La ventaja real no está en desarrollar desde cero lo que ya existe en el mercado, sino en aprovecharlo mejor que los demás
Por Julián Gómez Bejarano, Chief Digital Officer LedaMC
Persiste una idea que sigue atrayendo a muchos equipos ejecutivos y tecnológicos: si una organización dispone de talento, infraestructura y recursos económicos, entonces crear su propia solución de inteligencia artificial desde cero parece la opción más ambiciosa y, por ende, la más estratégica. Evoca control. Evoca independencia. Evoca innovación. Sin embargo, en numerosos casos sucede justo lo contrario: se convierte en una vía costosa, lenta y agotadora que desvía la atención de lo verdaderamente importante.
Conviene distinguir entre desarrollar tecnología y generar valor, porque no son lo mismo. El mercado de la IA ya ha avanzado claramente hacia esta segunda etapa. La cuestión clave ya no es quién consigue replicar antes una capacidad básica, sino quién logra integrarla mejor, gestionarla de forma más eficaz y conectarla antes con un problema empresarial real. Apostar por construir desde cero algo que ya existe rara vez es visionario; con frecuencia implica una asignación ineficiente de recursos.
Es habitual, tanto a nivel humano como empresarial, sobreestimar lo que puede hacerse internamente. Si se cuenta con datos, ingenieros, potencia de cálculo y una necesidad concreta, la conclusión parece evidente, hay que hacerlo en casa. Esa lógica puede funcionar en ámbitos donde el valor diferencial está en el proceso propio. Pero en inteligencia artificial no siempre aplica. A menudo, la ventaja no reside en fabricar el motor, sino en saber utilizarlo mejor que los demás.
El inconveniente surge cuando se confunde autosuficiencia tecnológica con ventaja competitiva. No son equivalentes. Una empresa puede invertir meses en desarrollar una solución propia y descubrir después que ha destinado recursos a replicar algo que el mercado ya ofrece con mayor madurez, escala y velocidad de evolución. En ese momento, la supuesta independencia empieza a parecer más un sobrecoste que una fortaleza.
Antes de iniciar cualquier proyecto interno de IA, conviene plantearse una cuestión incómoda ¿Esto realmente nos diferencia o simplemente buscamos una mayor sensación de control? Si la tecnología ya existe, ha sido probada y evoluciona rápidamente en manos de proveedores especializados, construir una versión interna pocas veces demuestra visión. Con frecuencia refleja orgullo técnico.
Y cuando ese orgullo técnico domina decisiones de negocio suele derivar en infraestructuras complejas de mantener, acumulación de deuda técnica y una organización cada vez más alejada de su propósito principal. Lo que comienza como una apuesta por la autonomía acaba siendo una carga constante de mantenimiento. Cada actualización, ajuste o problema de escalabilidad pasa a depender del equipo interno. La empresa deja de centrarse en usar la tecnología para centrarse en sostenerla.
Un ejemplo útil se encuentra en los inicios de la aviación. En aquella etapa, el sector estaba formado por pequeños talleres, experimentación artesanal y mucha intuición. Había entusiasmo e ingenio, pero faltaban estándares, métodos claros y una comprensión profunda de desafíos críticos. El resultado era previsible: numerosos intentos fallidos, diseños frágiles y una gran distancia entre volar y consolidar una industria fiable.
El verdadero avance no llegó solo por construir más aviones, sino por introducir disciplina, investigación sistemática y especialización. Es decir, el progreso no dependió de que cada actor improvisara soluciones constantemente, sino de profesionalizar el sector y diferenciar la experimentación útil de la improvisación costosa. La comparación con la IA actual es clara: poder construir algo no implica que deba hacerse dentro de cada organización.
Algo similar ocurrió con los primeros sistemas tecnológicos diseñados para organizar entornos complejos, que en ocasiones terminaban generando más desorden. Los sistemas iniciales de control del tráfico lo evidenciaron, sin una buena coordinación, criterios sólidos de implementación y una lógica operativa coherente, una infraestructura pensada para mejorar la circulación podía añadir confusión. El problema no era la herramienta, sino su mala ejecución.
En inteligencia artificial sucede lo mismo. Una empresa puede desarrollar su propio modelo, su propia arquitectura y sus flujos de inferencia buscando mayor control. Pero si ese sistema no se apoya en una arquitectura sólida, procesos claros, seguridad robusta y costes operativos razonables, la complejidad crece más rápido que el valor generado. Y cuando eso ocurre, el proyecto ya empieza a perder sentido.
Las motivaciones para apostar por un desarrollo completamente interno suelen repetirse: protección de datos, defensa de la propiedad intelectual y la expectativa de reducir costes a medio plazo. Son argumentos lógicos. Sin embargo, muchas organizaciones subestiman todo lo que implica después. No se trata solo de entrenar o ajustar modelos; hay que mantenerlos, gobernarlos, monitorizarlos, auditarlos, actualizarlos, asegurar su funcionamiento y realinearlos continuamente.
Mientras tanto, el mercado avanza sin pausa. Los proveedores especializados evolucionan más rápido, distribuyen mejor los costes de aprendizaje y reparten sus inversiones entre múltiples clientes. Así surge una paradoja, la empresa que buscaba mayor independencia termina atada a una infraestructura propia cada vez más compleja, costosa y exigente. Y lo más problemático no es el gasto, sino la pérdida de foco estratégico.
La alternativa no pasa por renunciar a la IA ni por adoptar soluciones externas sin criterio. Consiste en cambiar el enfoque: dejar de priorizar la construcción y centrarse en el rendimiento. La pregunta clave no es si la empresa puede desarrollar la herramienta, sino si realmente necesita hacerlo para generar valor. Si una solución existente ofrece seguridad, fiabilidad, rapidez de implementación y mejoras tangibles en productividad, merece ser considerada seriamente.
Esto requiere menos romanticismo tecnológico y más rigor en la ejecución. Implica comparar alternativas, medir impacto, analizar costes totales, evaluar riesgos y comprender dónde está la verdadera diferenciación. En algunos casos, tendrá sentido construir capas propias sobre tecnología existente. En otros, la mejor decisión será integrar eficazmente, gobernar adecuadamente y enfocar el talento interno en procesos, datos y experiencia de cliente. No todo lo relevante debe crearse desde cero.
Es importante asumirlo: la ventaja competitiva no siempre la obtiene quien desarrolla la tecnología, sino quien la utiliza mejor para lograr resultados concretos. En un entorno donde las capacidades básicas de IA se han estandarizado rápidamente, insistir en reinventarlas internamente puede alejar a la empresa de su negocio principal.
Generar valor no consiste en demostrar que se puede construir un sistema, sino en conseguir que ese sistema —propio o externo— reduzca tiempos, simplifique operaciones, mejore la toma de decisiones y acelere resultados. Ese es el verdadero objetivo. Aprovechar lo que ya funciona, exigir métricas claras y reservar el desarrollo propio para lo que realmente marca la diferencia no es renunciar a innovar, sino una forma madura de convertir la innovación en ventaja competitiva.
Arriba, en la foto, Julián Gómez Bejarano, Chief Digital Officer LedaMC
