Tres palancas de crecimiento empresarial impulsadas por IA (II).
De aplicar la tecnología para ejecutar más eficientemente lo que ya hacíamos a redefinir las líneas de ingresos. En esta entrega, cómo usar la IA para definir nuevos productos y servicios.
Como le gusta explicar a Benedict Evans, las nuevas tecnologías fundacionales (internet, mobile, cloud) rara vez son el producto final. Estas terminan integrándose en otros productos o servicios o reconfigurando por completo industrias existentes:
Como cualquier nueva tecnología, empezamos por intentar adaptarla a los problemas que ya tenemos, mientras que las empresas establecidas (incumbents) intentan convertirla en una nueva funcionalidad (feature). De ahí que Google y Microsoft hayan incorporado LLMs en todos sus productos en estos últimos dos años. A continuación, las startups la utilizan para desagregar (unbundle) a las empresas establecidas (para desagregar la búsqueda, Oracle o el correo electrónico), pero mientras tanto, otras startups intentan averiguar qué podríamos crear que fuera verdaderamente nativo de la nueva tecnología. Esto se produce por etapas. Primero, Flickr tenía una aplicación para iPhone, pero luego Instagram utilizó la cámara del smartphone y la computación local para añadir filtros, y más adelante, Snap y TikTok utilizaron la pantalla táctil, el vídeo y la ubicación para crear algo verdaderamente nativo de la plataforma.
La IA es una capa tecnológica, no tanto una categoría de productos (Netflix no vende algoritmos, sino entretenimiento más relevante), que opera como una funcionalidad integrada, invisible y difícil de aislar como producto. El valor no está en una tecnología cada vez más accesible para todos, sino en lo que se construye alrededor suyo.
Hace dos semanas comenzábamos esta serie centrada en las vías que ofrece la IA como motor de crecimiento para las empresas:
optimizando los ingresos (aumentar las ventas tocando las palancas ya existentes);
creando valor inédito (nuevos productos y servicios fundamentalmente soportados por IA);
y redefiniendo los objetivos comerciales (a través de nuevos modelos de negocio).
Optimizar el core de ingresos (marketing, experiencia de cliente, ventas) conduce a la siguiente fase: ¿podemos desarrollar nuevos productos o servicios facilitados por la IA? Esta cuestión marca la frontera entre usar IA para optimizar procesos, reducir costes, aumentar eficiencia e integrarla como funcionalidad clave en servicios o productos existentes o incluso desarrollar categorías aledañas a esos productos. Así es como la formación online se ha convertido en una nueva categoría, impulsada por las tecnologías digitales y la adopción masiva de Internet por parte de los usuarios.
Añadiendo funcionalidad a productos o servicios existentes.
La forma más inmediata de monetizar IA es inyectarla en servicios o productos antes “estáticos”. Por ejemplo, durante décadas el mantenimiento industrial siguió un patrón predecible: esperar a que algo falle para repararlo (reactivo) o revisar equipos siguiendo un calendario (preventivo). En ambos casos los costes son altos, bien por paradas inesperadas, bien por gasto en mantenimiento innecesario. La IA crea una tercera vía: el mantenimiento predictivo. Empresas como Schneider Electric o Siemens transitan de vender maquinaria al negocio de Predictive Maintenance as a Service (PMaaS). Algoritmos de machine learning analizan las máquinas in situ (edge computing) para anticipar el fallo antes de que ocurra. Garantizar que algo no se estropee vale más que arreglarlo rápido. La IA transforma así un modelo de gasto -impredecible- en un modelo de suscripción -predecible-.
Otro ejemplo: Gamb00za, una startup española, utiliza computer vision para analizar la composición de cada plato que sale de una cocina y reducir el desperdicio alimentario. Su tecnología mejora métricas de eficiencia y sostenibilidad en cocinas profesionales, convirtiendo datos visuales y patrones operativos en insights prácticos.
Creando productos o servicios basados en IA.
El segundo camino es más ambicioso: encapsular la IA en un producto capaz de ejecutar workflows completos: copilotos especializados, plataformas de automatización, agentes que ejecutan tareas. Soluciones como Agentforce de Salesforce o Copilot Studio de Microsoft. Lo que antes requería horas humanas se codifica en sistemas escalables. Los agentes planifican y ejecutan: han pasado de “juguetes asistentes” a “coworkers fiables”.
Más allá de los gigantes tecnológicos, una oleada de startups están convirtiendo la automatización en un producto empaquetado. Narrativa, una startup española que lleva trabajando en IA y generando texto de manera automática desde antes de la invención del Transformer en 2017, tiene soluciones para automatizar la creación de documentación regulatoria en la industria farmacéutica.
La automatización de facturas reduce los costes de gestión y aumenta la velocidad y precisión de los trámites. La ciudad de Winnipeg ahorró 730.000 $ con un proyecto piloto basado en tecnología OCR, reduciendo errores humanos y agilizando los pagos a proveedores.
Pero algunos de los ejemplos más sorprendentes llegan desde la industria juguetera. Hace 10 años, Mattel probó suerte con “Hello Barbie”, una muñeca que permitía a los niños hablar con ella. El rechazo que se generó por temas de privacidad de las conversaciones de los niños enviadas a la nube, parece hoy más adormecido. Similar a lo que ocurrió con las fotos de niños en los inicios de los blogs y las redes sociales. Según esta primicia de AI Secret, la marca de juguetes Eastcolight, estaría lanzando unos muñecos que se insertan en una base narradora con una motor de IA generativa articulando historias alrededor de los personajes y haciendo partícipe de la creación a los niños:
Evie’s Magical Tale es una nueva experiencia narrativa en la que el juego físico se une a la imaginación inteligente. Una base narradora se combina con una colección de figuritas de personajes. Cuando se coloca un personaje en el escenario, el dispositivo lo reconoce y comienza una historia original generada por IA y moldeada por la personalidad y los antecedentes de ese personaje. Cuando se colocan dos personajes juntos, Evie’s Magical Tale los hace conversar, dejando que sus personalidades choquen, cooperen y evolucionen hacia mundos narrativos completamente nuevos.
Valor extendido.
Una vía interesante para las grandes corporaciones: tomar una herramienta desarrollada para uso interno y ofrecerla al mercado. Quien tiene datos propietarios y un modelo IA que resuelve un problema, tiene también un producto que comercializar. El back office se convierte en front office, y la inteligencia, en servicio.
BBVA es un ejemplo de esta evolución. El banco ha logrado prevenir hasta el 75% del fraude y reducir pérdidas en casi un 40% desde 2019. Además, ha pasado de la prevención interna del fraude a ofrecer Risk-as-a-Service a comercios o fintechs que no tienen la data histórica para entrenar sus propios modelos. El banco pone a su alcance APIs de verificación en tiempo real (validan la titularidad de cuentas), APIs de conciliación (emparejan transacciones bancarias con la contabilidad, incluso para depósitos en efectivo en cajeros) y detección de comunicaciones fraudulentas mediante IA generativa. BBVA fue reconocido en 2024 como el mejor banco del mundo en servicios de open banking, lo que valida su estrategia de comercialización de capacidades internas.
También las telecos han descubierto que sus redes 5G no son solo infraestructura: son plataformas monetizables. Pueden vender capacidades de red específicas en lugar de solo conectividad genérica, como hace Telefónica con Open Gateway. La APIficación de la red incluye servicios avanzados como el Network Slicing (creación de redes virtuales optimizadas para usos concretos como IoT o telemedicina) o APIs de geolocalización de alta precisión.
En la última y tercera entrega de esta serie, veremos cómo la IA crea nuevos mercados e industrias que no existían antes. Hasta entonces, quedémonos con la idea de que muchos nuevos entrantes y las organizaciones más innovadoras están buscando nuevas líneas de ingresos. Enfocarse en el el “bottom line” no es suficiente.
El próximo domingo, volvemos a tu buzón.
Fernando y Carlos.
En Good Rebels nos aplicamos el cuento. Esta semana hemos hecho oficial el lanzamiento de AI Rank, una herramienta de análisis de marca y reputación en motores de búsqueda basados en IA. Varios de nuestros clientes ya la están usando. Se trata de un proyecto en el que llevamos investigando dos años. Hemos desarrollado una metodología propietaria que ahora se convierte en una aplicación licenciable.
Algunos de los medios que se han hecho eco del lanzamiento: Control de Publicidad, Anuncios, El Periódico de la Publicidad, Marketing Insider Review, …
Puedes solicitar una demo aquí.
Actualidad.
La constitución de Claude que acaba de publicar Anthropic es sin duda el documento más importante hasta la fecha sobre modelos LLM y ética. Estipula los valores que debe seguir el modelo, cómo priorizar la seguridad frente a la utilidad, y qué límites éticos nunca debe cruzar. Y ofrece a empresas y reguladores un marco claro para evaluar si el sistema encaja con sus propios estándares de gobernanza, introduce una jerarquía de prioridades (seguridad, ética, cumplimiento, utilidad) que guía los dilemas difíciles, e incluso reconoce de forma pionera la posibilidad de estatus moral futuro para modelos avanzados. ANTHROPIC
Humans& es una startup fundada por investigadores de Google, Anthropic y xAI, con un enfoque de IA centrada en las personas. Ha levantado una ronda 480 millones $, para una valoración de 4.480 millones $. La empresa busca romper el paradigma del empleado autónomo: en lugar de agentes que trabajan solos, proponen una IA diseñada para la colaboración humana, capaz de integrarse en grupos de trabajo, hacer preguntas y recordar contextos, actuando más como un facilitador que como un sustituto. NYT
Mongo DB cree que 2026 será el año de la especialización de la IA: pasaremos de modelos genéricos que hacen de todo un poco a sistemas diseñados para casos de uso corporativos, muy específicos y eficientes. Es una apuesta por la utilidad, no por la potencia, con la empresa como centro de mando para desplegar soluciones reales que entiendan el contexto de sus propios datos. LINK
Wikipedia cumple 25 años, enfrentada al desafío de una IA que canibaliza el ecosistema (menos tráfico > menos editores > menos contenido de calidad). La Fundación Wikimedia se enfrenta al dilema de abrirse a nuevas formas de edición o blindarse para preservar la autoría humana. LINK
Eleven Labs ha lanzado The Eleven Album, un disco que surge de la colaboración humanos-IA. Hay canciones creadas 100% por la IA, y otras que usan la voz clonada de artistas como Art Garfunkel y Liza Minelli. Después de escucharlo, parece que aún no han sido capaces de hacer que una voz clonada “cante de cantar”.
El 90% de la gente no fue capaz de distinguir vídeos reales de otros creados con Gen-4.5 de Runway. Aquí podemos hacer el test.
Reflexiones.
Demis Hassabis sostiene que el frenesí de la IA se está topando con muros físicos y operativos que podrían ser una bendición encubierta. La escasez de componentes críticos, la enorme demanda energética de los centros de datos y el fin de la era de la investigación abierta (ahora las empresas ocultan sus avances por presión comercial) están conduciendo a una desaceleración necesaria: necesitamos tiempo para digerir el impacto filosófico y social de la tecnología. Para mitigar cierto rechazo social y político hacia la IA, también ayudaría demostrar utilidad real, en campos como el descubrimiento de fármacos o la fusión nuclear. SEMAFOR
Sequoia cree que sí podemos contratar a un agente para que realice una función laboral completa, lo que significaría que la AGI ya está aquí. 2026 es el punto de inflexión, con una IA que pasa de thinker a doer, capaz de resolver tareas complejas que antes requerían horas de juicio humano. SEQUOIA
Europa aún tiene la oportunidad de liderar la IA, si se centra en la IA física. El Foro Económico Mundial sostiene que nuestra verdadera ventaja competitiva está en la herencia industrial: aplicar la IA a cadenas de suministro, logística, robótica y maquinaria pesada. Junto con la colaboración público-privada y la interoperabilidad de los datos. WEFORUM
Research.
Un nuevo estudio afirma que la IA está elevando los salarios medios y reduciendo la desigualdad salarial. La IA permite que trabajadores con menos formación realicen tareas complejas, lo que dispara la productividad de la base de la pirámide; al mismo tiempo, profesiones altamente cualificadas (arquitectos, ingenieros, ejecutivos) ven caer su valor ante una masa laboral ahora armada con herramientas de inteligencia aumentada. Aún ha habido pocos comentarios críticos con el mismo. LINK
Y para seguir con análisis positivos sobre el impacto de la IA en el trabajo, John Burn-Murdoch y Sarah O’Connor ofrecen “nueva evidencia de que no es evidente” que la IA sea el motivo detrás del crecimiento del desempleo juvenil de los últimos años. Aunque no aseguran que eso no pueda llegar a pasar. Otro estudio diferente también apunta a que el desempleo juvenil empezara antes de la llegada de ChatGPT y que el impacto de la IA no es relevante. FT.COM, EIG
La Oficina del Censo Americana estaba subestimando la adopción de la IA por parte de las empresas. LINK
MCX.
OpenAI ya planea meter anuncios en las respuestas de ChatGPT. La novedad es que los anuncios podrían ser “interactivos” y ChatGPT podría “responder” en nombre de la IA. Las incógnitas son múltiples. Google por otra parte dice que no molestará a los usuarios de Gemini con anuncio. Se lo pueden permitir, claro. OPENAI
El informe 2026 del Reuters Institute dibuja el panorama de transformación al que se enfrentan los medios. Ante la caída del tráfico (40% esperado en los próximos tres años), los modelos de negocio se desplazan hacia menos contenido genérico -fácilmente replicable por la IA- y más investigaciones originales, historias humanas, análisis y formatos de vídeo y podcasts. Y ante la competencia de los influencers, un 75% de los medios intentará que sus profesionales se comporten más como “creadores”. REUTERS INSTITUTE
¿Qué supone para el email marketing la introducción del AI Mode en Gmail? Puede actuar como un filtro despiadado, pero también como un asistente que rescata promociones relevantes que el usuario olvidó leer. El objetivo: construir una marca tan memorable que el usuario la busque en el briefing que genera a diario el algoritmo. MARTECH
Lo que la inteligencia artificial NO está haciendo aún: reemplazar compradores de medios. DIGIDAY
Sorrell frena el hype de la IA en agencias: “todavía no cambia el modelo de compra”. LINK
Herramientas IA.
La alemana Black Forest Labs ha lanzado Flux.2 [klein], dos modelos open source que crean imágenes de calidad en segundos. Se puede probar aquí.
Sin duda alguna, Gemini 3 integrado en nuestras licencias de Google Workspace nos ha cambiado la vida en Good Rebels. Esta semana nos hemos estado repasando la nueva guía para prompting en esta magnífica herramienta. GOOGLE
Off Tópicos.
The State of Newsletters 2026. Tendencias, crecimiento y “what’s next” en email. BEEHIIV
Para para combatir la fatiga digital, están volviendo con fuerza los hobbies analógicos: actividades táctiles y manuales (artesanía, tejidos, fotografía de carrete) para recuperar el control y la atención que el mundo digital nos ha arrebatado. CNN
