Todas las grandes revoluciones tecnológicas generan ganadores y perdedores. Su impacto define no solo qué empresas prosperan, sino también qué naciones acumulan riqueza e influencia. Sin la Revolución Industrial no habría existido el Imperio Británico; sin el milagro económico chino, la China actual no ocuparía un lugar tan destacado en el escenario global.

Por eso es tan relevante “ganar” las revoluciones tecnológicas. Pero, ¿qué significa exactamente ganar? ¿Ser los primeros en inventar una tecnología?

No necesariamente. Los estadounidenses no inventaron el automóvil, pero durante décadas dominaron la industria. Más tarde lo hicieron los japoneses, luego los coreanos, y ahora los chinos. La experiencia nos dice que no gana quien inventa, sino quien adopta antes y mejor.

Con la inteligencia artificial generativa no será diferente. El liderazgo no vendrá solo por ser pionero, sino por adoptarla de forma masiva y estratégica.

La experiencia nos dice que no gana quien inventa, sino quien adopta antes y mejor

Ahora bien, es cierto que quien desarrolla primero disfruta de una ventaja competitiva. En campos como los modelos de lenguaje, mejorar es un proceso fuertemente incremental: se necesita infraestructura, talento especializado y, sobre todo, haber dado los pasos previos. Sin todo ese bagaje, es casi imposible realizar hoy una contribución significativa. Montar un modelo competitivo desde cero sin la capacidad de cómputo, los datos, los procesos de entrenamiento refinados y probados, y una organización enfocada, es simplemente inviable.

Pero todo esto cambiará. A largo plazo, estos modelos serán como el agua o la electricidad: servicios básicos, estandarizados y omnipresentes. La pregunta clave será entonces: ¿dónde se concentrará la captura de valor?

Hay al menos tres ámbitos clave:

  1. Infraestructura Los primeros ganadores serán los proveedores de infraestructura. NVIDIA, con sus chips, y las grandes plataformas cloud (AWS, Google Cloud, Azure...) saldrán reforzadas. Sí, la oferta acabará siendo un commodity, pero de un tipo especial: solo unos pocos podrán ofrecerla a escala global. Y cuando el suministro es limitado, los márgenes pueden mantenerse elevados.
  2. Proveedores de modelos y servicios de IA
    Los segundos ganadores serán las empresas capaces de construir y mantener grandes modelos de lenguaje. Tampoco habrá muchas: es una disciplina costosa, técnicamente exigente y con fuertes barreras de entrada. Además de estos creadores de modelos, también se sumarán las plataformas que generen servicios masivos: ChatGPT, los nuevos agentes de OpenAI, GitHub Copilot, etc. Estos actores jugarán un rol similar al que en su día tuvieron Microsoft u Oracle.
  3. Organizaciones que adopten la IA para transformarse
    Ahora bien, hay un tercer espacio de creación de valor —quizás el más relevante para países como el nuestro: aquellas organizaciones que adopten la IA para redefinirse. No se trata solo de automatizar procesos, sino de reinventar la forma en que operan, se relacionan con los clientes y compiten. Los beneficios pueden ser similares a los de la era puntocom: coste marginal próximo a cero, pero ahora aplicado a servicios personalizados, logrando altísimas productividades y escalando globalmente.

En este tercer grupo es donde veremos el renacimiento de sectores enteros. ERP y CRM se transformarán radicalmente, pero también lo harán los despachos de abogados, las escuelas, las universidades, los hospitales, los servicios sociales... Un equipo reducido podrá atender a cientos o miles de personas mediante agentes de IA. Y, sin embargo, el papel humano no desaparecerá: el mensaje, las excepciones y la gobernanza del proceso seguirán en manos de personas. Eso sí, cada una de esas personas será responsable no de unos pocos, sino de muchos clientes, usuarios… de toda una línea de servicio.

Sí, no hace falta ser ni China ni EE. UU. para ganar la carrera de la IA.

Ahora bien, hay que actuar con rapidez, consolidar posiciones y destacar en la adopción.

El reto es, por tanto, el mismo, tanto si diseñamos políticas públicas como si lideramos una organización, una empresa o un pequeño equipo: cómo nos organizamos en torno a la innovación.

Este es un aspecto fundamental en tiempos de disrupción, porque la adopción ágil y efectiva de la tecnología suele marcar la diferencia entre ganar y perder —entre sobrevivir y desaparecer.

Algunos países ya se han estructurado en torno a la innovación. Estados Unidos es el ejemplo clásico; China, cada vez más, también. Pero la mayoría de las sociedades aún no lo están. Y lo mismo ocurre con las organizaciones. Salvo las startups, la mayoría de las empresas no son vehículos de exploración e innovación, sino de prestación de servicios. Se organizan en torno a la eficiencia en la ejecución de una propuesta de valor. En ese marco, la innovación es una herramienta complementaria, no el eje central.

Adoptar rápido, aprender deprisa y reorganizarse para innovar son las claves de la nueva competitividad

Pero en tiempos de disrupción —como los que vivimos— hace falta un enfoque diferente. Debemos reorganizarnos para innovar, porque el abanico de oportunidades que se abre es inmenso. Y si no las aprovechamos nosotros, lo hará otro. Y entonces nos encontraremos en una posición desventajosa, intentando competir con herramientas antiguas en un mundo nuevo.

Esa, y no otra, es la razón por la que tantas organizaciones pierden relevancia —o incluso desaparecen— durante los períodos de disrupción.

Ganar es posible. No hay que inventarlo todo. Adoptar rápido, aprender deprisa y reorganizarse para innovar son las claves de la nueva competitividad. Es momento de mover ficha.