Build vs Buy, ya no es una decisión técnica
Diario de Innovación #345
Hace unos días vi dos publicaciones muy seguidas y relacionadas, que me reafirmaron en una duda existencial.
¿Seguiremos construyendo software como hasta el momento? ¿Está roto el mercado de los ISV y/o SaaS?
Estas dos noticias, con diferente cariz, tenían un trasfondo muy similar.
La primera sobre un desarrollador que creó una alternativa open source a DocuSign.
Y por otro lado el equipo en Mercadona Tech reconstruyendo su buscador desde cero en semanas.
Dos historias distintas.
Pero con un mismo patrón subyacente, el rol del departamento de informática ¿estamos construyendo empresas o alquilando piezas?
Durante años la respuesta fue fácil.
Compra SaaS.
Más rápido.
Más barato.
Menos riesgo.
Y durante años funcionó.
Pero algo está cambiando.
Porque ahora la tecnología ya no es solo soporte.
Empieza a ser producto.
Empieza a ser ventaja.
Empieza a ser margen.
Y ahí la decisión se vuelve incómoda.
Empiezan a aparecer preguntas que antes no importaban tanto:
¿Esto es commodity o es core para mi negocio?
¿Estoy pagando por software o por no saber hacerlo?
¿Este sistema aprende de mis datos o es igual para todos?
¿Estoy ganando velocidad o perdiendo control?
¿Dónde está realmente el coste: en la licencia o en la dependencia?
¿Esto construye capacidad interna o solo resuelve el problema de hoy?
¿Quién controla el dato de verdad?
¿Qué pasaría si mañana mi proveedor deja de existir?
Durante años hemos optimizado el corto plazo.
Time to market.
Coste inicial.
Facilidad de uso.
Y eso nos ha llevado a algo curioso, y paradigmático al mismo tiempo.
Empresas muy eficientes pero cada vez más parecidas entre sí.
El problema es que en la era de la IA, esa estrategia empieza a romperse.
Porque la ventaja ya no está solo en usar herramientas.
Está en cómo se adaptan a tu negocio.
En cómo aprenden de tus datos.
En cómo evolucionan contigo.
Y eso no siempre se compra.
Muchas veces se construye.
Aquí es donde aparece la incertidumbre real.
No sabemos todavía dónde está la línea.
Qué merece la pena construir
Qué es mejor seguir comprando
Qué partes del stack serán críticas y cuáles irrelevantes
Pero sí hay algo claro: Las decisiones que hoy parecen eminentemente técnicas, empiezan a ser estratégicas.
Food for thought
Porque dentro de unos años habrá dos tipos de empresas:
Las que entienden cómo funcionan las piezas clave de su negocio.
Y las que dependen de ellas.
Y no, no es una cuestión de tamaño.
Es una cuestión de criterio.
No se trata de construirlo todo.
Eso sería un error.
Se trata de elegir bien qué no puedes permitirte no entender.
Porque quizá la pregunta no es: “¿Build vs Buy?”
Sino algo bastante más incómodo: “¿Dónde estoy dispuesto a no tener ventaja?”
Y eso, ahora mismo, casi nadie lo tiene del todo claro.
🌍 El eco del mercado
🧠 OpenAI deja de competir solo por inteligencia: ahora quiere parecer fiable. OpenAI ha convertido GPT-5.5 Instant en el nuevo modelo por defecto de ChatGPT, poniendo el foco en reducir alucinaciones y mejorar la factualidad. El movimiento es menos espectacular que los grandes lanzamientos de los últimos meses, pero probablemente más importante para la adopción real en empresas y usuarios masivos
🇨🇳 China entra en el top de IA… pero con otra estrategia. Alibaba, ByteDance y Zhipu AI entran en el ranking de las empresas más influyentes en IA. Pero ojo: no compiten solo en modelos. Compiten en ecosistema, distribución y control del usuario Más que querer alcanzar a EE.UU., China está construyendo un stack paralelo completo.
🧠 Codex vs Claude: la batalla real es el escritorio. OpenAI convierte Codex en una herramienta que controla tu ordenador, en respuesta directa a Claude Code. Esto marca un cambio importante: la IA deja de ser asistente… y empieza a ser operador.
💻 OpenAI convierte un evento saturado en una operación de captura de desarrolladores. Más de 8.000 desarrolladores se apuntaron al evento de GPT-5.5. OpenAI respondió regalando más capacidad de Codex durante un mes a quienes se quedaron fuera. Lo que parece una acción promocional es, en realidad, una batalla por fidelizar builders.
📚 Meta descubre que entrenar IA también tiene factura legal. Meta afronta nuevas demandas de publishers por el uso de contenido protegido en el entrenamiento de modelos de IA. El conflicto entre modelos fundacionales y propiedad intelectual sigue escalando mientras las plataformas intentan consolidar ventajas de datos.
⚖️ Washington empieza a mirar la IA como infraestructura crítica. La Casa Blanca estudia mecanismos para revisar modelos de IA antes de su liberación pública. Después de meses defendiendo una postura más abierta y no intervencionista, EE.UU. empieza a asumir que los frontier models podrían necesitar supervisión previa.
💸 La cara B: fraude masivo impulsado por redes (y probablemente IA). Las pérdidas por estafas en redes sociales alcanzan los 2.100 millones de dólares en 2025. No es solo fraude. Es industrialización del engaño. Más que un problema de usuarios, es un fallo estructural del modelo de plataformas.
🧬 Bioingeniería: empezamos a diseñar la vida (literalmente). Investigadores logran programar tejidos vivos para que adopten formas concretas, como origami. Esto no es medicina incremental. Es diseño de sistemas biológicos.
🎭 Los deepfakes ya han entrado en la empresa. El 76% de las organizaciones británicas afirma haber sufrido ataques relacionados con deepfakes, y la mayoría reconoce que no estaba preparada. La IA generativa ya no es solo una herramienta de productividad: empieza a ser un vector operativo de ataque.
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD: Si te interesa entender por qué muchas empresas están pasando de vender software a vender resultados, échale un ojo a Services: The New Software (Sequoia). No es un libro, pero debería serlo. Cambia bastante cómo ves el SaaS.
PD2: Platform Scale de Sangeet Paul Choudary. Para entender por qué el verdadero moat no está en el producto… sino en cómo conectas oferta, demanda y datos.
PD3: 7 Powers de Hamilton Helmer. Muy corto y muy directo. Te ayuda a poner nombre a lo que realmente es ventaja competitiva (y a lo que no).
PD4: Team Topologies de Matthew Skelton. Si decides construir, este libro te baja a tierra: cómo organizar equipos para no morir en el intento.
PD5: Y uno más práctico: revisa el post de Mercadona Tech sobre su buscador. No por la tecnología, sino por el enfoque. Es casi un manual de cómo convertir un problema técnico en ventaja de negocio.