E

l hipercompetitivo panorama interno de China actúa como un campo de pruebas en el que la iteración de productos es implacable, las expectativas de los consumidores son altísimas y solo sobreviven los más aptos. ¿El resultado? Cuando estas empresas se expanden internacionalmente, ya son de clase mundial y están diseñadas para atraer a consumidores globales que buscan valor y precios competitivos.

Entonces, ¿cuál es la mejor estrategia para tener éxito en este entorno nuevo y en constante cambio? Le recomiendo seguir estos cinco pasos:

1. Hacer un seguimiento de la competencia donde realmente se encuentra.

Demasiadas empresas aún centran su atención únicamente en los competidores de América del Norte, Europa y Japón. Sin embargo, muchas de las firmas más competitivas en la actualidad no están priorizando la expansión en Occidente, sino que están escalando rápidamente en el sudeste asiático, América Latina, Medio Oriente y África. Para cuando estas compañías lleguen a los mercados occidentales, es posible que ya sean gigantes globales. ¿Quién es el responsable en su empresa de monitorear a los actores clave en China, Indonesia, Brasil o Nigeria? Si la respuesta es nadie, ya está en desventaja.

2. Considerar a China como un campo de pruebas para productos, no solo como un mercado para ellos.

Los productos más competitivos en China no solo están sobreviviendo, sino que están siendo probados en uno de los mercados de consumo más exigentes del mundo. Los mejores de ellos ya están prosperando a nivel global. Sin embargo, muchas empresas internacionales aún no estudian el ciclo de innovación de productos en China. Se enfocan en competir en el país, pero ignoran las estrategias que están haciendo que las empresas chinas sean competitivas fuera de él. Comprender cómo estas compañías triunfan en precio, velocidad y características puede servir como modelo para competir a nivel mundial.

3. Convertir los equipos con sede en China en una ventaja competitiva.

Para las empresas que tienen equipos en China, sus ejecutivos locales deben ser un activo de inteligencia incorporado en la estrategia de innovación de productos, no solo un equipo de ventas, marketing o ingeniería que desarrolle lo que la sede central ya ha decidido. Con demasiada frecuencia, no se incentiva a los empleados con sede en China para que realicen un seguimiento de la competencia local e informen sobre ella, de manera que se dé forma a la estrategia global. Las empresas deben estructurar sus funciones de forma proactiva para cerrar esta brecha. El seguimiento de la competencia no debe quedar en manos de iniciativas individuales, sino que debe ser una función formal del negocio, con información que fluya directamente hacia los responsables de la toma de decisiones en la sede central.

4. Establecer un sistema para seguir la innovación china, incluso si no tiene presencia en el país.

Los ejecutivos sin presencia en China aún necesitan acceso a información en tiempo real. Esto no se consigue con visitas ocasionales en las que los ejecutivos se reúnen con una lista seleccionada de proveedores y socios. Las empresas necesitan canalizar la innovación de manera estructurada, colaborando con firmas de inteligencia externas, participando en intercambios ejecutivos de aprendizaje y desarrollando sistemas de monitoreo específicos que identifiquen tendencias antes de que los competidores escalen a nivel mundial.

5. Desafiar las suposiciones obsoletas.

Muchas empresas todavía operan con una mentalidad de la década de 2010 respecto a China, asumiendo que es un mercado imitador o que las barreras regulatorias limitan su potencial global. Sin embargo, en industrias como los vehículos eléctricos, la farmacéutica, la inteligencia artificial y los semiconductores, las empresas chinas no solo están alcanzando a la competencia, sino que están estableciendo estándares globales. Los ejecutivos deberían hacerse estas preguntas clave: ¿Qué suposiciones sobre China están moldeando nuestra estrategia? ¿Nos están ayudando o frenando? ¿Estamos estructurados para detectar a tiempo a los competidores globales, o solo cuando ya es demasiado tarde?

Los innovadores chinos están transformando el panorama global de la innovación de productos a un ritmo que la mayoría de las empresas no logra seguir. Muchos de los próximos líderes del mercado están surgiendo en lugares que las sedes occidentales suelen pasar por alto. Las empresas que se adapten serán líderes. Aquellas que esperen, se preguntarán qué fue lo que pasaron por alto.

E

l lanzamiento del modelo R1 de DeepSeek a finales de enero de 2025 provocó un fuerte descenso de las valoraciones del mercado en toda la cadena de valor de la IA, afectando tanto a los desarrolladores de modelos como a los proveedores de infraestructura. Los inversionistas vieron en R1 un competidor poderoso (y económico) frente a los modelos de IA estadounidenses, lo que puso en duda las proyecciones de crecimiento extraordinario que habían justificado las valuaciones elevadas. Sin embargo, para aquellos que han estado atentos, la llegada de DeepSeek (o algo parecido) era inevitable.

Aun así, este es un momento útil para reflexionar sobre hacia dónde se dirige la IA. Más que considerar a DeepSeek R1 como un punto de inflexión, es más útil verlo como un indicador de dónde estamos realmente ahora, y un presagio de lo que está por venir.

He aquí cinco lecciones que los líderes empresariales deberían extraer de este momento.

1. Del reconocimiento de patrones a la resolución de problemas

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) se robaron el protagonismo en 2023 y 2024, pero en 2025 quedaremos asombrados por los sistemas de IA capaces de razonar, planificar y operar de manera autónoma. Esto se debe a que dos tendencias interrelacionadas dominarán el panorama de la IA este año: el auge de los modelos de razonamiento y la llegada de agentes de IA listos para el uso generalizado. Estas capacidades dependen en gran medida del aprendizaje por refuerzo (RL, por sus siglas en inglés), un método para entrenar a un agente inteligente para que tome una secuencia de decisiones óptimas. Piense en ello como aprender a jugar un videojuego: Cuando acierta en el blanco, salta sobre un abismo o adivina una palabra, gana puntos. A medida que juega, aprende a realizar acciones que son recompensadas.

La última generación de modelos, como GPT-4, era asombrosa para identificar patrones: Se entrenaban con enormes volúmenes de información, la contextualizaban y nos dejaban sin palabras con sus predicciones precisas del siguiente término en una conversación.

DeepSeek R1 es un modelo de razonamiento gratuito, al igual que los modelos ChatGPT o3-mini de OpenAI y Copilot o1 de Microsoft. Estos modelos representan un cambio crucial de la simple predicción de la siguiente palabra a la resolución metódica de problemas que se basa en gran medida del aprendizaje por refuerzo. Gracias a esta capacidad de razonamiento, estos modelos pueden desempeñarse mucho mejor que sus predecesores en tareas específicas, como resolver problemas matemáticos.

Con la capacidad de desglosar y razonar los problemas, los agentes de IA son capaces de aprender a navegar dinámicamente por flujos de trabajo complejos, adaptándose a nueva información a medida que surge en el proceso de realización de tareas, en lugar de limitarse a scripts rígidos y predefinidos. Esto es justo lo que hacemos los humanos en nuestro trabajo diario, como cuando los agentes de servicio al cliente responden consultas, los empleados administrativos organizan horarios y planifican viajes, o los analistas de datos recopilan información, la analizan y redactan un informe.

2. El punto de inflexión económico de la IA

Uno de los grandes titulares en torno a DeepSeek R1 es su supuesto costo de desarrollo de 5.5 millones de dólares. Esta cifra es engañosa. Probablemente solo refleje el costo de una única prueba de entrenamiento, sin incluir los gastos de infraestructura, ingeniería e implementación. Una cifra total que incluyera esos gastos sería mucho más alta, aunque significativamente inferior a las estimaciones de los costos de desarrollo de OpenAI, Anthropic, Google y otros modelos con los que compite R1.

En lugar de centrarnos únicamente en estas cifras, deberíamos prestar más atención a los costos de inferencia, es decir, los gastos asociados al uso real de los modelos una vez que han sido entrenados. El entrenamiento requiere una inversión inicial sustancial, pero los costos de inferencia son cruciales para las aplicaciones empresariales. DeepSeek R1 y otros modelos recientes, incluida la serie de modelos Llama de Meta, han logrado reducciones significativas en estos costos.

Por regla general, la caída de los precios tiende a estimular la competencia y a impulsar la adopción por parte de los usuarios. Basta pensar en la caída de los precios ajustados al rendimiento en mercados de productos electrónicos (teléfonos inteligentes, televisores, ordenadores portátiles) impulsada por el aumento de la eficiencia en la producción de semiconductores. Esta es la Ley de Moore, que impulsa la caída de los precios y el aumento de las tasas de adopción de demasiados productos finales. Lo mismo está sucediendo en la IA.

3. La IA de código abierto y la propietaria coexistirán

Una de las razones por la que deberíamos haber anticipado un desarrollo como DeepSeek R1 es la lógica económica del software de código abierto. Históricamente, los proyectos de código abierto han desafiado a las soluciones propietarias al reducir significativamente los costos, como sucedió con Unix/Linux en la informática empresarial, Android en los sistemas operativos móviles, MySQL en las bases de datos y, por supuesto, Llama en la IA. La ventaja en costos del software de código abierto está bien documentada. Era predecible que la IA siguiera una trayectoria similar.

Las empresas como OpenAI, Alphabet y Anthropic siguen estando a la vanguardia en cuanto a capacidades multimodales, seguridad (parece fácil vulnerar DeepSeek R1) y otros puntos de referencia. Aun así, los modelos de código abierto como DeepSeek R1 han reducido la brecha en el razonamiento basado en texto y han demostrado una eficiencia notable. Su potencial para aplicaciones empresariales se refleja en la decisión inmediata de Microsoft de integrar DeepSeek R1 en Azure. Dado su menor costo y mayor flexibilidad, los modelos abiertos como DeepSeek R1 serán muy atractivos para los usuarios, al igual que los modelos de lenguaje más pequeños como Phi-4 de Microsoft, que han demostrado un gran rendimiento en muchos casos de uso.

Por ahora, todo apunta a un mercado con una amplia gama de participantes, en lugar de un escenario donde un solo actor domine casi todo.

4. La escasez de chips impulsa la innovación algorítmica

Otro aspecto de la reacción ante DeepSeek R1 se ha centrado en la “sorprendente” noticia de que China parece haber alcanzado a Estados Unidos en cuanto a modelos de IA de vanguardia. Las restricciones estadounidenses a la exportación pretendían limitar el acceso chino a los semiconductores más avanzados y preservar el liderazgo estadounidense en la investigación de IA. El hecho de que este enfoque no haya tenido un éxito total no debería ser una gran sorpresa. La necesidad es la madre de la invención. Las limitaciones de chips han llevado a los investigadores chinos a priorizar la eficiencia algorítmica sobre la potencia bruta de cálculo, una estrategia que podría resultar profética a medida que se dispara el consumo de energía de los centros de datos.

5. DeepSeek R1 no lo cambió todo

Dicho todo esto, los principales laboratorios de IA y los gigantes tecnológicos de Occidente (incluidos Microsoft, Meta, Alphabet y Amazon) seguirán invirtiendo a niveles vertiginosos, asegurando que la demanda de GPU e infraestructura de IA de última generación siga siendo alta. Los modelos abiertos no reemplazarán por completo a los propietarios, y es probable que sigamos viendo un consumo inmenso de recursos computacionales en el entrenamiento e inferencia de modelos. Como resultado, la carrera por desarrollar los sistemas de IA más avanzados continuará impulsando la demanda de chips de alto rendimiento e infraestructura en la nube a gran escala, a pesar de que en estos momentos los costos de inversión superan con creces los ingresos de muchas empresas del sector.

Además, los grandes compradores de infraestructura de Occidente están indudablemente preocupados por el riesgo de suministro, ya que la mayoría de los semiconductores avanzados se fabrican en una planta de TSMC ubicada en Taiwán.

Podría decirse que el ritmo del avance de la IA, así como la importancia social y económica de este conjunto de tecnologías, no tiene precedentes históricos. Con el aprendizaje por refuerzo que permite avances en los modelos de razonamiento y los agentes de IA, que a su vez darán lugar a innumerables aplicaciones nuevas, 2025 estará repleto de momentos “DeepSeek”. Se esperan avances continuos, un aumento de los casos de uso en el mundo real y el verdadero inicio de una transformación económica a escala sísmica.

P

ocos personajes son más enigmáticos o incomprendidos que Masayoshi Son, el multimillonario fundador y CEO de SoftBank, el conglomerado japonés de tecnología y medios.

He aquí ocho lecciones clave que los líderes de Oriente y Occidente pueden aprender de él:

1. Convierta la adversidad en ventaja

Masayoshi Son nació en 1957 en las afueras de un barrio marginal, el segundo hijo de una familia coreano-japonesa (zainichi) que vivía bajo un alias japonés en un intento por evitar la discriminación.

Son es (y siempre ha sido) un forastero que no permitió que los demás lo descartaran. Ha utilizado su estatus de segunda clase como una poderosa fuerza motivadora para superar la adversidad y convertirse en un campeón tecnológico mundial.

2. Persista

La carrera de Son es un ejemplo de reinvención perpetua. Comenzó como distribuidor de software, pero luego se dedicó a la banda ancha e Internet móvil en Japón. Posteriormente, adquirió Sprint en Estados Unidos y, seis años después, se fusionó con T-Mobile, creando una “tercera fuerza” en la industria de las telecomunicaciones del país.

Son nunca aceptó un “no” por respuesta.

3. Construya un puente entre Oriente y Occidente

Son no inventó, controló ni poseyó una tecnología revolucionaria. En cambio, como alguien que domina el japonés y el inglés, ha actuado durante muchos años como un puente entre los Estados Unidos y Asia, y como puerta de entrada a los mercados masivos de Japón y China.

4. Busque mentores y aprendices

El encanto y la confianza de Son le hicieron ganarse desde muy joven la simpatía de una sucesión de empresarios e ingenieros veteranos. Todos quedaron cautivados por su capacidad para proyectar una visión optimista y centrada en la tecnología del futuro. Cada uno se convirtió en un mentor y colaborador.

5. Apueste a lo grande o vuelva a casa

Son es el maestro del apalancamiento. SoftBank figura regularmente entre las diez empresas más endeudadas del mundo. Su estrategia preferida es pedir dinero prestado para poder pagar en efectivo a precios que la mayoría consideraría exorbitantes, pero que él consideraría una ganga a largo plazo.

6. No deje que el amor supere la lógica

Aunque podemos aprender mucho de los triunfos de Son (Yahoo!, Alibaba, ARM), también podemos extraer lecciones de sus mayores errores (WeWork, Wag y WebVan). Cuando se concentra, puede ser un operador formidable, pero lo más habitual es que sea una criatura entusiasta y, a veces, culpable de credulidad. Es particularmente propenso al “síndrome del fundador”, enamorándose tanto de un empresario carismático como Adam Neumann, de WeWork, que no pone a prueba adecuadamente su estrategia y liderazgo.

7. Tenga cuidado con los mercenarios

Son ha dependido durante mucho tiempo de intermediarios para que lo ayuden a salir de Japón. A medida que SoftBank crecía, contrató a una serie de personas de alto perfil. Con el tiempo, su presencia comenzó a cambiar la cultura de SoftBank, no siempre para mejor. El negocio se volvió más feroz y estallaron luchas internas. Son se mostró impotente, lo que no es precisamente un ejemplo de liderazgo gerencial.

8. Enfóquese en el futuro

Ahora, con 67 años, Son sigue siendo un líder del que espero que sigamos aprendiendo. En 2024, realizó dos inversiones por un valor de 2,000 millones de dólares en Open AI, de Sam Altman. Ahora está vendiendo otras posiciones de su cartera para poder destinar el dinero a objetivos de «IA profunda».

E

n vista de los cambios radicales que se avecinan en Washington D.C., resulta tentador pronosticar el fin de las iniciativas de sostenibilidad en todo el país. Parece probable que Estados Unidos vuelva a retirarse del Acuerdo de París. Además, las políticas federales están prácticamente garantizadas para favorecer la expansión de la producción nacional de combustibles fósiles.

A pesar de estos obstáculos, la sostenibilidad seguirá vigente y crecerá por varias razones.

Las ciudades y los estados liderarán

En ausencia de la acción federal, la historia muestra que las ciudades y los estados de Estados Unidos dan un paso al frente para llenar el vacío en temas de sostenibilidad. Esto quedó claramente demostrado durante la primera presidencia de Donald Trump. Basta con observar la Ley Local 97 de la ciudad de Nueva York, una política climática histórica que impone límites de carbono a los grandes edificios a partir de este año. Esta ley se aprobó en 2019 como contrapeso a la retirada de Estados Unidos del Acuerdo de París durante el primer mandato de Trump.

Este sentimiento continúa. Después de las elecciones de noviembre, 350 alcaldes estadounidenses renovaron su compromiso con la acción climática en previsión de una retractación federal. Las ciudades y estados inclinados hacia el Partido Demócrata, con siete gobernadores demócratas más que en 2017, volverán a tomar el bastón de mando en temas de sostenibilidad en los próximos cuatro años.

China impulsará la demanda de sostenibilidad

A pesar de ser el mayor emisor de carbono del mundo, el crecimiento de China en el ámbito de la sostenibilidad sigue liderando a nivel mundial. Casi la mitad de la capacidad solar y eólica del mundo ya reside en China, y se están construyendo 339 gigavatios más de esta energía renovable. Esto significa que dos tercios de la nueva energía solar y eólica del mundo tendrán lugar en China, superando al siguiente país más cercano, Estados Unidos, por un factor de nueve a uno.

El riesgo climático moverá los mercados

El negacionismo climático no frenará la creciente perturbación provocada por fenómenos meteorológicos extremos. Es difícil ignorar los titulares diarios sobre temperaturas, inundaciones e incendios que baten récords, y que causan disrupciones económicas y humanas a un ritmo letal e insostenible. Desde 1980, la National Oceanic and Atmospheric Administration de Estados Unidos ha realizado un seguimiento de los fenómenos meteorológicos que causan daños anuales por un valor de 1,000 millones de dólares o más, totalizando más de 2.7 billones de dólares durante ese periodo. Con la escala y el alcance de la perturbación climática creciendo cada año, el riesgo es un factor innegable con el que deberán lidiar los mercados financieros.

Implicaciones para las empresas

Las empresas deben hacer frente a estas tendencias para cumplir con las normativas y mantenerse competitivas. Al mismo tiempo, los inversionistas están observando los mismos problemas y no ceden terreno. El acceso al capital sigue estando en juego. Morgan Stanley informa que el 77% de los inversionistas particulares se centra en cuestiones medioambientales, y el 57% asegura que su interés ha aumentado en los últimos dos años.

No renuncie a los 2 grados centígrados

Europa ha luchado constantemente por el objetivo del Acuerdo de París de mantener el aumento de la temperatura global por debajo de los 2 grados centígrados. Eso no cambiará. Estados Unidos ciertamente dio un paso adelante en los últimos cuatro años, y aunque puede que retroceda, no puede arrastrar a toda la nación. Veinticuatro estados y territorios de Estados Unidos siguen comprometidos con el Acuerdo de París, lo que representa el 54% de su población y el 57% de su economía.

La sostenibilidad será diferente en los próximos cuatro años, pero no desaparecerá.