Hay noticias que apenas ocupan unos minutos en la actualidad tecnológica, pero que esconden preguntas mucho más profundas de lo que parece. Hace tiempo ya trascendió que Anthropic, la empresa detrás de Claude, llevaba tiempo comprando enormes cantidades de libros físicos para digitalizarlos mediante escaneado industrial y utilizarlos para entrenar sus modelos de inteligencia artificial. El proceso era sencillo: adquirir los libros, cortar el lomo, escanear todas sus páginas y «reciclar el papel». El objetivo no era crear una biblioteca digital para consulta pública. Era transformar esos libros en datos.
La noticia puede interpretarse como un episodio más dentro de la carrera por construir modelos de IA cada vez más potentes. Sin embargo, cuanto más pienso en ello, más convencido estoy de que estamos asistiendo al nacimiento de un problema mucho mayor. Quizá dentro de unos años recordemos este momento como el instante en que empezamos a sustituir bibliotecas por algoritmos.
No me preocupa que una inteligencia artificial aprenda de los libros. Me preocupa que, en algunos casos, esos libros puedan dejar de existir. Y que el conocimiento de estos pueda «ser moldeado» por empresas a su antojo alejándose de la realidad del mismo.
Durante siglos, preservar significaba multiplicar las copias
La historia del conocimiento siempre ha sido una lucha contra el olvido.
Las grandes bibliotecas nacieron porque una única copia nunca era suficiente. Los monasterios medievales copiaban manuscritos durante generaciones. Más tarde llegó la imprenta y permitió que una misma obra existiera en cientos o miles de ejemplares repartidos por distintos países. Si una biblioteca ardía, otra conservaba el mismo libro. Si un gobierno prohibía una obra, siempre podía sobrevivir escondida en otro lugar.
Incluso Internet reforzó esa idea. Digitalizar significaba preservar. Proyectos como Google Books, Internet Archive o las bibliotecas nacionales emprendieron campañas masivas de digitalización con un objetivo claro: evitar que el conocimiento desapareciera aunque el soporte físico terminara deteriorándose.
Pero la inteligencia artificial ha introducido un incentivo completamente distinto.
Ahora el libro no se digitaliza necesariamente para ser leído dentro de veinte o cincuenta años. Se digitaliza para alimentar un modelo estadístico. Una vez extraída la información, el objeto físico pierde prácticamente todo su valor.
Y ahí es donde empiezan mis dudas.
Porque una inteligencia artificial no conserva un libro.
Lo consume.
No todo está digitalizado. Ni mucho menos.
Existe la sensación de que cualquier libro puede encontrarse en PDF, ePub o en alguna biblioteca digital.
La realidad está muy lejos de eso.
Miles de publicaciones técnicas, manuales especializados, tesis universitarias, libros autoeditados, revistas científicas antiguas, documentos industriales o pequeñas tiradas editoriales siguen existiendo únicamente en papel. Muchos nunca han sido digitalizados. Otros apenas sobreviven en unas pocas bibliotecas o en colecciones privadas.
Ahora imaginemos un escenario que ya no parece tan improbable.
Una empresa decide recorrer librerías de segunda mano, ferias del libro antiguo, colecciones privadas o incluso bibliotecas que venden fondos duplicados. Está dispuesta a pagar bastante más que cualquier coleccionista porque el objetivo no es revender esos ejemplares, sino alimentar una inteligencia artificial propia.
Compra el libro.
Lo escanea.
Lo destruye.
Desde un punto de vista legal puede que todo sea perfectamente válido. Si la adquisición es legítima y el marco jurídico lo permite, no habría mucho que discutir.
Pero culturalmente las consecuencias son muy distintas.
Porque algunos de esos libros podrían dejar de existir físicamente para siempre.
La realidad es que ya está pasando, casos documentados de pedidos de libros antiguos o rarezas desde cualquier parte del mundo para pagar pocos euros por el ejemplar y unos portes desorbitados desde una empresa con sede en otro país, normalmente Estados Unidos de América. Por ejemplo mira esta publicación de Instagram sobre el tema.
Una Inteligencia Artificial no es una biblioteca
Aquí creo que existe una confusión importante.
Muchas personas hablan de estos procesos como si digitalizar un libro para entrenar una Inteligencia Artificial fuera equivalente a conservarlo.
No lo es.
Una biblioteca conserva el texto completo, las ilustraciones, la maquetación, las anotaciones, las distintas ediciones e incluso el contexto histórico de la obra. Permite volver a consultarla dentro de cien años exactamente igual que hoy.
Una inteligencia artificial funciona de otra manera.
No almacena el libro para que podamos recuperarlo cuando queramos. Aprende patrones estadísticos a partir de millones de textos. El contenido original desaparece dentro de un modelo matemático imposible de recorrer como si fuera una biblioteca tradicional.
Eso significa que podremos preguntarle por una idea, un concepto o un autor.
Pero quizá nunca podamos volver a leer exactamente el libro del que aprendió esa respuesta.
Y tampoco verificar si la respuesta coincide realmente con la fuente original.
El problema no es la tecnología. Es quién controla la memoria.
No soy especialmente nostálgico del papel.
Llevo décadas disfrutando de libros electrónicos (aunque el 90% lo leo en papel), documentación digital y herramientas online. Gran parte de mi trabajo gira precisamente alrededor de la transformación digital.
Pero una cosa es digitalizar el conocimiento.
Y otra muy distinta concentrarlo.
Si el conocimiento termina residiendo únicamente dentro de modelos privados propiedad de unas pocas compañías, empezamos a depender de ellas para acceder a buena parte de nuestra memoria colectiva.
No hace falta imaginar conspiraciones.
Basta con pensar en algo mucho más cotidiano.
¿Qué ocurre si una empresa decide que determinados contenidos ya no forman parte del entrenamiento de sus futuros modelos?
¿Qué sucede si un cambio legislativo obliga a eliminar determinadas obras de los conjuntos de entrenamiento?
¿Quién comprobará qué libros estaban presentes antes y cuáles han desaparecido después?
Con una biblioteca siempre existe la posibilidad de volver al original.
Con un modelo de inteligencia artificial esa posibilidad desaparece.
El valor del papel no está solo en el contenido
Hay otro aspecto que solemos olvidar.
Los libros físicos también cuentan una historia por sí mismos.
Los historiadores comparan distintas ediciones para descubrir censuras, modificaciones, errores de impresión o cambios introducidos por los propios autores. Un simple prólogo añadido años después puede modificar completamente la interpretación de una obra.
Eso forma parte del patrimonio cultural.
Una inteligencia artificial no distingue entre la primera edición, la tercera revisión o una versión censurada si todas terminan convertidas en simples datos durante el entrenamiento.
El soporte también contiene información.
Y destruirlo implica perder parte de ella.
Europa tampoco debería ignorar este debate
Hay otro elemento que me preocupa especialmente.
Mientras las grandes empresas tecnológicas concentran cada vez más conocimiento para entrenar sus modelos, en Europa avanzan regulaciones como el AI Act y propuestas como ChatControl, impulsadas con objetivos legítimos como reducir riesgos, proteger a los menores o mejorar la seguridad digital.
El problema no está necesariamente en la intención.
Está en la acumulación de poder.
Por un lado, un pequeño número de compañías controla modelos capaces de responder prácticamente cualquier pregunta. Por otro, los gobiernos incrementan progresivamente su capacidad para regular qué puede hacerse con esos sistemas y bajo qué condiciones.
No digo que estemos ante un escenario de censura, que posiblemente si que lo estemos.
Digo que deberíamos preocuparnos por evitar que llegue a ser posible. Aun no es tarde, o quizás sí.
Porque la mejor garantía para la libertad siempre ha sido que el conocimiento permanezca distribuido, verificable y accesible para cualquiera.
Quizá el verdadero debate acaba de empezar
La inteligencia artificial va a seguir aprendiendo de libros. Y probablemente sea positivo que lo haga. Sería absurdo renunciar al enorme patrimonio escrito de la humanidad para desarrollar mejores herramientas.
Lo que me cuesta aceptar es la idea de que algunos de esos libros puedan desaparecer para siempre porque su única utilidad pase a ser alimentar un modelo privado.
Durante siglos hemos luchado por conservar el conocimiento frente a incendios, guerras, censuras y el paso del tiempo.
Ahora corremos el riesgo de hacerlo desaparecer nosotros mismos, convencidos de que basta con que una inteligencia artificial lo recuerde.
Quizá dentro de veinte años podamos preguntar a una IA cualquier cosa y obtener una respuesta brillante en cuestión de segundos.
Lo que ya no tengo tan claro es si podremos comprobar de dónde salió esa respuesta.
O si el libro que la inspiró seguirá existiendo.
Porque preservar un libro no consiste únicamente en guardar la información que contiene.
También significa conservar la posibilidad de leerlo, interpretarlo, discutirlo y compararlo con otras versiones.
En el momento en que el conocimiento deja de estar repartido entre millones de libros y pasa a residir únicamente en la memoria de unas pocas inteligencias artificiales privadas, ya no estamos hablando solo de tecnología.
Estamos hablando de quién custodiará la memoria de nuestra civilización durante las próximas décadas.
Y esa, probablemente, es una conversación que aún no hemos empezado a tener.
Hay artículos que nacen de una noticia y otros que aparecen porque varias noticias, aparentemente inconexas, empiezan a señalar en la misma dirección.
Eso es exactamente lo que me ha ocurrido durante las últimas semanas.
Todo comenzó leyendo sobre el interés de GameStop por adquirir eBay. Al principio pensé que era una operación curiosa, poco más. Pero conforme seguía investigando aparecían más piezas del puzle. Bending Spoons seguía comprando empresas que muchos daban por acabadas. Microsoft llevaba años demostrando el valor de LinkedIn. Google hizo lo mismo con YouTube. Meta con Instagram y WhatsApp. Incluso operaciones que nunca llegaron a completarse, como Adobe con Figma o NVIDIA con ARM, apuntaban a una misma realidad: las grandes compañías ya no solo compiten por desarrollar la mejor tecnología; también compiten por adquirir activos que resultarían casi imposibles de construir desde cero.
Cuanto más pensaba en ello, menos me interesaba la noticia concreta y más el cambio de fondo que parece esconder.
Índice
Porque quizá estemos entrando en una etapa distinta de la industria tecnológica. Una etapa en la que el software ya no sea el recurso más escaso y donde el verdadero valor vuelva a estar en algo mucho más difícil de fabricar: la confianza, la marca, la comunidad y el tiempo.
No tengo la certeza de que estemos asistiendo a un cambio de ciclo. Nadie la tiene. Pero sí creo que empiezan a acumularse suficientes señales como para detenerse un momento y mirar el panorama con algo de perspectiva.
Y eso es precisamente lo que intento hacer en este artículo.
Las claves de las marcas tecnológicas en 30 segundos
La inteligencia artificial está reduciendo el coste de desarrollar y operar software, lo que cambia la forma de valorar muchas empresas tecnológicas.
Marcas como eBay, LinkedIn o PayPal conservan un activo muy difícil de replicar: décadas de confianza, usuarios y comunidades consolidadas.
Empresas como Bending Spoons están apostando por plataformas maduras en lugar de perseguir únicamente startups de alto crecimiento.
No todas las historias terminan igual. Sega logró reinventarse, Nokia transformó su negocio y Kodak demuestra que una gran marca no siempre garantiza el futuro.
Más que una sucesión de adquisiciones, podría estar comenzando una nueva etapa en la que el activo más valioso ya no sea el software, sino todo aquello que el tiempo ha construido y la IA todavía no puede crear.
Cuando Internet parecía una carrera por inventarlo todo
Quienes llevamos varias décadas siguiendo la evolución de Internet hemos visto repetirse un patrón una y otra vez.
Cada pocos años aparecía una empresa dispuesta a cambiar las reglas del juego.
Yahoo revolucionó los directorios.
Netscape popularizó la navegación web.
Palm llevó la informática al bolsillo antes de que existieran los smartphones modernos.
BlackBerry convirtió el correo electrónico móvil en una herramienta de trabajo imprescindible.
MySpace dominó las redes sociales antes de que Facebook cambiara completamente ese mercado.
Cada generación tecnológica tenía sus propios gigantes.
Y también sus propios olvidados.
Durante mucho tiempo parecía que el mercado funcionaba con una lógica muy sencilla.
Lo nuevo desplazaba inevitablemente a lo antiguo.
Si una empresa dejaba de crecer al ritmo esperado, el mercado empezaba a tratarla como si hubiera dejado de ser relevante.
No importaba demasiado que siguiera siendo rentable.
Ni que mantuviera millones de usuarios.
Ni siquiera que continuara generando miles de millones de dólares cada año.
En tecnología parecía existir una única obsesión.
Crecer.
Y hacerlo más rápido que nadie.
El mercado confundió crecimiento con valor
Es una simplificación comprensible.
Una startup que duplica ingresos cada ejercicio suele despertar mucho más interés que una empresa consolidada cuyo crecimiento apenas alcanza unos pocos puntos porcentuales.
Los inversores buscan expectativas.
Los medios buscan historias.
Las bolsas premian el futuro.
Pero con el tiempo empecé a preguntarme si esa forma de analizar las empresas no estaba dejando escapar algo importante.
Porque hay compañías que dejan de crecer sin dejar de ser extraordinariamente valiosas.
eBay continúa moviendo miles de millones de dólares en transacciones cada trimestre.
PayPal sigue siendo una de las plataformas de pago más utilizadas del mundo.
LinkedIn mantiene una posición prácticamente imposible de replicar dentro del mercado profesional.
Incluso plataformas como Vimeo, Evernote o Meetup, que ya no ocupan titulares como hace diez años, siguen conservando millones de usuarios y una marca ampliamente reconocida.
Quizá simplemente dejamos de hablar de ellas.
Pero eso no significa que hayan dejado de importar.
La inteligencia artificial está cambiando una variable que casi nadie menciona
Cuando se habla de inteligencia artificial casi toda la atención se centra en los modelos, los chips, los centros de datos o el impacto sobre el empleo.
Tiene sentido.
Son los aspectos más visibles.
Sin embargo, hay otra consecuencia que me parece igual de interesante.
La IA está cambiando el coste de gestionar una empresa tecnológica.
Automatizar tareas que antes requerían equipos completos.
Acelerar el desarrollo de software.
Mejorar la atención al cliente.
Generar documentación.
Analizar enormes cantidades de información.
Crear contenido.
Optimizar procesos internos.
Nada de eso convierte automáticamente un mal producto en uno bueno.
Pero sí puede hacer que una empresa madura resulte mucho más rentable de lo que era hace apenas cinco años.
Y cuando cambian los costes, también cambia la valoración de determinados activos.
Lo realmente difícil ya no parece ser escribir software
Hace veinte años desarrollar una plataforma global exigía inversiones enormes.
Había que construir infraestructuras propias.
Contratar grandes equipos de ingeniería.
Mantener centros de datos.
Desarrollar herramientas específicas para casi cualquier tarea.
Hoy gran parte de esas barreras han disminuido.
El cloud ha democratizado la infraestructura.
El software de código abierto ha reducido el coste de muchas tecnologías.
Y la inteligencia artificial está acelerando parte del trabajo de desarrollo.
Nunca había sido tan accesible lanzar un producto digital.
Paradójicamente, eso hace que otras cosas sean todavía más difíciles de conseguir.
No basta con tener una buena aplicación.
Hace falta algo más.
Hace falta que alguien quiera utilizarla.
Y, sobre todo, que quiera seguir utilizándola dentro de cinco o diez años.
La confianza tarda décadas en construirse
Hay una frase que llevo tiempo repitiéndome mientras preparaba este artículo.
La IA puede escribir código. No puede fabricar treinta años de confianza.
Creo que resume bastante bien hacia dónde quiero llegar.
Porque cuando alguien entra en eBay no solo encuentra un marketplace.
Encuentra millones de valoraciones acumuladas durante décadas.
Cuando un profesional actualiza su perfil en LinkedIn no está rellenando un simple formulario.
Está alimentando una identidad profesional que probablemente lleve construyendo muchos años.
Cuando un comercio integra PayPal tampoco está incorporando únicamente un método de pago.
Está aprovechando una relación de confianza que millones de usuarios ya tienen con esa marca.
Todo eso resulta extraordinariamente difícil de copiar.
Y quizá empiece a valer más precisamente ahora, cuando crear el software necesario para competir resulta cada vez menos costoso.
¿Y si el activo más valioso fuera el tiempo?
Cuanto más analizo estas operaciones, más me convenzo de que muchas de ellas no consisten realmente en comprar tecnología.
Consisten en comprar tiempo.
Años de reputación.
Años de datos.
Años de relaciones con clientes.
Años de integración con otras plataformas.
Años de comunidad.
Y eso me lleva a una pregunta que, sinceramente, me parece mucho más interesante que cualquier adquisición concreta.
¿Estamos entrando en una etapa en la que el recurso más escaso ya no sea el software, sino el tiempo necesario para construir una marca de confianza?
No tengo una respuesta definitiva.
Pero creo que merece la pena seguir explorando esa idea.
Porque quizá explique mejor que ninguna otra por qué algunas empresas que muchos consideraban parte del pasado vuelven a despertar el interés de la industria tecnológica.
Las grandes tecnológicas llevan dos décadas comprando algo más que empresas
Si uno repasa las mayores adquisiciones de la historia de Internet resulta fácil quedarse con la cifra.
1.000 millones.
19.000 millones.
26.000 millones.
44.000 millones.
Pero creo que las cifras distraen de la verdadera historia.
La pregunta interesante nunca ha sido cuánto pagaron Google por YouTube, Meta por WhatsApp o Microsoft por LinkedIn.
La pregunta es otra.
¿Qué estaban comprando realmente?
Porque ninguno de esos gigantes necesitaba aquella tecnología.
Google podía desarrollar una plataforma de vídeo.
Meta tenía recursos de sobra para crear una aplicación de mensajería.
Microsoft disponía del talento suficiente para construir una red profesional desde cero.
Lo difícil nunca fue desarrollar el software.
Lo complicado era convencer a cientos de millones de personas para abandonar el servicio que utilizaban cada día.
Y esa diferencia lo cambia todo.
Cuando la comunidad se convierte en el producto
Hay una idea que me parece especialmente interesante.
Durante muchos años pensamos que el producto era el activo principal de una empresa tecnológica.
Creo que eso ya no es del todo cierto.
El verdadero producto acaba siendo la comunidad que se forma alrededor de él.
YouTube no triunfó únicamente porque permitiera subir vídeos.
Triunfó porque millones de personas empezaron a crear contenido, comentar, suscribirse a canales y convertir la plataforma en un hábito diario.
Instagram nunca fue solamente una aplicación para compartir fotografías.
Fue una comunidad.
WhatsApp tampoco revolucionó el mercado porque enviara mensajes.
Lo hizo porque consiguió que prácticamente todo el mundo estuviera allí.
Y cuando toda tu familia, tus amigos o tus clientes utilizan una misma plataforma, cambiar resulta mucho más complicado que instalar una aplicación nueva.
Ahí aparecen los famosos efectos de red, uno de los conceptos más importantes de la economía digital.
Cada nuevo usuario aumenta el valor de la plataforma para el resto.
Y eso crea una ventaja competitiva extraordinariamente difícil de replicar.
¿Qué compraban realmente?
Si simplificamos algunas de las operaciones más importantes de los últimos veinte años, el resultado es bastante revelador.
Operación
Lo que parecía comprar
Lo que realmente adquiría
Google → YouTube
Plataforma de vídeo
La mayor comunidad mundial de creadores y espectadores
Meta → Instagram
Aplicación de fotografía
La atención de una nueva generación de usuarios
Meta → WhatsApp
Aplicación de mensajería
La mayor red privada de comunicación del planeta
Microsoft → LinkedIn
Red social profesional
La identidad profesional de cientos de millones de personas
Salesforce → Slack
Chat corporativo
El lugar donde miles de empresas colaboran cada día
Microsoft → GitHub
Plataforma de desarrollo
La comunidad de desarrolladores más importante del mundo
Visto así, la tecnología pasa casi a un segundo plano.
Lo verdaderamente difícil de construir eran las personas que ya utilizaban esas plataformas.
Hay algo que la IA todavía no sabe hacer
Cada pocas semanas aparece un nuevo modelo capaz de programar mejor, resumir documentos con mayor precisión o generar imágenes más realistas.
La velocidad a la que está avanzando la inteligencia artificial resulta impresionante.
Pero mientras preparaba este artículo me di cuenta de algo bastante curioso.
La IA puede ayudarte a crear un producto en semanas. No puede ayudarte a conseguir treinta años de reputación.
No puede fabricar una comunidad de millones de usuarios.
No puede generar décadas de relaciones comerciales.
No puede construir la confianza que un comprador deposita en eBay después de miles de transacciones.
No puede crear una red profesional como LinkedIn simplemente escribiendo más código.
Y quizá ahí esté el motivo por el que determinadas empresas vuelven a parecer interesantes.
No porque tengan mejor tecnología.
Sino porque ya poseen aquello que la inteligencia artificial todavía no sabe fabricar.
Bending Spoons y una estrategia que muchos no entendieron
Si hay una empresa que me parece especialmente interesante dentro de este nuevo escenario es Bending Spoons.
Cada vez que anunciaba una nueva adquisición aparecían las mismas preguntas.
¿Por qué comprar Evernote?
¿Por qué Vimeo?
¿Por qué Meetup?
¿Por qué WeTransfer?
¿Por qué AOL?
A simple vista parecía una colección de empresas cuyo mejor momento ya había pasado.
Sin embargo, vistas en conjunto cuentan una historia muy diferente.
Bending Spoons no estaba comprando compañías perfectas.
Estaba comprando plataformas que seguían conservando tres activos muy difíciles de reconstruir.
Una marca conocida.
Una base de usuarios.
Y un producto suficientemente sólido como para seguir teniendo utilidad.
A partir de ahí, la estrategia cambia.
Reducir costes.
Modernizar la plataforma.
Eliminar ineficiencias.
Automatizar procesos.
Centrarse en la rentabilidad.
No siempre funcionará.
Algunas operaciones saldrán mejor que otras.
Pero creo que la idea de fondo merece atención.
Durante años Silicon Valley estuvo obsesionado con crecer.
Empiezo a tener la sensación de que la siguiente etapa puede consistir en gestionar mejor.
El caso de eBay quizá sea más importante de lo que parece
Cuando trascendió el interés de GameStop por adquirir eBay, muchas personas interpretaron la noticia como una operación aislada.
A mí me hizo pensar en otra cosa.
¿Cuánto costaría hoy construir un competidor real de eBay desde cero?
No me refiero a desarrollar un marketplace.
Eso, con suficientes recursos, puede hacerse.
Me refiero a construir todo lo demás.
Millones de compradores.
Millones de vendedores.
Décadas de reputación.
Sistemas de valoración.
Protección frente al fraude.
Integraciones logísticas.
Reconocimiento mundial de marca.
Probablemente harían falta muchos años.
Y una inversión gigantesca.
Vista desde esa perspectiva, quizá el verdadero valor de eBay nunca haya sido su plataforma tecnológica.
Quizá siempre haya estado en la comunidad que lleva casi treinta años utilizándola.
Internet también tiene memoria
A veces la industria tecnológica transmite la sensación de vivir únicamente pendiente del siguiente lanzamiento.
Del siguiente modelo de IA.
Del próximo smartphone.
Del siguiente procesador.
Sin embargo, Internet también acumula memoria.
Las personas recuerdan las marcas.
Recuerdan qué servicios les funcionaron durante años.
Qué plataformas resolvieron problemas reales.
Qué empresas estuvieron ahí cuando todavía casi nadie hablaba de cloud, inteligencia artificial o smartphones.
Esa memoria colectiva tiene un valor enorme.
No aparece en un balance contable.
No puede medirse con facilidad.
Pero influye cada día en millones de decisiones.
Y quizá durante demasiado tiempo la industria la dio por sentada.
Cuatro formas muy distintas de recuperar una empresa tecnológica
Mientras preparaba este artículo terminé clasificando las estrategias que más se repiten.
Me llamó la atención comprobar que no todas buscan lo mismo.
Estrategia
Objetivo
Ejemplos
Comprar una comunidad
Acceder a usuarios consolidados
LinkedIn, GitHub, WhatsApp
Comprar una marca
Aprovechar décadas de reconocimiento
eBay, PayPal
Reinventar el negocio
Cambiar completamente la actividad
Nokia, IBM
Explotar la propiedad intelectual
Rentabilizar franquicias y conocimiento acumulado
Sega
Quizá esta tabla resume mejor que ninguna otra la idea central del artículo.
Porque demuestra que no existe una única forma de dar una segunda vida a una empresa tecnológica.
Lo que sí parece repetirse es otra cosa.
El tiempo vuelve a convertirse en un activo estratégico.
Y construir tiempo sigue siendo imposible de acelerar.
Tres empresas que demuestran que no todas las marcas envejecen igual
Mientras escribía este artículo me di cuenta de que hay tres empresas a las que siempre termino volviendo cuando intento explicar cómo envejece una compañía tecnológica.
No tienen mucho que ver entre sí.
Una fabricaba consolas.
Otra dominó el mercado de los teléfonos móviles.
La tercera llegó a ser prácticamente sinónimo de fotografía.
Sin embargo, Sega, Nokia y Kodak cuentan una historia sorprendentemente parecida.
Las tres fueron líderes.
Las tres parecían invencibles.
Las tres tuvieron que enfrentarse a un cambio tecnológico enorme.
Y las tres reaccionaron de forma completamente distinta.
Quizá ahí esté una de las mejores lecciones que deja la historia de la tecnología.
No existe una única forma de sobrevivir.
Sega: entender qué era realmente el negocio
Quienes crecimos en los años ochenta y noventa recordamos perfectamente la rivalidad entre Sega y Nintendo.
No era simplemente una guerra de consolas.
Era una forma distinta de entender los videojuegos.
Master System.
Mega Drive.
Saturn.
Dreamcast.
Cada generación representaba una apuesta tecnológica diferente.
Pero tras el fracaso comercial de Dreamcast, Sega tomó una decisión que muy pocas compañías son capaces de asumir.
Dejó de fabricar consolas.
Vista con perspectiva, probablemente fue una de las decisiones más inteligentes de su historia.
Porque Sega entendió algo muy importante.
Su verdadero negocio nunca habían sido las consolas.
Su verdadero negocio eran sus personajes.
Sus estudios.
Su creatividad.
Su propiedad intelectual.
Sonic continúa siendo uno de los personajes más reconocibles de la industria del videojuego.
Las películas funcionan.
Las licencias siguen generando ingresos.
Las franquicias mantienen un enorme valor.
El hardware desapareció.
La marca no.
Y eso demuestra que, a veces, abandonar el producto adecuado en el momento adecuado puede ser la mejor decisión posible.
Nokia: una empresa que casi todo el mundo cree conocer
Pocas compañías generan tanta confusión como Nokia.
Cuando Microsoft compró su división de teléfonos móviles en 2014, mucha gente dio por hecho que Nokia había desaparecido.
En realidad nunca fue así.
Microsoft compró el negocio de dispositivos.
No compró Nokia.
Mientras los titulares hablaban del fracaso de Windows Phone, Nokia continuó haciendo aquello en lo que llevaba décadas siendo una referencia.
Infraestructura de telecomunicaciones.
Equipamiento para operadores.
Investigación.
Patentes.
Redes móviles.
Hoy sigue siendo uno de los grandes proveedores mundiales de infraestructura para telecomunicaciones.
Simplemente dejó de fabricar el producto por el que la mayoría de nosotros la recordábamos.
Siempre me ha parecido un ejemplo fascinante.
Porque demuestra hasta qué punto solemos confundir una marca con la actividad principal de una empresa.
Kodak: la marca que llegó demasiado tarde
Si Sega representa una reinvención y Nokia una transformación, Kodak simboliza el riesgo de llegar tarde.
Resulta paradójico recordar que la propia Kodak fue pionera en fotografía digital.
Uno de sus ingenieros desarrolló una de las primeras cámaras digitales funcionales.
Sin embargo, la compañía continuó protegiendo durante demasiado tiempo un negocio extraordinariamente rentable basado en la fotografía química.
Cuando quiso acelerar la transición, el mercado ya había cambiado.
Los teléfonos móviles empezaban a incorporar cámaras.
Las fotografías dejaban de imprimirse.
Internet modificaba la forma de compartir imágenes.
Kodak terminó reorganizándose para asegurar su continuidad.
La empresa sigue existiendo.
Pero nunca recuperó el protagonismo que tuvo durante gran parte del siglo XX.
Es una lección que me parece especialmente interesante.
Una marca muy conocida puede darte una segunda oportunidad.
Pero no garantiza una tercera.
También hay operaciones que nunca llegaron a producirse
Mientras algunas empresas consiguen reinventarse, otras protagonizan adquisiciones que jamás llegan a completarse.
Y creo que también merece la pena detenerse un momento en ellas.
Adobe quería comprar Figma.
NVIDIA quería hacerse con ARM.
Microsoft intentó adquirir Yahoo.
Sobre el papel parecían operaciones perfectamente razonables.
Sin embargo, ninguna terminó como estaba prevista.
¿Por qué?
Porque la tecnología ha dejado de analizarse únicamente como un mercado.
Ahora también se considera una infraestructura estratégica.
Los reguladores ya no estudian solo el precio de una operación.
Analizan quién concentrará el conocimiento.
Quién controlará determinadas plataformas.
Qué consecuencias tendrá para la competencia.
Y eso supone un cambio enorme respecto a lo que ocurría hace apenas quince años.
Probablemente veremos cada vez más operaciones bloqueadas por motivos que hace una década apenas se discutían.
Creo que estamos mirando el sitio equivocado
Después de dar muchas vueltas a este tema, hay una idea que no consigo quitarme de la cabeza.
Llevamos años hablando de inteligencia artificial como si el gran activo del futuro fuera el modelo más potente.
No estoy tan seguro.
Empiezo a pensar que el recurso verdaderamente escaso será otro.
La confianza.
Porque cualquier empresa podrá desarrollar asistentes inteligentes.
Muchas podrán generar software con ayuda de modelos de IA.
Cada vez será más sencillo automatizar procesos.
Pero ninguna podrá fabricar treinta años de relación con sus clientes.
Ninguna podrá inventarse una comunidad consolidada de la noche a la mañana.
Ninguna podrá crear de golpe una reputación que ha necesitado décadas para construirse.
Y precisamente por eso creo que muchas empresas históricas vuelven a resultar interesantes.
No porque hayan vuelto a ser tecnológicamente superiores.
Sino porque el resto del mercado empieza a valorar de otra manera aquello que siempre tuvieron.
La IA está cambiando el coste de crear. No el tiempo necesario para confiar.
Quizá esa sea la idea que mejor resume todo el artículo.
Durante muchos años el recurso más difícil de conseguir era la tecnología.
Hoy el software puede desarrollarse más rápido que nunca.
Los modelos de inteligencia artificial ayudan a programar, documentar, traducir, resumir o automatizar tareas que hace poco requerían equipos completos.
Eso cambia profundamente los costes.
Pero no cambia el tiempo.
Y el tiempo sigue siendo el ingrediente imprescindible para construir una marca.
Para ganarse la confianza de un cliente.
Para crear una comunidad.
Para desarrollar un efecto de red.
Para convertirse en un referente.
Quizá por eso estamos viendo cómo compañías que parecían condenadas al olvido vuelven a despertar interés.
No porque hayan cambiado radicalmente.
Sino porque ha cambiado el contexto.
Reflexión final
Si alguien me hubiera preguntado hace diez años cuál sería el activo más valioso de una empresa tecnológica, probablemente habría respondido que su capacidad para innovar más rápido que la competencia.
Hoy no estoy tan seguro.
Sigo pensando que la innovación es imprescindible.
Pero creo que hemos infravalorado durante demasiado tiempo algo mucho más difícil de construir.
La confianza.
Cuando una empresa consigue mantener durante veinte o treinta años una relación sólida con millones de usuarios, ha creado un activo extraordinario.
No aparece reflejado en una línea de código.
No puede entrenarse con un modelo de inteligencia artificial.
No se compra de un día para otro.
Y precisamente por eso empieza a tener todavía más valor.
Quizá el próximo gran gigante tecnológico nazca mañana en un garaje.
Eso seguirá ocurriendo.
Pero también creo que algunos de los grandes movimientos de la próxima década podrían producirse alrededor de empresas que llevan mucho tiempo entre nosotros y que muchos dejaron de mirar hace años.
No porque pertenezcan al pasado.
Sino porque, en realidad, el tiempo ha terminado convirtiéndose en su mayor ventaja competitiva.
Preguntas frecuentes
¿Por qué las empresas tecnológicas vuelven a interesarse por marcas históricas?
Porque muchas de ellas conservan activos extremadamente difíciles de construir desde cero, como comunidades de usuarios, confianza, reconocimiento de marca o efectos de red. La inteligencia artificial reduce parte del coste operativo, pero no puede crear décadas de reputación.
¿Qué papel juega la inteligencia artificial en esta tendencia?
Más que sustituir a estas empresas, la IA puede hacerlas más rentables al automatizar procesos, acelerar el desarrollo de software y reducir determinados costes. Eso cambia la forma en que algunos inversores valoran plataformas maduras.
¿Por qué casos como Sega, Nokia y Kodak son tan diferentes?
Las tres afrontaron grandes cambios tecnológicos, pero reaccionaron de forma distinta. Sega abandonó el hardware y apostó por su propiedad intelectual; Nokia transformó su actividad hacia las redes de telecomunicaciones; Kodak mantuvo demasiado tiempo su modelo tradicional y perdió buena parte de su posición en el mercado.
¿Todas las adquisiciones tecnológicas terminan teniendo éxito?
No. Existen operaciones muy exitosas, como YouTube o LinkedIn, otras que no lograron el impacto esperado y algunas, como Adobe-Figma o NVIDIA-ARM, que ni siquiera llegaron a completarse por cuestiones regulatorias.
Fuentes:
Comunicaciones corporativas y documentación histórica de Google, Microsoft, Meta, Salesforce, Sega Sammy Holdings, Nokia y Kodak.
