En la era de la inteligencia artificial, las empresas tecnológicas necesitan hacer dos cosas muy bien: resolver problemas y moverse con rapidez. La razón, según Omer Kaplan, CEO y cofundador de ZyG, es que los clientes quieren resultados, no solo herramientas o funciones.
Kaplan sostiene que la innovación ya no alcanza por sí sola. A su juicio, la inteligencia artificial avanza a una velocidad extraordinaria y las ventajas competitivas duran menos tiempo. Por eso, dice, la clave pasó a ser la ejecución: transformar tecnología nueva en resultados para el cliente, una y otra vez.
El planteo se apoya en una idea sencilla: cuando una compañía promete un resultado, hereda toda la complejidad que existe entre el cliente y ese objetivo. Kaplan menciona el caso de empresas de IA que buscan encargarse del crecimiento de startups de comercio electrónico. En ese esquema, afirma, deben absorber funciones como adquisición de clientes, publicidad, pronósticos, atención al cliente y cumplimiento de pedidos.
Según Kaplan, esa complejidad suele trabar el crecimiento. Muchas empresas terminan con una mezcla de paneles de control, herramientas de IA y agencias, un sistema fragmentado que no elimina la complejidad ni entrega el resultado prometido.
El mismo razonamiento aplica, dice, al terreno legal. Allí, las compañías de nueva generación tipo «servicio como software» no venden software para revisar contratos: venden contratos revisados. Eso implica asumir la responsabilidad por cada paso necesario para entregar el trabajo final.
Kaplan insiste en que, en esta etapa, el cliente no suele importar tanto cómo funciona la tecnología por dentro. Le importa si entrega o no. Por eso, propone cambiar la pregunta: en vez de pensar cómo agregar IA a un producto, hay que identificar dónde puede reducir fricción, automatizar la ejecución y mejorar el resultado a lo largo de toda la experiencia del cliente.
El paralelo histórico que utiliza refuerza la tesis. En el boom ferroviario del siglo XIX, no ganaron las compañías con las mejores locomotoras, sino las que pudieron tender vías, coordinar cadenas de suministro, financiar la expansión, gestionar operaciones y convertir una tecnología prometedora en una red funcional.
Kaplan dice que algo parecido ocurrió con el software empresarial. Los ganadores no fueron solo los que escribieron mejor código, sino los que supieron implementar sistemas dentro de grandes organizaciones, rediseñar flujos de trabajo, capacitar empleados y asegurar resultados medibles.
En la inteligencia artificial, agrega, los modelos de frontera seguirán mejorando y estarán cada vez más disponibles. La ventaja, entonces, estará en la velocidad con que cada empresa convierta esas capacidades en valor para el cliente.
La lectura es directa: en este ciclo tecnológico, el capital va a premiar menos la promesa y más la capacidad de entrega. Para el mercado, eso significa una vara más exigente y un castigo más rápido para quien no ejecute. Capital busca reglas claras, pero también organizaciones que aprendan más rápido que su competencia.
También hay una advertencia para los emprendedores: no alcanza con acumular más software ni con coordinar más flujos de trabajo. La verdadera propuesta de valor está en hacerse cargo del trabajo que separa al cliente del resultado. En la era de la IA, esa disciplina operativa puede ser el nuevo foso competitivo.
