El otro día leí un post que venía a decir que solo hay un tipo de trabajador que la IA no podrá sustituir, que es aquel cuyo trabajo no puede definirse, y que la línea ya no está entre manual e intelectual, sino entre lo que puede describirse y lo que no. Y, en esencia, estoy bastante de acuerdo.

Todo lo que puede estructurarse o describirse (aunque sea complejo) empieza a ser terreno natural para la IA , lo estamos viendo ya en múltiples sectores y, por tanto, si algo puede explicarse como una secuencia de pasos, antes o después podrá automatizarse.

Pero creo que hay un matiz importante que cambia bastante la lectura.

La frontera no está tanto en lo definible frente a lo no definible. Para mí, empieza a estar en quién define el problema, porque la IA ya no solo ejecuta, también propone, combina, sugiere, comienza a entrar en terrenos que antes considerábamos reservados a lo creativo y eso desplaza el valor hacia otro sitio, a saber y decidir qué merece la pena hacer, a formular las preguntas correctas, a entender el contexto y asumir las consecuencias.

Y aquí es donde aparece algo que, en mi opinión, va a marcar los próximos años.

Empieza a surgir una nueva capa de perfiles, que no son técnicos puros, tampoco son directivos clásicos, son perfiles híbridos que entienden la tecnología, pero sobre todo entienden cómo convertirla en negocio.

Pero hay algo aún más importante, ya que ese este perfil no se construye solo con conocimiento técnico ni con formación reciente, se construye, sobre todo, con experiencia, porque entender qué tecnología a aplicar no es un problema técnico, es un problema de criterio y este se sustenta en haber gestionado negocios reales, tomado decisiones con impacto, entendido cómo funcionan los mercados y vivido aciertos y errores. Sin esa base, la tecnología se queda en herramienta, con ella, se convierte en palanca.

Por eso estos perfiles no son simplemente “gente que sabe de IA”, son profesionales que llevan años entendiendo cómo la tecnología afecta al negocio, aunque antes se llamara digitalización, internet o transformación. Ahora, con la IA, ese conocimiento se vuelve crítico. Este perfil ya no programan necesariamente, no ejecutan todo, pero son los que deciden qué automatizar, diseñan cómo se integra la tecnología, conectan herramientas con procesos reales e interpretan el impacto en el negocio. Son lo que yo llamo orquestadores de valor.

Y, claro, esto cambia también cómo se gestionan las empresas.

Durante años hemos construido organizaciones donde la tecnología era soporte, donde la estrategia iba por un lado y la ejecución por otro. Ese modelo empieza a romperse porque ahora la tecnología no es una capa más, es parte del propio modelo de negocio, y eso exige otro tipo de liderazgo. Ya no basta con entender el mercado, ni con gestionar equipos, ni siquiera con tener visión estratégica en abstracto, hace falta experiencia aplicada para entender qué puede hacer la tecnología, dónde aplicarla y cómo integrarla en decisiones reales.

Por eso creo que estos perfiles híbridos no son un complemento, van a ser el centro, los que ocupen ese espacio (con criterio, con experiencia y con capacidad de conectar puntos) serán los que realmente gestionen las empresas en este nuevo contexto.

El riesgo, de hecho, no está en no saber usar la IA, eso se aprende. El riesgo, en mi opinión, está en no saber qué hacer con ella, y ahí es donde se va a producir la verdadera diferencia. La IA no elimina a quien hace el trabajo, sustituye a quien no entiende cómo convertir la tecnología en decisiones que generen negocio.

Y hay una última reflexión, que me parece interesante añadir.

Muchas veces se dice que, además de todo esto, estos perfiles deben conocer en profundidad el sector en el que operan; es verdad, pero solo hasta cierto punto.

El conocimiento de sector aporta contexto, pero también introduce inercias, sesgos y formas de hacer que no siempre ayudan en momentos de cambio. De hecho, muchas de las grandes disrupciones no han venido de dentro del sector, sino de fuera. Por eso, más que perfiles que partan del conocimiento sectorial para luego incorporar tecnología, lo que empieza a tener sentido es justo lo contrario: perfiles que entienden negocio y tecnología, y que son capaces de entrar en distintos sectores para replantearlos. El sector importa, claro, pero como capa fina, porque lo que realmente cambia el juego no es conocer cómo se han hecho siempre las cosas, sino entender cómo pueden hacerse de otra manera. Y ahí, de nuevo, volvemos al mismo punto: criterio, experiencia y capacidad de decidir.

Hace unos días leí un artículo sobre una startup llamada Medvi que, supuestamente, factura 180 millones de dólares con solo dos empleados gracias a la IA. Más allá de los datos (que seguramente están inflados, incompletos o, quizá, mal interpretados) lo interesante, al menos para mí, no es si son dos, diez o cien personas, que también lo sería, sino qué está cambiando realmente en el negocio. Porque el titular fácil es ese: “la IA permite crear empresas gigantes con muy pocas personas”. Pero ese no es el cambio; eso es ruido goloso, pero ruido.

El cambio real es otro, más estratégico, más complejo. Ahora, una empresa puede capturar mucho valor sin poseer la cadena de valor , y aquí es donde la IA deja de ser una herramienta y pasa a ser una capa estructural. Pero para que eso ocurra hay una condición previa que muchas veces se pasa por alto: entender qué es la IA y cómo aplicarla al negocio. Porque la IA no es solo automatización ni solo eficiencia, es una capa cognitiva que permite operar, decidir y optimizar de forma distinta, y solo cuando entiendes eso puedes construir algo como Medvi.

Si analizas el caso con calma Medvi no hace nada especialmente mágico. No fabrica el producto, no tiene médicos propios, no tiene farmacia, no controla la operación, ya todo eso está externalizado. Entonces, ¿qué hace? Controla la distribución, la experiencia y, sobre todo, la relación con el usuario. Y la IA aparece justo ahí, no como sustituto del negocio, sino como el sistema que permite escalar esa capa optimizando la adquisición, mejorando la conversión, automatiza interacciones y acelera decisiones. Es decir, convierte esa capa en un sistema, por llamarlo de alguna forma. 

Esto puede recordar a modelos como Amazon, pero hay una diferencia clave. Amazon no fabrica la mayoría de lo que vende, pero sí controla la cadena logística los pagos, infraestructura, marketplace. Es un modelo basado en integración, pero Medvi, no. Medvi es lo contrario, ya que desintegra la cadena . No posee las piezas, “solo las conecta. Y eso cambia completamente el tipo de empresa que estás construyendo, pero también cambia algo más importante, que es el tipo de ventaja competitiva. Amazon es difícil de copiar porque controla la infraestructura, pero Medvi, en cambio, es mucho más fácil de replicar porque no tiene activos críticos propios. Su ventaja no está en lo que posee, sino en cómo conecta y optimiza, y eso dibuja un escenario distinto, con negocios más rápidos y flexibles, pero también más fáciles de replicar.

Y aquí vuelve a aparecer la IA, pero ahora en su papel más importante. Porque este tipo de modelo solo es viable si tienes una capa que aprende, ajusta y optimiza continuamente. Sin esa capa, esto no escala. Con ella, se convierte en un sistema adaptable, ya que la IA no elimina la complejidad del negocio, la gestiona, no sustituye la operación, la coordina y no crea el modelo, pero permite que funcione.

Antes, el valor estaba en construir toda la cadena (producto, operación, distribución) ahora, sin embargo, el valor se está concentrando en otro punto, en la capa que conecta todo eso con el cliente y la optimiza en tiempo real. Esto cambia completamente las reglas del juego. Puedes crear un negocio relevante sin poseer los activos ni encargarte directamente de la ejecución, y aun así apropiarte del valor, pero esa misma lógica funciona para cualquiera, y ahí surge la tensión: modelos más ágiles y veloces, sí, pero también más expuestos y con menor capacidad de defensa.

Por eso, reducir la IA a una herramienta de productividad es quedarse muy corto, es hacer más con menos, es entender cómo funciona, aplicarla correctamente y, a partir de ahí, rediseñar el negocio. Y esto conecta con algo que estamos viendo en muchos sectores, también en los medios por ejemplos. Durante años, el valor estaba en producir contenido. Hoy, cada vez más, el valor está en quién distribuye, quién tiene la relación, quién controla el acceso y quién sabe optimizar todo eso.

Medvi no demuestra que la IA sustituya empresas demuestra algo mucho más incómodo y es que muchas empresas estaban construidas en la parte correcta de la cadena para un contexto que ya no existe. Y aquí está la pregunta de verdad, al menos para mí, que no es si puedes o debes usar IA, es si sabes entenderla y aplicarla en el lugar adecuado del negocio. Porque en este nuevo escenario no gana quien produce mejor, gana quien diseña mejor el sistema, y, ahí, la IA deja de ser una herramienta para convertirse en ventaja competitiva.

Durante años hemos explicado la tecnología como una extensión del ser humano.

El coche amplía nuestra capacidad de desplazamiento, el móvil amplía nuestra capacidad de comunicación o Internet amplía nuestra capacidad de acceso al conocimiento. Siempre ha sido así, la tecnología como herramienta que potencia lo que ya hacemos. Todas ampliaban lo que hacíamos pero ninguna competía con cómo pensamos.

Por eso, cuando hablamos de inteligencia artificial, me surge una pregunta que, desde mi punto de vista y mi visión, tiene toda la lógica: ¿es un sexto sentido o estamos ante algo distinto? La respuesta, para mí, actualmente, es clara: no es ni lo uno ni lo otro. Y ahí está el matiz importante.

Los seres humanos percibimos el mundo a través de los sentidos, ya que vemos, oímos, tocamos, olemos, saboreamos. Esa es nuestra conexión directa con la realidad. Pero la IA no percibe, no ve, no oye, no siente. Entonces, ¿qué hace? Es capaz de interpretar y ahí empieza el cambio de verdad.

Hasta ahora, la interpretación de la realidad era un espacio exclusivamente humano. Podíamos tener más o menos información, analizar mejor o peor, pero el significado de lo que ocurre era nuestro. Eso está cambiando. La IA no viene a darte más ojos, al menos por ahora, viene a decirte qué significan los datos que ya tienes, y entra en una capa distinta: la del significado.

Y eso tiene una consecuencia enorme porque cuando alguien interpreta influye en la decisión y, por definición, cuando influye en la decisión empieza a competir con el criterio. Este es el punto clave. No estamos ante una herramienta más, estamos ante el primer sistema que propone, sugiere, prioriza o descarta antes de que tú decidas.

La IA no decide por ti, aún no, pero empieza a hacer algo igual de relevante: condiciona desde dónde decides, te da opciones, ordena escenarios, sugiere caminos y eso es “poder”. Porque el criterio no es solo elegir, es elegir dentro de un marco concreto, y si el marco lo construye otro, tu decisión deja de ser completamente tuya. ¿Tiene lógica, no?

Aquí aparece el riesgo real, algo que puede dar miedito. No es que la IA piense por nosotros, es que nos acostumbremos a pensar desde lo que la IA nos propone, que dejemos de cuestionar, dejemos de explorar fuera de ese marco, que confundamos lo probable con lo adecuado. Y aquí, en mi opinión, es donde muchas organizaciones se van a equivocar. Van a utilizar la IA para optimizar decisiones sin darse cuenta de que están estandarizando el criterio.

Todos con las mismas herramientas, todos con los mismos datos, todos con las mismas recomendaciones, y el resultado será decisiones cada vez más eficientes y cada vez más parecidas.

No todas las empresas tienen los mismos datos, ni formulan las mismas preguntas, y, por tanto, no obtendrán exactamente los mismos resultados. Pero el problema no es ese. El problema es que, aun siendo distintos, tenderán a parecerse. Porque la IA no iguala los datos… iguala la forma de interpretarlos.

Y en ese contexto, la ventaja cambia de sitio y ya no está en acceder a la información, ni siquiera en procesarla, está en cómo decides frente a lo que la IA te propone. El famoso criterio.

La IA puede generar mil opciones, pero no sabe cuál merece existir, no sabe qué encaja en tu visión, qué conecta con tu cliente, qué tiene sentido en tu contexto. Eso sigue siendo humano.

Y aquí es donde, curiosamente, conecta con El sexto sentido.

En la película, el protagonista ve pero no interpreta correctamente lo que está viendo. La realidad está delante de él, pero el significado se le escapa.

Y eso es exactamente lo que empieza a ocurrir ahora: no es que no veamos, es que alguien empieza a decirnos qué estamos viendo.

Por eso, la pregunta no es: ¿es la IA un nuevo sentido? Es otra: ¿vas a seguir usando el tuyo? El riesgo no es que la IA te sustituya, es que empiece a definir el marco desde el que decides. Y eso es mucho definir.

Y como en la película, el mayor peligro no es no ver la realidad es no darte cuenta de que la estás interpretando desde un marco que no es el tuyo. Y eso sí cambia el juego.

Hace unos días, esperando a mi mujer para salir de casa me quedé en el salón escuchando el tic-tac de un reloj antiguo (con pinta de antiguo, aunque tenga 15 años) colgado en la pared. Y me vino una pregunta:

¿Ese segundo que está pasando vale lo mismo hoy que hace 100 años? ¿O hace 50… o incluso 2?

Durante décadas, por no decir siglos, hemos construido la economía, el trabajo y la vida sobre una idea aparentemente incuestionable: todos tenemos el mismo tiempo, que básicamente son 24 horas al día, 7 días a la semana. A partir de ahí, todo giraba alrededor de una variable: el esfuerzo.

Quien trabajaba más, producía más, quien optimizaba mejor su tiempo, ganaba ventaja y, por tanto, más dinero. Pero el punto de partida era común.

Es verdad: el tiempo había cambiado antes. Si miramos un poco hacia atrás, no es cierto que esta sea la primera vez que la tecnología impacta en el tiempo. En los años 30, por ejemplo, hacer cálculos complejos llevaba días. Se hacían a mano, de cabeza o con calculadoras rudimentarias.

Luego llegaron las calculadoras de verdad, los ordenadores, Excel y todo eso redujo el tiempo de ejecución de forma brutal. Entonces, ¿qué hace distinta a la IA? Este es el click de la cuestión.

Las revoluciones anteriores mecanizaban la ejecución, hacían más rápido lo que ya sabíamos hacer, reducían el tiempo de cálculo u optimizaban procesos .Pero había algo que no cambiaban ya que el humano seguía siendo quien pensaba, decidía y diseñaba. Internet tampoco cambió eso. Nos dio acceso a información, aceleró la comunicación y amplió el conocimiento disponible, pero no sustituyó la decisión, solo la alimentaba.

La diferencia radical con la IA es que no mecaniza solo la ejecución (que también) sino que hace algo distinto: empieza a operar sobre la capa cognitiva. Es decir, no solo ejecuta, sino que también interpreta, propone y condiciona decisiones. Y ahí cambia todo porque, por primera vez, no solo se reduce el tiempo de hacer, se reduce el tiempo de pensar.

Las tecnologías anteriores comprimían el tiempo operativo pero la IA comprime el análisis, la interpretación, la generación de opciones y, sobre todo, la toma de decisiones. Siguiendo esta lógica, el tiempo se vuelve relativo.

No porque ahora hagamos las cosas más rápido (eso ya pasaba) sino porque la capacidad de pensar, decidir y actuar dentro del tiempo ya no es igual para todos. El tiempo deja de ser homogéneo. Y, por tanto, la ventaja ya no está en trabajar más, sino en quién piensa, decide y actúa mejor dentro del mismo tiempo. Aquí aparece un nuevo activo: el tiempo amplificado (u optimizado)

La IA no solo ahorra tiempo, multiplica la capacidad de decisión por unidad de tiempo. Y aquí surge la pregunta clave:

¿Qué haces con esa capacidad extra de pensar y decidir? Muchas empresas están aplicando IA como si fuera una calculadora avanzada, pero parece evidente que no lo es. Estamos ante algo que impacta en cómo se decide, cómo se interpreta y cómo se genera valor. Por eso, la pregunta importante no es solo ¿Cómo uso la IA?, sino esta: ¿En qué voy a invertir el tiempo que la IA me está liberando?

La mayoría de las empresas, sin darse cuenta, están utilizando ese “tiempo liberado” para hacer más tareas, aumentar la carga de trabajo , producir más volumen o acelerar el mismo modelo con un resultado obvio: más actividad, pero no necesariamente más valor. Las empresas que entienden el cambio hacen algo distinto, no rellenan el tiempo, lo reasignan estratégicamente.

Ese tiempo liberado debería invertirse en cuatro cosas: A) Pensar mejor. No más rápido, mejor. B) Decidir con más criterio No más decisiones, sino mejores. C) Construir ventaja no automatizable como relaciones, confianza etc. D) Diseñar el negocio, como nuevos productos, nuevas líneas de ingresos, nuevas formas de capturar valor. Dos empresas pueden tener la misma IA pero una la usa para hacer más y otra la usa para pensar mejor Y eso genera dos resultados completamente distintos. Por tanto, la ventaja no está solo en usar IA, está en saber en qué inviertes el tiempo que la IA te devuelve.

A finales de los años noventa, la gastronomía española vivió algo que hoy parece evidente, pero que en su momento fue profundamente disruptivo. Un cocinero, Ferran Adrià, decidió que innovar no significaba mejorar ligeramente las recetas tradicionales. Su intuición fue mucho más radical: había que cambiar la estructura de los platos. Así nació la famosa deconstrucción culinaria.

Adrià tomó platos profundamente reconocibles (tortilla de patatas, gazpacho, menestra) y los separó en sus elementos esenciales para reconstruirlos de otra forma. Las texturas cambiaban, la presentación cambiaba, incluso la experiencia del comensal cambiaba. Pero el sabor, la esencia del plato, seguía ahí. No destruyó la cocina tradicional, la reinterpretó desde su estructura.

Ese gesto, que en su origen fue puro talento creativo y visión, acabó colocando a la gastronomía española en la vanguardia mundial durante más de una década. Si miramos hoy al sector de los medios, el contraste es algo más que evidente.

Durante más de una década llevamos escuchando las mismas soluciones: diversificar ingresos, apostar por suscripciones, organizar eventos, construir relación con la audiencia, desarrollar nuevos productos, etcétera. Si uno revisa informes del sector (WAN-IFRA, Reuters Institute, INMA)  comprobará que esas recomendaciones llevan circulando al menos doce o quince años.

Las recetas están claras, pero el problema es que hemos intentado aplicarlas sin cambiar realmente la estructura del modelo. Hemos añadido capas (suscripciones, eventos, branded content...) sobre una arquitectura que sigue siendo básicamente la misma: producir contenido, atraer tráfico y monetizar audiencia. Durante años eso pudo funcionar porque lo que vivíamos era una evolución de Internet. El consumo migraba a lo digital, aparecían nuevas plataformas, cambiaban los formatos publicitarios. Era un cambio profundo, sí, pero en gran medida adaptativo. Hoy el contexto es completamente distinto.

La irrupción de la inteligencia artificial introduce una disrupción mucho más profunda ya que solo cambia cómo se distribuye la información, sino también cómo se produce, cómo se sintetiza y cómo se accede a ella. Las interfaces de IA empiezan a convertirse en una nueva capa de acceso al conocimiento y eso obliga a replantear algo más importante que el modelo publicitario. Obliga a replantear el papel de los medios.

Si el contenido se vuelve abundante y fácilmente sintetizable por sistemas de IA, el valor ya no estará únicamente en producir artículos. El valor estará en organizar conocimiento fiable, aportar criterio y construir relación con las personas.

Aquí es donde la metáfora culinaria vuelve a tener sentido.

Quizá lo que necesita hoy el sector de los medios es exactamente lo que hizo Ferran Adrià en la cocina: deconstruir su modelo. Separar sus elementos esenciales (contenido, marca, comunidad, servicios) para reconstruirlos en una arquitectura distinta, adaptada a un ecosistema donde la información es abundante y donde el acceso al conocimiento está cambiando.

El contenido seguiría existiendo, pero dejaría de ser el negocio en sí mismo y pasará a ser la puerta de entrada a algo más amplio: un ecosistema de comunidad, conocimiento y servicios. Eventos y formación personalizados, herramientas digitales, comunidades profesionales, productos de datos o experiencias alrededor de una marca que genera confianza. Paradójicamente, la inteligencia artificial puede ser el motor que permita hacer esa transformación.

No porque sustituya a los medios, sino porque puede ayudarlos a organizar mejor el conocimiento, personalizar la experiencia, escalar la relación con las audiencias y crear productos informativos completamente nuevos.

Por eso la pregunta quizá no sea si la IA es una amenaza para los medios. La pregunta es otra.

¿Y si la inteligencia artificial fuera el catalizador que permita a los medios hacer su propia deconstrucción? Ferran Adrià no revolucionó la cocina gracias a una nueva tecnología, sino gracias a una forma distinta de pensar los platos, de mirar sus ingredientes y retocar la cadena. La IA introduce precisamente eso en las organizaciones: una nueva lógica cognitiva para pensar procesos, información y conocimiento.

Por eso la IA no es el nuevo Ferran Adrià, pero sí puede ser el contexto intelectual y tecnológico que permita a los medios hacer lo que él hizo con la cocina: deconstruir su modelo para reconstruirlo en una arquitectura nueva, adaptada a un ecosistema donde el contenido es abundante y donde el verdadero valor vuelve a estar en el criterio, la relación y la comunidad.

El otro día, navegando por la web y conversando con distintas herramientas de IA, me encontré con una frase que, de repente, comenzó a ordenar muchas ideas que llevaba tiempo rondando. Una frase sencilla, pero demoledora. Es de Walt Kelly, dibujante y creador de la tira cómica Pogo, publicada en Estados Unidos entre 1948 y 1975: “Hemos conocido al enemigo y somos nosotros.”

La frase, escrita en un contexto completamente distinto, parece describir con precisión , al menos así lo entendí yo, uno de los grandes problemas actuales de las organizaciones frente a la inteligencia artificial. Porque muchas veces el verdadero obstáculo para aplicar la IA no está en la tecnología, ni en los datos, ni siquiera en los recursos. ¡¡Está en nosotros mismos!! 

La inteligencia artificial tiene una dualidad incómoda en su núcleo, muy incómoda. Solo puede aplicarse bien desde una mentalidad humana y, al mismo tiempo, el mayor obstáculo para su implantación profunda es humano. La IA no se implanta sola, ni redefine sola modelos por sí misma. Necesita intención, dirección, criterio, comprensión del negocio, del contexto, de la cultura organizativa. Necesita personas. Y ahí está el problema.

Porque muchas de las personas que deben liderar esa implantación viven atrapadas en un efecto Memento. O peor aún, en un “día de la marmota” corporativo. Cada año se habla de transformación, todos los trimestres se lanza una iniciativa, luego aparecen una nueva prioridad y , encima, cada semana surge una herramienta que “lo cambia todo”. Pero el patrón de fondo no cambia.

Se reacciona, se prueba o se intenta probar rápido, se comenta, se posterga la decisión y, al día siguiente, se empieza de nuevo. La IA exige profundidad y el gestor medio trabaja en la urgencia . La IA exige rediseñar modelo y muchas organizaciones protege margen. Y, sí, la IA exige cuestionar estructura y el directivo protege estabilidad.

El ser humano es imprescindible para que la IA funcione. Porque sin interpretación humana, la IA es “solo” cálculo. Pero también es intrínseco al ser humano arrastrar inercias, miedos, desconocimiento y una tendencia natural a proteger lo que ya funciona.

Y ahí aparece la contradicción central: la IA necesita humanidad para desplegar su potencial, pero la humanidad que la aplica está condicionada por sus propios límites cognitivos y emocionales.

El éxito de la IA depende del factor humano: visión, memoria estratégica, capacidad de aprendizaje acumulativo, valentía para rediseñar. Pero el fracaso de su implantación también depende del factor humano: miedo a perder control, miedo a canibalizar ingresos, desconocimiento real de lo que implica, resistencia cultural al cambio profundo.

La tecnología no tiene miedo, pero las organizaciones sí. La IA es inagotable, algunas personas si lo son; la IA no se aferra al pasado pero en muchos casos, las estructuras humanas sí. Por eso, veo una incoherencia constante: discursos avanzados sobre IA conviven con modelos intactos. Se proclama la automatización, pero se mantienen los procesos del pasado, aplaudimos los pilotos, mientras los incentivos que sostienen el modelo antiguo no cambian. Una buena paradoja laboral…

El ser humano es la solución porque solo desde su comprensión se puede integrar la IA con sentido, pero también es el problema cuando esa comprensión es superficial, fragmentada o dominada por la inercia. La pregunta entonces no es tecnológica: 

¿Cómo diseñamos organizaciones donde lo humano sea la palanca y no el freno?

¿Cómo evitamos el efecto Memento (reiniciar cada día sin aprendizaje acumulado) cuando precisamente necesitamos continuidad estratégica para aplicar bien la IA? La respuesta no está en más herramientas, sino en trabajo en compresión de la estructura, más memoria estratégica, más coherencia en el modelo, mucha más valentía para alterar incentivos y, desde luego y sobre todo, más arquitectura. La IA no funciona bien en organizaciones mal diseñadas. Por eso, el verdadero reto no es tecnológico. Es organizativo. Cambiar procesos, revisar incentivos y construir una arquitectura que permita que el conocimiento se acumule y se convierta en ventaja competitiva. Sin eso, la IA se queda en experimentos. 

La IA amplifica lo que somos, lo bueno y , sobre todo, lo malo. Si somos estratégicos, la potencia se multiplica y si somos incoherentes, la incoherencia se acelera. El ser humano no es prescindible en la era de la IA; es y debe ser el núcleo. Pero, precisamente por eso, es también el punto crítico. La IA no fracasará por falta de capacidad técnica, sino por incapacidad humana para sostener el cambio que ella misma exige. Y ahí está la verdadera paradoja:

La solución y el problema son la misma especie.

En Regreso al futuro hay una escena que suele leerse como acoso escolar (que lo es) , pero que en realidad es mucho más estratégica si lo miras. George McFly está encorvado, inseguro, con talento pero sin confianza. Es creativo, observa, escribe ciencia ficción, tiene imaginación. Frente a él está Biff Tannen, impulsivo, dominante, práctico en el peor sentido. No reflexiona; actúa. No aprende; copia. En esa escena, Biff golpea a George en la cabeza mientras le exige que le entregue los deberes a tiempo. No porque quiera aprender. No porque quiera entender. Si no porque necesita copiar el trabajo y pasarlo a su letra antes de que el profesor descubra que no lo ha hecho. Y entonces lanza la frase: “¿Hay algo ahí dentro, McFly?” La ironía es brutal. El que sí tiene algo dentro es George. El que no tiene nada es Biff. Biff necesita copiar para aparentar competencia. Y ahí está la metáfora perfecta para lo que está ocurriendo con la implantación de la inteligencia artificial.

Hoy, muchas empresas están implantando IA no para transformar su modelo, sino para no parecer atrasadas. No han hecho el trabajo estratégico profundo, que va, solo lo hacen porque sienten que el mercado exige entregar los deberes. El mercado actúa como Biff cuando impone urgencia sin contexto, cuando convierte la innovación en exhibición, cuando el mensaje no es “comprende”, sino “demuestra que estás en ello”. Y entonces empieza la carrera por copiar: copiar casos de uso, copiar frameworks, copiar pilotos, copiar discursos, copiar titulares. No para entender mejor el negocio, sino para que el profesor (inversores, consejo, prensa, competencia) no descubra que no se han hecho los deberes estratégicos. Eso no es transformación. Es maquillaje.

Muchas organizaciones no están rediseñando procesos. Están automatizando lo visible. No están revisando arquitectura de datos, sino que están comprando licencias sin redefinir su modelo operativo. Están integrando herramientas. Sin mas. Así de fácil. Eso es exactamente lo que hace Biff: apropiarse del trabajo ajeno para mantener la apariencia de rendimiento. Pero la IA no es un ejercicio que puedas copiar y pasar a tu letra, porque la verdadera transformación exige trabajo previo: comprender dónde se crea valor en tu modelo, entender qué procesos deben rediseñarse, saber qué datos necesitas estructurar, definir qué decisiones delegas y cuáles no, medir impacto económico real. Eso no se copia. Se construye.

El mercado siempre presionará, siempre habrá una nueva capa tecnológica, una narrativa de urgencia etc. El problema no es que exista presión. El problema es cómo la interpretas. Cuando la presión te lleva a copiar, estás actuando como Biff. Cuando la presión te paraliza, estás actuando como el primer McFly. Pero ninguna de las dos posiciones construye ventaja. La ventaja nace cuando decides hacer los deberes de verdad con todo lo que conlleva hacerlo.

La frase “¿Hay algo ahí dentro, McFly?” deja de ser burla y se convierte en diagnóstico. ¿Hay pensamiento propio? ¿Hay arquitectura estratégica? ¿Hay modelo claro? ¿O solo hay reacción ante la moda? La inteligencia artificial no penaliza llegar u poco  más tarde. Penaliza implantar sin coherencia. No castiga el análisis profundo. Castiga la superficialidad. Porque la IA amplifica lo que ya eres como organización: copias, amplificará mediocridad y si  improvisas, amplificará caos. Solo si tienes claridad estratégica, amplificará ventaja.

Implantar IA estratégicamente no consiste en parecer innovador. Consiste en rediseñar el sistema operativo del negocio. Tiene que pensar antes de aplicar, entender antes de automatizar, definir una arquitectura  antes de comunicar, medir antes de escalar. Eso es hacer los deberes. Y eso requiere algo que Biff no tiene: criterio.

La ironía final es que George siempre tuvo talento. Solo necesitaba dejar de entregarle sus deberes a Biff y lo que eso representa.  En la era de la IA, la pregunta no es si estás usando inteligencia artificial. La pregunta es si la estás usando para transformar tu modelo o solo para que no descubran que aún no lo has repensado. Porque copiar puede salvarte un trimestre. Pero comprender es lo único que construye ventaja estructural. Y ahí, la pregunta sigue siendo la misma: ¿Hay algo ahí dentro?

Llevo en Internet desde 1998. Recuerdo perfectamente cuando, en 2008, había empresas convencidas de que podían vender coches directamente por Facebook como si fuera el nuevo concesionario digital. No utilizaban la plataforma como canal de “descubrimiento”, ni como herramienta de relación, ni como amplificador de marca. La utilizaban como sustituto del modelo comercial. Se confundió el canal con el modelo. Y eso es exactamente lo que empieza a pasar hoy con la IA.

Existe un patrón que se repite, al menos desde mi observación. Cada revolución tecnológica tiene tres fases claras: a) Entusiasmo irracional, b) aplicación indiscriminada, c) ajuste doloroso a la realidad. Estamos, en mi opinión, en la segunda. Y ahora todo sucede mucho más deprisa. Veo empresas diciendo: “Tenemos que meter IA.” ¿Para qué? “Para no quedarnos atrás”. Eso no es estrategia. A mí me suena a miedo competitivo y eso conlleva un error estructural. 

La IA se está aplicando muchas veces sin lógica de negocio: chatbots que no resuelven fricciones reales del cliente, automatizaciones sobre procesos mal diseñados, dashboards construidos sobre datos inconsistentes, resúmenes automáticos de contenidos sin propuesta de valor diferenciada. La tecnología no corrige un modelo débil más al contrario en muchas ocasiones, lo amplifica.

Automatizar un proceso ineficiente no lo transforma, solo reduce su coste manteniendo intacto el problema estructural. Y eso sí es un error.

La pregunta correcta, desde mi visión, no es “cómo”, es “dónde”. Las tecnologías emergentes se sobreestiman en el corto plazo y se subestiman en el largo, y esto es una verdad inmutable. Ejemplos: Internet no eliminó intermediarios, los redefinió. Las redes sociales no democratizaron el poder, lo concentraron. El SEO no dio independencia, generó dependencia algorítmica. 

La IA no es una moda. Es un cambio estructural que puede convertirse en una moda mal aplicada si no se entiende su impacto real. La mayoría de organizaciones hoy preguntan: “¿Cómo aplicamos IA?”

La pregunta estratégica es otra: “¿Dónde la IA altera nuestra ventaja competitiva?”. Si no altera ventaja (en margen, en escalabilidad, en velocidad de decisión o en diferenciación) solo introduce mejora incremental . Y las mejoras incrementales no transforma un modelo. Y aquí viene otra verdad inmutable: Entender no es usar. Aquí está la clave. Entender la tecnología no es saber usarla, es saber para qué se usa.

Qué poder desplaza. Qué decisiones delega. Qué riesgos introduce. Qué dependencia crea. Qué parte del proceso sigue siendo núcleo humano.

He visto demasiadas organizaciones adoptar herramientas antes de tener claro el modelo, y cuando el modelo no está definido, la herramienta se convierte en ruido. Primero viene la estrategia, después el rediseño de procesos, el orden del dato, etc. Y solo después, automatización. La IA no sustituye el liderazgo, más al contario, lo expone.

En 1998 muchos pensaron que Internet era una web bonita. En 2008 muchos pensaron que Facebook era un canal de ventas. En 2024 muchos creen que la IA es una capa que se añade. La IA es una lógica operativa nueva: reduce el coste de producción (por ejemplo en medios de comunicación) , altera la toma de decisiones, acelera ciclos estratégicos y obliga a rediseñar la organización. Pero solo genera ventaja cuando se aplica sobre una base sólida, con un modelo claro, cultura alineada, datos ordenados y liderazgo con criterio.

Sin eso, la IA no te hace más competitivo, te hace más complejo y eso, en un entorno de alta volatilidad, es un enorme riesgo estratégico. Por tanto, después de 25 años en Internet, hay algo que tengo claro hace mucho tiempo: la tecnología no premia al más rápido, premia al que mejor piensa.

Quienes llevamos décadas en este mercado hemos visto nacer, crecer y corregirse demasiadas “revoluciones” como para confundir entusiasmo con transformación. No se trata de mirar atrás con romanticismo ni de reivindicar “cómo se hacían las cosas antes”. No va de resistencia al cambio, va de patrón.

Quien lleva tiempo en un sector, como es mi caso, ha visto ciclos completos: euforia, adopción masiva, saturación, corrección y consolidación. He visto modelos que parecían inevitables desaparecer y otros que parecían obsoletos reinventarse. La memoria estratégica permite reconocer cuándo una innovación altera realmente la estructura o cuándo solo modifica la interfaz, diferenciar una ventaja competitiva sostenible de una mejora táctica, o anticipar la fase de ajuste cuando el mercado todavía está en entusiasmo.

Y en momentos de euforia tecnológica, la memoria es una ventaja competitiva.

Porque al final, la ventaja no está en aplicar primero, sino en aplicar con criterio.

Y ese criterio sigue siendo profundamente humano.

Entre 2009 y 2013, en plena crisis de los medios, junto con mi director, Daniel Zurriaga (una de las personas de las que más aprendí en mi vida laboral) emprendimos un proceso profundo de reorientación, digitalización y cambio cultural de una red comercial que cubría la Comunidad Valenciana y Murcia. No fue un ajuste táctico ni una modernización superficial. Fue una transición dura, prolongada y muy humana en un momento en el que el modelo tradicional ya no funcionaba, pero el nuevo todavía no estaba definido.

Había que cambiar casi todo sin poder cambiarlo todo. El foco de venta, la estructura comercial, recarterización, los productos, los servicios, los argumentarios… y, por encima de todo, la forma de pensar de equipos que llevaban años trabajando bajo una lógica industrial muy clara. No se trataba solo de vender digital en lugar de papel, sino de aprender a operar en un entorno nuevo sin romper del todo las reglas del anterior.

Por eso bajábamos todos los miércoles por la mañana. Por eso nos quedábamos dos días. Por eso viajábamos siempre en el mismo Audi azul. No era un ritual ni una costumbre cómoda. Era la consecuencia directa de un modelo de gestión diseñado para que el cambio solo pudiera producirse desde la presencia física. Supervisar, acompañar, corregir, alinear, insistir. El cambio cultural no se delegaba ni se automatizaba: se hacía estando.

Aquel sistema exigía roce, repetición y cercanía. Y funcionó. Funcionó porque lo que hicimos fue forzar una transición dentro del mismo paradigma. Adaptar una estructura analógica a un entorno digital manteniendo intactos los pilares del modelo: jerarquía, control, territorio y toma de decisiones centralizada. Fue costoso, lento y, en muchos momentos, agotador, pero era coherente con el contexto de entonces.

Hoy, intentar hacer lo mismo sería un error.

No porque aquel enfoque estuviera equivocado, sino porque el escenario actual ya no admite transiciones. La irrupción de la inteligencia artificial no plantea una evolución progresiva del modelo, sino un cambio estructural que afecta a la forma misma de gestionar, supervisar, decidir y escalar una organización.

La IA no introduce solo nuevas herramientas. Introduce una lógica distinta. Las decisiones ya no dependen exclusivamente de la experiencia acumulada ni del criterio jerárquico, sino de sistemas que analizan datos en tiempo real, aprenden de los resultados y ajustan. La supervisión deja de ser presencial para convertirse en descentralizada. El control deja paso al la creación de las reglas. Y la repetición, que antes era imprescindible para cambiar la cultura, se sustituye por automatización y aprendizaje del sistema.

En este nuevo contexto, la información ya no se intercambia en ciclos semanales ni necesita desplazamientos físicos para interpretarse. Los equipos trabajan o deberían trabajar con dashboards vivos, alertas inteligentes y recomendaciones automáticas. Los procesos se ajustan . literalmente, solos. Las prioridades cambian sin necesidad de reuniones poco rentables. Y la cultura ya no se transmite solo por proximidad, sino que se integra en herramientas, flujos de trabajo, incentivos y modelos de decisión que condicionan el comportamiento diario.

Por eso el Audi azul deja de tener sentido. No porque ya no haga falta estar, sino porque estar ya no significa lo mismo. Antes, liderar implicaba desplazarse, observar, corregir sobre el terreno. Hoy, liderar implica diseñar correctamente el sistema que tomará decisiones cuando tú no estás. Diseñar bien qué se mide, cómo se prioriza, qué se automatiza y dónde sigue siendo imprescindible la intervención humana.

Confundir lo que vivimos entonces con lo que estamos viviendo ahora es uno de los grandes errores estratégicos que veo hoy en muchas organizaciones. Aquello fue una transición heroica dentro de un modelo que se resistía a morir. Esto es un cambio de modelo en sentido estricto. No estamos adaptando una estructura antigua a un nuevo canal. Estamos aprendiendo a dirigir organizaciones que piensan parcialmente por sí mismas.

Y, sin embargo, hay algo que no cambia. Podemos hablar de dashboards vivos, de automatización, de sistemas que aprenden solos, de decisiones asistidas por datos en tiempo real. Podemos hablar de diseño de reglas, de flujos inteligentes y de organizaciones que piensan parcialmente por sí mismas.

Pero todo eso parte de una base. Todas esas nuevas funcionalidades, opciones, modelos y herramientas que nos da la inteligencia artificial solo tienen sentido si las personas que las dirigen son capaces de entender la tecnología.

Y entender no es saber usarla. Entender es saber para qué se usa. En el fondo, el Audi azul representaba presencia. Hoy la ventaja ya no está en la presencia, sino en el diseño. Pero el diseño exige criterio y, sobre todo, compresión. Porque ahora no se trata de estar más, sino de estar mejor (en el fondo siempre se trató de eso). Y esa sigue siendo una tarea profundamente humana.

Durante años hemos confundido cambio tecnológico con transformación económica. Cada nueva ola (me encanta este término desde que leí hace muchos años el libro de Alvin Toffler) Internet, la web social, el móvil, los datos, se presentó como un punto de ruptura. En realidad, casi siempre fue lo mismo: nuevas herramientas aplicadas a modelos mentales antiguos. La inteligencia artificial rompe por fin esa inercia. No porque automatice tareas, sino porque desplaza el lugar donde se toman las decisiones. Y cuando eso ocurre, no estamos ante una adaptación. Estamos ante una transformación real del sistema económico.

El error más extendido hoy es tratar la IA como una herramienta avanzada: un Word más inteligente, un Excel con esteroides, un asistente rápido que permite hacer lo mismo de siempre, pero con menos coste o más velocidad. Ese enfoque no solo minimiza la IA, sino que repite exactamente el mismo patrón que ya vimos en otras transiciones fallidas. Optimizar procesos antiguos no transforma un modelo. Solo lo estira un poco más.

Lo que hace distinta a la IA no es su capacidad de ejecución, sino su capacidad de priorizar, recomendar, anticipar y decidir. En el momento en que una organización empieza a delegar criterio (aunque sea parcialmente) en sistemas algorítmicos, cambia la naturaleza misma del negocio. Ya no se trata de quién produce más, más rápido y más barato, sino de quién define qué importa, qué se prioriza y qué queda fuera.

Este patrón es transversal a toda la economía. En banca, la IA no solo automatiza procesos: edita el riesgo. Decide qué perfiles son financiables, qué operaciones se revisan y cuáles pasan. En recursos humanos, no solo agiliza procesos: edita el talento. Prioriza perfiles, filtra trayectorias y condiciona carreras. En retail, no solo optimiza precios: edita la experiencia del cliente, el surtido, la visibilidad del producto. En industria, no solo predice fallos: edita la planificación y la inversión. En sanidad, no solo apoya diagnósticos: edita prioridades clínicas.

En todos los casos ocurre lo mismo: la IA no sustituye al decisor humano, pero reordena el marco en el que ese decisor actúa. Y quien reordena el marco, ejerce poder. No poder “formal”, pero sí poder operativo. No firma decisiones, pero condiciona todas las que vienen después.

Aquí aparece una confusión clave que muchas organizaciones están empezando a detectar: adoptar IA no es lo mismo que aprender con IA. Implementar rápido puede mejorar métricas a corto plazo, pero también generar roces profundos: pérdida de confianza, decisiones técnicamente correctas pero culturalmente inasumibles, automatizaciones que erosionan legitimidad interna y externa. No es rechazo a la tecnología. Es la constatación de que acelerar no siempre es avanzar.

Por eso empieza a verse un giro silencioso, pero significativo, en muchas organizaciones: pasar del enfoque AI-first al enfoque Human-first. No como retroceso ni como freno a la innovación, sino como señal de madurez. No se trata de quitar la IA del centro, sino de reintroducir conscientemente el criterio humano allí donde la IA empieza a influir en decisiones críticas.

Este giro no va de eficiencia, va de modelo de liderazgo económica. De supervisión, de responsabilidad: ya de entender que cuando los sistemas empiezan a recomendar, priorizar o decidir, el problema ya no es técnico. Es organizativo, cultural y estratégico. Y, sobre todo, es una problema económico.

Porque la transformación real que introduce la IA no está solo en cómo se produce valor, sino en cómo se captura. Los modelos de ingresos basados en volumen, intermediación opaca o pura eficiencia empiezan a mostrar sus límites. El valor se desplaza hacia la confianza, la capacidad de integrar tecnología y criterio. Las organizaciones que no entiendan esto correrán el riesgo de ser muy eficientes… en modelos que ya no gobiernan ellas.

Los medios de comunicación son un buen ejemplo temprano de este fenómeno. Durante años pensaron que el problema era el canal: papel, web, redes, buscadores. Hoy empiezan a entender, algunos al menos, que el verdadero cambio está en quién edita la experiencia informativa final del usuario. No quién escribe la noticia, sino quién decide qué se ve, cómo se resume y bajo qué contexto se consume. Y, obviamente, estoy implica trasformación de los modelos de negocio en todas sus variables. Lo que ocurre en los medios es, en realidad, un anticipo de lo que está pasando en el resto de la economía.

La IA no está aquí para ayudar a las empresas a hacer lo mismo más rápido. Está aquí para reordenar los sistemas de decisión. Tratarla como una simple herramienta es perder la ventana estratégica. Integrarla sin rediseñar el modelo es generar dependencia. 

Esta vez no estamos ante una evolución tecnológica más. No es un cambio incremental ni una adaptación progresiva. Es una transformación estructural porque afecta al núcleo del sistema económico: quién decide, con qué criterios y con qué responsabilidad. Las organizaciones que lo entiendan a tiempo no serán las que más automaticen, sino las que mejor sepan combinar inteligencia artificial y juicio humano.

Quizá el verdadero avance no consista en hacer más con menos, sino en decidir mejor antes de hacer. Y en una economía cada vez más mediada por algoritmos, seguir haciéndonos buenas preguntas (como organizaciones, como líderes y como sociedad) sigue siendo el acto más transformador que tenemos.

Durante más de veinte años, la publicidad digital se ha organizado alrededor de una misma lógica: búsqueda, navegación y scroll. Google, las redes sociales y los medios han competido por capturar atención en momentos más o menos previsibles del comportamiento del usuario. La irrupción de ChatGPT y demás plataformas de IA generativa  introduce algo radicalmente distinto: la conversación como interfaz principal. Y cuando cambia la interfaz, cambia el modelo publicitario. El debate no es si ChatGPT tendrá publicidad, porque todo apunta a que sí y en abundancia,  sino qué tipo de publicidad puede existir en un entorno conversacional sin destruir la experiencia.

A primera vista, la publicidad en ChatGPT podrá parecer similar a la que hoy domina Google: activada por intención y situada en el momento de decisión. Y es cierto que comparten ese punto de partida. Pero la diferencia no está en el cuándo, sino en el cómo y en el dónde ocurre la decisión. Google es un motor de acceso: el usuario busca, el sistema muestra enlaces y anuncios, y la decisión real se produce fuera, en la web de destino. ChatGPT, en cambio, no es un motor de acceso, sino un espacio de razonamiento. El usuario no solo busca; conversa, compara, matiza y quiere soluciones a su problema. La decisión ocurre dentro de la conversación, no después del click.

Por eso ChatGPT, para mi,  no es un medio de“ interrupción”, sino un medio de intención. Cada interacción es una pregunta explícita para un  problema concreto, un contexto claro y un momento de alta atención . Este es precisamente el motivo por el que algunos analistas sitúan el potencial publicitario de ChatGPT en cifras que hasta hace poco parecían impensables. Algunos analistas hablan de 25.000M de dólares en 2030. Es una cifra que puede ser realista o no . Lo que si se esque si logra convertir la conversación en inventario publicitario fiable, OpenAI podría construir un negocio de decenas de miles de millones de dólares anuales en publicidad. No porque tenga más usuarios que Google o Meta, sino porque concentra algo mucho más escaso: atención consciente en el momento de decisión.

Pero esa oportunidad no está garantizada. OpenAI deberá  demostrar a las grandes marcas que este nuevo formato es medible, seguro y eficaz a escala. No basta con insertar anuncios en una conversación: hay que generar confianza, métricas y resultados comparables a los grandes sistemas publicitarios actuales. Ese es el verdadero reto, y también el punto donde se decidirá si esta oportunidad se convierte en un nuevo pilar del mercado publicitario o se queda en una promesa.

La publicidad tradicional no funciona en este entorno. Lo que emerge es una publicidad contextual de alta precisión, integrada en el razonamiento del usuario. No basada en perfiles, edad o comportamiento pasado, sino en relevancia por intención real, basada en lo que el usuario está intentando resolver en ese momento. Un usuario que pregunta cómo reducir costes logísticos, optimizar su fiscalidad o elegir una herramienta concreta no está navegando: está decidiendo y buscando soluciones en ese contexto; por tanto  una opción patrocinada claramente identificada no interrumpe; acompaña.

En Google, cada búsqueda es casi independiente: el contexto se pierde y todo gira en torno a palabras clave y pujas. En ChatGPT  la intención se construye en cadena. El sistema mantiene contexto, entiende matices y puede introducir una recomendación patrocinada cuando encaja en el razonamiento, no cuando conviene al anunciante. Por eso la publicidad deja de ser un bloque separado y pasa a funcionar como sugerencia contextual, marcada como patrocinada, pero integrada en la conversación. Eso poco tiene que ver con los  anuncio clásico.

Este cambio tiene implicaciones directas en el modelo económico. Durante años, el CPM se devaluó por exceso de inventario y baja atención. En ChatGPT ocurre lo contrario: inventario limitado, atención plena, contexto explícito y tiempo de lectura alto. No se compran impactos; se compran momentos de decisión. El debate ya no está en el coste por clic, sino en la capacidad de demostrar valor real a los anunciantes.

Para las marcas, esto implica menos volumen pero más contexto, más cualificación y menos ruido. Para las agencias, supone un cambio profundo: menos planificación de medios y más diseño de mensajes útiles, más estrategia de intención y más comprensión del negocio del cliente. El media planner pierde peso y gana el estratega de contexto. Para los medios, el impacto es más delicado. Si ChatGPT se consolida como interfaz de acceso a la información, capa de síntesis y espacio de recomendación, los medios pierden tráfico directo y control del inventario. Pero también ganan una oportunidad: convertirse en fuentes citadas, proveedores de contexto fiable e infraestructura de conocimiento para sistemas conversacionales.

Con cientos de millones de usuarios activos a nivel mundial y un uso creciente en trabajo, estudio y decisiones profesionales, ChatGPT no compite con un medio concreto, sino con la propia idea de navegar por Internet. Eso convierte su modelo publicitario potencial en algo estructural: menos inventario, más valor por impacto y mayor concentración. No es el fin de la publicidad, es el fin de cierta publicidad: la basada en interrupción, volumen y saturación. La que sobrevive es la que aporta contexto, ayuda a decidir y respeta la experiencia.

La entrada de publicidad en ChatGPT no es un ajuste táctico ni un nuevo Google Ads. Es una nueva capa de intermediación entre personas, información y marcas. Google intermedia el acceso; ChatGPT intermedia la decisión. Y esa diferencia lo cambia todo. La pregunta ya no es dónde poner el anuncio, sino en qué momento del razonamiento soy realmente útil. Quien entienda esto antes no solo se adaptará al nuevo modelo: jugará con ventaja.

La IA agéntica no automatiza tareas, automatiza negocio. Durante años hemos hablado de automatización como sinónimo de eficiencia, de reducir costes, acelerar procesos y eliminar fricción, y todo eso sigue siendo cierto, pero es incompleto. La IA agéntica introduce un cambio más profundo: no se limita a ejecutar órdenes, opera con objetivos; no responde ni  optimiza una tarea sino que orquesta procesos completos;  el impacto deja de ser operativo para convertirse en económico. La mayoría de usos actuales de IA siguen una lógica asistencial: redacta, resume, analiza, sugiere. La IA agéntica rompe ese esquema y funciona con otra arquitectura mental: recibe un objetivo, lo descompone, ejecuta acciones, evalúa resultados, corrige y aprende. No es una mejora incremental, es un cambio de rol. La IA deja de estar al servicio de un proceso para convertirse en parte activa del sistema de generación de valor.

En este punto aparece un factor decisivo que hasta ahora había estado limitado por costes, complejidad y escala: la personalización real. No la segmentación por clústeres ni la optimización estadística avanzada, que lleva más de una década funcionando, sino la capacidad de tratar al individuo —usuario, cliente, anunciante o miembro— como unidad operativa continua. La IA agéntica no personaliza contenidos como un efecto colateral; opera la personalización como parte del propio modelo de negocio, manteniendo memoria, contexto y coherencia a lo largo del tiempo.

Por eso afecta directamente a los ingresos, porque los modelos de negocio tradicionales, en medios y fuera de ellos, se basan en personas produciendo, vendiendo, gestionando y coordinando, lo que introduce límites claros de tiempo, coste, escala y foco. La IA agéntica elimina parte de esos límites y crea  vías de ingresos que antes eran inviables, no porque no fueran buenas ideas, sino porque no eran operables. En medios este impacto es especialmente evidente, porque es uno de los sectores más presionados por la caída del valor del contenido commodity, la fragmentación de la atención y la presión sobre los márgenes/ingresos.

La IA agéntica permite a un medio dejar de ser solo un productor de contenidos para convertirse en operador de servicios informativos y de negocio. Permite crear briefings y productos inteligentes recurrentes, agentes que monitorizan sectores, detectan señales relevantes, generan informes personalizados y los actualizan en tiempo real, convirtiendo el artículo en un servicio continuo monetizable vía suscripción premium, licencias B2B o contratos institucionales. Permite una publicidad operada, no vendida, con sistemas que identifican oportunidades, diseñan propuestas, ajustan mensajes y optimizan resultados, haciendo que la publicidad deje de ser espacio y pase a ser solución operativa, monetizable vía fee, revenue share o modelos híbridos. Permite comunidades gestionadas de forma inteligente, donde la personalización sostiene la relación, activa eventos únicos, formación y productos, convirtiendo a  la comunidad en un canal económico vivo. Transformara  la inteligencia sectorial en producto, cruzando contenidos propios y datos externos para generar análisis, alertas y escenarios monetizables mediante informes, dashboards y servicios de asesoría. El salto clave es pasar de contenido a capacidad: el contenido explica, la IA agéntica “hace”, y eso abre para los medios un terreno nuevo como proveedores de inteligencia, plataformas de decisión y socios de negocio.

Este patrón se repite en todos los sectores: en servicios profesionales, donde sistemas inteligentes gestionan clientes, anticipan necesidades y preparan propuestas; en industria y B2B, donde operan precios, demanda y ventas; en educación, donde personalizan itinerarios y acompañan al alumno; en retail, donde gestionan relación, recurrencia y valor de vida del cliente. En todos los casos, la personalización deja de ser una funcionalidad y pasa a ser el corazón del modelo económico.

Todo esto se puede hacer hoy, pero no como una herramienta única ni como un producto cerrado, sino como una decisión estratégica. Las organizaciones que están avanzando no hablan de “implementar IA”, sino de qué parte del negocio delegan en sistemas. Utilizan plataformas de IA como núcleo para analizar y decidir, capas de agentes para operar objetivos completos, sistemas de automatización para ejecutar acciones y plataformas de negocio existentes -ventas, datos, relación con clientes- para monetizar. Las plataformas no son el fin; son la infraestructura que permite convertir conocimiento y criterio en ingresos recurrentes.

El verdadero cambio no es tecnológico, es organizativo, porque la IA agéntica no falla por tecnología sino cuando se intenta encajar en estructuras pensadas para otra lógica, con silos, jerarquías rígidas y objetivos difusos. Funciona cuando el objetivo está claro, el modelo de negocio definido y la gobernanza es explícita. La pregunta clave ya no es qué puede hacer la IA, sino qué parte del negocio puede operar un sistema de forma autónoma, personalizada y rentable. Eso sí, la IA agéntica no perfecta : sin límites, supervisión, criterios editoriales o estratégicos y responsabilidad clara, se convierte en un posible riesgo operativo y reputacional. El modelo ganador no es IA sola ni humano solo, sino IA agéntica +  criterio humano.

Para los medios es una oportunidad histórica de salir del ciclo de dependencia del tráfico; para el resto de sectores es una palanca directa para redefinir valor, margen y relación con el cliente. La pregunta ya no es si llegará, sino quién diseñará los sistemas que operen el negocio y quién seguirá usando la IA solo para hacer un poco mejor lo que ya estaba roto.

La transformación que trae la IA no va a eliminar las redes comerciales físicas. Va a cambiar radicalmente su función, su valor y su forma de vender. Y esto es importante decirlo desde el principio, porque el mayor error que están cometiendo muchas empresas es analizar el impacto de la tecnología desde la sustitución y no desde la evolución del modelo comercial.

Durante décadas, las redes de ventas físicas se han construido sobre tres pilares: territorio, agenda/cartera y relación personal. El comercial era quien conocía la zona, gestionaba la información, detectaba oportunidades y cerraba operaciones. Hoy, ese equilibrio se rompe. No porque la venta presencial deje de ser relevante, sino porque la información, la prospección y gran parte del proceso de decisión ya no están en manos del comercial.

La IA entra precisamente ahí.

La primera gran transformación afecta a la prospección. Históricamente, el valor del comercial estaba en “saber a quién llamar”. Hoy, los sistemas de IA pueden analizar miles de empresas, señales digitales, comportamientos de compra, consumo de contenidos, movimientos financieros o cambios organizativos y priorizar oportunidades con una precisión imposible para una persona. El resultado es claro: el comercial deja de perder tiempo buscando clientes y empieza a trabajar sobre oportunidades pre-calificadas, contextualizadas y con intención real.

La segunda transformación es la hiperpersonalización del discurso comercial. La venta tradicional se apoyaba en argumentarios más o menos estandarizados, adaptados sobre la marcha por la experiencia del vendedor. La IA permite algo distinto: construir propuestas dinámicas, ajustadas al sector, al momento del cliente, a su histórico, a sus objeciones probables y a sus prioridades reales. El comercial físico no desaparece, pero deja de improvisar y pasa a orquestar conversaciones de alto valor, mucho más estratégicas.

La tercera transformación es la redefinición del rol del comercial. En un entorno donde la IA puede informar, comparar, simular precios o resolver dudas básicas, el valor humano se desplaza. El comercial deja de ser un “explicador de producto” y se convierte en un asesor, un intérprete y un constructor de confianza. Su trabajo ya no es convencer, sino ayudar a decidir. Ya no es empujar, sino reducir riesgo. Y eso, paradójicamente, refuerza la importancia de la presencia física en operaciones complejas, B2B o de alto impacto.

Otra tecnología clave en esta transformación es la automatización inteligente. CRM conectados a IA, asistentes comerciales, sistemas predictivos y herramientas de seguimiento eliminan gran parte de la fricción operativa: informes, seguimiento manual, recordatorios, reporting o tareas administrativas. El tiempo que antes se perdía en gestión se libera para lo único que realmente aporta valor: relación, negociación y cierre. Las redes comerciales se hacen más pequeñas, pero mucho más productivas.

También cambia el modelo de gestión y control. Durante años, dirigir una red comercial física era casi un ejercicio de fe: visitas, llamadas, sensaciones y resultados a posteriori. La IA introduce una capa de visibilidad inédita: patrones de éxito, detección temprana de problemas, previsión de ingresos, simulación de escenarios y evaluación objetiva del desempeño. El management deja de gestionar por intuición y empieza a hacerlo por datos accionables.

Todo esto tiene una consecuencia directa sobre el modelo económico de las redes comerciales. La venta física deja de ser un coste fijo pesado y se convierte en una inversión altamente optimizable. Aparecen modelos híbridos, estructuras más flexibles, esquemas de retribución basados en valor generado y no solo en volumen, y una combinación mucho más inteligente entre canales digitales y presenciales. La frontera entre venta online y offline se diluye; lo que importa es el momento adecuado, el canal adecuado y la intervención humana donde realmente marca la diferencia.

Pero hay algo que la IA no puede sustituir, y ahí está la clave del futuro: la confianza. En un mundo saturado de automatización, el contacto humano cualificado se vuelve más escaso y, por tanto, más valioso. Las redes comerciales físicas no desaparecen; se elitizan. Pasan de ser masivas a ser estratégicas. De generalistas a especializadas. De ejecutoras a decisoras.

La verdadera amenaza para las redes comerciales no es la IA. Es seguir funcionando como si la IA no existiera. Mantener estructuras pensadas para otro tiempo, roles desalineados con el nuevo proceso de compra y métricas que ya no reflejan el valor real del comercial.

La conclusión es clara: la IA y las nuevas tecnologías no vienen a eliminar la venta física, sino a obligarla a evolucionar. Las empresas que entiendan esto construirán redes comerciales más pequeñas, más inteligentes y mucho más rentables. Las que no, seguirán recortando equipos sin resolver el problema de fondo.

Porque en el nuevo escenario, vender menos ya no es una opción. Vender mejor sí lo es.

Durante meses hemos hablado de modelos, benchmarks y capacidades técnicas. Pero el verdadero movimiento de Google no va de lanzar “otra IA”. Va de algo mucho más profundo: convertir la inteligencia artificial en la interfaz principal entre las personas y el mundo digital.

Google no quiere que la IA sea una herramienta más. Quiere que sea la capa que conecta búsqueda, productividad, comercio, contenidos, publicidad y decisiones. Y eso se ve claramente cuando se analizan sus funcionalidades, no sus promesas.

Búsqueda: de encontrar enlaces a entregar respuestas

Con AI Overviews y AI Mode, la búsqueda deja de ser un listado de resultados para convertirse en una respuesta sintetizada. El usuario ya no navega: va a consultar. Y cuando consulta, Google resume, contextualiza y decide qué fuentes entran en la respuesta. Aquí la IA no acompaña a la búsqueda: la sustituye.

Productividad: la IA como copiloto permanente

En Workspace (Docs, Gmail, Meet, Slides), la IA redacta, resume , sugiere y analiza. No se activa bajo demanda: está siempre presente.

El objetivo no es que el usuario “use IA”, sino que trabaje dentro de un entorno donde la IA es invisible pero constante.

Android y dispositivos: la IA como sistema nervioso

La integración de Gemini en Android, móviles, asistentes y dispositivos del hogar convierte la IA en interfaz por voz, motor de recomendación y gestor de acciones

No responde solo preguntas: actúa por el usuario.

Publicidad: de impacto a intención

La IA permite a Google entender mejor el contexto para predecir intención e Integrarla en anuncios dentro de respuestas.

La publicidad deja de competir por atención y pasa a insertarse en el momento exacto de la decisión.

Contenidos y medios: de intermediario a editor algorítmico

Cuando Google paga a medios para usar sus contenidos en resúmenes de IA, no está haciendo filantropía ni solo luchando contra la desinformación.

Está seleccionando fuentes, licenciando conocimiento, creando un modelo que denomino “”IA-first“, que no se basa en unaselección algorítmica sino en una selección contractual

El core estratégico: lo que realmente quiere conseguir Google

Todo converge en una idea central:Controlar la interfaz,  la relación y el controlar el contexto. Google entiende que el valor ya no está en el tráfico, ni siquiera en el contenido, sino en ser el intermediario entre personas y decisiones.El usuario deja de “buscar” y empieza a delegar.

No es una IA. Es una arquitectura de poder digital

El error común es analizar a Google como si estuviera compitiendo solo en la carrera de modelos. En mi opinión, es algo mucho mas profundo. Está usando la IA para blindar su ecosistema y reconfiguar el papel del intermediario. La IA no es el producto, se convierte en el nuevo sistema operativo de negocio.

Parece que el camino es claro. Google no quiere que uses su IA. Quiere que vivas dentro de un entorno donde la IA decide contigo —y a veces por ti—. El tráfico pasa a ser  secundario y se da todo el poder a la relación , que pasa a ser el activo principal. No estamos ante una evolución tecnológica.

En mi opinión, Google esta rediseñando por  completo cómo se crea, se distribuye y se monetiza el conocimiento.

En este nuevo escenario, aplicado al mundo de los  medios,  solo quienes entiendan que el centro ya no es el tráfico, sino la relación sostenida y contextual, podrán adaptarse. El resto seguirá optimizando para un modelo que ya no es el que decide.

Que Juan Villalonga, expresidente de Telefónica en el comienzo de la burbuja digital, esté desarrollando desde Sevilla una plataforma global de educación personalizada es mucho más que un proyecto educativo o tecnológico. Es, en realidad, una señal avanzada de cómo los grandes ciclos de la economía digital no desaparecen: se reinterpretan. Villalonga, al igual que yo, ya vivimos el momento en el que Internet prometía desintermediarlo todo y crear una relación directa entre empresas y usuarios. Hoy, con la IA, esa opción vuelve, pero esta vez con la tecnología suficiente para cumplirla.

No es casual que este movimiento surja desde la educación, uno de los sectores donde la personalización tiene un impacto más evidente y medible. Pero tampoco es un fenómeno aislado. La educación funciona aquí como laboratorio adelantado de lo que después se extiende al resto de industrias: medios, comercio, servicios, salud, banca o entretenimiento.

Es una señal clara de que el valor en la economía digital se está desplazando desde la comunicación masiva hacia la conexión directa, desde el mensaje genérico hacia el vínculo individual, y desde el simple contenido hacia el acompañamiento continuo.. Villalonga no está apostando por producir más, sino por adaptar la experiencia a cada persona (su nivel, su ritmo, su contexto), y esa lógica no es exclusiva de la educación ni de los medios: es el modelo que va a atravesar todos los negocios en la era de la IA.

Durante años, empresas, marcas y medios han operado bajo el mismo esquema: atraer tráfico, impactar a muchos, convertir a unos pocos. Un modelo dependiente de intermediarios (buscadores, redes, marketplaces) y de métricas de volumen. La IA rompe ese equilibrio porque reduce la fricción entre intención y respuesta. Cuando la máquina responde, recomienda o actúa por el usuario, el intermediario se diluye o se transforma. Ahí entran los entornos cerrados de IA: el AI Mode de Google, los asistentes integrados en sistemas operativos o la expansión silenciosa de la IA de Amazon en cientos de millones de dispositivos. Todo apunta a lo mismo: la IA se convierte en la interfaz principal entre personas y negocios.

Este cambio de interfaz no es menor. Durante dos décadas, el navegador y el buscador definieron la economía digital. Ahora, esa capa se desplaza hacia sistemas que no muestran opciones, sino que proponen decisiones. Y cuando la decisión llega filtrada por una IA, el margen para competir por visibilidad se reduce, mientras aumenta la importancia de ser relevante, confiable y consistente dentro del sistema.

Cuando la interfaz es conversacional y contextual, el negocio deja de ser masivo por defecto y pasa a ser personalizado por diseño. La IA no solo permite personalizar; obliga a hacerlo. En un entorno donde cada usuario recibe respuestas, recomendaciones y decisiones distintas, el valor ya no está en el producto genérico, sino en cómo se adapta a cada contexto. Esto empuja a la microsegmentación, no como táctica de marketing, sino como arquitectura de relación.

Aquí aparece un matiz clave: la personalización ya no es una capa añadida al final del proceso, sino el punto de partida. No se diseña primero un producto para muchos y luego se ajusta; se construye directamente pensando en trayectorias individuales, aunque se escalen con tecnología.

Esta lógica atraviesa todos los sectores. Los medios pasan de informar a acompañar comunidades concretas; las marcas dejan de lanzar campañas para construir relaciones continuas; los negocios, en general, ya no venden solo productos, sino experiencias contextualizadas. En este escenario, el concepto de comunidad se amplía: deja de ser un grupo alrededor de un medio o una marca y se convierte en un entorno relacional estable, donde la IA escala la personalización, pero el valor lo aporta el marco humano: propósito, coherencia, confianza y utilidad real.

La comunidad ya no es solo audiencia agregada, ni siquiera participación. Es persistencia en el tiempo, es relación sostenida, es memoria compartida. Y en ese terreno, la tecnología ayuda, pero no sustituye la identidad.

La paradoja es clara: cuanto más potente es la IA para generar respuestas, más importante se vuelve la identidad del negocio. La IA puede recomendar, pero necesita referencias; responde, pero necesita contexto; automatiza, pero no decide por qué alguien debería confiar en una marca u otra. Por eso el cambio no es tecnológico, sino estratégico. La IA está empujando a medios, marcas y empresas hacia el mismo lugar: conexiones directas, personalizadas y sostenidas en el tiempo.

En el fondo, lo que está en juego no es quién adopta antes la IA, sino quién entiende mejor qué hacer con ella. La tecnología acelera, pero no define el rumbo. Ese sigue dependiendo de la visión, de la cultura y de la capacidad de construir relaciones con sentido.

En la era de la IA, no gana quien impacta a más, sino quien construye mejor la relación uno a uno. La personalización es la herramienta, la IA es el acelerador, y el activo real sigue siendo el mismo: la confianza y el vínculo con las personas.

En la era de la IA, no gana quien impacta a más, sino quien construye mejor la relación uno a uno. La personalización es la herramienta, la IA es el acelerador, y el activo real sigue siendo el mismo: la confianza y el vínculo con las personas.

2026 no será un año más: será el punto en el que el mercado deje de avisar y empiece a cambiar de verdad. Un momento en el que los medios deberán elegir si evolucionan o ceden su relevancia en un ecosistema dominado por la IA, nuevos buscadores y un lector que vuelve al centro.

Lo que sigue no es futurología, sino mi lectura estratégica, la que me aporta la experiencia. 

1. El GEO reemplazará progresivamente al SEO como prioridad absoluta

La optimización para motores generativos será tan importante como fue el SEO en 2010.Los buscadores ya no enviarán tráfico como antes.

La pregunta ya no será “¿en qué posición aparezco?”, sino “¿la IA usa mi contenido como fuente?”. Gana quien sea citable, no quien tenga más artículos.

2. La publicidad agéntica empezará a cambiar el modelo de ingresos

Mi amigo Pepe Cerezo lo llama “publicidad agéntica”: sistemas donde agentes de IA toman decisiones de optimización, presupuesto y targeting.No será autonomía total, pero sí una automatización profunda. Esto reducirá márgenes, exigirá datos propios y hará que los medios poco sofisticados desaparezcan de muchas planificaciones.

3. La comunidad será el motor del nuevo modelo

No al modelo basado en la audiencia anónima, el tráfico prestado y los usuarios que vienen y se van.Las comunidades serán activos estratégicos porque permiten:

datos propios, recurrencia, modelos híbridos (contenido + experiencias + acceso), resiliencia ante cambios de algoritmo, aumentar monetización sin depender del CPM. El medio que no construya comunidad en 2026 llegará tarde.

4. El lector vuelve al centro de la estrategia

Durante años, los medios han trabajado para Google, Facebook y los anunciantes.

El lector quedó relegado a un KPI. La IA obliga a corregir eso:

lo que no genere valor real para el lector será sustituido por contenido generado por máquinas. Vuelve el periodismo con propósito, la identidad editorial, el “para quién escribimos”.

5. La caída del tráfico será inevitable

No puntual, será Estructural.Google AI Mode reducirá los clics.

Los usuarios encontrarán respuestas sin salir del buscador. Los verticales generalistas sufrirán pérdidas del 20% al 50%.

Solo sobrevivirá, en mi opinión, lo diferencial, lo profundo,lo útil, lo que no pueda sintetizar la IA. 

6. Los buscadores dejarán de ser buscadores

Dejarán paso a interfaces conversacionales.El usuario ya no navega, conversa.

Pregunta, obtiene, contrasta, decide… sin salir de la capa de IA. El medio pasa de ser destino a ser ingrediente.

7. Llegan las superapps de IA

Google, Apple, OpenAI, Meta…

Todas trabajan en interfaces que integran: contenido, compras ,recomendaciones, chats, comparadores, reservas, asistencia personal Si el usuario no necesita salir, visitará menos webs.Los medios deberán estar dentro de estas interfaces, no competir contra ellas.

8. La crisis de las suscripciones obligará a reinventarlas

La IA podrá resumir artículos premium.El usuario está saturado.

Los muros de pago no crecerán más. El modelo de 2026 será:

suscripción = contenido + servicios + experiencias + comunidad.

El contenido solo no bastará.

9. Los eventos cambiarán de raíz

Despídete del “evento para marcas”. El mercado está agotado.

En 2026 funcionará: eventos para comunidades,, experiencias útiles, formatos pequeños y frecuentes, participación, no charlas, valor para el lector, no solo para el anunciante. Los eventos dejarán de ser un producto comercial y volverán a ser un producto editorial.

10. Consolidación: muchos medios cerrarán o se fusionarán

Caerán, en mi opinión: medios locales sin propuesta de valor, verticales sin identidad, proyectos dependientes del display, portales que viven del SEO sobrevivirán medios con marca, ecosistemas de varias comunidades, alianzas regionales, modelos híbridos editorial + servicio

11. El UGC ( User Generated Content) volverá con fuerza

En un mundo saturado de contenido automatizado, el usuario buscará:, experiencias reales, testimonios, opiniones verificadas, recomendaciones humanas. Los medios que integren UGC curado se diferenciarán.

12. El CPM seguirá cayendo

La programática será más eficiente… para los compradores.No para los medios.

La única manera de compensarlo será: branded content, datos propios, experiencias, productos exclusivos, membresías, licencias, commerce editorial

13. Los medios sin identidad desaparecerán

Si un medio no se diferencia, la IA lo difuminará.Medio sin criterio, la IA lo sustituirá.Medio no construye relación, la IA le robará el espacio. La identidad editorial será más importante que nunca.

14. La automatización publicitaria reducirá ingresos “fáciles”

Menos manos humanas, más IA. Menos negociaciones y más algoritmo . Los medios deberán aportar valor añadido real para justificar su precio.

15. El click dejará de ser una métrica relevante

En 2026, el click será un residuo del pasado. El mercado comenzará a medir: retención, recurrencia, participación, tiempo de relación, impacto real , valor de comunidad El click ya no será éxito; será una consecuencia.

16. El medio dejará de ser una web: será un ecosistema

Un ecosistema compuesto por: contenido, servicios, comunidad, experiencia, datos, productos, eventos, accesos, alianzas. La web será solo una pieza más.

La IA no viene a destruir a los medios. Viene a destruir todo lo que no aporta valor real. La identidad que construye comunidad, el contenido que el lector considera realmente imprescindible, aquello que no puede sintetizarse en dos prompts, lo que genera relación en lugar de tráfico prestado y lo que aporta criterio en un mundo cada vez más automatizado. Después de 25 años observando ciclos, tengo clara una cosa: la tecnología transforma, pero es el lector quien decide quién se queda y como la usa. Y 2026 será el año en que los medios tengan que volver a conquistarlo.

A finales de los años 90, cuando Internet apenas empezaba a definirse, yo viví desde dentro la burbuja puntocom en España. No como espectador, sino como parte activa de un momento en el que el país entero soñaba con construir el futuro digital. Vi nacer Terra, Ya.com, Eresmas y muchos otros proyectos que hoy son arqueología tecnológica pero que entonces representaban la mayor ambición empresarial del momento. Eran días de velocidad, de ilusión, de exceso, de talento joven y de un optimismo casi ingenuo sobre lo que Internet iba a ser. Y todos compartíamos una misma visión: que Internet se estructuraría alrededor de un único concepto, el portal. El portal era una idea poderosísima. Una sola puerta para acceder a todo: noticias, correo, chats, foros, compras, viajes, ocio, comunidad. Queríamos que el usuario lo encontrara todo allí, que empezara y terminara dentro del mismo entorno, que no tuviera razones para irse. Recuerdo perfectamente aquella sensación de trabajar en algo que no tenía precedentes y cuyo objetivo era casi totalizador: convertirnos en la interfaz natural entre la gente y el nuevo mundo digital. Pero la tecnología no estaba preparada para sostener ese sueño. Todo era demasiado lento, demasiado estático, demasiado limitado. La personalización era mínima, la navegación torpe, los datos pobres, los buscadores imprecisos, el móvil inexistente. Intentábamos crear un espacio autosuficiente en una Internet que apenas podía manejar el correo electrónico. Por eso, cuando llegó el pinchazo de la burbuja, no solo se derrumbaron los modelos financieros: también se desvaneció la idea de que un portal pudiera contenerlo todo. Terra se desinfló. Ya.com se diluyó. Y la visión quedó archivada como un sueño demasiado grande para la tecnología disponible.

Hasta hoy.

Veinticinco años después, ese concepto vuelve. No disfrazado, no inspirado: vuelve exactamente igual en su esencia, pero esta vez con una potencia que aquellos portales jamás pudieron imaginar. Ahora se llama AI Mode. Lo que Google está desplegando es el portal definitivo. La puerta única. El espacio total. El lugar en el que preguntas, recibes la respuesta completa, tomas decisiones, comparas opciones, reservas mesa, compras entradas, planificas un viaje y ejecutas cualquier acción sin salir jamás de la interfaz. El sueño de Terra, pero funcionando. El sueño de Ya.com, pero sin fricción. El sueño del año 2000, pero con la infraestructura del año 2025.

La gran diferencia es que ahora ya no hablamos de una página web que concentra enlaces y servicios, sino de una inteligencia que concentra intención, contenido, acción y resolución en un mismo flujo. Nosotros soñábamos con ser la puerta de Internet; Google está construyendo la puerta del mundo digital y cognitivo. Y lo está haciendo con una precisión que solo la IA permite. Esto cambia por completo el ecosistema en el que los medios han vivido durante dos décadas. Porque si la pregunta, la respuesta y la acción se quedan dentro de AI Mode, entonces desaparece el clik, desaparece el tráfico, desaparece el SEO, desaparecen las visitas, desaparece la visibilidad espontánea y desaparece, en consecuencia, el modelo de negocio que sostuvo a la prensa digital desde 2005.

Es el final de una era. Tan simple y tan radical como eso.

Y al mismo tiempo, abre la única vía de supervivencia real para los medios: dejar de intentar ganar tráfico —que ya no controlan— y empezar a construir aquello que la IA no puede replicar: la pertenencia. La adhesión. La identidad. El vínculo. La comunidad. Los medios del futuro no serán webs con contenido, sino espacios donde la gente sienta que forma parte de algo. Comunidades de comunidades. Ecosistemas que generen valor no solo por lo que informan, sino por lo que conectan. La información la dará la IA. La experiencia humana la tendrán que dar los medios.

Por eso, cuando comparo Terra con AI Mode, no lo hago por nostalgia, sino porque veo un círculo que se cierra. El portal vuelve, pero esta vez no es nuestro. No lo controla un medio, ni un operador, ni una empresa nacional. Lo controla una inteligencia global con capacidad de absorberlo todo salvo lo que no es automatizable: el vínculo humano. Yo estuve allí cuando el portal nació y murió. Y ahora veo cómo renace, pero convertido en el ecosistema que determinará el acceso a la información durante la próxima década. AI Mode será la nueva puerta universal. Eso ya está decidido. La pregunta es si los medios quieren seguir compitiendo dentro de un espacio que no les pertenece o construir algo que sí pueden poseer: comunidades reales, identidades propias, propuestas de valor que sobrevivan en un mundo sin clics.

Si Terra fue el ensayo, IA Mode es la obra final. Y ahora toca decidir si queremos ser protagonistas o simples figurantes en el nuevo escenario digital.

La conversación sobre inteligencia artificial se ha instalado en todos los medios. Se habla de disrupción, de nuevas herramientas, de eficiencia. Pero cuando observamos qué está ocurriendo realmente dentro de las redacciones y de las direcciones digitales, la imagen es mucho menos transformadora de lo que parece. La mayoría está usando la IA como si fuera un “Word inteligente”: un asistente para escribir más rápido, producir más contenido o automatizar algunas tareas rutinarias. En definitiva, táctica, no estrategia.

El problema no es que eso esté mal. El problema es que es insuficiente. Profundamente insuficiente. La IA no viene a acelerar lo que ya hacíamos; viene a cuestionar lo que hacemos, por qué lo hacemos y cómo lo monetizamos. Y mientras muchos medios afinan las herramientas, lo que está cambiando (silenciosamente pero de forma irreversible) es el modelo de negocio.

Google AI Mode y los nuevos AI Overviews ya no están diseñados para enviarnos tráfico. Están diseñados para resolver la intención del usuario sin que visite ningún medio. Las respuestas aparecen antes del click. La acción ocurre dentro del propio buscador. El click (durante dos décadas la unidad mínima de la economía digital) empieza a dejar de existir. Y cuando desaparece el clic, desaparece todo lo que dependía de él: el tráfico orgánico, el CPM, la visibilidad SEO, el inventario publicitario, los modelos basados en volumen.

Aquí está el punto ciego de la industria: mientras el entorno cambia de forma estructural, muchos medios siguen reaccionando desde lo táctico. Siguen haciendo lo que es fácil de adoptar, lo que no incomoda, lo que no altera la organización. Pero lo táctico no salvará a nadie cuando la disrupción afecta a la raíz del negocio.

Y por eso las preguntas que realmente importan no son las que estamos escuchando hoy.

La pregunta no es: ¿Cómo podemos crear más contenido? La pregunta es: ¿Qué ocurre con nuestro modelo cuando el tráfico caiga entre un 20% y un 40%?

La pregunta no es: ¿Cómo automatizamos titulares? Si no: ¿Qué productos sobrevivirán en un entorno donde el contenido commodity lo genera cualquier modelo en segundos?

La pregunta no es: ¿Cómo puede la IA ayudar a la redacción? Si no: ¿Cómo afecta la IA a nuestra captación de audiencia, a nuestro pricing publicitario, a nuestra relación con anunciantes, al valor de nuestra marca y al comportamiento del lector?

Estas son, en mi opinión, algunas las preguntas que definen el futuro. No las preguntas de eficiencia, sino las preguntas de supervivencia y reposicionamiento empresarial.

Porque, si queremos ser honestos, la IA no está destruyendo el periodismo. Está destruyendo los modelos de negocio que se habían vuelto demasiado dependientes del tráfico fácil, del contenido reciclado, del SEO genérico y de una publicidad cada vez menos rentable. La IA acelera un proceso que llevaba años gestándose: la erosión del contenido indiferenciado y la puesta en valor de aquello que ninguna máquina puede replicar (criterio, interpretación, identidad editorial, análisis, territorio, comunidad y relación).

El desafío ahora es empresarial, no técnico. No se trata de generar más contenido, sino de redefinir el valor del contenido. No se trata de automatizar procesos, sino de reinventar productos e ingresos. No se trata de usar IA en la redacción, sino de usar IA para repensar el rol del medio en un ecosistema donde la distribución ya no depende de nosotros.

La buena noticia es que este momento puede convertirse en una oportunidad real. La desaparición progresiva del click obliga a los medios a dejar atrás inercias y a recuperar lo que siempre fue su esencia: aportar algo que importe. La IA empuja a la industria hacia un modelo distinto , menos basado en volumen y más basado en vínculo, marca, comunidad y diferenciación. La transición hacia un modelo basado en comunidad no es inmediata: avanza en tres fases claras. Primero se construye vínculo mediante newsletters de autor, canales directos y pequeños eventos que acercan la voz del medio al lector. Después llega la participación, con círculos temáticos, encuentros recurrentes y co-creación de contenidos que convierten a la audiencia en parte activa. Finalmente, cuando existe identidad compartida, nace la comunidad como modelo de negocio, donde emergen nuevos ingresos: membresías, inteligencia colectiva, certificaciones, experiencias exclusivas y servicios basados en el criterio del medio. En este ecosistema post-clic, la comunidad no es un extra: es el centro del modelo.

Pero eso solo ocurrirá si dejamos de mirar la IA como táctica y empezamos a mirarla como estrategia. Porque optimizar un modelo que se está desmoronando no es una solución: es una prolongación del problema. La IA no nos pide escribir más. Nos pide pensar mejor.

Hace unos días, conversando con mi amigo Enrique Benayas (con quien comparto más de veinticinco años liderando proyectos en el ámbito de la formación, la estrategia, el marketing y los medios) surgió un concepto que se ha vuelto esencial para entender el impacto real de la inteligencia artificial: la IA no sirve para quienes buscan respuestas, sino para quienes buscan preguntas.

Ahí aparece Sócrates. Y su idea central: “la verdad no podía imponerse, sino emerger del diálogo”.

La mayéutica no consistía en dominar técnicas retóricas ni en memorizar argumentos. Consistía en algo mucho más profundo: activar la curiosidad a través del diálogo, tensionar ideas, abrir caminos, desmontar certezas y permitir que el razonamiento se desarrollara desde dentro del interlocutor. La clave nunca fue la pregunta perfecta, sino la capacidad del diálogo para revelar algo que estaba latente. Y aquí es donde encaja la IA moderna. No como un sistema para dar respuestas, sino como un espacio para pensar.

La IA conversacional es, en esencia, un catalizador: un instrumento que amplifica el proceso reflexivo, que nos obliga a ordenar ideas, explorar perspectivas, redefinir problemas y descubrir ángulos que solos no veríamos. Pero ese proceso solo se activa si existe algo previo: experiencia, criterio, conocimiento y una curiosidad entrenada. Sin eso, la IA no es más que una máquina que devuelve texto. Con eso, se convierte en un multiplicador del pensamiento.

Y es aquí donde Enrique y yo coincidimos: el modelo que está emergiendo no es el de “buenos prompts”. Eso es superficial, casi técnico. Lo que realmente transforma el aprendizaje y el negocio es la capacidad de sostener un diálogo productivo con la IA. Un diálogo que no se alimenta de comandos, sino de interés, de mirada, de experiencia acumulada.

Porque solo quien ha vivido lo suficiente en un sector sabe qué merece ser preguntado. Solo quien ha fallado y aprendido sabe dónde hay riesgo, quien ha liderado equipos o negocios entiende qué tensiones son estratégicas y cuáles irrelevantes. Solo quien tiene criterio sabe cuándo una respuesta abre una puerta o la cierra.

La IA no sustituye esa experiencia. Depende de ella. Una IA sin criterio humano es una herramienta pobre. Una IA dialogando con experiencia es un mecanismo extraordinario de descubrimiento.

Aquí es donde entra el negocio. Durante décadas, la ventaja competitiva estuvo en la información: saber más, analizar más, acumular más. Pero hoy esa ventaja se ha diluido: la información está en todas partes. Lo que diferencia a una empresa no es el acceso a datos, sino el modo en que esos datos se transforman en decisiones.

¿Y cómo se transforman en decisiones? A través de preguntas bien orientadas, fruto de una experiencia bien vivida.

La IA permite explorar escenarios, tensar modelos, anticipar riesgos, acelerar hipótesis, diseñar alternativas. Pero nada de eso tiene valor si no existe, al otro lado, un profesional capaz de sostener la conversación con profundidad. En otras palabras: mejor experiencia / mejor curiosidad / mejor diálogo /mejor razonamiento →/ mejores opciones de negocio. Esto cambia por completo la manera de aprender dentro de las organizaciones.

El aprendizaje deja de ser acumulación de contenido para convertirse en aprendizaje dialógico, continuo, activo, impulsado por preguntas, no por manuales. La IA permite que cada profesional tenga un “sparring intelectual” disponible en cualquier momento,  pero solo la experiencia permite convertir ese sparring en una ventaja real.

La verdad no se impone, emerge. En esta nueva era, emerge del diálogo entre: la curiosidad del profesional, la experiencia que orienta esa curiosidad, y la IA, que amplifica el proceso.

No se trata de obtener respuestas más rápidas, sino de pensar mejor. Y pensar mejor es el mayor activo empresarial de nuestro tiempo.

La competencia ya no será entre empresas que usan IA y las que no.

Será entre empresas que saben dialogar con la IA -y, por tanto, aprender, adaptarse y decidir mejor- y empresas que simplemente esperan respuestas sin comprender la profundidad del proceso.

Porque la IA responde. Pero solo la experiencia sabe qué merece ser preguntado. Y solo la curiosidad sostenida convierte ese diálogo en ventaja competitiva.

Google está cambiando, de nuevo, la forma en la que navegamos por Internet. Pero esta vez el movimiento no es una evolución del buscador: es un cambio de paradigma. Con la llegada de Google AI Mode, el usuario deja atrás la clásica lista de enlaces para recibir respuestas generadas por inteligencia artificial: textos conversacionales, directos, sintéticos y muchas veces ya organizados en forma de paquetes de información que incluyen contexto, opciones y recomendaciones. Lo que antes era un resultado, ahora es casi una solución.

Conviene destacar, además, que según ha confirmado Search Engine Journal, este despliegue está iniciándose únicamente entre usuarios de Google Search Labs en Estados Unidos, en una fase experimental. No es un lanzamiento global ni definitivo, pero marca claramente la dirección hacia la que Google está virando.

Y con la incorporación de lo que Google llama “agentic booking”, la transformación es aún mayor. Hasta ahora, Google te decía dónde podías cenar. Ahora puede reservar por ti. Hasta ayer te mostraba eventos. Hoy puede comprarte las entradas. Hasta hace nada te enseñaba un listado de opciones. Ahora compara, decide y ejecuta la acción final. Este concepto de agents (IA que actúa, no solo responde) convierte al buscador en un intermediario operativo que elimina pasos, páginas y procesos enteros del viaje del usuario.

El usuario ya no navega: pide. Y Google ya no responde: resuelve.

Este nuevo comportamiento reduce la fricción a cero. En lugar de buscar “mejores restaurantes italianos en mi ciudad”, abrir tres webs, leer cinco reseñas y entrar en la página del local para ver disponibilidad, el usuario solo escribe: “reserva un italiano para dos a las 21:00”. Y Google se encarga del resto. De hecho, el despliegue inicial (restaurantes, eventos, wellness) es solo la primera capa de una estrategia que va a expandirse a viajes, servicios profesionales, comercio local, compras, ocio y cualquier decisión que hoy requiere saltar entre múltiples webs antes de actuar. El buscador deja de ser un mapa para convertirse en un asistente que piensa y decide en nombre del usuario.

Y aquí es donde empieza lo importante: si Google resuelve dentro de Google, ¿qué pasa con las webs que antes recibían esos clics? ¿Qué ocurre con los medios que dependían del tráfico de búsquedas? ¿Qué sucede con quienes producían guías, agendas, contenidos evergreen o respuestas a necesidades concretas del usuario? La respuesta es incómoda, pero clara: el tráfico cae. Y lo hace no por un cambio de algoritmo, sino porque el usuario ya no necesita hacer clic.

Menos clics significa menos páginas vistas, menos impresiones publicitarias, menos posibilidades de conversión, menos visibilidad y, en definitiva, menos ingresos. Y esto afecta por igual a un gran diario nacional que a un medio local o temático que vivía de cubrir la agenda de la ciudad, los mejores planes del fin de semana o las listas de recomendaciones que ahora Google sintetiza en segundos. La IA puede generar “qué hacer hoy”, “dónde ir”, “mejores restaurantes”, “planes con niños”, “rutas por la ciudad”, “eventos recomendados”… y lo hace sin citar ni enviar tráfico a nadie.

El problema no se queda ahí. En este nuevo modelo, la visibilidad ya no depende del SEO que hemos conocido desde hace veinte años. Una posición privilegiada en Google deja de ser relevante cuando el usuario no ve resultados, sino una única respuesta generada por IA. Google decide qué información incorporar a su respuesta y qué información ignorar. El medio deja de competir en igualdad de condiciones y pasa a un terreno donde la autoridad, el volumen y la escala importan más que la calidad periodística. Los medios de nicho, los regionales y los locales se enfrentan a un ecosistema donde, simplemente, pueden quedar fuera del radar.

Además, el medio pierde su papel histórico como punto de entrada al proceso de decisión. Si antes el usuario comenzaba en un artículo, ahora comienza y termina en la interfaz de Google. Ya no hay lectura previa, ni educación del lector, ni recorrido dentro de la web del medio. La consulta se convierte en acción sin intermediarios. La cadena que antes sostenía buena parte del tráfico editorial desaparece. Y con ella, la capacidad de monetización tradicional: la publicidad display pierde alcance, las suscripciones disminuyen en volumen potencial y el branded content pierde visibilidad.

Frente a este cambio, ¿qué pueden hacer los medios? La respuesta no pasa por intentar competir con Google, sino por reinventar su propuesta de valor. Depender del SEO será cada vez más arriesgado. Los medios deben diversificar ingresos, apostar por modelos de comunidad, membresías, servicios, formación, eventos, datos y productos propios. Deben centrarse en aquello que la IA no puede replicar con calidad: interpretación, contexto, investigación, mirada local, criterio editorial, análisis con alma, contenido en profundidad. La IA es buena sintetizando información; es mala entendiendo a una ciudad, un barrio, una comunidad o una realidad específica.

También es el momento de reconstruir la relación directa con los lectores, sin intermediarios. Newsletters, WhatsApp Channels, plataformas propias y modelos de distribución que no dependan de un algoritmo. Cuando la IA domina la información, la marca del medio se convierte en el principal activo: confianza, identidad, diferenciación, prestigio. La batalla ya no es por volumen, sino por significado.

Y para quienes escribimos, analizamos o construimos (como es mi caso) este cambio no es solo una amenaza. También es una oportunidad. La IA obliga a pensar mejor qué aportas, a quién se lo aportas y por qué tu contenido importa. Obliga a dejar de competir por clics para competir por valor. Obliga a crear algo que se sostenga incluso cuando Google ya no te envía tráfico. Obliga, en definitiva, a volver al origen: hacer contenido que merezca la pena.

Google AI Mode marca el inicio de una nueva era. No es un cambio técnico, sino estructural. El buscador ya no busca: decide. Ya no muestra caminos: ofrece finales. Y en ese mundo, los medios que quieran sobrevivir tendrán que encontrar un espacio que no dependa del clic, sino del lector.

La IA está cambiando la forma de buscar. Ahora toca cambiar la forma de ser encontrados.