En la actualidad, la conversación estratégica en tecnología está completamente dominada por la irrupción de la inteligencia artificial de alta performance.

El avance de la inteligencia artificial generativa ha abierto un debate técnico y estratégico. Por un lado, hay voces que señalan que las capacidades actuales de razonamiento y resolución de problemas son la antesala inevitable hacia modelos de AGI (inteligencia artificial general, con habilidades cognitivas comparables a las humanas). Por otro, referentes igualmente destacados advierten que la industria todavía opera dentro de los límites de simulaciones estocásticas de comportamiento humano, con limitaciones en precisión, fiabilidad y control.

Ambas corrientes coinciden en un punto en común: los avances actuales marcan una transición relevante. Incluso con errores, alucinaciones y comportamientos no determinísticos, los modelos están alcanzando niveles de utilidad que obligan a tomar decisiones estratégicas hoy.

En un contexto de alta disrupción mediantes avances acelerados que interpela a  los ciclos de planeamiento, es crucial entender la evolución de las tendencias como un primer paso para la toma de decisiones estratégicas.

La rápida evolución de los modelos

Uno de los consensos más repetidos entre los fundadores, CTOs y VPs presentes es la notable velocidad en la mejora de performance ofrecida por los modelos en su capacidad contextual, razonamiento y autonomía funcional.


Fuente: Anthropic AI Founder Salon

Los modelos más recientes muestran mejoras sustanciales en benchmarks diseñados para evaluar razonamiento general, donde se enfrentan a tareas que requieren comprensión abstracta, resolución de problemas nuevos y seguimiento contextual sin entrenamiento previo.




Estas mejoras superan la calificación de incrementales: marcan un cambio cualitativo frente a generaciones anteriores, que mostraban limitaciones en consistencia lógica, descomposición de problemas y manejo de instrucciones complejas.

La primeras bajas en esta batalla por el desempeño no es ni más ni menos que el ecosistema de aquellas startups nacientes que fundaron su enfoque de negocios en productos basados en pequeñas personalizaciones y optimizaciones sobre modelos existentes. En poco tiempo, estos productos quedaron obsoletos, absorbidos por un modelo más capaz.

Creadores de modelos como OpenAI o Anthropic advierten que esta tendencia se acentuará en el tiempo, y sugieren el desarrollo de nuevos productos o soluciones con un fuerte diferencial basado en profundo expertise y conocimiento de dominio.

Inferencia a costo marginal ≈ cero

“Within reason, assume inference will drop to near nothing costs.” – Andreessen Horowitz

Los costos de inferencia se han desplomado y muchos referentes del ecosistema coinciden que la tendencia continuará en el tiempo. Por eso, toma mayor relevancia el adagio (parafraseado) que “no se trata de construir para la IA que existe hoy, sino para la que viene”.

La democratización que supone esta baja de costos permitirá la entrada en escena de numerosos actores en el mercado, que apalancarán su negocio en estas nuevas capacidades. De forma homóloga a la revolución digital, los actores “nativos AI” contarán con una ventaja competitiva frente a organizaciones que deberán adaptar sus modelos operativos a la nueva realidad.

En cualquier caso, existirá una presión predominante y sostenida por fuerzas de mercado para la adopción de AI. Uno de los casos de uso que se encuentran en la frontera más próxima es la disponibilización de agentes inteligentes que actúen como punto de acceso para los consumidores de los productos y servicios que disponibiliza la empresa.

Machine Customers: nuevos compradores, nuevas reglas

Agentes de AI, entonces, no sólo se presentan como una revolución en ciernes. Como siguiente paso lógico, emerge con fuerza el concepto de «machine customer»: algoritmos o agentes que toman decisiones de compra, evalúan propuestas, negocian condiciones y ejecutan pagos.

“By 2030, machine customers are expected to drive 22% of total revenue.” – Gartner

Un consenso repetido proyecta que a medida que la IA gana autonomía, aparece un nuevo tipo de actor en el ecosistema digital: el cliente que ya no es una persona, sino un sistema autónomo. Representa un cambio de paradigma que se impone gradualmente y que muestra señales visibles. Modelos avanzados que permiten asistir en comparaciones de precios en tiempo real, sumarización de reseñas y en última instancia influyendo en decisiones de compra, son interpretados como la punta del proverbial iceberg.

Esta noción plantea la necesidad de repensar no solo la interfaz con la que los usuarios (o sus agentes) interactúan, sino también la lógica comercial y los procesos de decisión detrás de cada oferta: ¿estamos preparados para que nuestros productos sean evaluados, comparados y seleccionados por sistemas autónomos?

Qué significa esto para las empresas

• La necesidad de incorporación de habilitadores de AI de forma generalizada a lo largo del stack tecnológico, no como funciones complementarias o experimentales. Su aprovechamiento devendrá de su articulación con el expertise de la compañía, posibilitando la explotación de las fortalezas para generar ventajas competitivas sostenibles en el tiempo.

• El proceso de decisión de compra ya no estará exclusivamente en manos humanas. Consumidores y agentes automatizados paulatinamente arribarán al mercado para comparar, negociar y elegir sin intervención humana, lo que plantea la necesidad de anticipar y preparar a las empresas para un nuevo modelo de interacción y decisión de compra. La empresa que no optimice su oferta para estos nuevos evaluadores perderá relevancia comercial.

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