De Dot-Com a IA: Lecciones para Evitar Errores Tecnológicos del Pasado
Durante el auge de las puntocom, añadir “.com” al nombre de una empresa podía disparar el precio de sus acciones, incluso sin clientes, ingresos o un modelo de negocio viable. Hoy, la misma fiebre rodea a la “IA”, con empresas adoptando ansiosamente esta etiqueta para capitalizar el entusiasmo.
Las empresas están apresurándose a integrar “IA” en su marca, descripciones de productos y nombres de dominio. Según Domain Name Stat, los registros de dominios “.ai” aumentaron un 77.1% interanual en 2024, mientras startups y empresas establecidas se apresuran a alinearse con la inteligencia artificial, independientemente de sus capacidades reales de IA.
El final de los años 90 nos enseñó que aprovechar tecnología de vanguardia no es suficiente. Los sobrevivientes de las puntocom no perseguían tendencias, sino que abordaban necesidades reales y escalaban de manera reflexiva.
La IA tiene un potencial similar para transformar industrias, pero el éxito no vendrá de una marca superficial. Vendrá de empresas que superen el ruido y prioricen el impacto.
¿La clave? Comenzar modestamente, identificar un nicho y escalar estratégicamente.
Comienza Pequeño: Domina Tu Nicho Antes de Expandirte
Un gran error de las puntocom fue escalar demasiado rápido, una lección que los innovadores de IA de hoy deben tener en cuenta.
Considera eBay. Comenzó como una simple plataforma de subastas para coleccionables, como dispensadores Pez, resolviendo un problema específico para aficionados que no podían conectarse fuera de línea. Solo después de dominar este nicho, eBay se expandió a electrónica, moda y más.
En contraste, Webvan buscó revolucionar las compras de comestibles con pedidos en línea y entrega rápida en múltiples ciudades. Gastó millones en almacenes y logística antes de probar la demanda, colapsando bajo su propia ambición.
La lección: Concéntrate en una necesidad precisa del usuario y domina un segmento estrecho antes de expandirte.
Para los desarrolladores de IA, esto significa evitar la trampa de construir una “IA para todos”. Por ejemplo, una herramienta de IA generativa para análisis de datos debe dirigirse a un grupo específico: gerentes de productos, diseñadores o científicos de datos. ¿Estás sirviendo a novatos en SQL o analistas experimentados? Cada grupo tiene necesidades y flujos de trabajo únicos.
Al enfocarte en una audiencia definida, como gerentes de productos técnicos con habilidades limitadas en SQL que necesitan información rápida, puedes entender profundamente sus necesidades, refinar la experiencia y crear algo esencial. Solo entonces deberías expandirte a usuarios o funciones relacionadas. En la carrera por construir productos de IA duraderos, los ganadores servirán a una audiencia específica excepcionalmente bien, no a todos a la vez.
Asegura Tu Ventaja de Datos: Construye una Defensibilidad Duradera
Comenzar pequeño ayuda a lograr el ajuste producto-mercado, pero mantener el éxito requiere defensibilidad, especialmente a través de datos propietarios.
Los sobrevivientes de las puntocom no solo atrajeron usuarios; acumularon datos únicos. Amazon, por ejemplo, no se detuvo en vender libros. Usó datos de compras y navegación para refinar recomendaciones, luego aprovechó patrones de pedidos regionales para optimizar la logística, allanando el camino para la entrega en dos días de Prime.
Google adoptó un enfoque similar. Cada búsqueda, clic y corrección alimentó mejores resultados y, más tarde, anuncios, creando un ciclo de retroalimentación que fortaleció su ventaja.
Para los constructores de IA, la lección es clara: el éxito a largo plazo depende de ciclos de datos propietarios que mejoren los productos con el tiempo.
Cualquiera puede ajustar un modelo de lenguaje grande de código abierto o acceder a una API, pero los datos de usuarios del mundo real de alto valor son más difíciles de replicar.
Los constructores de productos de IA deberían preguntarse temprano:
- ¿Qué datos únicos capturará nuestro producto de las interacciones de los usuarios?
- ¿Cómo podemos crear ciclos de retroalimentación para mejorar continuamente?
- ¿Podemos recolectar datos específicos de dominio de manera ética y segura que los competidores no puedan acceder?
Toma Duolingo. Con GPT-4, funciones como “Explicar Mi Respuesta” y el juego de roles con IA generan datos ricos de usuarios, capturando no solo respuestas sino cómo piensan e interactúan los aprendices. Estos datos refinan la experiencia, creando una ventaja competitiva.
En la era de la IA, los datos propietarios son tu ventaja duradera. Las empresas que diseñen productos para aprender de datos únicos liderarán el grupo.
Conclusión: Una Maratón, No un Sprint
La era de las puntocom demostró que el entusiasmo es efímero, pero los fundamentos perduran. El auge de la IA sigue el mismo patrón. El éxito no vendrá de perseguir tendencias, sino de resolver problemas reales, escalar deliberadamente y construir ventajas defendibles.
El futuro pertenece a los constructores de IA que lo traten como una maratón, con la disciplina para mantenerse en el curso.
Kailiang Fu es gerente de productos de IA en Uber.
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El final de los años 90 nos enseñó que aprovechar tecnología de vanguardia no es suficiente. Los sobrevivientes de las puntocom no perseguían tendencias, sino que abordaban necesidades reales y escalaban de manera reflexiva.
La IA tiene un potencial similar para transformar industrias, pero el éxito no vendrá de una marca superficial. Vendrá de empresas que superen el ruido y prioricen el impacto.
¿La clave? Comenzar modestamente, identificar un nicho y escalar estratégicamente.
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Un gran error de las puntocom fue escalar demasiado rápido, una lección que los innovadores de IA de hoy deben tener en cuenta.
Considera eBay. Comenzó como una simple plataforma de subastas para coleccionables, como dispensadores Pez, resolviendo un problema específico para aficionados que no podían conectarse fuera de línea. Solo después de dominar este nicho, eBay se expandió a electrónica, moda y más.
En contraste, Webvan buscó revolucionar las compras de comestibles con pedidos en línea y entrega rápida en múltiples ciudades. Gastó millones en almacenes y logística antes de probar la demanda, colapsando bajo su propia ambición.
La lección: Concéntrate en una necesidad precisa del usuario y domina un segmento estrecho antes de expandirte.
Para los desarrolladores de IA, esto significa evitar la trampa de construir una “IA para todos”. Por ejemplo, una herramienta de IA generativa para análisis de datos debe dirigirse a un grupo específico: gerentes de productos, diseñadores o científicos de datos. ¿Estás sirviendo a novatos en SQL o analistas experimentados? Cada grupo tiene necesidades y flujos de trabajo únicos.
Al enfocarte en una audiencia definida, como gerentes de productos técnicos con habilidades limitadas en SQL que necesitan información rápida, puedes entender profundamente sus necesidades, refinar la experiencia y crear algo esencial. Solo entonces deberías expandirte a usuarios o funciones relacionadas. En la carrera por construir productos de IA duraderos, los ganadores servirán a una audiencia específica excepcionalmente bien, no a todos a la vez.
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- ¿Qué datos únicos capturará nuestro producto de las interacciones de los usuarios?
- ¿Cómo podemos crear ciclos de retroalimentación para mejorar continuamente?
- ¿Podemos recolectar datos específicos de dominio de manera ética y segura que los competidores no puedan acceder?
Toma Duolingo. Con GPT-4, funciones como “Explicar Mi Respuesta” y el juego de roles con IA generan datos ricos de usuarios, capturando no solo respuestas sino cómo piensan e interactúan los aprendices. Estos datos refinan la experiencia, creando una ventaja competitiva.
En la era de la IA, los datos propietarios son tu ventaja duradera. Las empresas que diseñen productos para aprender de datos únicos liderarán el grupo.
Conclusión: Una Maratón, No un Sprint
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