Durante la última década, la industria tecnológica operó bajo la premisa dorada del crecimiento infinito. El dinero era barato, los mercados se expandían y las grandes corporaciones de software parecían intocables. Sin embargo, la irrupción de la Inteligencia Artificial Generativa provocó un seísmo que sacudió los cimientos de Silicon Valley. Lo que presenciamos hoy ya no es simplemente una carrera por la innovación; es un fenómeno psicológico y financiero que podemos llamar ansiedad corporativa.

Los gigantes que dominaron el mercado durante los últimos veinte años se dieron cuenta de que sus modelos de negocio tradicionales corren peligro. La inteligencia artificial (IA) es una fuerza deflacionaria que cambia la economía de cómo trabajamos.

Ante el miedo a volverse irrelevantes o a perder sus márgenes de ganancia, estas corporaciones reaccionan. En esta primera parte, analizaremos cómo el sector empresarial (B2B) responde con dos estrategias claras: levantar muros para atrapar al cliente y maquillar sus servicios para justificar precios antiguos.

El caso Salesforce: el peaje a la libertad de los datos

El ejemplo más claro de esta ansiedad defensiva lo protagoniza Salesforce. Para entender la polémica, primero desmitifiquemos qué hace esta empresa. Imaginemos a Salesforce como la agenda de contactos más sofisticada del mundo (un CRM). Las empresas la utilizan para que sus vendedores registren a quién llamaron, qué vendieron y cuánto esperan ganar. Durante años, Salesforce fue el centro de gravedad, si un dato no estaba en su sistema, no existía para la empresa.

Pero el paisaje cambió. Las compañías modernas dejaron de tener todos sus datos atrapados en la "agenda" de Salesforce. Movieron su información masiva a lo que llamamos data warehouses (almacenes de datos) modernos, como Snowflake o Databricks. Estos son como bóvedas gigantescas, seguras y neutrales, donde una empresa guarda todo: ventas, logística, marketing y finanzas. Es en estos repositorios donde vive la verdadera IA, capaz de analizar patrones complejos cruzando todos los datos.

Al ver esto, Salesforce entró en una fase de protección territorial. Se dio cuenta de que convertía en una simple "pantalla" para ingresar datos, mientras que el valor real y el análisis se mudaban a Snowflake y su reacción fue imponer un "peaje". Así, la compañía comenzó la exigencia de una comisión del 15% sobre los ingresos a las aplicaciones y herramientas que ayudan a los clientes a sacar sus datos de Salesforce hacia esos almacenes externos.

Esta es una estrategia nacida de la debilidad, no de la fortaleza. Es el equivalente a un banco que, al ver que quieres llevar tus ahorros a una cuenta de inversión mejor en otra entidad, te dice: "no te prohíbo irte, pero si contratas un camión blindado para llevarte el dinero, le cobraré al conductor un 15% de lo que transporta". Es un intento desesperado de frenar la fuga de relevancia, obligando a los clientes a quedarse en su ecosistema por el costo prohibitivo de salir, en lugar de quedarse por la superioridad de la tecnología.

El caso Accenture: el maquillaje semántico

Si el software tiene miedo, las empresas que venden "servicios humanos" están en alerta roja. Aquí entran gigantes como Accenture y las grandes consultoras globales. Su modelo de negocio era sencillo: el "alquiler de cerebros". Si una empresa necesita transformar su tecnología, contrata a Accenture, que envía un ejército de consultores y cobra por las horas que esas personas trabajan.

El problema es que la IA es una máquina de eficiencia brutal. Tareas que a un consultor junior le llevaban 20 horas, como escribir código básico, resumir documentos legales o analizar hojas de cálculo, la IA las realiza en segundos. Esto plantea una pregunta existencial para la facturación, si la IA reduce el tiempo de trabajo en un 80%, los ingresos de la consultora caerían proporcionalmente si siguen cobrando por hora.

La respuesta de estas empresas fue el AI Washing o lavado de cara con IA. De la noche a la mañana, vimos una campaña masiva de re-branding. Anuncian inversiones multimillonarias y cambian los títulos de sus empleados con nombres futuristas. Ya no te venden un "programador" o un "analista"; venden un "Arquitecto de Transformación de IA" o un "Re-inventor de Procesos".

La ansiedad aquí radica en la necesidad de justificar el precio. Necesitan convencer al mercado de que, aunque la IA haga el trabajo pesado, se necesita un "experto premium" para manejarla. Visten un servicio tradicional con ropa nueva para evitar que los clientes se den cuenta de que están pagando tarifas de lujo por un trabajo que se ha convertido en una commodity. No es innovación de producto, es ingeniería financiera para salvar el margen de ganancia en un mundo donde la eficiencia amenaza con reducir las facturas.

En la segunda parte de este análisis, veremos qué sucede cuando esta ansiedad llega al mercado de consumo masivo y cómo empresas educativas y creativas luchan por su supervivencia inmediata.

Las cosas como son.