Hola, Futuristas.

Sé que llevo varias semanas sin enviarles el boletín. He estado completamente consumido en el Vibe Coding (creando software describiéndole a una IA lo que quiero), pasando literalmente unas 90 horas a la semana frente a la computadora, probando herramientas como Codex y Claude Code y construyendo sistemas internos.

Quería dedicarle tiempo a experimentar por mi cuenta para entender realmente lo que está pasando y poder compartirles mis opiniones con más criterio, no simplemente repetir lo que veo en internet.

Pero bueno, ya estamos de vuelta con el horario normal.

Y algo que no quiero que cambie es que este boletín siga siendo muy humano. Quiero seguir compartiéndoles mis experiencias, opiniones y análisis personales. La IA me puede ayudar con la investigación, pero las reflexiones y el criterio siguen siendo míos.

De hecho, el tema de hoy viene precisamente de todo lo que he estado construyendo estas últimas semanas.

Y creo que estamos frente a una de las oportunidades de negocio más grandes de los próximos años.

Creo que una de las mejores oportunidades para construir un negocio en internet en este momento no es crear otra aplicación.

Es vender un servicio.

Pero no un servicio tradicional.

Estoy hablando de empresas que utilizan IA para hacer gran parte del trabajo y le venden al cliente directamente el resultado.

Y creo que esto puede cambiar completamente cómo construimos negocios durante los próximos años.

Durante las últimas décadas, uno de los mejores modelos de negocio en internet fue el SaaS.

Software as a Service.

Usted construía una aplicación.

Conseguía usuarios.

Les cobraba una suscripción mensual.

Y podía vender prácticamente el mismo producto a miles de personas sin tener que contratar miles de empleados.

Era un negocio bastante atractivo.

El problema es que estamos entrando en un mundo donde crear software es cada vez más fácil.

Con herramientas como Codex y Claude Code, una persona puede construir aplicaciones que antes necesitaban equipos enteros de desarrolladores.

Y esto no es solamente algo que he visto en internet.

Lo estamos viviendo directamente en mi compañía.

Durante los últimos meses hemos estado creando un montón de herramientas internas, completamente adaptadas a nuestros procesos.

Herramientas para automatizar operaciones.

Analizar información.

Crear contenido.

Administrar diferentes partes del negocio.

Y como consecuencia, hemos cancelado varias suscripciones que antes pagábamos todos los meses.

No porque esas herramientas fueran malas.

Sino porque ahora podemos construir cosas que funcionan exactamente como nosotros las necesitamos.

Eso me hizo pensar:

¿Qué pasa con las compañías de software cuando sus propios clientes pueden construir gran parte de lo que les están vendiendo?

Y no somos los únicos.

Según un estudio publicado por McKinsey en agosto de 2026, el 32% de los encuestados reportó que su organización había decidido no comprar al menos un producto o función de software porque podía construir esa funcionalidad internamente utilizando agentes de programación.

Eso me parece una señal bastante importante.

No significa que todas las compañías de software van a desaparecer.

Pero sí que una parte del valor que antes estaba en construir aplicaciones empieza a desaparecer.

Porque si construir algo deja de ser difícil, tenerlo construido ya no representa la misma ventaja.

Creo que muchas personas están viendo esta transformación desde el ángulo equivocado.

Están preguntándose:

¿Qué aplicación debería construir con IA?

¿Qué herramienta puedo vender por $50 al mes?

Pero creo que la pregunta más interesante es otra:

¿Qué trabajo puedo hacer por una empresa utilizando inteligencia artificial?

Piénselo.

La mayoría de las personas no quiere comprar software.

Quiere resolver un problema.

Una empresa no quiere un CRM.

Quiere organizar sus clientes y vender más.

No quiere una herramienta de contabilidad.

Quiere tener sus cuentas en orden.

No quiere una plataforma de atención al cliente.

Quiere que alguien atienda a sus clientes, resuelva sus preguntas y gestione sus solicitudes.

El software siempre fue un medio para llegar a ese resultado.

Entonces, si ahora la inteligencia artificial puede hacer gran parte del trabajo, ¿por qué seguir vendiendo solamente la herramienta?

¿Por qué no vender el resultado completo?

Hace poco estuve leyendo un artículo de Julien Bek, de Sequoia Capital, llamado Services: The New Software.

Donde desarrolla una idea que me parece muy poderosa.

Durante años, las empresas de software y las empresas de servicios operaban bajo modelos completamente diferentes.

Una empresa de software vendía herramientas.

Una empresa de servicios vendía trabajo.

El software podía escalar fácilmente.

El servicio normalmente necesitaba más personas para crecer.

Si una agencia quería atender al doble de clientes, generalmente necesitaba contratar más empleados.

Pero ahora la inteligencia artificial empieza a romper esa relación.

Una empresa puede construir sistemas y agentes que ejecuten gran parte del trabajo de forma repetible.

Y mantener un equipo humano relativamente pequeño para supervisar, tomar decisiones y resolver las excepciones.

Desde afuera, el cliente sigue contratando un servicio.

Pero por dentro, la operación funciona cada vez más como software.

Y ahí está la oportunidad.

Hay un ejemplo que me parece que explica esto perfectamente.

Imagine una empresa que paga $10.000 al año por un software de contabilidad.

Pero además paga $80.000 al año por el trabajo de la persona o el equipo que utiliza ese software.

Son cifras ilustrativas, pero representan una diferencia importante.

Durante años, las empresas tecnológicas intentaron vender el software.

Ahora imagine construir una compañía que haga directamente todo el trabajo contable, utilizando agentes de IA y supervisión profesional.

El cliente ya no necesita preocuparse por aprender la herramienta.

Ni por configurar cada proceso.

Ni por hacer manualmente todas las conciliaciones.

Simplemente contrata el servicio y espera que sus cuentas estén correctamente cerradas.

La oportunidad ya no está solamente en el presupuesto de software.

Está también en el presupuesto del trabajo.

Y esos mercados pueden ser muchísimo más grandes.

Sequoia plantea que el gasto en servicios supera ampliamente al gasto en software, precisamente porque las empresas destinan enormes presupuestos a profesionales y operaciones que las herramientas tradicionales nunca reemplazaron.

Lo interesante es que ahora una parte de ese trabajo puede realizarse mediante sistemas automatizados.

Y aquí es donde creo que aparece algo bastante práctico.

Si usted quisiera construir una de estas empresas, ¿por dónde empezaría?

Yo no empezaría buscando el problema más futurista.

Buscaría algo mucho más sencillo.

Un trabajo que las empresas ya estén pagando para que alguien más haga.

Por ejemplo:

Contabilidad.

Atención al cliente.

Administración de procesos.

Operaciones de marketing.

Gestión de ciertos trámites.

No significa que todos estos sectores sean igual de fáciles ni que puedan automatizarse completamente.

Algunos requieren profesionales autorizados, controles de calidad, protección de datos y responsabilidad legal.

Pero el patrón es interesante.

La empresa ya tiene el problema.

Ya está pagando por resolverlo.

Y ya está acostumbrada a contratar a un tercero.

Usted no tiene que convencerla de que necesita ese servicio.

Tiene que demostrarle que puede hacerlo mejor, más rápido o a menor costo.

Eso es completamente diferente a inventar una nueva categoría de software y después intentar convencer a las personas de que la utilicen.

Hay otra ventaja importante.

Es mucho más fácil convencer a una empresa de cambiar de proveedor que convencerla de cambiar completamente su estructura interna.

Hay algo que tenemos que entender.

Crear una agencia y utilizar ChatGPT para trabajar más rápido no necesariamente significa que tenemos un negocio nuevo.

Simplemente podemos haber construido una agencia un poco más eficiente.

La diferencia está en cómo se diseña toda la operación.

Piense en una empresa que ofrece atención al cliente.

El modelo tradicional podría necesitar contratar más agentes humanos conforme aumenta el número de clientes.

Un servicio nativo de IA puede construir un sistema que recibe consultas, responde preguntas frecuentes, consulta información, actualiza registros y escala los casos difíciles a una persona.

No significa eliminar completamente a los humanos.

Significa utilizar humanos donde realmente aportan valor.

Y dejar que los sistemas hagan el trabajo repetitivo.

Pero para que funcione, no basta con conectar un modelo y escribir un prompt.

Necesita un proceso claro.

Necesita saber qué información entra.

Qué resultado debe salir.

Qué significa que el trabajo esté bien hecho.

Qué errores puede cometer el sistema.

Cuándo debe intervenir una persona.

Y quién responde cuando algo sale mal.

Eso es lo que vuelve escalable el servicio.

La verdadera oportunidad no es vender agentes de IA. Es construir una operación que utiliza agentes para resolver un problema completo.

Esto conecta con otra idea que he venido desarrollando bastante.

Creo que el conocimiento técnico para construir ciertas cosas está perdiendo parte de su valor como ventaja exclusiva.

Pero saber qué construir sigue siendo extremadamente importante.

La inteligencia artificial puede escribir código.

Puede crear aplicaciones.

Puede analizar información.

Pero alguien todavía tiene que decidir qué problema merece resolverse, qué resultado es aceptable y qué riesgos vale la pena asumir.

Ahí entra el criterio.

Y creo que para construir un servicio nativo de IA, el conocimiento específico de una industria puede ser muchísimo más importante que saber programar.

Imagine dos personas utilizando exactamente el mismo modelo.

Una no sabe absolutamente nada de contabilidad.

La otra lleva diez años trabajando con empresas y conoce los errores más comunes, las reglas, las excepciones y los problemas que terminan costando dinero.

Las dos pueden generar software.

Pero no necesariamente pueden entregar un servicio con la misma calidad.

Esa experiencia se puede convertir en procesos, reglas, evaluaciones y sistemas de supervisión.

Y con cada trabajo realizado, el sistema puede aprender de los errores detectados, siempre que esa información se registre y se utilice correctamente.

El código puede volverse barato. El conocimiento de lo que significa hacer bien el trabajo sigue teniendo valor.

Esta es probablemente la pregunta más importante de toda la tesis.

Porque si cualquier empresa puede desarrollar su propio software, también podría utilizar inteligencia artificial para hacer internamente el mismo trabajo que nosotros pretendemos venderle.

Entonces, ¿qué ventaja competitiva tendríamos?

Creo que hay una diferencia enorme entre tener acceso a una herramienta y querer hacerse responsable de operarla.

Usted puede construir una aplicación de contabilidad.

Eso no significa que quiera administrar la contabilidad de su empresa.

Puede crear un agente para atender clientes.

Eso no significa que quiera monitorearlo todos los días, corregir errores, mantener sus integraciones y hacerse cargo cuando una respuesta salga mal.

Puede utilizar Claude Code para desarrollar un sistema.

Pero todavía necesita probarlo.

Mantenerlo.

Proteger la información.

Corregir fallas.

Administrar actualizaciones.

Y garantizar que siga funcionando.

Para muchas empresas, especialmente las pequeñas y medianas, eso también tiene un costo.

Por eso creo que seguirá existiendo una diferencia entre poder hacer algo y querer hacerlo.

El cliente no siempre paga porque no sepa hacerlo. Muchas veces paga porque no quiere tener que hacerlo.

Y ahí es donde una empresa de servicios especializada puede seguir aportando valor.

Pero tampoco hay que engañarse.

Si usted ofrece exactamente lo mismo que cualquier otra persona puede configurar en veinte minutos, su servicio también va a perder valor.

La ventaja no puede ser simplemente tener acceso a un agente.

Tiene que estar en la calidad, la confianza, la especialización, los datos, la distribución o la responsabilidad que asume por el resultado.

Hay otra idea que me gusta mucho de este modelo.

Tradicionalmente, muchos emprendedores intentaban crear un SaaS sin saber exactamente qué necesitaban los clientes.

Invertían meses desarrollando.

Construían funcionalidades.

Diseñaban interfaces.

Y después salían a buscar personas dispuestas a pagar.

Pero existe otra manera.

Primero encuentra un problema.

Consigue algunos clientes.

Hace el trabajo utilizando IA y supervisión humana.

Aprende cómo funciona realmente ese proceso.

Identifica los errores.

Documenta qué significa entregar un resultado correcto.

Y poco a poco automatiza todo lo que tiene sentido automatizar.

Después puede convertir ese conocimiento en un sistema que atiende a muchos clientes.

Tal vez eventualmente lo transforme en software.

O tal vez nunca lo necesite.

Porque si tiene un servicio rentable, escalable y con procesos bien construidos, ¿para qué convertirlo obligatoriamente en una aplicación?

Eso también me parece interesante.

Durante mucho tiempo construíamos software para después encontrar clientes.

Ahora podemos conseguir clientes, resolver sus problemas y construir el software alrededor de lo que aprendemos.

Primero vende el resultado. Después construye la tecnología que permite repetirlo.

Aquí tampoco quiero irme al otro extremo.

No creo que todas las aplicaciones vayan a morir.

Hay compañías que tienen ventajas reales.

Datos propietarios.

Infraestructura.

Integraciones.

Redes de usuarios.

Licencias.

Confianza.

Distribución.

Por ejemplo, generar una interfaz parecida a Stripe no significa que usted pueda replicar todo su sistema de pagos.

Crear una alternativa visual a Salesforce no significa que ya tiene los datos, integraciones y procesos que una gran empresa lleva años construyendo ahí.

Y tampoco todos los servicios van a convertirse automáticamente en negocios con márgenes enormes.

Los modelos cuestan dinero.

Los errores cuestan dinero.

La supervisión cuesta dinero.

La seguridad cuesta dinero.

Y en algunas industrias, equivocarse puede tener consecuencias bastante serias.

Por eso creo que el futuro no es simplemente automatizar todo y quitar a las personas.

Es descubrir qué partes del trabajo pueden hacerse mediante sistemas y cuáles todavía requieren criterio, responsabilidad y supervisión humana.

Además, hay otra paradoja.

Conforme más fácil sea crear servicios utilizando IA, más competencia puede aparecer.

Y cuando mucha gente puede vender lo mismo, los precios pueden caer.

Entonces vuelve a importar algo que he repetido muchísimo:

la distribución.

No basta con construir un gran servicio.

Necesita llegar al cliente.

Ganarse su confianza.

Demostrar resultados.

Y construir una reputación que no sea tan fácil de copiar.

Si tuviera que comenzar desde cero, buscaría una industria bastante específica.

No intentaría resolver todos los problemas de todas las empresas.

Buscaría un proceso que cumpla varias condiciones.

Que las empresas ya estén pagando por él.

Que ocurra frecuentemente.

Que consuma tiempo.

Que tenga un resultado claro y verificable.

Que pueda ejecutarse en buena parte con IA.

Y que permita mantener control sobre los errores y riesgos.

Por ejemplo, en vez de vender un software genérico para clínicas, podría construir un servicio que administre solicitudes, reservas, confirmaciones y seguimiento de citas.

El cliente no paga por tener otro dashboard.

Paga porque ese trabajo se haga.

O en vez de venderle a una empresa una herramienta para procesar facturas, podría venderle el procesamiento de esas facturas, con validaciones y revisión de excepciones.

La herramienta sigue existiendo.

Pero está detrás.

Lo que el cliente compra es el resultado.

Y creo que ahí está una de las oportunidades más grandes para los emprendedores de esta generación.

No necesariamente necesita inventar una nueva tecnología.

Puede utilizar la tecnología que ya existe para transformar la manera en que se entrega un servicio tradicional.

Creo que durante los próximos años vamos a ver dos transformaciones ocurriendo al mismo tiempo.

Por un lado, las empresas van a crear cada vez más software internamente.

Eso va a poner mucha presión sobre las compañías que venden herramientas genéricas sin una ventaja competitiva clara.

Pero por otro lado, van a aparecer empresas capaces de entregar servicios completos mediante inteligencia artificial.

Empresas que desde afuera parecen agencias, firmas de contabilidad, compañías de soporte o proveedores de servicios especializados.

Pero que internamente funcionan con sistemas y agentes que realizan gran parte del trabajo.

Y eso puede cambiar completamente la economía de muchas industrias.

Antes, el negocio del software era darle al cliente una herramienta para trabajar.

El siguiente gran negocio puede ser darle directamente el trabajo terminado.

Y creo que lo más interesante es que esta oportunidad no requiere necesariamente ser el creador del próximo modelo fundacional.

Tampoco requiere levantar cientos de millones de dólares.

Puede empezar con una persona.

Un conocimiento específico.

Un problema real.

Un cliente dispuesto a pagar.

Y un sistema capaz de entregar resultados repetidamente.

No estoy diciendo que todos estos negocios van a funcionar.

Ni que construirlos sea fácil.

Pero sí creo que estamos viendo una oportunidad bastante importante.

Porque cuando la tecnología necesaria para hacer el trabajo se democratiza, el valor empieza a moverse hacia quienes saben utilizarla para resolver problemas reales.

Y probablemente una de las mejores oportunidades de negocio en internet durante los próximos años sea construir esas empresas.

Empresas donde el cliente no tenga que aprender una nueva herramienta.

No tenga que dominar los prompts.

No tenga que configurar agentes.

Ni preocuparse por cómo funciona todo detrás.

Simplemente paga por un resultado.

Y alguien se encarga de que suceda.

Porque al final, la mayoría de las personas no quiere más software. Quiere menos problemas.

Y tal vez el negocio más grande de esta nueva etapa no sea vender inteligencia artificial.

Sea vender todo lo que esa inteligencia artificial puede hacer por nosotros.

Este boletín es mi manera de compartirles lo que estoy aprendiendo y las oportunidades que estoy viendo.

Obviamente puedo estar completamente equivocado. Y está bien. Para mí lo importante no es tener siempre la razón, sino seguir aprendiendo.

Gracias de verdad por llegar hasta aquí.

¿Usted qué piensa? ¿Estamos frente a la próxima gran oportunidad de internet o hay algo que estoy pasando por alto?

Respóndame este correo. Me encantaría leer su opinión.