La Inteligencia Artificial (IA) está redefiniendo la manera en que creamos todo, desde medicamentos, hasta el software y los negocios.

Durante décadas, la creación de un producto y su uso fueron procesos separados. Primero, diseñábamos, desarrollábamos, desplegábamos y perfeccionábamos algo; luego, lo poníamos en manos de los usuarios.
Había una gran distancia entre el momento de creación (ingeniería) y el momento de uso (usuarios).

Con el tiempo, esta brecha comenzó a reducirse. Plataformas como
GeneXus acercaron la creación al uso
, permitiendo que personas sin formación en ingeniería desarrollaran software.

Luego, las herramientas No-Code permitieron a los usuarios la capacidad de construir y utilizar sistemas cada vez más sofisticados en cuestión de minutos.

Este fenómeno de convergencia entre creación y uso
no es nuevo, pero la IA, y en especial la IA Generativa
, o
GenAI
, lo está llevando a un nivel completamente distinto. Ahora, la IA no solo está presente en el momento de crear, sino que también participa activamente durante el uso. De hecho, hace tiempo que venimos hablando de esta
convergencia entre creación y uso
(
EN
).

Esta transformación no solo redefine cómo diseñamos, construimos y vivimos el software, sino que también está impactando productos físicos, digitales y hasta analógicos. Un ejemplo perfecto es AlphaFold
, la IA de DeepMind que
ganó el Premio Nobel al predecir la estructura de proteínas con precisión
sin precedentes).

Pero este cambio no se queda en lo tecnológico: los modelos de negocio también están siendo redefinidos por esta convergencia. Cada vez se necesita menos conocimiento técnico o especializado para materializar ideas, porque la IA resuelve cada vez más partes de lo que deseamos hacer. Esto, a su vez, acelera la innovación en todos los sectores. Desde la salud hasta el comercio están innovando con IA, y eliminando cada vez más de los aspectos que generan fricción entre idea y ejecución. Es un momento en el que las ideas, visión y objetivos, parecen crecer en valor, mientras que la ejecución específica puede ser resuelta más fácilmente que nunca.

Estamos viviendo una nueva —y mucho más intensa— relación entre humanos y máquinas, con un nivel de colaboración inédito, donde la inteligencia artificial potencia la creatividad y la imaginación humana, y donde la productividad se dispara como nunca antes. Es un cambio de paradigma que transforma no sólo cómo trabajamos, sino también qué somos capaces de crear.

Si tuviera que resumir, podría decir que la IA está teniendo implicaciones enormes en los siguientes puntos:

• Democratización

Permite que cualquier persona cree soluciones personalizadas y nuevos productos sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.

• Aceleración de la innovación

Elimina la fricción entre la idea y la ejecución, impulsando la transformación en sectores tan diversos como la salud y el comercio.

• Nuevas formas de colaboración

Redefine la relación entre humanos y máquinas, fomentando equipos híbridos y procesos ágiles.

En este artículo, exploramos las nuevas oportunidades que se están abriendo gracias a la IA, cómo está transformando industrias enteras y qué debemos considerar para aprovecharlas de manera estratégica.

1. La nueva era de la creación: Oportunidades que antes no existían

Como en cada nueva revolución tecnológica, la mayor parte de lo que hemos hecho con IA hasta ahora es intentar hacer más rápido lo que ya sabíamos hacer: optimizar procesos, automatizar o acelerar tareas, mejorar la eficiencia en definitiva. Pero la IA está permitiendo algo completamente diferente: crear nuevos tipos de soluciones que antes no eran posible
.

¿Por qué? Porque ha aprendido el lenguaje del mundo
. Antes, si queríamos software, había que programarlo línea por línea. Si queríamos analizar datos, había que diseñar algoritmos específicos. Si queríamos una foto o un diagrama o un cuadro, necesitábamos expertos humanos en dichas áreas. Ahora, la IA traduce entre dominios
, lo que le permite convertir imágenes en palabras, transformar texto en código, texto en imágenes, imágenes en texto, audio en video e incluso ver y analizar patrones que antes eran invisibles para nosotros.

Esta capacidad ha abierto espacios completamente nuevos
. No se trata sólo de acelerar el trabajo que antes requería de expertos, sino de habilitar lo que antes no podíamos hacer de ninguna forma
.

Empresas como Insilico Medicine
están utilizando IA generativa para diseñar nuevas moléculas con potencial terapéutico y acelerar el desarrollo de fármacos a niveles nunca vistos.

En los negocios, herramientas como Vellum AI
están redefiniendo la forma en que las empresas descubren oportunidades y toman decisiones estratégicas.

Hoy, las organizaciones pueden simplemente hacer una pregunta en lenguaje natural y obtener insights accionables en segundos.

Vemos ejemplos también en el ámbito educativo: Con la llegada de asistentes como Khanmigo
, de Khan Academy, los estudiantes ahora pueden contar con tutores de IA que se adaptan en tiempo real a su ritmo y estilo de aprendizaje, brindando explicaciones personalizadas y ajustando el contenido según el nivel de comprensión de cada individuo. Son profesores particulares y a medida.

Con
Globant Enterprise AI
, se están construyendo ecosistemas donde los agentes de IA pueden integrarse a nivel empresarial para resolver infinidad de problemas que van desde la Corrección de Bugs, a la definición automática de Use Cases, el Testing o desafíos que antes eran casi imposible abordar, como la modernización de
Sistemas Legados
: hoy, se puede leer código legacy, interpretar la lógica que los programadores originales intentaban implementar y generar automáticamente nuevas versiones optimizadas en tecnologías modernas.

Parece claro que la pregunta clave ya no es «¿Cómo podemos hacer esto más rápido o eficiente?»
, sino «¿Qué podemos hacer ahora que antes era imposible?«
. O como decía Nicolás Jodal
(CEO de GeneXus),
hay nuevas áreas de interés que antes no nos parecían importantes y ahora se han vuelto viables y atractivas
. Hay que buscar esas nuevas oportunidades que nos da la IA.

Los emprendedores y empresas que entiendan esta nueva realidad descubrirán mercados y oportunidades enteros que aún no existen
. La IA no es solo una tecnología más, es la primera gran plataforma capaz de crear lo que hasta ahora era impensable, ya sea porque era técnicamente imposible o porque no contábamos con la capacidad para hacerlo realidad.

2. Las interfaces tradicionales están desapareciendo

Durante décadas, interactuar con software significaba hacer clic en menús y botones dentro de una interfaz gráfica. Pero ahora, la conversación está reemplazando a la interacción tradicional
. Antes, generar un informe financiero significaba recorrer hojas de cálculo y aplicar fórmulas manualmente. Hoy, basta con escribir -o decir, en algunos casos-:
«Genera el reporte financiero del 2024»
y la IA se encarga de encontrar la información, hacer los cálculos y mostrar el resultado -en el formato que le indiquemos- en segundos. Este es un cambio radical en el tipo de interfaces a las que estábamos acostumbrados. 

Esto no solo hace que el software sea más accesible
, sino que libera a los profesionales de tareas mecánicas y los empuja a enfocarse en decisiones estratégicas. También nos invita a pensar en qué tipo de puntos de contacto tendremos entre usuarios y datos, y de cómo será la interacción con la IA en dichos puntos de contacto, lo que nos lleva al siguiente punto.

3. No se trata solo de agregar IA, sino de repensar el software desde cero

Muchas empresas están agregando funciones de IA a sus productos existentes, pero el verdadero cambio no está en añadir características, sino en reconstruir el software desde su base para sacarle el mayor provecho a las posibilidades que la IA traen ahora.
Y en esas reconstrucción y “re pensado” del software la IA tiene un papel fundamental, porque la IA nos abre nuevas puertas:

• La IA puede generar código automáticamente
  (IA generativa como la utilizada por
  Globant Enterprise AI
  o IA determinística como la utilizada por
  GeneXus
  ).
• Los procesos pueden ser optimizados en tiempo real.
• Las experiencias de usuario pueden ser personalizadas dinámicamente.

El enfoque tradicional de desarrollo de software se está quedando atrás, y el nuevo modelo es «Describir lo que quieres y dejar que la IA lo cree»
.

4. La lógica del negocio se está simplificando

Históricamente, desarrollar soluciones para empresas también significaba traducir reglas de negocio en líneas de código. Ahora, la IA permite definir objetivos en lenguaje natural  encargándose de todo lo necesario para la ejecución de los mismos
, incluida la construcción de las reglas de negocio.

Por ejemplo, una empresa financiera puede implementar un agente de IA que automatice la aprobación de créditos
, considerando riesgos y patrones históricos de datos, sin necesidad de escribir un solo algoritmo, regla o lógica de negocio, basado en experiencias anteriores en la empresa o en la industria.

Esto hace que nuestra información empresarial y nuestro expertise de la industria, que tengamos almacenados en los sistemas de información o en cualquier otro formato recuperable, va a adquirir un nuevo, gran valor gracias a la IA. El cómo almacenamos dicha información, qué tan buena es nuestra “
Base de conocimiento
”, va a permitirnos tomar -junto a la IA- las mejores decisiones a futuro.

5. El backend está pasando a otro plano

No sólo la generación de los distintos aspectos de los sistemas están pasando a un segundo plano por la IA, también los mismos backends que antes utilizábamos constantemente están pasando a un plano que es cada vez más invisible, porque los agentes de IA pueden orquestar el acceso y registro de la información,
separando completamente al usuario de los sistemas de registro.  

Por ejemplo, podemos imaginar como un comercio minorista puede integrar un agente de IA que ante un pedido del usuario sincronice automáticamente su inventario
, prediga la demanda de productos y recomiende ajustes de stock sin necesidad del usuario de tocar ningún software directamente.

Se vuelve más sencillo para el usuario, pero no olvidemos que los sistemas de registro de información objetivas -como bases de datos- permanecen. Los vemos mucho menos, pero allí están.

6. Hay una gran oportunidad en los nichos especializados

Mientras las empresas grandes como OpenAI
, Microsoft
y Google
crean herramientas generalistas, hay una oportunidad en soluciones diseñadas específicamente para cada industria
.

Las empresas no quieren un modelo de IA genérica o un Agente de IA genérico. Quieren una IA que entienda sus procesos específicos y ofrezca valor real en su contexto de negocio
. Los caminos podrán ser la creación de Small Language Models (SLM), el Fine Tuning de Modelos existentes o la optimización de RAGs con datos propietarios. El entrenamiento de Modelos, por pequeños que sean, no deja de ser costoso aún, pero al parecer Fine-tuning y RAGs pueden ser optimizados (
SRAGs
) para tener resultados de alta calidad, incluso en dominios con recursos de información limitados.

De esta manera, aquellas empresas que desarrollen productos de nicho especializados con IA, tendrán una ventaja sobre las grandes empresas, que no pueden establecerse en todos los nichos de interés con soluciones a medida de la industria.

7. Nuevos modelos de negocio impulsados por IA

La inteligencia artificial también está transformando cómo las empresas generan valor y monetizan sus servicios. Los modelos tradicionales de negocio, basados en la venta de productos o suscripciones fijas, están evolucionando hacia enfoques más flexibles y dinámicos, en los que la IA tiene un gran papel para jugar.

A medida que la IA se vuelve más capaz de tomar decisiones, automatizar procesos y adaptarse en tiempo real, surgen modelos de negocio completamente nuevos:

• Empresas cada vez más automatizadas

Algunas empresas emergentes están construyendo negocios con muy pequeños equipos en la operación diaria, donde la IA aumenta la capacidad humana. Esto va más allá de la simple automatización de tareas: la IA puede colaborar y encargarse de muchísimas tareas de marketing, ventas, atención al cliente, desarrollo de productos y optimización de operaciones.

• Monetización del conocimiento

Antes, el conocimiento se vendía en forma de libros, cursos o consultorías. Ahora, la IA permite que el conocimiento sea accesible bajo demanda y personalizado
. Modelos de IA entrenados en áreas específicas pueden ofrecer asesoramiento experto, generación de contenido avanzado y toma de decisiones estratégicas en tiempo real
.

• Modelos de negocio basados en resultados (Outcome-Based Models)

La IA está permitiendo un cambio del pago por producto o suscripción al pago por resultados concretos. En lugar de cobrar una tarifa fija, las empresas pueden cada vez más monetizar en función del valor generado para el cliente. No se puede con todos los tipos clientes, por regulaciones y reglas internas, pero cada vez se vuelve más habitual.

• Modelos de precios basados en consumo (Consumption-Based Models)

La IA también está impulsando un cambio hacia modelos de pago basados en el uso real de recursos computacionales, permitiendo a las empresas pagar solo por lo que realmente consumen. Este enfoque brinda mayor flexibilidad, optimiza costos y es ideal para entornos con cargas de trabajo variables.

8. IA Agents: otro nuevo diferenciador

La IA no sólo está acelerando la creación de software, productos y modelos de negocio, sino que está permitiendo una evolución aún más profunda: el nacimiento de los IA Agents. Si bien no hay una definición de Agentes de IA que todo el universo acepte, podemos pensar en ellos como una abstracción que representan distintos niveles de complejidad de sistemas autónomos capaces de interactuar con su entorno, sistemas, herramientas, aprender, adaptarse y ejecutar tareas. 

En el contexto de la convergencia entre creación y uso, los IA Agents representan la nueva frontera de la automatización inteligente. Ya no se trata solo de construir herramientas que realicen tareas específicas, sino de desarrollar agentes que comprendan contextos complejos, optimicen procesos en tiempo real y colaboren activamente con humanos en la toma de decisiones estratégicas.

Entonces: ¿Cómo aprovechar esta nueva oportunidad?

De nuevo, la pregunta clave que las empresas y emprendedores deberían estar haciéndose no es «¿Cómo podemos hacer esto más rápido o eficiente?», sino «¿Qué podemos hacer ahora que antes era imposible?».

Adoptar la IA no es simplemente integrar nuevas herramientas, es repensar desde los principios (Principles First). Parafraseando a John Reed en Succeeding, el verdadero éxito no viene de seguir tendencias tecnológicas sin cuestionarlas, sino de entender los principios fundamentales que gobiernan la evolución del mercado y diseñar estrategias alineadas con ellos.

En este caso, hay tres principios clave que deben guiar la adopción de la IA en cualquier organización:

• Automatización sin pérdida de propósito

La IA debe liberar tiempo y recursos, pero manteniendo la esencia del negocio y la creatividad humana. No se trata solo de hacer más con menos, sino de hacer mejor lo que realmente importa sin perder nuestra identidad.

• Adopción con estrategia, no solo por moda

Implementar IA sin una visión clara va a ser contraproducente. Las empresas que lideren este cambio serán aquellas que primero entiendan su propósito, su misión y luego utilicen la tecnología para potenciarlos, no al revés.

• Simplicidad como ventaja competitiva

La IA tiene el potencial de hacer el software más intuitivo y accesible, hasta invisible, permitiendo que la complejidad técnica pase a un segundo plano.

En
GeneXus
, continuamos simplificando el desarrollo de software
para que más personas puedan explorar estas oportunidades y construir hoy el software del mañana. 

El camino al futuro con IA no es fácil para nadie. Tendremos que aprender a usar la IA, mientras comprendemos cómo cambian las reglas del juego y descubrimos cómo podemos aplicarla en nuestros principios. Solo así podremos liderar la próxima era de la creación y la innovación en nuestras industrias. 

El desafío es grande, pero la oportunidad es única.

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