El magnate estadounidense Warren Buffett lo explicó hace más de dos décadas con una imagen sencilla: una empresa vale más cuando el foso que la rodea es más ancho y más profundo, porque eso la vuelve más difícil de atacar. Esa comparación, tomada de los castillos medievales, dio origen al concepto de foso económico, la ventaja que una compañía logra mantener en el tiempo frente a sus rivales.
Casi 30 años después, la llegada masiva de la inteligencia artificial pone en discusión si esos fosos todavía protegen a las empresas como antes.
El concepto nació en 1999, cuando el inversor habló con la revista Fortune sobre qué hace que una empresa sea una inversión sólida a largo plazo. Buffett identificó cuatro fuentes de esa ventaja:
- Los activos intangibles, como el prestigio de marcas fuertes (Apple o Coca-Cola).
- Los costos que enfrenta un cliente si decide cambiar de proveedor (Microsoft o Adobe).
- Los efectos de red, que hacen más valioso un servicio cuanto más personas lo usan (WhatsApp o Visa).
- La ventaja de costos, como la que sostiene Amazon frente a sus competidores.
Detrás de esta idea divulgativa hay estudios académicos previos sobre la ventaja competitiva, señaló Joan Torrent, catedrático de Economía en los Estudios de Economía y Empresa de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), coinvestigador principal del grupo i2TIC-IA Lab y director del centro de investigación en gobernanza y cambio digital de la misma universidad.
Según explicó, esas visiones comparten una idea de base: los procesos de la mente que definen a una empresa (percibir, interpretar, juzgar, decidir) son tareas humanas, limitadas por la capacidad de razonamiento de las personas.
Torrent advirtió que la inteligencia artificial desarma ese punto de partida. Las herramientas predictivas, generativas y con capacidad de actuar por cuenta propia meten razonamientos no humanos justo en el centro de las decisiones de negocio.
Por eso, dijo, la pregunta no pasa por saber si la IA construye o destruye fosos, sino por entender cómo se mueven esos fosos cuando la tecnología de base deja de diferenciar a nadie.
Cómo cambian los indicadores para medir fosos económicos
El nuevo panorama ya generó índices propios, como el Wide Moat Focus Index de Morningstar, pensados para medir qué tan resistentes son las empresas frente a la competencia. Los indicadores de siempre (los ingresos recurrentes anuales, el crecimiento o el margen bruto) siguen siendo necesarios, pero ya no alcanzan por sí solos, porque en este contexto el ingreso puede resultar frágil, según Torrent.
El economista explicó que los inversores empezaron a preguntar de manera directa si una empresa cuenta con tecnología o inteligencia artificial propia y cuáles son los costos que implica para un cliente irse a otro proveedor.
A partir de ahí, propuso sumar un grupo de métricas más nuevas: cuánto valor se pierde o se gana cuando mejora el modelo de IA de base (una especie de test de vencimiento), la velocidad a la que una empresa junta datos propios, la diferencia entre el valor que genera y el que realmente logra quedarse, el margen que le queda después de pagar el costo de cada consulta a la IA, y la capacidad de una organización para digerir estos cambios y ponerlos en marcha rápido, algo central para pensar la ventaja cognitiva.
Qué modelos de negocio quedan expuestos por la IA
Los especialistas coinciden en que la inteligencia artificial pone en jaque los modelos de negocio que se apoyaban en el conocimiento general o en una simple diferencia de información entre quien vende y quien compra.
Torrent explicó que los primeros fosos en debilitarse son los que dependían solo de la capacidad tecnológica y, sobre todo, los negocios que cobraban de más por una pericia cognitiva rutinaria o por manejar información que otros no tenían.
Carles Gallel, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC, coincidió con esa lectura. Explicó que en programación, servicios legales, análisis o investigación ya hay tareas que se resuelven mucho más rápido que antes.
Precisó, de todos modos, que esto no implica que el especialista quede afuera del circuito, sino que una misma persona puede producir mucho más en el mismo tiempo de trabajo.
Por qué el mejor modelo de IA no garantiza nada
La situación actual también derriba una idea instalada: la de que juntar muchos datos o usar el modelo de inteligencia artificial más potente del mercado alcanza para sostener una ventaja. Ocurre que la tecnología de base tiende a volverse un servicio disponible para todos, algo parecido a lo que pasó con la energía eléctrica.
Para Gallel, acceder al mejor modelo no es, por sí mismo, una ventaja competitiva duradera, porque en cuanto aparece una herramienta superior, la competencia también puede usarla. Para él, la inteligencia artificial se encamina a volverse una infraestructura de uso general, aunque eso no borra las diferencias entre una empresa y otra.
Torrent llegó a una conclusión parecida: la ventaja cognitiva que se sostiene en el tiempo ya no está en el modelo ni en el hardware, sino en la capacidad de cada compañía para construir sus negocios sobre datos propios, hechos a medida junto con esos sistemas.
Dónde pueden nacer los nuevos fosos económicos
Entonces, ¿dónde queda lugar para crear una ventaja nueva? Los especialistas ubicaron esa posibilidad no en la tecnología en bruto, sino en la mezcla entre la máquina y los procesos humanos, la trazabilidad de las decisiones, la confianza que genera una empresa y el conocimiento profundo de cada sector.
Torrent explicó que lo difícil de copiar es el conocimiento que surge de cruzar el modelo de IA con los datos propios y únicos de cada empresa, algo que termina incorporado dentro del propio sistema.
Gallel lo bajó a un ejemplo concreto: un chatbot genérico se copia sin mucho esfuerzo, pero un sistema conectado al CRM, al ERP, a los datos internos y a los procesos de una empresa, con controles y validaciones propias, resulta mucho más difícil de reemplazar.
Qué pasa con la competencia entre empresas grandes y chicas
Las reglas nuevas también mueven el tablero de la competencia. La inteligencia artificial baja algunas barreras de entrada para las empresas chicas y nacidas de forma digital, pero buena parte del valor económico puede terminar en manos de quienes controlan la distribución y los recursos de base.
Gallel advirtió que la IA reduce algunas de esas barreras y le da a los equipos chicos más capacidad para ejecutar, aunque amplía más el acceso a la ejecución que el criterio para decidir.
Torrent habló de una bifurcación: la capa de infraestructura y de modelos se concentra cada vez más, casi hasta el oligopolio, mientras la producción se abre a más jugadores. El resultado, según él, es una paradoja de fondo: producir se vuelve más accesible, pero quedarse con el valor se concentra en menos manos.
Quiénes están mejor preparados para este nuevo escenario
La conclusión de los especialistas es que la inteligencia artificial no borra la necesidad de tener un foso económico, pero sí cambia de raíz cómo se construye. Torrent ubicó en mejor posición a las organizaciones que controlan los cuellos de botella de cómputo y energía, junto con las empresas nacidas ya con IA que combinan distribución, datos propios y una posición cómoda frente a la regulación.
El economista remarcó que esa ventaja no es imposible de superar. Explicó que las empresas que innovaron en el pasado hoy enfrentan lo que se conoce como el dilema del innovador: terminan compitiendo contra sus propios márgenes y tienen más facilidad para innovar de a poco, pero les cuesta mucho más dar un salto grande.
Del otro lado, las empresas derivadas de otras más grandes, las «startups» y las «scaleups» suelen estar mejor ubicadas donde la inteligencia artificial permite armar un negocio realmente nuevo, gracias a que logran organizarse y distribuir sus productos de otra manera, casi siempre apoyadas en las economías de plataforma.
Torrent identificó dos sectores especialmente expuestos: los servicios profesionales que dependen de trabajo cognitivo rutinario y los negocios de intermediación que viven de una diferencia de información entre las partes.
Para esta nueva etapa, Torrent propuso pensar el foso económico como una capacidad que se mueve y que depende de cuánto aprende una empresa, no como una pared fija.
Gallel coincidió y agregó una mirada sobre lo que viene: en los próximos años, la inteligencia artificial bajará el valor de algunas tareas, pero subirá el de otras, como el criterio para decidir, los datos propios y su manejo, la validación de resultados, el conocimiento específico de cada sector y el vínculo con cada cliente.
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