Irrepetibles: tres marcas que la IA no puede copiar

La Inteligencia Artificial (IA) redujo las barreras para poner en marcha nuevos negocios. Lo que antes requería meses de trabajo, equipos numerosos y grandes inversiones hoy puede resolverse en semanas, días e incluso horas. Pero esa facilidad tiene una contracara: si construir se volvió más rápido y barato, copiar también. 

La diferenciación es uno de los principales desafíos que enfrentan las empresas. ¿Qué las distingue de sus competidores cuando todos tienen acceso a herramientas similares? ¿Cómo defender su posición en el mercado si una propuesta de valor puede replicarse en menos tiempo y a menor costo? Esas preguntas atravesaron la charla “Negocios Digitales en la era de la IA”, en la que Damián Sztarkman, director de la Maestría en Negocios Digitales de la Universidad de San Andrés, analizó los cambios que introdujo esta tecnología.

Estrategias para sobresalir

“Las ideas ya no son únicas. Construir se hizo barato, pero copiar también”, afirmó de forma categórica Starkman. Para ilustrarlo, contó que buscó en Google la idea de un amigo emprendedor que creía haber encontrado una oportunidad original. La respuesta de Gemini le mostró tres empresas que ya desarrollaban una propuesta similar. Para Sztarkman, este caso refleja un cambio central: lanzar un producto es más sencillo, aunque diferenciarse y sostener una ventaja resulta cada vez más difícil.

Para explicar cómo construir ventajas difíciles de imitar, Sztarkman recurrió al marco de powers del especialista en estrategia Hamilton Helmer. La idea es que obtener un beneficio económico no alcanza si los competidores pueden reproducirlo. Bajar los precios o mejorar un proceso puede dar una ventaja inicial, pero difícilmente alcancen para sostenerla si otras firmas siguen el mismo camino. La verdadera defensa radica en desarrollar barreras que dificulten esa réplica, como una marca consolidada, una red de usuarios, datos exclusivos o una infraestructura compleja de reproducir.

Un caso que destacó fue el de Nubank, el banco digital nacido en Brasil que desafió el modelo tradicional al operar sin sucursales y eliminar comisiones por servicios. La dificultad para copiar la propuesta radica principalmente en que los bancos establecidos tendrían que modificar aspectos centrales de su propio funcionamiento. 

“Si un banco tradicional elimina las comisiones y cierra sus sucursales, pierde parte de las ventajas sobre las que construyó su modelo”, explicó en diálogo con Punto biz. A esa diferenciación se suman los datos de más de cien millones de usuarios que Nubank puede aprovechar para conocer mejor a sus clientes y desarrollar sus servicios.

Globant y Mercado Libre: dos modelos de defensa

El caso de Globant muestra otro desafío: transformar el modelo de negocio antes de que lo imponga la competencia. Durante años, las empresas tecnológicas cobraron principalmente por las horas trabajadas y los profesionales asignados a cada proyecto. Pero, si la IA permite resolver determinadas tareas en menos tiempo, los clientes pueden cuestionar ese esquema. “¿Por qué voy a seguir pagando por un servicio que, al menos en parte, puedo resolver con una herramienta cuyo costo es de veinte dólares mensuales?”, planteó Sztarkman.

Frente a ese escenario, Globant impulsó los AI Pods, equipos que combinan capacidades humanas y herramientas de inteligencia artificial, y comenzó a explorar modelos centrados en el valor generado para el cliente, en lugar de cobrar por hora. La decisión implicó cuestionar una forma de monetización consolidada en la industria y asumir el riesgo de modificar su estructura de ingresos.

El mercado, sin embargo, recibió la propuesta con escepticismo y exigió resultados concretos. La cotización de Globant cayó cerca del 80% en un año, aunque luego se recuperó parcialmente desde su punto más bajo. Para Sztarkman, este recorrido muestra el costo de desafiar un modelo consolidado y la incertidumbre que implica una transformación cuyos resultados todavía deben demostrarse.

Mercado Libre, en cambio, representa una ventaja construida a lo largo del tiempo mediante la combinación de economías de red, datos e infraestructura logística. Cuantos más compradores y vendedores participan en su plataforma, más valor genera para sus usuarios. Pero su defensa competitiva también depende de los centros de distribución y la capacidad de realizar entregas rápidas. “Mercado Libre construyó un poder competitivo que no surgió de un día para el otro, sino de decisiones estratégicas sostenidas durante muchos años”, puntualizó el experto en marketing y negocios.

Los datos también pueden generar un círculo virtuoso: cuanto más se utiliza un producto, más información produce; esa información permite mejorarlo y, si la experiencia mejora, puede atraer nuevos usuarios. Sin embargo, Sztarkman aclaró que acumular datos no garantiza una ventaja. La clave es contar con información diferencial y saber utilizarla para mejorar el negocio.

El próximo desafío: competir ante agentes de IA

Otro cambio que podría modificar las reglas de competencia es el avance de los agentes de inteligencia artificial, herramientas capaces de realizar tareas por cuenta de una persona como buscar productos, comparar precios o elegir la opción más conveniente según sus necesidades. Las empresas deberán pensar no solo en cómo atraer a los consumidores, sino también en qué condiciones deben ofrecer para que estos asistentes las elijan al momento de hacer una compra o contratar un servicio.