¿Qué es lo que la IA no puede reemplazar todavía?

A primera vista, la inteligencia artificial y las startups parecen hechas la una para la otra. Una herramienta poderosa para una nueva empresa que acelera procesos, logra una mayor eficiencia operativa y descubre insights de mercado! Suena demasiado bueno para ser verdad.

Y lo es. La IA impactará el paisaje de las startups de maneras que aún no podemos imaginar, particularmente en las startups de software solo.

Los efectos de la IA ya se están haciendo sentir en otros campos. Recientemente, hablé con un colega que proclamó que la consultoría es una “industria moribunda”, con firmas de consultoría tradicionales como McKinsey enfrentando problemas serios a medida que la IA comienza a ofrecer servicios analíticos rápidos. Ni siquiera las plataformas de tecnología están inmunes: a medida que los usuarios se vuelven cada vez más hacia ChatGPT para obtener respuestas, se está cuestionando el futuro de Google.

Con el mundo empresarial experimentando una transformación aparentemente interminable, nos queda la pregunta: ¿qué es lo que la IA no puede reemplazar? Y ¿qué significa esto para el futuro de las startups?

No todas las startups son creadas iguales

Un punto importante al considerar cómo la IA dará forma al paisaje de las startups es cómo pueden diferir las startups. En un punto, todas comparten un terreno común: cada negocio tiene barreras con las que defenderse. Pueden tener una barrera o muchas, buenas o malas, pero tendrán barreras de todos modos.

En el caso de B2B SaaS, normalmente encontramos barreras en la forma de producir código y distribuir un producto. Es bastante raro que estas empresas disfruten de efectos de red, es decir, ganar valor adicional cuanto más usuarios tengan. Su oferta principal es software y código.

Si algo es seguro, es que la IA reducirá el costo del código para casi todos. Esto es masivamente impactante para la distribución de B2B SaaS. ¿Por qué? Porque la IA abre la oportunidad para que cada cliente pueda crear la solución para sí mismo, casi de forma gratuita. La forma en que B2B SaaS depende del código como uno de sus mecanismos de defensa lo hace vulnerable a la IA porque la tecnología puede reproducir efectivamente ese código por sí sola.

Por el contrario, las empresas con efectos de red no se ven afectadas por la IA de la misma manera. Podrías copiar a Airbnb a un costo cercano a cero, pero eso no significa que puedas matarlo. La diferencia clave aquí es el hecho de que Airbnb tiene fuertes efectos de red. A medida que su red de anfitriones ha crecido, también ha crecido el número de viajeros – y viceversa. Esto es un activo valioso que ayuda a defender el negocio de ser replicado.

Además, la IA plantea un riesgo cuando puede reemplazar alguna actividad física de un negocio o persona. En general, es difícil para la tecnología hacer eso. Así que, cuando estás considerando una línea de defensa contra la IA, ayuda tener operaciones físicas. Por ejemplo, Uber tiene algunas operaciones offline masivas que respaldan las actividades de sus mensajeros: bicicletas, bolsas, marketing local, etc.

Son estos componentes – efectos de red y presencia offline – lo que hace que un negocio sea resistente a los avances de la IA.

Precaución: la commoditización está llegando

Las startups de software solo son más vulnerables a la automatización que aquellas con características offline. Esto se debe a que el avance de LLM y la robótica crea riesgos a largo plazo para estas startups en la forma de commoditización.

La IA permite que cualquiera pueda crear soluciones de código para clientes en cuestión de días. Antes necesitabas software personalizado para crear productos como chatbots; estos pueden crearse cada vez más utilizando API de LLM. Los ingenieros altamente especializados solían ser vistos como clave para construir software; ahora esa inteligencia se externaliza a los proveedores de LLM.

En el pasado, ninguna empresa podía permitirse el lujo de construir incluso un sitio web básico con una solución de pago, así que se creó Shopify. Es lo mismo para todos los CRMs, como Salesforce, ya que el software se creó para llenar una brecha en el mercado.

Pero ahora puedes construir tu propio Salesforce para tu empresa con Loveable. Aparta una semana y estarás listo.

La IA está democratizando el acceso a los conocimientos especializados, la tecnología y las habilidades que estas startups utilizan para desarrollar su software; la tecnología está convirtiendo su comprensión única en una commodity y dejando a dichas startups con una capacidad disminuida para dominar un mercado.

Todo el concepto de lo que vende B2B SaaS está cambiando. Han confiado en vender código, pero este producto pronto tendrá poco valor ya que cualquiera puede construirlo por sí mismo. Con la evolución de la tecnología, las startups de software solo pueden encontrarse en una posición precaria, ya que sus habilidades, experiencia y conocimientos una vez valorados se vuelven generalizados y ampliamente disponibles.

Esto nos deja con un resultado muy prometedor. Anteriormente, el código actuaba como una restricción para las empresas; estaban limitadas en cuanto a lo lejos que podían escribir código y construir productos. Ahora, sin embargo, hay una abundancia de código, gracias a la IA. Podemos aprovechar esto a nuestro favor y regresar a lo básico: ¿cuáles son los puntos de dolor del cliente y cómo los resolvemos? Y ¿cómo podemos construir barreras para las empresas – para que no sean eliminadas por la IA?

¿Confiarías en un robot con tus llaves?

Aquí es donde las startups arraigadas en algo tangible pueden distinguirse porque no dependen únicamente del software y el código.

Dwelly es este tipo de startup: en su núcleo está la gestión de propiedades físicas, vinculando a los clientes con casas y apartamentos del mundo real. Está firmemente arraigada en el mundo real, ocupándose de llaves, puertas y fugas de agua en el proceso.

El mundo offline puede ser desordenado y problemático de una manera que el mundo en línea no lo es: las llaves se pierden, las puertas se rompen, las fugas de agua ocurren. Pero esta complejidad es exactamente lo que protege a este grupo de startups.

La IA puede escribirte algún código y un robot puede darte un ascenso en un coche. Pero ninguno de los dos puede entregarte llaves o arreglar una fuga de agua. Mi punto de vista es que, hasta que los robots puedan gestionar operaciones intrincadas de manera confiable, estas startups tienen su propia barrera, una capa defensiva que no puede ser automatizada.

Defendiendo contra la disrupción

Eso no significa que podamos descartar la disrupción en este espacio, así que no debemos dejarnos llevar por una falsa sensación de seguridad. Tomemos, por ejemplo, la industria de los servicios de conducción. Anteriormente, habría sido inconcebible que los robots condujeran coches. Ahora miremos San Francisco: la robotización ya está matando a Uber y Lyft, ya que la flota sin conductor de Waymo les quita usuarios.

Si el avance tecnológico nos enseña algo, es que no podemos predecir cómo remodelará las industrias.

Nuestra industria tiene una capa defensiva contra la automatización y los LLM, por ahora, pero se puede argumentar que la disrupción llegará más temprano que tarde. Para mitigar esto con éxito y satisfacer las necesidades de un entorno empresarial en evolución, necesitamos construir barreras y asegurar nuestro producto. El modelo necesita ser fundamentalmente defensible, no importa cuánto código gratuito generado por IA esté allí: efectos de red básicos y algo de presencia offline nos asegurarán que seamos uno de los ganadores.

Esto es algo en lo que estoy pensando mucho. No es una hazaña fácil, pero viene con el territorio en el mundo de las startups – permanecer reactivo y flexible al cambio. Así que, ¿cómo construimos barreras antes de que llegue la disrupción? Eso merece ser el tema de otro artículo por completo.