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Introducción
En los últimos años, la inteligencia artificial generativa ha transformado industrias completas, desde la producción de contenido hasta el entretenimiento y la atención al cliente. Sin embargo, a medida que estas tecnologías se democratizan y su acceso se vuelve más fácil, surge una preocupación creciente: ¿se convertirán los modelos de IA en productos comoditizados? Este fenómeno, ya observado en sectores como el hardware o el almacenamiento en la nube, podría redefinir el valor percibido de los modelos de IA y su impacto económico.
En la conferencia TechCrunch Disrupt 2025, el CEO de ElevenLabs, Mati Staniszewski, advirtió sobre esta tendencia, señalando que los modelos de audio generados por IA podrían llegar a ser estandarizados, afectando tanto a su diferenciación como a su rentabilidad. Este artículo explora en profundidad qué significa la comoditización de los modelos de IA, sus implicaciones y cómo las empresas pueden evitar caer en la trampa de la estandarización.
La Comoditización en el Contexto Tecnológico
El término «comoditización» hace referencia al proceso mediante el cual un producto o servicio pierde su diferenciación en el mercado y se convierte en un bien estándar, compitiendo principalmente en precio. En el contexto de la tecnología, esto ha ocurrido con componentes como discos duros, servicios en la nube y, ahora, con modelos de IA. Cuando múltiples proveedores ofrecen soluciones similares sin ventajas competitivas claras, el valor percibido disminuye.
Un ejemplo claro es el mercado de almacenamiento en la nube. Al principio, empresas como Amazon Web Services y Google Cloud ofrecían servicios diferenciados. Sin embargo, con el tiempo, el almacenamiento se volvió un commodity y la competencia se centró en precios bajos y escalabilidad. Lo mismo puede suceder con los modelos de IA si no se mantiene la innovación constante.
Esta evolución obliga a las empresas a buscar nuevas formas de agregar valor si quieren evitar competir únicamente en precio. La personalización, la integración con otros sistemas y el enfoque en nichos específicos se vuelven estrategias clave.
Modelos de Audio Generativos: Caso de ElevenLabs
ElevenLabs ha liderado el desarrollo de modelos de voz generativa que imitan con precisión el habla humana. Su tecnología ha sido utilizada en videojuegos, narraciones, doblajes y asistentes virtuales. Sin embargo, su CEO prevé que esta ventaja tecnológica podría diluirse a medida que más actores entren al mercado y repliquen capacidades similares.
Durante TechCrunch Disrupt 2025, Mati Staniszewski indicó que los modelos de audio, por su facilidad de distribución y entrenamiento, podrían llegar a un punto de saturación. Esto generaría una presión descendente sobre los precios, obligando a las empresas a competir en volumen y eficiencia operativa en lugar de innovación.
El caso de ElevenLabs ilustra cómo incluso los pioneros tecnológicos deben anticipar la pérdida de exclusividad y adaptarse mediante estrategias de diferenciación sostenibles a largo plazo.
Paralelismos con la Historia de la Tecnología
Muchos productos tecnológicos han seguido una trayectoria similar: innovación inicial, adopción masiva, entrada de competencia y eventual comoditización. Ejemplos incluyen los teléfonos móviles, los microprocesadores y los servicios de hosting web. Cada uno comenzó como una solución innovadora y se convirtió en un estándar del mercado.
En el caso de los teléfonos inteligentes, Apple y Samsung lograron mantener su diferenciación mediante diseño, ecosistema y experiencia de usuario, mientras que otros fabricantes compiten principalmente en precio. Este patrón puede replicarse en la IA si las empresas invierten en elementos únicos como interfaces exclusivas, datos propietarios o integraciones verticales.
La lección es clara: la diferenciación no debe depender únicamente de la tecnología base. Es necesario construir una propuesta de valor holística que combine tecnología, experiencia del usuario y posicionamiento de marca.
La Importancia de los Datos Propietarios
Uno de los factores clave para evitar la comoditización es el uso de datos propietarios en el entrenamiento de modelos. A diferencia de los modelos que utilizan datasets públicos, aquellos que se entrenan con datos únicos pueden ofrecer resultados más precisos, personalizados y difíciles de replicar por la competencia.
Empresas como Bloomberg y Thomson Reuters, por ejemplo, han desarrollado modelos de IA especializados en finanzas utilizando sus propios datos. Esto les permite mantener una ventaja competitiva y justificar precios más altos. Los datos se convierten así en el nuevo oro de la inteligencia artificial.
Invertir en la recolección, etiquetado y actualización de datos únicos es una estrategia que no solo mejora el rendimiento de los modelos, sino que también fortalece la posición de la empresa frente a la comoditización.
Valor Añadido a Través de Interfaces y Experiencia de Usuario
Aunque el modelo subyacente pueda ser similar entre competidores, la forma en que se presenta al usuario final puede marcar una diferencia significativa. Interfaces intuitivas, flujos de trabajo optimizados y funcionalidades personalizadas pueden transformar un producto estándar en una solución deseada.
Un ejemplo es Notion AI, que utiliza modelos de lenguaje similares a los de OpenAI, pero ofrece una experiencia profundamente integrada en su plataforma de productividad. Esto permite a los usuarios generar contenido contextualizado, anotar documentos y automatizar tareas sin salir del entorno de trabajo.
La experiencia del usuario, por tanto, es un diferenciador estratégico en un mercado donde la tecnología base tiende a igualarse rápidamente.
Estrategias de Verticalización
Una vía efectiva para evitar la estandarización es la especialización en sectores verticales. Esto implica adaptar los modelos de IA a industrias específicas como salud, legal, educación o logística, aprovechando el conocimiento experto y las necesidades concretas de cada sector.
Por ejemplo, herramientas como Harvey AI están diseñadas para el sector legal y ofrecen funcionalidades específicas como análisis contractual, redacción de cláusulas y búsqueda jurídica automatizada. Esta verticalización les permite competir por valor y no solo por precio.
Al centrarse en nichos, las empresas pueden generar barreras de entrada más sólidas y mantener una propuesta única en el mercado.
El Rol de la Regulación
La regulación también puede influir en la comoditización de los modelos de IA. Normas estrictas sobre privacidad, uso de datos y transparencia pueden limitar la entrada de nuevos competidores y proteger a quienes ya están establecidos con buenas prácticas y cumplimiento legal.
En Europa, por ejemplo, el Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea establece requisitos para los sistemas de alto riesgo, lo que obliga a las empresas a invertir en auditorías, documentación y procesos éticos. Esto puede elevar el costo de entrada y preservar la ventaja competitiva de quienes ya han realizado esas inversiones.
Por tanto, entender y anticipar el marco regulatorio es clave para mantener una posición diferenciada en el mercado.
Economías de Escala y Red
Las empresas que logran alcanzar grandes volúmenes de usuarios o integrar sus soluciones dentro de ecosistemas más amplios pueden beneficiarse de economías de escala que les permiten resistir la presión de precios bajos. Además, las economías de red fortalecen el valor del producto a medida que crece su adopción.
OpenAI, por ejemplo, ha establecido acuerdos con Microsoft y otras plataformas para integrar GPT-4 en productos empresariales como Microsoft 365. Esta integración no solo aumenta el alcance, sino que también fortalece la percepción de valor del modelo.
La clave está en no vender solo un modelo, sino una solución completa que se vuelve más valiosa cuanto más se usa.
La Diferenciación Mediante Marca y Confianza
En mercados saturados, la marca se convierte en un activo estratégico. Empresas como Adobe, IBM o NVIDIA han logrado mantenerse relevantes incluso en sectores altamente competitivos gracias a la confianza que generan y al valor asociado a su nombre.
En el caso de la IA, la confianza es aún más crítica debido a preocupaciones sobre sesgos, privacidad y uso indebido. Empresas que demuestren transparencia, explicabilidad y responsabilidad en sus modelos tendrán una ventaja significativa frente a soluciones genéricas.
Construir una marca fuerte no es solo cuestión de marketing, sino de coherencia entre valores, producto y experiencia de cliente.
Innovación Continua Como Antídoto
El ciclo de vida de los productos tecnológicos se acelera cada vez más. Por ello, una estrategia clave para evitar la comoditización es la innovación constante. No basta con lanzar un modelo competitivo, hay que evolucionarlo continuamente, explorar nuevas funcionalidades y anticiparse a las necesidades del mercado.
Empresas como Anthropic y Cohere lanzan actualizaciones frecuentes de sus modelos y experimentan con arquitecturas alternativas para mantenerse a la vanguardia. Esta cultura de mejora continua permite mantener la relevancia y evitar caer en la trampa de la estandarización.
La inversión en I+D debe ser vista como una necesidad estratégica, no como un gasto opcional.
Conclusión
La comoditización de los modelos de inteligencia artificial es una amenaza real, pero no inevitable. Aquellas empresas que comprendan esta dinámica y actúen proactivamente podrán mantenerse competitivas y relevantes. La clave está en construir propuestas de valor diferenciadas que integren datos únicos, interfaces intuitivas, verticalización, cumplimiento normativo, economías de red y, sobre todo, una cultura de innovación constante.
Los líderes del futuro no serán necesariamente quienes tengan el modelo más potente, sino aquellos que sepan aplicarlo con inteligencia, ética y visión estratégica. La era de la IA no termina con la tecnología: apenas comienza con su implementación efectiva.
