La ola que ya viene de vuelta
… y cómo es mejor estar atento cuando el agua se retira
Hace unos días me reencontré con varios artículos de Sequoia sobre la evolución de la IA generativa, incluido uno presentado en su conferencia AI Ascent. Tienen poco más de un año… pero leerlos hoy es como revisar notas de otra era. Así de rápido se está moviendo todo.
Y es fácil olvidarlo: hablamos de IA como si lleváramos décadas conviviendo con ella, cuando ChatGPT se lanzó el 30 de noviembre de 2022.
Tres años escasos.
Tres inviernos.
Tres ciclos de planificación empresarial.
Y en ese tiempo hemos visto:
El mayor despliegue de producto tecnológico de la historia.
Una guerra abierta entre modelos, GPUs y clouds.
Una industria que ya mueve cientos de miles de millones.
El nacimiento de una nueva capa cognitiva sobre la economía.
Y ahora, con los modelos razonadores, la llegada del razonamiento como frontera natural de la computación.
Sequoia lo resume de forma brutal: la oportunidad de la IA no es “otro ciclo tecnológico”. Es la mayor transición económica en décadas, con un mercado potencial que multiplica por diez los inicios del cloud. No hablamos solo de software: hablamos de capturar también el mercado del trabajo mediante agentes que entregan outcomes, no herramientas.
En tres años hemos caminado lo que otros sectores tardaron treinta.
Aun así, en demasiados entornos seguimos atrapados en problemas básicos.
La paradoja: la IA avanza a velocidad de rayo, pero las empresas siguen en primera marcha
Mientras hablamos de agentes autónomos, reasoning y arquitecturas cognitivas, la mayoría de organizaciones todavía se pelean con lo más simple: sus datos.
No los encuentran.
No los limpian.
No los entienden.
No los comparten.
No confían en ellos.
Y sin datos, no hay inteligencia.
Sin inteligencia, no hay agentes.
Sin agentes, no hay transformación.
Este desfase entre el potencial y la realidad es la verdadera brecha digital de nuestra época.
Los agentes vienen pero a su ritmo
Hace apenas un año, muchos predijeron que los agentes autónomos estarían sustituyendo departamentos enteros en cuestión de meses.
La realidad es más compleja.
Los agentes avanzan, sí.
Pero para funcionar necesitan:
Contexto.
Estructura.
Datos limpios.
Gobernanza.
Integración con procesos reales.
Y ahí es donde la mayoría de compañías aún gatean.
La tecnología corre.
Las capacidades crecen.
Pero la trinchera empresarial sigue llena de barreras heredadas.
El progreso no es lineal. Y tampoco es automático.
Pero lo verdaderamente inquietante no es la dificultad técnica.
Lo inquietante es la ceguera voluntaria.
Personas —y empresas enteras— que siguen diciendo:
“Esto es una moda pasajera.”
“Los LLMs no sirven para trabajar.”
“Esto no me afecta.”
“Ya lo veremos más adelante.”
Ese pensamiento tiene un nombre: estar en la playa sin mirar al horizonte.
Porque cuando un tsunami viene, hay una señal universal: el agua retrocede mar adentro. El mar se vacía.
Todo parece extrañamente tranquilo.
Y justo ahí, cuando crees que no pasa nada, es cuando la ola que viene de vuelta ya es inevitable.
La IA está en ese punto.
El agua ya se ha retirado.
La señal ya está dada.
Y la ola que vuelve no es una moda:nes un cambio de época.
Lo que nos dejó AI Ascent 2025
La conferencia AI Ascent de hace unos meses fue un baño de realidad y visión. Una mezcla de urgencia y oportunidad que pocas veces se ve en un mercado tecnológico.
1. Un mercado de trillones en formación
Sequoia afirma que la IA es la mayor oportunidad económica de los últimos 50 años.
Mucho mayor que el cloud en sus inicios.
¿Por qué?
Porque la IA no sustituye una herramienta sustituye trabajo.
Las empresas pasarán de vender software → a vender resultados.
De presupuestos de IT → a presupuestos de labor.
Un cambio radical en quién genera valor y cómo se captura.
2. La velocidad de adopción no tiene precedentes
En el cloud, la industria tardó años en convencer a las empresas. Doy fé de ello.
Con la IA ha ocurrido lo contrario: ChatGPT encendió la mecha sin marketing, sin evangelización, sin adopción gradual.
Según Sequoia:
Hay 5,6 mil millones de personas online (vs 200 millones en 2006).
Las redes sociales con 1.200–1.800M de usuarios actúan como autopistas de adopción.
No hay barreras: cuando sonó el disparo, todo el mundo ya estaba conectado.
Por eso Sequoia habla de un “tremendous sucking sound”: una fuerza gravitacional que arrastra todo hacia la IA, sin importar volatilidad ni condiciones macro.
3. El valor se ganará en la capa de aplicaciones
Como ocurrió con el cloud y el móvil, los verdaderos ganadores están en la capa superior:
ChatGPT
Glean
Harvey
Cursor
Sierra, Abridge, Listen Labs, Open Evidence
La aplicación es donde se captura el valor y también donde la competencia se vuelve feroz.
Pero Sequoia añade algo clave: los modelos fundacionales empiezan a penetrar en esa capa gracias al razonamiento, test-time compute y tool use.
La frontera entre modelo y aplicación se está difuminando.
4. De hype a valor real
En 2023, muchas apps de IA tenían un engagement pobre.
Hoy ChatGPT tiene ratios DAU/MAU cercanos a Reddit.
Las capacidades también cruzaron varios umbrales:
La voz generada ya está en “modo Her”.
La ayuda en código tiene product-market fit absoluto.
La educación, el marketing y la medicina ya muestran mejoras significativas.
La curva se está estabilizando: menos humo, más valor.
5. Cómo construir una empresa de IA que sobreviva
Sequoia identifica tres elementos críticos:
Ingresos reales, no “vibe revenue”.
Márgenes sostenibles, a medida que baja el coste por token y sube el precio del outcome.
Data flywheels que muevan KPIs reales, no colecciones de datos sin impacto.
6. Lo que viene: la economía de agentes
Para Sequoia, el siguiente salto no es un nuevo modelo, sino una nueva forma de operar: redes de agentes colaborando entre sí y con humanos.
Requiere resolver tres cosas:
Identidad persistente
Protocolos de comunicación
Seguridad en interacciones automatizadas
Pero cuando llegue, cambiará todo:
más impacto, con menos personas, a más velocidad y con más incertidumbre.
Los textos de Sequoia lo anticipaban sin saberlo
Leídos hoy, sus dos artículos parecen predicciones cumplidas a medias:
Pero lo que no podían anticipar es que la mayor resistencia no sería técnica, sino mental.
La tecnología está lista.
Las organizaciones, en su mayoría, no.
La pregunta clave es otra
¿Quién está preparándose de verdad para esa ola?
¿Quién está construyendo capacidades, cultura y datos?
¿Quién está dejando de mirar la espuma para empezar a leer las corrientes?
Porque la ola no pregunta.
Ni espera.
Ni negocia.
Y cuando llega, solo quedan dos posibilidades: ser arrastrado o aprender a surfear.
También déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto puede ser una muy buena opción.
Food for thought
La IA no va a transformar una parte del trabajo: va a inundarlo todo. No como una ola repentina, sino como una marea silenciosa que sube un poco cada día, hasta que un día descubres que ya no trabajas con sistemas, sino dentro de ellos.
Los LLMs dejarán de ser una herramienta externa para convertirse en el núcleo cognitivo de las organizaciones: la base de datos viva, la capa lógica, el sistema de decisión, el integrador universal, la memoria que no olvida y el motor que coordina agentes, procesos y excepciones.
Las empresas dejarán de ser un conjunto de aplicaciones conectadas por APIs y empezarán a funcionar como organismos:
el LLM como cerebro,
los datos como sentidos,
los agentes como músculos,
la infraestructura de inferencia como metabolismo.
Hoy suena desproporcionado.
Mañana será la arquitectura por defecto.
Y si quieres comprobar hacia dónde apunta el futuro, no mires a las referencias de ciencia ficción: mira las pistas del mercado. Cada movimiento que se da modelos razonadores, agentes, vectorización, inferencia eficiente, encaja demasiado bien como para pensar que es casualidad.
La marea está subiendo.
El organismo está emergiendo.
La única incógnita es quién aprenderá a vivir en él y quién seguirá esperando a que el agua baje.
Y eso es todo por hoy. 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.
Aquí te dejo unas lecturas para seguir tirando del hilo:
El Interruptor Principal de Tim Wu donde nos explica por qué toda tecnología pasa del caos a la concentración.
AI 2041: Ten Visions for Our Future, de Kai-Fu Lee y Chen Qiufan. El libro donde Lee imagina cómo la IA transformará cada aspecto de la sociedad mezclando ficción y análisis para mostrarnos que lo que hoy parece futurismo será simplemente la normalidad dentro de una década.
The Master Algorithm, de Pedro Domingos. El libro donde Domingos sostiene que todas las disciplinas desde la biología al marketing acabarán convergiendo en un único algoritmo capaz de aprender cualquier patrón, porque toda tecnología tiende a unificar sus principios bajo un mismo cerebro computacional. Este libro de hace una década, publicado en 2015, es bastante premonitorio de lo que luego sucedió con los LLMs.
Y como decía aquel mítico vendedor de enciclopedias que llamaba a casa justo a la hora de la cena… yo he venido aquí a vender, me da igual que tú no quieras comprar. Así que, faltaría más: De la EGB a la AI del thin tank, Mundos Posibles. Una reflexión accesible y muy de aquí sobre cómo hemos pasado de soplar cartuchos de la Super Nintendo a intentar descifrar la complejidad de la IA moderna sin que nos explote la cabeza.