¿Y si el futuro de la inteligencia artificial no fuera distópico, sino una vía hacia la abundancia? Esa es la visión de Aaron Levie, CEO de Box, quien argumenta que las empresas no compran modelos, compran resultados. En plena revolución de la IA, aprender a construir software con IA es clave para cualquier emprendedor tecnológico.
Contenido del artículo
- Lo que importa no es el modelo
- La trampa del wrapper
- ¿Qué compran las empresas?
- Guía práctica
- Inspiración final
Lo que importa no es el modelo, sino el impacto
En una entrevista con el pódcast The Light Cone de Y Combinator (ver entrevista completa), Levie compartió una idea poderosa que está redefiniendo la forma en que muchas startups abordan la IA: las empresas no quieren un modelo, quieren que su problema desaparezca.
Una herramienta de IA que ayuda a un banco a reducir errores en la validación de contratos no es valiosa por estar basada en GPT-4 o Claude. Lo es porque resuelve el problema. El modelo queda en segundo plano. Lo que realmente importa es que el flujo funcione, que la solución sea intuitiva y que el usuario vea resultados desde el primer uso.
La trampa del “wrapper” y el verdadero reto
En los últimos meses, han aparecido cientos de aplicaciones que son básicamente un modelo con una interfaz bonita encima. Son rápidos de lanzar, sí, pero también fácilmente reemplazables por los propios desarrolladores de los modelos. Si ChatGPT puede hacer lo mismo que tu producto con un plugin nativo, estás en problemas.
La recomendación de Levie es clara: construye alrededor del problema, no del modelo. Encuentra un nicho, entiende profundamente el dolor del usuario y desarrolla software que incorpore IA como parte de la solución, no como el centro del producto.
¿Qué es lo que realmente compran las empresas?
Las organizaciones no buscan una tecnología sofisticada. Buscan ahorro de tiempo, reducción de errores, más ventas, menos rotación, mejor experiencia para sus clientes. Y cuando encuentran una herramienta que lo logra, no preguntan qué modelo la alimenta.
En sectores como salud, educación, logística o finanzas, esto es aún más claro. Nadie quiere configurar parámetros de un modelo. Quieren algo que se conecte con sus sistemas, que les dé resultados en minutos y que pueda escalar sin fricciones. Ahí es donde los emprendedores pueden construir algo duradero.
Guía práctica para construir software con IA
- Empieza desde el problema: ¿qué resultado espera tu cliente?
- Agrega capas de valor: interfaces, automatizaciones, integración con sistemas internos.
- Evita los wrappers genéricos: si tu producto solo traduce prompts en una interfaz, no estás construyendo defensas reales.
- Cobra por resultado: no por uso, sino por impacto entregado.
- Adáptate rápido: los modelos evolucionan. Tu software debe mejorar con cada avance.
Inspiración final: construir abundancia desde la IA
Lejos de los escenarios oscuros, Levie apuesta por una inteligencia artificial que reduzca costos, mejore servicios y amplíe el acceso. Educación, salud, productividad: todo puede ser más eficiente si se construyen soluciones centradas en resultados.
La revolución no se trata del modelo, sino del impacto.
No vendas acceso al modelo. Vende soluciones que importan. – Aaron Levie
La próxima generación de empresas exitosas no será la que use más tokens, sino la que construya sobre ellos con propósito, empatía y visión de largo plazo.
La inteligencia artificial no reemplaza tu trabajo. Reemplaza a quien no sabe usarla para crear valor real.
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