La economía de la inteligencia artificial: ¿y si el software ya no fuera suficiente?

Vivimos un punto de inflexión. No es la primera vez que la tecnología redefine el pulso de la economía, pero sí es la primera en que lo hace con esta velocidad, esta escala y esta capacidad de autonomía. La inteligencia artificial generativa no solo automatiza tareas, genera contenido o responde preguntas. Está alterando la lógica misma del valor: lo que se tarda en construir, lo que cuesta producir, lo que significa escalar.

Del código al copiloto

Hace una década, el software marcaba la diferencia. Hoy, es el copiloto quien la marca. La IA generativa ya no es una herramienta puntual, sino una capa transversal que se incorpora en cada función del negocio: desde servicio al cliente y marketing hasta el diseño de productos, la educación y la salud. Un ejemplo: Klarna reemplazó 700 agentes con un sistema de IA que responde en 35 idiomas, 24/7, con resultados que superan a los humanos en precisión y satisfacción. ¿Costo? Mínimo. ¿Impacto? 40 millones de dólares en retorno.

Pero esto va más allá de la productividad. Estamos asistiendo a un cambio en el ciclo mismo de desarrollo: las aplicaciones que antes tardaban meses en lanzarse, hoy pueden prototiparse en horas. Esto convierte al ingeniero de datos en el nuevo arquitecto de soluciones. Y al ciclo DevOps clásico se le suman nuevos engranajes: Datos, IA Generativa, Negocio.

La carrera que no todos corren igual

No es casual que las mayores inversiones de capital estén yendo a startups que ni siquiera construyen modelos fundacionales, sino que desarrollan aplicaciones inteligentes sobre APIs existentes. Crear un modelo LLM desde cero es costoso y lento. Crear valor con IA, en cambio, se ha vuelto accesible, incluso para equipos de una sola persona.

Esto abre un dilema estratégico para las organizaciones: ¿apostar por construir modelos propios o colaborar con proveedores que ya lideran la carrera? La analogía con los datacenters es útil: al final, la nube pública ganó. La IA seguirá un camino similar. El debate no es técnico, es organizacional: ¿tenemos el entorno adecuado para atraer talento, gestionar el cambio y capitalizar esta nueva infraestructura?

Tres caminos hacia la transformación

Las empresas que entienden el momento actual están operando en tres niveles:

1. Amplificar: mejoran procesos existentes con IA. Ejemplo: un chatbot de soporte más rápido.

2. Reimaginar: rediseñan procesos. Ejemplo: creación automática de evaluaciones en educación.

3. Automatizar: construyen productos o servicios completos, autónomos. Ejemplo: cursos online generados y gestionados por IA.

Este último punto nos conecta con algo aún más profundo: la posibilidad de crear empresas unipersonales con alcance global, basadas en la automatización total del ciclo de vida del producto. No es una utopía. Recordemos que Instagram fue adquirida con solo 11 empleados.

¿Qué sigue?

Si hay algo que la historia tecnológica nos enseña es que los ganadores de la infraestructura no siempre son los mismos que dominan las aplicaciones. En la carrera por la IA generativa, los modelos están convergiendo. El verdadero diferencial lo darán las aplicaciones, las interfaces, los casos de uso, la experiencia de cliente. Ahí está el campo de juego.

La pregunta no es si incorporar IA, sino cómo, dónde y para qué. ¿Estamos diseñando nuestras estrategias con mentalidad de nube? ¿O seguimos operando con paradigmas de software tradicional?

Porque el software, por sí solo, ya no basta.

Referencias:

Wang & Xu (2024)

Wang, L., & Xu, Y. (2024). 16 Changes to the Way Enterprises Are Building and Buying Generative AI.(Estudio de más de 100 empresas que adoptan IA generativa; análisis clave sobre inversiones, ROI, talento y estrategia.)

Klarna AI Deployment Case

Klarna. (2024). AI Agents in Customer Support. Klarna Press Release.https://www.klarna.com/international/press/(Ejemplo de impacto real de IA generativa en la atención al cliente.)

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Stanford HAI. (2024). Artificial Intelligence Index Report 2024.https://aiindex.stanford.edu/report/(Brechas entre academia e industria, migración de talento, y desarrollo de modelos de IA.)

Patty McCord (2018)

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Pink, Daniel (2009)

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Jeff Lawson (2021)

Lawson, J. (2021). Ask Your Developer: How to Harness the Power of Software Developers and Win in the 21st Century. Harper Business.(Cultura de software y transformaciones fallidas como la de GE.)

Heath, C. & Heath, D. (2010)

Heath, C., & Heath, D. (2010). Switch: How to Change Things When Change Is Hard. Crown Business.(Gestión del cambio organizacional, concepto del “elefante y el jinete”.)

Jonathan Haidt (2012)

Haidt, J. (2012). The Righteous Mind: Why Good People Are Divided by Politics and Religion. Vintage.(Perspectiva ética, sesgos y decisiones humanas frente a nuevas tecnologías.)