La inteligencia artificial está dejando de ser solo una herramienta de apoyo, para convertirse en el corazón de nuevos modelos de negocio. Ya no se trata únicamente de trabajar más rápido o de ahorrar costos: hoy, cualquier profesional puede construir un producto o servicio completo que solo sería posible gracias a la IA.
Así como en la fiebre del oro no siempre ganaban quienes buscaban oro, sino quienes vendían las palas, ahora la oportunidad está en crear la herramienta que otros van a usar.
Imagina a una contadora que, en su día a día, lidia con reportes extensos y complejos que sus clientes rara vez entienden del todo. Para ayudarles, comenzó a preparar versiones resumidas con gráficos claros, comparativas útiles y explicaciones en lenguaje simple. El resultado fue positivo. Los clientes comprendían mejor la información y podían tomar decisiones con más claridad. Sin embargo, cada reporte seguía tomando demasiado tiempo.
Así que pensó: ¿qué pasaría si existiera una herramienta que pudiera hacer todo esto automáticamente? En ese momento se dio cuenta que, si construía una herramienta con inteligencia artificial que realizara en minutos lo que ella podría tardar horas, no solo optimizaría su propio trabajo, sino que podría ayudar a otros profesionales a entregar reportes claros y comprensibles en minutos.
Qué significa emprender con IA (y qué no)
Emprender con inteligencia artificial no es lo mismo que usarla dentro de un negocio como una herramienta de apoyo más.
Usar la IA como apoyo significa aprovecharla para tareas específicas: generar correos, agilizar cálculos o automatizar procesos administrativos. Es útil, sí, pero el centro del negocio sigue siendo otro.
Emprender con IA, en cambio, implica que la IA sea el núcleo del producto o servicio. Sin ella, ese negocio no existiría. Es pasar de tener la IA como un asistente, a convertirla en la base de un modelo escalable.
En el caso de la contadora que mencionamos al inicio, ella usaba su propio tiempo y habilidades para simplificar los reportes. Dentro de sus servicios, la IA estaba ausente. Pero cuando se plantea crear una herramienta que haga de manera automática lo que antes requería horas de trabajo humano, ya no hablamos de optimizar un proceso existente: hablamos de construir un nuevo producto.
Esta es la gran diferencia: no es lo mismo trabajar con ayuda de la IA que crear un negocio con la IA como corazón.
Ahora bien, entender la diferencia es apenas el primer paso. La siguiente pregunta es inevitable: ¿vale la pena dar ese salto y hacerlo ahora? Está claro que las condiciones nunca habían sido tan favorables:
- Acceso sencillo: hoy existen plataformas listas para usar y APIs (herramientas que permiten integrar en tu propio producto tecnología ya creada por otros, como motores de IA listos para usar), sin necesidad de ser programador experto.
- Costos bajos: lo que antes requería grandes inversiones ahora puede probarse con presupuestos pequeños.
- Mercado receptivo: cada vez más personas están dispuestas a pagar por soluciones basadas en IA que les ahorren tiempo o les simplifiquen procesos.
- Ventaja de los pioneros: todavía hay espacio para crear y diferenciarse antes de que el mercado se sature.
En otras palabras, no es solo una tendencia: es una ventana de oportunidad que quienes den el primer paso podrán aprovechar mejor.
Dar el paso sin miedo: la ventaja de los jóvenes
Uno de los factores que explican por qué muchos negocios con inteligencia artificial están surgiendo tan rápido tiene que ver con la mentalidad.
Los emprendedores más jóvenes, al haber crecido rodeados de tecnología, tienen menos miedo de experimentar, fallar y volver a intentar. No necesitan entender a profundidad cómo funciona un modelo de IA para atreverse a usarlo, probarlo y crear con él.
En cambio, generaciones más acostumbradas a procesos tradicionales suelen sentir más barreras: dudas sobre la complejidad técnica, temor a equivocarse o incluso desconfianza frente a la novedad. Sin embargo, no solo se trata de la edad. Muchos profesionales, sin importar su generación, al encontrarse con estas nuevas herramientas, pueden quedarse paralizados: pensar que “esto no es para mí”, que es demasiado complejo o que se necesita ser experto en tecnología para siquiera intentarlo.
En el caso de la contadora, por ejemplo, ella pudo conformarse con seguir como siempre, invertir más horas en simplificar reportes manualmente y creer que “así toca”. Pero en lugar de dejarse frenar por el miedo o la falta de conocimientos técnicos, eligió probar. Aunque no sabía programar ni tenía formación en tecnología, su disposición a aprender y a colaborar con otros profesionales le permitió avanzar. Al final, su mentalidad abierta y su deseo de resolver un problema real pesaron más que cualquier limitación inicial.
Modelos de negocios posibles con IA
Hasta aquí hemos visto que la diferencia entre usar inteligencia artificial y emprender con ella está en ponerla en el centro del modelo. Pero, ¿qué significa eso en la práctica? La realidad es que no existe una sola forma de hacerlo: las oportunidades son tan diversas como los problemas que se pueden resolver.
En el caso de la contadora, la solución surge de una necesidad muy clara: sus clientes no entienden los reportes financieros. Ella decide crear una herramienta que simplifique esa información y la presente de manera visual y comprensible. Eso es emprender con IA.
Pero hay muchos más caminos. Algunos ejemplos pueden ser:
- Servicios profesionales potenciados: Se trata de transformar la forma en que los servicios se entregan al cliente. En vez de depender únicamente de horas de trabajo humano, la IA permite sistematizar ese conocimiento y ofrecerlo de manera más accesible. Por ejemplo, nuestra contadora podría crear un servicio online donde los clientes suben su información contable y reciben, en minutos, un reporte visual listo para entender y presentar.
- Productos digitales automáticos: Los productos digitales tradicionales (ebooks, cursos, guías) requieren mucho tiempo de producción. Con IA, ese esfuerzo se puede reducir drásticamente o incluso automatizar. En el caso de la contadora, podría desarrollar un generador de ebooks que explique conceptos financieros complejos en un lenguaje simple, adaptado al perfil de cada cliente.
- Asistentes virtuales especializados: Aquí hablamos de chatbots o herramientas que responden dudas en tiempo real. Imagina que la contadora crea un “asistente de finanzas personales” que responde preguntas básicas de sus clientes: desde “¿cuándo debo pagar el IVA?” hasta “¿qué significa este indicador en mi estado financiero?”. Una forma de estar disponible 24/7 sin tener que multiplicar sus horas de trabajo.
- Plataformas creativas: No todos los modelos de negocio con IA nacen en el mundo de los números. También existen soluciones creativas: desde software que genera música para creadores de contenido hasta herramientas que convierten un guión en un video.
- Análisis predictivo y toma de decisiones: La IA también permite anticipar escenarios y dar recomendaciones. En contaduría, esto se traduce en proyectar el flujo de caja de una empresa, detectar riesgos financieros o sugerir estrategias de ahorro. La contadora podría ofrecer a sus clientes simulaciones automáticas que antes solo estaban al alcance de grandes corporaciones.
En todos los casos, la clave es la misma: identificar un problema real y pensar cómo la IA puede resolverlo de forma más rápida, clara o accesible que antes.
¿Cómo empezar?
Seguramente ahora te estés preguntando por dónde empezar. Lo importante está en verlo como un proceso gradual, no como un salto al vacío. Emprender con IA no significa construir una gran plataforma desde el primer día, sino comenzar con un problema claro, un prototipo sencillo y la disposición a aprender en el camino. Te compartimos un paso a paso, tomando como ejemplo el caso de la contadora que venimos siguiendo:
- Detecta un problema concreto (y acótalo)
Volviendo al ejemplo de la contadora, ella lo entendió cuando sus clientes le repetían una y otra vez que no entendían los reportes financieros. Esa necesidad concreta se convirtió en el punto de partida de todo lo que vino después.
- Dibuja el flujo y define el rol de la IA
El siguiente paso es imaginar cómo la IA puede intervenir para resolver el problema. Para la contadora, la pregunta fue sencilla pero poderosa: ¿y si existiera una herramienta que tradujera automáticamente los balances en gráficos y explicaciones claras? No pensó en reemplazar todo su trabajo, sino en enfocar la tecnología en la parte que más tiempo le consumía y más frustración generaba a sus clientes.
- Elige herramientas mínimas viables
Con la idea clara, busca herramientas accesibles para construir un primer prototipo. Ella no necesitaba programar desde cero: recurrió a plataformas listas para usar y a APIs (conectores que permiten integrar en un producto la tecnología creada por otros). Así, en poco tiempo tenía una versión capaz de convertir datos en un informe más visual y comprensible.
- Construye un MVP (mínimo producto viable) en poco tiempo
La clave no es esperar a la versión perfecta, sino lanzar algo sencillo que ya pueda probarse. En este caso, la contadora creó una versión inicial y la puso en manos de colegas y clientes de confianza para observar cómo la usaban. La retroalimentación fue clave: algunos valoraban los gráficos, otros las explicaciones en lenguaje sencillo, y unos cuantos sugirieron funciones nuevas. Gracias a esos comentarios supo qué debía mejorar antes de invertir más recursos.
- Valida con usuarios reales y mide resultados
El prototipo cobra sentido solo cuando se prueba en la práctica. Al validar con un pequeño grupo de usuarios (5 a 10 es un buen inicio), lo importante no es solo que lo usen, sino medir su impacto. En el caso de la contadora, las preguntas fueron: ¿cuánto tiempo les ahorró?, ¿qué entendieron ahora que antes no?, ¿pagarían por usarlo?, ¿cuánto y bajo qué esquema: mensual o por uso? Con esas respuestas, obtuvo información clave para decidir si valía la pena seguir invirtiendo.
- Diseña el modelo y escala responsablemente
Finalmente, define un modelo de negocio. Lo que para la contadora comenzó como una ayuda para sus propios clientes, se transformó en un servicio que otros contadores también querían ofrecer. Así nació la idea de un modelo white-label (una solución que se entrega lista para usar, pero adaptada con la marca del profesional o empresa que la compra). Lo que antes eran horas de trabajo individual se convirtió en un producto escalable.
Lo que comenzó como un ajuste dentro de sus propios servicios terminó convirtiéndose en un producto escalable que otros colegas también podían ofrecer bajo su marca. Esa es la esencia de emprender con inteligencia artificial: partir de un problema concreto, transformar esa primera versión en un aprendizaje práctico y dejar que la retroalimentación marque la evolución del negocio.
La inteligencia artificial no viene a reemplazarte: viene a amplificar lo que ya haces bien y a abrirte puertas que antes requerían equipos enteros. Usarla con criterio, y con responsabilidad sobre datos y expectativas, permite ayudar a más personas, con mayor claridad y en menos tiempo.
Nuestra contadora empezó con un problema simple, un prototipo pequeño y diez pruebas reales. Meses después, ese experimento se convirtió en una herramienta que otros colegas usan con su propia marca (white-label). No porque supiera “todo sobre IA”, sino porque se atrevió a empezar.
Formarte es parte del camino: hoy hay talleres, cursos y diplomados serios sobre IA aplicada a negocios. Como profesionales y empresarios, mantenerse actualizado ya no es opcional.
Ahora te toca a ti: experimenta con algo pequeño.. Define un problema, crea un demo mínimo y ponlo en manos de cinco usuarios. No esperes a tener todas las respuestas; La claridad llega al construir, no al planear eternamente. Este nuevo terreno recompensa la acción más que la perfección.
Escrito por Liliana Zabala Camacho.
Cofundadora y Social Media Specialist de Kometa Creativa.
Agencia digital, Kometa Creativa.
www.kometacreativa.com
