Por Canuto  

Una nueva lectura sobre la economía de la IA plantea que el verdadero valor ya no está en crear apps más rápido, sino en controlar capas que los modelos no pueden copiar con facilidad. La tesis apunta a cinco espacios duraderos que podrían definir a los ganadores de la próxima web agentiva.
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  • El análisis sostiene que muchas plataformas de creación de apps con IA compiten sobre bases frágiles y fácilmente replicables.
  • Las cinco capas más resistentes serían confianza, contexto, distribución, gusto y responsabilidad legal.
  • Empresas como Stripe, Shopify, Vercel, Replit, Notion, Salesforce, Snowflake, Databricks, Google y Apple aparecen como referentes potenciales en esas áreas.

La carrera por construir aplicaciones con inteligencia artificial entró en una etapa de presión competitiva donde la velocidad ya no garantiza supervivencia. En ese escenario, el análisis presentado en There Are Only 5 Safe Places to Build in AI Right Now. Are You in One?, del canal AI News & Strategy Daily | Nate B Jones, propone una tesis más amplia sobre el futuro de la web.

La idea central es que la producción digital se está convirtiendo en un commodity. Si describir una app en un chat y verla desplegada ya es una función común, entonces la ventaja competitiva cambia de lugar. Según ese planteamiento, el valor sostenible no estaría en la capa de construcción en sí misma, sino en estructuras que los creadores de modelos no pueden replicar con rapidez.

El argumento resulta relevante para startups, desarrolladores independientes y empresas tecnológicas que intentan encontrar un espacio entre gigantes como OpenAI, Anthropic y Google. La pregunta de fondo no es solo qué producto construir, sino dónde posicionarse para que una mejora del siguiente modelo no vuelva obsoleto todo el negocio.

En ese marco, el análisis identifica cinco verticales durables de valor para la web futura: confianza, contexto, distribución, gusto y responsabilidad legal. Más que categorías de producto, son capas estructurales que seguirían importando aunque la IA mejore diez veces.

El colapso de la capa de construcción

La tesis parte del deterioro competitivo en el mercado de los llamados AI app builders. Se trata de plataformas que prometen convertir una instrucción escrita en una aplicación funcional, y cada vez más en un negocio completo. Allí compiten nombres como Lovable, Vercel con V0, Replit, Bolt, Shipper y Base44, entre otros.

El caso más llamativo es Lovable. Según los datos citados por Nate B Jones, la empresa recaudó USD $330.000.000 con una valoración de USD $6.600.000.000, alcanzó una tasa anual recurrente superior a USD $300.000.000 y registra más de 100.000 proyectos nuevos al día. Frente a esa escala, otros participantes lucen más pequeños, aunque algunos ya tienen bases relevantes.

Vercel V0 reporta 4.000.000 de usuarios, mientras Replit contaba con cerca de 25.000.000 de desarrolladores en su plataforma en el último recuento mencionado. Sin embargo, la crítica no gira alrededor del tamaño, sino de la similitud estructural entre muchas de estas ofertas. La mayoría depende de modelos base de Claude, ChatGPT, Gemini u opciones open source como Kimi o arquitecturas Qwen.

La diferencia entre competidores suele aparecer en la interfaz, los precios, un asesor de IA o un editor visual. Pero si el producto es, en esencia, una capa de interfaz sobre inteligencia ajena, la barrera de entrada se reduce de forma drástica. Con herramientas como Claude Code o Codex, replicar una experiencia puede tomar una semana o menos.

El análisis también cuestiona la idea de que entrenar un modelo propio sea la solución decisiva. Cursor y Replit han seguido esa ruta en codificación, y Vercel entrenó un modelo autofix con Fireworks AI para corregir errores en generación de código. Aun así, el punto es que el verdadero rasgo de supervivencia no sería entrenar mejor que Anthropic u OpenAI, sino controlar algo estructural que ellos no puedan absorber fácilmente.

Qué negocios sí conservan una ventaja estructural

Desde esa perspectiva, Replit no tendría una ventaja por superar a los grandes laboratorios en entrenamiento. Su fortaleza sería que controla el runtime, el entorno de cómputo donde el código se ejecuta. Eso convierte su propuesta en algo distinto a una simple llamada a una API.

Vercel, por su parte, tampoco escaparía por tener un prompt de sistema superior. Su activo estructural sería la infraestructura de despliegue que ya hospeda aplicaciones de producción para firmas como OpenAI, Anthropic, Nike y PayPal. En otras palabras, sería una empresa de infraestructura que recientemente añadió una puerta de entrada de IA.

Notion aparece como otro ejemplo importante. Aunque no suele colocarse dentro del mismo grupo, su estrategia sería distinta porque no intenta ganar en el nivel del modelo. Ofrece un selector entre ChatGPT, Claude o Gemini y apuesta a que más de 100.000.000 de usuarios ya construyeron allí una enorme capa de conocimiento organizacional estructurado.

La conclusión es que la IA abarata la producción, pero no reemplaza las capas sobre las que esa producción necesita apoyarse. Ahí es donde se concentra la discusión sobre los cinco espacios más seguros para construir.

Confianza: la capa que filtra el ruido y las estafas

La primera vertical es la confianza. Si la web será inundada por millones de apps, servicios, tiendas y flujos de contenido generados por IA cada día, el problema dejará de ser la escasez y pasará a ser la verificación. Muchas experiencias serán indistinguibles entre sí, y algunas podrían ser directamente maliciosas.

En ese contexto, ganan valor las empresas que actúan como capa de verificación. Son las que permiten saber que una app no robará una tarjeta, que un servicio realmente hace lo que promete o que un contenido fue producido por alguien real que puede ser responsabilizado. Esa señal podría volverse crítica en una economía donde agentes autónomos tomen decisiones por usuarios.

Stripe aparece como un caso emblemático. El sello “powered by Stripe” ya no sería una función meramente técnica, sino una señal de confianza, sobre todo tras procesar más de USD $1.000.000.000.000 en transacciones. También se menciona a Shopify, al proceso de revisión de la App Store de Apple y a la infraestructura de despliegue de Vercel como parte de esa lógica.

La tesis sostiene que los agentes de IA también necesitarán señales de confianza para actuar. Deberán saber qué pagos son seguros, qué APIs no extraerán datos y qué servicios están verificados. Si un agente no puede comprobar la seguridad de un entorno, probablemente no transará en él, e incluso podría tener prohibido hacerlo.

Contexto: el activo más valioso no es el modelo, sino la situación específica

La segunda vertical es el contexto. En este punto, el análisis afirma que lo más valioso de internet no es el cómputo, ni siquiera la intención del usuario, sino su situación concreta. Eso incluye datos empresariales, relaciones con clientes, historiales clínicos, notas de reuniones y cualquier capa de información específica que vuelva útil a una IA generalista.

Las empresas que controlen ese almacén autoritativo de contexto, junto con la capa de permisos para servirlo, manejarán un cuello de botella clave. Todo agente, modelo o flujo de trabajo necesitará pasar por ahí. Un agente sin contexto sería apenas un chatbot. Un agente con acceso a contexto de calidad puede comportarse como un asistente junior confiable.

Notion es presentado como un actor que entendió esa dinámica. Sus agentes personalizados despegaron con rapidez y ya se habla de decenas o cientos de miles construidos por usuarios. Lo que les da valor no es la IA por sí sola, sino que operan sobre el espacio de trabajo y la base contextual de cada usuario.

La misma lógica reforzaría la posición de Salesforce, Epic en salud, Palantir en seguridad, Snowflake y Databricks. Incluso Apple y Google podrían aspirar a ese terreno si logran avanzar en IA local. El comentario subraya además que Google lanzó una capa contextual para Maps, una señal de que también piensa en esta estructura.

Distribución: crear ya no es el cuello de botella, ser descubierto sí

La tercera vertical es la distribución. El análisis recuerda una lección clásica del emprendimiento: el problema casi nunca fue construir el producto, sino ponerlo frente a usuarios reales. En un entorno donde la oferta de software puede multiplicarse por 10 o por 100, esa verdad se vuelve más dura.

Cuando la oferta es casi infinita, la curaduría se convierte en el recurso escaso. Por eso, plataformas como Google, la App Store de Apple, TikTok o YouTube podrían fortalecerse aún más. Son porteros de atención, y cuanto mayor sea el ruido, mayor será su poder para ordenar qué merece visibilidad.

Ese punto se extiende a la web agentiva. Si cada empresa tiene agentes y cada agente necesita descubrir servicios, utilidades y negocios con los que operar, entonces faltará una nueva capa de descubrimiento. El análisis habla de una especie de tienda de apps nativa para agentes, donde estos puedan encontrar contrapartes compatibles.

Allí no bastaría con publicar un servidor MCP. Habría que rediseñar la mecánica del comercio para agentes, desde la velocidad de la transacción y la comprensión del catálogo hasta la facilidad para recibir el bien o servicio. Entre los grandes jugadores con posición potencial en ese terreno se mencionan Google, Apple, TikTok, YouTube, Substack y Amazon, aunque como hipótesis abiertas.

Gusto y responsabilidad: los dos filtros humanos que no desaparecen

La cuarta vertical es el gusto, entendido no como preferencia superficial, sino como criterio editorial y convicción sobre qué vale la pena construir. Si producir software es casi gratis, entonces la elección de qué producir se vuelve el centro del juego. La IA puede ayudar, pero no sustituye del todo esa lectura humana de necesidades, diseño y propuesta de valor.

La comparación usada es la producción musical. Cuando herramientas como GarageBand abarataron la creación y ahora sistemas como Suno permiten generar pistas completas en segundos, la ventaja dejó de estar en el estudio más caro. Sobrevive quien sabe qué conectará con la audiencia. El paralelismo sugiere que el software irá en la misma dirección.

Ese gusto también tendría una versión agentiva: la calidad de orquestación. Los sistemas ganadores no necesariamente serían los que usan el mejor modelo base, sino los que incorporan prompts ajustados, flujos de trabajo bien diseñados, herramientas correctas y miles de pequeñas decisiones editoriales tomadas por humanos con conocimiento del dominio.

La quinta vertical es la responsabilidad legal o liability. Aquí la pregunta es directa: si un plan financiero generado por IA hace perder dinero, si una app médica ofrece mal consejo o si un contrato creado por IA lleva a una derrota judicial, ¿quién responde? “La IA lo hizo” no sería una defensa sostenible ante un tribunal.

Por eso, sectores regulados como salud, finanzas, derecho o seguros seguirían girando alrededor de la rendición de cuentas. En esta visión, los profesionales venden también responsabilidad. A medida que la IA se vuelva más convincente y capaz de sonar plausible, la gestión auténtica del riesgo y la obligación de responder se harán más valiosas.

En esa capa se mencionan movimientos de firmas como Deloitte y McKenzie hacia servicios de assurance para IA, coberturas ofrecidas por 11 Labs para agentes de voz, además de plataformas reguladas como Veeva y Elation. También caben pequeños consultores y negocios especializados en protocolos de seguridad y revisión de agentes.

Qué implica esta tesis para startups y para la economía digital

La conclusión general es que los proveedores de modelos como OpenAI y Anthropic tenderán a dominar la capa básica de inteligencia, aunque cada vez más como commodities relativos entre sí. Encima de ellos, muchas compañías tipo wrapper corren el riesgo de ser absorbidas, copiadas o desaparecer, salvo que acumulen suficiente impulso y activos propios para transformarse en plataformas.

Lovable es señalado como un candidato con esa ambición, con la aspiración de parecerse a una especie de Shopify 2.0. Mientras tanto, actores de infraestructura como Vercel, Replit, Stripe y Shopify serían los “picks and shovels” de la fiebre del oro de la IA, ya que controlan ejecución, pagos, despliegue y verificación.

Los dueños del contexto, como Notion, Salesforce, Snowflake y Databricks, podrían controlar la gravedad de los datos. Los distribuidores, como Google, Apple y Amazon, podrían definir no solo cómo los humanos prestan atención en internet, sino también cómo lo hacen los agentes. Y los humanos conservarían el papel de aportar juicio, dirección y rendición de cuentas.

Para quienes hoy construyen productos, la recomendación estratégica es simple pero exigente: preguntarse qué poseen que siga importando si la IA mejora diez veces. Si una mejora del modelo vuelve obsoleto el producto, la posición sería débil. Si un modelo mejor hace el producto más valioso porque fortalece confianza, contexto, distribución, gusto o responsabilidad, entonces habría una base más resistente sobre la cual crecer.

El análisis cierra con una advertencia que resuena más allá de la IA. Construir un MVP en un día puede ser impresionante, pero no sustituye la validación con clientes ni el trabajo de distribución. La avalancha de nuevas apps ya está aquí. El problema es que muchas jamás serán descubiertas porque nadie resolvió primero si alguien realmente las necesitaba.


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