La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que las industrias operan y compiten. Sin embargo, lejos de ser un campo homogéneo, la carrera por liderar en IA presenta distintas dinámicas según el enfoque que adopten las empresas, especialmente cuando hablamos de aplicaciones verticales. En este contexto, surge una pregunta esencial: ¿Qué pesa más para obtener una ventaja competitiva sostenible en un mercado vertical, los datos o los procesos? Comprender esta dicotomía es clave para entender quién se posicionará como vencedor en esta revolución tecnológica. Primero, es importante entender qué significa competir a nivel vertical en IA. A diferencia de las tecnologías horizontales que abordan problemas generales con soluciones estándar, la IA vertical se focaliza en adaptar inteligencia artificial a industrias, nichos o funciones específicas.
Esta adaptación demanda generar valor a partir de características particulares, como la naturaleza de los datos o los procesos exclusivos que definen cada sector Los grandes modelos de IA, aquellos que han captado la atención mundial con su capacidad para resolver múltiples tareas, pronto serán commodities. Con laboratorios y centros de investigación desarrollando modelos similares, la diferenciación dejará de centrarse en qué tan grande o potente es un modelo, y se trasladará a cómo estas tecnologías se aplican a contextos muy concretos. En esa transición, la pregunta para emprendimientos y empresas es analizar si su ventaja competitiva radica en los datos que poseen o en los procesos que dominan. Las empresas incumbentes suelen tener una fortaleza notable cuando el valor se basa en datos. Su trayectoria, volumen y calidad de información acumulada son un activo estratégico difícil de replicar.
Por ejemplo, en sectores como la banca, seguros o salud, donde el acceso a grandes bases de datos permite entrenar modelos de inteligencia artificial más precisos y robustos, las organizaciones establecidas cuentan con la ventaja de poder explotar este recurso. Aunque su incorporación a la IA pueda ser algo lenta debido a estructuras rígidas y burocracia, a largo plazo su capacidad para entrenar y afinar modelos a partir de sus corpus exclusivos puede resultar abrumadora para cualquier nuevo competidor. Por otro lado, cuando la clave del éxito está en el proceso, las startups emergen como contendientes naturales. Los procesos implican la manera en que se organizan y ejecutan las tareas, el diseño de flujos de trabajo eficientes y la habilidad para adaptarse rápidamente a nuevas maneras de hacer las cosas. Para las empresas grandes, la reinvención de procesos suele ser un desafío formidable debido a su tamaño y complejidad organizacional.
Esto abre una ventana para que las startups innoven desde cero, sin arrastrar las inercias o políticas internas que limitan la agilidad. La inteligencia artificial, pese a su avance, aún es limitada para captar ciertas formas de conocimiento tácito que los procesos implican. Por ejemplo, las sutilezas en la división del trabajo, la interacción humana o los ajustes que se hacen para mejorar la experiencia del usuario son difíciles de traducir a algoritmos estándar. En estos ámbitos, el valor reside en detalles operacionales minuciosos y en el “sabor humano” que mejora los resultados finales. Las startups pueden crear fuerte valor agregado justamente porque entienden y diseñan estos procesos con una perspectiva fresca y enfocada.
Esta división entre ventaja basada en datos y ventaja basada en procesos también marca diferencias en la implementación y escalabilidad de las soluciones de IA. Mientras los incumbentes con datos ricos pueden escalar sistemas con rapidez una vez entrenados, están en desventaja para innovar rápidamente en procesos. Contrariamente, las startups pueden iterar con lentitud en los datos pero ganar terreno diseñando flujos más competentes y adaptativos. Además, la importancia del proceso en la IA vertical conlleva un componente humano decisivo. La integración entre agentes humanos y máquinas, el modo en que se distribuyen las responsabilidades y la manera en que se introducen juicios subjetivos son elementos críticos en muchos sectores.
Según expertos, allí reside el verdadero “secreto” para crear valor duradero que no depende únicamente de algoritmos. El futuro de la inteligencia artificial en los mercados verticales será probablemente híbrido. Los líderes verdaderos serán aquellos que sepan combinar una sólida base de datos con procesos innovadores y flexibles. A medida que las distintas versiones de grandes modelos se estandaricen, las aplicaciones específicas deberán apoyarse tanto en el vasto conocimiento de las empresas sobre su información propia como en la capacidad de reinventar la manera en que las tareas se realizan. Al entender esta dinámica, los emprendedores pueden diseñar mejor sus estrategias.
Si su vertical depende fundamentalmente de datos y la empresa ya cuenta con ellos, quizás la clave esté en explotar ese activo para entrenar modelos. Pero si el valor principal está en la ejecución, en cómo se resuelven los problemas de forma creativa y eficiente, entonces la innovación en procesos será su mayor ventaja. En conclusión, la carrera por liderar la inteligencia artificial en sectores verticales no se gana exclusivamente con tecnología. La ventaja competitiva dependerá de una evaluación honesta y profunda sobre qué importa más en cada industria: la riqueza de los datos o la excelencia en los procesos. Los incumbentes poseen la fuerza de los datos, mientras que las startups cuentan con la agilidad para rediseñar procesos y generar soluciones disruptivas.
El ganador será quien logre reconocer esta realidad y actuar en consecuencia, moldeando la IA para resolver sus desafíos específicos y ofrecer valor único y sostenible en el tiempo.
