Este fenómeno es analizado por Bain & Company en su reciente informe titulado “SuperAI: When Intelligence Is Cheap, What Remains Yours?”. El estudio señala que, durante años, la discusión sobre la inteligencia artificial se centró en el acceso a tecnologías de vanguardia: cuál es el modelo superior, quién dispone del clúster más grande y a qué ritmo avanza la innovación. Sin embargo, hoy, cuando el acceso ya no representa un obstáculo, se reitera un principio fundamental: “Cuando un recurso se vuelve abundante y barato, deja de ser una fuente de ventaja”.
Esto implica que depender de soluciones estandarizadas de terceros puede resultar en una “trampa de convergencia”, en la que los procesos, las respuestas y los productos de diferentes competidores se vuelven homogéneos, a la vez que se diluye el valor distintivo de cada uno.
Alejandro Perez de Rosso, socio y responsable de Bain en Argentina, resaltó que “la inteligencia artificial pura se está convirtiendo a pasos agigantados en un commodity. Cuando cualquier empresa puede adquirir la misma capacidad cognitiva a bajo costo, el algoritmo deja de ser un diferencial”.
El especialista destacó cuál será el nuevo diferencial en un entorno donde la IA se ha generalizado: “La pregunta crítica que todo equipo directivo debe hacerse hoy no es ‘qué herramientas de IA adoptar’, sino ‘qué sigue siendo propio’. La verdadera ventaja competitiva residirá en la propiedad de los datos exclusivos, la integración profunda en flujos de trabajo únicos y la confianza de marca que la tecnología no puede replicar”.
El informe detalla tres pilares fundamentales que las empresas deben considerar para superar la homogenización tecnológica y alcanzar ventajas competitivas.
Primero, se enfatiza la necesidad de contar con una propiedad y gobernanza efectivas sobre datos estratégicos. Quienes logren diferenciarse serán aquellos capaces de proteger y aprovechar sus propios datos, así como conocimientos históricos e información contextual única que los modelos públicos no pueden acceder ni reproducir.
En segundo lugar, el estudio subraya que la tecnología por sí sola no genera valor. No es suficiente con adoptarla; es necesario rediseñar los procesos internos para que la IA potencie los flujos de trabajo, alineándolos con la cultura y objetivos específicos de cada empresa. “Este error es costoso, dado que da la sensación de progreso. Incorporar un agente a un proceso heredado puede traer mejoras tangibles, pero mantiene la estructura subyacente intacta, sin resolver problemas como los silos organizacionales, los traspasos de tareas, las aprobaciones o las actividades secuenciales que podrían realizarse en paralelo”, advierte el análisis.
Finalmente, el informe menciona que, a medida que se automatizan muchas tareas, ciertos elementos se convierten en activos valiosos y difíciles de replicar: el juicio crítico humano, la empatía, el liderazgo ético y la reputación de marca.
“Quienes logren adaptarse con éxito comprenderán que la inteligencia artificial no implica solo una actualización tecnológica, sino una redefinición de la forma en que una organización crea valor. Ese proceso es mucho más complejo que simplemente adquirir un modelo. Pero también es el único que perdura”, concluye el análisis.
