En los últimos meses, comenzó a crecer entre emprendedores, inversores y especialistas del sector tecnológico un interesante debate acerca de cómo la expansión de la IA podría modificar algunas de las reglas que dieron origen a miles de empresas de software durante las últimas dos décadas. Esta nota recupera algunas de esas reflexiones con el objetivo de abrir una conversación sobre las oportunidades y los desafíos que la IA impone a las propuestas de valor y modelos de negocios del futuro.
Cuando una buena idea ya no es suficiente
Durante años, muchos emprendimientos lograron crecer resolviendo problemas concretos para personas y organizaciones. Algunas aplicaciones ayudaban a organizar información, otras automatizaban tareas repetitivas y otras facilitaban procesos administrativos que antes consumían tiempo y recursos. La lógica era simple. Si una empresa resolvía un problema mejor que las alternativas existentes, podía atraer clientes y construir una ventaja competitiva.
Sin embargo, hoy el panorama es diferente. Muchas de esas funciones ya están incorporadas en herramientas utilizadas diariamente por millones de personas. Lo que antes requería una aplicación específica ahora puede resolverse directamente desde plataformas como ChatGPT, Gemini o Claude. Pensemos en algunos ejemplos sencillos. Un emprendimiento que ofrece resúmenes automáticos de reuniones, otro que redacta correos electrónicos, otro que organiza notas y documentos, otro que genera informes a partir de información dispersa. Hace pocos años estas propuestas podían constituir negocios independientes. Hoy muchas de esas funciones ya están disponibles dentro de herramientas de uso masivo.
La consecuencia no es necesariamente la desaparición de esas empresas, pero sí una presión creciente sobre su capacidad para diferenciarse. No se trata de afirmar que las startups desaparecerán ni que el software dejará de ser un negocio atractivo. El interrogante es más específico: si la IA incorpora cada vez más capacidades ¿Qué tipos de empresas seguirán teniendo ventajas difíciles de replicar? Dicho de otra manera, la pregunta deja de ser qué hace la herramienta y pasa a ser qué tiene la empresa que los demás no pueden replicar fácilmente.
La siguiente figura, muestra las categorías de software empresarial percibidas como más vulnerables (color rojo) o más favorecidas por el avance de la IA (color verde). La clasificación surge del análisis de conversaciones mantenidas por emprendedores, desarrolladores e inversores en Reddit y Hacker News, y refleja cómo el mercado comienza a reevaluar las ventajas competitivas de distintos modelos de negocio basados en software.
Fuente: Fear & Greed Index for SaaS, 2Power16, abril de 2026.
El valor ya no está solamente en la tecnología
Quizás una de las implicancias más interesantes de este debate es que la IA está desplazando la atención desde la tecnología hacia otros activos estratégicos.
Si muchas capacidades tecnológicas pueden obtenerse a través de plataformas accesibles globalmente, entonces las ventajas competitivas comienzan a construirse desde otros lugares: los datos propios de una organización, el conocimiento profundo de una industria, las relaciones con clientes, la confianza ganada dentro de un sector, las integraciones complejas con procesos existentes o la capacidad para operar en entornos regulados, entre otros.
En este sentido, Martín Migoya (CEO de Globant) afirma que la IA no representa el fin de las oportunidades para las empresas tecnológicas, sino el inicio de una nueva etapa para aquellas organizaciones capaces de integrar automatización, datos y conocimiento de negocio. En lugar de reducir las oportunidades para emprender, la IA podría redefinir dónde se genera valor y qué capacidades resultan necesarias para capturarlo.
Esta situación plantea una paradoja interesante. Si bien la IA democratiza el acceso a capacidades antes reservadas a unos pocos, también hace más exigente la competencia por diferenciarse. En otras palabras, mientras se reducen las barreras para emprender, quienes lo hacen encuentran más difícil construir posiciones sostenibles ya que estas dependen de la acumulación de ciertos activos que no todos los emprendedores disponen.
Si esta transformación efectivamente se profundiza, el desafío no recaerá únicamente sobre los emprendedores. También afectará a quienes los financian, los acompañan y diseñan programas de apoyo.
Durante mucho tiempo, el ecosistema desarrolló mecanismos relativamente claros para identificar oportunidades. La innovación tecnológica, la escalabilidad y el potencial de crecimiento ocupaban un lugar central en los procesos de selección. Pero en un contexto donde las capacidades de IA se expanden rápidamente, algunas nuevas preguntas comienzan a cobrar relevancia.
¿Cómo evaluar la diferenciación de una startup?
¿Qué barreras de entrada pueden seguir siendo sostenibles?
¿Qué importancia deberían tener los datos propios o el conocimiento sectorial?
¿Qué modelos de negocios resultan los más ajustados a esta nueva realidad?
Si bien todavía es demasiado temprano para saber cuáles serán los modelos de negocio ganadores de esta nueva etapa, algunas señales ya comienzan a aparecer. La discusión parece desplazarse desde las herramientas hacia los activos. Desde la tecnología hacia la diferenciación. Desde las funcionalidades hacia la capacidad de construir ventajas difíciles de replicar. Para los actores del ecosistema, la tarea más relevante hoy sea cómo identificar tipos de emprendimientos dinámicos que puedan crear valor sostenible aún cuando la IA esté disponible para todos.
Para seguir explorando
Este artículo no pretende ofrecer respuestas definitivas. Por el contrario, busca abrir interrogantes sobre cómo la expansión de la IA podría redefinir las propuestas de valor y los modelos de negocio de los emprendimientos dinámicos.
Para quienes deseen profundizar en esta discusión, recomendamos especialmente dos lecturas que inspiraron esta reflexión.
Por un lado, el análisis realizado sobre más de diez mil conversaciones de emprendedores e inversores acerca del impacto de la IA sobre los modelos SaaS y las nuevas fuentes de diferenciación empresarial.
Por otro, las recientes declaraciones de Martín Migoya sobre las oportunidades que la IA puede generar para las organizaciones capaces de adaptarse a esta nueva etapa tecnológica.
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