Imposible de ignorar: cómo los fundadores deben replantear sus empresas con IA para mantenerse competitivos

Durante la primera mitad de 2025, el 64 % de todo el dinero de capital riesgo en EE. UU. se destinó a startups de IA. Esa cifra debería hacer que cualquier fundador se detenga a pensar: ¿qué tengo que hacer para que mi negocio siga siendo relevante y no desaparezca en el mundo actual? La buena noticia es que muchas empresas pueden utilizar la IA a su favor; la mala noticia es que muchos productos no están preparados y probablemente desaparecerán. Para no ser víctima de un prompt, hay tres cosas que debes acertar: tu estrategia, tu producto y la eficiencia de tu organización.

Transforma tu estrategia

Para ayudarte a definir tu estrategia de producto, primero necesitamos explicar qué es la IA hoy de manera simplificada. La IA no es más que otra forma de introducir datos en un ordenador para obtener un resultado. Empezamos a dar instrucciones a los ordenadores con tarjetas perforadas en los años 60, luego con interfaces de texto en los 80, interfaces gráficas en los 90 y ahora usamos lenguaje natural y voz para decirle al ordenador lo que necesitamos.

Lo que también ha mejorado con los años es la calidad del resultado: desde algoritmos simples que hacen cálculos hasta sofisticados LLMs capaces de razonar y resolver problemas.

Pero, en esencia, la IA sigue siendo otra forma de introducir instrucciones en un ordenador, por lo que, por definición, la calidad del resultado dependerá de la calidad de tu input — solo basta con buscar “prompt engineering” para comprobarlo.

Piensa en la aplicación que puedo generar usando Vibe coding con 18 años de experiencia en ingeniería y producto, frente a lo que podría hacer un jardinero con la misma herramienta en términos de experiencia de usuario, seguridad, escalabilidad, calidad, extensibilidad, interoperabilidad, etc.

Claro, normalmente no compites con jardineros que te “roban el almuerzo” como fundador, pero entiendes mi punto: quienes sepan cómo promptar la IA, construir productos y comunicarse con los clientes podrán lanzar productos más rápido y crear sistemas internos en lugar de pagar por productos SaaS obsoletos.

Sabiendo que la mayor parte de tu código se convertirá en una commodity con gente reproduciéndolo a través de prompts, necesitas ser muy honesto sobre cuál es tu verdadera ventaja competitiva que seguirá siendo válida dentro de 10 años. En otras palabras, ¿cuáles son los inputs únicos que hacen que tu modelo de negocio funcione, que sean difíciles de replicar o imposibles de promptar, y que seguirán siendo atemporales?

¿Hay algo único y complejo de construir en tu negocio que requiera más que IA para tener éxito, como licencias regulatorias, canales de distribución, contratos, relaciones, mano de obra cualificada o incluso una cultura empresarial capaz de adaptarse a las disrupciones del mercado?

Conocer y definir esto te ayudará a construir una mayor defensibilidad y a no depender tanto de tu código, funcionalidades o enfoque actuales, de manera que puedas transformar completamente tu negocio. Si no tienes una buena respuesta a lo anterior, probablemente tu producto sea solo un sistema de registro sin ventajas competitivas y será barrido por prompts con Lovable.

Transformando tu producto

"Programar es rápido. Decidir qué programar es lento." – Andrew Ng.

Tener claras las respuestas a lo anterior hará que sea más fácil empezar a construir la nueva visión de tu producto. Dado que la IA es solo un nuevo input para tu sistema, puedes tratarla como un canal más de tu aplicación, junto con web y móvil, en lugar de algo distinto.

Piensa en qué experiencias funcionan mejor a través de voz o texto en lugar de clics y formularios. No te limites a cómo construirías tu producto hoy con flujos agentivos: observa cómo tus activos existentes te permiten crear algo más fuerte que alguien que empieza de cero. Y no caigas en la trampa de añadir cualquier agente de IA. Para las empresas SaaS, tener uno ya se está convirtiendo en algo básico, como lo fue tener una app móvil hace 12–15 años.

Tomemos un ejemplo: en Payhawk estamos construyendo un nuevo agente de viajes. Somos una empresa de gestión de gastos que emite tarjetas, pero los viajes nunca han sido nuestro foco. Como resultado, muchos se preguntan: ¿por qué otro sistema de gestión de viajes y por qué construirlo con una interfaz conversacional en lugar de web? Porque tenemos los ingredientes para crear algo realmente único, combinando lo que ya tenemos con experiencias que antes no existían.

Sí, puedes construir un agente con n8n que busque opciones de hoteles y vuelos en Expedia u otros proveedores durante unas noches. Pero construir una infraestructura de pagos lleva tiempo —especialmente una que permita al agente pagar con tu tarjeta o mover dinero eficientemente (y conseguir mejores precios que Expedia).

O podrías explorar SaaS empresarial, para que el agente sugiera vuelos y hoteles según la política de viajes definida por tu equipo financiero, revise si la solicitud ha sido aprobada, recomiende opciones basadas en tus preferencias de hoteles, aerolíneas y aeropuertos, recuerde si prefieres ventanilla o pasillo, haga el check-in y obtenga tus boarding passes, llame a un taxi/Uber/Bolt al llegar, o cree un informe de gastos en el momento de la reserva para añadir automáticamente tus gastos de viaje.

Y todo esto con una economía unitaria altamente rentable, sin depender de demasiados terceros que coman tus márgenes y puedan interrumpir tu negocio si fallan (y en pagos, las cosas van mal más a menudo de lo que crees).

No deberías construir funciones de IA solo por seguir la moda o para mostrar en tu web que eres “relevante” o que llevas usando IA desde antes de 1984. Debes resolver problemas concretos que tus clientes realmente necesitan. Y la demanda hoy es enorme.

Según el último informe del MIT sobre adopción de IA, más del 90 % de las empresas busca adoptar IA, pero solo el 5 % de los ensayos de IA terminan siendo exitosos. La razón principal es que la mayoría de las herramientas de IA no aprenden ni se integran bien en los flujos de trabajo existentes. ¿Por qué? Porque fueron construidas de forma aislada; crear las partes aburridas como seguridad, multi-tenancy, políticas, auditorías y flujos de trabajo no te da puntos con los VCs, pero sí son necesarias para pasar cualquier equipo serio de IT.

Una vez que entiendas tu estrategia y cómo tu producto encaja en el mundo de la IA, podrás enfocarte en transformar la forma en que construyes tu producto. Pero esto no depende de la herramienta de generación de código que uses, ya que el 84 % de los desarrolladores ya la emplea; se trata más bien de quién lidera tu producto.

El rol clásico del Product Manager que planifica 12 meses por adelantado en una empresa tradicional ha desaparecido. El Product Manager está siendo reemplazado gradualmente por el Product Leader, que combina conocimiento del cliente, experiencia de usuario, diseño de producto y arquitectura en un solo rol. En lugar de trabajar con un diseñador UX para determinar qué debe pasar y luego convencer a los ingenieros, puede desarrollar rápidamente prototipos de código y pequeñas funciones que aceleren la curva de aprendizaje de toda la organización.

Y si tu PM no sabe de vibe coding, entonces no sabe construir productos en primer lugar. ¿Por qué confiar en alguien que no puede decirle a la IA lo que quiere, pero sí confiarle coordinar a una docena de diseñadores e ingenieros? Las habilidades de vibe coding serán un requisito para todos los PM en Payhawk desde hoy.

Transformando tu organización

Tu producto es la suma de todos los productos, servicios y experiencias que tus usuarios necesitan, y muchos de ellos dependen de los equipos y procesos subyacentes. No puedes transformar tu producto sin transformar cómo opera tu empresa, lo cual es lo más difícil de todo.

Una de las mayores ventajas competitivas de las empresas nativas en IA es su rendimiento ágil. Hoy se espera que 20-30 personas puedan construir un negocio de >$500M en 17 meses.

La buena noticia es que puedes usar productos ya existentes para mejorar el desempeño individual y cierta eficiencia operativa con IA.

La mala noticia es que, según el MIT, solo funcionan el 5 % del tiempo y pueden impactar directamente en el P&L, a pesar de los $30–40 mil millones invertidos en GenAI. ¿Por qué el resultado negativo? Porque la IA enfrenta su mayor obstáculo: el humano y su encarnación, el manager que lo sabe todo.

La fruta al alcance: 5 %

Muchos confunden adoptar herramientas individuales, como ChatGPT, Cursor, Co-pilot o Perplexity, que mejoran el desempeño de un empleado, con transformar la organización. De hecho, ya se reporta que el 80 % de las empresas las ha probado, y el 40 % las usa activamente, pero esta productividad individual no se traduce directamente en tus resultados. Y dado que cualquier otra empresa puede adoptarlas, rara vez generan ventaja competitiva.

Lo que se necesita es un despliegue sistemático y cambio de procesos y habilidades existentes para lograr una ventaja competitiva sostenible, lo cual requiere liderazgo y coordinación desde arriba.

El siguiente paso: 10 %

Existen productos off-the-shelf que mejoran el desempeño de la empresa y pueden marcar una gran diferencia en un departamento. Un buen ejemplo es Fin de Intercom, que puede gestionar 50-60 % del soporte con IA, y hasta 85-90 % si le das acceso a tus datos de producto y clientes para resolver problemas más complejos.

Fin puede identificar debilidades en tus artículos de ayuda y mejorarlos o escribir nuevos basándose en su conocimiento. También permite la transición adecuada entre agente y humano, con reporting y analítica que aseguran que tu equipo no sea solo un vigilante, sino un co-piloto activo de la IA.

La tierra prometida: 85 %

Para llegar a la siguiente etapa de transformación, debes profundizar en la automatización y reemplazar la forma en que trabajas hoy. Existen productos como n8n, Glean, Lovable y Make que ofrecen el santo grial: construir tu propia automatización, minimizar errores humanos y acelerar el trabajo, haciendo más con menos.

Pero transformar completamente tu empresa y adoptar IA internamente para aumentar la productividad de todos requiere mucha más coordinación, liderazgo y esfuerzo más allá de estas herramientas.
No menos importante, también necesitas identificar qué debe cambiar y por qué. Adoptar IA internamente es lo más difícil por dos razones: a) la complejidad organizativa aumenta con el número de personas, y b) a diferencia de tu código, que es un activo, los procesos existentes, manuales y, sobre todo, las habilidades de los empleados, suelen ser una carga.

Cuanto más grande es la empresa, mayor es la base de conocimiento. Los datos se distribuyen, los procesos se vuelven discretos y la información viaja más lento. Una empresa incumbente que no es nativa en IA necesitará mucho más tiempo y recursos para adoptar IA y transformar sus procesos, personas y herramientas en una compañía verdaderamente nativa en IA, logrando eficiencia operativa excepcional con $1M+ ARR por FTE.

Veamos lo difícil que es transformar una organización y reconstruir roles y procesos para adoptar completamente la IA. Para ello, podemos usar una fórmula llamada Complejidad Central de IT, un modelo genérico de transformación IT. Usa como input el número de conexiones únicas entre empleados y el número de roles que requieren transformación, añadiendo un factor de estrés de 2 o 3, que representa las prioridades que maneja cada rol en un momento dado.

Complejidad = (Canales de comunicación + Complejidad de roles) × Factor de estrés

El número de canales de comunicación individuales también es clave según la Ley de Conway de Complejidad Organizativa, que dicta que el diseño del sistema reflejará los límites y fricciones de comunicación de la organización que lo creó. Por ejemplo, una empresa de 10 empleados tiene 45 conexiones únicas; una de 100 empleados, 4,950; y una de 500 empleados, 124,750 conexiones únicas.

A continuación se muestra un desglose de inputs y tiempos para transformar una organización según su complejidad IT central. Incluso asumiendo que la IA reduce a la mitad el tiempo, aún se estima un promedio de 12 meses para transformar un negocio de 100 empleados si esto es una iniciativa a tiempo completo en toda la empresa.

Y sí, las matemáticas muestran que tener menos personas puede ser una ventaja competitiva en un mercado que se mueve tan rápido, y puede impactar significativamente en el negocio con IA. Pero tampoco garantiza que las empresas nativas de próxima generación no terminen construyendo una estructura interna compleja y pesada que las ralentice.

La historia nos dice que una transformación de esta magnitud en una industria normalmente tarda entre 3 y 5 años en reflejar plenamente el impacto de la IA en el P&L de la mayoría de las empresas. Hasta entonces, depende de ti cómo quieras definir tu estrategia, producto y organización, y decidir si quieres liderar, seguir o no hacer nada y arriesgarte a ser eliminado por irrelevante.