La mayoría de los equipos luchan por características o tecnologías. Los ganadores compiten en modelos de negocio.
por David Pires, Director de Growth Strategyzer
- Dónde la IA realmente cambia el juego
- El verdadero riesgo: aplicar la mentalidad equivocada
- ¿Qué debes hacer?
- Introducción
El mismo producto con un modelo diferente produce resultados completamente distintos. Nespresso vendió máquinas al precio de coste y captó el valor de las cápsulas. Dollar Shave Club superó a las empresas tradicionales con una suscripción directa, no con una cuchilla de mejor calidad.
¿El patrón? El modelo decide quién crea, entrega y captura valor.
Sin embargo, a medida que la IA se convierte en un commodity, donde cada producto afirma tener capacidades de IA, el diseño refinado del modelo será más importante que el grado de inteligencia artificial de la solución. La diferenciación no solo reside en la tecnología, sino en cómo monetizarla, distribuirla y capturar su valor.
Aún necesitamos encontrar modelos de negocio rentables que permitan crear, entregar y capturar valor. Suena trivial, pero nos entusiasma tanto la IA que olvidamos que, si no nos centramos en los fundamentos, podríamos desperdiciar mucho dinero.
— Alex Osterwalder
Tener un modelo de negocio rentable hoy no es lo mismo que tener uno escalable para el futuro. Y ahí es donde la IA cobra importancia, no por la tecnología en sí, sino por cómo posibilita modelos de negocio completamente nuevos.
Dónde la IA realmente cambia el juego
Las empresas que triunfarán con la IA no solo automatizarán los procesos existentes. Reimaginarán el futuro con modelos de negocio innovadores. Consideren estas preguntas disruptivas que Alex planteó:
Sobre las propuestas de valor:
- ¿La IA hace que mi propuesta de valor sea irrelevante o gratuita?
- ¿Tengo acceso a los datos para ofrecer propuestas de valor basadas en IA?
Sobre la ventaja competitiva:
- ¿Podrían los competidores que priorizan la IA crear estructuras de costos radicalmente disruptivas?
Considere las consultoras con cientos de miles de empleados. Si desaparece el 50 % del trabajo administrativo de nivel inicial, eso representa una disrupción fundamental. Consulte las últimas noticias de McKinsey y Accenture.
El verdadero riesgo: aplicar la mentalidad equivocada
Un informe reciente del MIT reveló que el 95 % de los proyectos piloto de IA general en las empresas están fracasando. ¿Por qué?
Mi hipótesis de por qué solo el 5% despega es porque estamos aplicando las reglas de explotación para explorar.
— Alex Osterwalder
Cuando la incertidumbre en los proyectos de IA es alta, necesitamos experimentar y preguntarnos: ¿qué aprendimos y deberíamos cancelar el proyecto?
La innovación, por naturaleza, requiere mucha experimentación. Y aquí es donde los líderes suelen fallar. Con los proyectos de IA, no siempre sabemos si van a funcionar, así que debemos preguntarnos: ¿qué aprendimos? ¿Deberíamos abandonar el proyecto?
— Alex Osterwalder
¿Qué debes hacer?
- Mapee su modelo actual. Identifique dónde genera valor, dónde se filtra y dónde la competencia podría socavarlo.
- Poner a prueba los factores que impulsan la rentabilidad y la defensa. ¿Qué flujos de ingresos son vulnerables? ¿Qué estructuras de costes limitan la escala?
- Diseñar una cartera de modelos futuros. No un solo pivote, sino múltiples opciones contrastadas con la evidencia.
- Realice experimentos que validen suposiciones antes de comprometer recursos.
¿El resultado? Una diferenciación que la competencia no puede copiar rápidamente. Porque replicar una característica lleva meses, si no semanas, con la codificación de vibraciones. Mientras que replicar un modelo de negocio completo lleva años.
La pregunta no es si usar IA. La verdadera pregunta es: ¿estás listo para rediseñar tu modelo de negocio en torno a ella?
Fuente: https://www.strategyzer.com/
La Inteligencia Artificial como “Commodity”: ¿Un avance o una trampa económica?
Introducción
La inteligencia artificial (IA) está experimentando un proceso acelerado de commoditización, un fenómeno económico que transforma tecnologías innovadoras en bienes estandarizados y accesibles para un mercado amplio. Al igual que ocurrió con la electricidad, la computación en la nube y la tecnología de la información (IT), la IA está pasando de ser una ventaja competitiva exclusiva a convertirse en un recurso accesible para cualquier empresa que quiera integrarla en sus procesos. Pero, ¿qué significa realmente que la IA se convierta en un commodity? ¿Qué implicaciones económicas, estratégicas y geopolíticas tiene esta transformación?
La IA como “Commodity”: ¿Qué significa?
En economía, un commodity es un bien básico intercambiable cuyo valor depende de la oferta y la demanda. Ejemplos clásicos incluyen el petróleo, el café y los metales preciosos. En el contexto tecnológico, una tecnología se commoditiza cuando su acceso y producción se democratizan, perdiendo su singularidad y convirtiéndose en una infraestructura estándar.
La IA, especialmente los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como ChatGPT o Stable Diffusion, ha seguido este camino. En sus primeras etapas, la IA era una tecnología costosa y exclusiva de empresas con vastos recursos. Hoy, con modelos de código abierto, plataformas de IA como servicio (AIaaS) y herramientas accesibles, su valor ya no radica en su mera existencia, sino en cómo se integra en productos y servicios específicos.
Comparación con el café: Una metáfora económica
Una de las mejores formas de entender la commoditización de la IA es comparándola con el café:
- Materia Prima: El café en grano y los modelos de IA tienen un valor básico. Sin procesamiento adicional, su utilidad es limitada.
- Procesamiento: Tostar y moler el café lo hace apto para el consumo, de la misma manera que los modelos de IA se integran en aplicaciones específicas (asistentes virtuales, análisis de datos, personalización de contenido).
- Valor Agregado: La diferenciación ocurre en la experiencia del usuario. No es lo mismo un café instantáneo genérico que un espresso artesanal de una cafetería boutique. En IA, la diferenciación viene a través de datos exclusivos, interfaces personalizadas y capacidades mejoradas.
El verdadero valor de la IA ya no está en el modelo en sí, sino en cómo se aplica.
Dinámicas económicas y competitivas
1. Reducción de costos y accesibilidad
El costo de implementar modelos de IA generativa ha caído drásticamente. Un informe de Oliver Wyman indica que, desde 2020, el costo de despliegue de modelos de IA se redujo 60 veces, y el tiempo de implementación bajó de 12 meses a solo 12 semanas. Esto ha permitido que startups y pequeñas empresas compitan con gigantes tecnológicos, democratizando el acceso a la IA.
2. Competencia basada en aplicaciones, no en modelos
A medida que la IA se vuelve un commodity, la ventaja competitiva no está en poseer la mejor tecnología, sino en utilizarla de manera más estratégica. Empresas como Salesforce y SAP han integrado IA en sus soluciones empresariales, generando más valor en la entrega de servicios que en el desarrollo de modelos propios.
3. Riesgo de una carrera hacia el fondo
Cuando un recurso se commoditiza, la competencia suele derivar en una guerra de precios. En la IA, esto puede traducirse en modelos cada vez más baratos pero con menor diferenciación, lo que obliga a las empresas a buscar nuevas formas de agregar valor, como personalización y servicios premium.
Estrategias para evitar la trampa de la “commoditización”
Para evitar que la IA se convierta en un bien genérico de bajo valor, las empresas pueden adoptar varias estrategias:
1. Diferenciación a través de datos exclusivos
Los datos son el nuevo petróleo. Empresas como Tesla aprovechan datos exclusivos de sus vehículos para mejorar sus algoritmos de conducción autónoma, algo que otras compañías no pueden replicar fácilmente.
2. Integración con conocimiento humano
La IA no puede reemplazar el juicio experto en todas las áreas. Empresas que combinan IA con conocimiento tácito humano, como la industria del café que usa IA para mejorar la clasificación de granos sin perder el toque artesanal del tostado, logran diferenciarse.
3. IA específica para sectores
En lugar de depender de modelos generales, compañías como DeepSeek en China están desarrollando IA enfocada en sectores estratégicos como energía y logística, creando ventajas especializadas.
4. Modelos de negocio basados en AIaaS
La IA como servicio (AIaaS) permite monetizar la IA sin depender de hardware costoso. Empresas como IBM Watsonx ofrecen plataformas donde los usuarios pueden personalizar modelos según sus necesidades.
Implicaciones geopolíticas y regulatorias
1. La competencia entre EE.UU. y China
China ha priorizado el desarrollo de IA de código abierto y bajo costo, desafiando la hegemonía tecnológica de Silicon Valley. Modelos como DeepSeek han reducido los costos de desarrollo de IA en 80%, acelerando su adopción masiva.
2. Regulación y ética
Con la IA convertida en commodity, la transparencia algorítmica y la equidad en el acceso se vuelven esenciales. La Unión Europea ha liderado en regulaciones con el AI Act, mientras que empresas como IBM desarrollan herramientas de gobernanza algorítmica para equilibrar innovación con responsabilidad.
¿Hacia dónde vamos?
La IA como commodity no es el fin de la innovación, sino el comienzo de una nueva era donde la diferenciación y el valor agregado serán los factores decisivos. Las empresas que comprendan esta transformación y adapten sus estrategias no solo sobrevivirán, sino que prosperarán en este nuevo panorama.
El futuro no pertenece a quienes poseen la mejor IA, sino a quienes la aplican de manera más ingeniosa y relevante.
Referencias
- Carr, N. G. (2003). IT Doesn’t Matter. Harvard Business Review.
- Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age. W. W. Norton & Company.
- Oliver Wyman (2024). Transforming Commodity Trading with AI. Disponible en: oliverwyman.com
- IMF (2023). Macroeconomics of Artificial Intelligence. Fondo Monetario Internacional.
- European Union (2024). AI Act: Regulating Artificial Intelligence in Europe.
- Clarin (2024). DeepSeek cambia las raíces de la inteligencia artificial. Disponible en: clarin.com
- SAP (2024). Artificial Intelligence in Supply Chain Management. Disponible en: sap.com
Fuente: https://drjoseferrer.com/la-inteligencia-artificial-como-commodity-un-avance-o-una-trampa-economica/