La Ventaja de los Incumbentes en esta Nueva Era de la AI
El framework de 4 pilares que tu ayudará a determinar si tu empresa dominará o será dominada en la revolución de la AI
Mientras el mundo de la tecnología debate sobre quién ganará la carrera de la inteligencia artificial, una realidad se está consolidando silenciosamente: Los incumbentes con los activos correctos están transformando sus negocios con AI de manera espectacular. No se trata de si la AI generará disrupción en las industrias tradicionales, sino de cómo las empresas establecidas con datos únicos y relaciones de clientes sólidas pueden aprovechar esta oportunidad para fortalecer sus ventajas competitivas.
Como señaló recientemente Hemant Taneja, CEO de General Catalyst: "La AI es una fuerza transformadora y el valor realmente se acumula en empresas que tienen clientes y datos existentes, porque pueden ser beneficiarios de la AI aplicada." Los números lo confirman: empresas como JPMorgan Chase han generado $1.5 mil millones en valor de negocio en 2023 mediante AI, mientras que Walmart proyecta un incremento de 1.2-1.5 puntos porcentuales en sus márgenes operacionales para 2027 gracias a sus "super agents" de AI.
La ventaja no es automática. Muchos incumbentes fallarán en esta transición, pero aquellos que utilicen un framework estructurado para evaluar y ejecutar su transformación tienen una oportunidad única de crear ventajas competitivas prácticamente impenetrables.
Los Cuatro Pilares para Evaluar tu Ventaja Utilizando AI
Para determinar si tu empresa puede capitalizar efectivamente esta oportunidad, propongo un framework de evaluación basado en cuatro pilares fundamentales. Cada pilar representa un elemento crítico que los incumbentes exitosos han demostrado poseer y ejecutar correctamente:
Pilar 1: Activos de Datos y Clientes
El primer pilar determina si posees los ingredientes fundamentales para una ventaja sostenible en AI. Las preguntas clave son:
¿Tienes datos únicos y de calidad sobre comportamiento de clientes u operaciones?
¿Mantienes una base de clientes establecida que confía en ti para decisiones críticas?
¿Esos datos pueden generar insights accionables mediante AI?
JPMorgan Chase ejemplifica este pilar perfectamente. Con $10+ trillones en flujo diario de transacciones a través de 120+ monedas y 500 petabytes de datos procesados en 300+ aplicaciones de producción, han creado un "data flywheel" que ningún competidor puede replicar fácilmente. Este volumen transaccional único les permite entrenar modelos de AI con una profundidad y especificidad que genera $220 millones en valor solo por experiencias personalizadas de clientes, contribuyendo a sus $1.5 mil millones en valor total de negocio generado por AI en 2023.
Pilar 2: Capacidad de Ejecución Organizacional
Tener los datos correctos no garantiza el éxito. Como advierte Taneja: "Las organizaciones que tengan la cultura y el coraje para transformarse serán fortalecidas por AI; las que no, se quedarán atrás." Este pilar evalúa:
¿Tu organización puede actualizar infraestructura, agregar modelos y transformar la fuerza laboral?
¿Posees la cultura y el coraje necesarios para transformarte?
¿Puedes moverte más rápido que el incumbente promedio de tu industria?
Walmart ha demostrado capacidad de ejecución organizacional masiva al desplegar AI a 900,000 empleados simultáneamente. Sus "super agentes" procesan 3 millones de preguntas semanalmente, logrando una reducción del 40% en tiempos de resolución de atención al cliente y una tasa de éxito del 68% en negociaciones asistidas por AI con proveedores. Esta implementación a escala industrial muestra cómo los incumbentes pueden aprovechar su tamaño como ventaja, no como obstáculo.
La clave está en posicionar AI como augmentación, no reemplazo. Toyota empoderó a trabajadores de planta para crear 10,000+ modelos de AI anualmente, generando ahorros de 10,000+ horas-hombre con incrementos de productividad del 20%. Este enfoque democratizado aprovecha la experiencia existente mientras mantiene la filosofía de automatización centrada en humanos de la empresa.
Pilar 3: Punto de Inserción Estratégico
El tercer pilar identifica dónde comenzar la transformación con menor resistencia organizacional:
¿Existen procesos que se beneficiarían de AI sin cambios estructurales masivos?
¿Hay funciones ya externalizadas donde AI podría ser el siguiente paso natural?
¿Dónde puedes empezar con menor resistencia al cambio?
Target demostró velocidad de ejecución al convertirse en el primer retailer major en desplegar AI generativa en todas sus tiendas en solo seis meses. Su "Store Companion" mejoró 100,000+ páginas de productos mientras reducía tiempo de entrenamiento de empleados, aprovechando infraestructura y sistemas existentes como punto de inserción natural.
La estrategia de General Catalyst de "AI roll-ups" valida este enfoque. Como explica Taneja: "Los lugares donde las organizaciones ya habían decidido externalizar, debido al arbitraje laboral, fueron los lugares para comenzar. Ya se sentían cómodas diciendo 'este call center en Filipinas hará llamadas por nosotros'. Externalizar de eso a un agente de AI haciendo llamadas es mucho más fácil."
Pilar 4: Validación Práctica mediante POC de Negocio
El cuarto pilar transforma el concepto teórico en realidad medible. Aquí es crucial entender que una POC (Prueba de Concepto) en el contexto de AI debe ser fundamentalmente un ejercicio de validación del caso de negocio, no tecnológico. No se trata de demostrar que la tecnología funciona - eso ya lo sabemos. Se trata de demostrar que puede generar valor económico específico y medible en tu contexto particular.
Aviva Insurance ejemplifica este enfoque. Su transformación integral mediante AI generó £60 millones ($82 millones) en ahorros de costos solo en reclamaciones de automóviles, con 23 días de reducción en tiempo de evaluación de responsabilidad y incremento de 7x en puntuaciones de satisfacción del cliente. Crítico: comenzaron con POCs enfocadas en métricas de impacto empresarial claras - reducción de costos, mejora de tiempos, satisfacción del cliente.
Una POC efectiva para validación de negocio debe incluir:
Métricas de impacto claras y cuantificables (reducción de costos, aumento de ingresos, mejora de eficiencia)
Escala pequeña pero representativa del problema real
Timeframe corto (3-6 meses máximo)
Involucramiento directo de usuarios finales y stakeholders del negocio
Los Matices Críticos: Por Qué Algunos Incumbentes Fallarán
Estamos navegando lo que Taneja llama "ambigüedad peak" - un momento de máxima incertidumbre donde incluso los mejores inversionistas y fundadores no saben exactamente qué aplicaciones de AI sobrevivirán porque los modelos continúan mejorando y "devorando" funcionalidades.
El factor velocidad sigue importando. Aunque los incumbentes tienen ventajas de datos y clientes, deben ejecutar con urgencia. Las industrias tradicionalmente lentas - govtech, healthcare, legal, construcción - representan las mayores oportunidades precisamente porque sus incumbentes no pueden moverse lo suficientemente rápido.
La cultura organizacional es determinante. No todos los incumbentes tienen la "cultura y el coraje para transformarse" que menciona Taneja. Aquellos que se resistan al cambio o carezcan de liderazgo visionario serán superados por competidores más ágiles, independientemente de sus activos de datos.
La ventana de oportunidad puede ser más corta de lo esperado. Como observa Taneja sobre las startups que fueron financiadas cuando se lanzó GPT-3: "algunas de esas ya no tienen futuro porque esas funcionalidades fueron subsumidas por GPT-4." Los incumbentes deben actuar mientras sus ventajas de datos siguen siendo relevantes.
Tu Momento de Decisión
La pregunta no es si la AI transformará tu industria - esa transformación ya está en marcha. La pregunta es si tu empresa será una de las que capitalice esta oportunidad o una que la deje pasar.
Evalúa tu posición honestamente usando el framework de cuatro pilares:
¿Tienes los activos de datos y clientes únicos?
¿Posees la capacidad de ejecución organizacional?
¿Has identificado puntos de inserción estratégicos?
¿Estás preparado para validar el caso de negocio mediante POCs enfocadas?
Si tu respuesta es afirmativa en al menos tres de estos pilares, tienes una ventana de oportunidad significativa. Pero esa ventana no permanecerá abierta indefinidamente. Como concluye Taneja: "Tenemos que abordar esto con urgencia."
Los incumbentes con los activos correctos y la estrategia adecuada no solo sobrevivirán la revolución AI - la liderarán. La pregunta es: ¿serás uno de ellos?
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