencial de remodelar el panorama industrial estaban listas por fin para su despliegue a gran escala. Vaya, la historia le ha dado la razón.

Pasados 13 años, la IA de generación está impulsando la predicción de Andreesen y presagia un cambio transformador en casi todos los aspectos de la actividad humana. A medida que los sistemas de IA de generación avancen en capacidad, prometen transformar y generar disrupción en las industrias mucho más allá del software tradicional. Esto incluye automatizar muchas tareas cognitivas complejas —si no la mayoría— y remodelar radicalmente el trabajo de conocimiento, acelerar la I+D y la resolución de problemas en todos los campos y permitir la hiperpersonalización de los productos y servicios. Si continuamos con nuestro rumbo actual, las generaciones de IA del futuro cercano pasarán a ser agentes, capaces de actuar de manera dirigida a los objetivos e interactuar con los humanos y otros agentes automatizados para tomar y ejecutar decisiones en contextos empresariales, financieros y de consumo. Por último, la IA promete desenterrar totalmente nuevo tecnológico capacidades aún no podemos imaginar.

Hay muchas definiciones de «inteligencia general artificial» (AGI) en este momento. Una de ellas es que la AGI ha llegado con toda su fuerza cuando la mayoría de las tareas que realizamos ahora en un ordenador se automatizan. Sea cual sea la etiqueta que le pongamos a esto, lo que está claro es que es probable que ningún sistema social o económico importante permanezca sin cambios cuando eso ocurra. La disrupción impulsada por el software que Andreessen previó palidecerá en comparación con los cambios que se vislumbran ahora.

Predecir el futuro es un desafío incluso en días estables, por no hablar de momentos sin precedentes históricos. Es relativamente fácil pronosticar la evolución a corto plazo de la tecnología. Avanza a un ritmo extraordinario, ya lo ha logrado impresionantes capacidades multimodales, se está haciendo agente, es probable que alucine menos. La computación aumentará y los algoritmos seguirán mejorando. Pero, ¿qué significa todo esto para las organizaciones y sus líderes? En una época de fomento sin precedentes, es irónico que la forma más lógica de trazar el rumbo a seguir sea analizar las teorías que han explicado nuestro pasado. Filtrar los cambios técnicos esperados a través de los marcos fundamentales que utilizamos para entender nuestro mundo actual puede ser la mejor manera de anticipar cómo una tecnología de uso general (GPT) con capacidades sin precedentes afectará a las decisiones que los líderes deben empezar a tomar hoy.

Sin embargo, una cosa es segura. AGI desarraigará las posiciones de mercado, la economía unitaria, la dinámica competitiva y las estrategias empresariales de muchos organizaciones en ejercicio. Al hacerlo, la AGI también alterará radicalmente la asignación de los beneficios entre las empresas e industrias.

Transformando fosos

En la estrategia empresarial y el emprendimiento, es necesario tener un «foso» protector para mantener un alto rendimiento. En una economía competitiva en la que las empresas emprendedoras son libres de entrar en nuevos mercados, los fosos son la razón por la que las empresas tradicionales mantienen la rentabilidad. Empresas como Apple, Alphabet, Amazon, Meta, Uber, Eli Lilly, NVIDIA, JP Morgan, TSMC, Oracle, PepsiCo y McKinsey han prosperado gracias a la solidez de sus marcas, economías de escala, fuertes efectos de red, carteras de propiedad intelectual, capacidades de diseño de productos, altos costes de conmutación, datos patentados y ventajas de capital humano. En una palabra, sus fosos.

Si las capacidades de los sistemas de IA siguen evolucionando, pronto podrían verse desafiadas. Y dado lo que sabemos ahora, creo que es casi seguro que eso sucederá.

Hay tres pilares que han impulsado la IA: la potencia de cálculo, el desarrollo de modelos y los datos de entrenamiento. En este momento, están progresando a un ritmo asombroso. La cantidad de potencia computacional dedicada a los modelos de entrenamiento se ha duplicado aproximadamente cada 6 meses en la última década. Eso es cuatro veces el ritmo de avance en la tecnología de semiconductores subyacente descrito por La ley de Moore. De hecho, compare un momento fundamental en el desarrollo de los modelos de aprendizaje profundo, que tuvo lugar en 2012, cuando los investigadores entrenaron el modelo de reconocimiento de imágenes AlexNet en dos tarjetas gráficas NVIDIA durante aproximadamente una semana. AlexNet fue una implementación en GPU con un éxito notable de una red neuronal convolucional de 60 millones de parámetros para realizar visión artificial. En la actualidad, con una GPU NVIDIA Blackwell de última generación, se podría entrenar este modelo en 5 minutos más o menos. Para ponerlo en el contexto actual, Meta acaba de anunciar que está entrenando el modelo básico de código abierto de próxima generación Llama 4 en un grupo de más de 100 000 GPU de última generación. A este ritmo vertiginoso de avance, debemos esperar un progreso rápido en los próximos años.

Sin embargo, la potencia computacional es solo una parte de la ecuación. También hay un rápido progreso en la eficiencia y la capacidad algorítmicas, en los datos de entrenamiento y en datos sintéticos (generados por máquina). Es probable que el desarrollo algorítmico de la IA pase a ser recursivo. A medida que los sistemas son más capaces, cada vez más se puede utilizar para optimizarse. Esto crea un posible ciclo de retroalimentación que acelera la mejora. Con la reciente publicación de la vista previa del GPT-o1 de OpenAI, tenemos una idea del progreso que se logrará con la cadena de razonamiento, en la que los sistemas de IA siguen una «cadena de pensamiento» lógica para llegar a una conclusión (en lugar de la predicción de la siguiente palabra). En términos simplistas, la cadena de pensamiento se refiere a una técnica en la que los modelos de IA generan respuestas mediante el razonamiento explícito a través de pasos intermedios antes de llegar a la respuesta final. En lugar de intentar resolver un problema directamente en un solo paso, el modelo simula un proceso de razonamiento de varios pasos, similar al que los humanos pueden analizar un problema.

Aunque estos modelos requieren más recursos informáticos, prometen mejorar considerablemente las capacidades y la fiabilidad del modelo.

La importancia de este progreso es difícil de entender. Siguiendo el arco del progreso en el futuro, los sistemas de IA de la generación seguirán mejorando en casi todas las formas de trabajo cognitivo, incluida la síntesis del conocimiento, el cálculo de números, la comparación de documentos o podcasts, la escritura, la generación de ideas, la simulación, la creación de contenido multimedia (y muchas otras formas de), la toma de decisiones, el diagnóstico médico, la ejecución de tareas, etc. Muchos artículos recientes muestran que el difícil trabajo cognitivo ya se realiza como colaboración entre los humanos y la IA, que será reducir las barreras de entrada basadas en el capital humano en muchos mercados. Muchos inversores de capital riesgo ya he empezado a imaginar un futuro en el que las empresas emergentes ya no necesitarán a los mejores talentos de ingeniería del mundo para crear software novedoso . Piense en las implicaciones de eso: en un futuro próximo, el factor limitante para las empresas emergentes con alto potencial e impulsadas por el capital de riesgo puede que no sean los desarrolladores de software. Del mismo modo, las consultorías de estrategia no necesitarán legiones de MBA de escuelas de negocios de élite para recopilar datos, obtener información y analizar para formar equipos de consultoría. Las instituciones financieras, como los bancos de inversión, los fondos de cobertura y las compañías de seguros, se encontrarán en la misma posición. Muchos de los actores tradicionales de la industria del marketing pueden esperar enfrentarse a un panorama perturbado.

De cara al futuro, algunos— pero no todos — los fosos antiguos se derrumbarán a medida que avancemos hacia la AGI.

Fosos en declive 

Al reducir los fosos en muchos sectores, la IA promoverá la entrada de nuevos. También obligará a los titulares a pensar estratégicamente y a actuar con rapidez para proteger sus posiciones. Muchas empresas se enfrentarán a una fuerte competencia, a menudo por parte de nuevos participantes, a los que les resultará mucho más fácil hacerse un hueco en los mercados tradicionalmente difíciles de entrar. De hecho, muchos de los nuevos participantes en estos espacios llegarán con productos y servicios superiores a los que ofrecen los actuales.

El servicio como software.

Estamos a punto de presenciar una verdadera fusión del mercado laboral de cuello blanco de más de 5 billones de dólares y del mercado de software empresarial de 250 000 millones de dólares. Agentes de IA ya han empezado a unirse a la fuerza laboral: Han entrado como agentes de servicio de atención al cliente y arrendamiento, entre otros, pero la generación de consultores de IA, desarrolladores de software, enfermeros, tutores, formadores corporativos, radiólogos, patólogos, banqueros de inversiones, asistentes legales, diseñadores, facturadores médicos, etc. también están llegando rápidamente. Sin una reforma importante del modelo de negocio, muchas empresas de servicios profesionales se enfrentan a un difícil camino a medio y largo plazo. Sin embargo, a corto plazo, la IA de generación puede generar un importante trabajo adicional para el sector de los servicios profesionales, ya que solicitamos la opinión de los expertos para resolver colectivamente las cuestiones legales, de seguridad, sesgos y cumplimiento en torno a la IA de la generación y, a medida que las organizaciones «tienen sentido» sobre cuándo, cómo y en qué productos, servicios y funciones internas adoptar la IA de la generación.

La historia general del sector de los servicios profesionales será la transición del «software como servicio» al «servicio como software». El SaaS revolucionó la entrega de software y transformó por completo la infraestructura de TI empresarial. En lugar de comprar e instalar programas voluminosos, los compradores de software ahora pagan cuotas de suscripción para acceder a las aplicaciones basadas en la nube. Esto hizo que el software fuera más accesible, escalable y actualizable constantemente.

Si bien el SaaS creó herramientas de software novedosas, la IA añade una capa de inteligencia sin precedentes a estos sistemas. Los LLM previamente formados con acceso a los datos de la empresa se ajustarán para analizarlos, sintetizarlos e interpretarlos, así como para generar contenido novedoso y presentar y ejecutar los hallazgos. Las capacidades de análisis, simulación, creación de contenido y toma de decisiones de la generación de inteligencia artificial afectarán a la propuesta de valor para el cliente de muchas firmas de servicios profesionales. Espere que las empresas pongan en pie a los «trabajadores» de la IA que están ajustando con precisión los datos patentados de la empresa, lo que ofrecerá un impresionante nivel de personalización del conocimiento experto según las necesidades específicas de los clientes o las empresas. Este proceso ya está en marcha, y varias empresas como Moody’s, Accenture y Zoom están abriendo el camino.

Por ejemplo, las principales consultoras de gestión y estrategia. Sus fosos incluyen una reputación estelar, una cartera de talentos que busca a los mejores y más brillantes graduados universitarios, un profundo conocimiento interno acumulado en proyectos de consultoría anteriores y redes de exalumnos bien posicionadas que llegan a muchas suites ejecutivas. Sin embargo, estos recursos tienen un coste muy elevado para los clientes. Mi predicción es que la ventaja de capital humano y la base de conocimientos interna de estas empresas se reducirán a medida que llegue el mundo del «servicio como software», y es poco probable que sus marcas y relaciones sean suficientes para proteger a las empresas tradicionales del sector de la presión competitiva. Lo mismo ocurre con las principales empresas que trabajan en sectores como la preparación de impuestos, que tienen ventajas de marca y distribución minorista sobre sus competidores más pequeños. Estas organizaciones ofrecen unos servicios maravillosos, pero para la preparación de impuestos, el asesoramiento financiero y los servicios de contabilidad, los advenedizos del «servicio como software» centrados en los impuestos proporcionarán un servicio más rápido, económico, de alta calidad y práctico.

Contenido era Rey.

En 1996, otra estrella de la tecnología, Bill Gates, escribió un ensayo titulado «El contenido es el rey» para transmitir su opinión de que el contenido sería un generador fundamental de valor en Internet. En ese momento, muchos argumentaron que Internet, al reducir el foso a la distribución de contenido, cambiaría el valor de los distribuidores de los creadores de contenido.

En el mundo de la IA de la generación, anticipo que las empresas basadas en el contenido, como las editoriales de libros, las compañías de medios, las agencias de modelos, los estudios de cine y las distribuidoras, experimentarán un declive. Los fosos históricos de estas empresas han sido las economías de escala en la creación de contenido, las relaciones sólidas con los productores de contenido, el juicio curatorial de los expertos, las bibliotecas de contenido existentes, las marcas existentes y, en muchos casos, las capacidades de distribución interna.

Estamos a punto de la «personalización masiva» del contenido. La próxima generación de sistemas de IA multimodales promete crear libros, artículos, juegos y películas de alta calidad y bajo demanda que se produzcan casi al instante y se personalicen con precisión según las preferencias individuales de los consumidores. Synthesia, HeyGen, Sora de OpenAI, Luma AI y muchas empresas nos muestran el camino del texto al vídeo de alta calidad. En un artículo reciente que da pistas sobre lo que está por venir, Google presentó GameGen, una IA generativa estable basada en la difusión que realmente puede recrear un videojuego inmersivo después de ver cientos de millones de fotogramas de personas jugándola.

La traducción surrealista de esto: es posible desarrollar un juego de ordenador sofisticado sin código fuente. La IA de generación puede generar ideas para historias, posibles estructuras argumentales y desarrollo de personajes con unas cuantas frases inspiradoras. Ampliar esta capacidad sugiere su potencial para generar manuscritos del tamaño de un libro sobre los temas que elijamos, de la longitud que elijamos, escritos en estilos o que nos lean o visto en idiomas, voces o rostros, también elegiremos. Esto provocará que el coste de producción del contenido caiga vertiginosamente y las partidas de gastos para generar contenido podrían empezar a pasar de la economía de los creadores a los costes de cálculo y centros de datos. Del mismo modo, los flujos de trabajo adicionales, como la verificación de datos y la edición de manuscritos, pasarán a la producción automatizada de contenido. Con estos avances, los fosos que protegen a los productores y distribuidores de contenido se reducirán. (Nota: esto no será cierto para el entretenimiento en directo, como los deportes, que es probable que generen aún más valor para el consumidor en el futuro).

Los agentes de IA formados en las preferencias individuales de los consumidores también asumirán gran parte de la función curatorial que desempeñan actualmente muchas marcas. Ya hemos visto el poder de este cambio en las redes sociales. El explosivo crecimiento y las propiedades adictivas de TikTok e Instagram se basan ahora en parte en algoritmos que ayudan a coinciden con bibliotecas de vídeos inconcebiblemente vastas y en constante expansión a los gustos individuales de los consumidores. Este nivel de coincidencia, impulsado por la IA, de las preferencias de los consumidores con los bienes y servicios se producirá a gran escala, en muchas categorías de productos y contenido multimedia.

Grietas en los cimientos de la Torre de Marfil.

Como segmento industrial, el escalón superior de la educación superior se ha mantenido increíblemente estable durante décadas y las barreras de entrada para los nuevos competidores son prodigiosas. Las principales universidades tienen marcas de más de 100 años, un alumnado sobresaliente, grandes facultades de investigación y enseñanza de renombre internacional, equipos de protección personal e instalaciones caros y redes de exalumnos impresionantes y de un alcance increíble. Estas instituciones han sido durante mucho tiempo la entrada a lucrativas carreras.

Pero incluso en este caso, espero un cambio. La capacidad de enseñanza de los LLM ya es notable. Plataformas de aprendizaje en línea tienen un potencial real para ofrecer una educación de alta calidad a gran escala, y Los tutores de IA ofrecerán experiencias de aprendizaje personalizadas. La investigación académica ya ha empezado a escapar de la Torre de Marfil, ya que gran parte del progreso de la propia generación de IA proviene de laboratorios corporativos altamente capitalizados. Los modelos de IA perfeccionados han empezado a redactar artículos científicos en los estilos preferidos por las revistas científicas, y los sistemas de IA generativa parecen tener el potencial de reducir el foso a la investigación académica de vanguardia.

También es probable que los empleadores seguir optando por la contratación de habilidades en lugar de reclutar basándose en los logotipos de la universidad en los currículums, ya que los sistemas de IA también permitirán una mayor visibilidad de grupos de posibles empleados y sus experiencias y habilidades relacionadas con el trabajo. A medida que se introduzcan estos cambios, es posible que veamos una disminución de la demanda de educación universitaria en el campus y la aparición de nuevos proveedores y nuevos modelos de educación postsecundaria.

Oportunidades

Muchas empresas se enfrentarán a la caída de los fosos, pero algunas empresas e industrias serán mucho más rentables a medida que sus barreras de protección hagan frente a los cambios impulsados por la IA. ¿Qué fosos podrían seguir aguantando?

Marcas: En un mundo en el que la IA es lo primero, las marcas seguirán siendo importantes por su efecto de coordinación y no por su función tradicional de señalar la calidad de los productos o captar la escasa atención de los consumidores. La gente elegirá las marcas en función de los valores de consumo compartidos. Es probable que los productores de artículos de lujo de la mayoría de las categorías de productos sigan manteniendo su foso. No espero que los bolsos Birkin de Hermes bajen de precio. Del mismo modo, en el mundo de la generación de IA, en el que las falsificaciones de alta calidad pueblan el mundo digital (y físico), la confianza de los clientes cobrará aún más importancia. Las marcas que tengan significado para los consumidores y puedan garantizar la procedencia de sus productos y servicios prosperarán.

Datos: Las empresas con conjuntos de datos grandes y difíciles de simular para ajustar los modelos tendrán una ventaja competitiva. Espere oír mucho sobre los fosos basados en datos a medida que se amplíen las capacidades de la IA. El volumen y la calidad de los datos privados en campos como la salud y las finanzas pasarán a ser indispensables para personalizar los modelos de IA de las agencias según las necesidades específicas del sector. A medida que se intensifiquen las normas de privacidad y uso de datos, las empresas con conjuntos de datos de alta calidad obtenidos legalmente obtendrán una ventaja.

Propiedad intelectual: La propiedad intelectual seguirá impidiendo la competencia en ciertos contextos, pero es probable que el valor del contenido con derechos de autor disminuya, mientras que la propiedad intelectual biofarmacéutica y de tecnología profunda puede seguir siendo una valiosa barrera de entrada. Dicho esto, espere modificaciones en el sistema de propiedad intelectual a medida que la IA generativa plantee cuestiones fundamentales sobre qué tipos de propiedad intelectual se pueden patentar y proteger por derechos de autor. Y espere un desarrollo más rápido de tecnologías de imitación que eluden la protección de la propiedad intelectual.

Eficacia operativa: Las empresas que adopten e implementen nuevos sistemas de IA antes que la competencia prosperarán. Estamos entrando en un período en el que las innovaciones llegarán a un ritmo sin precedentes. Los líderes que diseñan operaciones ágiles que son capaces de experimentar e implementar rápidamente las tecnologías de inteligencia artificial capturarán las nuevas oportunidades de mercado con mayor rapidez. Por fin será el momento de dejar de hablar de la eficacia operativa como apuestas de mesa para mantenerse al día con la competencia y, en cambio, empezar a pensar en ella como un foso competitivo.

El cabildeo y las relaciones gubernamentales : Las empresas, los sectores y las profesiones que aprovechen con éxito los sistemas político y legal para preservar sus intereses económicos mantendrán sus ventajas durante más tiempo. Espere ver estos esfuerzos en la ley, la medicina, las profesiones de ACE y en ocupaciones fuertemente sindicalizadas. A medida que la IA amenaza con generar disrupción en los mercados laborales, especialmente en los sectores regulados, como el derecho y la sanidad, las organizaciones que mantienen fuertes vínculos con el gobierno pueden influir en la legislación a su favor, ralentizando o redirigiendo las tendencias de automatización.

Nuevos modelos de negocio: Los grandes cambios tecnológicos siempre crean nuevos modelos de negocio. Esto ya lo estamos viendo con los modelos básicos. El auge de la AGI acelerará la aparición de nuevos modelos de suscripción a los servicios de IA, en los que las empresas cobrarán por el uso de formas novedosas. Quizás veamos más precios basados en los resultados. Surgirán y prosperarán ecosistemas completamente nuevos, como grandes mercados de datos y acceso a los agentes de IA. Para facilitar las transacciones automatizadas, es posible que los sistemas basados en cadenas de bloques por fin encuentren un mercado de productos.

Relaciones personales: A largo plazo, es posible que las máquinas se hagan cargo de la toma de decisiones en muchos contextos, pero a corto o medio plazo los humanos tendrán la última palabra en las decisiones de compra. Una red de relaciones sólidas con los clientes ayudará a proteger los puestos competitivos. Incluso en los sectores en los que la IA puede superar a los humanos en las tareas técnicas, las relaciones basadas en la confianza entre las empresas mantendrán su valor. Las conexiones emocionales entre los humanos seguirán desempeñando un papel en la creación de asociaciones a largo plazo.

Dado que los salarios totales solo en EE. UU. ascienden a aproximadamente 12,5 billones de dólares al año, las empresas que mantengan su foso competitivo y adopten sistemas de IA para aumentar a sus trabajadores con salarios altos con multiplicadores generativos de productividad de la IA obtendrán una rentabilidad sin precedentes. Al entender esta dinámica, los líderes empresariales pueden gestionar mejor el cambio radical provocado por la AGI y posicionar a sus empresas para el éxito en un futuro en el que la IA dé prioridad.