Inteligencia artificial y ventaja competitiva: cómo convertir la IA en un recurso estratégico
La inteligencia artificial y la ventaja competitiva son ahora el eje central de las decisiones de todas las empresas que invierten en innovación. La inteligencia artificial y la ventaja competitiva dependen no solo de la adopción de nuevas tecnologías, sino también de cómo se integran en los recursos y procesos internos que generan valor a largo plazo.
Las empresas siempre se han comprometido a construir y mantener una ventaja competitiva sobre sus competidores. En la carrera por la satisfacción del cliente, los ganadores son quienes desarrollan procesos más eficientes —capaces de mantener precios más bajos— o quienes ofrecen productos y servicios con una percepción de mayor calidad, por los que los clientes están dispuestos a pagar más.
Con la llegada de la IA generativa y las tecnologías de automatización avanzadas, este equilibrio está cambiando. El reto no es solo "adoptar la IA", sino comprender dónde y cómo utilizarla para crear valor añadido duradero, evitando alimentar una nueva burbuja tecnológica de inversiones difíciles de recuperar.
Inteligencia artificial y ventaja competitiva: tecnologías disruptivas y de propósito general
La inteligencia artificial se considera una tecnología disruptiva, capaz de transformar profundamente los procesos organizacionales, las funciones clave y los patrones de consumo, con impactos potencialmente significativos en la productividad y el crecimiento económico general. En la literatura económica, la IA se describe a menudo como... tecnología de propósito general, es decir, una tecnología de uso general que, como la electricidad o Internet, puede posibilitar la innovación en muchos sectores diferentes.
Históricamente, este tipo de tecnología ha impulsado importantes avances en el progreso tecnológico y el crecimiento económico, ya que genera beneficios no lineales a lo largo del tiempo. Mediante la automatización, el análisis avanzado de datos y la generación autónoma de innovaciones incrementales, la IA puede transformar los mecanismos de producción tradicionales y la distinción tradicional entre capital y trabajo, impactando también la organización empresarial.
Sin embargo, no todos los académicos coinciden en la naturaleza "revolucionaria" de la IA. Algunos autores argumentan que la IA debería considerarse una tecnología "normal", a la que las empresas y los sistemas económicos se adaptarán sin necesidad de ajustes extraordinarios ni avances tecnológicos drásticos. En este escenario, la IA se convierte en un requisito básico, pero no necesariamente en una fuente de ventaja competitiva sostenible.
El punto clave para quienes participan en la estrategia y el marketing digital es comprender cuándo la IA se convierte en un recurso estratégico y cuándo se queda simplemente en un factor de eficiencia fácilmente imitable. Aquí es donde los modelos de gestión consolidados como Vista basada en recursos (RBV) y el La cadena de valor de Porter Ofrecen una clave valiosa para la comprensión.
Lente RBV: Cuando la IA se convierte en un recurso estratégico, no solo en eficiencia
La perspectiva basada en recursos explica la ventaja competitiva partiendo de los recursos de una empresa: activos tangibles e intangibles, habilidades, conocimientos y rutinas organizacionales. Son estos recursos, y especialmente sus combinaciones únicas, los que hacen que una empresa sea difícil de imitar y capaz de mantener ganancias superiores a largo plazo.
Para generar una verdadera ventaja competitiva, los recursos deben presentar características específicas (a menudo resumidas con el acrónimo VRIN): deben ser valiosos, escasos, difíciles de imitar y difíciles de reemplazar. Aplicado a la IA, este enfoque establece una clara distinción entre aplicaciones "sustitutivas" y "habilitantes".
Las aplicaciones de IA que simplemente automatizan tareas repetitivas o reducen los costos operativos mejoran la eficiencia, pero rara vez cumplen con los criterios VRIN. Se trata de soluciones comerciales, a menudo listas para usar, que la competencia puede replicar rápidamente. Se convierten rápidamente en requisitos previos de la industria, en lugar de factores diferenciadores.
La situación cambia cuando la IA es... co-especializado Con recursos específicos de la empresa: datos propios, conocimiento tácito, habilidades especializadas, relaciones con clientes y proveedores, y rutinas consolidadas de toma de decisiones. En estos casos, la IA no es solo una herramienta, sino que se convierte en parte de un sistema integrado de recursos, convirtiéndose en una capacidad difícil de imitar.
En particular, el potencial estratégico de la IA surge en procesos que requieren un alto grado de juicio humano, donde la tecnología complementa, no reemplaza, el trabajo humano. En este caso, la IA reduce los costos cognitivos de la búsqueda y el análisis, amplía el abanico de alternativas, destaca las ventajas y desventajas, y acelera el aprendizaje mediante la retroalimentación continua.
Esta integración crea una verdadera foso cognitivo:una ventaja acumulativa de aprendizaje y toma de decisiones que conduce a mejores elecciones, innovación más rápida y una propuesta de valor más distintiva o una gestión de riesgos superior, lo que resulta en márgenes más altos a lo largo del tiempo.
Cadena de valor e IA: dónde se crea realmente la ventaja competitiva
Para entender dónde la inteligencia artificial y la ventaja competitiva pueden encontrarse de manera concreta, es útil volver al modelo de La cadena de valor de Porter. Este marco divide las actividades empresariales en actividades primarias (logística, operaciones, marketing y ventas, servicios) y actividades de apoyo (infraestructura, gestión de recursos humanos, desarrollo de tecnología, adquisiciones).
Cada actividad contribuye al valor total creado para el cliente y al margen, es decir, la diferencia entre el valor generado y los costos incurridos. Analizar la cadena de valor implica preguntarse qué actividades se centran actualmente en la creación de valor y dónde se concentran más los recursos humanos clave, la experiencia crítica y las decisiones estratégicas a largo plazo.
Desde esta perspectiva, la IA puede asumir diferentes roles:
- Rol de suplente:automatización de procesos rutinarios con bajo impacto estratégico (por ejemplo, microactividades administrativas estándar, entrada de datos).
- Papel complementario: fortalecimiento de actividades cognitiva y relacionalmente intensivas (por ejemplo, marketing estratégico, precios dinámicos, gestión de riesgos, I+D).
Es en este segundo espacio donde la inteligencia artificial y la ventaja competitiva comienzan a converger. Por ejemplo, en marketing y ventas, la IA, combinada con datos propios de los clientes, puede respaldar decisiones de segmentación, personalización y diseño del recorrido del cliente difíciles de replicar externamente.
De igual manera, en I+D o innovación de productos, la IA aplicada a bases de datos internas, feedback de clientes e información de mercado puede reducir los tiempos de desarrollo y aumentar la tasa de éxito de los nuevos lanzamientos. En estos casos, no se trata solo de reducir costes, sino de desarrollar capacidades distintivas en la toma de decisiones, el aprendizaje y la innovación.
Datos de la UE e Italia: la difusión de la IA y el papel de las habilidades
Para comprender la concreción de la transformación en curso, basta con observar los datos europeos. Según Eurostat, en 2024, más del 131% de las empresas de la Unión Europea utilizarán tecnologías de IA, frente a las 81 de 2023. Al igual que con la computación en la nube, su adopción está mucho más extendida entre las grandes empresas (41% de las empresas) que entre las pymes (131% de las empresas).
Las aplicaciones más comunes incluyen el análisis automático de texto escrito (7% de empresas), la generación automática de contenido de texto o voz, y la transformación de voz a formatos legibles por máquina (5%). Geográficamente, existen diferencias significativas: Dinamarca lidera con 28% de empresas que utilizan IA, seguida de Suecia y Bélgica (25%), mientras que Rumanía (3%), Polonia y Bulgaria (6%) se quedan muy atrás. Un resumen fiable de estas tendencias también está disponible en el sitio web. Eurostat.
La Unión Europea ha establecido objetivos claros para 2030: más del 90 % de las pymes deberán alcanzar al menos un nivel básico de capacidad digital y al menos el 75 % de las empresas deberán utilizar servicios de computación en la nube, herramientas de análisis de big data o aplicaciones de inteligencia artificial. Para supervisar este progreso, se ha creado un Índice de intensidad digital (DII), basado en el uso de 12 tecnologías digitales: una puntuación de 4 indica el nivel básico, alcanzado hoy por el 73% de las empresas, con picos de 98% entre las grandes empresas.
En Italia, los datos del ISTAT muestran un crecimiento significativo: la introducción de IA en empresas con al menos 10 empleados aumentó de 5,01 TP3T en 2023 a 8,21 TP3T en 2024 y a 16,41 TP3T en 2025. Las empresas más grandes registraron un crecimiento de 53,11 TP3T, mientras que las pymes duplicaron su adopción, pasando de 7,71 TP3T en 2023 a 15,71 TP3T en 2024, con una mayor concentración en el Noroeste.
Las tecnologías de IA más populares incluyen:
- extracción de conocimiento de documentos de texto (70,8% de empresas que utilizan IA);
- IA generativa en conversión de lenguaje, imagen, vídeo, audio y voz (41.3%);
- aprendizaje automático para análisis de datos (20.0%);
- reconocimiento de imágenes y automatización del flujo de trabajo (18%);
- tecnologías para el movimiento autónomo de máquinas (5.9%).
A pesar de los avances, el 83,61 % de las empresas italianas aún no utilizan ninguna tecnología de IA. Entre las principales barreras se encuentran la falta de competencias adecuadas (mencionada por casi el 60 % de las empresas que han considerado, pero no han implementado, inversiones en IA), los altos costes (43,01 % de las empresas) y las consideraciones éticas (25,71 % de las empresas). Solo el 14,81 % cree que adoptar la IA no sería útil para la gestión de su negocio.
Las funciones empresariales con mayor presencia de IA son marketing y ventas (33,11 TP3T), procesos administrativos (25,71 TP3T) e I+D/innovación (20,01 TP3T). En marketing y administración, predominan la IA generativa, el análisis lingüístico y la automatización del flujo de trabajo; en ciberseguridad e I+D, predominan las técnicas de aprendizaje automático predictivo. También se puede consultar un resumen actualizado de IA y competitividad en Wikipedia y en el portal Estrategia digital de la Comisión Europea.
Inteligencia Artificial y Ventaja Competitiva: Impacto en el Marketing y los Negocios
Desde una perspectiva de marketing y negocios, la conexión entre la inteligencia artificial y la ventaja competitiva reside principalmente en la capacidad de usar datos para mejorar las decisiones, las experiencias y las relaciones con los clientes. No basta con introducir un chatbot o algunas automatizaciones adicionales: la clave está en cómo integrar la IA en los procesos que realmente importan para el rendimiento empresarial.
En el marketing digital, la IA permite:
- segmentación avanzada basado en datos conductuales y predictivos;
- personalización en tiempo real de contenidos, ofertas y mensajes;
- optimización multicanal de campañas y recorridos, desde el sitio hasta la mensajería instantánea;
- medición más precisa del ROI de las iniciativas.
Para la experiencia del cliente, la IA permite recorridos más fluidos y consistentes en todos los canales, anticipándose a las necesidades y reduciendo la fricción en momentos críticos (compra, soporte, renovaciones). Cuando estos sistemas se basan en datos propios y conocimiento empresarial específico, se vuelven progresivamente más eficaces y difíciles de replicar.
En el ámbito operativo y organizativo, la IA reduce el tiempo dedicado a microtareas repetitivas y de bajo valor, liberando a las personas y a los equipos para actividades con mayor impacto estratégico: desarrollar nuevas ofertas, interactuar con clientes clave, analizar el mercado e innovar productos. La ventaja competitiva no se basa en reemplazar la mano de obra humana, sino en mejorarla.
Finalmente, a nivel de gobernanza, la IA puede ayudar a la alta dirección a evaluar escenarios, gestionar riesgos y definir estrategias basadas en datos. Las empresas que construyen una infraestructura de IA integrada con sus recursos específicos pueden reaccionar con mayor rapidez a los cambios del mercado, probar nuevas iniciativas con mayor rapidez y asignar capital con mayor eficacia.
Cómo SendApp puede ayudar con la inteligencia artificial y la ventaja competitiva
Para muchas empresas, el primer ámbito concreto en el que conectar la inteligencia artificial y la ventaja competitiva es la comunicación directa con el cliente, especialmente en WhatsApp Business. Aquí es donde los datos, la automatización y las relaciones humanas se encuentran todos los días: generación de leads, soporte, seguimiento, ventas y fidelización.
SendApp Fue creado para ayudar a las empresas a transformar WhatsApp en un canal estratégico, con automatizaciones inteligentes y herramientas diseñadas para integrar IA en los procesos de marketing y atención al cliente.
API oficial de WhatsApp e infraestructura escalable
Con SendApp Oficial (API de WhatsApp), las empresas pueden conectar sus sistemas (CRM, e-commerce, gestión) a WhatsApp Business de forma segura y compatible, construyendo flujos automatizados que aprovechan la IA para:
- calificar clientes potenciales en tiempo real;
- reenviar solicitudes al equipo adecuado;
- Personalizar mensajes y ofertas en función de los datos de los sistemas internos.
De esta manera, la IA no es una capa genérica, sino que trabaja sobre datos propios de la empresa (historial de conversaciones, compras, tickets, preferencias), convirtiéndose en un componente clave de sus capacidades relacionales.
Conversación y gestión de equipos: IA para apoyar, no para reemplazar
SendApp Agent Ayuda a las empresas y a los equipos de ventas o soporte a gestionar grandes volúmenes de conversaciones de WhatsApp de forma coordinada, con vistas compartidas y reglas de asignación inteligentes. En este sentido, la IA puede:
- enrutar automáticamente las solicitudes en función del contenido;
- sugerir respuestas rápidas o plantillas personalizadas;
- Informar sobre conversaciones críticas u oportunidades de venta adicional y cruzada.
El resultado es un modelo en el que la tecnología mejora el juicio y las habilidades relacionales de los agentes, aumentando la calidad de las interacciones y la probabilidad de conversión, en lugar de simplemente reemplazar la intervención humana con bots genéricos.
Automatización en la nube y recorridos conversacionales basados en datos
Con SendApp Cloud, Las empresas pueden diseñar flujos de automatización avanzados en WhatsApp y otros canales, integrando activadores, segmentación y lógica de personalización basada en datos. La IA se puede integrar en estos flujos para:
- analizar el contenido de la conversación y actualizar los perfiles de los clientes;
- adaptar el proceso en función de las respuestas (por ejemplo, diferentes seguimientos para aquellos que muestran interés o para aquellos que expresan objeciones);
- Pruebe variaciones de mensajes y ofertas y optimice automáticamente el rendimiento.
Estos sistemas, al conectarse a bases de datos internas, desarrollan una verdadera capacidad con el tiempo: una forma específica de interactuar con el mercado, aprendiendo con cada interacción. Aquí es donde la integración entre la inteligencia artificial y la ventaja competitiva se hace tangible, ya que la personalización y la capacidad de respuesta se vuelven difíciles de imitar.
Para empresas que buscan llevar el uso de WhatsApp Business al siguiente nivel, desde simples campañas masivas hasta la gestión estratégica de canales, SendApp ofrece consultoría especializada y soluciones escalables, desde la fase de prueba hasta volúmenes empresariales. Puedes comenzar con una prueba operativa de las plataformas y evaluar, con datos disponibles, dónde la IA aplicada a la mensajería instantánea genera el mayor valor.
