Lo que no se compra con código

En marzo, OpenAI pasó varias semanas negociando con TPG, Advent International, Bain Capital y Brookfield. No para captar dinero. Para crear una estructura encargada de distribuir sus productos empresariales dentro de las compañías que pertenecen a esos fondos.

Anthropic hizo algo muy parecido por su lado con Blackstone, Hellman & Friedman y Goldman Sachs.

Estas dos operaciones me parecen mucho más interesantes de lo que aparentan.

Los dos laboratorios más avanzados del planeta, los que construyen los modelos con los que trabaja buena parte de la industria, los que probablemente concentran más talento técnico del que cualquier empresa podría necesitar razonablemente, acaban de poner muchísimo dinero sobre la mesa para conseguir algo que no saben fabricar por sí mismos.

Acceso.

Empresas en las que entrar. Directores financieros que descuelgan el teléfono. Relaciones ya establecidas. Confianza acumulada. Contratos, datos, personas que saben con quién hablar y en qué orden.

OpenAI puede entrenar un modelo mejor. Anthropic puede escribir un agente mejor.

No pueden hacer vibe coding de veinte años de relaciones comerciales.

El mercado no se ha limitado a acelerar. Se ha deformado.

Un lado del problema se está abaratando de forma extraordinaria. El otro apenas se ha movido.

Hace diez años, si eras un perfil de negocio con una idea de software, encontrar un cofundador técnico era el paso cero. No el primero. El anterior.

Sin él, tenías una presentación, algunas maquetas y una conversación que solía acabar así: «Ahora hay que encontrar a alguien que construya esto».

Esa búsqueda podía durar seis meses. A veces doce. Y probablemente bastantes empresas nacieron de dos personas que no tenían especial interés en pasar diez años juntas, pero que simplemente se sentían aliviadas de haber encontrado por fin la otra mitad del rompecabezas.

Esa restricción está desapareciendo mucho más deprisa de lo que creemos.

Hoy, un buen fundador de negocio puede construir una primera versión, ponerla ante los clientes, ver qué falla, corregir, volver a empezar y llegar sorprendentemente lejos antes de que un CTO sea realmente indispensable.

No hasta el punto de construir OpenAI en su habitación.

Pero sí lo bastante lejos como para probar una intuición, conseguir usuarios, aprender y a veces incluso encontrar los primeros indicios de un mercado antes de reunir al equipo técnico que habría necesitado desde el primer día en 2019.

Cursor y los agentes de programación son, por supuesto, las manifestaciones más visibles del fenómeno. Pero creo que la consecuencia interesante no es que «todo el mundo puede programar».

Es que producir código funcional está perdiendo progresivamente parte de su escasez.

Quiero precisar algo, porque esta discusión se vuelve estúpida muy deprisa si no lo hacemos.

Si la propia tecnología es tu foso defensivo, nada de esto se aplica del mismo modo. Si construyes nuevos modelos, infraestructura, robótica, biotecnología o investigación propia, sigues necesitando fundadores e ingenieros técnicos excepcionales.

Probablemente aún más que antes.

Cuando las herramientas corrientes se vuelven excelentes, la distancia entre alguien bueno y alguien excepcional no desaparece necesariamente. Incluso puede hacerse más brutal.

Pero en una parte enorme del software empresarial, la capacidad de simplemente construir el producto está siendo mucho menos escasa.

Y ahora mira el otro lado.

Todavía tienes que convencer a una gran empresa para que te deje entrar. Todavía hay que encontrar el presupuesto. Pasar por seguridad. Por cumplimiento normativo. Por legal. Convencer a un comprador. Después a su jefe. Y a veces al jefe de su jefe.

Y responder a un cuestionario de seguridad de 200 líneas que alguien probablemente creó en 2014 y que nadie se ha atrevido a eliminar desde entonces.

Los ciclos de venta empresarial siguen midiéndose en meses. Las decisiones siguen implicando a una cantidad absurda de personas. Y la explosión del número de productos de IA probablemente no ha simplificado el problema. Sobre todo, ha dado a las empresas unos cuantos cientos de proveedores más que evaluar.

Aquí es donde la cifra del MIT se vuelve interesante.

En su estudio sobre la IA en las empresas, el 95 % de los pilotos analizados no había producido ningún impacto medible en la cuenta de resultados.

El 95 %.

Y creo que interpretamos muy mal esa cifra cuando solo vemos en ella la prueba de que los modelos todavía no son suficientemente buenos. Buena parte del problema no es el modelo.

Es entrar en la casa.

Porque no consigues cien grandes clientes escribiendo un prompt. No haces vibe coding de un conjunto de datos que ha llevado quince años acumular. No generas la confianza de un director jurídico que ya se ha quemado dos veces.

Y no sintetizas de la noche a la mañana el conocimiento del negocio de alguien que lleva veinte años en una industria y sabe exactamente por qué no funcionan las tres soluciones evidentes al problema.

Esa es la asimetría que me interesa.

La IA está eliminando buena parte de la dependencia técnica del fundador de negocio en el día cero. No ha creado ningún atajo equivalente del lado del mercado. Y, aun así, sigo viendo a muchísimos fundadores contratar para la empresa que habrían tenido que construir en 2019.

Buscan a alguien capaz de fabricar lo que ellos no saben fabricar. Mientras que la pregunta interesante se está convirtiendo poco a poco en: ¿Qué no puedo fabricar ni siquiera con la mejor IA del mundo?

Distribución. Datos propios. Confianza. Conocimiento del negocio acumulado durante veinte años. Investigación original. Una posición ya adquirida en una industria.

El derecho a entrar en la sala.

Y si eso es lo que empieza a escasear, algo más cambia con ello.

Puede que el nuevo cofundador no sea una persona.

Puede ser un actor ya establecido. No hablo de la «alianza estratégica» que se anuncia en un comunicado y se añade a una diapositiva con dos logotipos cogidos de la mano. Hablo de alguien con quien te vinculas de verdad porque ya posee lo que tú tardarías diez años en construir: los clientes, los datos, la confianza, el conocimiento del negocio o el acceso.

Mira Abridge.

A primera vista, es una magnífica empresa de IA aplicada a la salud. Fundada por un cardiólogo, trabaja hoy con cientos de sistemas hospitalarios. Pero lo que me parece mucho más interesante es lo que ha construido alrededor de la tecnología.

Abridge se apoyó en UpToDate, después en el New England Journal of Medicine y en JAMA para integrar su contenido médico en sus herramientas. El NEJM publica desde 1812.

Doscientos catorce años de legitimidad.

Probablemente podrás producir un modelo mejor el año que viene. Buena suerte produciendo 214 años de confianza institucional antes del próximo sprint.

OpenEvidence cuenta la misma historia de otra manera. La empresa ha conseguido entrar en entornos hospitalarios como Mount Sinai, Cedars-Sinai o Sutter Health e integrarse en las herramientas que ya utilizan los médicos. Algunas funciones de su producto pueden copiarse, evidentemente. Su posición dentro del sistema, con mucha menos facilidad.

Harvey cuenta otra versión del mismo fenómeno en el derecho. Decenas de miles de abogados ya lo usan y el producto ha conseguido penetrar en algunos de los despachos más inaccesibles del mundo.

Por supuesto que el producto tiene que ser bueno.

Pero imagina dos empresas que mañana dispongan exactamente del mismo modelo. Una empieza con un producto excelente y cero relaciones. La otra ya está dentro de decenas de instituciones que le han confiado sus flujos de trabajo, sus hábitos, a veces sus datos, y que han pasado meses aprobándola. No son las mismas empresas.

Haber entrado se convierte en parte del producto.

Y eso es precisamente lo que los fondos de capital privado venden hoy a OpenAI y Anthropic. No les venden únicamente presentaciones. Les venden una posición adquirida. Empresas que ya poseen. Directivos con los que ya trabajan. Relaciones en las que otra persona ya ha absorbido la primera parte del riesgo.

En otras palabras, les venden tiempo.

Veinte años de contactos. Veinte años de confianza. Veinte años de puertas abiertas.

Y ninguna cantidad de cómputo permite comprimir veinte años en veinte segundos. Evidentemente, esta estrategia tiene una trampa, y es lo bastante grande como para decirlo: apoyarte en quien posee la distribución también puede ser una excelente forma de convertirte en su subcontratista.

Si él posee al cliente, la relación, los datos y el margen mientras tú simplemente aportas una capa tecnológica, no has construido un foso defensivo.

Has firmado un contrato de servicios envuelto en una historia bonita.

La alianza solo se vuelve realmente interesante si conservas algo que se acumula de tu lado: la medición de resultados, los datos producidos por el uso, la comprensión del flujo de trabajo, una capa que mejora porque funciona. Algo que haga que, después de tres años de colaboración, seas más difícil de sustituir que el primer día.

De lo contrario, el socio aprende.

Tú ejecutas.

Y un día saca tu partida a concurso.

Pero, pese a ese riesgo, creo que el cálculo general ha cambiado de sentido. Durante quince años, el reflejo del fundador de negocio ha sido buscar a alguien capaz de construir lo que él no sabía construir.

Ese reflejo era perfectamente racional.

El problema es que quizá esté sobreviviendo a su razón de ser.

La escasez se ha desplazado. Y cuando la escasez se desplaza, seguir organizando una empresa en torno a la escasez anterior probablemente sea una de las formas más seguras de construir la empresa equivocada.

Así que la pregunta ya no es solamente: ¿quién puede construir esto conmigo?

Pasa a ser: ¿quién posee ya lo que yo no podré construir?

OpenAI y Anthropic tienen a algunos de los mejores ingenieros del planeta. Tienen los modelos. Tienen el capital. Tienen la marca. Probablemente tengan más capacidad técnica que casi cualquier empresa de la historia.

Y aun así firmaron el cheque.

Porque sabían exactamente lo que compraban.

No código.

Una puerta ya abierta.

A mi escala, estoy haciendo algo bastante parecido con Naijm en los Emiratos.

Pero esa es otra historia para otra ocasión.