De las puntocom a la inteligencia artificial: la historia que vuelve a repetirse

(y cómo evitar ser parte del 95 % que no obtiene retorno)

 A finales de los años 90, Internet era la fiebre del oro.

Las bolsas se disparaban con cada nueva “.com” que prometía revolucionar el mundo. Terra, Lycos, Yahoo!, AOL o eToys levantaban cientos de millones sin ingresos sólidos. Bastaba con tener una web para ser parte del futuro.

 El índice Nasdaq, el termómetro de las tecnológicas, creció un 400 % entre 1995 y marzo de 2000.

Durante unos meses, parecía que el crecimiento sería infinito.

 ¿lo recuerdas? En caso afirmativo piensa en lo que ocurrió después.

Simplemente… se desinfló.

En menos de un año, el Nasdaq perdió el 78 % de su valor. Miles de empresas quebraron. Millones de inversores se evaporaron.

 Pero cuidado …

… algo muy gordo quedó.

Llegó la fibra óptica. Llegaron los protocolos de comunicación estandarizados.

Los hábitos digitales empezaban a transformarse.

Y sobre esas ruinas, Internet se convirtió en la infraestructura más poderosa de la historia moderna.

Los que entendieron Internet… y los que no

 La diferencia entre los que desaparecieron y los que sobrevivieron no fue la tecnología, sino la lectura que hicieron del cambio.

Las empresas que fracasaron entendieron Internet como técnología.
“Tener una web”, “aparecer en los buscadores”, “vender online”.

 ¿te recuerda a algo? Piensaaa.

Las que triunfaron, en cambio, vieron un cambio cultural: una nueva forma de buscar información, trabajar, comprar y comunicarse.

• Google no inventó los buscadores; entendió que el conocimiento era el nuevo petróleo.

• Amazon no inventó el comercio; entendió que la confianza online sería la nueva tienda.

• Microsoft no inventó la nube; entendió que el trabajo ya no ocurriría entre cuatro paredes.

Recuerda, ellos NO apostaron por la tecnología. Apostaron por los comportamientos humanos, los comportamientos de consumo que esa tecnología transformaría.

Y ese matiz cambió el mundo.

 La nueva burbuja: la de la inteligencia artificial

Veinticinco años después, el guion vuelve a repetirse.

Solo que esta vez el protagonista no se llama Internet, se llama Inteligencia Artificial.

Las inversiones se disparan, los titulares prometen revoluciones diarias y el capital riesgo busca el próximo unicornio antes de que reviente la burbuja.

Mientras tanto, miles de empresas compiten por quién lanza más pilotos de IA, aunque no generen impacto real ni alineación con negocio.

La analogía con el año 2000 es inquietante:

En el 2000 las empresas que fracasaron entendieron Internet desde un ángulo técnico.

En el 2025 las empresas que fracasarán están viendo ahora la IA desde un ángulo técnico.

Blanco y en botella. La historia se repite. Lo peor de tener razón antes de tiempo es tener que recordarlo.

Un ejemplo claro de todo esto es que muchas compañías han construido su propuesta sobre capas de software de terceros —principalmente APIs de grandes fabricantes— sin diferenciarse ni garantizar sostenibilidad.

Y ya estamos viendo los primeros indicios de cómo se tambalea esa torre.

Cuando recibas esta carta ya sabrás que OpenAI ha lanzado Agent Builder, una plataforma que permite crear flujos agénticos, integrar el Model Context Protocol (MCP) y automatizar procesos sin una sola línea de código.

Dicho en lenguaje humano, una herramienta que permite crear asistentes inteligentes capaces de trabajar y tomar decisiones por sí mismos, conectarse con otras aplicaciones y automatizar tareas complejas sin necesidad de programar.

En la práctica, compite frontalmente con herramientas como n8n, Make o Zapier.

En resumen, esto significa que decenas de startups que basaban su negocio en esas integraciones se quedarán sin ventaja competitiva y demasiadas morirán.

Cuando el fabricante te sustituye, tu empresa deja de tener sentido.

Pero cuidado, el problema no es solo de los proveedores de IA.

También de los clientes empresariales, que han caído en la misma trampa:

Muchos, demasiados, han desplegado granjas de pilotos de IA centrados en la microproductividad, sin mover apenas la aguja de la cuenta de resultados y sin una estrategia de fondo.

Como resultado, hoy tienen automatizaciones dispersas, chatbots en fase beta, dashboards que nadie consulta y APIs que nadie mantiene.

Y mañana descubrirán que no pueden gobernar ni medir el retorno de nada.

Lo siento, esto es así.

Estrategia de IA: la diferencia entre moda y dirección

La mayoría de las empresas están aplicando IA con la misma lógica con la que se abrían webs en 1999: por inercia.

Pero la disrupción real no está en implantar herramientas, sino en redefinir cómo se crean, se deciden y se escalan los procesos de negocio con inteligencia.

¿Ves el matiz? En matiz que cambiará el mundo, tu mundo.

Una estrategia de IA no consiste en elegir el modelo más potente, sino en: 

• Mapear los procesos críticos donde la IA puede crear ahorro o ventaja competitiva.

• Diseñar la infraestructura de datos y gobierno que lo haga sostenible.

• Integrar las capacidades de IA (predictiva, generativa, cognitiva) dentro del flujo operativo real.

• Medir impacto, adopción y retorno con rigor financiero.

Según el último estudio del MIT el 95 % de las empresas que han implementado proyectos de IA no han obtenido retorno económico medible.

La causa más citada: la falta de estrategia y alineación con negocio.

Recuerda, no es un problema de tecnología, es un problema de dirección.

Lo que viene

Como ocurrió con Internet, esta “burbuja” de la IA no destruirá valor: lo reorganizará.

Desaparecerán las empresas que solo integran APIs, y sobrevivirán las que entienden la IA como una capa transversal de decisión, eficiencia y crecimiento.

Las compañías que adopten una estrategia sólida —basada en datos, gobierno y visión— serán las Google, Amazon o Microsoft del nuevo ciclo.

Las que no, quedarán como los “Terra” de nuestra época: un recuerdo bonito en la gráfica de una burbuja.

Por dónde empezar (pero no quedarse)

Implantar una estrategia de IA en una organización no empieza con tecnología, sino con preguntas: 

• ¿Qué áreas de mi negocio son cuellos de botella y cuáles son palancas de margen?

• ¿Qué datos tengo y cuáles necesito para medir o automatizar con sentido?

• ¿Qué combinación de IA (predictiva, generativa, simbólica, etc.) puede aportar valor real?

• ¿Cómo garantizo la gobernanza, la escalabilidad y la adopción interna?

Responder a estas preguntas no es trivial. Requiere metodología, visión transversal y un conocimiento profundo del negocio y de la IA.

Y, sobre todo, una hoja de ruta que combine quick wins con estructura a largo plazo.

Porque al final, no se trata de tener más IA, sino de tenerla bien pensada.

Y ahí es donde empieza el trabajo de verdad. El que muy pocas empresas están haciendo… y por eso… es una inmensa ventana de oportunidad todavía no descubierta.

Bien, y … ¿ahora qué hacemos con todo esto?