Recursos estratégicos para startups de IA: cómo construir una ventaja duradera en una economía impulsada por la inteligencia
- Miguel Virgen, PhD Student in Business
- hace 4 horas
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Las startups de IA nacen en un entorno sin precedentes en la era empresarial. La promesa de la inteligencia artificial es inmensa, pero también lo es la presión competitiva. Nuevos modelos, plataformas y aplicaciones surgen a diario, y las barreras de entrada parecen engañosamente bajas. Sin embargo, a pesar de esta aparente accesibilidad, solo una pequeña fracción de las startups de IA logran un éxito duradero. La diferencia a menudo no radica en la brillantez de la idea, sino en cómo los fundadores identifican, adquieren y despliegan recursos estratégicos.
Los recursos estratégicos son activos que permiten a una empresa crear valor de maneras que la competencia no puede replicar fácilmente. Para las startups de IA, estos recursos van mucho más allá de la financiación. Incluyen datos, talento, infraestructura, diseño organizacional, alianzas y capacidades de aprendizaje. Comprender qué recursos son los más importantes y cómo interactúan es esencial para construir un negocio defendible y escalable impulsado por IA. En un mundo donde los algoritmos se pueden copiar y el código se puede bifurcar, los recursos estratégicos son lo que distingue a las empresas de IA perdurables de los experimentos efímeros. El panorama de las operaciones comerciales se ha visto transformado por el avance continuo de las tecnologías digitales, donde la inteligencia artificial (IA) emerge como un elemento fundamental. Los sistemas de IA brindan servicios proactivos basados en datos; generan información; analizan, organizan, almacenan y recopilan datos de campo, y conectan equipos (Wong, et al., 2025). El desafío para los fundadores es ir más allá de la publicidad exagerada y enfocarse en las bases más profundas de la ventaja competitiva.
Repensando la estrategia en la era de la inteligencia artificial
La estrategia tradicional de las startups solía enfatizar la velocidad de comercialización y la adquisición agresiva de clientes. Si bien estos elementos siguen siendo importantes, las startups de IA operan bajo dinámicas estratégicas diferentes. Los sistemas de inteligencia artificial mejoran con los datos, la iteración y la retroalimentación. Esto significa que las decisiones estratégicas tempranas sobre los recursos tienen consecuencias a largo plazo. Los gerentes se enfrentan a una disyuntiva estratégica entre un modelo cerrado y propietario de gobernanza de TI centrado en el control interno y un modelo abierto, impulsado por el ecosistema, que utiliza recursos externos, a la hora de usar la tecnología para facilitar el funcionamiento y el crecimiento de su negocio. Nuevas tecnologías como blockchain ofrecen a las empresas la oportunidad de descentralizar actividades clave, lo que obliga a los gerentes a reconsiderar la disyuntiva entre el control cerrado y propietario y las estrategias abiertas que involucran a colaboradores externos (Hui et al., 2025). La visión del negocio basada en recursos cobra especial relevancia en este contexto. Según esta perspectiva, la ventaja sostenible proviene de recursos valiosos, escasos, difíciles de imitar y bien organizados. Las startups de IA deben preguntarse no solo qué están construyendo, sino también qué activos únicos están acumulando en el proceso. Este cambio requiere que los fundadores piensen sistémicamente. Un modelo de IA no es solo un software. Está integrado en un ecosistema más amplio de canales de datos, infraestructura en la nube, experiencia humana y rutinas organizacionales. Los recursos estratégicos de las startups de IA están profundamente interconectados, y la debilidad en un área puede socavar la fortaleza en otra.
Los datos como recurso estratégico fundamental
El emprendimiento ha entrado en una nueva era marcada por la inteligencia artificial (IA), lo que exige avances académicos acelerados para mantenerse al día con esta tecnología transformadora. Por ello, se recomienda que los emprendedores se involucren en la prospección y la asunción de riesgos (Obschonka et al., 2025). Entre todos los recursos estratégicos para las startups de IA, los datos ocupan un lugar central. Los sistemas de inteligencia artificial aprenden de los datos, y la calidad, la relevancia y la estructura de estos suelen ser más importantes que la sofisticación del propio algoritmo. Las startups que dependen únicamente de conjuntos de datos públicos o genéricos tienen dificultades para diferenciarse, ya que la competencia puede acceder a los mismos datos.
Por lo tanto, los datos propietarios son uno de los activos estratégicos más poderosos que una startup de IA puede poseer. Estos datos pueden provenir de interacciones únicas con clientes, sensores especializados, procesos específicos de un dominio o colaboraciones a largo plazo. Con el tiempo, los datos propietarios permiten que los modelos mejoren de maneras que son difíciles de replicar para la competencia, creando una ventaja acumulada.
Sin embargo, los datos por sí solos no son suficientes. El valor estratégico surge de cómo se recopilan, gestionan e integran los datos en la toma de decisiones. Las startups de IA que invierten tempranamente en infraestructura de datos, control de calidad y gestión ética están mejor posicionadas para escalar de forma responsable. Las malas prácticas de gestión de datos pueden erosionar rápidamente la confianza y generar riesgos regulatorios o reputacionales. En muchos casos, las startups de IA más exitosas no son aquellas con los conjuntos de datos más grandes, sino aquellas con los datos más relevantes y prácticos para un dominio problemático específico.
El capital humano en una empresa impulsada por IA
A pesar de los avances en automatización, el capital humano sigue siendo un recurso estratégico fundamental para las startups de IA. El rápido avance de la inteligencia artificial (IA) la ha convertido en una herramienta indispensable para las empresas, transformando la forma en que los ejecutivos toman decisiones. La investigación académica sugiere que la IA traerá grandes cambios en las actividades ejecutivas, incluyendo la transición hacia enfoques de IA, la capacitación tecnológica en gestión, la expansión de las capacidades humanas, el aprendizaje y desaprendizaje de competencias gerenciales tradicionales, el fomento de características de liderazgo congruentes con la IA, la evaluación comparativa de la sostenibilidad y la formación de líderes para el futuro (Zaidi et al., 2025). Sin embargo, la naturaleza de ese capital humano está evolucionando. El éxito ya no depende únicamente de la contratación de ingenieros de élite. En cambio, requiere equipos multidisciplinarios que combinen la experiencia técnica con el conocimiento del dominio, el pensamiento de producto y la conciencia ética. Las startups de IA prosperan cuando el talento técnico comprende el contexto real en el que operan los modelos. Los expertos en el dominio ayudan a garantizar que los sistemas de IA aborden problemas reales en lugar de parámetros abstractos. Los líderes de producto traducen las capacidades técnicas en valor para el usuario, mientras que los estrategas empresariales alinean el desarrollo de la IA con las necesidades del mercado.
Igualmente importante es la capacidad de liderazgo. Los fundadores deben orquestar la colaboración entre humanos y máquinas, establecer prioridades en un contexto de cambio acelerado y cultivar una cultura de aprendizaje continuo. En las startups de IA, el aprendizaje organizacional se convierte en un recurso estratégico, que permite a los equipos adaptarse a la evolución de las tecnologías y los mercados. La escasez de talento hace que este recurso sea especialmente valioso. La experiencia en IA es altamente móvil, y retener a los colaboradores cualificados requiere más que una simple compensación. El propósito, la autonomía y la oportunidad de trabajar en problemas relevantes definen cada vez más la ventaja competitiva en el capital humano.
La infraestructura como estrategia invisible
Las startups de IA dependen en gran medida de la infraestructura tecnológica; sin embargo, este recurso suele subestimarse. Las plataformas de computación en la nube, los canales de implementación de modelos, las arquitecturas de almacenamiento de datos y los sistemas de seguridad constituyen la columna vertebral de las operaciones escalables de IA. Si bien muchas de estas herramientas están disponibles comercialmente, su configuración e integración pueden marcar una diferencia significativa.
Una infraestructura eficiente permite a las startups experimentar rápidamente, implementar actualizaciones de forma fiable y controlar los costes a medida que escalan. Por el contrario, las malas decisiones de infraestructura generan deuda técnica que frena la innovación y aumenta la vulnerabilidad. La infraestructura estratégica no se trata de utilizar las herramientas más avanzadas, sino de alinear las decisiones tecnológicas con los objetivos a largo plazo. Para las startups de IA, la infraestructura también incluye sistemas de monitorización y gobernanza. Es necesario observar los modelos para detectar desviaciones de rendimiento, sesgos y consecuencias imprevistas. Las startups que desarrollan estas capacidades de forma temprana están mejor posicionadas para ganarse la confianza tanto de los clientes como de los organismos reguladores. En este sentido, la infraestructura es una forma de estrategia invisible. Cuando se implementa correctamente, pasa desapercibida y facilita el crecimiento. Si se descuida, se convierte en un cuello de botella que limita incluso las ideas más prometedoras.
El diseño organizacional como activo estratégico
La organización de una startup de IA puede ser en sí misma un recurso estratégico. Las estructuras jerárquicas tradicionales suelen tener dificultades para adaptarse a la naturaleza iterativa y experimental del desarrollo de la IA. Las startups que adoptan estructuras flexibles e interfuncionales tienden a aprender más rápido y a responder con mayor eficacia al cambio.
El diseño organizacional influye en el flujo de información, la toma de decisiones y la asignación de responsabilidades. En las startups de IA, donde los conocimientos surgen tanto de la intuición humana como del análisis generado por máquinas, estos factores son especialmente importantes. Los equipos deben ser capaces de interpretar los resultados de los modelos, cuestionar las suposiciones y ajustar las estrategias con rapidez. La cultura desempeña un papel fundamental en este aspecto. Una cultura que fomenta la experimentación, tolera el fracaso y valora la reflexión ética promueve el éxito a largo plazo. Por el contrario, las culturas impulsadas únicamente por la velocidad o la publicidad exagerada corren el riesgo de implementar sistemas defectuosos que perjudican la credibilidad. A medida que las startups de IA crecen, mantener este diseño organizacional adaptativo se vuelve más difícil. Los fundadores que consideran la estructura y la cultura como recursos estratégicos, en lugar de ideas de último momento, están mejor preparados para escalar sin perder agilidad.
Asociaciones estratégicas y posicionamiento del ecosistema
Ninguna startup de IA opera de forma aislada. Las alianzas estratégicas pueden ampliar significativamente la base de recursos de una startup al proporcionar acceso a datos, canales de distribución, experiencia o credibilidad. En muchos casos, las alianzas determinan si una startup puede pasar de proyectos piloto a una adopción generalizada.
Grandes empresas, instituciones de investigación, proveedores de servicios en la nube y consorcios industriales desempeñan un papel en el ecosistema de la IA. Las startups que se posicionan estratégicamente en este ecosistema obtienen ventajas que van más allá de sus capacidades internas. Por ejemplo, una alianza que proporcione acceso exclusivo a datos puede ser más valiosa que una financiación adicional.
Sin embargo, las alianzas también conllevan riesgos. Depender de una sola plataforma o socio puede limitar la flexibilidad estratégica. Las startups de IA deben equilibrar la colaboración con la independencia, garantizando que las alianzas potencien su visión a largo plazo en lugar de limitarla. El conocimiento del ecosistema en sí mismo se convierte en un recurso estratégico. Los fundadores que comprenden cómo fluye el valor entre industrias y plataformas están mejor posicionados para identificar puntos de apoyo y evitar la mercantilización.
El capital financiero reconsiderado
El capital financiero sigue siendo importante para las startups de IA, pero su rol está cambiando. El capital ya no es solo un medio de supervivencia; es un recurso estratégico que debe implementarse con inteligencia. Un exceso de financiación puede fomentar un escalamiento despilfarrador, mientras que una financiación insuficiente puede frenar iniciativas prometedoras. Las startups de IA a menudo se enfrentan a un desafío de capital único. Desarrollar sistemas de IA robustos requiere una inversión inicial en datos, infraestructura y talento; sin embargo, los ingresos pueden retrasarse a medida que los modelos maduran. La gestión financiera estratégica implica alinear los plazos de inversión con las curvas de aprendizaje y la preparación del mercado.
Cada vez más, los inversores evalúan a las startups de IA no solo por sus métricas de crecimiento, sino también por la calidad de sus recursos estratégicos. Las startups que demuestran datos propios, equipos sólidos y sistemas escalables suelen alcanzar valoraciones más altas, incluso con ingresos modestos. En este contexto, el capital financiero amplifica otros recursos en lugar de sustituirlos. El dinero por sí solo no puede compensar la debilidad de los datos ni un diseño organizacional deficiente.
La capacidad de aprendizaje como meta-recurso
Quizás el recurso estratégico más ignorado para las startups de IA es la capacidad de aprendizaje. Las tecnologías de inteligencia artificial evolucionan rápidamente, y lo que hoy es vanguardista puede quedar obsoleto mañana. Las startups que institucionalizan el aprendizaje ganan resiliencia frente a la incertidumbre. La capacidad de aprendizaje abarca el aprendizaje técnico, el aprendizaje de mercado y el aprendizaje organizacional. Incluye la capacidad de evaluar nuevos modelos, incorporar la retroalimentación de los usuarios y refinar los procesos continuamente. Las startups de IA que tratan el aprendizaje como una función central están mejor equipadas para adaptarse cuando sea necesario sin perder impulso. Esta capacidad se ve reforzada por los bucles de retroalimentación entre datos, modelos y decisiones. Cuanto más rápido y con mayor precisión una startup pueda cerrar estos bucles, más eficazmente podrá adaptarse. Con el tiempo, la capacidad de aprendizaje en sí misma se convierte en una fuente de ventaja competitiva que los competidores tienen dificultades para imitar. En una economía impulsada por la IA, el recurso más estratégico puede no ser un solo activo, sino la capacidad de recombinar activos creativamente a medida que cambian las condiciones.
La preparación ética y regulatoria como recursos estratégicos
A medida que la IA se integra cada vez más en la sociedad, las consideraciones éticas y regulatorias influyen cada vez más en los resultados del mercado. Las startups que abordan proactivamente cuestiones como el sesgo, la transparencia y la privacidad de los datos ganan confianza y legitimidad. Estas cualidades, aunque intangibles, funcionan como recursos estratégicos.
La preparación regulatoria permite a las startups entrar en mercados sensibles o altamente regulados donde la competencia puede dudar. La credibilidad ética atrae a clientes, socios y talento que valoran la innovación responsable. Por el contrario, las startups que ignoran estas dimensiones se arriesgan a costosos contratiempos que merman su crecimiento. Desarrollar capacidades éticas y regulatorias requiere inversión, pero también crea opciones a largo plazo. A medida que las normas evolucionan, las startups preparadas pueden adaptarse rápidamente mientras otras se esfuerzan por cumplir.
En este sentido, la responsabilidad no es una limitación a la estrategia sino un facilitador del éxito sostenible.
Integración de recursos estratégicos para una ventaja a largo plazo
El verdadero poder de los recursos estratégicos para las startups de IA surge cuando se integran en un todo coherente. Los datos respaldan los modelos, los modelos informan las decisiones, las decisiones generan nuevos datos y las estructuras organizativas facilitan el aprendizaje. Cada recurso refuerza a los demás. Los fundadores que consideran los recursos de forma aislada pasan por alto este efecto acumulativo. El pensamiento estratégico en las startups de IA implica diseñar sistemas donde los recursos tecnológicos, humanos y organizativos evolucionen conjuntamente. Esta perspectiva sistémica es lo que permite a los equipos pequeños lograr un impacto descomunal. Es importante destacar que los recursos estratégicos no son estáticos. Deben cultivarse, protegerse y renovarse con el tiempo. Lo que ofrece una ventaja en las etapas iniciales puede convertirse en una desventaja si no se actualiza a medida que la startup crece.
Conclusión: Estrategia más allá de los algoritmos
Las startups de IA triunfan no porque creen algoritmos impresionantes, sino porque reúnen y alinean recursos estratégicos con mayor eficacia que la competencia. Los datos, el talento, la infraestructura, el diseño organizacional, las alianzas, el capital, el aprendizaje y la ética desempeñan un papel fundamental en este proceso.
En un entorno donde las capacidades técnicas se difunden rápidamente, los recursos estratégicos determinan quién crea valor duradero. Los fundadores que comprenden esta realidad cambian su enfoque del lanzamiento de productos a corto plazo al desarrollo de capacidades a largo plazo. El futuro del emprendimiento en IA reside en quienes consideran la estrategia como un ejercicio de orquestación de recursos, en lugar de una competencia por características. Al invertir deliberadamente en los recursos más importantes, las startups de IA pueden ir más allá de la experimentación y construir negocios duraderos e impactantes en la economía impulsada por la inteligencia.
Palabras clave:
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Referencias:
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Obschonka, M., Grégoire, DA, Nikolaev, B., Ooms, F., Grégoire, DA, Lévesque, M., Pollack, JM, y Behrend, TS (2025). Inteligencia Artificial y Emprendimiento: Un Llamado a la Investigación para Prospectar y Establecer las Fronteras Académicas de la IA. Teoría y Práctica del Emprendimiento. , 49 (3), 620–641. https://doi.org/10.1177/10422587241304676
Wong, DTW, Ngai, EWT, Wong, DT y Ngai, EW (2025). Impacto de la inteligencia artificial (IA) en el rendimiento operativo: El rol de las capacidades dinámicas. Información y Gestión. , 62 (6). https://doi.org/10.1016/j.im.2025.104162
Zaidi, SYA, Aslam, MF, Mahmood, F., Ahmad, B. y Raza, SB (2025). ¿Cómo evolucionará la inteligencia artificial (IA) el liderazgo organizacional? Comprensión de las perspectivas de los tecnoemprendedores. Excelencia empresarial y organizacional global. , 44 (3), 66–83. https://doi.org/10.1002/joe.22275
Virgen, M. (2026). Recursos estratégicos para startups de IA: Construyendo una ventaja duradera en una economía impulsada por la inteligencia. Disponible en: Doctors In Business Journal . https://doi.org/10.5281/zenodo.18520291
