En 2025, la inversión corporativa global en inteligencia artificial alcanzó los 581.700 millones de dólares, según el AI Index 2026 de Stanford. Más del doble que el año anterior.
Unos años antes, las predicciones más ambiciosas de la industria giraban alrededor de algo bastante distinto.
La Web3 prometía reorganizar internet alrededor de la propiedad descentralizada. La blockchain permitiría que las personas tuvieran activos digitales sin depender de las plataformas, participaran en economías tokenizadas y capturaran una mayor parte del valor que generaban en internet.
Hoy, la promesa dominante es casi la contraria.
La inteligencia artificial está abaratando drásticamente la producción digital. Software, imágenes, artículos, música y videos pueden generarse a una fracción de su costo histórico. Mientras tanto, desarrollar sistemas de IA de frontera requiere concentraciones enormes de capital, infraestructura computacional y conocimiento especializado.
En pocos años pasamos de diseñar mecanismos de escasez digital a celebrar la abundancia; de distribuir la propiedad a concentrar el poder de cómputo; y de intentar eliminar intermediarios a construir intermediarios cada vez más capaces entre las personas y la información.
Por supuesto, las criptomonedas no desaparecieron y la IA tampoco es exclusivamente centralizada. Pero el contraste entre ambas narrativas plantea una pregunta que va mucho más allá de estas tecnologías.
¿Cómo construís una empresa duradera cuando la visión dominante de progreso de la industria puede cambiar más rápido de lo que tu negocio logra adaptarse?
El futuro de la propiedad y los bienes comunes digitales
La Web3 surgió, en parte, como una reacción a la estructura económica de internet.
La Web2 había producido servicios extraordinarios, pero buena parte del valor generado por los usuarios terminaba concentrado en un número relativamente pequeño de plataformas:
- Las redes sociales controlaban la distribución.
- Los marketplaces controlaban el acceso a los clientes.
- Las tiendas de aplicaciones determinaban qué software podía llegar a los usuarios y bajo qué condiciones.
En sus primeros años, el mundo cripto estaba enfocado exclusivamente en desarrollar monedas digitales imposibles de rastrear, libres de la manipulación del sistema bancario y de las restricciones del Estado. Pero, a medida que el ecosistema evolucionó, empezó a ganar terreno la idea de la Web3.
La Web3 se apoyaba en Ethereum, una blockchain programable que permitía desarrollar experiencias descentralizadas. Dejémoslo ahí, antes de ponernos demasiado técnicos.
La Web3 ofrecía una alternativa interesante a la Web2, hipercentralizada y dominada por las redes sociales: una internet donde fuera posible establecer y transferir la propiedad sin depender completamente de instituciones centralizadas.
La escasez era fundamental para esa visión.
Un viaje al pasado: ¿te acordás de los NFT?
Una de las principales promesas de la Web3 era permitir la propiedad verificable y la monetización de activos digitales.
Los archivos digitales suelen ser fáciles de reproducir, pero la blockchain ofrecía un mecanismo para convertirlos en activos que pudieran autenticarse, comprarse y venderse.
Vale la pena aclarar algo que puede resultar confuso. Ya era confuso en 2022, así que tranquilamente puede seguir siéndolo ahora: la blockchain no alojaba el activo digital. No guardaba un GIF con una obra de arte ni una casa virtual del metaverso. Lo que almacenaba era el registro de su propiedad.
Los NFT (tokens no fungibles) podían representar activos digitales, pero también derechos de acceso, participación en mecanismos de gobernanza o derechos financieros, según cómo estuvieran diseñados.
Los NFT artísticos fueron especialmente populares durante el auge de la Web3, principalmente por su potencial especulativo. Pero el ecosistema tenía mucho más para ofrecer que una fiebre pasajera. Si eran posibles nuevas formas de propiedad digital, también podían surgir mercados y estructuras organizacionales completamente nuevos.
Durante la fiebre de los NFT, el potencial especulativo muchas veces pesaba más que el interés artístico. Pero, independientemente de si a los inversores realmente les gustaban las obras que compraban, uno de los grandes argumentos del ecosistema era la posibilidad de remunerar a los artistas digitales por su trabajo.
El valor de esas obras se potenciaba mediante mecanismos de escasez artificial y construcción de comunidades.
La IA generativa aborda la economía digital desde una dirección completamente distinta.
En apenas un par de años pasamos de activos digitales creados por personas y artificialmente escasos a máquinas capaces de producir cantidades prácticamente ilimitadas de contenido por unos pocos centavos.
Si dejamos de lado la calidad, podríamos decir que el costo de producir contenido se desplomó hasta prácticamente cero.
Barato, rápido… ¿y bueno?
El AI Index 2025 de Stanford encontró que el costo de consultar un modelo con un rendimiento aproximadamente equivalente al de GPT-3.5 en el benchmark MMLU cayó de 20 dólares por millón de tokens en noviembre de 2022 a apenas 7 centavos en octubre de 2024.
Una reducción de más de 280 veces en aproximadamente dos años.
La comparación mide el costo de alcanzar un determinado nivel de rendimiento, no el precio de ejecutar exactamente el mismo modelo. De todas formas, la tendencia es indiscutible: capacidades que antes requerían inversiones considerables se están convirtiendo en componentes baratos de otros productos.
Pero que producir contenido sea cada vez más barato no significa que todo haya perdido su valor. Si fuera así, yo no estaría editando este artículo a mano.
Una fotografía que documenta un acontecimiento histórico no es intercambiable con una imagen sintética. Una investigación basada en información propia no equivale a un resumen generado automáticamente. Una aplicación empresarial confiable no es necesariamente intercambiable con un software armado en una tarde.
Lo que la IA convierte en un commodity suele ser una capacidad o un proceso de producción específico, no necesariamente el producto final.
A medida que esas capacidades se vuelven abundantes, la escasez se desplaza hacia otros lugares: la confianza, la distribución, la información propietaria, las relaciones con los clientes y la capacidad de coordinar sistemas complejos.
El progreso de la IA no elimina la escasez: la desplaza hacia eslabones de mayor valor.
Entonces, ¿tenemos razón al interpretar el paso de las criptomonedas a la IA como un cambio en el valor que le asignamos al contenido digital?
¿La industria tecnológica cambió de opinión?
Es tentador interpretar la transición de las criptomonedas a la IA como un giro ideológico.
Pero eso supone que la industria tecnológica funciona como un movimiento intelectual coherente, comprometido colectivamente con una determinada visión del progreso.
Y no es así.
Es un conjunto de inversores, fundadores, investigadores, instituciones y clientes cuyos intereses se superponen, pero muchas veces también entran en conflicto.
Lo que parece un cambio de creencias colectivas puede ser, en realidad, un cambio en dónde ven las mayores oportunidades estos actores.
Cuando cambia el flujo de capital, cambia la narrativa
El capital de riesgo cumple un papel fundamental en todo esto.
Sabemos que la inversión financia el desarrollo tecnológico. Pero ¿qué implica exactamente ese desarrollo?
Los flujos de capital determinan qué empresas pueden contratar talento, qué problemas reciben atención y qué predicciones sobre el futuro ganan credibilidad.
Cuando una narrativa tecnológica atrae suficiente capital, empieza a formarse todo un ecosistema comercial alrededor de ella.
Las startups adoptan su vocabulario, los inversores desarrollan tesis de inversión, las conferencias organizan paneles sobre sus implicancias y los consultores explican cómo deberían responder las empresas establecidas.
Eventualmente, las compañías empiezan a posicionarse alrededor de esa narrativa. A veces porque la tecnología realmente mejora sus negocios y otras porque asociarse con ella ya tiene valor comercial por sí mismo.
La enorme escala de la inversión en IA ilustra este proceso, aunque no demuestra que el capital haya migrado directamente desde las criptomonedas hacia la inteligencia artificial.
Los 581.700 millones de dólares reportados por Stanford incluyen distintas categorías de inversión corporativa, como financiamiento privado, fusiones y adquisiciones, no solamente capital de riesgo.
Pero hay un contrapunto importante: la atención de la industria puede haberse desplazado, pero el desarrollo cripto no se detuvo.
¿Murieron las criptomonedas?
Según Electric Capital, a comienzos de octubre de 2026 se registraron aproximadamente 26.700 desarrolladores cripto activos por mes, entre ellos casi 10.900 desarrolladores experimentados, con al menos dos años de trayectoria.
Ese último grupo había crecido un 30% respecto del año anterior.
El entusiasmo especulativo y la actividad productiva no son necesariamente lo mismo.
Una tecnología puede perder su lugar privilegiado en el imaginario de la industria mientras los desarrolladores siguen construyendo productos y servicios alrededor de ella.
Acá va una observación personal: incluso durante la primavera cripto, cuando todo el ecosistema estaba enamorado de la idea de la adopción masiva, mi futurología cripto estaba mucho más alineada con las aplicaciones B2B. Yo creía que los grandes adoptantes de esta tecnología iban a ser las instituciones.
Los números empiezan a respaldar esa intuición.
Una investigación de Artemis estimó que los pagos B2B con stablecoins alcanzaban un volumen anualizado de 36.000 millones de dólares a principios de 2025, con un crecimiento interanual del 315%.
Para septiembre de 2026, Visa reportaba un volumen anualizado de liquidaciones con stablecoins superior a los 20.000 millones de dólares, más de 15 veces el nivel del año anterior.
Mientras tanto, el mercado de bonos del Tesoro estadounidense tokenizados había alcanzado casi 13.000 millones de dólares en marzo de 2026.
Lo interesante es que ninguna de estas aplicaciones necesita que los consumidores se interesen por la blockchain.
Los bancos necesitan liquidaciones más rápidas, las empresas necesitan mover dinero entre países y las instituciones financieras necesitan formas más eficientes de administrar activos.
Lejos de aquella obsesión por la adopción masiva, las aplicaciones más duraderas de las criptomonedas podrían terminar siendo parte de una infraestructura que la gente común ni siquiera percibe.
Las criptomonedas no murieron. Simplemente crecieron y consiguieron un trabajo de verdad.
La infraestructura y la paradoja de la descentralización
Hay otro problema con tratar a las criptomonedas y a la IA como opuestos ideológicos: ambos movimientos prometen redistribuir el poder, pero terminan creando nuevos centros de poder.
Las criptomonedas buscaban reducir la dependencia de instituciones centralizadas. Sin embargo, buena parte de su ecosistema comercial terminó dependiendo de exchanges, emisores de stablecoins, proveedores de infraestructura y otros intermediarios.
Los protocolos pueden ser descentralizados mientras los servicios que realmente usa la mayoría de las personas siguen concentrados.
La IA presenta una versión diferente de la misma tensión.
Los modelos de pesos abiertos y las herramientas de desarrollo accesibles ponen nuevas capacidades al alcance de millones de personas.
Al mismo tiempo, desarrollar sistemas de frontera puede requerir cantidades enormes de infraestructura computacional, hardware especializado, electricidad y capital.
Según Synergy Research Group, Amazon, Microsoft y Google concentraban el 63% del gasto empresarial global en servicios de infraestructura en la nube durante el tercer trimestre de 2025.
Esa cifra corresponde al mercado de infraestructura cloud en general, no específicamente al de IA. Aun así, ilustra cómo las capacidades digitales pueden volverse cada vez más accesibles mientras la infraestructura que las sostiene permanece concentrada.
Nvidia aporta otra perspectiva.
La compañía reportó 215.900 millones de dólares de ingresos durante su año fiscal 2026, un crecimiento interanual del 65%.
Mientras los desarrolladores acceden a capacidades de IA cada vez más baratas, las empresas que proveen infraestructura crítica pueden capturar un valor económico enorme.
Un protocolo descentralizado no produce automáticamente un mercado descentralizado. Una tecnología accesible tampoco garantiza una industria competitiva.
Las preguntas importantes son estructurales: ¿quién controla la distribución? ¿Quién es dueño de la infraestructura? ¿Dónde se acumulan los costos de cambiar de proveedor? ¿Quién se queda con los márgenes?
Son preguntas que siguen siendo relevantes independientemente de qué tecnología domine la conversación.
¿Qué sobrevive cuando cambia la narrativa?
Imaginemos dos empresas de software hipotéticas.
La primera está construida alrededor de la premisa de que una determinada tecnología se va a convertir en el principio organizador dominante de internet.
Su posicionamiento, la arquitectura de su producto, su estrategia de financiamiento y su adquisición de clientes dependen de que esa predicción se haga realidad.
La segunda utiliza exactamente la misma tecnología para resolver un problema persistente de sus clientes. A esos clientes les importa el resultado, no la filosofía tecnológica detrás del producto.
Las dos podrían crecer rápidamente mientras la narrativa está de moda.
Pero cuando cambian las expectativas, quedan en posiciones muy distintas.
La primera puede descubrir que la demanda de su producto era inseparable del entusiasmo por la tecnología subyacente.
La segunda tiene mejores posibilidades de adaptar su implementación y conservar la relación con sus clientes.
Esto nos permite distinguir entre empresas dependientes de una narrativa y empresas resilientes a los cambios de narrativa.
Las primeras necesitan que una determinada historia sobre el futuro siga resultando convincente.
Las segundas pueden beneficiarse de los cambios tecnológicos sin depender de que la ideología dominante de la industria se mantenga intacta.
Ninguna de las dos categorías garantiza el éxito.
Una empresa que resuelve un problema persistente también puede ser desplazada por un competidor con mejor tecnología o distribución. Y algunas de las compañías más importantes de la historia nacieron precisamente porque sus fundadores apostaron por un futuro que todavía no existía.
Hay que tomar riesgos y animarse a explorar categorías emergentes.
Innovar implica asumir riesgos. Lo importante es no confundir el entusiasmo por una tecnología con una demanda sostenida por parte de los clientes.
Las empresas que acumulan capacidades
Nvidia es un ejemplo interesante.
Su posición en el mercado de IA no surgió de una decisión repentina de convertirse en una empresa de inteligencia artificial cuando los modelos generativos empezaron a captar la atención del público.
Fue el resultado de años de inversión en computación acelerada, herramientas de software, relaciones con desarrolladores y hardware especializado.
La IA multiplicó la importancia estratégica de capacidades que la empresa ya había acumulado.
Eso no vuelve invulnerable a Nvidia. La competencia, los cambios en las arquitecturas de cómputo, la concentración de clientes y la sustitución tecnológica siguen siendo riesgos relevantes.
Pero su trayectoria ilustra la diferencia entre asociar una empresa a una narrativa de moda y desarrollar capacidades que pueden resultar valiosas a través de distintas transiciones tecnológicas.
Mercado Libre ofrece otro ejemplo.
Su negocio abarca comercio electrónico, pagos, logística y servicios financieros. Estas actividades se refuerzan entre sí mediante relaciones con clientes, distribución, infraestructura y conocimiento operativo.
Las nuevas tecnologías pueden mejorar esos sistemas sin que la compañía tenga que redefinir completamente su propósito cada vez que cambia el foco de atención de la industria.
Estos ejemplos no establecen una fórmula universal para construir empresas duraderas. Ambas compañías enfrentan sus propios riesgos competitivos y siempre es fácil encontrar explicaciones retrospectivas para el éxito.
Sin embargo, sugieren una hipótesis interesante: las empresas que acumulan capacidades orientadas a resolver necesidades persistentes pueden estar mejor posicionadas para aprovechar sucesivas olas tecnológicas.
La distribución importa. Las relaciones con los clientes importan. El conocimiento institucional importa.
También importan los datos propietarios, la excelencia operativa, los efectos de red y la capacidad de adoptar nuevas tecnologías más rápido que los competidores.
Ninguna de estas ventajas dura para siempre. Pero, en general, son más difíciles de reproducir que una descripción de producto llena de términos de moda.
Construir para un futuro que no podemos predecir
El consejo convencional sería ignorar el hype y concentrarse en los fundamentos del negocio.
Suena tranquilizador, pero no alcanza.
Los cambios tecnológicos pueden destruir modelos de negocio establecidos.
Las empresas que descartan tecnologías emergentes por considerarlas una moda pueden descubrir que sus supuestas ventajas competitivas dependían de capacidades que se convirtieron en commodities.
Por otro lado, muchas veces alcanza con un cambio de percepción para perjudicar un modelo de negocio.
La idea de que la IA puede reemplazar una capacidad central de una empresa puede ser extremadamente destructiva, incluso cuando no es cierta.
Un poco de cautela puede hacer una gran diferencia:
- Para los fundadores, significa preguntarse si sus clientes pagan por un resultado que necesitan de manera sostenida o por participar de un movimiento tecnológico.
- Para las empresas establecidas, implica identificar qué capacidades conviene mantener como propias y cuáles pueden reemplazarse por servicios externos cada vez más baratos.
- Para los inversores, significa distinguir entre una adopción impulsada por valor medible para los clientes y otra motivada principalmente por expectativas especulativas.
Pensemos en una empresa de software cuyo producto depende fuertemente de una capacidad que se abarata drásticamente gracias a la IA.
Esa empresa podría perder poder para fijar precios. O podría aprovechar el mismo avance tecnológico para mejorar sus márgenes y ampliar su mercado.
El resultado depende de dónde perciben valor los clientes y de qué tan bien pueda adaptarse la empresa.
El mismo cambio tecnológico puede destruir un modelo de negocio y, al mismo tiempo, hacer posible otro.
Tres preguntas que vale la pena hacerse
Antes de apostar fuerte por la próxima burbuja tecnológica, los equipos directivos deberían poder responder tres preguntas:
- ¿Qué seguiría teniendo valor si mañana nuestra tecnología principal estuviera al alcance de cualquiera? Esta pregunta permite identificar capacidades, relaciones y activos que no son fáciles de replicar cuando los costos de producción se desploman.
- ¿Estamos acumulando ventajas que se fortalecen a medida que evoluciona la tecnología? Una empresa puede estar construyendo una base de datos propia, confianza con sus clientes, canales de distribución, conocimiento operativo o efectos de red. O puede estar simplemente aumentando su exposición a una categoría de moda.
- ¿Qué haríamos distinto si la narrativa tecnológica dominante de hoy perdiera su lugar privilegiado dentro de cinco años? La respuesta revela cuánto de la estrategia de la empresa depende de expectativas que todavía no se concretaron.
¿Qué viene después de la IA?
La próxima gran narrativa tecnológica podría contradecir algunos de los supuestos más importantes del auge actual de la inteligencia artificial.
Quizás la computación se vuelva considerablemente más descentralizada. Quizás la regulación cambie la economía de los modelos fundacionales. Quizás aparezcan nuevas interfaces que transformen nuestra manera de interactuar con el software.
O quizás la IA termine tan integrada en los productos cotidianos que la propia categoría pierda buena parte de su significado comercial.
Son escenarios posibles, no predicciones.
Lo que parece más seguro es que, tarde o temprano, la industria va a encontrar otra historia convincente sobre el futuro.
Habrá nueva terminología, nuevas tesis de inversión, nuevas categorías y nuevas empresas prometiendo reorganizar la economía.
Algunas van a tener éxito. Muchas otras, no.
Las empresas que perduren no serán necesariamente las que hayan acertado al predecir la próxima narrativa. Serán aquellas que hayan entendido qué necesidades de sus clientes, relaciones, capacidades y ventajas económicas valía la pena preservar mientras esa narrativa cambiaba.
Las criptomonedas prometían un mundo donde los activos digitales podían volverse escasos.
La IA promete un mundo donde cualquiera puede producir contenido digital complejo por unos pocos centavos.
Ninguna de las dos cambia el desafío fundamental de construir un negocio: crear algo valioso, llegar a las personas que lo necesitan y capturar suficiente valor como para poder seguir haciéndolo.
La historia que nos contamos sobre el futuro va a volver a cambiar. La pregunta es si tu empresa necesita que esa historia siga siendo cierta.
Por Aaron Marco Arias
Preguntas frecuentes
¿La inteligencia artificial hace que los productos digitales pierdan su valor?
No. La IA puede reducir drásticamente el costo de producir determinados bienes digitales, pero el costo de producción y el valor económico no son lo mismo.
La distribución, la confiabilidad, la confianza, la información propietaria y las relaciones con los clientes pueden seguir siendo recursos escasos, incluso cuando generar contenido o software se vuelve cada vez más barato.
¿Las criptomonedas están perdiendo relevancia por culpa de la IA?
La evidencia no respalda esa conclusión.
Los datos actualizados de Electric Capital muestran que los desarrolladores cripto experimentados siguen activos, incluso después de períodos de contracción en la cantidad total de desarrolladores.
Además, ambas tecnologías resuelven problemas diferentes y pueden coexistir.
¿Qué hace que una empresa tecnológica sea resiliente a los ciclos de entusiasmo?
No existe una fórmula universal.
Un buen punto de partida es identificar qué necesidades de los clientes persisten independientemente de una tecnología específica y qué ventajas competitivas puede seguir desarrollando la empresa a medida que cambian los costos de producción, la infraestructura y las expectativas del mercado.
¿Las startups deberían evitar construir negocios alrededor de tecnologías emergentes?
No necesariamente.
Las tecnologías emergentes pueden crear mercados completamente nuevos. La distinción importante está en entender los supuestos detrás de la apuesta tecnológica y contar con un camino creíble hacia la generación de valor sostenido para los clientes.
Nota metodológica: Las cifras de inversión corresponden a distintas categorías de financiamiento y no deben interpretarse como evidencia de una transferencia directa de capital entre las criptomonedas y la IA. Las comparaciones de costos de inferencia se refieren a niveles equivalentes de rendimiento en benchmarks, no a modelos idénticos. El marco de dependencia de narrativas es una hipótesis editorial, no un indicador empíricamente validado del desempeño empresarial.