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“Si todos son especiales, entonces nadie lo es”. Esta frase, adaptada de la película Los increíbles (The Incredibles), captura la esencia de un tema clave de la inteligencia artificial (IA) hoy en día. Si bien la adopción de la IA se ha disparado (casi nueve de cada diez organizaciones la usan ahora en al menos una función empresarial), la mayoría de las empresas están desplegando los mismos grandes modelos de lenguaje (large language models, LLM) para mejorar la productividad. Si todos tienen la misma ventaja, en realidad no es una ventaja.
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Esta es una trampa que ya hemos visto antes. Durante la ola de transformación digital, las empresas se apresuraron a desarrollar sitios web y aplicaciones, pero la ventaja competitiva —el conjunto distintivo de activos y modelos operativos difíciles de replicar que una empresa crea y que le permite obtener rendimientos superiores a lo largo del tiempo— no llegó automáticamente. Nuestro análisis del sector bancario, por ejemplo, mostró que las empresas aumentaron la adopción de aplicaciones móviles entre 2018 y 2022, pero los líderes no ampliaron su ventaja frente a los rezagados. Lo que amplió la brecha fue la integración de las tecnologías digitales y la IA en todo el recorrido del cliente para reducir fricciones, lo que impulsó las ventas en línea y contribuyó a un desempeño superior significativo en la rentabilidad total para el accionista (total shareholder return, TSR).1
La lección: las aplicaciones y las herramientas pueden copiarse. El valor proviene de construir ventajas que sean difíciles de replicar para los competidores; es decir, fosos competitivos o competitive moats (del término inglés moat, que alude al foso que protegía los castillos medievales y simboliza una barrera difícil de franquear para la competencia). Esa es una lección crítica que deben tener en cuenta los CEO y los consejos de administración al considerar cómo capturar la parte que les corresponde del enorme valor que está en juego tan solo con la IA generativa.
Para orientar mejor esa reflexión, identificamos fosos competitivos —seis estrategias y tres capacidades— que pueden proporcionar una ventaja competitiva. Estos fosos probablemente no sean algo nuevo para los líderes empresariales, pero la IA ha modificado la dinámica de cada uno de ellos. Comprender lo que esto significa es el camino para pasar de la IA como requisito básico de competencia a la IA como una ventaja competitiva duradera.
Fosos estratégicos
Aunque un foso estratégico es difícil de replicar para otros, también debería representar un ámbito en el que la empresa ya tenga una ventaja. Esta perspectiva puede ayudar a los CEO a determinar en qué área centrarse y cómo invertir.
Economías de escala: Infraestructura para aprovechar la velocidad y la escala
El efecto económico más fundamental de la IA en muchos sectores es el colapso de los costos marginales, comenzando por las industrias en las que una elevada proporción de los costos está asociada al trabajo cognitivo. Una interacción de servicio al cliente que antes podía costar $15 dólares en mano de obra ahora cuesta una fracción de eso en capacidad de cómputo, y todo apunta a que seguirá disminuyendo. La ventaja en costos unitarios corresponde a las empresas capaces de reducir drásticamente el costo por cliente atendido.
Si bien los costos iniciales de algunos elementos tecnológicos (capacidad de cómputo y almacenamiento) están disminuyendo y la economía de la IA está en constante evolución, los costos asociados a escalar el valor requerirán un conjunto más amplio de capacidades tecnológicas. El foso estratégico surge de convertir el trabajo cognitivo en infraestructura — canalizaciones de datos, modelos ajustados finamente, flujos de trabajo integrados y capas de gobernanza— que pueda escalar con costos incrementales muy bajos. Los beneficios aumentan además gracias a los ciclos de retroalimentación y las mejoras de márgenes que pueden reinvertirse en mejores modelos, una distribución más amplia o adquisiciones.
Este efecto es particularmente poderoso en el sector de servicios, donde la IA está sustituyendo costos laborales que antes eran variables. Aunque los nuevos participantes o competidores más pequeños enfrentan menores barreras de entrada, debido al acceso relativamente económico a los LLM y a la escasez de problemas tecnológicos heredados, las barreras asociadas a la infraestructura persisten.
Resolution Life, una compañía de seguros de vida estadounidense y australiana, demuestra cómo se ve este foso competitivo. Su plataforma de IA automatiza tareas actuariales, de marketing y financieras, lo que permite a la empresa introducir productos de seguros adicionales a una fracción del costo histórico. La plataforma también clasifica las reclamaciones entrantes en 15 segundos en lugar de semanas, lo que permite a los evaluadores enfocarse en los casos complejos a medida que aumentan los volúmenes.2 Una vez que los modelos y las integraciones están en funcionamiento, la misma plataforma respalda carteras de negocio adicionales adquiridas mediante fusiones y adquisiciones (M&A, por sus siglas en inglés), canalizando más volumen a través de una infraestructura fija.
Qué significa esto para usted: Si el trabajo cognitivo representa altos costos para su negocio, enfóquese en lo que necesita implementar para construir la infraestructura que permita que las economías de escala derivadas de la IA jueguen a su favor. Los líderes sénior deberían considerar la consolidación de volúmenes entre unidades de negocio o regiones geográficas, construir plataformas de IA compartidas o utilizar M&A para impulsar volumen adicional a través de la misma plataforma de IA.
Preguntas clave para los CEO: ¿Qué costos de transacción y fuentes de fricción está eliminando la IA en nuestro sector? ¿Cuáles son las implicaciones para los costos marginales, las economías de escala y la estructura del mercado? ¿Se desatará una carrera por la escala con nuestros competidores?
Datos privilegiados: Tratar los datos como una clase de activo
Los datos privilegiados se convierten en un foso competitivo cuando los modelos de IA los utilizan para ofrecer productos y servicios que la competencia no puede igualar, como recomendaciones más precisas, mejores puntuaciones de riesgo o herramientas de mayor desempeño. Cuando se diseña correctamente la arquitectura, cada interacción con la IA genera más datos etiquetados de comportamiento y resultados que retroalimentan el entrenamiento del modelo, creando un círculo virtuoso de datos. Los conjuntos de datos más valiosos son acumulativos y están protegidos, como los datos históricos de transacciones o de telemetría.
Amazon ilustra cómo los datos privilegiados se convierten en un foso competitivo cuando se generan dentro de un ecosistema de circuito cerrado. A través de sus negocios minoristas y de marketplace, Amazon captura señales propias sobre el comportamiento de búsqueda, la visualización de productos, las compras, el cumplimiento de pedidos y la respuesta publicitaria a una escala enorme. Estos datos mejoran las recomendaciones, la previsión de la demanda, la segmentación de anuncios y la optimización del marketplace de formas que los competidores sin datos comparables de comportamiento y transacciones tienen dificultades para replicar. El valor económico de esta ventaja es visible en el negocio publicitario de Amazon, que alcanzó ingresos de $68,000 millones de dólares en 2025, demostrando cómo los datos propios de comercio pueden convertirse en un activo de alto valor que genera beneficios acumulativos.3
Qué significa esto para usted: Gestione los datos como una clase estratégica de activo. Eso comienza por priorizar los datos que sustentan su diferenciación y equipar los sistemas para capturar, enriquecer y mantener esos datos a gran escala. Demuestre una gestión responsable de los datos, por ejemplo, mediante medidas estrictas de protección para evitar futuras restricciones regulatorias.
Preguntas clave para los CEO: ¿Qué datos únicos (incluidos datos no estructurados que antes no podíamos usar) podríamos capturar, etiquetar o generar (por ejemplo, a través del uso por parte de los clientes) que mejoren el desempeño de los modelos y generen valor más rápido de lo que los rivales pueden igualar?
¿Qué datos propios podría desarrollar un competidor que le otorgaran una ventaja frente a nosotros? ¿Cómo responderíamos?
Integración profunda: Hacer costoso el cambio
Las soluciones de IA pasan de ser una conveniencia para convertirse en una necesidad cuando están integradas en el trabajo central y moldean la forma en que se trabaja para ofrecer un mejor producto o servicio a un precio competitivo. Esto resulta evidente cuando los agentes de IA orquestan las cadenas de suministro, impulsan los flujos de ventas y servicio, o generan documentación clínica dentro de los registros electrónicos de salud. Sustituirlos requeriría un esfuerzo y un costo considerables, incluyendo la reconstrucción de integraciones, el rediseño de flujos de trabajo, la recapacitación de empleados y, potencialmente, el sacrificio de mejoras acumuladas de desempeño.
Tres “capas de integración profunda” intervienen en la creación de este foso competitivo, y se refuerzan con el tiempo:
- Las capacidades se integran directamente en sistemas centrales y complejos (por ejemplo, la gestión de relaciones con el cliente [customer relationship management, CRM], la planeación de recursos empresariales [enterprise resource planning, ERP], las suites de productividad y las plataformas sectoriales), lo que hace costosa la migración de flujos de trabajo.
- Estos sistemas aprenden de datos propios mediante ciclos de retroalimentación, volviéndose cada vez más valiosos con el tiempo.
- Los empleados se familiarizan con la solución y confían en ella. Los cambios generan fricciones, pérdidas temporales de productividad y resistencia organizacional.
Si bien los agentes cada vez más sofisticados modificarán lo que se considera integrado (por ejemplo, al abstraer la interfaz de usuario tradicional y crear interfaces intuitivas), es probable que esas capacidades agénticas generen sus propios niveles de integración profunda.
Microsoft Dragon Copilot (anteriormente Nuance DAX Copilot) es un buen ejemplo. Esta herramienta no solo captura audio ambiental de las consultas con pacientes y redacta notas clínicas directamente en el historial médico electrónico (electronic health record, EHR), sino que además está profundamente integrada en la infraestructura y los flujos de trabajo de EHR de múltiples proveedores de salud. Por ejemplo, los despliegues en más de 150 hospitales que utilizan el software Epic EHR han mostrado una reducción de aproximadamente el 50 por ciento en el tiempo dedicado a la documentación, así como reducciones significativas en el agotamiento del personal clínico.4 Algunos centros reportan que los médicos atienden a varios pacientes adicionales al día una vez que Microsoft Dragon Copilot está en funcionamiento.
Qué significa esto para usted: Para los proveedores, es fundamental comprender dónde se encuentran los puntos de integración profunda en los flujos de trabajo y garantizar que los servicios cuenten con ciclos de retroalimentación para que el desempeño mejore y el valor aumente con el uso. Para los clientes, cada flujo de trabajo que entregan a un sistema de IA integrado representa una apuesta por la hoja de ruta del proveedor, su trayectoria de precios y su continuidad futura. Negocie desde el principio los derechos sobre los datos y su portabilidad, asegúrese de conservar acceso a ese aprendizaje en alguna forma utilizable y mantenga estándares de protección de datos.
Preguntas clave para los CEO: ¿Cómo podríamos integrar nuestro producto o servicio y hacerlo tan valioso que los clientes no quieran prescindir de él? ¿Dónde estamos expuestos al riesgo de que nuestros proveedores se integren tan profundamente que perdamos grados importantes de libertad en el futuro?
Efectos de red: La IA como arquitecta de redes
Las redes pueden constituir poderosos fosos competitivos cuando cada nuevo usuario o interacción hace que la plataforma sea más valiosa para el siguiente. La IA está transformando esta dinámica al hacer que las redes sean más fáciles de construir y más valiosas a medida que escalan, creando un incentivo adicional para desarrollarlas y ampliarlas con rapidez.
En primer lugar, la IA reduce el problema del “arranque en frío” que históricamente ha limitado el crecimiento de nuevas redes. Puede generar una oferta inicial (como listados, contenido o descripciones de productos) y reducir el tiempo necesario para generar valor para los nuevos usuarios mediante recomendaciones personalizadas desde el primer momento. La automatización de la creación de contenido y de las herramientas de interacción también puede ayudar a los usuarios a contribuir y consumir contenido de la red.
En segundo lugar, la IA fortalece los efectos de red al mejorar la manera en que los participantes se emparejan y cómo se revela el valor. A medida que las redes crecen, la IA clasifica, recomienda, verifica y filtra el contenido, garantizando que los participantes adecuados se encuentren entre sí y que las interacciones de alta calidad destaquen por encima del ruido. Las redes de tarjetas de crédito ilustran esta dinámica: la IA vincula las ofertas con los clientes con mayor probabilidad de aprovecharlas y mide el desempeño con precisión, lo que aumenta la interacción y atrae a más socios. La red se profundiza no solo porque es más grande, sino porque se vuelve más inteligente.
TikTok demuestra cómo la IA puede acelerar la interacción. Su motor de recomendaciones garantiza que los usuarios vean contenido relevante de inmediato.
Conforme los agentes de IA median cada vez más las interacciones dentro de la red (por ejemplo, buscando, comparando y realizando transacciones en nombre de los usuarios), el descubrimiento deja de depender de la navegación humana para pasar a la toma de decisiones algorítmica. El comercio agéntico, por ejemplo, podría generar hasta $1 billón de dólares del comercio minorista estadounidense para 2030, según algunas estimaciones.5 La ventaja se desplazará hacia las plataformas que aprendan a operar eficazmente en este mundo agéntico, ya sea controlando la capa agéntica o posicionándose para ser seleccionadas por los agentes.
Qué significa esto para usted: Busque oportunidades para crear efectos de red que antes había descartado por considerarlos demasiado costosos o arriesgados. Si ya cuenta con una red, asegúrese de que sus modelos mejoren la calidad de los emparejamientos, reduzcan el ruido y aumenten la confianza con cada transacción. A medida que las transacciones fluyan cada vez más a través de agentes de IA, tenga claridad sobre quién controla al agente y quién captura el valor cuando este realiza una transacción.
Preguntas clave para los CEO: ¿Dónde se encuentran las oportunidades de crecimiento transformador que ofrece la IA mediante la construcción de nuevas redes o la mejora de la calidad de las existentes? ¿Cómo competiremos en mercados y ecosistemas cada vez más mediados por agentes?
Disrupción del modelo de negocio: Cambiar quién controla la relación con el cliente y cómo se fija el precio del valor
La disrupción del modelo de negocio se convierte en un foso competitivo normalmente cuando las empresas establecidas enfrentan conflictos de canal, limitaciones económicas o barreras organizacionales. La IA acelera este tipo de disrupción a lo largo de dos vectores principales:
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La relación con el cliente. Con la “agentificación” de los negocios, estamos entrando en una nueva fase de desintermediación en la que los agentes de IA capturan la relación con el cliente. En mercados con intermediarios, como los seguros comerciales y de vida (donde los distribuidores externos representan más del 85 y del 50 por ciento de las ventas, respectivamente6) o las hipotecas (donde alrededor del 75 por ciento se originan a través de intermediarios en Australia), los agentes de IA pueden replicar las funciones de los corredores y realizar ventas directas.
Por ejemplo, NEXT Insurance desarrolló una plataforma impulsada por IA que permite a un propietario de cafetería o a un electricista obtener una cotización, contratar cobertura y descargar un certificado en unos diez minutos, todo ello sin la intervención de un corredor humano. Más de 600,000 emprendedores utilizan actualmente el servicio, y una encuesta realizada entre 1,500 dueños de pequeñas empresas reveló que cerca del 60 por ciento ya contrata seguros completamente en línea sin un agente.7
Esta desintermediación también se produce a medida que ChatGPT y Claude integran aplicaciones de terceros. Cuando un usuario reserva un servicio a través de una interfaz agéntica, la IA registra la relación y los datos, mientras que el proveedor se vuelve intercambiable. El agente de IA también acumula datos de comportamiento entre aplicaciones, creando nuevos hábitos y generando costos de cambio para los usuarios que pueden moldear la demanda en todo el ecosistema.
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Precios basados en resultados. Aunque los modelos de precios basados en resultados no son un concepto nuevo, la IA los hace más viables. La IA puede medir mejor los resultados en tiempo real, ampliando la capacidad de realizar optimizaciones continuas y mejorando la precisión predictiva en la fijación de precios.
Por ejemplo, EFFIFUEL de Michelin garantiza ahorros de combustible mediante compromisos plurianuales. Utiliza análisis de datos del mundo real y telemática para monitorear el consumo de combustible frente a los objetivos contractuales de ahorro.8 Esto genera una vinculación contractual de largo plazo, reforzando los fosos de los datos y la integración profunda, lo que dificulta que los competidores puedan desplazar a la empresa.
Las industrias de servicios cuyos modelos económicos e incentivos se basan en horas facturables o tarifas diarias son particularmente vulnerables a esta disrupción de precios, porque enfrentan resistencia interna a canibalizar su modelo tradicional. Los competidores que priorizan la IA y cuyas ofertas están diseñadas en torno a los resultados pueden ofrecer condiciones más atractivas.
Qué significa esto para usted: Si opera en un mercado con intermediarios, identifique dónde la IA le permite conectar directamente con el cliente y evalúe los problemas de conflicto de canal. Si corre el riesgo de ser desintermediado, identifique cuáles son sus puntos de apalancamiento económico para proteger y fortalecer las relaciones con los clientes. Si factura por tiempo o volumen procesado, determine cómo migrar hacia esquemas de precios basados en resultados.
Preguntas clave para los CEO: ¿Dónde podríamos utilizar la IA para desintermediar a los corredores, controlar directamente las relaciones con los clientes o cobrar por resultados en lugar de por insumos? ¿Qué modelo de negocio podría lanzar un competidor bien financiado para aprovechar las fricciones y el arbitraje de costos existentes en nuestra oferta de productos y servicios?
Activos restringidos: Cuando la IA se encuentra con el mundo físico
A medida que la IA reduce el costo marginal de la inteligencia digital, la dinámica competitiva se desplazará cada vez más hacia el mundo físico. Las empresas que controlen y optimicen los cuellos de botella del mundo real tendrán los fosos competitivos más sólidos. Los activos físicos a gran escala —minas, puertos, aeropuertos, centrales eléctricas, centros de datos, redes de distribución— ya cuentan con fosos efectivos.
Sin embargo, para las compañías cuyos activos físicos son menos dominantes, el foso estratégico surge al combinar el control de activos físicos nuevos o existentes con la optimización impulsada por IA. Las empresas que integran la IA en un activo físico que ya representa una ventaja competitiva (como la logística de suministro, el equipo médico o las operaciones de campo) pueden reforzar esa ventaja, incluso mediante la creación de nuevos conjuntos de datos propios que los competidores no pueden replicar rápidamente. Reproducir lo anterior requiere no solo software, sino también inversión de capital, experiencia operativa, rediseño de flujos de trabajo y, a menudo, aprobación regulatoria.
La red logística de cumplimiento de pedidos de Amazon ilustra esta dinámica. Su foso competitivo no se basa únicamente en software, sino en una vasta infraestructura de almacenamiento y logística estratégicamente ubicada, reforzada por IA para la colocación de inventarios, el enrutamiento y la robótica.
Una lógica similar se aplica a los sistemas de producción humano-IA en flujos de trabajo físicos. Muchas actividades, desde la gestión patrimonial hasta la manufactura, todavía requieren el criterio humano, la presencia física o la rendición de cuentas regulatoria.
John Deere demuestra cómo la IA puede crear un foso competitivo cuando se vincula con activos físicos difíciles de replicar. Su tecnología See & Spray usa visión por computadora y aprendizaje automático en equipos agrícolas para identificar malezas y aplicar herbicidas de forma selectiva en tiempo real. La ventaja no solo proviene del modelo, sino también de la base de equipos instalados de John Deere, sus datos agronómicos, su red de distribuidores y su integración en operaciones agrícolas reales. Los competidores tendrían que replicar no solo el software, sino también las máquinas en el campo, las capacidades de servicio, las relaciones con los clientes y años de aprendizaje operativo.9
Qué significa esto para usted: A medida que la IA mercantiliza el conocimiento, concéntrese en los sistemas físicos que su empresa controla y que la competencia no puede replicar fácilmente. El objetivo no es simplemente aplicar la IA a los activos existentes, sino construir redes físicas cuyo valor se multiplique cuando se combinan con inteligencia.
Preguntas clave para los CEO: ¿Qué activos físicos, operativos, intangibles o regulados escasos de nuestro negocio se vuelven más valiosos a medida que la IA hace que la inteligencia digital sea barata y abundante? ¿Dónde podría la combinación de IA con activos difíciles de replicar (infraestructura, personal de campo, cadena de suministro, base instalada o licencias) crear una ventaja que los competidores centrados solo en software no puedan igualar?
Fosos de capacidades
Un foso de capacidades es una fortaleza organizacional difícil de construir, pero que permite a una empresa traducir repetidamente la IA en una ventaja sostenible.
Reconfiguración para la velocidad: Aumentar la velocidad de aprendizaje y despliegue
Debido a que el desempeño de la IA mejora mediante la experimentación y los datos, las organizaciones con una velocidad de aprendizaje y desarrollo consistentemente superior a la de sus pares pueden crear fosos competitivos.
Nuestras investigaciones han demostrado que las empresas ubicadas en el cuartil superior en velocidad de desarrollo de software logran un crecimiento de ingresos entre cuatro y cinco veces más rápido y un retorno total para los accionistas un 60 por ciento superior al de sus competidores del cuartil inferior.10 La IA agéntica ya está mostrando señales de acelerar de manera significativa cada etapa del ciclo de desarrollo y despliegue, pasando de ciclos de desarrollo de dos semanas a ciclos de desarrollo de 24 horas (o sprints).
Construir una ventaja basada en una alta velocidad de aprendizaje y ejecución requiere que las empresas reconfiguren la forma en que trabajan. Esto va mucho más allá de capacitar a los desarrolladores en el uso de herramientas agénticas. Se trata de desarrollar un conjunto coherente de capacidades: una estrategia que se enfoque en el valor transformador y reimagine los flujos de trabajo de principio a fin; talento tecnológico de primer nivel; un modelo operativo basado en equipos multifuncionales pequeños y ágiles; plataformas tecnológicas flexibles; datos integrados en el negocio; y sistemas reutilizables que impulsen la adopción y el escalamiento.
De acuerdo con análisis recientes de McKinsey, las empresas reconfiguradas suelen mejorar su EBITDA entre un 10 y un 30 por ciento, con un promedio del 20 por ciento.11 Estas capacidades generan un efecto de círculo virtuoso que ha provocado que la brecha entre líderes y rezagados se amplíe aproximadamente un 60 por ciento en los últimos años.12
DBS Bank ilustra cómo la reconfiguración del negocio incrementa la velocidad. Durante la última década, DBS adoptó un modelo operativo de “gestión a través de recorridos” (“managing through journeys”) basado en escuadrones multifuncionales, depuró sus datos y los hizo accesibles, y construyó una plataforma de IA para estandarizar modelos y facilitar su reutilización. Estos esfuerzos han sido parte de una reconfiguración más amplia que les ha permitido reducir el tiempo necesario para desarrollar e implementar soluciones de IA de entre 12 y 18 meses a tan solo dos o tres meses.13
Qué significa esto para usted: Considere la velocidad organizacional como un diferenciador estratégico, no como una métrica operativa. Mida la rapidez de su organización desde la idea hasta el valor comprobado y el despliegue a escala, y elimine los cuellos de botella que la ralentizan. Las empresas que buscan realmente reconfigurar su organización deben comenzar por generar convicción en todo el equipo directivo, identificar los ámbitos donde poseen apalancamiento económico y comprometer recursos reales y a sus mejores talentos para liderar la transformación.
Preguntas clave para los CEO: ¿Qué tipo de cuellos de botella en la toma de decisiones y fricciones de despliegue podrían eliminarse para aumentar de forma exponencial el número de experimentos realizados cada año? ¿Qué acciones tendrían el mayor impacto en la reducción de los tiempos de los ciclos de aprendizaje? ¿Cuál sería el impacto de un competidor que aprendiera cinco veces más rápido que nosotros?
Regulación y cumplimiento: Integración en las soluciones de IA
A medida que la IA amplía el uso de datos sensibles y la toma automatizada de decisiones, el escrutinio regulatorio se intensifica en todos los mercados. La Ley de IA de la Unión Europea incluye disposiciones relativas a la protección de los derechos de autor, la seguridad y la transparencia en el uso de datos y contenidos creados por modelos de IA.
El foso estratégico se desarrolla cuando el cumplimiento regulatorio se integra en el proceso de desarrollo de soluciones y en la pila tecnológica: trazabilidad de auditoría incorporada, explicabilidad, seguimiento de la procedencia de los datos, monitoreo de sesgos y controles con intervención humana. Si una compañía cuenta con autorización regulatoria (como Waymo para vehículos autónomos en algunos lugares) o con patentes (como algunas farmacéuticas con los medicamentos basados en péptidos similares al glucagón tipo 1 [GLP-1]), dispone de una ventana de oportunidad para obtener ganancias mientras sus competidores encuentran formas de superar la barrera. Construir estas capacidades requiere experiencia jurídica, infraestructura de gestión de riesgos, procesos de gobernanza y reservas de capital, activos que las empresas establecidas de industrias reguladas suelen poseer.
Si bien los nuevos competidores podrían utilizar LLM para navegar regulaciones y requisitos de cumplimiento o aprovechar zonas grises regulatorias, con el tiempo la aplicación de las normas suele ponerse al día. Cuando eso sucede, la ventaja se desplaza hacia las compañías que ya han desarrollado una infraestructura de cumplimiento escalable.
Qué significa esto para usted: Trate el cumplimiento normativo como una infraestructura estratégica, integrando la auditabilidad, la transparencia y la gobernanza directamente en sus sistemas de IA. Esto permite que el cumplimiento escale al mismo ritmo que el crecimiento. Aclare qué aspectos de su propuesta de valor dependen de actividades reguladas y dónde podría enfrentar competencia en zonas grises regulatorias.
Preguntas clave para los CEO: ¿Dónde crearán las zonas grises regulatorias oportunidades temporales para nuevos competidores en nuestro mercado? ¿Cómo podríamos convertir el cumplimiento, la auditabilidad y la gobernanza en características del producto que faciliten su adopción o generen más confianza que nuestros competidores menos maduros?
Confianza: El ancla de la relación con el cliente
En ámbitos de alta relevancia como las finanzas, la salud y la identidad, la confianza constituye un foso estratégico porque actúa como una puerta de acceso a la adopción. En el sector bancario, por ejemplo, más de la mitad de los consumidores ya utilizan herramientas de IA generativa y desean que los bancos también las ofrezcan. Casi todos afirman que, si su banco actual no se adapta a esta transformación tecnológica, eventualmente cambiarían de proveedor.14
Los clientes están más dispuestos a compartir datos y aceptar decisiones automatizadas cuando creen que una empresa es segura, justa y responsable. Ese acceso, a su vez, mejora el desempeño de los modelos y profundiza los costos de cambio.
Sin embargo, la IA plantea desafíos únicos en materia de confianza. Las encuestas globales indican que solo alrededor del 30 por ciento de la población mundial la acepta, mientras que el 35 por ciento la rechaza.15 Construir esa confianza requiere modelos explicables, consentimiento explícito, auditabilidad y límites de actuación claramente definidos. Las organizaciones que integran la IA responsable en la manera en que diseñan, despliegan y supervisan sus sistemas obtienen permiso para escalar más rápidamente. Las empresas con mejor desempeño en IA tienen más probabilidades de contar con procesos formales de validación, y una inversión suficiente en IA responsable se correlaciona con la captura de impactos significativos en EBIT.16
JPMorgan Chase ha ocupado el primer lugar en el Evident AI Banking Index durante cuatro años consecutivos.17 Es uno de los pocos bancos que informan públicamente sobre los rendimientos obtenidos gracias a la IA, que se aproximan a $2,000 millones de dólares.18 En mercados estrictamente regulados, esa combinación de desempeño y transparencia sustenta tanto la confianza de los reguladores como la de los inversionistas.
Qué significa esto para usted: Las empresas ganadoras tratan la confianza como un factor clave para la velocidad. Identifique las principales fuentes de confianza en su negocio (seguridad, equidad, confiabilidad, transparencia) e incorpórelas directamente en sus sistemas de IA mediante la gobernanza automatizada y los controles de políticas como código. Integre las medidas de protección contra riesgos y el cumplimiento normativo desde las primeras etapas del desarrollo de soluciones de IA.
Preguntas clave para los CEO: ¿Cómo podría una demostración tangible de seguridad, equidad y privacidad en la IA convertirse en un activo que facilite la integración en los procesos de mayor valor de nuestros clientes y/o socios? ¿En qué decisiones confiarían los clientes, empleados, reguladores o socios en nosotros para utilizar IA antes que en cualquier otra organización, y por qué?
Convertir los modelos en fosos competitivos: Acciones iniciales
Las fuerzas desencadenadas por la IA han desplazado el origen de la ventaja competitiva. Para los consejos de administración y los CEO, esto sugiere una agenda clara:
- Alinearse en torno a los fosos competitivos y dejar claras las compensaciones. Las empresas que están tomando la delantera no necesariamente desarrollan los nueve fosos, pero rara vez dependen de uno solo. Muchos de estos fosos se refuerzan mutuamente. Los datos privilegiados fortalecen la innovación del modelo de negocio. La confianza facilita un acceso más profundo a los datos. Identifique entre uno y tres ámbitos donde posea una ventaja estructural y comprométase explícitamente con ellos. Esto requiere inversión sostenida y la disposición a tomar decisiones difíciles.
- Construya los sistemas habilitadores que respalden su foso estratégico. Defina el sistema habilitador que reforzará su foso estratégico a lo largo del tiempo: cómo se capturan los datos, cómo mejoran los modelos, cómo escalan las soluciones y con qué rapidez puede iterar. Priorice los flujos de trabajo y el conjunto de capacidades necesarios para impulsar los procesos de extremo a extremo más relevantes.
- Gestione el foso como un negocio central, no como un conjunto de experimentos. La construcción de fosos competitivos es un programa de varios años. Los consejos de administración y los equipos directivos deberían monitorear un número reducido de indicadores clave directamente relacionados con el foso elegido, como el costo por transacción, la liquidez de la red o la proporción de interacciones con clientes mediadas por IA (integración profunda). Esto garantiza un enfoque sostenido, una asignación disciplinada de recursos y la rendición de cuentas por los resultados obtenidos.
En la era de la IA, la ventaja competitiva no provendrá de tener el modelo más ingenioso, sino de ser la organización capaz de convertir modelos comunes en fosos competitivos extraordinarios más rápido que cualquier otra.