La IA no democratizará la tecnología, recompensa a las personas adecuadas

Autor: Naman Bhansali

Traducción: Deep潮 TechFlow

Guía de Shenchao: En las primeras etapas de la adopción de nuevas tecnologías, las personas suelen tener la ilusión de una “igualdad tecnológica”: cuando la fotografía, la creación musical o el desarrollo de software se vuelven extremadamente fáciles, ¿desaparecerán las ventajas competitivas? Naman Bhansali, fundador de Warp, basándose en su experiencia personal de pasar de un pequeño pueblo en la India al MIT, así como en su trayectoria empresarial en el sector de nóminas impulsado por IA, revela profundamente una verdad contraintuitiva: cuanto más baja la tecnología el umbral (Floor), más alto se eleva el techo (Ceiling) del sector.

En una era donde la ejecución se ha vuelto barata e incluso puede ser “vibecodificada” por la IA, el autor sostiene que el verdadero moat ya no es la simple distribución de tráfico, sino la “gusta” difícil de falsificar, la comprensión profunda de la lógica subyacente de sistemas complejos y la paciencia para reinvertir constantemente a lo largo de una década. Este artículo no solo es una reflexión fría sobre el emprendimiento con IA, sino también una poderosa demostración de la ley de potencia de “la tecnología popular produce resultados elitistas”.

El texto completo es:

Cada vez que una nueva tecnología reduce las barreras de entrada, siguen surgiendo las mismas predicciones: si ahora todos pueden hacerlo, nadie tiene ventaja. Los teléfonos con cámara hicieron de todos fotógrafos; Spotify hizo de todos músicos; y la IA hace de todos desarrolladores de software.

Este tipo de predicciones siempre acierta a medias: el piso (the floor) realmente ha subido. Más personas participan en la creación, más personas lanzan productos y más personas se unen a la competencia. Pero estas predicciones siempre ignoran el techo (the ceiling). El techo ha subido más rápido. Y la brecha entre el piso y el techo —es decir, entre el nivel mediano y el nivel superior— no se ha reducido, sino que se está ampliando.

Esta es la característica de las leyes de potencia: no le importa tu intención. Las tecnologías de igualdad siempre producen resultados aristocráticos. Siempre ocurre así.

La IA tampoco será una excepción, e incluso podría comportarse de manera más extrema.

Cuando se lanzó Spotify, hizo algo realmente revolucionario: permitió que cualquier músico del planeta accediera a canales de distribución que antes solo estaban disponibles para las discográficas, con presupuestos de marketing y una suerte extraordinaria. El resultado fue una explosión en la industria musical: millones de nuevos artistas surgieron y se lanzaron miles de millones de nuevas canciones. El piso realmente se elevó como se prometió.

Pero lo que sucedió luego es que los artistas del 1% superior ahora capturan una proporción de reproducciones mayor que en la era de los CD. No se volvió más pequeña, sino más grande. Más música, más competencia y más formas de encontrar contenido de calidad han llevado a los oyentes, ya no limitados por la geografía o el espacio en estantes, a concentrarse en las obras más destacadas. Spotify no logró la igualdad musical; simplemente intensificó este torneo.

Lo mismo ocurre en los campos de la escritura, la fotografía y el software. Internet ha generado la mayor cantidad de autores de la historia, pero también ha creado una economía de la atención más cruel. Más participantes, apuestas más altas en la cima, y la misma forma básica: una mínima minoría obtiene la mayor parte del valor.

Nos sorprende porque estamos acostumbrados a pensar de manera lineal: esperamos que el aumento de la productividad se distribuya uniformemente, como verter agua en un recipiente plano. Pero la mayoría de los sistemas complejos no funcionan así, y nunca lo han hecho. La distribución de potencia no es una rareza del mercado ni una falla de la tecnología; es la configuración predeterminada de la naturaleza. La tecnología no la creó; simplemente la reveló.

Piensa en la Ley de Kleiber. En todos los organismos terrestres —desde bacterias hasta ballenas azules, abarcando 27 órdenes de magnitud en masa— la tasa metabólica es proporcional a la masa elevada a la potencia de 0.75. El metabolismo de la ballena no es proporcional al tamaño de la ballena. Esta relación es una ley de potencia y se mantiene con una precisión asombrosa en casi todas las formas de vida. Nadie diseñó esta distribución; simplemente es la forma que toma la energía cuando fluye a través de sistemas complejos siguiendo su lógica interna.

El mercado es un sistema complejo, y la atención es un recurso. Cuando la fricción desaparece —cuando la geografía, el espacio en estantería y los costos de distribución ya no actúan como amortiguadores— el mercado converge hacia su forma natural. Esta forma no es una curva de campana de distribución normal, sino una ley de potencia. La historia de la igualdad coexiste con resultados aristocráticos, y es precisamente por eso que cada nueva tecnología nos toma por sorpresa. Vemos cómo se eleva el piso y asumimos que el techo también sube a la misma velocidad. Pero no es así; el techo se aleja cada vez más rápido.

La impulsión de la IA en este proceso será más rápida y más intensa que cualquier tecnología anterior. El piso se está elevando en tiempo real: cualquiera puede publicar un producto, diseñar una interfaz y escribir código de entorno de producción. Pero el techo también se está elevando, y más rápido aún. La pregunta que vale la pena hacerse es: ¿qué determina realmente tu posición final?

En 1981, Steve Jobs insistió en que la placa de circuitos interna del primer Macintosh debía ser estéticamente atractiva. No la apariencia externa, sino el interior, la parte que el cliente nunca vería. Sus ingenieros creyeron que estaba loco. Pero no lo estaba. Comprendió algo que fácilmente se podría etiquetar como perfeccionismo, pero que en realidad se acercaba más a una forma de demostración: la manera en que haces cualquier cosa es la manera en que haces todo. Alguien que puede hacer hermosas las partes ocultas no está exhibiendo calidad; simplemente no puede tolerar, por su carácter, lanzar ningún producto defectuoso.

Esto es importante porque la confianza es difícil de construir pero fácil de falsificar en poco tiempo. Continuamente aplicamos juicios heurísticos para determinar quién es verdaderamente excelente y quién solo está simulando excelencia. Los credenciales ayudan, pero pueden ser manipulados; el linaje ayuda, pero puede ser heredado. Lo verdaderamente difícil de falsificar es el gusto: una persistente y observable adhesión a un estándar que nadie exige. Jobs no tenía por qué hacer los circuitos tan hermosos. Lo hizo, y eso mismo te dice cómo actuaría en lugares que no puedes ver.

Durante la mayor parte de la última década, esta señal se ha visto en cierta medida oculta. Durante la era dorada del SaaS (aproximadamente de 2012 a 2022), la ejecución se volvió tan estandarizada que la distribución se convirtió en el verdadero recurso escaso. Si podías adquirir clientes de manera eficiente y construir una máquina de ventas para alcanzar la “Regla del 40”, el producto en sí casi no importaba. Si tu estrategia de entrada al mercado era lo suficientemente fuerte, podías ganar con un producto mediocre. La señal emitida por el diseño se ahogó en el ruido de las métricas de crecimiento.

La IA ha transformado por completo la relación señal-ruido. Cuando cualquiera puede generar en una tarde un producto funcional, una interfaz elegante y una biblioteca de código operativa, lo que “funciona bien” ya no es un factor diferenciador. La pregunta ahora es: ¿es realmente excepcional esto? ¿Sabe esta persona la diferencia entre “bueno” y “excepcional” (insanamente grande)? ¿Les importa lo suficiente, incluso sin que nadie los obligue, para cerrar esa última brecha?

Esto es especialmente cierto para el software crítico para los negocios: los sistemas que manejan nóminas, cumplimiento y datos de empleados. Estos no son productos que puedas probar al azar y descartar el próximo trimestre. Los costos de cambio son reales, los modos de fallo son graves, y quienes implementan estos sistemas son responsables de las consecuencias. Esto significa que, antes de firmar, realizarán todas las heurísticas de confianza posibles. Un producto atractivo es una de las señales más fuertes que se pueden emitir. Está diciendo: las personas que lo construyeron se esforzaron. Se preocupan por las partes visibles a simple vista, lo que implica que probablemente también se preocupen por las partes invisibles.

En un mundo donde la ejecución es barata, la estética es la prueba de trabajo.

Esta lógica siempre ha sido válida, pero durante la última década, el entorno del mercado la ha vuelto casi invisible. En su momento, la habilidad más importante en la industria del software ni siquiera estaba relacionada con el software en sí.

Entre 2012 y 2022, la arquitectura central de SaaS se consolidó. La infraestructura en la nube se volvió económica y estandarizada, y las herramientas de desarrollo alcanzaron madurez. Construir un producto funcional sigue siendo difícil, pero es una dificultad "ya resuelta": puedes superarla contratando personal, siguiendo patrones establecidos y alcanzando el umbral mínimo siempre que tengas recursos suficientes. Lo verdaderamente escaso, lo que distingue a los ganadores de los mediocres, es la capacidad de distribución. ¿Puedes adquirir clientes de manera eficiente? ¿Puedes establecer acciones de venta repetibles? ¿Comprendes suficientemente el modelo de economía unitaria para alimentar el fuego del crecimiento en el momento adecuado?

Los fundadores que se desenvolvían perfectamente en ese entorno provenían en su mayoría de los campos de ventas, consultoría o finanzas. Conocían a la perfección métricas que hace diez años sonaban como jeroglíficos: tasa de retención de ingresos netos (NDR), valor promedio del contrato (ACV), número mágico (Magic number), regla del 40. Vivían en hojas de cálculo y revisiones de líneas de ventas, y en ese contexto, tenían toda la razón. La era dorada del SaaS dio lugar a fundadores del SaaS en su apogeo. Fue una evolución racional y adaptativa.

Pero yo me siento asfixiado.

Crecí en un pueblo de un estado de la India con 250 millones de habitantes. Cada año, solo alrededor de tres estudiantes en toda la India logran ingresar al Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT). Sin excepción, todos provienen de costosas escuelas preparatorias de Delhi, Mumbai o Bangalore, instituciones creadas específicamente para este propósito. Fui la primera persona en la historia de mi estado en ingresar al MIT. Menciono esto no para presumir, sino porque es una versión reducida del argumento de este artículo: cuando las barreras de acceso son limitadas, el linaje predice el resultado; cuando las barreras de acceso son abiertas, las personas profundas siempre triunfan. En una habitación llena de personas con buen linaje, yo soy una apuesta basada en la profundidad. Es la única forma de apostar que conozco.

Estudié física, matemáticas y ciencias de la computación, y en estos campos, las perspectivas más profundas no provienen de la optimización de procesos, sino de ver verdades que otros pasan por alto. Mi tesis de maestría se centró en la mitigación de stragglers en el entrenamiento de aprendizaje automático distribuido: cuando se ejecutan sistemas a gran escala, ¿cómo optimizar esta restricción sin comprometer la integridad general?

Cuando miré al mundo del emprendimiento a mis veinte años, vi un panorama en el que estas profundas perspectivas parecían irrelevantes. El mercado premiaba el "go-to-market", no el producto en sí. Construir cosas con excelencia técnica parecía ingenuo: se consideraba una distracción del "juego real" (es decir, adquisición de clientes, retención y velocidad de ventas).

Luego, a finales de 2022, el entorno cambió.

Lo que muestra ChatGPT —de una manera más intuitiva y impactante que años de artículos de investigación— es que la curva ya se ha doblado. Una nueva curva en forma de S ha comenzado. Las transiciones de fase no recompensan a quienes mejor se adaptaron a la fase anterior, sino a quienes pueden percibir las posibilidades infinitas de la nueva fase antes de que otros vean el precio.

Entonces dejé mi trabajo y creé Warp.

La apuesta es muy específica. Estados Unidos tiene más de 800 entidades fiscales —federales, estatales y locales—, cada una con sus propios requisitos de presentación, fechas límite y lógicas de cumplimiento. Aquí no hay API, ni interfaz de acceso programático. Durante décadas, cada proveedor de nómina ha abordado este problema de la misma manera: contratar más personas. Miles de expertos en cumplimiento manipulan manualmente sistemas que nunca fueron diseñados para operar a escala. Los gigantes tradicionales —ADP, Paylocity, Paychex— han construido modelos de negocio completos alrededor de esta complejidad; en lugar de resolverla, la absorben en el número de empleados y transfieren los costos a los clientes.

En 2022, podía ver que los agentes de IA eran aún frágiles. Pero también podía ver la curva de mejora. Una persona profundamente involucrada en sistemas distribuidos a gran escala y que observa de cerca la evolución de los modelos puede hacer una apuesta precisa: una tecnología frágil en ese momento se volvería increíblemente poderosa en unos años. Así que apostamos: construir desde primeros principios una plataforma nativa de IA, comenzando por el flujo de trabajo más difícil de esta categoría: aquel que, debido a limitaciones arquitectónicas, los gigantes tradicionales nunca podrían automatizar.

Ahora, esta apuesta se está cobrando. Pero más allá, lo fundamental es el reconocimiento de patrones. Los fundadores tecnológicos de la era de la IA no solo tienen una ventaja de ingeniería, sino también una ventaja de洞察. Pueden ver puntos de entrada diferentes y hacer apuestas distintas. Pueden examinar un sistema que todos dan por sentado como “permanentemente complejo” y preguntarse: ¿qué se necesita para lograr la automatización real? Luego, lo clave es que ellos mismos construyen la respuesta.

El líder de la era SaaS de élite es un optimizador racional bajo restricciones. Pero la IA está eliminando estas restricciones e instalando nuevas. En este nuevo entorno, el recurso escaso ya no es la distribución, sino la capacidad de percibir posibilidades—y construirlas según los estándares estéticos y de creencias adecuados. Pero hay una tercera variable que lo decide todo, y es precisamente ahí donde la mayoría de los fundadores de la era de la IA están cometiendo errores catastróficos.

En el mundo empresarial actual circula el siguiente meme: tienes dos años para escapar de la base permanente. Construye rápido, recauda rápido, o sal o fracasa.

Entiendo de dónde proviene esta mentalidad. La velocidad con la que evoluciona la IA genera una sensación de crisis de supervivencia, y la ventana para aprovechar la ola parece extremadamente estrecha. Los jóvenes que ven historias de fama instantánea en Twitter asumen naturalmente que la esencia del juego radica en la velocidad: los ganadores son aquellos que corren más rápido en el menor tiempo posible.

Esto es correcto en una dimensión completamente equivocada.

La velocidad de ejecución es realmente crucial. Creo firmemente en esto—incluso está incrustado en el nombre de mi empresa (Warp). Pero la velocidad de ejecución no equivale a una visión limitada. Los fundadores que construirán las empresas más valiosas en la era de la IA no son aquellos que corren durante dos años y luego efectúan un desinvertimiento, sino aquellos que corren durante diez años y disfrutan del interés compuesto.

El error del cortoplacismo es que lo más valioso en el software —los datos privados, las relaciones profundas con los clientes, los verdaderos costos de cambio, el conocimiento especializado en regulación— requiere años para acumularse, y ningún competidor, por mucho capital o capacidad de IA que aporte, puede replicarlo rápidamente. Cuando Warp gestiona la nómina para empresas que operan entre estados, estamos acumulando datos de cumplimiento a través de miles de jurisdicciones. Cada notificación fiscal resuelta, cada caso límite procesado, cada registro estatal completado, entrena un sistema que se vuelve cada vez más difícil de replicar con el tiempo. Esto no es un punto de función; es un foso de protección que existe porque hemos profundizado con una calidad tan alta durante suficiente tiempo que ha generado una densidad de calidad.

Esta composición no es visible en el primer año. En el segundo año, es sutilmente perceptible. Para el quinto año, es todo el juego.

El ex CEO de Snowflake, Frank Slootman, construyó y escaló más empresas de software que cualquier otra persona existente, y lo resumió así: debes acostumbrarte al estado de “incómodo”. No es para una carrera corta, sino para mantenerlo como un estado permanente. La niebla de la guerra en las etapas iniciales de una startup —ese sentimiento de pérdida de dirección, la información incompleta y la necesidad de tomar decisiones de acción— no desaparecerá después de dos años. Simplemente evoluciona, y nuevas incertidumbres reemplazarán a las antiguas. Los fundadores que perduran no son los que encontraron certeza, sino los que aprendieron a moverse con claridad dentro de la niebla.

Construir una empresa es extremadamente cruel, y esta crueldad es difícil de transmitir a quienes no lo han hecho. Vives en un miedo constante y leve, a veces interrumpido por miedos aún más intensos. Tomas miles de decisiones con información incompleta, sabiendo que una serie de errores puede llevar al fin. Esos “éxitos repentinos” que ves en Twitter no solo son valores atípicos dentro de una distribución de potencia, sino extremos dentro de esos atípicos. Optimizar tu estrategia basándote en estos casos es como entrenar para un maratón estudiando los tiempos de personas que se equivocaron de camino y, por casualidad, completaron 5 kilómetros.

Entonces, ¿por qué hacerlo? No por comodidad, ni por la alta probabilidad de éxito. Sino porque, para algunas personas, no hacerlo siente como si no estuvieran viviendo realmente. Porque lo único peor que el miedo a "construir algo desde cero" es la asfixia silenciosa de "no haberlo intentado".

Y además—si apuestas correctamente, si ves la verdad que otros aún no han valorado, si ejecutas con estética y convicción durante un período suficientemente largo—el resultado no será solo financiero. Construyes algo que realmente cambia la forma en que las personas trabajan. Creas un producto que las personas aman usar. Empleas y logras a personas que dan lo mejor de sí mismas en la empresa que tú mismo construiste.

Este es un proyecto de diez años. La IA no puede cambiar esto, nunca lo ha hecho.

Lo que la IA cambia es el techo (Ceiling) que se puede alcanzar en esta década para los fundadores que logran mantenerse hasta el final para verlo con claridad.

Entonces, más allá de todo esto, ¿cómo será el software?

Los optimistas dicen que la IA crea abundancia: más productos, más constructores, más valor distribuido a más personas. Tienen razón. Los pesimistas dicen que la IA destruyó los fosos de protección del software: cualquier cosa puede ser copiada en una tarde, la defensa ha muerto. También tienen parte de razón. Pero ambas partes se enfocan en el piso (The floor), y nadie presta atención al techo (The ceiling).

Aparecerán miles de soluciones puntuales: herramientas pequeñas, funcionales y generadas por IA, suficientes para resolver problemas específicos y estrechos. Muchas de ellas ni siquiera serán construidas por empresas, sino por individuos o equipos internos para resolver sus propios dolores de cabeza. Para ciertas categorías de software de bajo umbral y fácil reemplazo, el mercado se democratizará realmente. La barrera de entrada es alta, la competencia es extremadamente intensa y los márgenes de beneficio son tan delgados como una telaraña.

Pero para el software crítico para los negocios —aquel que maneja flujos de efectivo, cumplimiento, datos de empleados y riesgos legales— la situación es completamente diferente. Estos son flujos de trabajo con una tolerancia al error extremadamente baja. Cuando falla el sistema de nómina, los empleados no reciben su dinero; cuando hay errores en la declaración de impuestos, el Servicio de Impuestos Internos (IRS) aparece; cuando hay una interrupción en el pago de beneficios durante el período de inscripción abierta, personas reales pierden su cobertura. La persona que elige el software debe asumir la responsabilidad de las consecuencias. Esta responsabilidad no puede externalizarse a una IA que se ha ensamblado con “codificación por vibas” por la tarde.

Para estos flujos de trabajo, las empresas seguirán confiando en los proveedores. Entre estos proveedores, la dinámica de “el ganador se lleva todo” será más extrema que en las generaciones anteriores de software. Esto no solo se debe a que los efectos de red son más fuertes (aunque así es), sino porque una plataforma nativa de IA que opera a gran escala y acumula datos privados a través de millones de transacciones y miles de casos límite de cumplimiento posee una ventaja de capitalización compuesta que hace casi imposible para los nuevos entrantes lograr una competencia “desde cero”. El foso competitivo ya no es un conjunto de funciones, sino la calidad acumulada a largo plazo de operar con estándares elevados en un entorno que castiga los errores.

Esto significa que la integración del mercado de software superará la era del SaaS. Espero que dentro de diez años, en los campos de RRHH y nómina, no haya 20 empresas cada una con un porcentaje de mercado de un solo dígito. Espero que dos o tres plataformas dominen la mayor parte del valor, mientras que una larga lista de soluciones puntuales apenas obtengan una porción mínima. El mismo patrón se repetirá en cada categoría de software donde la complejidad regulatoria, la acumulación de datos y los costos de cambio actúen conjuntamente.

Las empresas en la cima de esta distribución parecen muy similares: fundadas por profesionales técnicos con un sentido auténtico del producto; construidas desde el primer día sobre una arquitectura nativa de IA; y operando en mercados donde los gigantes establecidos no pueden responder estructuralmente sin desmantelar sus negocios actuales. Apuestan temprano por una visión única: perciben una verdad creada por la IA que aún no ha sido valorada, y mantienen esta postura durante suficiente tiempo hasta que el efecto compuesto se vuelve claramente visible.

He estado describiendo a este tipo de fundador de forma abstracta. Pero sé muy bien quién es, porque estoy esforzándome por convertirme en él.

Fundé Warp en 2022 porque creía que toda la pila operativa de los empleados — nóminas, cumplimiento fiscal, beneficios, incorporación, gestión de equipos, procesos de RRHH — estaba construida sobre trabajo manual y arquitecturas obsoletas, y que la IA podía reemplazarlas por completo. No mejorarlas, sino reemplazarlas. Las grandes empresas establecidas construyeron negocios de miles de millones de dólares absorbiendo la complejidad en sus plantillas; nosotros construiremos nuestro negocio eliminando la complejidad desde la raíz.

Tres años han demostrado esta apuesta. Desde su lanzamiento, hemos procesado más de 500 millones de dólares en operaciones, estamos creciendo rápidamente y brindamos servicios a empresas que construyen las tecnologías más importantes del mundo. Cada mes, los datos de cumplimiento que acumulamos, los casos límite procesados y las integraciones desarrolladas hacen que la plataforma sea más difícil de replicar y más valiosa para los clientes. El foso competitivo aún está en sus primeras etapas, pero ya ha adquirido tamaño y está acelerando.

Te digo esto no porque el éxito de Warp estuviera destinado a ocurrir —en un mundo de distribución de potencia, nada está destinado a ocurrir— sino porque la lógica que nos llevó hasta aquí es la misma que describí en todo este texto: ver la verdad. Profundizar más que nadie. Establecer estándares tan altos que se mantengan sin presión externa. Persistir lo suficiente como para ver si tenías razón.

Las empresas excelentes de la era de la IA serán creadas por quienes comprendan la siguiente verdad: el acceso nunca ha sido un recurso escaso, sino la visión (Insight); la ejecución nunca ha sido una ventaja competitiva, sino el gusto (Taste); la velocidad nunca ha sido una ventaja, sino la profundidad (Depth).

La ley de potencia no se importa por tus intenciones. Pero recompensa las intenciones correctas.