El nuevo teatro de la innovación se llama IA
Diario de Innovación #372
Durante años muchas empresas han confundido innovar con representar la innovación.
No es exactamente lo mismo.
Innovar es crear algo nuevo que cambia una capacidad, un producto, un modelo de negocio o una forma de competir.
Representar la innovación es otra cosa.
Es montar un laboratorio con cristales, poner mesas altas, llenar una pared de post-its, organizar un hackathon, contratar consultores, hablar de metodologías ágiles y cerrar la jornada con una foto de equipo diciendo que “la transformación ya está en marcha”.
Este artículo de Harvard Business Review lo llama innovation theater: organizaciones que, al crecer, empiezan a priorizar procesos, eficiencia interna y burocracia por encima de la creación real de producto. Y cuando sienten que necesitan innovar, reaccionan contratando consultores, copiando herramientas de startups o montando iniciativas visibles que dan sensación de movimiento, pero no cambian el negocio de fondo.
Y creo que con la inteligencia artificial estamos entrando en una nueva versión de ese mismo fenómeno.
Solo que ahora el cartel de la entrada no dice “innovación”.
Dice “IA”.
Muchas empresas ya no necesitan demostrar que están transformando nada.
Les basta con poner “AI-powered” en la presentación.
A veces hay algo real detrás.
Muchas veces, no demasiado.
En algunos casos, la IA es una capa superficial. Una funcionalidad pegada al producto para justificar una demo, una nota de prensa o una subida de precio. En otros, es simplemente una nueva etiqueta para algo que ya existía: reglas de negocio, automatización clásica, analítica predictiva o un chatbot con mejores modales.
No es transformación.
Es maquillaje generativo o corporativo.
El problema no es usar IA como parte del producto. Eso puede ser tremendamente útil. El problema es confundir el envoltorio con el cambio estratégico.
Porque meter IA en un producto no significa necesariamente haber innovado.
Igual que montar un laboratorio de innovación no significa haber creado una nueva línea de negocio.
¿Qué permite ahora tu producto con IA que antes no era posible?
Esa es la frontera.
Si la IA permite reducir drásticamente el tiempo de una tarea crítica, personalizar una experiencia de forma real, descubrir patrones invisibles, crear una nueva capacidad operativa, mejorar la toma de decisiones o cambiar la estructura de costes de un proceso, entonces quizá estamos ante innovación.
Pero si la IA solo sirve para añadir un botón, generar un resumen mediocre, decorar una demo o vestir de futuro un producto que sigue resolviendo el mismo problema de la misma forma, entonces estamos ante otra cosa.
Estamos ante AI theater. Y el AI theater tiene sus propios rituales.
Pilotos eternos.
Demos espectaculares que nunca llegan a producción.
Comités de IA.
Roadmaps llenos de “copilots”.
Presentaciones con robots azules.
Workshops de prompt engineering.
Documentos de estrategia generados por la propia IA.
Y una sensación generalizada de que algo está pasando, aunque nadie sepa muy bien qué métrica de negocio ha cambiado.
Es el mismo teatro de siempre, pero con mejores efectos especiales.
La trampa está en que la IA, a diferencia de otras modas tecnológicas, sí es profundamente transformadora. Por eso el teatro es más peligroso. Porque permite esconder la falta de cambio real detrás de una tecnología que, bien usada, sí puede cambiarlo casi todo.
Ahí está la paradoja.
La IA puede ser una palanca brutal de innovación.
Pero también puede convertirse en la excusa perfecta para no innovar.
Para no tocar incentivos.
Para no cambiar estructuras.
Para no dar autonomía a los equipos.
Para no asumir riesgos.
Para no rediseñar procesos.
Para no repensar el modelo operativo.
Para no hacer las preguntas difíciles.
Porque es mucho más cómodo decir “estamos incorporando IA” que admitir “nuestra organización no está diseñada para experimentar”.
Y quizá ese sea el punto central.
La innovación real no empieza cuando una empresa añade IA a sus productos.
Empieza cuando está dispuesta a cambiar lo que la IA deja obsoleto dentro de su propia forma de trabajar.
Menos teatro.
Más criterio.
Menos etiqueta.
Más impacto.
Menos “AI-powered”.
Más “esto antes era imposible y ahora no”.
Ahí empieza la innovación de verdad.
🌍 El eco del mercado
💳 Los agentes de IA ya quieren tener tarjeta. OpenAI ha firmado un acuerdo con Visa para integrar pagos dentro de su ecosistema. El salto no está en que la IA recomiende una compra, sino en que pueda ejecutarla.
Puede que el verdadero movimiento del comercio agéntico no será el checkout, sino quién controla identidad, autorización, responsabilidad y confianza cuando una máquina empieza a gastar por nosotros.
💸 La guerra de la IA entra en fase precio. OpenAI estaría estudiando una bajada drástica del precio de sus tokens para ganar terreno frente a Claude. Después de la carrera por el modelo más potente, llega la pelea por el coste de uso.
🧯 Anthropic descubre que demasiada seguridad también rompe el producto. Claude Fable 5 ha generado críticas por guardrails demasiado restrictivos e invisibles, hasta el punto de bloquear trabajo legítimo de investigadores y usuarios técnicos. Anthropic ha tenido que rectificar y prometer más transparencia.
🔍 Google empieza a pagar el precio legal de responder por ti. Un tribunal alemán ha considerado responsable a Google por respuestas falsas generadas por AI Overviews. La búsqueda con IA deja de ser solo una mejora de interfaz y empieza a convertirse en un problema jurídico.
👁️ Google quiere convertir cada búsqueda multimodal en datos de entrenamiento. Google guardará fotos de Lens, grabaciones de Search Live y audios de Translate bajo una nueva configuración de historial. La IA multimodal necesita datos multimodales, y el buscador es una mina. Creo que a nadie en la industria le sorprenderá la noticia.
🧠 El riesgo ya no es un agente: son millones hablando entre sí. Google DeepMind está financiando investigación sobre los riesgos de sistemas con millones de agentes interactuando online. La preocupación se desplaza del modelo aislado al comportamiento emergente de ecosistemas autónomos.
🏭 Bezos quiere una IA que no solo piense: que fabrique. Jeff Bezos quiere construir un “ingeniero general artificial” con Prometheus, orientado a mejorar cómo se diseñan y producen dispositivos, ordenadores, motores y sistemas físicos. La IA sale del documento y entra en la ingeniería industrial.
Si la IA empieza a optimizar fabricación, materiales y diseño físico, la frontera competitiva se mueve del software al mundo industrial. Menos chatbot, más cadena de producción.
🏦 Amazon también tira de crédito para alimentar la IA. Amazon ha recurrido a financiación bancaria por 17.500 millones de dólares mientras el gasto en IA sigue creciendo. La carrera por infraestructura no se está pagando solo con beneficios operativos: también con balance.
🔋 El cuello de botella de la IA empieza a parecerse a una batería. La demanda eléctrica de los centros de datos está empujando a automotrices y otros actores hacia el negocio del almacenamiento energético. Tesla ya no compite solo contra fabricantes de coches, sino contra cualquiera que quiera gestionar electricidad.
⚡ España tiene renovables, pero no tiene suficiente red. España produce cada vez más energía renovable, pero la falta de capacidad de conexión está frenando grandes consumidores industriales. Un proyecto de hidrógeno de 3.000 millones acabó en Portugal y Moeve ha tenido que recortar sus planes en Huelva.
🧩 To beat chip crunch, Chinese firm inks memory deal bigger than its sales Biwin ha firmado un acuerdo de 1.860 millones de dólares para asegurarse suministro de chips de memoria flash hasta 2028. El contrato supera incluso sus ventas anuales, señal de hasta qué punto la demanda de servidores de IA está tensionando la cadena.
🤖 Xpeng convierte el coche eléctrico en una puerta hacia la IA física. El CEO de Xpeng asumirá directamente el mando de la unidad de robótica en un momento que la compañía define como punto de inflexión. La ambición es transformar al fabricante de vehículos eléctricos en una potencia de “physical AI”.
🛡️ La ciberseguridad ya no tiene semanas para reaccionar. CISA quiere que las agencias estadounidenses corrijan vulnerabilidades en plazos mucho más agresivos, en algunos casos de apenas tres días, por la aceleración de amenazas impulsadas por IA. El atacante ya no espera al calendario del comité. Esta noticia tiene muchos ecos de otras del pasado como la llegada de Mhytos.
🌐 Los data centers ya son terreno de guerra informativa. OpenAI afirma haber detectado cuentas falsas vinculadas a China intentando influir en el debate estadounidense sobre centros de datos. La infraestructura de IA empieza a aparecer como objetivo narrativo, no solo técnico.
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 quieres tirar de este hilo —innovación real, teatro corporativo, hype tecnológico e IA como etiqueta— aquí van algunas lecturas recomendadas:
El Camino Hacia el Lean Startup, de Eric Ries: para ver por qué copiar rituales startup no sirve si no cambias incentivos, métricas y velocidad de aprendizaje.
Zone to Win, de Geoffrey Moore: para pensar cómo proteger apuestas de futuro sin que el negocio actual las mate antes de tiempo.
Escape Velocity, de Geoffrey Moore: para entender la gravedad interna que impide a muchas empresas salir de su zona cómoda.
Lunáticos, de Safi Bahcall: para descubrir por qué las ideas frágiles necesitan estructuras especiales para sobrevivir.
Competing in the Age of AI, de Marco Iansiti y Karim R. Lakhani: para separar empresas que “usan IA” de empresas que rediseñan su modelo operativo alrededor de ella.
La Estafa de la IA, de Emily M. Bender y Alex Hanna: para mantener sano el radar ante el hype, las promesas infladas y el barniz mágico de la IA.
Innovation in Real Places, de Dan Breznitz: para recordar que innovar no va de disfrazarse de Silicon Valley, sino de construir capacidades reales en contextos reales.
PD2. Y si después de leer esto te han entrado ganas de hacer menos teatro de la innovación y más trabajo real, aquí van algunas herramientas sencillas para pensar, priorizar y ejecutar mejor:
Rocketbook Core: un cuaderno reutilizable para capturar ideas sin llenar cajones de libretas a medio usar.
Time Timer MOD: un temporizador visual para trabajar en bloques de foco y evitar reuniones infinitas disfrazadas de avance.
Post-it Cubo 76x76: el clásico de siempre; útil cuando sirve para ordenar ideas, no para decorar paredes.
Pizarra blanca magnética A3: pequeña, barata y suficiente para bajar una idea a un esquema antes de convertirla en PowerPoint.